唇形修改伪造视频检测方法、装置、设备及存储介质制造方法及图纸

本发明专利技术公开了一种唇形修改伪造视频检测方法、装置、设备及存储介质，所述方法通过提取待检测视频的唇部区域图像，获取所述唇部区域图像中的图像特征；使用视频数据集中的训练集对随机森林模型进行训练，获得训练好的随机森林模型；将所述图像特征输入至训练好的随机森林，判断所述待检测视频为真视频或伪造视频，能够快速判断视频真伪，加快对视频数据的训练速度和效率，避免了视频中图像抖动现象影响特征提取，提高了视频帧的嘴唇动作检测准确度和特征提取的速度，降低了噪音点或异常点对视频唇形检测的影响，保证了较高的视频人物唇形检测精度，提升了对唇形修改伪造视频的检测正确率，提升了唇形修改伪造视频检测的速度和效率。率。率。

【技术实现步骤摘要】
唇形修改伪造视频检测方法、装置、设备及存储介质


[0001]本专利技术涉及计算机视觉识别
，尤其涉及一种唇形修改伪造视频检测方法、装置、设备及存储介质。

技术介绍

[0002]Deepfake深度伪造如今已经有了比较丰富的人脸变换应用，这项技术是由娱乐、社交及新闻网站reddit的一个用户开发，能将任何人的脸部图像贴合到各类人像视频中。
[0003]为了防止有人将修改后的视频用于非法用途，针对视频人脸修改的检测现如今国内已有相关的检测web服务，如百度大脑人工智能(Artificial Intelligence，AI)开放平台的“H5视频活体检测”；“在线活体检测”应用程序接口(Application Programming Interface，API)的人脸合成图鉴别，阿里安全图灵实验室的“检测算法Sharp
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MIL(S
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MIL)”的DeepFake作品检测，以及腾讯云AI视觉的AntiFakes假脸甄别技术来进行人脸真伪检测分析以及图像/视频风险等级评估。
[0004]2020年本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种唇形修改伪造视频检测方法，其特征在于，所述唇形修改伪造视频检测方法包括：提取待检测视频的唇部区域图像，获取所述唇部区域图像中的图像特征；使用视频数据集中的训练集对随机森林模型进行训练，获得训练好的随机森林模型；将所述图像特征输入至训练好的随机森林，判断所述待检测视频为真视频或伪造视频。2.如权利要求1所述的唇形修改伪造视频检测方法，其特征在于，所述提取待检测视频的唇部区域图像，获取所述唇部区域图像中的图像特征，包括：对待检测视频中每一帧图像进行灰度化处理并归一化，获得灰度值数据标准化的目标检测视频；提取所述目标检测视频的唇部区域图像；使用基础特征提取网络FFE
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Net和唇部代表特征提取及分类网络RC
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Net对所述唇部区域图像中的图像特征进行提取。3.如权利要求2所述的唇形修改伪造视频检测方法，其特征在于，所述提取待检测视频的唇部区域图像，包括：用人脸关键点检测算法提取出待检测视频中人脸的关键点；根据唇部区域坐标从所述关键点中获得唇部关键点，根据所述唇部关键点从所述待检测视频中提取出区域视频图像作为唇部区域图像。4.如权利要求2所述的唇形修改伪造视频检测方法，其特征在于，所述使用基础特征提取网络FFE
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Net和唇部代表特征提取及分类网络RC
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Net对所述唇部区域图像中的图像特征进行提取，包括：获取所述唇部区域图像中的人脸关键特征点坐标，将所述人脸关键特征点坐标作为角点特征；通过calchist函数获得所述唇部区域图像的RGB三个通道的直方图，根据所述直方图确定图像二值化阈值，根据所述图像二值化阈值获得对应RGB三个颜色中灰度分布的数据特征；采用基础特征提取网络FFE
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Net提取所述唇部区域图像中的基础特征；采用唇部代表特征提取及分类网络RC
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Net对所述唇部区域图像中的唇部特征进行提取和分类。5.如权利要求1所述的唇形修改伪造视频检测方法，其特征在于，所述...

【专利技术属性】
技术研发人员：张盛辉，赵明明，李海涛，张磊，王静，
申请(专利权)人：武汉大学，
类型：发明
国别省市：