【技术实现步骤摘要】
本专利技术属于机器视觉，具体涉及一种基于频率掩膜和注意力一致性的人脸伪造检测方法。
技术介绍
1、随着深度图像生成技术的成功发展，视觉数据伪造检测将在社会经济安全领域发挥越来越重要的作用。
2、频域伪造检测：早期的频域人脸伪造检测任务侧重于开发能够检测主要已知伪造的模型。这些模型可以分为两类：使用空间线索和使用时间线索进行检测的模型。对于基于空间线索的频域人脸伪造检测而言，借鉴传统的人脸识别方法，例如，zhang等人率先提出了一种人脸伪造检测技术，该技术使用多个分类器在特征提取后对伪造图像进行判别。在此基础上，后续的研究者发现了人脸伪造图像中一些视觉细节不匹配的现象，并利用它们进行检测。例如，he等人结合了随机森林分类器，根据不同颜色空间中的图像残差信息来识别伪造图像。zhang揭示了gan模型生成的伪造图像具有一种特殊的失真特征，并在频域谱图中对其进行区分。luo等人通过高通滤波器对图像进行预处理，以增强检测效果。dong等人提出了使用图像预处理，如高斯模糊和噪声，来消除伪造和真实图像之间高频失真的差异，从而更好地学习伪造...
【技术保护点】
1.一种基于频率掩膜和注意力一致性的人脸伪造检测方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的基于频率掩膜和注意力一致性的人脸伪造检测方法，其特征在于，所述样本视频为所述待检测视频或除所述待检测视频之外的视频；所述多张参考图像中包括真实图像和伪造图像。
3.根据权利要求1所述的基于频率掩膜和注意力一致性的人脸伪造检测方法，其特征在于，所述交叉伪造注意力一致性损失函数的表达式为：
4.根据权利要求1所述的基于频率掩膜和注意力一致性的人脸伪造检测方法，其特征在于，在所述将所述待检测视频输入预训练的伪造检测模型，得到所述待检测视频的检...
【技术特征摘要】
1.一种基于频率掩膜和注意力一致性的人脸伪造检测方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的基于频率掩膜和注意力一致性的人脸伪造检测方法，其特征在于，所述样本视频为所述待检测视频或除所述待检测视频之外的视频；所述多张参考图像中包括真实图像和伪造图像。
3.根据权利要求1所述的基于频率掩膜和注意力一致性的人脸伪造检测方法，其特征在于，所述交叉伪造注意力一致性损失函数的表达式为：
4.根据权利要求1所述的基于频率掩膜和注意力一致性的人脸伪造检测方法，其特征在于，在所述将所述待检测视频输入预训练的伪造检测模型，得到所述待检测视频的检测结果之前，包括：
5.根据权利要求4所述的基于频率掩膜和注意力一致性的人脸伪造检测方法，其特征在于，所述对所述多张原始图像中的每张原始图像进行离散傅里叶变换和高频信息随机丢弃处理，得到多张处理图像，包括：
6.根据权利要求5所述的基于频率掩膜和注意力一致性的人脸伪造检测方法，其特征在于，所述原始图像对应的处理图像的表达式...
【专利技术属性】
技术研发人员：彭春蕾，陈涛，刘德成，李腾，郑昱，胡瑞敏，
申请(专利权)人：西安电子科技大学，
类型：发明
国别省市：
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