[發明專利]網絡翻拍照片的檢測方法、裝置、計算機設備及存儲介質

在審

• 申請號: 202010127392.3
• 申請日: 2020-02-28
• 公開（公告）號: CN111428740A
• 公開（公告）日: 2020-07-17
• 發明（設計）人: 徐國誠
• 申請（專利權）人: 深圳壹賬通智能科技有限公司
• 主分類號: G06K9/52
• 分類號: G06K9/52;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08
• 代理公司: 深圳眾鼎專利商標代理事務所(普通合伙) 44325
• 代理人: 黃章輝

1.一種網絡翻拍照片的檢測方法，其特征在于，所述方法包括：

接收到待識別的圖片或者視頻時，提取所述圖片的傅里葉特征值或者提取所述視頻的視頻幀圖片的傅里葉特征值；

根據提取的所述傅里葉特征值生成所述圖片或者所述視頻幀圖片的傅里葉特征圖譜；

通過預先訓練好的目標檢測模型識別所述傅里葉特征圖譜中的峰值變換點的個數；

當識別的所述峰值變換點的個數至少為兩個且至少兩個所述峰值變換點呈對稱分布時，判斷所述傅里葉特征圖譜對應的待識別的圖片或者視頻為翻拍。

2.根據權利要求1所述的網絡翻拍照片的檢測方法，其特征在于，訓練所述目標檢測模型的步驟包括：

提取翻拍的樣本圖片的傅里葉特征值，根據翻拍的樣本圖片的傅里葉特征值生成翻拍的傅里葉特征圖譜；

提取非翻拍的樣本圖片的傅里葉特征值，根據非翻拍的樣本圖片的傅里葉特征值生成非翻拍的傅里葉特征圖譜；

接收所述翻拍的傅里葉特征圖譜中峰值變換點的第一標注區域，接收所述非翻拍的傅里葉特征圖譜中峰值變換點的第二標注區域；

將所述翻拍的傅里葉特征圖譜、所述第一標注區域、所述非翻拍的傅里葉特征圖譜和所述第二標注區域輸入到所述目標檢測模型中進行訓練，得到所述訓練好的目標檢測模型。

3.根據權利要求1所述的網絡翻拍照片的檢測方法，其特征在于，所述方法還包括：

通過所述目標檢測模型識別所述傅里葉特征圖譜中的峰值變換點的位置；

所述判斷所述傅里葉特征圖譜對應的待識別的圖片或者視頻為翻拍的步驟進一步包括：

當識別的所述峰值變換點的個數至少為兩個時，根據所述峰值變換點的位置識別中心峰值變換點及非中心峰值變換點；

判斷所述非峰值變換點是否圍繞所述中心峰值變換點對稱分布，若是，則判斷所述傅里葉特征圖譜對應的待識別的圖片或者視頻為翻拍，否則，判斷對應的待識別的圖片或者視頻為非翻拍。

4.根據權利要求1所述的網絡翻拍照片的檢測方法，其特征在于，當接收到待識別的視頻時，所述提取所述圖片的傅里葉特征值或者提取所述視頻的視頻幀圖片的傅里葉特征值的步驟包括：

從所述待識別的視頻中任意提取多個視頻幀圖片；

提取每個所述視頻幀圖片的傅里葉特征值；

所述根據提取的所述傅里葉特征值生成所述圖片或者所述視頻幀圖片的傅里葉特征圖譜的步驟進一步包括：

根據提取的所述傅里葉特征值生成同一待識別視頻中每個所述視頻幀圖片的傅里葉特征圖譜；

所述當識別的所述峰值變換點的個數至少為兩個時，判斷所述傅里葉特征圖譜對應的待識別的圖片或者視頻為翻拍的步驟進一步包括：

當同一待識別的視頻包括的每個所述視頻幀圖片中相應的傅里葉特征圖譜的峰值變換點的個數均至少為兩個時，判斷對應的待識別視頻為翻拍。

5.根據權利要求4所述的網絡翻拍照片的檢測方法，其特征在于，所述方法還包括：

通過所述目標檢測模型識別同一待識別視頻中每個所述傅里葉特征圖譜中的峰值變換點的位置；

當識別的同一待識別視頻中每個所述傅里葉特征圖譜中的峰值變換點的個數均至少為兩個時，根據所述峰值變換點的位置識別每個所述傅里葉特征圖譜的中心峰值變換點及非中心峰值變換點；

所述判斷所述傅里葉特征圖譜對應的待識別的圖片或者視頻為翻拍的步驟進一步包括：

判斷每個所述傅里葉特征圖譜中的所述非峰值變換點是否均圍繞對應的中心峰值變換點呈對稱分布，若是，則判斷對應待識別的視頻為翻拍，否則，判斷對應的待識別的圖片或者視頻為非翻拍。