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申请/专利权人：成都信息工程大学
摘要：本申请公开了一种基于微表情卷积的AI换脸系统的检测方法及其装置，包括获取原脸和检测数据，预处理并利用卷积神经网络提取人脸图像微表情生成特征数据，利用分类模型进行微表情分类，再通过对比模型判断是否换脸。从而判断原脸图像与AI换脸图像是否一致，避免了手动选取特征和训练权重的繁琐过程，提高了特征分类的准确性。同时，考虑了每个人的面部肌肉轮廓、微表情等个体差异，实现了对不同人物角色的微表情判断，进一步提高了检测的精确性和实用性。
主权项：1.一种基于微表情卷积的AI换脸系统的检测方法，包括以下步骤：S1,获取原脸数据以及检测数据，并对原脸数据以及检测数据分别进行预处理，得到原脸预处理数据以及检测预处理数据；S2,将原脸预处理数据以及检测预处理数据输入卷积神经网络，生成原脸特征数据和检测特征数据；S3，调用分类模型，对原脸特征数据和检测特征数据进行微表情分类，得到原脸微表情特征以及检测微表情特征；S4，调用对比模型，对原脸微表情特征与检测微表情特征进行对比，从而判断检测数据是否换脸。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 成都信息工程大学 一种基于微表情卷积的AI换脸系统的检测方法及其装置
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