一种空频域图学习的自适应深度伪造人脸检测方法及系统

本发明公开了一种空频域图学习的自适应深度伪造人脸检测方法及系统，该方法从视频中随机提取图像帧，并截取人脸图像，人脸图像调整特征维度后，分别送入深度自适应小波模块和归一化残差同构图神经网络模块；深度自适应小波模块提取人脸图像的频率特征；归一化残差同构图神经网络模块提取人脸图像的空域特征；使用基于门控卷积的自适应特征融合模块对频域特征和空域特征进行加权融合，利用门控卷积来实现类注意力引导，动态调整特征图的通道和空间维度的权重，最终得到融合特征；使用分类器根据融合特征进行分类。本发明增强了伪造细节线索的提取能力，显著提升了模型的检测精度和稳定性。