申请/专利权人：浙江大学杭州国际科创中心

申请日：2023-12-26

公开（公告）日：2024-04-12

公开（公告）号：CN117877129A

主分类号：G06V40/40

分类号：G06V40/40;G06V40/16;G06V10/44

优先权：

专利状态码：在审-实质审查的生效

法律状态：2024.04.30#实质审查的生效;2024.04.12#公开

摘要：本发明公开一种基于信息瓶颈的深度伪造图像检测方法、系统及装置，方法包括：获取真伪视频，通过预处理得到真伪图像数据集；基于初始图像真伪检测模型，对真伪图像数据集进行特征提取得到图像局部特征集及联合局部特征，建立局部损失函数；通过联合局部特征，得到图像全局特征，进而搭建全局损失函数；基于图像全局特征判定真伪，通过结果搭建类别损失函数；结合局部损失函数、全局损失函数及类别损失函数，对初始伪造图像检测模型进行优化更新，得到图像真伪检测模型；将待检测图像输入图像真伪检测模型中，得到图像真伪检测结果。通过本发明的方法得到更加全面的伪造特征，解决现有伪造图像检测模型的准确度不足及泛化性不强的问题。

主权项：1.一种基于信息瓶颈的深度伪造图像检测方法，其特征在于，包括以下步骤：获取真实视频及伪造视频，通过预处理并添加图像标签得到真伪图像数据集；基于真伪图像数据集，通过初始真伪图像检测模型，对真伪图像数据集进行特征提取得到图像局部特征集；基于图像局部特征集得到联合局部特征，结合信息瓶颈理论建立局部损失函数；通过联合局部特征得到图像全局特征，结合图像全局特征及图像标签搭建全局损失函数；根据图像全局特征进行图像真伪判定，得到图像判定结果，结合图像判定结果与图像标签搭建类别损失函数；结合局部损失函数、全局损失函数及类别损失函数，得到检测损失函数，基于检测损失函数对初始真伪图像检测模型进行优化更新，得到图像真伪检测模型；将待检测图像输入图像真伪检测模型中，得到图像真伪检测结果。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 浙江大学杭州国际科创中心 基于信息瓶颈的深度伪造图像检测方法、系统及装置

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