随着时代进步和技术迭代更新,视频图像处理技术广泛应用于交通管理、航空航天、学术研究、生物医学等多个方面,为人们的日常生活学习提供了极大便利。近年来,人脸替换技术作为人脸视频图像领域新兴的研究方向,引起研究人员和学者的重点关注。但现存方法生成的人脸替换图像只保持了表情和姿势,常常忽略背景、光照等其他目标图像属性,且生成的替换人脸图像不自然,表情、姿势与目标人脸的吻合度较低。另一方面,由于不法分子对人脸替换技术的非法使用和肆意传播,扰乱社会治安,造成严重的信任危机和不良影响,因此针对各种假脸视频图像的检测工作刻不容缓。鉴于上述问题,本文提出一种基于多级属性编码器和注意力机制的人脸身份替换算法,该算法首先使用多任务卷积神经网络对源人脸图像进行人脸检测、对齐等预处理工作,然后利用Arcface特征编码器提取源人脸图像的身份特征,设计一种U型多级属性编码器,使用卷积层、反卷积层以及层间连接的方式将目标图像属性表示为多级特征映射。随后将注意力机制与生成对抗网络相结合,设计包含注意力模块的新型生成器,利用激活向量产生的注意力模型权重自适应地调整源人脸身份特征和目标图像属性集成的有效区域,从而生成逼真自然的人脸替换图像。随后,本文利用图像动画网络框架,提出一种基于一阶运动模型的人脸表情替换算法,采用自监督的方式解耦身份外观和运动信息,为了支持面部表情的复杂变化,首先定位面部关键特征点,在局部范围内通过仿射变换对人脸表情进行建模,再使用生成器网络对驱动视频中产生的遮挡进行估计,最后通过扭曲源人脸并修复被遮挡的部分使源人脸呈现出目标人脸的表情。该网络模型能够在目标视频的驱动下对源人脸图像进行实时表情替换,实验结果表明该方法能够快速细致地将目标人脸的面部表情和头部姿势迁移到源人脸图像上,甚至连视线方向都保持一致。最后,本文使用基于XceptionNet CNN架构的迁移模型对假脸伪造视频图像检测进行了研究,将深度可分离卷积引入Inception v3网络,把传统的卷积操作分为逐通道卷积和通道融合卷积两个步骤,使用36个卷积层进行特征提取,通过给网络模型提供一些真实的和深度伪造的人脸视频进行训练,学习伪造视频篡改区域的细微差异进而进行假脸检测。在实验阶段,对本文检测算法分别进行了库内测试和跨库测试,均取得了较好的结果。此外,还与假脸检测器Meso-4以及Inception-v3在多个Deepfake数据集上进行了对比和分析,结果表明XceptionNet的表现最好,能够准确地区分真实的和伪造的视频图像。