基于视频帧序预测的深度伪造检测方法
基本信息
| 申请号 | CN202111265016.1 | 申请日 | - |
| 公开（公告）号 | CN113989713A | 公开（公告）日 | 2022-01-28 |
| 申请公布号 | CN113989713A | 申请公布日 | 2022-01-28 |
| 分类号 | G06V20/40（2022.01）I;G06V10/764（2022.01）I;G06K9/62（2022.01）I;G06V10/82（2022.01）I | 分类 | 计算；推算；计数; |
| 发明人 | 曹娟;方凌飞;谢添;李锦涛 | 申请（专利权）人 | 杭州中科睿鉴科技有限公司 |
| 代理机构 | 杭州九洲专利事务所有限公司 | 代理人 | 沈敏强 |
| 地址 | 310015浙江省杭州市储鑫路17-1号5号楼302室 | ||
| 法律状态 | - | ||
摘要
| 摘要 | 本发明涉及一种基于视频帧序预测的深度伪造检测方法，以提高时序模型对时序特征的关注。本发明所采用的技术方案是：一种基于视频帧序预测的深度伪造检测方法，其特征在于：将可疑视频输入经训练的时序模型，通过时序模型提取该可疑视频的特征，将特征输入真假分类器，真假分类器输出该可疑视频真假概率；所述时序模型的训练，包括：随机将视频片段原有连续的视频帧打乱，并记录下打乱的方式；将打乱的视频帧输入时序模型提取特征，该特征同时送入帧序分类器和真假分类器；帧序分类器的结果和打乱方式之间计算帧序预测损失，真假分类器的结果和视频片段的真假标签之间计算真假分类损失。本发明适用于机器学习和计算机视觉领域。 |
