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公开(公告)号：CN113869152B
公开(公告)日：2024-09-27
申请号：CN202111077702.6
申请日：2021-09-14
Applicant: 武汉大学
Abstract: 本发明公开了一种基于对抗性攻击的反人脸识别方法及系统，包括扰动位置的确定、扰动强度的约束及平滑剪切扰动图像。在扰动位置的确定过程中，将单个像素的扰动分解为强度和位置两个特征，通过联合优化连续的扰动强度和是否进行扰动的二值选择因子，确定扰动的位置。在扰动强度的约束过程中，使用感知色差替代lp范数约束扰动的强度，通过产生附加扰动增强对抗扰动的同时保证扰动的不可察觉性。最后，采用平滑剪切函数代替传统剪切函数进行扰动图像的剪切，使得生成的对抗性扰动更具平滑性。本发明通过在用户人脸图像上添加对抗性扰动，能有效保护人脸图像不被未经授权的人脸识别模型识别，且保证扰动是不可察觉的，从而保护人脸身份信息的隐私。
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公开(公告)号：CN114093013B
公开(公告)日：2022-04-01
申请号：CN202210058591.2
申请日：2022-01-19
Applicant: 武汉大学
Abstract: 本发明公开了一种深度伪造人脸逆向溯源方法及系统，包括视频预处理、构建逆向映射网络及训练、梯度下降优化求解等。本发明考虑伪造模型未知和伪造模型已知这两种情况，分别采用基于逆向映射网络预测原始人脸、基于梯度下降优化求解原始人脸这两种方案，通过学习伪造人脸图像与原始人脸图像共享潜在空间中包含身份信息的隐码，将伪造人脸图像重构为具有原始人脸身份信息的溯源图像。本发明得到的溯源图像在视觉效果和身份特征两个方面都与原始人脸图像十分相似，具有较高的可信度，能解决实际应用场景中伪造人脸身份溯源的需求。
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公开(公告)号：CN113869152A
公开(公告)日：2021-12-31
申请号：CN202111077702.6
申请日：2021-09-14
Applicant: 武汉大学
IPC: G06K9/00
Abstract: 本发明公开了一种基于对抗性攻击的反人脸识别方法及系统，包括扰动位置的确定、扰动强度的约束及平滑剪切扰动图像。在扰动位置的确定过程中，将单个像素的扰动分解为强度和位置两个特征，通过联合优化连续的扰动强度和是否进行扰动的二值选择因子，确定扰动的位置。在扰动强度的约束过程中，使用感知色差替代lp范数约束扰动的强度，通过产生附加扰动增强对抗扰动的同时保证扰动的不可察觉性。最后，采用平滑剪切函数代替传统剪切函数进行扰动图像的剪切，使得生成的对抗性扰动更具平滑性。本发明通过在用户人脸图像上添加对抗性扰动，能有效保护人脸图像不被未经授权的人脸识别模型识别，且保证扰动是不可察觉的，从而保护人脸身份信息的隐私。
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公开(公告)号：CN114565880A
公开(公告)日：2022-05-31
申请号：CN202210455467.X
申请日：2022-04-28
Applicant: 武汉大学
IPC: G06V20/40 , G06V40/16 , G06K9/62 , G06N3/04 , G06N3/08 , G06V10/774 , G06V10/764 , G06V10/82
Abstract: 本发明公开了一种基于光流追踪的伪造视频检验方法、系统及设备，首先对待检测视频数据集提取人脸，得到帧图像；然后构建并训练光流追踪神经网络，利用光流追踪神经网络，输入人脸视频，进行光流追踪；最后基于检测卷积神经网络，利用光流追踪数据对伪造视频进行检验。本发明通过光流追踪分析视频的运动与光线特征，从而发现伪造视频过程中产生的不一致性，得到更精准的伪造视频检验结果。本发明利用了物理学原理而非人的生理属性，而且由于光照线索不单存在于人脸视频，因此，本发明方法具有更好的普适性。
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公开(公告)号：CN114360034A
公开(公告)日：2022-04-15
申请号：CN202210269883.0
申请日：2022-03-18
Applicant: 武汉大学
Abstract: 本发明公开了一种基于三胞胎网络的深度伪造人脸检测方法、系统及设备，首先将待检测的伪造人脸图像预处理成299×299×3的大小并输入到三胞胎网络的主干特征提取网络中，得到人脸图像的深度特征Net(I)，Net(I)是一个2048维的特征向量；然后利用分类网络对Net(I)进行分类，对于输入的2048维特征向量，分类网络输出一个2维特征，通过Softmax处理将2维特征的数值转化为概率，用来表示图片真伪的相对概率，概率大于预设值的图片为伪造人脸图片。本发明的三胞胎网络可以提取更有效的真伪人脸鉴别特征，具有更准确的深度伪造人脸检测效果。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN115457622A
公开(公告)日：2022-12-09
申请号：CN202210931430.X
申请日：2022-08-04
