一种Deepfake视频篡改检测方法以及系统
公开
摘要
本发明公开了一种Deepfake视频篡改检测方法以及系统，本发明基于子空间连续学习思想，将目标视频中帧图像序列的不同子空间区域，全部经过级联网络的特征提取，级联网络对同一张帧图像的不同子空间区域分别学习特征，能对篡改遗留下的不平衡痕迹进行有效利用；另外级联网络在学习像素邻域特征的同时，也兼顾了彩色图像三通道的关联性特征，其充分捕捉人脸面部子空间区域之间的特征关系以及RGB图像通道之间的色彩分布特征，能够提高对目标视频的篡改检测的准确度；而且相较于现有基于数据驱动的CNN或GAN的深度学习网络，本发明使用的级联网络的参数量较少，极大的减少特征学习的时间，提高了整体的篡改检测效率。
基本信息
专利标题 ：
一种Deepfake视频篡改检测方法以及系统
专利标题（英）：
暂无
公开（公告）号 ：
CN114612847A
申请号 ：
CN202210330676.1
公开（公告）日 ：
2022-06-10
申请日 ：
2022-03-31
授权号 ：
暂无
授权日 ：
暂无
发明人 ：
章登勇吴鹏杰李峰彭建蒲怀建
申请人 ：
长沙理工大学
申请人地址 ：
湖南省长沙市天心区万家丽南路二段960号
代理机构 ：
广州嘉权专利商标事务所有限公司
代理人 ：
王浩
优先权 ：
CN202210330676.1
主分类号 ：
G06V20/40
IPC分类号 ：
G06V20/40 G06K9/62 G06V10/74 G06V40/16 G06V10/44 G06V10/774 G06V10/82 G06N3/04 G06N3/08
法律状态
2022-06-10 ：
公开
注：本法律状态信息仅供参考，即时准确的法律状态信息须到国家知识产权局办理专利登记簿副本。
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