[发明专利]基于密集卷积神经网络的深度伪造视频频域检测方法有效

专利信息
申请号: 202110874517.3 申请日: 2021-07-30
公开(公告)号: CN113609952B 公开(公告)日: 2023-08-15
发明(设计)人: 孙磊;毛秀青;张洪蒙;汤桂花;郭松辉;李作辉;戴乐育;郭松;窦睿彧;胡翠云;赵锟;张帅 申请(专利权)人: 中国人民解放军战略支援部队信息工程大学
主分类号: G06V40/40 分类号: G06V40/40;G06V40/16;G06V20/40;G06V10/82;G06N3/0464;G06N3/048;G06N3/08
代理公司: 郑州大通专利商标代理有限公司 41111 代理人: 张立强
地址: 450000 河*** 国省代码: 河南;41
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摘要: 发明公开一种基于密集卷积神经网络的深度伪造视频频域检测方法,包括:步骤1,对视频进行预处理:对真实和伪造视频进行分帧处理;对所述视频中的人脸进行定位,扩大选框后进行人脸图像提取,并利用2D‑DCT变换至频域;所述伪造视频包括深度伪造视频;步骤2,构建密集卷积神经网络并基于步骤1得出的频域数据进行训练;所述密集卷积神经网络包括密集块及过渡模块;步骤3,基于训练后的密集卷积神经网络检测深度伪造视频。本发明在训练密集卷积神经网络时,以频域图像为单位对卷积神经网络检测模型进行训练,最后对频域图像检测结果融合判断后得出视频的检测结果。无论视频压缩在时域产生多少冗余特征,都不影响最终的检测效果。
搜索关键词: 基于 密集 卷积 神经网络 深度 伪造 视频 检测 方法
【主权项】:
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