【技术实现步骤摘要】
一种基于深度学习伪造人脸视频的检测方法
[0001]本专利技术涉及电子信息
，特别涉及一种基于深度学习伪造人脸视 频的检测方法。
技术介绍
[0002]在伪造人脸图像检测的相关领域，目前主要采用的是基于循环卷积神经 网络的方法。其中，卷积神经网络主要用于分析图像纹理特征、人脸边缘特 征、头部姿态特征等伪造特征。在这些特征中，大部分针对传统的伪造手段 进行检测，如PS图像特征、翻拍屏幕的摩尔纹特征等等，但这些传统的检测 方法面对目前最新的伪造手段：利用对抗生成网络生成伪造人脸图像，已经 不具备有效的检测能力。其余少部分针对最新的生成伪造人脸图像的手段进 行检测，但目前，这类检测方法仍然不够成熟，检测准确率较低，且鲁棒性 较差。
技术实现思路
[0003]本专利技术要解决的技术问题是克服现有技术的缺陷，提供一种基于深度学 习伪造人脸视频的检测方法。
[0004]为了解决上述技术问题，本专利技术提供了如下的技术方案：
[0005]本专利技术一种基于深度学习伪造人脸视频的检测方法，包括以下步骤：...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种基于深度学习伪造人脸视频的检测方法，其特征在于，包括以下步骤：S1：使用人脸检测模型，对需要检测的图像进行人脸检测，获取包含人脸及小范围背景区域的图像，简称为人脸图像；S2：使用特征滤波模型，对人脸图像进行滤波，得到滤波人脸图像；S3：使用胶囊网络模型，首先对滤波人脸图像提取特征，随后对提取的特征进行预测，给出图像是生成伪造人脸图像的概率，最后判断图像是否是生成伪造人脸图像；其中步骤S1中包含以下：S1.1：使用人脸检测模型对需要检测的图像进行人脸检测，得到图像中人脸的坐标信息；S1.2：根据步骤S1.1中得到的人脸坐标信息，得到人脸中心的坐标，以该...
【专利技术属性】
技术研发人员：徐华建，汤敏伟，袁顺杰，李真，
申请(专利权)人：天翼电子商务有限公司，
类型：发明
国别省市：
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