申请/专利权人：中国电子科技集团公司第十研究所

申请日：2023-12-26

公开（公告）日：2024-03-29

公开（公告）号：CN117789084A

主分类号：G06V20/40

分类号：G06V20/40;G06V40/16;G06V10/44;G06V10/774;G06V10/80;G06V10/82;G06N3/0464;G06N3/098

优先权：

专利状态码：在审-实质审查的生效

法律状态：2024.04.16#实质审查的生效;2024.03.29#公开

摘要：本发明公开了一种基于视听联合学习的深度伪造检测方法，该方法包括：根据计算得到的变化强度因子，选择输入视频中运动内容最具显著性的视频片段用于后续的深度伪造检测；将训练数据集中的视频划分为多个视频片段，并对双分支检测网络模型进行训练，得到训练好的双分支检测网络模型；将待测视频划分为多个视频片段，并将多个视频片段输入训练好的双分支检测网络模型中，进行真伪检测。本发明能够提取和更准确揭示多模态深伪篡改的特征，检测效率高。

主权项：1.一种基于视听联合学习的深度伪造检测方法，其特征在于，包括：步骤1：根据计算得到的变化强度因子，选择输入视频中运动内容最具显著性的视频片段用于后续的深度伪造检测；步骤2：按照步骤1的方法，将训练数据集中的视频划分为多个视频片段，并对双分支检测网络模型进行训练，得到训练好的双分支检测网络模型；步骤3：将待测视频划分为多个视频片段，并将多个视频片段输入训练好的双分支检测网络模型中，进行真伪检测。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 中国电子科技集团公司第十研究所 一种基于视听联合学习的深度伪造检测方法

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