【技术实现步骤摘要】
本公开总体说来涉及计算机视觉，更具体地讲，涉及伪造视频检测方法及系统。
技术介绍
1、随着人工智能技术的发展，特别是互联网和数字化产品的广泛应用，视频和图像等可视媒体资料的获取、编辑和传输更加便捷，然而随之引发的身份伪造等安全问题也日益严重。特别是利用深度学习等人工智能技术所生成的伪造目标对象（如人脸图像、眼睛图像等）、伪造视频等虚假身份信息的仿真程度越来越高，普通人难以辨别其真伪，从而对社会信任与安全构成了巨大威胁。因此，开发有效的目标对象伪造检测技术以应对这些风险显得尤为重要。
2、生成的视频通常同时存在空间和时间伪影，仅对单一维度（空间或时间）的建模可能无法全面捕捉所有类型的伪影。一些研究人员提出了分别学习视频的空间信息和时间信息，然后将二者融合，这类方法能够有效捕捉视频的多维度特征，但计算复杂度较高；此外，现有的时空建模方法往往侧重于全局特征的提取，而不是专门针对局部细节，这意味着即使在局部区域内存在明显的不一致性，这些方法也可能无法有效地捕捉这些信息；另一些研究人员通过对单帧图像进行分块处理，提取多个不重叠的局部特...
【技术保护点】
1.一种伪造视频检测方法，其特征在于，包括：
2.如权利要求1所述的伪造视频检测方法，其特征在于，在基于所述时空平面布局中除当前截取帧以外的其他截取帧的时空特征，得到所述当前截取帧的局部特征之前，还包括：
3.如权利要求2所述的伪造视频检测方法，其特征在于，所述基于所述总时空特征中其他截取帧的时空特征，得到所述当前截取帧的局部特征，包括：
4.如权利要求1所述的伪造视频检测方法，其特征在于，所述基于所有视频段的全局时空特征和每个视频段的截取帧的局部特征，得到所述待检测视频中目标对象的伪造检测结果，包括：
5.如权利要求4...
【技术特征摘要】
1.一种伪造视频检测方法，其特征在于，包括：
2.如权利要求1所述的伪造视频检测方法，其特征在于，在基于所述时空平面布局中除当前截取帧以外的其他截取帧的时空特征，得到所述当前截取帧的局部特征之前，还包括：
3.如权利要求2所述的伪造视频检测方法，其特征在于，所述基于所述总时空特征中其他截取帧的时空特征，得到所述当前截取帧的局部特征，包括：
4.如权利要求1所述的伪造视频检测方法，其特征在于，所述基于所有视频段的全局时空特征和每个视频段的截取帧的局部特征，得到所述待检测视频中目标对象的伪造检测结果，包括：
5.如权利要求4所述的伪造视频检测方法，其特征在于，所述预设分类器可以通过如下方式进行训练：
6.如权利要求5所述的伪造视频检测方...
【专利技术属性】
技术研发人员：段俊贤，曹杰，赫然，刘思雨，张志达，
申请(专利权)人：中国科学院自动化研究所，
类型：发明
国别省市：
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