[發明專利]基于人臉特征時域穩定性的換臉視頻篡改檢測方法及其應用

有效

• 申請號: 202010574901.7
• 申請日: 2020-06-22
• 公開（公告）號: CN111914633B
• 公開（公告）日: 2023-06-30
• 發明（設計）人: 胡永健;熊藝純;王宇飛;李猛;李紀成;劉琲貝
• 申請（專利權）人: 華南理工大學;中新國際聯合研究院
• 主分類號: G06V40/16
• 分類號: G06V40/16;G06V10/764;G06V10/774;G06V10/44
• 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

1.一種基于人臉特征時域穩定性的換臉視頻篡改檢測方法，其特征在于，包括下述步驟：

將待檢測視頻解碼為幀序列并逐幀保存；

檢測各幀的人臉區域并提取人臉特征點的坐標值；

比較各個特征點在時域上的變化程度計算特征點的活躍度，根據特征點的位置和活躍度選擇特定特征點，計算特定成對特征點的連線向量作為面部向量；

根據特征點的位置和活躍度選擇特定特征點，計算特定成對特征點的連線向量作為面部向量，具體步驟包括：

將所述特定特征點劃分為五官特征點集合A和輪廓特征點集合B；

將集合A與集合B的特征點兩兩連接求坐標的差值，將所有特征點P_a與所有特征點P_b進行有向連接，記錄連線向量為：

其中，特征點P_a坐標為P_a(x_a,y_a)∈A，特征點P_b坐標為P_b(x_b,y_b)∈B；

將F_i與F_i+1幀相應特征點面部向量投影到同一平面，使用向量內積計算兩個向量間的偏轉角度具體計算公式如下：

其中，為F_i幀與F_i+1幀的偏轉角，和分別為F_i幀和F_i+1幀上特征點P_a連接到特征點P_b的面部向量，和分別表示和的長度；

計算相鄰幀上對應面部向量在空間位置上的偏轉角；

將相鄰兩幀所有面部向量的偏轉角度值作為特征值，并構造特征向量；

將訓練樣本的特征向量輸入支持向量機，訓練并生成分類模型；

采用訓練后的分類模型對待檢測視頻幀進行分類，逐幀判斷視頻是否存在篡改；

所述采用訓練后的分類模型對待檢測視頻幀進行分類，逐幀判斷視頻是否存在篡改，具體步驟包括：

選取訓練集與測試集，將訓練集的特征向量輸入支持向量機中進行訓練，計算出相鄰兩幀的訓練集特征向量θ_Train，采用縮放參數μ進行數據縮放、交叉驗證，訓練生成分類模型；

在測試集上計算出相鄰兩幀的測試集特征向量θ_Test，將測試集特征向量θ_Test輸入支持向量機中，采用縮放參數μ進行數據縮放，訓練后的分類模型對測試集進行檢測及標簽分類，最后輸出二分類結果，逐幀判斷視頻是否存在篡改。

2.根據權利要求1所述的基于人臉特征時域穩定性的換臉視頻篡改檢測方法，其特征在于，所述將待檢測視頻解碼為幀序列并逐幀保存，具體步驟包括：

采用FFmpeg工具將視頻進行解碼，把視頻解碼成幀序列F₁,F₂,F₃,…,F_N，其中，N為單個視頻的幀數，將每個視頻的幀序列保存為獨立文件夾并排序。

3.根據權利要求1所述的基于人臉特征時域穩定性的換臉視頻篡改檢測方法，其特征在于，所述檢測各幀的人臉區域并提取人臉特征點的坐標值，具體步驟包括：

遍歷讀取所有視頻文件路徑，通過關鍵點預測器對視頻幀圖像進行人臉的識別，提取出人臉特征點坐標值并寫入文件中。

4.根據權利要求1所述的基于人臉特征時域穩定性的換臉視頻篡改檢測方法，其特征在于，所述將相鄰兩幀所有面部向量的偏轉角度值作為特征值，并構造特征向量，特征向量具體表示為：

其中，N為單個視頻的幀數。