图像检测方法、装置、设备及可读存储介质制造方法及图纸

本申请实施例提供了一种图像检测方法、装置、设备及可读存储介质，获取人脸图像序列，人脸图像序列包括至少一张按照时序排列的人脸图像，获取每一人脸图像的一维频域特征向量，依据时序，将各个人脸图像的一维频域特征向量拼接得到频域特征矩阵，依据频域特征矩阵，获取人脸图像序列的图像检测结果，图像检测结果指示人脸图像序列是否经过篡改。由于，目标人脸图像即任意一个人脸图像的一维频域特征向量表征该目标人脸图像的频域特征，所以，通过将多个连续的人脸图像一维频域特征向量拼接后的频域特征矩阵，集合了人脸图像序列的频域特征以及时域特征，所以以频域特征矩阵为图像检测依据，能够提高检测结果的准确性。能够提高检测结果的准确性。能够提高检测结果的准确性。

【技术实现步骤摘要】
图像检测方法、装置、设备及可读存储介质


[0001]本申请涉及图像识别
，尤其涉及一种图像检测方法、装置、设备及可读存储介质。

技术介绍

[0002]人脸伪造指的是通过替换视频或图像中人脸生物特征，并保留原有的动作或表情的一种图像操纵方法。人脸特征作为重要的生物识别特征，在传统的社会交往中有着重要意义，并且，人脸特征已经成为了人们使用虚拟资产的身份识别特征。因此，伪造后的图像或视频将严重威胁公众信息安全，干扰社会稳定。
[0003]现有的图像检测方法从空域以及时域空间特征出发，以图像为单位对视频或图像进行检测，以此判断人脸的真伪，但是现有的图像检测方法检测准确性低，检测效果亟待提高。

