一种基于频域信息与多任务学习的深度伪造视频鉴别方法

    公开(公告)号:CN115187891A

    公开(公告)日:2022-10-14

    申请号:CN202210585640.8

    申请日:2022-05-27

    Abstract: 本发明涉及一种基于频域信息与多任务学习的深度伪造视频鉴别方法,使用频域分析中的离散余弦变换,结合分块处理的方式保留部分RGB三通道图像的空间信息,得到频域特征作为输入数据;使用多任务学习的深度神经网络提取输入数据的特征,将Xception网络作为骨干网络模块,并设计基于反卷积运算的分割模块与基于特征融合的分类模块,将骨干网络模块与分割模块提取的特征融合;同时设计优化训练引导目标算法,将融合后的特征间关系转化为三维条件下的几何距离,通过优化训练引导目标算法完成多任务学习的深度神经网络模型的训练,得到深度伪造视频鉴别模型,完成深度伪造视频的鉴别。

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