【技术实现步骤摘要】
本申请涉及人工智能，特别是涉及一种视频伪造检测方法及相关装置。
技术介绍
1、随着科技的快速发展，尤其是在计算机视觉等人工智能
，已经出现丰富的视频处理技术。这些技术被广泛应用于电影制作、游戏开发、安全监控等多个领域。然而，随着技术的不断进步，生成的视频往往包含着存在风险的内容，例如一些包含人脸的伪造视频可能给人们造成误导，带来安全性问题。因此，视频伪造检测技术的出现变得尤为重要。
2、视频伪造检测技术旨在识别和检测经过篡改或伪造的视频。相关技术中，常用的视频伪造检测可以分为以下两种：
3、一种是采用边缘检测、特征提取等传统图像处理方法，对视频进行分析和处理，以视频为例，可以通过比较视频帧的相似度判断视频是否存在伪造痕迹，但该方法仅能够应对简单场景的伪造视频，无法有效检测高分辨率和复杂场景下的伪造视频。
4、另一种是采用多模态融合的深度学习方法，可以将视频中视频帧与文本、音频等其他模型数据融合，再利用深度学习模型进行分析，可以提高对于高分辨率和复杂场景下的伪造视频的检测准确性，但多模态数据融合以...
【技术保护点】
1.一种视频伪造检测方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述第二特征维度包括第一个特征维度和第二个特征维度；所述在第一特征维度下，针对每个待检测视频帧对应的目标特征视图，计算第二特征维度下与所述多个待检测视频帧一一对应的多个特征视图分别与所述目标特征视图之间的相似度，得到每个待检测视频帧对应的多个相似度，包括：
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，每个待检测视频帧由N个第一帧块组成，所述N为大于1的整数；所述在第一特征维度下，针对每个待检测视频帧对应的目标特征视图，计算第二特征维度下与所述多个待检测视频帧一...
【技术特征摘要】
1.一种视频伪造检测方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述第二特征维度包括第一个特征维度和第二个特征维度；所述在第一特征维度下，针对每个待检测视频帧对应的目标特征视图，计算第二特征维度下与所述多个待检测视频帧一一对应的多个特征视图分别与所述目标特征视图之间的相似度，得到每个待检测视频帧对应的多个相似度，包括：
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，每个待检测视频帧由n个第一帧块组成，所述n为大于1的整数；所述在第一特征维度下，针对每个待检测视频帧对应的目标特征视图，计算第二特征维度下与所述多个待检测视频帧一一对应的多个特征视图分别与所述目标特征视图之间的相似度，得到每个待检测视频帧对应的多个相似度，包括：
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述第一阈值的获得步骤包括：
6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，每个待检测视频帧由m个第二帧块组成，所述m为大于1的整数，所述方法还包括：
7.根据权利...
【专利技术属性】
技术研发人员：李凡，陈闯，吴晓姝，
申请(专利权)人：东软集团股份有限公司，
类型：发明
国别省市：
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