CN114882419B 基于rPPG信号的深度人脸伪造视频检测方法 （南京理工大学）_第1页
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DeepForgeryVideoDrPPGandSpatiotemporalSignal.Green,基于rPPG信号的深度人脸伪造视频检测方法本发明公开一种基于rPPG信号的深度人脸区域并采用基于绿色单通道的方法来提取rPPG信号；通过使用基于CNN的分类器来根据获取的通过提取视频人脸特定部位的rPPG信号来进行抗视频压缩能力的rPPG信号提取方法提高本发2将待检测视频输入进人脸提取模块，人脸提取模块使用FaceMesh的方rPPG信号矩阵的每一列的值为单帧人脸图像上选取的n个正方形方格的区域的像素均通过使用一个基于CNN的分类器来对步骤2中生成的n*128的rPPG信号图进行分类，获取该rPPG信号图属于真实类别和伪造类别的分数，若分类器输出的伪造得分高于真实得3[0002]近些年来伴随着人工智能技术的不断发展，人脸伪造技术也取得了巨大的进升的趋势，这些活动不仅侵犯了受害者的肖像权还会给受害者带来生活和心理上的伤害。[0008]步骤2：选择特定的人脸感兴趣区域并采用基于绿色单通道的方法来提取rPPG信4正方形区域的像素均值，每一行上的值为人脸上的一个正方形区域在连续128帧上的像素[0021]通过使用一个基于CNN的分类器来对步骤2中生成的n*128的rPPG信号图进行分[0023](1)本发明提出了基于rPPG信号的深度人脸伪造视频检测方法，相比与其他检测在不同帧之间提取信号的人脸部位是固定的，这样可以提高对的方法人脸运动的鲁棒性，[0025](3)通过使用绿色单通道的像素值来获取rPPG信号，能够获得更加清晰的rPPG信5[0032]如图1所示，本申请的基于rPPG信号的深度人脸伪造视频检测方法，包括以下步[0035]步骤2：从选择特定的人脸感兴趣区域并采用基于绿色单通道的方法来提取rPPG个32个地标点为中心来构建一个个大小相等的正方形方格(正方形方格边长为6个像素)，减小相机量化噪声干扰的同时最大限度地获取有效的rPPG信号，根据步骤2.1可知对于单正方形区域的像素均值，每一行上的值为人脸上的一个正方形区域在连续128帧上的像素[0039]步骤2.4：对于提取出的[0042]通过使用一个基于CNN的分类器来对步骤2中生成的32*128的rPPG信号图进行分6卷积层和最后2个全连接层之间均使用ReLU函数来作为激活函数，最后一个全连接层直接个全连接层之间添加了抛弃概率为0.8的抛弃层，同时在训练的过程中并未采取任何数据个检测方法而言其auc值越接近于1则表明该方法的性能越优秀，越接近与于0.5则越表明实视频和5000条伪造视频组成，其中伪造视频是基于收集的1000条真实视频采用5种伪造7[0057]提出的基于rPPG信号的深度伪造视频鉴别方法在FF++数据集+和Celeb-DFV2数据[0060]从表1可以看出的方法在FF++数据集和Celeb-DFV2数据集上都获得不错的准确[0062]除了测试的方法在2个数据集上的整体效果，还利用了FF

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