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申请/专利权人：湖南芒果融创科技有限公司
摘要：本发明公开了基于深度学习的视频伪造检测方法及系统，方法包括：构建数据集、关键帧提取、构建视频伪造检测模型、模型优化和实际应用。本发明属于数据处理技术领域，具体是指基于深度学习的视频伪造检测方法及系统，本方案进行关键帧提取，有效地压缩视频信息，有助于后续对视频的处理和分析；实现从潜在空间到数据空间的映射，优化生成的关键帧与提取的关键帧分布之间的差异，提高视频伪造检测准确度；通过变分自编码器学习关键帧的潜在分布，并进行解码操作得到重建关键帧，计算重建误差和关键帧成本函数，构建深度自编码器并将关键帧的特征输入分类器进行分类，提高视频伪造检测数据样本的多样性和质量，提高模型的泛化能力。
主权项：1.基于深度学习的视频伪造检测方法，其特征在于：该方法包括以下步骤：步骤S1：构建数据集；步骤S2：关键帧提取，具体为确定关键帧的标准，进行关键帧提取；步骤S3：构建视频伪造检测模型，具体为用真实视频数据训练生成器，输入随机噪声，实现从潜在空间到数据空间的映射，生成与提取的关键帧相似的关键帧并训练鉴别器，优化生成的关键帧与提取的关键帧分布之间的差异；步骤S4：模型优化，具体为通过变分自编码器学习关键帧的潜在分布，并进行解码操作得到重建关键帧，计算重建误差和关键帧成本函数，构建深度自编码器并将关键帧的特征输入分类器进行分类；步骤S5：实际应用。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 湖南芒果融创科技有限公司 基于深度学习的视频伪造检测方法及系统
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