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文档简介
光流值以及该关键点所属区域的其他关键点的2根据同一关键点在相邻两帧之间的坐标位移计算每个关键点的光根据多帧图像上每个关键点的关联光流值构建稀疏关联光流特征图特征提取模块,用于根据同一关键点在相邻两帧之间的坐标位3[0002]视频伪造方法是指一种利用深度神经网络将原始图像或视频中的真实人脸替换了生成与输入图像大小相同的灰度图像,FaceX-ray方法所使用的HRNet模型需要大量的EfficientNet-b5模型在网络参数和分类精度之间提供了很好的权衡,但自动人脸加权块和GRU模型增加了额外的开销。[0007]针对现有技术的至少一个缺陷或改进需求,本发明提供了一种伪造视频检测方4关键点的光流值以及该关键点所属区域的其他关键点的光流值计算每个关键点的关联光[0028](1)本发明通过根据关键点的光流值以及该关键点所属区域的其他关键点的光流56[0045]在一个实施例中,然后利用OpenCV开源库中的VideoCaptu人脸关键点检测算法检测每帧图片中同一个人面部68个人脸关键点的坐标值(xi,j,yi,j),根据关键点的光流值以及该关键点所属区域的其他关键点的光流值计算每个关键点的关关联光流特征图提取了多帧帧人脸图像中的空间信息和时间信息,刻画了2秒内人脸肌肉[0052]通过根据关键点的光流值以及该关键点所属区域的其他关键点的光流值计算每7[0058]ui,j=f(xi,j)=xi,j+1[0059]得到对应于矩阵X和Y的两个矩阵U和V(U∈R68×68,V∈R68×68)。矩阵U和V分别[0061]然后再相邻69张人脸图像中68个关键点的关联光流值融合成稀疏关联光流特征[0062]每个关键点在相邻两帧之间的关联光流值(pi,j,qi,光流值加上同一个面部运动区域内其他关键点光流值的加权和,作为关键点的关联光流值以及该关键点每个所属区域的其他关键点的光流值计算每个关键点对应所属区域的关的光流值以及该关键点所属区域1的其他关键点的光流值计算关键点所属区域1的关联光8[0066]其中,Di表示第i个关键点所在区域内的其他关键点的集合,k是i,j-uk,j|是第i个关键点和第j个关键点取视频连续69帧图片中同一个人面部68个关键点9[0090]表3是本发明提出的方法和现有最优算法在性能上的比较,比较内容包括使用的
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