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申请/专利权人：湖北微模式科技发展有限公司

摘要：本发明公开一种基于生物特征识别的欺诈视频检测方法，涉及欺诈视频检测技术领域，建立欺诈数据库，欺诈数据库包括欺诈视频子库、第二欺诈生物特征识别特征子库、第三欺诈生物特征识别特征子库和第四欺诈生物特征识别特征子库；对待检测视频文件进行欺诈检测，分别提取待检测视频文件的第二、三、四生物特征识别特征，并在第二、三、四欺诈生物特征识别特征子库中进行查询。本发明针对用户数量庞大的应用场景，对AIGC生成的高质量伪造视频文件有很好的识别准确率。

主权项：1.一种基于生物特征识别的欺诈视频检测方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1，建立欺诈数据库，欺诈数据库包括欺诈视频子库、第二欺诈生物特征识别特征子库、第三欺诈生物特征识别特征子库和第四欺诈生物特征识别特征子库；收集历史视频文件构建历史视频数据库，提取第一生物特征识别特征并进行聚类得到第一欺诈生物特征识别特征子库，对于视频文件数大于1的类别计算第二生物特征识别特征，并获取两两相比的相似度的统计特征，用相似度的统计特征作为判断此类别包含的视频文件是否为欺诈视频的依据，并据此建立第二欺诈生物特征识别特征子库，采用相同的方法分别建立第三欺诈生物特征识别特征子库和第四欺诈生物特征识别特征子库；步骤2，对待检测视频文件进行欺诈检测，分别提取待检测视频文件的第二、三、四生物特征识别特征，并在第二、三、四欺诈生物特征识别特征子库中进行查询；步骤1包括以下子步骤：步骤11，保存业务系统获得的历史视频文件，构成历史视频数据库，提取历史视频数据库中的所有视频文件中包含的第一生物特征识别特征，设有N个视频文件，每个视频文件中有且只有1个主人公，即共提取了N个第一生物特征识别特征，记为，其中是视频的主人公的第一生物特征识别特征；对N个第一生物特征识别特征进行聚类得到第一欺诈生物特征识别特征子库，聚类结果为，M表示类别数，即N个视频文件中包含的人数，设为第j类中包含的视频数，MN,；步骤12，对步骤11获取的M类视频文件，逐类别进行如下处理：获得第二欺诈视频子库，将对应的第二生物特征存入第二欺诈生物特征识别特征子库，记为；其中，表示中的第二生物特征识别特征的数量，表示中的第i个第二生物特征识别特征；步骤121，提取第j类的个视频文件对应的第二生物特征识别特征，记为，其中，表示第j类的第i个视频的第二生物特征识别特征，第二生物特征识别特征与第一生物特征识别特征不同，对上述第j类的个第二生物特征识别特征进行两两比对，获取的两两之间的相似度，并获取所有相似度的最小值；步骤122，若相似度的最小值,为阈值，则第j类的个视频文件具有相同的第一生物特征识别特征，但是具有不同的第二生物特征识别特征，判定第j类的个视频文件都是欺诈视频，将欺诈视频文件存储到第二欺诈视频子库，将对应的第二生物特征存入第二欺诈生物特征识别特征子库；步骤13，采用步骤12方法建立第三欺诈生物特征识别特征子库和第三欺诈视频子库、第四欺诈生物特征识别特征子库和第四欺诈视频子库；步骤2的具体方法是：采用第二生物特征识别特征对线上新的待检测视频文件进行欺诈检测，对待检测视频文件提取第二生物特征识别特征p，第二欺诈生物特征识别特征子库表示为，其中，表示中的第二生物特征识别特征的数量，表示中的第i个第二生物特征识别特征，将最大值max初始化为0，计算待检测视频文件的第二生物特征识别特征p和之间的相似度，如果计算得到的相似度大于当前的最大值max则更新max为当前相似度，设定一个阈值thresh来进行比较，检查最大值max是否大于阈值thresh，若大于阈值thresh，则判断待检测视频文件为欺诈视频，反之则判断为非欺诈视频；若利用第二生物特征识别特征判断待检测视频文件为非欺诈视频，则采用同样的方法利用第三生物特征识别特征判断待检测视频文件是否是欺诈视频；若利用第三生物特征识别特征判断待检测视频文件为非欺诈视频，则采用同样的方法利用第四生物特征识别特征判断待检测视频文件是否是欺诈视频；第二生物特征识别特征是第一生物特征识别特征以外的任意一个生物特征识别特征，第三生物特征识别特征是第一、第二生物特征识别特征以外的任意一个生物特征识别特征，第四生物特征识别特征是第一、第二、第三生物特征识别特征以外的任意一个生物特征识别特征。

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