基于重构学习和混合专家模式的人脸伪造检测方法及系统

本发明提供一种基于重构学习和混合专家模式的人脸伪造检测方法及系统，包括步骤：从人脸视频中提取人脸帧图像；对人脸帧图像进行数据处理，获得二维人脸图像；利用Swin Transformer作为编码器，同时引入混合专家模型，对二维人脸图像进行空间特征和长距离依赖特征提取；利用混合专家模型对二维人脸图像中不同类型的特征进行增强，得到高级语义特征图；利用注意力引导的解码模块生成人脸重建图像；利用基于重建引导的特征聚合模块，将人脸重建图像与相应的二维人脸图像聚合，探索可能存在的伪造区域，得到最终用于人脸伪造检测的特征图。本发明对于未知伪造类型的检测能力更优，能够提高人脸伪造检测的准确性、鲁棒性和泛化性。