基于多粒度特征融合的换脸检测方法、装置及设备

本发明公开了一种基于多粒度特征融合的换脸检测方法、装置及设备，所述方法包括：对含有真实人脸数据和换脸数据的数据集进行预处理，得到预处理后的数据集；使用Xception模型作为基准网络，基于全局‑局部多粒度特征融合机制改进特征提取层，构建包含粗粒度全局特征分支和细粒度局部特征分支的多粒度特征融合框架，引入卷积注意力机制在空间和通道维度分配注意力以细化特征并自适应优化，从而构建全局与局部多粒度特征融合的人工智能换脸检测模型；基于预处理后的数据集对人工智能换脸检测模型进行训练；将训练后的人工智能换脸检测模型进行部署，对输入的人脸视频或图像进行换脸检测，得到换脸识别结果。本发明能够有效提升换脸检测的鲁棒性和准确性。