买专利卖专利找龙图腾，真高效！ 查专利查商标用IPTOP,全免费！专利年费监控用IP管家,真方便！

龙图腾网获悉东北大学申请的专利一种无神经网络辅助的生成图像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：CN120355723B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-19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：202510863999.0，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权一种无神经网络辅助的生成图像检测方法是由陈朋骏;高鉴;马连博;康海东设计研发完成，并于2025-06-26向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种无神经网络辅助的生成图像检测方法在说明书摘要公布了：本发明提供了一种无神经网络辅助的生成图像检测方法，涉及图像分析技术领域。该方法通过建立无需神经网络辅助的免训练指标，衡量图像中高频信号和纹理复杂度的相关性、测量图像对标准均匀分布噪声扰动的敏感性，包括：构建基于高频‑纹理相关性的无神经网络辅助免训练指标和基于图像对标准均匀分布噪声扰动敏感性的无神经网络辅助免训练指标，将上述两种指标进行加权融合，得到融合指标，设定生成图像判别阈值和生成图像判别规则，使用贝叶斯优化对融合指标进行权值搜索优化，达到最大贝叶斯优化轮次后，获取加权融合的生成图像检测指标，将待检测图像输入加权融合的生成图像检测指标中，得到待检测图像是否为生成图像的检测结果。

本发明授权一种无神经网络辅助的生成图像检测方法在权利要求书中公布了：1.一种无神经网络辅助的生成图像检测方法，其特征在于：包括以下步骤： 步骤1：获取带标签的图像并构建生成图像检测数据集，对生成图像检测数据集中带标签的图像进行预处理，得到待检测图像；所述标签包括图像为生成图像或真实图像的指示信息； 步骤2：构建基于高频-纹理相关性的无神经网络辅助免训练指标，计算待检测图像的纹理复杂度向量和高频信号波动度向量，计算待检测图像的纹理复杂度向量和高频信号波动度向量的相关性系数作为基于高频-纹理相关性的无神经网络辅助免训练指标的指标得分； 步骤3：构建基于图像对标准均匀分布噪声扰动敏感性的无神经网络辅助免训练指标，使用标准均匀分布噪声扰动待检测图像，计算待检测图像和被标准均匀分布噪声扰动后的待检测图像的余弦相似度作为基于图像对标准均匀分布噪声扰动敏感性的无神经网络辅助免训练指标的指标得分； 步骤4：对基于高频-纹理相关性的无神经网络辅助免训练指标的指标得分和基于图像对标准均匀分布噪声扰动敏感性的无神经网络辅助免训练指标的进行加权求和融合，得到融合指标，基于融合指标设定生成图像判别阈值和生成图像判别规则，使用贝叶斯优化对融合指标进行权值搜索优化，将贝叶斯优化过程中每个迭代轮次的权值向量和目标函数得分添加至搜索记录集合中； 步骤5：完成贝叶斯优化后，获取加权融合的生成图像检测指标，将待检测图像输入加权融合的生成图像检测指标中，得到是否为生成图像的检测结果。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人东北大学，其通讯地址为：110819 辽宁省沈阳市和平区文化路三号巷11号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。