[发明专利]一种联合多尺度特征的深度伪造图像检测方法及系统

摘要

本发明公开了一种联合多尺度特征的深度伪造图像检测方法，具体来说，首先，基于反事实因果推理来扩充数据集，并生成反事实和事实样本，以防止模型受到伪相关特征的干扰，确保模型学习到无偏的特征表达。随后，构建了一个双流预测网络，该网络使用足够底层的和较高级的卷积特征来捕获不同类型的伪造痕迹。在每个流中利用基于特征金字塔的多尺度特征提取模块来丰富特征表示，每个流的末端分别设置了一个分类器。经多特征融合后，利用更深层的卷积模块，从之前学习到的组合特征中学习更高级的语义信息，然后使用分类器进行预测。最后，将设置在网络不同位置处的三个分类器的结果组合起来得到最终的预测结果。