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申请/专利权人：齐鲁工业大学(山东省科学院)

摘要：本发明涉及深度伪造技术领域，尤其是提供了一种基于可分离感知哈希增强的深度伪造主动取证方法。该方法包括将原始人脸图像对应的第一水印嵌入到含有身份信息的人脸图像，获得载密图像；将载密图像输入到内容保持操作模块模拟图像在网络中传输的环境，并通过训练后的判别器获得哈希互相关的相似度，该方法完善了人脸深度伪造主动取证系统，为图像来源检测和深度伪造主动取证提供了统一的框架，保证了水印在内容保持操作中的鲁棒性，以及增强了取证的准确性和可靠性。

主权项：1.一种基于可分离感知哈希增强的深度伪造主动取证方法，其特征在于，所述方法包括：步骤1、构建深度伪造主动取证模型，获得载密网络、解码器De、内容保持操作模块以及判别器；其中载密网络包括水印生成器GH、编码器；步骤2、对步骤1中的编码器、解码器以及判别器进行训练，获得训练后的编码器、解码器De以及判别器；步骤3、通过步骤2中训练后的编码器将身份信息嵌入到原始人脸图像I中，生成人脸图像I1；步骤4、对原始人脸图像I进行背景和前景标注，并将原始人脸图像I输入到步骤1中的水印生成器GH，提取原始人脸图像I中的人脸特征，生成原始人脸图像I对应的人脸感知哈希码；步骤5、将步骤4中的人脸感知哈希码转化为二进制，获得第一水印HFA；步骤6、通过步骤2中训练后的编码器将步骤5中的第一水印HFA嵌入到步骤3中的人脸图像I1，获得载密图像IEn；步骤7、将步骤6中的载密图像IEn输入到步骤1中的内容保持操作模块模拟图像在网络中传输的环境，并通过步骤2中训练后的判别器获得哈希互相关的相似度；步骤6包括：步骤61、通过训练后的编码器，将人脸图像I1的RGB图像转换为YUV图像，其中，Y表示亮度信息，U和V表示色度信息；步骤62、对步骤61中YUV图像的每个块空间，采用离散余弦变换DCT变换，DCT将图像从空间域转换为频域，以提取频域信息；步骤63、根据水印生成器共享的信息，将步骤62中从DCT变换后的YUV图像中提取背景区域低频分量；步骤64、将第一水印HFA调整为与步骤63中提取的背景区域低频分量相匹配的大小，并将第一水印HFA嵌入到低频分量中；步骤65、对步骤64中嵌入第一水印HFA的DCT系数，应用逆离散余弦变换IDCT，将频域信息转换回YUV空间，以得到时域图像，即YUV图像；步骤66、将步骤65中YUV图像转换回RGB图像，生成载密图像IEn。

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