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申请/专利权人：中国科学院深圳先进技术研究院
摘要：本发明公开了一种基于多特征融合检测Deepfake视频方法。该方法包括：对于待判决视频设定时间段内的多个视频帧，计算相邻两帧之间的相关度值，并根据所计算的相关度值形成帧间特征向量；对于该多个视频帧，计算表征帧内特征的帧内特征向量；将所述帧间特征向量和所述帧内特征向量进行串接，获得融合特征向量，并将该融合特征向量输入至预训练的分类器，获得待判决视频是否属于虚假视频的检测结果。本发明能够快速、准确地检测输入的视频文件是否经过了DeepFake等算法的改造，有助于对抗因滥用合成视频技术而造成的潜在危害。
主权项：1.一种基于多特征融合检测Deepfake视频方法，包括以下步骤：对于待判决视频设定时间段内的多个视频帧M，计算相邻两帧之间的相关度值，并根据所计算的相关度值形成帧间特征向量E；对于该多个视频帧M，计算表征帧内特征的帧内特征向量Ω；将所述帧间特征向量E和所述帧内特征向量Ω进行串接，获得融合特征向量[E,Ω]，将该融合特征向量输入至预训练的分类器，获得待判决视频是否属于虚假视频的检测结果；其中，所述计算表征帧内特征的帧内特征向量Ω包括：对M帧进行均匀下采样，得到F帧；对F帧中的每一帧，提取面部图像并计算残差图像，将提取到的面部图像表示为I，其坐标u,v处的像素值为Iu,v，则残差图像D在坐标u,v处的值定义为：Du,v＝Iu,v-Iu+1,v；计算每帧残差图像D的局部邻域的中值，表示为median{Du,v,Du+1,v,Du,v+1}，进而形成残差中值矩阵V；对每一帧的矩阵V，进行W*W邻域的线性回归，并将得到的线性回归系数向量ω作为该帧的帧内特征向量；将所有F帧的帧内特征向量进行串接，得到Ω＝[ω1,ω2,…,ωF]，作为视频的帧内特征向量。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 中国科学院深圳先进技术研究院 一种基于多特征融合检测Deepfake视频方法
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