[发明专利]一种基于深度可分离卷积的鉴别视频真伪性的检测方法有效
| 申请号： | 202010008338.7 | 申请日： | 2020-01-06 |
| 公开（公告）号： | CN111222457B | 公开（公告）日： | 2023-06-16 |
| 发明（设计）人： | 陈波;吴思璠;邓媛丹;张勇;冯婷婷;陈安龙 | 申请（专利权）人： | 电子科技大学 |
| 主分类号： | G06V40/16 | 分类号： | G06V40/16;G06V10/764;G06V10/82;G06V10/774;G06V10/40;G06N3/0464;G06N3/08 |
| 代理公司： | 北京正华智诚专利代理事务所(普通合伙) 11870 | 代理人： | 韦海英 |
| 地址： | 611731 四川省成*** | 国省代码： | 四川;51 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于深度可分离卷积的鉴别视频真伪性的检测方法，属于图像处理技术领域。该方法包括获取人脸视频图像并划分为训练集和测试集，构建基于深度可分离卷积的视频真伪性鉴别模型并进行训练，利用训练后的视频真伪性鉴别模型对测试集图像进行预测，输出图像所属视频的真伪分类。本发明采用深度可分离卷积构建的特征提取模块与残差网络、卷积神经网络相结合的架构，构建基于深度可分离卷积的视频真伪性鉴别模型，能够在保证判别准确性不降低的同时有效减小网络体积，降低运行成本提高运行速度，进一步提高视频真伪鉴别方法的实用性。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 可分离 卷积 鉴别 视频 真伪 检测 方法 | ||
【主权项】：
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