基于双重数据增强的可泛化深度伪造图像检测方法及系统

本发明属于计算机视觉技术领域，尤其涉及一种基于双重数据增强的可泛化深度伪造图像检测方法及系统。具体如下：对提取的面部图像进行预处理和标记；构建的地标扩散生成模型生成新型伪造样本；将真实样本、伪造样本和新型伪造样本分别输入至三个教师模型中，分别得到对应的身份语义特征；对身份语义特征进行增强；基于KL散度蒸馏架构，将增强特征征迁移至学生模型；将待检测的面部图像输入至学生模型提取伪造特征，然后输入至判别决策模块，输出判定结果。本发明测试成本更低、效率更高效、泛化性更好、鲁棒性更强，适用于广泛的深度伪造图像的高效、低成本检测场景。