人脸篡改视频检测方法和人脸篡改视频检测装置.pdf

(19)中华人民共和国国家知识产权局(12)发明专利申请(10)申请公布号CN112861786A(43)申请公布日2021.05.28(21)申请号202110255119.3(22)申请日2021.03.09(71)申请人南开大学地址300350天津市津南区海河教育园区同砚路38号(72)发明人许静于家伟金骁何振易康吴杰胜(74)专利代理机构北京布瑞知识产权代理有限公司11505代理人孟潭(51)Int.Cl.G06K9/00(2006.01)G06N3/08(2006.01)G06N3/04(2006.01)权利要求书2页说明书17页附图8页(54)发明名称人脸篡改视频检测方法和人脸篡改视频检测装置(57)摘要本申请提供了一种人脸篡改视频检测方法，包括：基于待检测视频对应的多幅图像帧确定所述多幅图像帧对应的多个盲反卷积核，其中，所述多幅图像帧和所述多个盲反卷积核呈一一对应关系；基于所述多个盲反卷积核确定所述待检测视频的类型，其中，所述类型包括篡改视频和非篡改视频。由于篡改视频和非篡改视频对应的图像的盲反卷积核有一定的差异，通过盲反卷积核确定所述待检测视频的类型，提高了人脸篡改视频检测的准确性，且篡改视频和非篡改视频对应的图像的盲反卷积核之间的差异对视频的模糊程度、压缩率等要求较低，因此，通过盲反卷积核确定待检测视频的类型的方法具有较高的通用性。CN112861786ACN112861786A权利要求书1/2页1.一种人脸篡改视频检测方法，其特征在于，包括：基于待检测视频对应的多幅图像帧确定所述多幅图像帧对应的多个盲反卷积核，其中，所述多幅图像帧和所述多个盲反卷积核呈一一对应关系；基于所述多个盲反卷积核确定所述待检测视频的类型，其中，所述类型包括篡改视频和非篡改视频。2.根据权利要求1所述的人脸篡改视频检测方法，其特征在于，所述基于所述多个盲反卷积核确定所述待检测视频的类型，包括：基于所述多个盲反卷积核确定所述多个盲反卷积核对应的特征向量；基于所述特征向量确定所述待检测视频的类型。3.根据权利要求2所述的人脸篡改视频检测方法，其特征在于，所述基于所述多个盲反卷积核确定所述多个盲反卷积核对应的特征向量，包括：基于所述多个盲反卷积核确定所述待检测视频对应的卷积核特征向量；利用主成份分析算法，对所述待检测视频对应的卷积核特征向量进行降维处理，以生成所述特征向量。4.根据权利要求3所述的人脸篡改视频检测方法，其特征在于，所述利用主成份分析算法，对所述待检测视频对应的卷积核特征向量进行降维处理，以生成所述特征向量，包括：确定所述待检测视频对应的主成份维度；利用所述主成份分析算法，基于所述主成份维度对所述待检测视频对应的卷积核特征向量进行所述降维处理，以生成所述特征向量。5.根据权利要求4所述的人脸篡改视频检测方法，其特征在于，所述确定所述待检测视频对应的主成份维度，包括：确定测试视频对应的卷积核特征向量、实际类型和多个主成份维度，其中，所述测试视频与所述待检测视频对应；利用所述主成份分析算法，基于所述测试视频对应的多个主成份维度，分别对所述测试视频对应的卷积核特征向量进行降维处理，以生成所述测试视频对应的多个特征向量；基于所述测试视频对应的多个特征向量确定所述测试视频对应的多个测试类型；基于所述测试视频对应的多个主成份维度、多个测试类型和实际类型，确定所述待检测视频对应的主成份维度。6.根据权利要求2至5任一所述的人脸篡改视频检测方法，其特征在于，所述基于所述特征向量确定所述待检测视频的类型，包括：将所述特征向量输入视频分类模型，以确定所述待检测视频的类型。7.根据权利要求6所述的人脸篡改视频检测方法，其特征在于，在所述将所述特征向量输入视频分类模型，以确定所述待检测视频的类型之前，还包括：确定训练视频对应的特征向量以及实际类型；建立初始分类模型，并基于所述训练视频对应的特征向量和实际类型训练所述初始分类模型，以生成视频分类模型，其中，所述视频分类模型用于基于所述待检测视频确定所述待检测视频的类型。8.根据权利要求1至5任一所述的人脸篡改视频检测方法，其特征在于，所述待检测视频包括人脸信息，其中，所述基于待检测视频对应的多幅图像帧确定所述多幅图像帧对应2CN112861786A权利要求书2/2页的多个盲反卷积核，包括：基于所述待检测视频对应的多幅图像帧确定所述多幅图像帧对应的多组人脸特征点信息；基于所述多组人脸特征点信息确定所述多组人脸特征点信息对应的多个面部区域信息；基于所述多个面部区域信息确定所述多个盲反卷积核。9.一种人脸篡改视频检测装置，其特征在于，包括：第一确定模块，配置为基于待检测视频对应的多幅图像帧确定所述多幅图像帧对应的多个盲反卷积核，其中，所述多幅图像帧和所述多个盲反卷积核呈一一对应关系；第二确定模块，配置为基于所