[發明專利]基于信任機制下面部交并比的假臉視頻檢測方法及系統

有效

• 申請號: 201911139038.6
• 申請日: 2019-11-20
• 公開（公告）號: CN110929635B
• 公開（公告）日: 2023-02-10
• 發明（設計）人: 胡永健;高逸飛;劉琲貝;王宇飛
• 申請（專利權）人: 華南理工大學
• 主分類號: G06V40/40
• 分類號: G06V40/40;G06V20/40;G06V40/16;G06V10/28;G06V10/774;G06V10/764;G06V10/82;G06V10/26
• 代理公司: 廣州市華學知識產權代理有限公司 44245
• 代理人: 李斌

1.一種基于信任機制下面部交并比的假臉視頻檢測方法，其特征在于，包括網絡訓練步驟和樣本測試步驟，所述網絡訓練步驟包括模型訓練步驟和模型驗證步驟；

將數據集劃分為源訓練集、源驗證集和源測試集；

所述模型訓練步驟包括下述步驟：

對所述源訓練集進行圖像預處理后得到訓練集圖片X＝{X₁,X₂,...,X_N}，訓練集正確掩膜Y＝{Y₁,Y₂,...,Y_N}，其中N為訓練集圖片總數；

輸入訓練集圖片X和標簽為訓練集正確掩膜Y進行分割網絡訓練，分割網絡訓練完成后保存分割網絡模型和權重值；

所述模型驗證步驟包括下述步驟：

對所述源驗證集進行圖像預處理后得到驗證集圖片Z＝{Z₁,Z₂,...,Z_Q}，其中Q為驗證集圖片總數；

對驗證集第k張圖片Z_k采用訓練好的分割網絡預測得到掩膜ZM_k，確定待檢測區域；

對預測的掩膜ZM_k進行平滑處理得到去噪后的掩膜ZMS_k；

設置初始二值化閾值T₁和初始判決閾值T₂，采用網格搜索法進行網格搜索，并對驗證集圖片去噪后的掩膜進行二值化處理、面部交并比計算和二分類判決，得到虛警率和漏檢率，記錄相應的閾值對和等錯誤率，當判定等錯誤率最小時，選定二值化閾值T_1o和判決閾值T_2o；

所述樣本測試步驟包括下述步驟：

對所述源測試集進行圖像預處理后得到測試集圖片C＝{C₁,C₂,...,C_L}，其中L為測試圖片總數；

對測試集第k張圖片C_k采用訓練好的分割網絡預測得到掩膜CM_k，確定待檢測區域；

對預測的掩膜CM_k進行平滑處理得到去噪后的掩膜CMS_k；

采用網絡訓練步驟中選定的二值化閾值T_1o對去噪后的掩膜CMS_k進行二值化處理，得到二值掩膜CMSB_k；

設置信任機制的懲罰因子p，對二值掩膜CMSB_k計算信任機制下面部交并比CFIoU_k；

采用網絡訓練步驟選定的判決閾值T_2o對面部交并比CFIoU_k進行二分類判決，逐幀判斷測試集圖片的真假，計算得到判斷的準確率和平均錯誤率。

2.根據權利要求1所述的基于信任機制下面部交并比的假臉視頻檢測方法，其特征在于，對所述源訓練集進行圖像預處理后得到訓練集圖片X，訓練集正確掩膜Y，具體步驟為：

對源訓練集中的視頻幀進行圖像預處理，選取人臉框對人臉標志點進行檢測記錄，并矯正人臉框；

在源訓練集的視頻幀和對應的正確掩膜上，根據矯正后的人臉框位置裁剪出部分區域圖片，并采集到同一分辨率，得到訓練集圖片X，訓練集正確掩膜Y；

對所述源驗證集進行圖像預處理后得到驗證集圖片Z，具體步驟為：

對源驗證集中的視頻幀進行圖像預處理，選取人臉框對人臉標志點進行檢測記錄，并矯正人臉框；

在源驗證集的視頻幀上，根據矯正后的人臉框位置裁剪出部分區域圖片，并采集到同一分辨率，得到驗證集圖片Z；

對所述源測試集進行圖像預處理后得到測試集圖片C，具體步驟為：

對源測試集中的視頻幀進行圖像預處理，選取人臉框對人臉標志點進行檢測記錄，并矯正人臉框；

在源測試集的視頻幀上，根據矯正后的人臉框裁剪出部分區域圖片，并采樣到同一分辨率，得到測試集圖片C。