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申请/专利权人：西北大学
摘要：本发明涉及假图检测相关技术领域，提供了一种二维深度假图泛化检测方法、系统、设备及存储介质，首先克服了现下因DeepFake技术与GAN网络技术有较大差异而使得图像难以使用唯一检测器进行泛化检测的困难，通过检测方法克服了当前基于空域检测方法的局限，提取频域信息进行检测，提高了检测性能。本发明中利用了各类不同二维假图生成方法的共有上采样特征，使用频域转换与神经网络技术解决了假图检测器泛化性弱，实际应用场景下效果弱势的问题。
主权项：1.一种二维深度假图泛化检测方法，其特征在于，包括如下步骤：步骤1，获取假图和真实图像作为训练数据集；步骤2，对所收集的假图和真实图像进行后处理模拟操作，并做作频域化预处理，得到预处理后的频域图像；频域化预处理的方法如下：步骤21，对训练数据集图像进行抽取并进行JPEG图像压缩处理得到后处理模拟图像；步骤22，对训练数据集图像进行抽取并进行高斯模糊处理得到后处理模拟图像；步骤23，将得到的后处理模拟图像均进行傅里叶变换，得到预处理后的频域图像；神经网络框架采用融合了CBAM注意力机制的ResNet50神经网络框架；步骤3，建立融合了神经网络框架，并将预处理后的频域图像输入构建好的神经网络框架中，反复训练获取检测器；所述融合了CBAM注意力机制的ResNet50神经网络框架的结构包括：一层卷积层的输出端连接至一个CBAM模块的输入端，一个CBAM模块的输出端连接至一层池化层的输入端，一层池化层的输出端连接至三层conv2卷积层*3的输入端，三层conv2卷积层*3的输出端连接至三层conv3卷积层*4的输入端，三层conv3卷积层*4的输出端连接至三层conv4卷积层*6的输入端，三层conv4卷积层*6的输出端连接至三层conv5卷积层*3的输入端，三层conv5卷积层*3的输出端连接至一个CBAM模块的输入端，一个CBAM模块的输出端一层池化层的输入端，一层池化层的输出端一个全连接层的输入端，全连接层的输出端输出设置；步骤4，将待检测图像进行频域化预处理；步骤5，将频域化预处理后的待检测图像输入神经网络框架中进行计算，获取最后的判定结果。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 西北大学 一种二维深度假图泛化检测方法、系统、设备及存储介质
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