一种基于面部肌肉运动的压缩深度伪造视频检测方法技术

本发明专利技术涉及一种基于面部肌肉运动的压缩深度伪造视频检测方法，用于社交网络中压缩深度伪造视频的辨别。其发明专利技术内容主要包括：提出一种基于几何建模的压缩深度伪造视频检测方法，在此基础上从相邻帧差分分析和时间序列特征分析两个不同的角度对特征进行分析以捕获不自然的面部肌肉运动，实现对压缩深度伪造视频的辨别。本发明专利技术从几何的角度对人脸进行建模并构建面部肌肉运动特征，能够有效抵抗压缩的影响，适用于真实场景中压缩深度伪造视频的检测，在实际生活场景下具有实际应用价值。在实际生活场景下具有实际应用价值。在实际生活场景下具有实际应用价值。

【技术实现步骤摘要】
一种基于面部肌肉运动的压缩深度伪造视频检测方法


[0001]本专利技术涉及视频取证领域，具体涉及一种基于面部肌肉运动的压缩深度伪造视频检测方法。

技术介绍

[0002]视频作为信息的重要载体，其携带着重要的信息。当包含着误导性内容的视频在社交网络中传播时将可能严重威胁个人名誉、社会信誉、司法公正、国家安全等。如今，压缩视频在社交网络中被广泛应用。视频被压缩后，视频视觉质量降低，压缩伪影和篡改伪影共存，这给压缩深度伪造视频带来新的挑战，因此，亟需要开展对压缩深度伪造视频的检测研究。
[0003]针对深度伪造视频的检测，由于视频伪造过程中会对面部进行扭曲导致伪造视频中留下篡改伪影，文献“H.H.Nguyen,J.Yamagishi,and I.Echizen,Capsule
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forensics:Using capsule networks to detect forged images and videos,in Proceedings of IEEE International Conference on Acoust本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于面部肌肉运动的压缩深度伪造视频检测方法，其特征在于，所述方法包括：本发明提出了一种基于面部几何特征的压缩深度伪造视频检测方法，以实现对社交网络中压缩视频真伪性的辨别，主要包括：提出一种几何建模的社交网络压缩深度伪造视频检测方法；在此基础上，通过相邻帧差分分析和时间序列特征分析捕获伪造视频中不自然的面部肌肉运动，实现对社交网络压缩深度伪造视频的检测。2.根据权利要求1所述的基于面部肌肉运动的压缩深度伪造视频检测方法，其特征在于，提出一种几何建模的社交网络压缩深度伪造视频检测方法，具体包括：面部地标提取模块、面部肌肉运动特征提取模块、概率预测融合模块；通过面部地标提取模块和面部肌肉运动特征提取模块捕获不自然的面部肌肉运动，其中面部地标提取模块主要是从输入的人脸视频中提取精确的面部地标点L＝[x1,y1,...,x
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,y
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]；在面部肌肉运动特征提取模块，针对压缩视频中压缩伪影共存和压缩噪音干扰时序建模，从几何的角度对人脸进行建模构建面部肌肉运动特征vec，并从不同的角度对面部肌肉运动特征进行分析以捕获不自然的面部肌肉运动。3.根据权利要求2所述的几何建模的社交网络压缩深度伪造视频检测方法，其特征在于，对所述特征提取模块提出一种几何建模的面部肌肉运动特征构建方法，具体包括：根据提取的面部地标点对五官区域(眉毛、眼睛、...

【专利技术属性】
技术研发人员：廖鑫，王玉梅，胡娟，
申请(专利权)人：湖南大学，
类型：发明
国别省市：