一种基于多域特征融合的深度伪造多标签排序定位方法

本发明提供一种基于多域特征融合的深度伪造多标签排序定位方法，包括：对序列深度伪造数据集进行预处理；将人脸RGB图像输入基于DINOv2的空间特征提取器中进行空间域特征的提取；将人脸RGB图像利用离散余弦变换分解得到若干个频域系数和频谱，并将得到的频谱展平重塑，使得相同频率的分量分组到一个通道中形成新的输入，然后通过编码器最终将人脸RGB图像原始颜色输入转换为频域的特征表示；利用空间域特征和频域特征，分别通过交叉注意力模块并进行拼接融合操作，形成新的具有空间域和频域的人脸深度伪造图像多域表征，然后输入到图注意力网络中来捕捉不同特征之间的复杂关系。本发明能够实现更准确的深度伪造分析结果。