摘要
本发明涉及图像检测技术领域,具体为一种基于人工智能的虚拟图像检测方法,包括以下步骤:基于输入的图像数据,采用生成对抗网络,对虚拟图像样本进行像素级调整,匹配训练集标准,并调整图像对比度和亮度,评估图像边缘锐化效果,优化模型对假图像的识别能力,获取初步图像特征模型。本发明中,通过在图像检测中引入生成对抗网络进行像素级调整,并结合对比度与亮度优化,提高了对虚拟图像特征的表达能力,边缘锐化评估的准确化进一步提升了对虚拟图像的识别准度,动态学习率的调整允许模型针对复杂的虚拟图像篡改进行自我优化,提高对新篡改技术的适应性,在线学习和增量学习的应用确保模型能够及时更新。