基于帧间量化参数强度值的伪造视频人像检测方法

1.本发明属于伪造视频检测，具体是一种基于帧间量化参数强度值的伪造视频人像检测方法。


背景技术：

2.现有的深度伪造人像检测技术大多需要将检测视频与由假脸数据库训练出的分类器结合学习才能得出检测结果，大都利用多种复合型模型神经网络进行训练，从而达到二分类的效果，此类方法由于测试集和训练集都是使用同一的假脸视频库，所以在同个库下的检测效果会很理想，但跨库检验效果不佳，无法达到泛化的作用，而且需要一定的时间成本，无法做到现场的快速检验比对。
3.丁湘陵等人在《数字视频伪造被动取证技术研究综述》中的数字视频伪造取证技术一节提出可从视频来源上进行被动取证，这其中不乏有压缩编码器等方向，可从视频编码选用的参数出发，如：运动矢量，量化参数等。
4.暴雨轩等人在《深度伪造视频检测技术综述》中阐述假脸视频合成的一系列算法原理其中如：自动编码器：源脸图像与目标图像在图像编码阶段共用一套权重，而在解码过程再使用不同的权重的解码器输出视频图像。故生成的假脸视频在一些压缩编码邻域会与正常手机拍摄的真脸视频存在一定程度差异。此外上述文章也提出现deepfake类深度伪造视频在合成视频的过程中也是逐帧进行，帧与帧之间关联没有真脸视频的有显著性，故提取视频帧间数据来比较人像视频的真伪有可行性。


技术实现要素：

5.为了克服现有技术的不足，本发明的目的在于提供一种基于帧间量化参数强度值的伪造视频人像检测方法，可用于现场快速检验，起到初步鉴定的作用。
6.为解决上述技术问题，本发明采用的技术方案是：
7.基于帧间量化参数强度值的伪造视频人像检测方法，其特征在于，包括下述步骤：
8.步骤1：通过视频码流检测工具分析检测视频的视频帧序列相关信息；
9.步骤2：将检测视频选取n帧的视频帧序列，通过视频码流参看工具统计每一帧图像内全部宏块量化参数的平均值；
10.步骤3：计算帧间量化参数强度值qs(n)：
[0011][0012]
式中qp(n)为视频帧播放序列第n帧帧内全部宏块量化参数的平均值；
[0013]
步骤4：计算帧间量化参数强度值波动系数a：
[0014]
[0015][0016]
式(2)中，qs avg代表被检测视频所选视频帧序列的帧间量化参数强度值平均值，qs i则代表第i帧的帧间量化参数强度值；
[0017]
步骤5：比较计算帧间量化参数强度值波动系数a与阈值，判断是否为深度伪造人像视频。
[0018]
作为优选的技术方案，所述步骤2中，将检测视频选取25帧的视频帧序列。
[0019]
作为优选的技术方案，所述步骤5中，设定所述阈值为1，若满足a《1,则可初步判定检测视频为深度伪造人像视频。
[0020]
和现有技术相比，本发明提供的基于帧间量化参数强度值的伪造视频人像检测方法，提供一种全新的思路检测deepfake类假脸视频，利用视频压缩编码中量化参数的算法结合深度伪造视频合成原理来检测人像视频，可用于现场快速检验，起到初步鉴定的作用。
[0021]
以下将结合附图对本发明的构思、工作过程及产生的效果作进一步说明，以充分地理解本发明的目的、特征和效果。
附图说明
[0022]
图1是实施例中基于帧间量化参数强度值的伪造视频人像检测方法的流程示意图。
具体实施方式
[0023]
为了使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本发明进行进一步详细说明。应当理解，此处说描述的具体实施例仅仅用于解释本发明，并不用于限定本发明。
[0024]
如图1所示，基于帧间量化参数强度值的伪造视频人像检测方法，包括如下步骤：
[0025]
步骤1：通过视频码流检测工具分析检测视频的视频帧序列相关信息。
[0026]
步骤2：将检测视频选取25帧的视频帧序列，通过视频码流参看工具统计每一帧图像内全部宏块量化参数的平均值。
[0027]
步骤3：计算帧间量化参数强度值qs(n)：
[0028][0029]
式中qp(n)为视频帧播放序列第n帧帧内全部宏块量化参数的平均值，将n帧视频帧的帧间量化参数强度值qs(n)计算完成并绘制成相应的折线图，得到检测视频所选视频帧序列与量化参数强度值的关系。
[0030]
步骤4：计算帧间量化参数强度值波动系数，由于判断视频的帧间量化参数强度值在所选视频序列上的波动程度存在主观臆断等因素，为了科学客观地解决问题，针对此情况，本发明定义视频帧帧间量化参数强度值波动系数a如下：
[0031][0032][0033]
式(2)中，qs avg代表被检测视频所选视频帧序列的帧间量化参数强度值平均值，qs i则代表第i帧的帧间量化参数强度值。
[0034]
步骤5：比较计算帧间量化参数强度值波动系数a与阈值，判断是否为深度伪造人像视频。根据此发明，若要检测送检视频是否为深度伪造人像视频，可通过计算被检视频的波动系数a是否小于1，若满足a《1,则可初步判定检测视频为深度伪造人像视频。
[0035]
和现有技术相比，本发明提供的基于帧间量化参数强度值的伪造视频人像检测方法，提供一种全新的思路检测deepfake类假脸视频，利用视频压缩编码中量化参数的算法结合深度伪造视频合成原理来检测人像视频，可用于现场快速检验，起到初步鉴定的作用。
[0036]
以上描述仅为本申请的较佳实施例以及对所运用技术原理的说明。本领域技术人员应当理解，本申请中所涉及的发明范围，并不限于上述技术特征的特定组合而成的技术方案，同时也应涵盖在不脱离发明构思的情况下，由上述技术特征或其等同特征进行任意组合而形成的其它技术方案。例如上述特征与本申请中公开的(但不限于)具有类似功能的技术特征进行互相替换而形成的技术方案。


