一种基于跨域特征对齐的增量伪造人脸图像鉴别方法

本发明公开了一种基于跨域特征对齐的增量伪造人脸图像鉴别方法，属于深度伪造检测领域，包括如下步骤：构建人脸图像伪造检测模型，该模型构建时以Xception为主干特征提取网络，同步引入任务自适应权重修正模块、类感知监督对比学习模块、双重知识蒸馏模块与分类判别模块；定义任务序列，构建任务样本集和任务测试集用于后续模型训练和测试；采用域链递进式训练机制对人脸图像伪造检测模型进行训练，训练过程由一个基础阶段与多个增量任务阶段组成；每个任务训练结束后，进行测试；获取当前待鉴别的人脸图像，输入最终的人脸图像伪造检测模型，得到鉴别结果。本发明能有效提高人脸图像伪造检测的准确率和泛化性。