【技术实现步骤摘要】
一种共享可更新的Deepfake视频内容监管方法及系统
[0001]本专利技术涉及机器学习和互联网内容监管领域,具体涉及一种共享可更新的Deepfake视频内容监管方法及系统。
技术介绍
[0002]随着人工智能技术的发展,基于深度学习的深度伪造技术日趋成熟,通过多媒体篡改工具可以对视频中的人脸进行随意的篡改,并且几乎无法被肉眼察觉。伴随着短视频新型内容的传播方式的兴起,Deepfake视频传播速度加快、传播范围增大,可能被利用从事危害国家安全、侵犯他人合法权益等法律法规禁止的活动,对社会稳定造成不良影响。2019年12月,国家互联网信息办公室、文化和旅游部、国家广播电视总局联合印发《网络音视频信息服务管理规定》,规定强调“网络音视频信息服务提供者应当部署应用非真实音视频鉴别技术,发现音视频信息服务基于深度学习、虚拟现实等的虚假图像、音视频生成技术制作、发布、传播信息内容的,应采取警示整改、限制功能、暂停更新、关闭账号等处置措施,保存有关记录,并向网信、文化和旅游、广播电视等部门报告”。因此,网络音视频信息中存在的Deepfake视频成为互联网内容监管中不可或缺的重要部分。
[0003]目前,深度伪造人脸检测技术主流的研究方向大致分为两类:基于视频帧帧内差异的检测方法与基于视频帧帧间差异的检测方法。基于帧内差异的检测方法着重于从人脸面部的细节特征差异出发,而忽略了深度伪造视频的上下文信息;基于视频帧间差异的检测方法依赖于提取的关键帧数量,如果视频过短则检测效果大幅下降。同时,因未考虑到深度伪造生成技术也在不断 ...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种共享可更新的Deepfake视频内容监管方法,其特征在于,包括:步骤S1:将Deepfake视频输入预处理模块,提取视频关键帧并截取人脸图像作为训练样本;步骤S2:提取训练样本的空域与频域特征,将特征信息输入SVM分类模型进行训练,得到初始的内容监管模型;步骤S3:基于区块链技术建立共享可更新策略,并设计激励机制收集新的有效的Deepfake视频数据;步骤S4:收集样本数量达到阈值后,对初始模型进行更新训练,更新后对样本贡献者共享Deepfake视频内容检测方法并等待下一次更新。2.根据权利要求1所述的共享可更新的Deepfake视频内容监管方法,其特征在于,所述步骤S1,将Deepfake视频输入预处理模块,提取视频关键帧并截取人脸图像作为训练样本,包括:步骤S11:将样本视频逐帧进行直方图绘制,并按照下述公式(1)计算帧与帧之间的差值保存为D;其中,d(i)表示为图像的直方图数据,i表示为当前帧内的像素块序号,k表示为帧内的像素块总数量,p,q表示为视频图像相邻帧帧序号;步骤S12:依据两次筛选进行自适应阈值的边界帧的判断。首先,设定窗口重叠次数为3,其中窗口大小为13帧,步长为10。定义M帧为当前窗口内D最大的帧,并应同时满足与上一个M帧的距离大于最小片段长度;其次,M帧应同时满足下述公式(2),match(M)=true时,表示当前M帧为片段边界帧;示当前M帧为片段边界帧;其中,M
′
表示为当前帧的上一M帧,表示为两个帧之间帧的D的平均值,Multiplier被定义为预设期望倍数;步骤S13:依据视频中边界帧划分片段,并计算所有片段内的帧的找出片段内帧的D大于平均值的倍数的帧标记为关键帧,否则选择片段的中间帧作为关键帧;步骤S14:对关键帧基于CNN网络shape_predictor_68_face_landmarks进行人脸识别,并裁剪调整出入脸及周边正方形区域作为训练样本数据。3.根据权利要求2所述的共享可更新的Deepfake视频内容监管方法,其特征在于,所述步骤S2:提取训练样本的空域与频域特征,将特征信息输入SVM分类模型进行训练,得到初始的内容监管模型,包括:步骤S21:对训练样本M*N按照二维离散傅里叶变换计算表示二维功率谱,并将其定义
为P(u,v);其次,将二维的傅里叶频谱图按照从低频到高频的顺序,由内向外划分为K个区间,依据公式(3)计算第i个矩形环内累加和。并按照公式(4)进行归一化处理,其结果为训练样本的频域特征;练样本的频域特征;其中,ζ
i
表示第i个矩形环内能量,Ψ
i
表示第i个矩形环内能量与总能量之比。因此,图像的二维频谱图能量特征向量定义为ζ
f
=[ζ1,ζ2,...,ζ
K
],频谱图能量占比特征向量定义为Ψ
f
=[Ψ1,Ψ2,...,Ψ
K
];步骤S22:对训练样本M*N进行n级小波分解得到样本图像小波特征值,并依据每个特征值的频带信号进行分析,每个参数表示为一个特征向量空间,各参数值的维数即HSV空间的维数,即该特征空间的基,最终提取得到图像HSV模型的多维小波特征向量。依据公式(5)计算所有子带系数得到均值、方差和偏斜度,其结果为训练样本的空域特征;其中μ,σ,ω分别表示全部子带系...
【专利技术属性】
技术研发人员:毛典辉,赵爽,郝治昊,李海生,左敏,蔡强,
申请(专利权)人:北京工商大学,
类型:发明
国别省市:
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