技术实现思路

[0004]本申请提供了一种图像检测方法、装置、设备及可读存储介质，目的在于提高图像检测准确性，如下：
[0005]一种图像检测方法，包括：
[0006]获取人脸图像序列，所述人脸图像序列包括至少一张按照时序排列的人脸图像；
[0007]获取每一所述人脸图像的一维频域特征向量，其中，目标人脸图像的一维频域特征向量表征所述目标人脸图像的频域特征，所述目标人脸图像为任意一个所述人脸图像；
[0008]依据所述时序，将各个所述人脸图像的一维频域特征向量拼接得到频域特征矩阵；
[0009]依据所述频域特征矩阵，获取所述人脸图像序列的图像检测结果，所述图像检测结果指示所述人脸图像序列是否经过篡改。
[0010]可选地，获取所述目标人脸图像的一维频域特征向量，包括：
[0011]获取所述目标人脸图像的每一频域信号的频域参数，所述频域参数包括频率和幅值；
[0012]获取多个频域信号集合，每一频域信号集合包括多个同频信号，其中，多个所述同频信号的频率相同；
[0013]将每一所述频域信号集合中的所述多个同频信号的幅值进行预设数值处理，得到每一所述频域信号集合的幅值参数，所述预设数值处理包括求平均值和归一化；
[0014]将各个所述频域信号集合的幅值参数按照频域序位排列，得到所述目标人脸图像的一维频域特征向量；所述频域序位通过对各个所述频域信号集合的频率从大到小排序得到。
[0015]可选地，获取所述目标人脸图像的每一所述频域信号的频域参数，包括：
[0016]将所述目标人脸图像进行预设空频变换，得到所述目标人脸图像的频谱图像以及
空域对应关系，所述空域对应关系包括各个第一像素点和各个所述频域信号的对应关系，所述第一像素点为所述频谱图像中的像素点，所述预设空频变换包括傅里叶变换；
[0017]依据所述频谱图像中各个所述第一像素点的空域参数以及所述空域对应关系，获取每一所述频域信号的频域参数，所述空域参数包括坐标值以及灰度值。
[0018]可选地，预设空频变换还包括频率中心化和/或高通滤波。
[0019]可选地，依据所述频域特征矩阵，获取所述人脸图像序列的图像检测结果，包括：
[0020]将所述频域特征矩阵输入至预设的预测模型，得到所述预测模型的预测结果，作为图像检测结果；
[0021]其中，所述预测模型由神经网络模型，以预设样本图像序列的频域特征矩阵作为输入数据，以所述预设样本图像序列的标签作为目标输出训练得到，所述标签指示所述预设样本图像序列是否经过篡改。
[0022]可选地，神经网络模型包括依次首尾相连的多个循环网络模块，每一所述循环网络模块包括循环网络层和第一加法器，所述循环网络层用于输出所述循环网络层的输入数据的序列化特征，所述第一加法器用于对所述循环网络层的输入数据和输出数据进行加法运算，并将加法运算结果作为所述循环网络模块的输出数据输出。
[0023]可选地，循环网络层包括依次首尾相连的多个记忆单元，每一所述记忆单元包括长短期记忆网络、ReLU层和第二加法器，所述ReLU层用于对所述长短期记忆网络的输出数据进行Relu函数运算，所述第二加法器用于对所述长短期记忆网络的输入数据和所述ReLU的输出数据进行加法运算，并将加法运算结果作为所述记忆单元的输出数据输出。
[0024]一种图像检测装置，包括：
[0025]图像获取单元，用于获取人脸图像序列，所述人脸图像序列包括至少一张按照时序排列的人脸图像；
[0026]向量获取单元，用于获取每一所述人脸图像的一维频域特征向量，其中，目标人脸图像的一维频域特征向量表征所述目标人脸图像的频域特征，所述目标人脸图像为任意一个所述人脸图像；
[0027]特征矩阵获取单元，用于依据所述时序，将各个所述人脸图像的一维频域特征向量拼接得到频域特征矩阵；
[0028]检测结果获取单元，用于依据所述频域特征矩阵，获取所述人脸图像序列的图像检测结果，所述图像检测结果指示所述人脸图像序列是否经过篡改。
[0029]一种图像检测设备，包括：存储器和处理器；
[0030]所述存储器，用于存储程序；
[0031]所述处理器，用于执行所述程序，实现图像检测方法的各个步骤。
[0032]一种可读存储介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时，实现图像检测方法的各个步骤。
[0033]由上述技术方案可以看出，本申请实施例提供的图像检测方法、装置、设备及可读存储介质，获取人脸图像序列，人脸图像序列包括至少一张按照时序排列的人脸图像，获取每一人脸图像的一维频域特征向量，依据时序，将各个人脸图像的一维频域特征向量拼接得到频域特征矩阵，依据频域特征矩阵，获取人脸图像序列的图像检测结果，图像检测结果指示人脸图像序列是否经过篡改。由于，目标人脸图像即任意一个人脸图像的一维频域特
征向量表征该目标人脸图像的频域特征，所以，通过将多个连续的人脸图像一维频域特征向量拼接后的频域特征矩阵，集合了人脸图像序列的频域特征以及时域特征，所以以频域特征矩阵为图像检测依据，能够提高检测结果的准确性。
附图说明
[0034]为了更清楚地说明本申请实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本申请的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
[0035]图1为本申请实施例提供的一种图像检测方法的具体实施方式的流程示意图；
[0036]图2a示例了一种中心化频谱图像的获取方法的可视化流程；
[0037]图2b为本申请实施例提供的像素集合的示意图；
[0038]图3为本申请实施例提供的一种预测模型的具体结构示意图；
[0039]图4为本申请实施例提供的一种图像检测方法的流程示意图；
[0040]图5为本申请实施例提供的一种一维频域特征向量的获取方法的流程示意图；
[0041]图6为本申请实施例提供的一种图像检测装置的结构示意图；
[0042]图7为本申请实施例提供的一种图像检测设备的结本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种图像检测方法，其特征在于，包括：获取人脸图像序列，所述人脸图像序列包括至少一张按照时序排列的人脸图像；获取每一所述人脸图像的一维频域特征向量，其中，目标人脸图像的一维频域特征向量表征所述目标人脸图像的频域特征，所述目标人脸图像为任意一个所述人脸图像；依据所述时序，将各个所述人脸图像的一维频域特征向量拼接得到频域特征矩阵；依据所述频域特征矩阵，获取所述人脸图像序列的图像检测结果，所述图像检测结果指示所述人脸图像序列是否经过篡改。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，获取所述目标人脸图像的一维频域特征向量，包括：获取所述目标人脸图像的每一频域信号的频域参数，所述频域参数包括频率和幅值；获取多个频域信号集合，每一频域信号集合包括多个同频信号，其中，多个所述同频信号的频率相同；将每一所述频域信号集合中的所述多个同频信号的幅值进行预设数值处理，得到每一所述频域信号集合的幅值参数，所述预设数值处理包括求平均值和归一化；将各个所述频域信号集合的幅值参数按照频域序位排列，得到所述目标人脸图像的一维频域特征向量；所述频域序位通过对各个所述频域信号集合的频率从大到小排序得到。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述获取所述目标人脸图像的每一所述频域信号的频域参数，包括：将所述目标人脸图像进行预设空频变换，得到所述目标人脸图像的频谱图像以及空域对应关系，所述空域对应关系包括各个第一像素点和各个所述频域信号的对应关系，所述第一像素点为所述频谱图像中的像素点，所述预设空频变换包括傅里叶变换；依据所述频谱图像中各个所述第一像素点的空域参数以及所述空域对应关系，获取每一所述频域信号的频域参数，所述空域参数包括坐标值以及灰度值。4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述预设空频变换还包括频率中心化和/或高通滤波。5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述依据所述频域特征矩阵，获取所述人脸图像序列的图像检测结果，包括：将所述频域特征矩阵输入至预设的预测模型，得到所述预测模型的预测结果，作为图像检测...

【专利技术属性】
技术研发人员：周欣，王娜，李连磊，白云波，程岩，王立松，
申请(专利权)人：中国信息安全测评中心，
类型：发明
国别省市：