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申请/专利权人:齐鲁工业大学(山东省科学院);山东省人工智能研究院;山东浪潮智慧医疗科技有限公司;北京嘉和美康信息技术有限公司
摘要:一种基于感知扰动的失真图像生成方法,涉及图像级深度伪造领域,为了解决敌手通过图像重建来消除扰动,在生成扰动图像的过程中,先将原始图像转换到YCbCr颜色空间,在YCbCr颜色空间的Cb和Cr通道上添加扰动,再转换为RGB颜色空间,得到视觉上自然的扰动图像。敌手此时获取扰动图像,将其送至生成模型输出内容失真的图像,达到阻止虚假信息传播目的。
主权项:1.一种基于感知扰动的失真图像生成方法,其特征在于,包括如下步骤:a获取n张人脸图像,得到人脸图像集I,I={I1,I2,…,Ii,…,In},其中Ii为第i张人脸图像,i∈{1,…,n};b对第i张人脸图像Ii进行预处理,得到预处理后人脸图像Iraw,i,预处理后的人脸图像集为Iraw,Iraw={Iraw,1,Iraw,2,…,Iraw,i,...,Iraw,n};c构建生成模型G,生成模型G由提取模块EIF、身份融合模块IFM、重建模块RHI构成;d将第i+1张预处理后人脸图像Iraw,i+1作为目标图像输入到生成模型G的提取模块EIF中,输出得到图像特征F5;e将特征F5输入到生成模型G的身份融合模块IFM中,输出得到特征F9;f将预处理后人脸图像Iraw,i作为源图像,通过ArcFace算法计算得到预处理后人脸图像Iraw,i的身份特征向量N1,将身份特征向量N1与特征F9进行逐元素相加得到特征F10;g将特征F10输入到生成模型G的重建模块RHI中,输出得到图像Iswap,i;h通过ArcFace算法计算得到图像Iswap,i的身份特征向量N2;i根据身份特征向量N1及身份特征向量N2训练生成模型G,得到优化后生成模型G;j将预处理后人脸图像Iraw,i及第i+1张预处理后人脸图像Iraw,i+1输入到优化后生成模型G中,输出得到失真的图像Iswap_pert,i。
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