[發明專利]一種用于人臉深偽檢測的方法和裝置

在審

• 申請號: 202111569608.2
• 申請日: 2021-12-21
• 公開（公告）號: CN114419693A
• 公開（公告）日: 2022-04-29
• 發明（設計）人: 梁濤;楊青
• 申請（專利權）人: 度小滿科技(北京)有限公司
• 主分類號: G06V40/16
• 分類號: G06V40/16;G06K9/62;G06N3/08;G06V10/80
• 代理公司: 北京啟坤知識產權代理有限公司 11655
• 代理人: 姜冰瑩

本申請提供了一種用于人臉深偽檢測的方法和裝置，該方法包括：從輸入圖像中提取多層第一特征信息；通過對所述多層第一特征信息進行特征融合得到多層第二特征信息；對所述多層第二特征信息中的每層第二特征信息分別進行語義融合，得到多層第三特征信息，并將每層第三特征信息分別輸入至多任務深偽檢測網絡，得到所述多任務深偽檢測網絡輸出的深偽檢測結果，其中，所述多任務深偽檢測網絡中協同執行的多任務包括人臉分類、人臉定位以及偽造人臉檢測。本申請的方案中能夠一階段同步完成人臉分類、人臉定位以及偽造人臉檢測等多任務，可以極大地提高人臉深偽檢測速度，且能夠提高人臉深偽檢測精度。

技術領域

本申請涉及計算機技術領域，尤其涉及一種一階段多任務協同的用于人臉深偽檢測的技術方案。

背景技術

隨著機器學習和計算機視覺技術的進步，深度偽造(Deepfake)技術也得到了快速發展。深度偽造，是指基于深度學習等智能化方法創建或合成視聽覺內容(如圖像、音視頻、文本等)。深度偽造數據的濫用帶來了大量的安全隱患和隱私隱患，因此，針對深度偽造數據的檢測任務也得到越來越多的重視。人臉偽造(Face Forgery)特指深度偽造中針對人臉的篡改技術，人臉深偽檢測，即判定給定圖片中所包含的人臉是否系偽造生成。

現有技術中，人臉深偽檢測技術通常采用兩階段流程。其中，第一階段采用現有的人臉檢測工具檢測出人臉框并將人臉區域裁剪出來；第二階段采用人臉深偽分析工具對上一步中得到的人臉進行研判。

發明內容

本申請的目的是提供一種用于人臉深偽檢測的技術方案。

根據本申請的一個實施例，提供一種用于人臉深偽檢測的方法，其中，該方法包括：

從輸入圖像中提取多層第一特征信息；

通過對所述多層第一特征信息進行特征融合得到多層第二特征信息；

對所述多層第二特征信息中的每層第二特征信息分別進行語義融合，得到多層第三特征信息，并將每層第三特征信息分別輸入至多任務深偽檢測網絡，得到所述多任務深偽檢測網絡輸出的深偽檢測結果，其中，所述多任務深偽檢測網絡中協同執行的多任務包括人臉分類、人臉定位以及偽造人臉檢測。

根據本申請的另一個實施例，提供了一種用于人臉深偽檢測的裝置，其中，該裝置包括：

用于從輸入圖像中提取多層第一特征信息的模塊；

用于通過對所述多層第一特征信息進行特征融合得到多層第二特征信息的模塊；

用于對所述多層第二特征信息中的每層第二特征信息分別進行語義融合，得到多層第三特征信息，并將每層第三特征信息分別輸入至多任務深偽檢測網絡，得到所述多任務深偽檢測網絡輸出的深偽檢測結果的模塊，其中，所述多任務深偽檢測網絡中協同執行的多任務包括人臉分類、人臉定位以及偽造人臉檢測。

根據本申請的另一個實施例，還提供了一種計算機設備，其中，所述計算機設備包括：存儲器，用于存儲一個或多個程序；一個或多個處理器，與所述存儲器相連，當所述一個或多個程序被所述一個或者多個處理器執行時，使得所述一個或多個處理器執行如下操作：

從輸入圖像中提取多層第一特征信息；

通過對所述多層第一特征信息進行特征融合得到多層第二特征信息；

對所述多層第二特征信息中的每層第二特征信息分別進行語義融合，得到多層第三特征信息，并將每層第三特征信息分別輸入至多任務深偽檢測網絡，得到所述多任務深偽檢測網絡輸出的深偽檢測結果，其中，所述多任務深偽檢測網絡中協同執行的多任務包括人臉分類、人臉定位以及偽造人臉檢測。

根據本申請的另一個實施例，還提供了一種計算機可讀存儲介質，其上存儲有計算機程序，所述計算機程序可被處理器執行如下操作：

從輸入圖像中提取多層第一特征信息；