【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及计算机视觉领域，特别涉及一种基于身份先验的人脸深度伪造图像检测方法。
技术介绍
1、随着人工智能和深度学习技术的不断进步，人们开始广泛将其应用于多媒体内容的编辑和创作。现今一些应用软件提供了强大的工具，使用户能够轻松修改图像和视频中的人脸属性，例如身份、表情、发色、性别和年龄等。这类技术通常被称为深度伪造(deepfake)。举例来说，用户可以将自己或他人的面孔替换到特定人物上，从而制作出看似真实但实际上完全虚构的换脸图像。在电影制作中，深度伪造技术被用于特效处理、数字复活已故演员等，以提升影视作品的制作效果和创意表达。在广告营销领域，品牌商利用深度伪造技术制作定制化广告内容，以增强与观众的互动体验。然而，这项技术也引发了人们的担忧和焦虑。一方面，人们担心这种技术可能被用于恶意目的，比如制造虚假信息、欺诈或侵犯他人隐私。另一方面，由于这些伪造内容往往难以通过肉眼辨别真伪，公众对于如何判断和验证网络上信息的真实性产生了深深的困扰。
2、因此，在社交网络媒体日益发达的今天，对于深度伪造内容的检测技术显得尤为重要。通...
【技术保护点】
1.一种基于身份先验的人脸深度伪造图像检测方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的基于身份先验的人脸深度伪造图像检测方法，其特征在于，所述特征提取网络是由上下两个Encoder网络组成的双通道网络；通过交叉注意力机制融合两个通道的特征。
3.根据权利要求1所述的基于身份先验的人脸深度伪造图像检测方法，其特征在于，所述特征提取网络的训练过程包括预训练过程和微调过程。
4.根据权利要求3所述的基于身份先验的人脸深度伪造图像检测方法，其特征在于，所述预训练过程具体为：
5.根据权利要求3所述的基于身份先验的人...
【技术特征摘要】
1.一种基于身份先验的人脸深度伪造图像检测方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的基于身份先验的人脸深度伪造图像检测方法，其特征在于，所述特征提取网络是由上下两个encoder网络组成的双通道网络；通过交叉注意力机制融合两个通道的特征。
3.根据权利要求1所述的基于身份先验的人脸深度伪造图像检测方法，其特征在于，所述特征提取网络的训练过程包括预训练过程和微调过程。
4.根据权利要求3所述的基于身份先验的人脸深度伪造图像检测方法，其特征在于，所述预训练过程具体为：
5.根据权利要求3所述的基于身份先验的人脸深度伪造图像检测方法，其特征在于，所述微调过程具体为：
6.根据权利要求2所述的基于身份先验的人脸深度伪造图像检测方法，其特征在于，所述特征提取网络的推理过程具体为：输入图像进入特征提取网络后，利用深度估计模型提取rgb图像的深度估计图，然后将rgb图像和对应的深度估计图像分别送入上、下两个不共享参数的encoder网络，分别提取其中包含的与人物五官、脸型这些身份相关的特征向量frgb和f...
【专利技术属性】
技术研发人员：林峰，严诚逸，任奎，占子越，汪高健，
申请(专利权)人：浙江大学，
类型：发明
国别省市：
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