买专利卖专利找龙图腾，真高效！ 查专利查商标用IPTOP,全免费！专利年费监控用IP管家,真方便！

申请/专利权人：山东省人工智能研究院;齐鲁工业大学

摘要：一种基于人脸几何运动特征的真假视频检测方法，通过用人脸特征关键点的几何运动来代替脸部的物理运动，然后将经过提取几何运动差异后的不同部位的运动频率特征放进LSTM中来对视频的真假做出判定。该方法是在以往只关注帧层面检测方法的基础上做出的改进，能够让网络模型关注到视频帧之间的相互关联性，更能捕捉视频内部的细节信息。可以有效增加视频真假检测方法的泛化性，提升检测的精度。

主权项：1.一种基于人脸几何运动特征的真假视频检测方法，其特征在于，包括如下步骤：a对视频切帧处理，将切帧得到的M个连续的帧图片切割成连续的人脸图片，每个人脸图片上得到定位人脸的68个关键点，生成人脸关键点的特征为为第i个视频帧的第t个关键点的信息，i∈{1,2,…,67,68}，为帧图片的红色通道的像素值，为帧图片的绿色通道的像素值，为帧图片的蓝色通道的像素值；b选取一张基准图像，获得训练集，将训练集中的图片输入到预训练后判别网络模型中；c判断经预训练后判别网络模型处理后各个图片的68个经过变换后的脸部朝向角度与基准图像的误差是否小于等于10°，如果小于等于10°则执行步骤e，如果大于10°则执行步骤d；d通过公式Xj＝fs,theta,t,Xi将第j个视频帧的关键点矩阵Xj与第i个视频帧的关键点矩阵Xi对齐操作，式中s为缩放幅度参数，theta为旋转参数，t为平移矩阵，通过公式计算得到第j个视频帧的关键点矩阵Xj与第i个视频帧的关键点矩阵Xi的欧氏距离当完成该图片与基准图片的对齐，其中d为该角度对应的欧式距离；e根据关键点几何运动频率的相关性将几何运动特征F分为三类，人脸部轮廓和鼻子部位的关键点特征为F1，眼睛和眉毛部位的关键点特征为F2，嘴巴部位的关键点特征为F3，f通过公式计算得到每个关键点的特征信息将整个视频的总帧数M均分为n部分，每一部分的帧数为N，对每一部分的N帧图片通过公式计算得到第j部分关键点特征信息的方差式中xt为该部分第t帧的所有关键点信息，t∈{1,…,N}，为该部分关键点特征信息的平均值；g将关键点特征F1表示为关键点特征F2表示为关键点特征F3表示为h将步骤g中的关键点特征F1、关键点特征F2及关键点特征F3分别放进三个长短期记忆网络中，每个长短期记忆网络连接有全连接层，将三个长短期记忆网络产生的预测输出值取平均值后经过Sigmoid函数得到预测结果，如果预测结果为1表示该视频是真的视频，如果预测结果为0表示该视频是假的视频。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 山东省人工智能研究院 齐鲁工业大学 一种基于人脸几何运动特征的真假视频检测方法