本申请实施例公开了一种视频真伪检测方法、装置及存储介质。方法包括：获取待检测视频；根据目标阈值组合对待检测视频进行真伪检测，得到真伪检测结果，目标阈值组合包括目标伪造帧数阈值以及目标伪造帧数占比阈值，且目标阈值组合根据视频样本集合、候选伪造帧数集合和候选伪造帧数占比集合计算得到，视频样本集合包括播放时长大于预设时长的多个视频样本；输出真伪检测结果。由于本方案联合了目标伪造帧数阈值以及目标伪造帧数占比阈值对待检测视频进行真伪检测，即使待检测视频的视频较长，包含的伪造帧数较少，也可以通过该待检测视频的伪造帧数以及伪造帧数占比来确定该待检测视频的真伪，提高了视频真伪检测的准确率。率。率。
【技术实现步骤摘要】
视频真伪检测方法、装置及存储介质
[0001]本申请涉及人工智能
，尤其涉及一种视频真伪检测方法、装置及存储介质。
技术介绍
[0002]深度伪造篡改技术源自人工智能深度学习的伪造技术，例如，可以实现用另一张人脸图片替换掉原始人像，生成逼真度极高的伪造数据，目前已可以做到以假乱真，深度伪造篡改技术的持续进步给深度伪造检测方法带来了极大的挑战。
[0003]伪造视频的常规检测逻辑为将待检测视频抽取为一帧一帧的图片，然后将帧图片过视频真伪检测模型，输出视频中各帧的置信度，再根据各帧的置信度计算视频所有帧的平均置信度，最后将平均置信度与平均置信度阈值进行比较，如果平均置信度大于或等于平均置信度阈值，则说明该视频为伪造视频，反之为正常视频。
[0004]然而，网络中存在很多伪造视频，当有些视频中伪造的帧较少且视频较长时，通过上述逻辑得到的视频平均置信度较小，此时，视频的平均置信度低于平均置信度阈值时则会被判定为非伪造，若此视频中确实存在伪造的帧，则很可能会因为采用平均置信度来作为判定整体视频的真伪，将此视频误判为非伪造，导致视频真伪检测准确率较低。
技术实现思路
[0005]本申请实施例提供了一种视频真伪检测方法、装置及存储介质，可以联合目标伪造帧数阈值以及目标伪造帧数占比阈值对待检测视频进行真伪检测，即使待检测视频的视频较长，包含的伪造帧数较少，也可以通过该待检测视频的伪造帧数以及伪造帧数占比来确定该待检测视频的真伪，真伪判断不会受视频平均置信度的影响，从而提高了视频真伪检测的准确率。
[0006]第一方面，本申请实施例提供了一种视频真伪检测方法，其包括：
[0007]获取待检测视频；
[0008]根据目标阈值组合对所述待检测视频进行真伪检测，得到真伪检测结果，所述目标阈值组合包括目标伪造帧数阈值以及目标伪造帧数占比阈值，且所述目标阈值组合根据视频样本集合、候选伪造帧数集合和候选伪造帧数占比集合计算得到，所述视频样本集合包括播放时长大于预设时长的多个视频样本；
[0009]输出所述真伪检测结果。
[0010]第二方面，本申请实施例还提供了一种视频真伪检测装置，其包括：
[0011]收发模块，用于获取待检测视频；
[0012]处理模块，用于根据目标阈值组合对所述待检测视频进行真伪检测，得到真伪检测结果，所述目标阈值组合包括目标伪造帧数阈值以及目标伪造帧数占比阈值，且所述目标阈值组合根据视频样本集合、候选伪造帧数集合和候选伪造帧数占比集合计算得到，所述视频样本集合包括播放时长大于预设时长的多个视频样本；
[0013]所述收发模块，还用于输出所述真伪检测结果。
[0014]在一些实施例中，所述处理模块在执行所述根据目标阈值组合对所述待检测视频进行真伪检测步骤之前，还用于：
[0015]获取所述视频样本集合的目标帧置信度阈值；
[0016]根据所述目标帧置信度阈值确定各所述视频样本对应的伪造帧数阈值以及伪造帧数占比阈值；
[0017]根据所述候选伪造帧数集合和所述候选伪造帧数占比集合获取多个候选对，所述候选对由伪造帧数与伪造帧数占比组成；
[0018]针对各候选对，根据所述伪造帧数、所述伪造帧数占比、所述伪造帧数阈值以及所述伪造帧数占比阈值确定各视频样本的检测结果；
[0019]根据所述检测结果确定各候选对分别对应的真伪检测准确率；
[0020]根据所述真伪检测准确率从所述候选对中确定所述目标阈值组合。
[0021]在一些实施例中，所述处理模块在执行所述根据所述伪造帧数、所述伪造帧数占比、所述伪造帧数阈值以及所述伪造帧数占比阈值确定各视频样本的检测结果步骤时，具体用于：
[0022]针对各所述视频样本，若确定所述视频样本中的伪造帧数不小于所述伪造帧数阈值，且所述伪造帧数占比不小于所述伪造帧数占比阈值，则确定所述视频样本对应的所述检测结果为伪视频；
[0023]若确定所述视频样本中的伪造帧数小于所述伪造帧数阈值，或所述伪造帧数占比小于所述伪造帧数占比阈值，则确定所述视频样本对应的所述检测结果为真视频。
[0024]在一些实施例中，所述处理模块在执行所述根据所述检测结果确定各候选对分别对应的真伪检测准确率步骤时，具体用于：
[0025]获取各视频样本的真伪标签；
[0026]确定所述真伪标签与所述检测结果是否对应；
[0027]若真伪标签与所述检测结果相对应，则确定对应检测结果检测正确；
[0028]针对各候选对，根据正确的所述检测结果在各样本视频的比例，确定所述真伪检测准确率。
