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公开(公告)号：CN114581612A
公开(公告)日：2022-06-03
申请号：CN202210459830.5
申请日：2022-04-28
Applicant: 南京理工大学
Abstract: 本发明公开了一种混合动作表示的高保真人脸重现方法，属于深度人脸伪造领域。包括提取驱动人脸的动作单元和姿态信息以及源人脸的关键点信息；利用关键点转换模块根据驱动人脸的动作单元和姿态信息转换源人脸的关键点信息；使用预训练的分割网络将源人脸图片分离为人脸区域和背景区域；将动作单元和转换过的关键点信息，以及人脸区域输入重现网络，生成目标人脸；将目标人脸和背景区域输入到背景融合模块，生成最终结果。本发明混合多种动作表示作为人脸重现的指引信号，并利用空间自适应正则化插入动作特征，使重现过程能更好地保持语义特征；同时结合背景分离技术，进一步提高生成人脸的真实性和帧间连续性，实现高保真的人脸重现。
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公开(公告)号：CN114581612B
公开(公告)日：2022-08-02
申请号：CN202210459830.5
申请日：2022-04-28
Applicant: 南京理工大学
Abstract: 本发明公开了一种混合动作表示的高保真人脸重现方法，属于深度人脸伪造领域。包括提取驱动人脸的动作单元和姿态信息以及源人脸的关键点信息；利用关键点转换模块根据驱动人脸的动作单元和姿态信息转换源人脸的关键点信息；使用预训练的分割网络将源人脸图片分离为人脸区域和背景区域；将动作单元和转换过的关键点信息，以及人脸区域输入重现网络，生成目标人脸；将目标人脸和背景区域输入到背景融合模块，生成最终结果。本发明混合多种动作表示作为人脸重现的指引信号，并利用空间自适应正则化插入动作特征，使重现过程能更好地保持语义特征；同时结合背景分离技术，进一步提高生成人脸的真实性和帧间连续性，实现高保真的人脸重现。
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公开(公告)号：CN114882419A
公开(公告)日：2022-08-09
申请号：CN202210572034.2
申请日：2022-05-24
Applicant: 南京理工大学
Abstract: 本发明公开一种基于rPPG信号的深度人脸伪造视频检测方法，属于人工智能安全领域。包括从视频获取人脸序列；选择特定的人脸感兴趣区域并采用基于绿色单通道的方法来提取rPPG信号；通过使用基于CNN的分类器来根据获取的rPPG信号来进行伪造鉴别。本发明利用当前大多数伪造方法难以模拟人体的心率信号这一特点，通过提取视频人脸特定部位的rPPG信号来进行伪造人脸检测，能够对多种伪造方法生成的人脸伪造视频进行有效检测，同时通过采用具有一定抗视频压缩能力的rPPG信号提取方法提高本发明对高压缩伪造视频的检测的性能。
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