一种基于双流网络的深度伪造视频检测方法

本发明公开了一种基于双流网络的深度伪造视频检测方法，涉及视频检测技术领域，包括：将待检测视频分解为图片帧序列；采用卷积神经网络提取图片帧中的RGB特征流和噪声特征流；将所述RGB特征流和所述噪声特征流分别输入至一个MobileNet模型中，并将两个MobileNet模型的全连接层进行共享，使所述RGB特征流和所述噪声特征流在所述全连接层进行特征流合并，并计算每张所述图片帧的伪造概率；计算待检测视频的伪造概率，判断待检测视频是否为深度伪造视频。本发明采用MobileNet网络作为主干，构建双流网络框架，两个流在模型输出层进行融合，以实现更全面的特征学习和更高的检测精度。