技术特征：
1.基于帧间量化参数强度值的伪造视频人像检测方法，其特征在于，包括下述步骤：步骤1：通过视频码流检测工具分析检测视频的视频帧序列相关信息；步骤2：将检测视频选取n帧的视频帧序列，通过视频码流参看工具统计每一帧图像内全部宏块量化参数的平均值；步骤3：计算帧间量化参数强度值qs(n)：式中qp(n)为视频帧播放序列第n帧帧内全部宏块量化参数的平均值；步骤4：计算帧间量化参数强度值波动系数a：步骤4：计算帧间量化参数强度值波动系数a：式(2)中，qs avg代表被检测视频所选视频帧序列的帧间量化参数强度值平均值，qs i则代表第i帧的帧间量化参数强度值；步骤5：比较计算帧间量化参数强度值波动系数a与阈值，判断是否为深度伪造人像视频。2.根据权利要求1所述的基于帧间量化参数强度值的伪造视频人像检测方法，其特征在于，所述步骤2中，将检测视频选取25帧的视频帧序列。3.根据权利要求1所述的基于帧间量化参数强度值的伪造视频人像检测方法，其特征在于，所述步骤5中，设定所述阈值为1，若满足a<1,则可初步判定检测视频为深度伪造人像视频。

技术总结
本发明属于伪造视频检测，具体是一种基于帧间量化参数强度值的伪造视频人像检测方法，步骤1：通过视频码流检测工具分析检测视频的视频帧序列相关信息；步骤2：将检测视频选取n帧的视频帧序列，通过视频码流参看工具统计每一帧图像内全部宏块量化参数的平均值；步骤3：计算帧间量化参数强度值；步骤4：计算帧间量化参数强度值波动系数；步骤5：比较计算帧间量化参数强度值波动系数与阈值，判断是否为深度伪造人像视频。本发明提供的基于帧间量化参数强度值的伪造视频人像检测方法，利用视频压缩编码中量化参数的算法结合深度伪造视频合成原理来检测人像视频，可用于现场快速检验，起到初步鉴定的作用。初步鉴定的作用。初步鉴定的作用。


技术研发人员：廖广军 李梓楷 王宇飞
受保护的技术使用者：广东警官学院（广东省公安司法管理干部学院）
技术研发日：2022.07.08
技术公布日：2022/9/9