【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及深度学习，尤其涉及一种基于ai的深伪检测的方法及系统。
技术介绍
1、深度学习
专注于使用层次化的算法结构，即神经网络，来模拟人脑分析和处理数据的方式。深度学习技术能够识别、分类和预测复杂模式，广泛应用于图像识别、语音处理和推荐系统等多个领域中。在深伪检测中，深度学习被用于分析和识别视频或图像内容中的微妙差异，这些差异对于人眼可能是不可见的，但可以指示内容是否被篡改或生成。
2、其中，深伪检测的方法是一种利用人工智能技术，特别是深度学习，来识别和验证数字媒体内容真实性的方法。其目的是鉴别由图像和视频编辑技术所生成的伪造内容，这些内容通常包括但不限于伪造的视频、音频或图像，防止这些内容被误用或用于不当目的，从而避免错误信息的传播，以保护个人隐私和维护信息真实性。通过该方法，可以达到高准确性地检测伪造内容的效果，提高人们对数字媒体内容的信任度。
3、传统方法依赖简单的数据处理技术，使得模型在应对多样化的拍摄条件和复杂音视频数据时，易受限于数据质量和多样性，导致检测准确率不足。传统方法在模拟深伪内容方面能力有限，缺乏质量高的伪造内容样本，限制了模型训练的有效性。在特征提取方面，传统方法无法全面捕捉到深伪内容的关键特征，尤其是在音视频数据复杂的情况下，导致识别能力不足。传统方法难以准确识别视频中的非自然行为模式，影响了检测效果。缺乏模型融合策略，使得传统方法在综合判断深伪内容时表现不佳，缺乏灵活性和适应性。这些不足导致传统方法在深伪检测的准确性和效率上受到限制，难以满足日益增长的检测需求。p>
技术实现思路
1、本专利技术的目的是解决现有技术中存在的缺点，而提出的一种基于ai的深伪检测的方法及系统。
2、为了实现上述目的，本专利技术采用了如下技术方案：一种基于ai的深伪检测的方法，包括以下步骤：
3、s1：基于原始视频和音频数据，采用数据标准化算法，对数据进行缩放和中心化处理，通过图像扭曲、随机裁剪和颜色变换扩展数据多样性和鲁棒性，生成多模态数据集；
4、s2：基于所述多模态数据集，采用生成对抗网络，通过生成器构建伪造视频和音频，进行仿真数据生成，并训练鉴别器学习区分真实与伪造内容，生成伪造的多模态内容；
5、s3：基于所述伪造的多模态内容，采用深度学习模型，通过vgg网络分析图像数据，捕捉图像细节和纹理信息，利用transformer网络分析音频数据，捕捉语音节奏和音调变化，并进行关键视觉和音频数据构建，生成深度特征数据集；
6、s4：基于所述深度特征数据集，采用长短期记忆网络，对连续视频帧的行为和表情差异进行时间序列分析，通过识别分析面部表情变化和肢体动作，生成异常模式结果；
7、s5：基于所述异常模式结果，采用模型融合策略，结合卷积神经网络和循环神经网络，通过加权投票和模型堆叠进行模型融合，使用交叉验证法，在差异化数据集上评估多模型性能，生成深伪检测模型；
8、s6：基于所述深伪检测模型，采用多模态深度学习网络，结合视觉和音频特征，分析认知和行为模式，包括视频中的眼神移动、嘴型和发声同步性，生成认知行为分析结果；
9、s7：基于所述认知行为分析结果和深伪检测模型，采用反向传播优化算法，结合自适应梯度调整和遗传算法，对所述深伪检测模型中的权重和偏差参数进行调整，生成深伪检测结果。
10、作为本专利技术的进一步方案，所述异常模式结果具体为通过长短期记忆网络分析连续视频帧得到的面部表情和肢体动作的异常模式，所述深伪检测模型具体为分析深伪内容中的非自然特征，所述深伪检测结果具体为对视频和音频内容真实性的综合评估和篡改部分定位。
