[发明专利]真伪识别方法、装置、电子设备以及存储介质

说明书

本公开提供了一种真伪识别方法、装置、电子设备以及存储介质，应用于目标深度神经网络。具体地：获取包括待识别对象的待识别图像；提取所述待识别图像对应于多个预设维度的图像特征；其中，图像特征对应的特征点的数量与对应的预设维度的值负相关；基于所述图像特征，确定所述待识别图像中的伪造区域和所述待识别对象的真伪结果信息中的至少一项。

技术领域

本公开涉及图像处理技术领域，具体而言，涉及一种真伪识别方法、装置、电子设备以及存储介质。

背景技术

近年来，随着数码相机、通信技术和移动设备的快速发展，图片和视频已经成为人们生活中的一种娱乐和交流方式。

因此，实现准确的人脸造假检测迫在眉睫，目前的人脸伪造识别准确度不高，并且随着伪造技术针对人脸伪造检测所做的改进，严重降低了当前的伪造检测精度。

发明内容

本公开实施例至少提供一种真伪识别方法、装置、电子设备以及存储介质。

第一方面，本公开实施例提供了一种真伪识别方法，应用于目标深度神经网络，包括：

获取包括待识别对象的待识别图像；

提取所述待识别图像对应于多个预设维度的图像特征；其中，图像特征对应的特征 点的数量与对应的预设维度的值负相关；

基于所述图像特征，确定所述待识别图像中的伪造区域和所述待识别对象的真伪结 果信息中的至少一项。

该方面，利用目标深度神经网络能够较为准确地确定描述待识别图像的多个预设维 度的图像特征，之后利用确定的图像特征能够较为准确地识别出待识别对象是否为伪造 对象，即得到较为准确的真伪结果信息，以及，能够得到较为准确的伪造区域。进一步地，利用同一个目标神经网络同时对待识别对象进行真伪鉴别和确定图像中的伪造区域，这两个检测任务能够相互促进以及共用一些特定的图像特征，不仅能够提高检测效率， 并且能够增强对图像特征的提取能力，提高两个检测任务的检测精度。

在一种可能的实施方式中，所述基于所述图像特征，确定所述待识别图像中的伪造 区域和所述待识别对象的真伪结果信息中的至少一项，包括：

基于所述多个预设维度中最高预设维度对应的第一图像特征，得到所述待识别对象 的真伪结果信息；

和/或，基于所述多个预设维度中最低预设维度对应的第二图像特征，确定所述待识 别图像中的伪造区域。

该实施方式，最高预设维度的第一图像特征中特征点的数量较少，一个特征点对应 的特征数据维度较高，因此有效去除了待识别图像中的冗余信息，同时保留和增加了对真伪识别的有效信息，因此能够有效提高确定的真伪结果信息的准确性；最低预设维度 对应的第二图像特征中特征点的数量多，因此能够较为准确地确定对应的待识别图像中 每个像素点对应的真伪信息，继而能够较为准确地确定待识别图像中的伪造区域，另外， 由于最低预设维度对应的第二图像特征中每个特征点对应的特征数据维度较低，因此能 够提高确定伪造区域的速度。

在一种可能的实施方式中，所述图像特征包括多个预设维度中每个预设维度对应的 第二图像特征，和多个预设维度中每个预设维度对应的第一图像特征；

所述提取所述待识别图像对应于多个预设维度的图像特征，包括：

提取所述待识别图像对应于多个预设维度中每个预设维度的第一图像特征；

基于各个预设维度对应的第一图像特征，确定所述待识别图像对应于多个预设维度 中每个预设维度的第二图像特征。

该实施方式，对各个预设维度的第一图像特征进行降维和融合等操作能够较为准确 地确定待识别图像对应于多个预设维度中每个预设维度的第二图像特征。