基于邻域相关性时域特征的Deepfake换脸视频检测方法、系统、存储介质及计算设备

本发明公开了一种基于邻域相关性时域特征的Deepfake换脸视频检测方法、系统、存储介质及计算设备。该方法步骤包括：将待测视频解码为帧序列，确定帧图像的检测区域；逐帧提取检测区域的R、G、B通道图像，得到每帧图像的邻域相关性序列；构造待测视频的邻域相关性矩阵；计算邻域相关性矩阵每一列元素的统计量；运算得到邻域相关性差分矩阵；计算差分矩阵每一列元素的统计量；利用各个统计量构造特征向量；将训练集视频的特征向量输入到分类模型，对待测视频进行分类，判断视频是否存在篡改。本发明利用图像经过上采样后其邻域相关性存在周期性的特点，并结合时域统计特征来捕捉Deepfake换脸视频的篡改痕迹，具有较好的鲁棒性和实时性。