[發明專利]圖像檢測方法、裝置、計算機設備和存儲介質

有效

• 申請號: 202010867019.1
• 申請日: 2020-08-26
• 公開（公告）號: CN111738244B
• 公開（公告）日: 2020-11-24
• 發明（設計）人: 姚太平;陳燊;丁守鴻;李季檁;黃飛躍
• 申請（專利權）人: 騰訊科技（深圳）有限公司
• 主分類號: G06K9/00
• 分類號: G06K9/00;G06K9/46;G06K9/62
• 代理公司: 廣州華進聯合專利商標代理有限公司 44224
• 代理人: 董慧;李文淵

本申請涉及一種圖像檢測方法、裝置、計算機設備和存儲介質。該方法涉及人工智能領域中的圖像分類技術，該方法可以由人工智能云服務實現，所述方法包括：獲取包括人臉的待檢測圖像；提取待檢測圖像對應的圖像特征；切分圖像特征，獲得待檢測圖像中各局部區域對應的局部特征；根據局部特征確定各局部區域之間的相似度；根據相似度預測待檢測圖像中的人臉屬于偽造人臉的第一概率；根據第一概率，確定待檢測圖像中人臉的真偽檢測結果。采用本方法能夠克服特定偽造圖像檢測算法在一些人臉圖像上過擬合的問題，提升了檢測效果，并具有一定的可解釋性。

技術領域

本申請涉及計算機技術領域，特別是涉及一種圖像檢測方法、裝置、計算機設備和存儲介質。

背景技術

隨著計算機技術的飛速發展，近來出現了一些軟件和工具，能夠將圖像或視頻中原始的真實人臉換成假冒的人臉，偽造包含他人人臉的圖像或視頻，例如，這些工具可以利用人工智能云服務提供的基于深度學習的換臉服務來實現對視頻或圖像進行換臉的功能。由于偽造圖像及視頻具有辨別難度大、制造成本低、傳播速度快和破壞能力強等特點，對個人隱私、社會穩定甚至國家安全等造成嚴重的潛在危險。

為此，針對換臉圖像或換臉視頻中真偽人臉的圖像檢測涉及到人工智能領域中的圖像分類技術，已經成為近年來該領域的研究熱點。目前采用的方法主要可以分為兩大類：基于人臉偽造痕跡的檢測方法，通過虛假內容的特定偽造痕跡進行判斷，如眨眼模式、生物特征等；基于神經網絡結構設計的檢測方法，通過設計各種網絡結構、借助深度神經網絡強大的表征能力來檢測虛假人臉視頻。然而，上述方法大都局限于特定偽造圖像檢測算法，缺乏可解釋性和泛化性，檢測效果不佳。

發明內容

基于此，有必要針對上述技術問題，提供一種能夠提高檢測效果的圖像檢測方法、裝置、計算機設備和存儲介質。

一種圖像檢測方法，所述方法包括：

獲取包括人臉的待檢測圖像；

提取所述待檢測圖像對應的圖像特征；

切分所述圖像特征，獲得所述待檢測圖像中各局部區域對應的局部特征；

根據所述局部特征確定各所述局部區域之間的相似度；

根據所述相似度預測所述待檢測圖像中的人臉屬于偽造人臉的第一概率；

根據所述第一概率，確定所述待檢測圖像中所述人臉的真偽檢測結果。

一種圖像檢測裝置，所述裝置包括：

獲取模塊，用于獲取包括人臉的待檢測圖像；

提取模塊，用于提取所述待檢測圖像對應的圖像特征；

切分模塊，用于切分所述圖像特征，獲得所述待檢測圖像中各局部區域對應的局部特征；

相似度確定模塊，用于根據所述局部特征確定各所述局部區域之間的相似度；

預測模塊，用于根據所述相似度預測所述待檢測圖像中的人臉屬于偽造人臉的第一概率；

確定模塊，用于根據所述第一概率，確定所述待檢測圖像中所述人臉的真偽檢測結果。

一種計算機設備，包括存儲器和處理器，所述存儲器存儲有計算機程序，所述處理器執行所述計算機程序時實現以下步驟：

獲取包括人臉的待檢測圖像；

提取所述待檢測圖像對應的圖像特征；

切分所述圖像特征，獲得所述待檢測圖像中各局部區域對應的局部特征；

根據所述局部特征確定各所述局部區域之間的相似度；

根據所述相似度預測所述待檢測圖像中的人臉屬于偽造人臉的第一概率；