第36届腾飞杯“基于人脸共性生理特征与神经网络融合的深度伪造检测技术研究”项目源码.zip

# 基于人脸共性生理特征与神经网络融合的深度伪造检测技术研究 第36届腾飞杯“基于人脸共性生理特征与神经网络融合的深度伪造检测技术研究”项目代码 ## 摘要 随着人工智能技术的迅猛发展，生成或篡改人脸图像的精度不断提升，而实现难度和成本却在不断下降，由于该技术滥用所引发的隐私侵犯、电信诈骗、虚假信息传播等问题，已成为当前和未来智慧化生活中一项重大的安全威胁。因此，近年来各类深度伪造检测方法应运而生，既是维护公共安全的技术途径，也是支撑生成式人工智能健康发展的安全保障。本项目广泛调研了基于空间域、频域和数据驱动等深度伪造检测主流方法，深入分析现有技术的特点优势和短板问题，构建基于人脸共性生理特征与深度网络相结合的技术框架。本项目通过提取伪造人脸图像多种容易出现虚假特征的器官异常信息，设计多尺度、多要素联合的深度神经网络，利用可解释的现实理论依据指导“黑盒”深度模型训练与推理，并依托模型强大的数据挖掘和处理能力，实现人脸伪造图像的快速精准检测，通过在算法的鲁棒性与高效性之间寻找平衡点，为深度伪造检测领域的发展提供探索与创新。具体方法包括输入尺度统一和目标分割、双目标结构纹理检测、时序动态异常检测三个主要模块，通过将人脸主要器官进行统一裁剪，有针对性地提取静态和动态生理结构特征，并进行综合分析与判别，有效鉴别深度伪造样本。该方法能够有效避因单一特征伪造程度过高而失效的问题，并提升判别结果的可解释性。大量实验验证了本方法的有效性，在公开数据集的成功鉴伪率96.5%。 ## 内容简述 本文提出的基于人脸共性生理特征与神经网络融合的深度伪造检测技术，由输入尺度统一和目标分割、双目标结构纹理检测、时序动态异常检测三个关键模块协同构成 输入尺度统一和目标分割模块利用图像缩放、归一化及目标分割算法，对输入的人脸图像或视频进行预处理，统一空间和时间尺度并分割出目标器官；双目标结构纹理检测模块借助3DDFA[17]将人脸图像映射到UV空间，分别提取眼睛和鼻子两种器官表面纹理特征，并利用Transformer模型提取连续时间帧中纹理特征变化异常；时序动态异常检测模块则通过时间序列分析和动态神经网络技术，跟踪、建模连续帧间人脸嘴部表情和肌肉运动等动态信息，捕捉不自然的动态变化。通过这三个模块紧密配合，提取并综合分析静态和动态深度生理特征，从而有效鉴别深度伪造样本，提升检测的准确性与可靠性。 ### 人脸分割模型 ### 双目标结构纹理检测 ### 基于嘴唇运动的伪造异常检测 ## 结论 本文提出了基于人脸共性生理特征与神经网络融合的深度伪造检测技术，由多个紧密协作的模块构成。在数据预处理阶段，输入尺度统一和目标分割模块能对不同来源、尺寸的人脸图像或视频进行标准化处理，精准分割出眼睛、鼻子、嘴唇等关键器官，为后续特征提取奠定坚实基础。双目标结构纹理检测模块，聚焦于眼睛和鼻子的纹理特征，利用多种算法和卷积神经网络，深入挖掘纹理中隐藏的伪造线索，有效捕捉伪造图像与真实人脸在纹理细节上的差异。而时序动态异常检测模块借助了时间序列分析和动态神经网络技术，对视频中嘴唇的运动进行动态建模，敏锐捕捉不自然的动态变化，从动态层面为伪造检测提供有力依据。这些模块协同工作，实现了多尺度、多要素联合的深度鉴伪。实验结果显示，本方法在FF++数据集上的测试精度最高为96.5%，成功解决了单一特征伪造程度过高导致检测失效的问题，同时提升了判别结果的可解释性，为深度伪造检测领域开辟了新的研究思路，具有重要的理论意义和实践价值。 然而，尽管本方法在深度伪造检测方面取得了一定成果，但仍存在一些有待改进的地方。一方面，在面对更加复杂、高级的深度伪造技术时，模型的鲁棒性和泛化能力还有提升空间。部分伪造技术可能会巧妙规避当前检测方法关注的特征，导致检测精度下降。另一方面，模型的计算效率还有优化的潜力，在处理大规模数据时，检测速度可能无法满足实际应用的需求。在未来研究工作中，我们计划从以下几个方向进行改进。一是进一步优化模型结构，探索更先进的神经网络架构，如尝试将新型的注意力机制或自监督学习方法融入模型，提高模型对复杂伪造特征的提取能力，增强模型的鲁棒性和泛化性。二是优化算法流程，减少不必要的计算步骤，采用更高效的数据处理方式，提升模型的计算效率，以适应不同场景下对检测速度的要求。三是拓展数据集，收集更多不同来源、不同类型的深度伪造样本，涵盖更广泛的伪造技术和场景，使模型在训练过程中能够学习到更丰富的特征，从而进一步提高检测的准确性。