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龙图腾网获悉中国人民解放军国防科技大学申请的专利基于特征解耦的人脸伪造检测方法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：CN116416686B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-12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：202310277087.6，技术领域涉及：G06V40/40；该发明授权基于特征解耦的人脸伪造检测方法是由李硕豪;于淼淼;张军;雷军;李虹颖;黄魁华;陈超;黄金才;刘忠设计研发完成，并于2023-03-20向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于特征解耦的人脸伪造检测方法在说明书摘要公布了：本发明提供一种基于特征解耦的人脸伪造检测方法，提出了一种渐进式的方式对伪造特征进行解耦表示。首先在图像层面，输入的原始图像被转换为两个互补的视图，一个使用自适应可学习的滤波器来挖掘细微的频率感知线索，一个使用基于场景转换的数据增强方法来突出被伪造的人脸区域并削弱干扰因素的影响。来自这两个互补分支的中间层输出特征通过一个可训练的混合注意力模块进行进一步融合，该模块包含两个并行工作的分支：通道级自注意力和空间级自注意力。其次在特征层面，为了自动地将与伪造相关的特征和与源相关的特征分解开，减少决策中不相关因素的干扰，提出了两种互补的特征解耦方案，最后只使用分解后的与伪造相关的特征空间进行预测。

本发明授权基于特征解耦的人脸伪造检测方法在权利要求书中公布了：1.基于特征解耦的人脸伪造检测方法，其特征是，包括以下步骤： S1、数据预处理，将每个视频样本转换成逐帧的图像集合，再对单帧的图像采用人脸检测任务的神经网络模型进行人脸区域的检测和对齐，然后将检测到的人脸框向外扩展并进行裁切，再将裁切后的人脸图像调整为统一的大小，作为待输入图像X； S2、将输入图像X转换为两个互补的视图，该互补的视图包括自适应频域感知特征图和基于场景转换的视图；对输入图像提取自适应频域感知特征图时，首先将输入图像X使用离散余弦变换由原始RGB域转换到频域中，然后通过结合二进制基础滤波器和可学习的频率滤波器来自适应地将它划分为多个频域成分；将输入图像X采用基于场景转换的数据增强时，对于具有Ω像素的输入图像X和一个区域r，其中0代表非人脸区域，1代表人脸区域，然后在同一训练批次中随机一个与X具有相同标签的图像Y，随后通过以下两种方式生成场景转换后的样本： Xr＝1-r⊙X+r⊙Y2 Xr＝r⊙X+1-r⊙Y3 上式中，⊙表示对应元素相乘，公式2表示将X的人脸区域替换为图像Y，公式3表示将X的除人脸区域之外的背景区域替换为图像为Y，以上两种生成方法在训练过程中是以相同的概率随机执行的，而且生成的图像的标签与输入图像X是相一致的； S3、将生成的两个互补的视图输入到双分支网络中提取特征； S4、将两个分支网络输出的中间层特征输入到HAM模块中进行特征融合，得到融合特征； S5、将中间层特征串联起来得到串联特征，并对其进行通道级特征解耦； S6、将融合特征串联起来得到包含多尺度信息的特征，并对其进行空间级特征解耦； S7、将步骤S5和步骤S6获得的解耦特征分别输入到分类器中，每个分类器包含两个全连接层，然后输出对应的二元决策，对每个特征采用真伪标签进行标记，并进行有监督训练； S8、取输出决策中与伪造相关的特征对应标签的均值作为对输入图像X的最终预测结果。

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