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申请/专利权人：北京交通大学
摘要：本发明提供了一种基于重建学习的深度伪造人脸取证方法。该方法包括：将所述待测人脸图像输入到重建网络中，对所述待测人脸图像进行编码和解码处理，得到重建图像；在编码过程中，获取待测人脸图像的隐空间特征Fenc和四维张量N,C,H,W，在解码过程中，将四维张量N,C,H,W输入到残差注意力模块中，残差注意力模块获取待测人脸图像的Fdec1特征和Fdec2特征；在对待测人脸图像的解码过程中，将Fenc、Fdec1和Fdec2特征输入到多尺度图推理模块中，经过信息聚合和特征提取，计算像素级差异后得到输出特征Fatt，将输出特征Fatt送入分类器进行伪造检测。本发明通过重建学习挖掘真实图像和虚假图像的本质差异，提出面向未知伪造技术具有良好泛化能力的深度伪造人脸取证算法。
主权项：1.一种基于重建学习的深度伪造人脸取证方法，其特征在于，包括：将所述待测人脸图像输入到重建网络中，所述重建网络对所述待测人脸图像进行编码和解码处理，得到重建图像；在对待测人脸图像的编码过程中，获取待测人脸图像的隐空间特征Fenc和四维张量N，C，H，W，在对待测人脸图像的解码过程中，将所述四维张量N，C，H，W输入到残差注意力模块中，残差注意力模块获取待测人脸图像的Fdec1特征和Fdec2特征；在对待测人脸图像的解码过程中，将所述Fenc、Fdec1和Fdec2特征输入到多尺度图推理模块中，多尺度图推理模块输出经过信息聚合和特征提取后的增强特征图Fenh；计算出重建图像与原始图像的像素级差异，将所述像素级差异作用于所述增强特征图Fenh得到输出特征Fatt，将输出特征Fatt送入分类器进行伪造检测，判断所述待测图像是真实图像还是伪造图像。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 北京交通大学 一种基于重建学习的深度伪造人脸取证方法
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