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公开(公告)号:CN119559543A
公开(公告)日:2025-03-04
申请号:CN202411482548.4
申请日:2024-10-23
Applicant: 东南大学
IPC: G06V20/40 , G06V10/30 , G06V10/36 , G06V10/44 , G06V10/54 , G06V10/80 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种融合内容无关特征与内容相关特征的深度伪造图像检测法。首先,通过高斯滤波器、Gabor滤波器和小波滤波器分别得到平滑图像、纹理图像和细节图像,融合后经特征金字塔网络处理,获得基于频率域特征的真伪概率;其次,通过反锐化掩模和DnCNN去噪模型得到差值图像和噪声图像,融合后同样经特征金字塔网络处理,获得基于空间域特征的真伪概率。频率域与空间域特征共同构成图像的内容无关特征。此外,通过ViT模型提取图像的内容相关特征,获得基于内容相关特征的真伪概率。最终,将三种真伪概率加权融合,输出图像的真伪判定结果。本发明在跨生成模型及不同数据源的伪造图像检测中表现优异,具备较强的泛化性和通用性。