-
公开(公告)号：CN119027995A
公开(公告)日：2024-11-26
申请号：CN202410899329.X
申请日：2024-07-05
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: G06V40/16 , G06V40/40 , G06V10/764 , G06V10/774
Abstract: 本发明请求保护一种基于跨域一致性学习的人脸伪造检测方法(CDCL)，旨在探索不同伪造方法生成图像的共同伪造特征，实现高泛化性的人脸伪造检测，属于计算机视觉技术领域。所述方法包括以下步骤：步骤1.本发明提出了一个跨域学习模块，该模块有助于提取到不同伪造方法生成图像的跨域一致性特征。步骤2.本发明设计了一个分流中心差分注意力，它可以通过聚合查询的像素级强度和梯度信息来生成键和值对，同时将异质感受野大小注入到标记中，从而捕获深层次的细粒度特征。步骤3.本发明利用一组特定伪造技术(源域)和不同伪造技术(目标域)生成的数据来诱导模型学习跨域一致性特征。步骤4.为了减少类内距离同时增大类间距离，本发明设计了一个跨域一致性中心损失，通过迭代对抗训练、更新参数得到最终的网络模型。
Search Results
1
records
(took 0.012 seconds)
筛选
AND
AND
过滤
NOT
NOT
Scan to Join
