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摘要：本发明涉及深度学习技术领域，具体为一种基于AI的深伪检测的方法及系统，包括以下步骤：基于原始视频和音频数据，采用数据标准化算法，对数据进行缩放和中心化处理，通过图像扭曲、随机裁剪和颜色变换扩展数据多样性和鲁棒性，生成多模态数据集。本发明中，通过生成对抗网络的应用，在仿真数据生成方面，为模型训练提供了丰富的、质量高的伪造内容样本，结合VGG网络和Transformer网络，提高了模型对深伪内容细微特征的识别能力，长短期记忆网络的使用，能够准确捕捉视频中的非自然行为模式，有效识别深伪内容，模型融合策略和多模态深度学习网络的结合，使得深伪检测模型不仅准确率高，且在分析认知和行为模式方面，增强了模型的综合判断能力。

主权项：1.一种基于AI的深伪检测的方法，其特征在于，包括以下步骤：基于原始视频和音频数据，采用数据标准化算法，对数据进行缩放和中心化处理，通过图像扭曲、随机裁剪和颜色变换扩展数据多样性和鲁棒性，生成多模态数据集；基于所述多模态数据集，采用生成对抗网络，通过生成器构建伪造视频和音频，进行仿真数据生成，并训练鉴别器学习区分真实与伪造内容，生成伪造的多模态内容；基于所述伪造的多模态内容，采用深度学习模型，通过VGG网络分析图像数据，捕捉图像细节和纹理信息，利用Transformer网络分析音频数据，捕捉语音节奏和音调变化，并进行关键视觉和音频数据构建，生成深度特征数据集；基于所述深度特征数据集，采用长短期记忆网络，对连续视频帧的行为和表情差异进行时间序列分析，通过识别分析面部表情变化和肢体动作，生成异常模式结果；基于所述异常模式结果，采用模型融合策略，结合卷积神经网络和循环神经网络，通过加权投票和模型堆叠进行模型融合，使用交叉验证法，在差异化数据集上评估多模型性能，生成深伪检测模型；基于所述深伪检测模型，采用多模态深度学习网络，结合视觉和音频特征，分析认知和行为模式，包括视频中的眼神移动、嘴型和发声同步性，生成认知行为分析结果；基于所述认知行为分析结果和深伪检测模型，采用反向传播优化算法，结合自适应梯度调整和遗传算法，对所述深伪检测模型中的权重和偏差参数进行调整，生成深伪检测结果；所述异常模式结果具体为通过长短期记忆网络分析连续视频帧得到的面部表情和肢体动作的异常模式，所述深伪检测模型具体为分析深伪内容中的非自然特征，所述深伪检测结果具体为对视频和音频内容真实性的综合评估和篡改部分定位；基于所述伪造的多模态内容，采用深度学习模型，通过VGG网络分析图像数据，捕捉图像细节和纹理信息，利用Transformer网络分析音频数据，捕捉语音节奏和音调变化，并进行关键视觉和音频数据构建，生成深度特征数据集的步骤具体为：基于所述伪造的多模态内容，使用VGG网络对图像数据进行分析，并通过多层卷积结构捕捉细节和纹理信息，提取关键视觉特征，生成视觉特征数据集；基于所述伪造的多模态内容，运用Transformer网络处理音频数据，通过自注意力机制捕捉语音节奏和音调变化，生成音频特征数据集；基于所述视觉特征数据集和音频特征数据集，采用特征级联和对齐增强，处理两种模态数据的相互关联，构建包含视觉和音频信息的数据集，生成综合特征数据集；基于所述综合特征数据集，采用数据清洗和逻辑回归算法，进行无关数据去除、修正错误值和标准化数据格式，创建深度学习模型训练数据，生成深度特征数据集；基于所述深度特征数据集，采用长短期记忆网络，对连续视频帧的行为和表情差异进行时间序列分析，通过识别分析面部表情变化和肢体动作，生成异常模式结果的步骤具体为：基于所述深度特征数据集，应用长短期记忆网络对连续视频帧进行分析，捕捉面部表情和肢体动作变化，并识别视频中的时间序列异常模式，生成时序行为分析数据集；基于所述时序行为分析数据集，采用K近邻算法，分析识别不自然表情变化和肢体动作，优化对深伪内容的识别能力，生成异常模式识别数据集；基于所述异常模式识别数据集，采用聚类算法对异常模式进行分组，利用关联规则算法分析多种模式间的关联性和差异性，生成模式统计分析数据集；基于所述模式统计分析数据集，运用决策树算法，对多种异常模式进行评估，包括分类、标记和排序，生成异常模式结果；基于所述异常模式结果，采用模型融合策略，结合卷积神经网络和循环神经网络，通过加权投票和模型堆叠进行模型融合，使用交叉验证法，在差异化数据集上评估多模型性能，生成深伪检测模型的步骤具体为：基于所述异常模式结果，采用卷积神经网络捕捉局部特征，利用池化层降低特征维度，结合循环神经网络处理时间序列数据，捕获数据长期依赖关系，生成初步融合模型；基于所述初步融合模型，采用加权投票机制进行模型融合，分配并调整模型权重，运用堆叠泛化方法将模型合并输出，生成融合增强模型；基于所述融合增强模型，采用交叉验证法，将数据集分割为多种测试集，并利用多种测试集评估模型性能和稳定性，生成优化调整模型；基于所述优化调整模型，采用K折交叉验证进行模型评估，通过多种类型数据集测试模型，验证差异化场景的匹配性和准确度，生成深伪检测模型；基于所述深伪检测模型，采用多模态深度学习网络，结合视觉和音频特征，分析认知和行为模式，包括视频中的眼神移动、嘴型和发声同步性，生成认知行为分析结果的步骤具体为：基于所述深伪检测模型，采用多模态深度学习网络，进行视觉特征和音频特征处理，包括视频中眼神移动和嘴型，生成多模态特征数据；基于所述多模态特征数据，采用特征级联方法，提取视觉和音频特征，分析优化认知和行为模式，生成融合特征数据集；基于所述融合特征数据集，采用时空网络技术，通过分析时间和空间关系，优化对复杂行为模式的识别，生成时空分析模型；基于所述时空分析模型，采用综合分析算法，通过分析嘴型和发声同步性，识别音视频数据中隐含关系和模式，生成认知行为分析结果。

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