[发明专利]图像检测方法、装置、计算机设备和存储介质

说明书

本申请涉及一种图像检测方法、装置、计算机设备和存储介质。该方法涉及人工智能领域中的图像分类技术，该方法可以由人工智能云服务实现，所述方法包括：获取包括人脸的待检测图像；提取待检测图像对应的图像特征；切分图像特征，获得待检测图像中各局部区域对应的局部特征；根据局部特征确定各局部区域之间的相似度；根据相似度预测待检测图像中的人脸属于伪造人脸的第一概率；根据第一概率，确定待检测图像中人脸的真伪检测结果。采用本方法能够克服特定伪造图像检测算法在一些人脸图像上过拟合的问题，提升了检测效果，并具有一定的可解释性。

技术领域

本申请涉及计算机技术领域，特别是涉及一种图像检测方法、装置、计算机设备和存储介质。

背景技术

随着计算机技术的飞速发展，近来出现了一些软件和工具，能够将图像或视频中原始的真实人脸换成假冒的人脸，伪造包含他人人脸的图像或视频，例如，这些工具可以利用人工智能云服务提供的基于深度学习的换脸服务来实现对视频或图像进行换脸的功能。由于伪造图像及视频具有辨别难度大、制造成本低、传播速度快和破坏能力强等特点，对个人隐私、社会稳定甚至国家安全等造成严重的潜在危险。

为此，针对换脸图像或换脸视频中真伪人脸的图像检测涉及到人工智能领域中的图像分类技术，已经成为近年来该领域的研究热点。目前采用的方法主要可以分为两大类：基于人脸伪造痕迹的检测方法，通过虚假内容的特定伪造痕迹进行判断，如眨眼模式、生物特征等；基于神经网络结构设计的检测方法，通过设计各种网络结构、借助深度神经网络强大的表征能力来检测虚假人脸视频。然而，上述方法大都局限于特定伪造图像检测算法，缺乏可解释性和泛化性，检测效果不佳。

发明内容

基于此，有必要针对上述技术问题，提供一种能够提高检测效果的图像检测方法、装置、计算机设备和存储介质。

一种图像检测方法，所述方法包括：

获取包括人脸的待检测图像；

提取所述待检测图像对应的图像特征；

切分所述图像特征，获得所述待检测图像中各局部区域对应的局部特征；

根据所述局部特征确定各所述局部区域之间的相似度；

根据所述相似度预测所述待检测图像中的人脸属于伪造人脸的第一概率；

根据所述第一概率，确定所述待检测图像中所述人脸的真伪检测结果。

一种图像检测装置，所述装置包括：

获取模块，用于获取包括人脸的待检测图像；

提取模块，用于提取所述待检测图像对应的图像特征；

切分模块，用于切分所述图像特征，获得所述待检测图像中各局部区域对应的局部特征；

相似度确定模块，用于根据所述局部特征确定各所述局部区域之间的相似度；

预测模块，用于根据所述相似度预测所述待检测图像中的人脸属于伪造人脸的第一概率；

确定模块，用于根据所述第一概率，确定所述待检测图像中所述人脸的真伪检测结果。

一种计算机设备，包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现以下步骤：

获取包括人脸的待检测图像；

提取所述待检测图像对应的图像特征；

切分所述图像特征，获得所述待检测图像中各局部区域对应的局部特征；

根据所述局部特征确定各所述局部区域之间的相似度；

根据所述相似度预测所述待检测图像中的人脸属于伪造人脸的第一概率；