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龙图腾网获悉谷歌有限责任公司申请的专利使用解码神经网络的图像真实性验证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：CN115004252B 。

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：202080094561.6，技术领域涉及：G06V10/82；该发明授权使用解码神经网络的图像真实性验证是由杨峰;H.方设计研发完成，并于2020-02-03向国家知识产权局提交的专利申请。

本使用解码神经网络的图像真实性验证在说明书摘要公布了：本文档描述了用于验证图像真实性的技术和装置。在各方面中，方法包括：由解码器系统220接收要验证的图像210；对接收图像执行特征识别以确定接收图像的确定的特征238；生成第一输出236，该第一输出定义表示确定的特征的值；通过消息解码神经网络252解码接收图像，以提取嵌入在接收图像中的签名254，嵌入的签名表示接收图像的恢复的特征258；生成第二输出256，该第二输出定义表示恢复的特征的值；向操纵检测神经网络272提供第一输出和第二输出；以及通过操纵检测神经网络，至少利用第一输出和第二输出来生成对接收图像的真实性的估计。

本发明授权使用解码神经网络的图像真实性验证在权利要求书中公布了：1.一种由计算设备执行的方法，包括： 由解码器系统接收要验证的图像； 使用特征提取神经网络对接收图像执行特征识别以确定所述接收图像的多个确定的特征； 生成第一输出，所述第一输出定义表示所述接收图像的确定的特征的值； 通过所述解码器系统的消息解码神经网络解码所述接收图像，以提取嵌入在所述接收图像中的签名，所述签名表示所述接收图像的恢复的特征； 生成第二输出，所述第二输出定义表示所述接收图像的所述恢复的特征的值； 将所述第一输出和所述第二输出提供给所述解码器系统的操纵检测神经网络； 通过所述操纵检测神经网络，利用至少所述第一输出和所述第二输出生成对所述接收图像的真实性的估计； 通过编码器系统接收输入图像； 对所述输入图像执行特征识别以确定所述输入图像的多个确定的特征； 生成第三输出，所述第三输出定义表示所述输入图像的确定的特征的值；以及 共同训练所述特征提取神经网络和所述操纵检测神经网络，其中，所述特征提取神经网络是基于计算的第三损失训练的，所述第三损失是基于所述第二输出和所述第三输出计算的，并且其中，所述操纵检测神经网络是基于正常损失训练的，所述正常损失是基于图像操纵训练的，而所述图像操纵是基于与所述操纵检测神经网络处理训练图像确定的。

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