一种基于多掩码对抗与固定类中心函数的图像产生方法和系统

    公开(公告)号:CN118366228A

    公开(公告)日:2024-07-19

    申请号:CN202410359487.6

    申请日:2024-03-27

    Abstract: 本发明提出一种基于多掩码对抗与固定类中心函数的图像产生方法和系统。其中,方法包括:将原始图像输入属性编辑、表情操纵和人脸替换这三类的伪造生成网络,得到原始伪造图像;将原始图像和原始伪造图像输入多对抗掩码生成网络,得到原始图像的掩码图像和原始伪造图像的掩码图像;生成不同类型的对抗掩码图像,产生全面的图像保护数据,提升防御技术泛化性;将原始图像的张量、原始图像的掩码图像的张量和原始伪造图像的掩码图像的张量输入伪造鉴别网络,得到原始图像的掩码图像的伪造图像的张量和伪造概率;应用原始图像的掩码图像的伪造图像和原始伪造图像构造固定类中心损失函数。降低训练难度,更快达到收敛,从而提高训练效果。

    用于深度合成信息的检测方法

    公开(公告)号:CN117390600A

    公开(公告)日:2024-01-12

    申请号:CN202311681169.3

    申请日:2023-12-08

    Abstract: 本发明涉及信息识别技术领域,尤其涉及一种用于深度合成信息的检测方法,包括:获取待测图片,并确定待测图片的交界线;根据交界线将待测图片分解为若干分割图片;根据交界颜色判定对应的图片类别;根据亮度对待测图片的颜色饱和度进行调节以形成调整图片;根据光源数据以及调整图片对待测图片的图片类别进行判断;利用对待测图片进行分割并分别识别的方式,对图片的类别进行判断,并根据分割图片、分界线以及亮度对图片进行分类,在有效提升了对于图片的识别能力的同时,有效提升了对于深度合成图片的分辨性能。

    基于单类别的虚假人脸检测方法、装置和计算机可读介质

    公开(公告)号:CN117315751A

    公开(公告)日:2023-12-29

    申请号:CN202311245513.4

    申请日:2023-09-25

    Abstract: 本申请公开一种基于单类别的虚假人脸检测方法、装置和计算机可读介质,其中方法包括:获取待检测的目标人脸图像;将目标人脸图像的相应图像信息输入检测模型,以由检测模型对目标人脸图像中的人脸进行基于单类别的虚假人脸检测;检测模型为:预先基于真实人脸图像和对应的数量满足少量条件的虚假人脸图像进行虚假人脸的单类别检测训练而得到的模型;获取检测模型输出的表征人脸为虚假人脸的可能性高低的单类别检测结果。相较于传统二分类有监督的训练方式,本申请基于单类别的虚假人脸检测可展现出更强的泛化性能,能够有效地应对深度伪造技术的快速演进和新型伪造手段的出现,为虚假人脸检测提供了一种更为有效且具有广泛适用性的解决方案。

    图像真伪检测方法、装置、计算机设备及存储介质

    公开(公告)号:CN117037182A

    公开(公告)日:2023-11-10

    申请号:CN202311144648.1

    申请日:2023-09-06

    Abstract: 本申请公开了一种图像真伪检测方法、装置、计算机设备及存储介质。该方法包括:当获取的待检测图像存在描述文本时,调用检测模型中的第一图像特征提取模块和文本特征提取模块对待检测图像和描述文本进行处理,得到图文特征数据;将图文特征数据输入检测模型中的第一分类器进行处理,得到待检测图像的真伪检测结果;当获取的待检测图像不存在描述文本时,调用第一图像特征提取模块对待检测图像进行处理,得到图像特征数据;将图像特征数据输入检测模型中的第二分类器进行处理,得到待检测图像的真伪检测结果。本申请在检测图像的真伪时,结合图像的描述文本进行检测,充分利用图像的描述文本,为检测图像的真伪提供辅助,提高检测结果的准确率。

