← 返回列表
面向多模态伪造生成数据的综合质量评估方法及装置
摘要文本
本发明提供了一种面向多模态伪造生成数据的综合质量评估方法及装置，可以应用于深度伪造技术领域。该方法包括：确定与伪造生成数据的模态相对应的评估指标，以及与该评估指标相对应的指标值；根据该评估指标和该评估指标相对应的指标值，构建指标维度图，该指标维度图包括第一区域和第二区域，该第一区域包括该第二区域；根据该第一区域和该第二区域的面积，计算生成数据的综合质量评分。可有效降低训练集样本量，减少模型训练成本。
申请人信息
- 申请人:中国科学院空天信息创新研究院
- 申请人地址:100190 北京市海淀区北四环西路19号
- 发明人: 中国科学院空天信息创新研究院
专利详细信息
| 项目 | 内容 |
|---|---|
| 专利名称 | 面向多模态伪造生成数据的综合质量评估方法及装置 |
| 专利类型 | 发明申请 |
| 申请号 | CN202311426027.2 |
| 申请日 | 2023/10/31 |
| 公告号 | CN117591815A |
| 公开日 | 2024/2/23 |
| IPC主分类号 | G06F18/15 |
| 权利人 | 中国科学院空天信息创新研究院 |
| 发明人 | 孙显; 郝凌翔; 邓楚博; 于泓峰; 卢宛萱; 刘小煜 |
| 地址 | 北京市海淀区北四环西路19号 |
专利主权项内容
1.一种面向多模态伪造生成数据的综合质量评估方法，其特征在于，包括：确定与生成数据的模态相对应的评估指标，以及与所述评估指标相对应的指标值；根据所述评估指标和所述评估指标相对应的指标值，构建指标维度图，所述指标维度图包括第一区域和第二区域，所述第一区域包括所述第二区域；根据所述第一区域和所述第二区域的面积，计算生成数据的综合质量评分，所述生成数据的综合质量评分用于筛选用于训练深度伪造检测模型的训练数据。