一种基于多模态分析的虚假图像鉴别方法与系统

本申请公开了一种基于多模态分析的虚假图像鉴别方法与系统，属于深度学习技术领域，包括：获取预处理图像；基于多模态鉴别图像生成技术构建虚假图像的深度神经网络，深度神经网络包括：主干网络模块、多模态特征提取模块、自适应注意力模块、动态融合模块、分类模块、可视化模块；根据深度神经网络获取真假图像鉴别模型；根据真假图像鉴别模型对预处理图像进行处理，以获得图像分类可视化结果。本发明引入了上下文感知的动态特征权重分配机制，能够根据图像内容特性智能调整不同模态的重要性，同时采用分层多尺度特征整合框架，有效捕获不同分辨率层次的伪造痕迹。提高了图像鉴别的准确性、效率和可解释性。