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申请/专利权人：齐鲁工业大学(山东省科学院);山东省人工智能研究院;山东浪潮智慧医疗科技有限公司;北京嘉和美康信息技术有限公司

摘要：一种基于感知扰动的失真图像生成方法，涉及图像级深度伪造领域，为了解决敌手通过图像重建来消除扰动，在生成扰动图像的过程中，先将原始图像转换到YCbCr颜色空间，在YCbCr颜色空间的Cb和Cr通道上添加扰动，再转换为RGB颜色空间，得到视觉上自然的扰动图像。敌手此时获取扰动图像，将其送至生成模型输出内容失真的图像，达到阻止虚假信息传播目的。

主权项：1.一种基于感知扰动的失真图像生成方法，其特征在于，包括如下步骤：a获取n张人脸图像，得到人脸图像集I，I＝{I1,I2,...,Ii,...,In}，其中Ii为第i张人脸图像，i∈{1,...,n}；b对第i张人脸图像Ii进行预处理，得到预处理后人脸图像Iraw,i，预处理后的人脸图像集为Iraw，Iraw＝{Iraw,1,Iraw,2,...,Iraw,i,...,Iraw,n}；c构建生成模型G，生成模型G由提取模块EIF、身份融合模块IFM、重建模块RHI构成；d将第i+1张预处理后人脸图像Iraw,i+1作为目标图像输入到生成模型G的提取模块EIF中，输出得到图像特征F5；e将特征F5输入到生成模型G的身份融合模块IFM中，输出得到特征F9；f将预处理后人脸图像Iraw,i作为源图像，通过ArcFace算法计算得到预处理后人脸图像Iraw,i的身份特征向量N1，将身份特征向量N1与特征F9进行逐元素相加得到特征F10；g将特征F10输入到生成模型G的重建模块RHI中，输出得到图像Iswap,i；h通过ArcFace算法计算得到图像Iswap,i的身份特征向量N2；i根据身份特征向量N1及身份特征向量N2训练生成模型G，得到优化后生成模型G；j将预处理后人脸图像Iraw,i及第i+1张预处理后人脸图像Iraw,i+1输入到优化后生成模型G中，输出得到失真的图像Iswap_pert,i；步骤j包括如下步骤：j-1使用PDG算法计算得到预处理后人脸图像Iraw,i的扰动Pi，扰动Pi的形状与预处理后人脸图像Iraw,i的形状相同，扰动Pi中每个元素的值大于等于-0.05且小于等于0.05；j-2对预处理后人脸图像Iraw,i进行反归一化操作，得到图像Iraw,i′；j-3将图像Iraw,i′通过Opencv库中的cv2.cvtColor函数转换到YCbCr颜色空间中，将转换到YCbCr颜色空间的图像Iraw,i′的Cb通道及Cr通道上的每位像素值均与扰动Pi中对应的元素相加，得到YCbCr颜色空间中的扰动图像IYCbCr,i；j-4通过Opencv库中的cv2.cvtColor函数将扰动图像IYCbCr,i从YCbCr颜色空间转换到RGB颜色空间，得到RGB颜色空间中的扰动图像IRGB,i；j-5使用Python中的transforms.Normalize函数对扰动图像IRGB,i进行归一化处理，得到扰动图像Ipert,i；j-6将第i+1张预处理后人脸图像Iraw,i+1替代步骤j-1中的预处理后人脸图像Iraw,i后重复步骤j-1至j-5得到扰动图像Ipert,i+1；j-7将扰动图像Ipert,i作为源图像，将扰动图像Ipert,i+1作为目标图像输入到优化后生成模型G中，输出得到失真的图像Iswap_pert,i。

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