【技术实现步骤摘要】
本专利技术属于图像识别与人工智能，具体涉及一种基于注意力引导和增量学习的生成式图像伪造检测方法，可应用于新闻媒体、司法取证、社交媒体等多场景下的图像真实性验证。
技术介绍
1、随着生成对抗网络(gan)、扩散模型等生成式人工智能技术的不断进步，生成式图像伪造技术愈发成熟且伪造效果逼真。在新闻领域，虚假图像可能误导公众舆论；在司法领域，伪造图像会干扰案件的公正裁决；在社交媒体中，虚假图像更是容易引发谣言传播。传统的图像伪造检测方法，如基于手工设计特征的方法，难以适应复杂多变的伪造手段；而现有的基于深度学习的检测方法，存在对新型伪造技术适应性差、泛化能力弱以及无法实时更新模型以应对新威胁等问题。域标签生成器(dtg)虽在一定程度上提升了检测能力，但在面对混合篡改、对抗样本攻击以及未知生成模型产生的伪造图像时，检测效果显著下降，且缺乏对多模态数据的有效分析能力。
技术实现思路
1、专利技术目的
2、本专利技术旨在提供一种基于注意力引导和增量学习的生成式图像伪造检测方法，解决现有技术中...
【技术保护点】
1.一种基于注意力引导和增量学习的生成式图像伪造检测方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的基于注意力引导和增量学习的生成式图像伪造检测方法，其特征在于，所述自注意力机制具体为：对输入的特征图经过三个不同的线性变换得到查询矩阵、键矩阵和值矩阵，通过公式计算注意力权重，对特征图进行加权处理。
3.根据权利要求1所述的基于注意力引导和增量学习的生成式图像伪造检测方法，其特征在于，所述多模态注意力融合技术具体为：对多模态数据分别进行编码，将编码后的特征向量拼接后通过跨模态注意力模块，所述跨模态注意力模块包含多个注意力头，每个头分别计...
【技术特征摘要】
1.一种基于注意力引导和增量学习的生成式图像伪造检测方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的基于注意力引导和增量学习的生成式图像伪造检测方法，其特征在于，所述自注意力机制具体为：对输入的特征图经过三个不同的线性变换得到查询矩阵、键矩阵和值矩阵，通过公式计算注意力权重，对特征图进行加权处理。
3.根据权利要求1所述的基于注意力引导和增量学习的生成式图像伪造检测方法，其特征在于，所述多模态注意力融合技术具体为：对多模态数据分别进行编码，将编码后的特征向量拼接后通过跨模态注意力模块，所述跨模态注意力模块包含多个注意力头，每个头分别计算不同模态特征之间的相关性，最终融合得到综合特征向量。
4.根据权利要求1所述的基于注意力引导和增量学习的生成式图像伪造检测方法，其特征在于，所述在线增量学习算法具体为：当有新的图像数据输入时，获取其特征向量，通过a-dtg模块生成域标签，根据域标签将新数据分配到相应的篡改类别中，采用在线梯度下降算法，基于新数据及其标签对模型参数进行更新。
5.根据权利要求1所述的基于注意力引导和增量学习的生成式图像伪造检测方法，其特征在于，所述知识蒸馏技术具体为：定义原始预训练模型为教师模型，增量学习过程...
【专利技术属性】
技术研发人员：梁鹏，刘裕宽，李伟键，刘伟莉，张吴明，郝刚，麦春丽，
申请(专利权)人：广东技术师范大学，
类型：发明
国别省市：
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