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龙图腾网获悉中国科学院计算技术研究所申请的专利基于语义无关特征学习的图像篡改检测方法及装置获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN117095228B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-25发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202311117995.5，技术领域涉及：G06V10/764；该发明授权基于语义无关特征学习的图像篡改检测方法及装置是由曹娟;孙志豪;汪旦丁;唐胜设计研发完成，并于2023-08-31向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于语义无关特征学习的图像篡改检测方法及装置在说明书摘要公布了：本发明提出一种基于语义无关特征学习的图像篡改检测方法和装置，包括通过预训练的基准语义特征编码器提取待检测图像的语义特征，使用对比学习框架约束局部区域篡改痕迹特征与基准语义特征的相似性，进而直接限制篡改痕迹特征中的语义相关性；利用篡改区域边界监督来引导模型挖掘篡改区域边界附近真实区域与篡改区域特征的不一致性，设计特征转换结构来实现辅助任务和主任务的统一，以确保作为辅助任务的篡改区域边界预测任务能够为篡改区域预测任务提供增益。

本发明授权基于语义无关特征学习的图像篡改检测方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种基于语义无关特征学习的图像篡改检测方法，其特征在于，包括： 基准语义特征提取步骤，获取已标注篡改区域标签的图像作为训练数据，使用基准语义特征提取模型提取该训练数据的基准语义特征； 篡改区域边界掩码标签提取步骤，根据该篡改区域标签提取该训练数据中篡改区域的边界掩码标签； 模型检测步骤，构建包括编码器、解码器、分类头和分割头的图像篡改检测模型，编码器根据该篡改区域标签提取该训练数据的篡改痕迹特征，分类头根据该篡改痕迹特征得到该训练数据是否经过篡改的训练分类结果，解码器和该分割头根据该篡改痕迹特征得到该训练数据中经过篡改的训练区域结果，根据该篡改区域标签和该训练分类结果构建分类损失，根据该篡改区域标签和该训练区域结果构建分割损失； 辅助任务引导步骤，使用对比学习框架约束该篡改痕迹特征与该基准语义特征的相似性，得到对比学习损失，利用该边界掩码标签引导模型挖掘篡改区域边界附近真实区域与篡改区域特征的不一致性，得到篡改区域边界预测损失； 模型训练执行步骤，根据该分割损失、该分类损失、该对比学习损失和该篡改区域边界预测损失训练该图像篡改检测模型，并采用训练完成后的该图像篡改检测模型执行图像篡改检测任务，得到目标图像是否属于篡改图像，若属于篡改图像，一并得到该目标图像中的篡改区域。

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