[0029]在一些实施例中，所述处理模块在执行所述根据所述真伪检测准确率从所述候选对中确定目标阈值组合步骤时，具体用于：
[0030]获取期望检测准确率；
[0031]从所述真伪检测准确率中确定与所述期望检测准确率对应的目标检测准确率；
[0032]将所述目标检测准确率对应的候选对确定为所述目标阈值组合。
[0033]在一些实施例中，所述处理模块在执行所述真伪检测准确率包括视频检测准确率以及伪造帧数检测准确率，所述从所述真伪检测准确率中确定与所述期望检测准确率对应的目标检测准确率步骤时，具体用于：
[0034]从所述视频检测准确率中确定与所述期望检测准确率对应的目标检测准确率；
[0035]所述将所述目标检测准确率对应的候选对确定为所述目标阈值组合，包括：
[0036]若所述目标检测准确率对应多个候选对，则获取所述多个候选对中各候选对分别对应的所述伪造帧数检测准确率；
[0037]将所述伪造帧数检测准确率最高的候选对确定为所述目标阈值组合。
[0038]在一些实施例中，所述处理模块在执行所述根据目标阈值组合对所述待检测视频进行真伪检测，得到真伪检测结果步骤时，具体用于：
[0039]确定所述待检测视频的目标伪造帧数以及总帧数；
[0040]根据所述目标伪造帧数以及所述总帧数确定目标伪造帧数占比；
[0041]若所述目标伪造帧数不小于所述目标伪造帧数阈值，且所述目标伪造帧数占比不小于所述目标伪造帧数占比阈值，则确定所述待检测视频为伪视频；
[0042]若所述目标伪造帧数小于所述目标伪造帧数阈值，或所述目标伪造帧数占比小于所述目标伪造帧数占比阈值，则确定所述待检测视频为真视频。
[0043]第三方面，本申请实施例还提供了一种计算机设备，其包括存储器及处理器，所述存储器上存储有计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现上述方法。
[0044]第四方面，本申请实施例还提供了一种计算机可读存储介质，所述存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序包括程序指令，所述程序指令当被处理器执行时可实现上述方法。
[0045]与现有技术相比，本申请实施例中，一方面，由于目标阈值组合包括目标伪造帧数阈值以及目标伪造帧数占比阈值，该目标伪造帧数阈值以及目标伪造帧本文档来自技高网...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种视频真伪检测方法，其特征在于，包括：获取待检测视频；根据目标阈值组合对所述待检测视频进行真伪检测，得到真伪检测结果，所述目标阈值组合包括目标伪造帧数阈值以及目标伪造帧数占比阈值，且所述目标阈值组合根据视频样本集合、候选伪造帧数集合和候选伪造帧数占比集合计算得到，所述视频样本集合包括播放时长大于预设时长的多个视频样本；输出所述真伪检测结果。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据目标阈值组合对所述待检测视频进行真伪检测之前，所述方法还包括：获取所述视频样本集合的目标帧置信度阈值；根据所述目标帧置信度阈值确定各所述视频样本对应的伪造帧数阈值以及伪造帧数占比阈值；根据所述候选伪造帧数集合和所述候选伪造帧数占比集合获取多个候选对，所述候选对由伪造帧数与伪造帧数占比组成；针对各候选对，根据所述伪造帧数、所述伪造帧数占比、所述伪造帧数阈值以及所述伪造帧数占比阈值确定各视频样本的检测结果；根据所述检测结果确定各候选对分别对应的真伪检测准确率；根据所述真伪检测准确率从所述候选对中确定所述目标阈值组合。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述根据所述伪造帧数、所述伪造帧数占比、所述伪造帧数阈值以及所述伪造帧数占比阈值确定各视频样本的检测结果，包括：针对各所述视频样本，若确定所述视频样本中的伪造帧数不小于所述伪造帧数阈值，且所述伪造帧数占比不小于所述伪造帧数占比阈值，则确定所述视频样本对应的所述检测结果为伪视频；若确定所述视频样本中的伪造帧数小于所述伪造帧数阈值，或所述伪造帧数占比小于所述伪造帧数占比阈值，则确定所述视频样本对应的所述检测结果为真视频。4.根据权利要求2或3所述的方法，其特征在于，所述根据所述检测结果确定各候选对分别对应的真伪检测准确率，包括：获取各视频样本的真伪标签；确定所述真伪标签与所述检测结果是否对应；若真伪标签与所述检测结果相对应，则确定对应检测结果检测正确；针对各候选对，根据正确的所述检测结果在各样本视频的比例，确定所述真伪检测准确率。5.根据权利要求2或3所述的方法，其特征在于，所述根据所述真伪检测准确率从所述候选对中确定目标阈值组合，包括：获取期望检测准确率；从所述真伪检测准确率中确定与所述期望...
【专利技术属性】
技术研发人员：ꢀ七四专利代理机构，
申请(专利权)人：北京瑞莱智慧科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
还没有人留言评论。发表了对其他浏览者有用的留言会获得科技券。