[发明专利]深度伪造检测方法、装置、存储介质及电子设备

说明书

本公开涉及一种深度伪造检测方法、装置、存储介质及电子设备，以提升深度伪造检测模型的泛化性能，从而提高深度伪造检测的场景适用性。该方法包括：获取待检测的目标图像；将所述目标图像输入深度伪造检测模型中，以确定所述目标图像是否为真实人脸图像；其中所述深度伪造检测模型的训练样本包括真实人脸样本图像和伪造人脸样本图像，所述深度伪造检测模型的训练步骤包括：通过生成器生成所述真实人脸样本图像对应的第一对抗样本图像和所述伪造人脸样本图像对应的第二对抗样本图像；根据所述第一对抗样本图像和所述第二对抗样本图像调整所述深度伪造检测模型的参数。

技术领域

本公开涉及图像处理技术领域，具体地，涉及一种深度伪造检测方法、装置、存储介质及电子设备。

背景技术

随着计算机视觉和图形学的快速发展，基于AI(Artificial Intelligence，人工智能)的深度伪造(Deepfake)技术也得到了快速发展，比如已经可以生成越来越逼真的伪造人脸图像或视频。对于深度伪造数据的滥用带来了大量的安全隐患和隐私隐患。因此，针对深度伪造数据的检测任务(Deepfake Detection)也得到越来越多的重视。

相关技术中，通常是基于特定训练数据训练深度伪造检测模型，比如通过带类别标签的伪造人脸图像训练深度伪造检测模型，以实现深度伪造检测。如果应用阶段中待检测的伪造数据是通过与特定训练数据不同的伪造方式生成的，则深度伪造检测模型无法有效检测出该伪造数据。即，相关技术中的深度伪造检测面临着难以泛化以识别不同场景下伪造数据的问题。

发明内容

提供该发明内容部分以便以简要的形式介绍构思，这些构思将在后面的具体实施方式部分被详细描述。该发明内容部分并不旨在标识要求保护的技术方案的关键特征或必要特征，也不旨在用于限制所要求的保护的技术方案的范围。

第一方面，本公开提供一种深度伪造检测方法，所述方法包括：

获取待检测的目标图像；

将所述目标图像输入深度伪造检测模型中，以确定所述目标图像是否为真实人脸图像，其中所述深度伪造检测模型的训练样本包括真实人脸样本图像和伪造人脸样本图像，所述深度伪造检测模型的训练步骤包括：

通过生成器生成所述真实人脸样本图像对应的第一对抗样本图像和所述伪造人脸样本图像对应的第二对抗样本图像；

根据所述第一对抗样本图像和所述第二对抗样本图像调整所述深度伪造检测模型的参数。

第二方面，本公开提供一种深度伪造检测装置，所述装置包括：

获取模块，用于获取待检测的目标图像；

检测模块，用于将所述目标图像输入深度伪造检测模型中，以确定所述目标图像是否为真实人脸图像，其中所述深度伪造检测模型的训练样本包括真实人脸样本图像和伪造人脸样本图像，所述深度伪造检测模型是通过如下模块训练得到的：

生成模块，用于通过生成器生成所述真实人脸样本图像对应的第一对抗样本图像和所述伪造人脸样本图像对应的第二对抗样本图像；

调整模块，用于根据所述第一对抗样本图像和所述第二对抗样本图像调整所述深度伪造检测模型的参数。

第三方面，本公开提供一种计算机可读介质，其上存储有计算机程序，该程序被处理装置执行时实现第一方面中所述方法的步骤。

第四方面，本公开提供一种电子设备，包括：

存储装置，其上存储有计算机程序；

处理装置，用于执行所述存储装置中的所述计算机程序，以实现第一方面中所述方法的步骤。