    一种合成类视频图像的鉴伪方法
    6.
    发明公开

    公开(公告)号:CN116994120A

    公开(公告)日:2023-11-03

    申请号:CN202310971368.1

    申请日:2023-08-03

    Abstract: 本发明公开了一种合成类视频图像的鉴伪方法,涉及合成视频鉴定技术领域,具体步骤为:对鉴定样本进行预处理,获取样本数据,所述样本数据包括第一图像数据和第二图像数据;根据第一图像数据进行分析处理,对鉴定样本进行第一分析标签的标注;对第二图像数据进行分析处理,在鉴定样本中标注第二分析标签;对鉴定样本内的第一分析标签与第二分析标签进行整合处理,生成鉴定结果;本发明通过构建人影‑光强分析模型,利用反射率估计的手段对鉴定样本中的单帧视频图像进行光照强度分析,并通过分析出的光照强度进行人影角度的匹配,并将实际人影角度与模型人影角度进行比对,从而实现第二数据的分析,加强了鉴定数据的可靠性与准确性。

    基于标准化流的音频伪造定位与检测方法

    公开(公告)号:CN116959493A

    公开(公告)日:2023-10-27

    申请号:CN202310965261.6

    申请日:2023-08-02

    Abstract: 本申请涉及一种基于标准化流的音频伪造定位与检测方法,通过将音频的多尺度特征提取后,通过标准化流将特征映射到正态分布空间,通过隐空间变量的似然估计来评估音频的异常值,同时使用其梯度来进行伪造定位,为深度合成音频检测提供的清晰的理论背景,增强了深度合成音频检测的可解释性。本发明通过对音频多尺度特征提取,即能获取音频的全局信息,也能获得音频的局部细微信息,增强了音频伪造检测和定位的准确度,同时仅需要真实音频样本进行训练大幅增加了伪造音频检测的泛化性,鲁棒性强和泛化性强。本发明通过将负对数似然传播回输入音频,以通过音频信号的梯度进行伪造异常点定位,能够实现音频伪造点定位。

    一种基于声纹识别的音频鉴伪方法

    公开(公告)号:CN116959455A

    公开(公告)日:2023-10-27

    申请号:CN202310875841.6

    申请日:2023-07-17

    Abstract: 本发明公开了一种基于声纹识别的音频鉴伪方法,涉及特殊音频鉴伪领域,S1,获取检测音频中的音频数据,所述音频数据包括时域特征数据、IP数据和检测音频元数据;S2,通过时域特征分析模型对时域特征数据进行第一数据分析,生成时域目标;S3,通过IP比对模型对获取的IP数据进行第二数据分析,生成IP标注;S4,通过元数据分析模型对获取的检测音频元数据进行第三数据分析,生成元数据标注;S5,通过标注匹配模型将生成IP标注和元数据标注进行匹配分析,得出网络识别目标;S6,对检测音频中的时域目标和网络识别目标进行整合分析,对该检测音频生成可信度标记,本发明通过音频信号、IP数据和音频元数据等条件提供更可靠和准确的音频鉴伪结果。

    一种基于特定人音频的表征构建方法

    公开(公告)号:CN116913285A

    公开(公告)日:2023-10-20

    申请号:CN202310980913.3

    申请日:2023-08-04

    Abstract: 本发明公开了一种基于特定人音频的表征构建方法,涉及音频分析技术领域,具体步骤包括:步骤S100、获取特定人音频数据中的人声数据与环境数据;步骤S200、构建人声分析模型,对人声数据进行分析并生成人声分析系数;步骤S300、对所述人声数据与环境数据进行组合分析,生成环境分析系数;步骤S400、将人声分析系数和环境分析系数进行整合处理,对所述特定人音频音频数据进行表征参数的生成;步骤S500、对表征参数进行阈值分析,通过分析结果对所述特定人音频进行表征标记,本发明考虑了环境对音频的影响,从而更加全面地分析音频的真伪;采用实时手段进行数据的获取和处理,可以对特定人音频进行实时的表征和鉴定,增加了鉴定的实时性和准确性。

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