GB/T 45433-2025 法庭科学 伪造人像 可解释性检验特征集

ICS07.140
CCS A 92
中华人民共和国国家标准
GB/T45433—2025
法庭科学 伪造人像 可解释性检验特征集
Forensicsciences—Forgedvideoandimageofaperson—Explainable
featuresetforexamination
2025-02-28发布2025-06-01实施
国家市场监督管理总局
国家标准化管理委员会发布

目 次
前言………………………………………………………………………………………………………… Ⅲ
1 范围……………………………………………………………………………………………………… 1
2 规范性引用文件………………………………………………………………………………………… 1
3 术语和定义……………………………………………………………………………………………… 1
4 总体原则………………………………………………………………………………………………… 1
5 可解释性检验特征类别………………………………………………………………………………… 1
6 可解释性检验特征的描述、子类及描述规则…………………………………………………………… 1
附录A (资料性) 特征提取方法………………………………………………………………………… 8
附录B(资料性) 特征描述展示图示例………………………………………………………………… 13
参考文献…………………………………………………………………………………………………… 20
Ⅰ
GB/T45433—2025

前 言
本文件按照GB/T1.1—2020《标准化工作导则 第1部分:标准化文件的结构和起草规则》的规定
起草。
请 注意本文件的某些内容可能涉及专利。本文件的发布机构不承担识别专利的责任。
本文件由中华人民共和国公安部提出。
本文件由全国刑事技术标准化技术委员会(SAC/TC179)归口。
本文件起草单位:南京理工大学、公安部鉴定中心、最高人民检察院检察技术信息研究中心、公安部
第三研究所、中国科学院自动化研究所、广东省公安厅、四川省公安厅、江苏省公安厅、北京市国家安全
局司法鉴定中心、司法鉴定科学研究院、北京多维视通技术有限公司、山东省公安厅物证鉴定研究中心。
本文件主要起草人:胡晰远、张宁、杜文玉、周翊超、杨明、翟晚枫、陈晨、林景、王业琳、周海蛟、
郑军帅、宋宏健、江澜、王魁、周颂东、钞锋、林建成、施少培、曾锦华、于俊杰。
Ⅲ
GB/T45433—2025

法庭科学 伪造人像 可解释性
检验特征集
1 范围
本文件确立了法庭科学领域伪造人像可解释性检验特征提取和描述的总体原则,界定了可解释性
检验特征的类别,规定了各类特征的描述规则。
本文件适用于法庭科学领域伪造人像可解释性检验特征的提取和描述。
2 规范性引用文件
下列文件中的内容通过文中的规范性引用而构成本文件必不可少的条款。其中,注日期的引用文
件,仅该日期对应的版本适用于本文件;不注日期的引用文件,其最新版本(包括所有的修改单)适用于
本文件。
GB/T45429 法庭科学 伪造人像 检验通则
3 术语和定义
GB/T45429界定的术语和定义适用于本文件。
4 总体原则
4.1 根据检材、样本情况和特征形成原理进行特征提取,提取方法示例见附录A。
4.2 伪造人像的可解释性检验特征描述包括文字形式、图片形式和其他形式。文字形式即指明特征所
属的类别(见第5章),图片形式、其他形式是对文字形式的补充。特征描述展示图示例见附录B。
4.3 宜在文字描述中指明特征所属的子类(见第6章)。
5 可解释性检验特征类别
法庭科学领域针对伪造人像的可解释性检验特征的类别包括但不限于:统计特征、拼接特征、噪声
特征、光响应不均匀性特征、光照特征、人像景深特征、人像几何特征、人像属性特征、头部姿态特征、眨
眼特征、口部变化特征、心率特征、人体运动特征。
6 可解释性检验特征的描述、子类及描述规则
6.1 统计特征
6.1.1 特征概述
统计特征反映的是图像拼接合成后像素统计信息不一致或视频帧之间相关性降低的特点。通过对
像素进行直方图统计、灰度标准差计算、图像相似度计算等统计方法进行统计特征提取,再通过比对人
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GB/T45433—2025
像与背景或视频帧之间的统计特征差异,进行伪造检验。
6.1.2 特征子类
统计特征的子类包括但不限于:
a) 人像与背景的统计特征,例如人像和背景之间的亮度差异、直方图统计分布差异、灰度标准差
差异;
b) 连续帧之间的统计特征,例如连续帧之间图像相似度变化差异、亮度差异。
6.1.3 特征描述规则
6.1.3.1 描述人像与背景的统计特征时,应给出统计特征的文字描述,并给出人像区域和背景区域的灰
度标准差、直方图。
6.1.3.2 描述连续帧之间的统计特征时,应给出统计特征的文字描述,并给出相邻帧之间的图像相似
度、直方图、灰度标准差。
6.2 拼接特征
6.2.1 特征概述
拼接特征反映的是通过拼接合成后的图像在拼接边缘处存在像素值不连贯,以及像素值相关性降
低的特点。通过边缘检测算法、统计分析算法或深度学习算法等方法进行提取,再通过检测区域边缘拼
接特征的不连贯性和低相关性,进行伪造检验。
6.2.2 特征子类
拼接特征的子类包括但不限于:
a) 人像与背景拼接的拼接特征;
b) 人像不同区域之间拼接的拼接特征,例如人脸区域替换的拼接人像、衣着替换的拼接人像。
6.2.3 特征描述规则
描述拼接特征时,应给出文字描述,并给出拼接特征展示图。特征展示图尺寸应与检测图像或视频
帧图像尺寸相同,可采用黑色和白色分别标记背景和拼接区域,真实图像的拼接特征展示图应为全黑色
(示例见附录B的图B.1)。
6.3 噪声特征
6.3.1 特征概述
噪声特征反映的是图像在生成和传输过程中因受到各种噪声的干扰而使得图像质量降低,使得不
同图像中噪声的分布、强度不同的特点。通过噪声水平估计算法、小波变换算法、深度学习算法等方法