11、作为本专利技术的进一步方案，基于原始视频和音频数据，采用数据标准化算法，对数据进行缩放和中心化处理，通过图像扭曲、随机裁剪和颜色变换扩展数据多样性和鲁棒性，生成多模态数据集的步骤具体为：
12、s101：基于原始视频和音频数据，采用数据标准化算法，通过减去均值除以标准差法，对数据进行缩放和中心化处理，生成标准化数据集；
13、s102：基于所述标准化数据集，采用图像处理技术，对图像进行旋转、缩放、倾斜和颜色调整，并进行音频时间和空间的裁剪处理，生成增强视频音频数据集；
14、s103：基于所述增强视频音频数据集，采用颜色变换技术，通过调整亮度、对比度和饱和度模拟多光照条件下的拍摄效果，并匹配多种拍摄环境数据，生成调整后视频音频数据集；
15、s104：基于所述标准化数据集、增强视频音频数据集和调整后视频音频数据集，采用数据融合策略，通过合并处理方法得到数据，构建包含视觉和音频层面特征的数据集，生成多模态数据集。
16、作为本专利技术的进一步方案，基于所述多模态数据集，采用生成对抗网络，通过生成器构建伪造视频和音频，进行仿真数据生成，并训练鉴别器学习区分真实与伪造内容，生成伪造的多模态内容的步骤具体为：
17、s201：基于所述多模态数据集，采用生成器通过卷积层堆叠、激活函数和池化操作，对数据特征进行提取和模式学习，模拟数据特征分布并构建仿真视频和音频数据，生成仿真多模态内容；
18、s202：基于所述仿真多模态内容，采用鉴别器，利用深层网络结构和支持向量机，通过生成数据和真实数据的特征差异，进行真伪判别训练，生成训练后鉴别器；
19、s203：基于所述训练后鉴别器，通过反向传播算法，调整网络权重，优化生成器网络结构和参数设置，生成优化后生成器；
20、s204：基于所述优化后生成器，采用深度卷积神经网络和数据增强策略，优化数据编码和生成流程，包括数据多样性和复杂性，生成伪造的多模态内容。
21、作为本专利技术的进一步方案，基于所述伪造的多模态内容，采用深度学习模型，通过vgg网络分析图像数据，捕捉图像细节和纹理信息，利用transformer网络分析音频数据，捕捉语音节奏和音调变化，并进行关键视觉和音频数据构建，生成深度特征数据集的步骤具体为：
22、s301：基于所述伪造的多模态内容，使用vgg网络对图像数据进行分析，并通过多层卷积结构捕捉细节和纹理信息，提取关键视觉特征，生成视觉特征数据集；
23、s302：基于所述伪造的多模态内容，运用transformer网络处理音频数据，通过自注意力机制捕捉语音节奏和音调变化，生成音频特征数据集；
24、s303：基于所述视觉特征数据集和音频特征数据集，采用特征级联和对齐增强，处理两种模态数据的相互关联，构建包含视觉和音频信息的数据集，生成综合特征数据集；
25、s304：基于所述综合特征数据集，采用数据清洗和逻辑回归算法，进行无关数据去除、修正错误值和标准化数据格式，创建深度学习模型训练数据，生成深度特征数据集。
26、作为本专利技术的进一步方案，基于所述深度特征数据集，采用长短期记忆网络，对连续视频帧的行为和表情差异进行时间序列分析，通过识本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种基于AI的深伪检测的方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的基于AI的深伪检测的方法，其特征在于，所述异常模式结果具体为通过长短期记忆网络分析连续视频帧得到的面部表情和肢体动作的异常模式，所述深伪检测模型具体为分析深伪内容中的非自然特征，所述深伪检测结果具体为对视频和音频内容真实性的综合评估和篡改部分定位。
