脸部篡改图像检测器制造技术

本发明专利技术公开了一种脸部篡改图像检测器，包括：特征提取器，提取输入人脸图像的特征图；篡改区域定位模块，对特征图中每一个特征进行像素级别的分类，得到特征图分类后的掩膜，从而定位篡改区域并计算出篡改区域的特征；将人脸图像中除去篡改区域以外的区域作为原始区域，并计算原始区域的特征；不一致性度量模块，基于篡改区域的特征与原始区域的特征，计算篡改区域与原始区域的不一致性得分，根据不一致性得分来判断输入的人脸图像是否被篡改。上述方法利用图像内部篡改区域和未篡改区域间的不一致性进行脸部篡改图像检测，可取的较好的效果，并且检测是自动完成的，可以适用于大规模的视频平台、社交平台。

【技术实现步骤摘要】
脸部篡改图像检测器
本专利技术涉及图像检测
，尤其涉及一种脸部篡改图像检测器。
技术介绍
当前图像篡改技术进展很快，特别是针对脸部图像的篡改已经比较成熟，并且得到了广泛应用。但同时也有不法分子使用脸部篡改技术进行不法活动，侵害个人利益，威胁社会安定。目前已有一些基于神经网络的脸部篡改图像检测器，但是没有充分利用图像内部篡改区域和其他区域的不一致性，因此，检测效果还有待提升。
技术实现思路
本专利技术的目的是提供一种脸部篡改图像检测器，具有较高的检测精度。本专利技术的目的是通过以下技术方案实现的：一种脸部篡改图像检测器，包括：特征提取器，提取输入人脸图像的特征图；篡改区域定位模块，对特征图中每一个特征进行像素级别的分类，得到特征图分类后的掩膜，从而定位篡改区域并计算出篡改区域的特征，其中掩膜中的每一个像素的值表示对应的图像块被篡改的概率；将人脸图像中除去篡改区域以外的区域作为原始区域，并计算原始区域的特征；不一致性度量模块，基于篡改区域的特征与原始区域的特征，计算篡改区域与本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种脸部篡改图像检测器，其特征在于，包括：/n特征提取器，提取输入人脸图像的特征图；/n篡改区域定位模块，对特征图中每一个特征进行像素级别的分类，得到特征图分类后的掩膜，从而定位篡改区域并计算出篡改区域的特征，其中掩膜中的每一个像素的值表示对应的图像块被篡改的概率；将人脸图像中除去篡改区域以外的区域作为原始区域，并计算原始区域的特征；/n不一致性度量模块，基于篡改区域的特征与原始区域的特征，计算篡改区域与原始区域的不一致性得分，根据不一致性得分来判断输入的人脸图像是否被篡改。/n

【技术特征摘要】
1.一种脸部篡改图像检测器，其特征在于，包括：
特征提取器，提取输入人脸图像的特征图；
篡改区域定位模块，对特征图中每一个特征进行像素级别的分类，得到特征图分类后的掩膜，从而定位篡改区域并计算出篡改区域的特征，其中掩膜中的每一个像素的值表示对应的图像块被篡改的概率；将人脸图像中除去篡改区域以外的区域作为原始区域，并计算原始区域的特征；
不一致性度量模块，基于篡改区域的特征与原始区域的特征，计算篡改区域与原始区域的不一致性得分，根据不一致性得分来判断输入的人脸图像是否被篡改。


2.根据权利要求1所述的一种脸部篡改图像检测器，其特征在于，所述特征提取器采用HRNet-30网络实现；
通过HRNet-30网络提取出输入人脸图像的多个分辨率下的特征图，并将所有所有分辨率下的特征图调整至统一尺寸，再将尺寸调整后的所有分辨率下的特征图拼接在一起，得到输入人脸图像对应的三维张量形式的特征图。


3.根据权利要求1所述的一种脸部篡改图像检测器，其特征在于，所述对特征图中每一个特征进行像素级别的分类的公式为：



其中，i表示像素的索引，fp表示分类函数，Finput表示特征提取器提取到的特征图，Mman表示对于特征图分类后的掩膜。


4.根据权利要求1或2或3所述的一种脸部篡改图像检测器，其特征在于，利用注意力机制计算篡改区域的特征，计算公式为：



其中，N表示特征图中像素的数量，i表示像素的索引，Finput表示特征提取器提取到的特征图，Mman表示对于特征图分类后的掩膜，Fman表示篡改区域的特征。


5.根据权利要求1...

【专利技术属性】
技术研发人员：张勇东，尚志华，谢洪涛，
申请(专利权)人：中国科学技术大学，
类型：发明
国别省市：安徽;34