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申请/专利权人：重庆理工大学

摘要：本发明提出了一种基于领域不变特征学习的低质量伪造人脸图像检测方法，包括以下步骤：S1，将高质量数据集和低质量数据集输入ResNet‑50，通过ResNet‑50向前传播低质量压缩的输入图像及其对应的原始图像；S2，对于ResNet‑50各个阶段的输出，使用小波分解获得两个不同分辨率数据集的高频信息；然后将获得的高频信息补偿压缩过程中被丢弃的特征；S3，对ResNet‑50最后阶段的输出进行T‑SNE操作，得到高质量数据集和低质量数据集之间的特征分布，以确定伪造人脸图像和真实的图像。本发明使用领域不变性来刻画正确的人工伪影痕迹，缓解了低质量压缩图像上的过拟合问题。

主权项：1.一种基于领域不变特征学习的低质量伪造人脸图像检测方法，其特征在于，包括以下步骤：S1，将高质量数据集和低质量数据集输入ResNet-50，通过ResNet-50向前传播低质量压缩的输入图像及其对应的原始图像，ResNet-50的Stagei提取相应的截断特征图Xi，Xi包括两个数据集的截断特征图；所述低质量数据集为经过高度压缩的数据集，高质量数据集为原始的未经过压缩的数据集；S2，对于ResNet-50各个阶段的输出，使用小波分解获得两个不同分辨率数据集的高频信息；然后将获得的高频信息补偿压缩过程中被丢弃的特征；所述使用小波分解的公式为： 其中表示高频信息，是由横向高频信息纵向高频信息和对角线高频信息组成； 表示小波变换； 是或者分别为低质量数据集和高质量数据集的截断特征图；c,w,h表示位于通道为c，宽为w的和高为h的像素点；a和b分别是w和h的12；通过将获得的高频信息补偿压缩过程中被丢弃的特征，得到特征图，特征图的具体计算公式如下： 其中i表示ResNet-50的Stagei，即ResNet-50的第i阶段的输出；j表示Stagei的j方向；H,V,D分别表示水平、垂直和对角线方向； 表示之间的距离； 表示高质量数据集Stagei的j方向的高频信息； 表示低质量数据集Stagei的j方向的高频信息；c,a,b表示像素点的位置坐标；C是通道数，A是宽，B是高；S3，对ResNet-50最后阶段的输出进行T-SNE操作，得到高质量数据集和低质量数据集之间的特征分布，以确定伪造人脸图像和真实的图像。

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权利要求：

百度查询： 重庆理工大学 基于领域不变特征学习的低质量伪造人脸图像检测方法