[发明专利]人脸合成图像的检测方法及装置

说明书

本发明公开了一种人脸合成图像的检测方法及装置，包括：将待检测图像输入已训练的网络模型，以由网络模型中的人脸检测网络基于待检测图像获得包含人脸框的图像并输出给网络模型中的真伪判别网络；真伪判别网络基于包含人脸框的图像判别待检测图像是否为人脸合成图像。针对不同换脸技术篡改得到的待检测图像，可以通过本发明提出的包含人脸检测网络和真伪判别网络的网络模型实现准确检测，通用性好，由于人脸检测网络可以精确检测出待检测图像中的人脸，真伪判别网络基于包含人脸框的图像可以只基于人脸特征来判别待检测图像的真伪，避免待检测图像背景的干扰，因此本发明得到的判别结果准确度比较高。

技术领域

本发明涉及视觉技术领域，具体涉及一种人脸合成图像的检测方法及装置。

背景技术

随着人脸合成技术(也称为换脸技术)的发展，可能通过该技术传播虚假信息或虚假新闻，对社会造成不良影响。特别是在涉及到图像取证，需要确定图像的来源和潜在的真实性。

目前，基于FaceForensics++数据集使用卷积神经网络(CNN)学习图像特征的能力，以监督学习的方式训练出用于检测合成人脸图像的神经网络。然而，针对不同的换脸技术，该神经网络的泛用性比较差，并且该神经网络容易受到图像背景的干扰，检测准确率不高。

发明内容

本发明的目的是针对上述现有技术的不足提出的一种人脸合成图像的检测方法及装置，该目的是通过以下技术方案实现的。

本发明的第一方面提出了一种人脸合成图像的检测方法，所述方法包括：

将待检测图像输入已训练的网络模型，以由所述网络模型中的人脸检测网络基于待检测图像获得包含人脸框的图像并输出给所述网络模型中的真伪判别网络；

所述真伪判别网络基于包含人脸框的图像判别所述待检测图像是否为人脸合成图像。

本发明的第二方面提出了一种人脸合成图像的检测装置，所述装置包括：

模型检测模块，用于将待检测图像输入已训练的网络模型，以由所述网络模型中的人脸检测网络基于待检测图像获得包含人脸框的图像并输出给所述网络模型中的真伪判别网络；所述真伪判别网络基于包含人脸框的图像判别所述待检测图像是否为人脸合成图像；

获取模块，用于获取所述网络模型输出的判别结果。

在本发明实施例中，针对不同换脸技术篡改得到的待检测图像，可以通过本发明提出的包含人脸检测网络和真伪判别网络的网络模型实现精确检测，通用性好，由于人脸检测网络可以精确检测出待检测图像中的人脸，真伪判别网络基于包含人脸框的图像可以只基于人脸特征来判别待检测图像的真伪，避免待检测图像背景的干扰，因此本发明得到的判别结果准确度比较高。

附图说明

此处所说明的附图用来提供对本发明的进一步理解，构成本发明的一部分，本发明的示意性实施例及其说明用于解释本发明，并不构成对本发明的不当限定。在附图中：

图1为本发明根据一示例性实施例示出的一种网络模型的结构示意图；

图2为本发明根据一示例性实施例示出的一种人脸合成图像的检测方法的实施例流程图；

图3为本发明示出的一种人脸检测网络的结构示意图；

图4为本发明示出的一种真伪判别网络的结构示意图；

图5为本发明根据一示例性实施例示出的一种电子设备的硬件结构图；

图6为本发明根据一示例性实施例示出的一种人脸合成图像的检测装置的实施例流程图。

具体实施方式