公开(公告)号：CN116863513A

公开(公告)日：2023-10-10

申请号：CN202310011974.9

申请日：2023-01-05

Applicant: 西北工业大学深圳研究院 ,  西北工业大学

Inventor： 冯晓毅 ,  高洁 ,  代京 ,  郑杨 ,  党晨 ,  蒋晓悦 ,  夏召强 ,  党思航 ,  伍家平 ,  张锋 ,  康健 ,  冯硕阳

IPC: G06V40/16 ,  G06V40/40 ,  G06N3/048

Abstract: 本发明公开了一种基于高频增强的低质量Deepfake检测方法，属于Deepfake防御技术领域，包括：获取人脸图像集；提取人脸图像集中人脸图像的特征信息、局部高频信息和全局高频信息；将特征信息和局部高频信息、全局高频信息分别融合，得到第一融合信息和第二融合信息；对第一融合信息和第二融合信息进行融合，得到最终融合特征信息；将最终融合特征信息输入分类器进行分类预测，实现对于虚假人脸的检测。本方案通过构建局部高频信息增强分支，利用通道注意力机制的特性对DCT系数执行高频幅度增强，然后构建了通道瓶颈模块剔除系数噪声，经过DCT逆变换间接实现频域感知的多空间注意力机制。

公开(公告)号：CN111259831A

公开(公告)日：2020-06-09

申请号：CN202010063711.9

申请日：2020-01-20

Applicant: 西北工业大学

Inventor： 张锋 ,  党晨 ,  冯晓毅 ,  张浩浩 ,  王豪 ,  冯硕阳 ,  蒋晓悦 ,  夏召强

IPC: G06K9/00 ,  G06K9/62 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明提供了一种基于重组颜色空间的虚假人脸判别方法，根据2D图像选择不同颜色空间中对虚假人脸检测最有效的颜色通道构成重组颜色空间，然后通过神经网络训练权重矩阵确定重组颜色空间的颜色通道的构成比重，通过分类网络完成虚假人脸判别。本发明不依赖图像深度信息，相较3D图像方法降低设备要求和部署成本，相较2D图像方法判别效果好，本发明在普通2D摄像头的支持下运行，降低了算法的部署成本。

公开(公告)号：CN111259831B

公开(公告)日：2023-03-24

申请号：CN202010063711.9

申请日：2020-01-20

Applicant: 西北工业大学

Inventor： 张锋 ,  党晨 ,  冯晓毅 ,  张浩浩 ,  王豪 ,  冯硕阳 ,  蒋晓悦 ,  夏召强

IPC: G06V40/40 ,  G06V40/16 ,  G06V10/764 ,  G06V10/82 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/047 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明提供了一种基于重组颜色空间的虚假人脸判别方法，根据2D图像选择不同颜色空间中对虚假人脸检测最有效的颜色通道构成重组颜色空间，然后通过神经网络训练权重矩阵确定重组颜色空间的颜色通道的构成比重，通过分类网络完成虚假人脸判别。本发明不依赖图像深度信息，相较3D图像方法降低设备要求和部署成本，相较2D图像方法判别效果好，本发明在普通2D摄像头的支持下运行，降低了算法的部署成本。