3.根据权利要求1所述的基于AI的深伪检测的方法，其特征在于，基于原始视频和音频数据，采用数据标准化算法，对数据进行缩放和中心化处理，通过图像扭曲、随机裁剪和颜色变换扩展数据多样性和鲁棒性，生成多模态数据集的步骤具体为：
4.根据权利要求1所述的基于AI的深伪检测的方法，其特征在于，基于所述多模态数据集，采用生成对抗网络，通过生成器构建伪造视频和音频，进行仿真数据生成，并训练鉴别器学习区分真实与伪造内容，生成伪造的多模态内容的步骤具体为：
5.根据权利要求1所述的基于AI的深伪检测的方法，其特征在于，基于所述伪造的多模态内容，采用深度学习模型，通过VGG网络分析图像数据，捕捉图像细节和纹理信息，利用Tr
6.根据权利要求1所述的基于AI的深伪检测的方法，其特征在于，基于所述深度特征数据集，采用长短期记忆网络，对连续视频帧的行为和表情差异进行时间序列分析，通过识别分析面部表情变化和肢体动作，生成异常模式结果的步骤具体为：
7.根据权利要求1所述的基于AI的深伪检测的方法，其特征在于，基于所述异常模式结果，采用模型融合策略，结合卷积神经网络和循环神经网络，通过加权投票和模型堆叠进行模型融合，使用交叉验证法，在差异化数据集上评估多模型性能，生成深伪检测模型的步骤具体为：
8.根据权利要求1所述的基于AI的深伪检测的方法，其特征在于，基于所述深伪检测模型，采用多模态深度学习网络，结合视觉和音频特征，分析认知和行为模式，包括视频中的眼神移动、嘴型和发声同步性，生成认知行为分析结果的步骤具体为：
9.根据权利要求1所述的基于AI的深伪检测的方法，其特征在于，基于所述认知行为分析结果和深伪检测模型，采用反向传播优化算法，结合自适应梯度调整和遗传算法，对所述深伪检测模型中的权重和偏差参数进行调整，生成深伪检测结果的步骤具体为：
10.一种基于AI的深伪检测的系统，其特征在于，根据权利要求1-9任一项所述的基于AI的深伪检测的方法，所述系统包括数据预处理增强模块、数据调整融合模块、深伪内容生成模块、多模态特征分析模块、异常模式识别分析模块、模型优化深伪检测模块；
...【技术特征摘要】
1.一种基于ai的深伪检测的方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的基于ai的深伪检测的方法，其特征在于，所述异常模式结果具体为通过长短期记忆网络分析连续视频帧得到的面部表情和肢体动作的异常模式，所述深伪检测模型具体为分析深伪内容中的非自然特征，所述深伪检测结果具体为对视频和音频内容真实性的综合评估和篡改部分定位。
3.根据权利要求1所述的基于ai的深伪检测的方法，其特征在于，基于原始视频和音频数据，采用数据标准化算法，对数据进行缩放和中心化处理，通过图像扭曲、随机裁剪和颜色变换扩展数据多样性和鲁棒性，生成多模态数据集的步骤具体为：
4.根据权利要求1所述的基于ai的深伪检测的方法，其特征在于，基于所述多模态数据集，采用生成对抗网络，通过生成器构建伪造视频和音频，进行仿真数据生成，并训练鉴别器学习区分真实与伪造内容，生成伪造的多模态内容的步骤具体为：
5.根据权利要求1所述的基于ai的深伪检测的方法，其特征在于，基于所述伪造的多模态内容，采用深度学习模型，通过vgg网络分析图像数据，捕捉图像细节和纹理信息，利用transformer网络分析音频数据，捕捉语音节奏和音调变化，并进行关键视觉和音频数据构建，生成深度特征数据集的步骤具体为：
6.根据权利要求1所述的基于ai的深伪检...
【专利技术属性】
技术研发人员：王先来，
申请(专利权)人：广州佰锐网络科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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