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龙图腾网获悉东南大学申请的专利基于图像取证技术的虚假人脸图像检测方法及系统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：CN115223217B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-08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：202210416762.4，技术领域涉及：G06V40/16；该发明授权基于图像取证技术的虚假人脸图像检测方法及系统是由刘波;王颢迪;林立康;曹玖新设计研发完成，并于2022-04-20向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于图像取证技术的虚假人脸图像检测方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于图像取证技术的虚假人脸图像检测方法及系统，该方法主要包括五个步骤：步骤一，在视频预处理模块，利用Dlib将原视频中的人脸截取作为预处理的数据集；步骤二，在插值与底层特征模块，将图片经SRM滤波器预处理，之后通过残差网络降维并通过XceptionNet进行特征提取；步骤三，在背景噪声模块，利用PRNU算法和注意力机制得到具有背景噪声信息的输出向量；步骤四，在视频修改检测模块，将上述模块的输出拼接经过全连接层得出修改的检测结果。步骤五，在可视化展示模块，采用Web交互技术实现结果的可视化展示。本发明可以有效提高虚假人脸检测的准确性，对于维护健康、绿色的网络环境具有重要意义。

本发明授权基于图像取证技术的虚假人脸图像检测方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于图像取证技术的虚假人脸图像检测方法，其特征在于，该方法包括以下步骤： （1）视频预处理 对视频进行帧率统一的预处理，利用Dlib提取到视频中人脸所在图像区域的位置信息，并根据人脸所在区域的位置信息将原视频中的人脸截取人脸特征图片作为预处理完毕的数据集； （2）插值与底层特征检测 将步骤1中得到的人脸特征图片经过SRM滤波器进行预处理，得到富含插值检测信息的新矩阵，之后在原有的人脸特征基础之上融合插值检测信息的新矩阵，放入残差网络中进行降维得到融合特征，最后通过XceptionNet进行特征提取，得到融合底层特征和插值特征的输出向量； （3）背景噪声检测 将步骤1中得到的人脸特征图片，经过PRNU算法得到具有背景噪声特点的矩阵表示，具有背景噪声特点的矩阵中每个像素点代表着是否被修改的特征强度，之后利用自注意力机制消除固定阈值的影响，得到具有背景噪声信息的输出向量； 首先从数据集中抽取一组待训练图片，维度为（N,H,W,C），其中H、W为图像的高和宽，C为彩色通道数，之后将这些样本送入步骤（3）的基于PRNU算法的多尺度背景噪声提取算法，得到多种不同尺度之下的背景噪声特征，再将这些不同尺度噪声结果按照图像分割大小依次放入Attention模块之中，让模型自动地进行提取特征； （4）视频修改检测 将步骤（2）和（3）得到的融合底层特征和插值特征的输出向量和具有背景噪声信息的输出向量进行特征维度的拼接，之后经过全连接层得出视频修改的检测结果； （5）可视化结果展示 根据步骤（4）得出的检测结果，结合步骤（1）得到的人脸位置信息，在Web平台上展示出检测结果信息。

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