技术总结
本发明公开了一种基于深度学习伪造人脸视频的检测方法，包括以下步骤：S1：使用人脸检测模型，对需要检测的图像进行人脸检测，获取包含人脸及小范围背景区域的图像，简称为人脸图像；S2：使用特征滤波模型，对人脸图像进行滤波，得到滤波人脸图像；S3：使用胶囊网络模型，首先对滤波人脸图像提取特征，随后对提取的特征进行预测，给出图像是生成伪造人脸图像的概率，最后判断图像是否是生成伪造人脸图像。本发明的主要工作模块为胶囊网络模块，本发明主要针对通过对抗生成网络得到的生成伪造人脸图像进行检测，针对一种较新型的伪造方式得到的图片进行检测，是其它类似发明所不具备的，具有较高的准确率和较好的鲁棒性。具有较高的准确率和较好的鲁棒性。具有较高的准确率和较好的鲁棒性。
技术研发人员：徐华建 汤敏伟 袁顺杰 李真
受保护的技术使用者：天翼电子商务有限公司
技术研发日：2020.10.19
技术公布日：2021/2/24