Applicant: 武汉大学
IPC: G06V40/16 , G06V40/40 , G06V10/82 , G06V10/774
Abstract: 本发明公开了一种基于身份不变特征的深度伪造人脸检测方法、系统及设备。本发明首先将若干原始人脸图像与对应的伪造人脸图像预处理成112×112×3的大小并分别输入到ResNet50网络中，得到人脸图像的身份特征，然后利用ArcFace损失函数监督原始人脸和伪造人脸提取的身份特征保持一致。最后，将待检测的伪造人脸图像和对应的目标人脸图像分别输入到已经训练好的ResNet50主干特征提取网络中，分别得到人脸图像的身份特征f和g，通过计算f和g的余弦相似度得到伪造人脸和目标人脸的身份相似度，身份相似度小于预设值的图片即为伪造人脸图片。本发明可以有效的提取真伪人脸的身份不变特征，具有更准确的深度伪造人脸检测效果。
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公开(公告)号：CN114565880B
公开(公告)日：2022-07-19
申请号：CN202210455467.X
申请日：2022-04-28
Applicant: 武汉大学
IPC: G06V20/40 , G06V40/16 , G06K9/62 , G06N3/04 , G06N3/08 , G06V10/774 , G06V10/764 , G06V10/82
Abstract: 本发明公开了一种基于光流追踪的伪造视频检验方法、系统及设备，首先对待检测视频数据集提取人脸，得到帧图像；然后构建并训练光流追踪神经网络，利用光流追踪神经网络，输入人脸视频，进行光流追踪；最后基于检测卷积神经网络，利用光流追踪数据对伪造视频进行检验。本发明通过光流追踪分析视频的运动与光线特征，从而发现伪造视频过程中产生的不一致性，得到更精准的伪造视频检验结果。本发明利用了物理学原理而非人的生理属性，而且由于光照线索不单存在于人脸视频，因此，本发明方法具有更好的普适性。
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公开(公告)号：CN114093013A
公开(公告)日：2022-02-25
申请号：CN202210058591.2
申请日：2022-01-19
Applicant: 武汉大学
Abstract: 本发明公开了一种深度伪造人脸逆向溯源方法及系统，包括视频预处理、构建逆向映射网络及训练、梯度下降优化求解等。本发明考虑伪造模型未知和伪造模型已知这两种情况，分别采用基于逆向映射网络预测原始人脸、基于梯度下降优化求解原始人脸这两种方案，通过学习伪造人脸图像与原始人脸图像共享潜在空间中包含身份信息的隐码，将伪造人脸图像重构为具有原始人脸身份信息的溯源图像。本发明得到的溯源图像在视觉效果和身份特征两个方面都与原始人脸图像十分相似，具有较高的可信度，能解决实际应用场景中伪造人脸身份溯源的需求。
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公开(公告)号：CN116778564B
公开(公告)日：2023-11-17
申请号：CN202311069966.6
申请日：2023-08-24
Applicant: 武汉大学
IPC: G06V40/16 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/048 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种身份保持的人脸匿名化方法、系统及设备，首先使用特征提取模块转换图像到卷积特征图。然后，利用身份‑外观耦合的双分支网络模块分别学习外观和身份特征。这样从提取的人脸身份特征中剔除了身份无关的外观特征，而且补充了缺失的身份信息。进而，通过重建层预测外观和身份图像，其中的身份图像作为身份保持的匿名化结果。为了方便模型训练，本发明采用一个重聚模块合并外观和身份图像来重现原来的人脸，从而可以采用自监督的方式训练模型。本发明能产生本质身份信息保持、外观信息移除的匿名化人脸图像，实现匿名化的同时保有数据的可用性。
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公开(公告)号：CN116778564A
公开(公告)日：2023-09-19
申请号：CN202311069966.6
申请日：2023-08-24
Applicant: 武汉大学
IPC: G06V40/16 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/048 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种身份保持的人脸匿名化方法、系统及设备，首先使用特征提取模块转换图像到卷积特征图。然后，利用身份‑外观耦合的双分支网络模块分别学习外观和身份特征。这样从提取的人脸身份特征中剔除了身份无关的外观特征，而且补充了缺失的身份信息。进而，通过重建层预测外观和身份图像，其中的身份图像作为身份保持的匿名化结果。为了方便模型训练，本发明采用一个重聚模块合并外观和身份图像来重现原来的人脸，从而可以采用自监督的方式训练模型。本发明能产生本质身份信息保持、外观信息移除的匿名化人脸图像，实现匿名化的同时保有数据的可用性。
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