模态不完整条件下的视频虚假信息跨域检测方法及系统

本发明公开了模态不完整条件下的视频虚假信息跨域检测方法及系统，涉及人工智能技术领域，包括：获取来自不同来源的视频新闻样本内的可用多模态数据；对可用多模态数据进行处理，以生成模态缺失掩码；基于线性映射将可用多模态数据投影至共享语义空间以获取共享语义，并根据预设的残差自编码器模型和模态缺失掩码对共享语义进行特征重建，以获取补全后的模态特征；基于混合专家机制对补全后的模态特征进行处理，以输出虚假视频的预测概率。本发明可在模态缺失严重或领域差异显著的复杂真实场景下，显著提升视频虚假信息检测的准确性与跨域适应能力，具有良好的鲁棒性、可扩展性与广泛的实际应用前景。