摘要
本发明公开了一种基于风格引导的多视角融合处理的人脸伪造检测算法。该方法首先对人脸视频样本进行标准化预处理,并基于EfficientNet‑B4主干网络提取多尺度图像特征。通过构造局部纹理图、注意力增强图与风格向量序列,实现伪造区域的精准建模与判别。算法进一步利用多分支序列卷积网络对融合特征进行时序建模,输出全局风格变化表示,用于伪造与真实图像的分类。该方法综合融合了空间纹理、语义风格和时间特征,具备检测精度高、泛化能力强、鲁棒性好等优点,适用于复杂多样的深度伪造检测任务。
技术关键词
风格
人脸
多尺度
语义特征
分层特征
融合特征
注意力
视角
图像空间分辨率
序列特征
残差网络
频域特征
算法
纹理特征
深层特征提取
系统为您推荐了相关专利信息
表面缺陷检测方法
深度学习网络
缺陷类别
边界轮廓
图像处理技术
视网膜OCT图像
融合多尺度特征
分割方法
多尺度特征提取
采样模块
识别人脸图像
人脸识别模型
样本
人脸识别门禁系统
人脸识别方法
黑鲷幼鱼
人工甜味剂安赛蜜
运动视频数据
养殖海水
多尺度