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龙图腾网获悉湖南大学申请的专利一种深度伪造人脸图像检测的方法及相关设备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：CN116188956B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-22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：202310047277.9，技术领域涉及：G06V20/00；该发明授权一种深度伪造人脸图像检测的方法及相关设备是由王锋;杨高波;郭睿骁设计研发完成，并于2023-01-31向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种深度伪造人脸图像检测的方法及相关设备在说明书摘要公布了：本发明提供了一种深度伪造人脸图像检测的方法及相关设备，包括：获取真实人脸图像集和伪造人脸图像集构造训练集进行特征学习，得到多维特征向量集合；对多维特征向量集合中任意两个特征向量进行相似性计算，对训练集生成类标签向量集合，对其中任意两个类标签向量进行计算；将多维特征向量集合输入分类网络，得到二维概率向量集合并进行分类损失计算；然后计算总体损失并根据其通过反向传播法对深度学习网络进行模型训练并更新深度学习网络的网络参数，直至总体损失接近于预设阈值，得到伪造人脸图像检测模型；将待检测的块状人脸图像输入伪造人脸图像检测模型进行深度伪造人脸检测，得到检测结果；提高了伪造人脸图像检测的精度。

本发明授权一种深度伪造人脸图像检测的方法及相关设备在权利要求书中公布了：1.一种深度伪造人脸图像检测的方法，其特征在于，包括： 步骤1，获取真实人脸图像集和伪造人脸图像集，所述真实人脸图像集中的人脸图像与所述伪造人脸图像集中的人脸图像一一对应； 步骤2，分别从所述真实人脸图像集和所述伪造人脸图像集中随机抽取多张图片构造训练集，并将所述训练集中的所有人脸图像输入深度学习网络进行特征学习，得到多维特征向量集合； 步骤3，对所述多维特征向量集合中任意两个维特征向量进行相似性计算，得到估计相似性值矩阵，对所述训练集中的每一张人脸图像生成与该人脸图像对应的类标签向量，得到类标签向量集合，对所述类标签向量集合中任意两个类标签向量进行计算得到真实相似性值矩阵，通过对所述估计相似性值矩阵与所述真实相似性值矩阵进行计算，得到总体相似性损失值； 步骤4，将所述多维特征向量集合输入分类网络，得到二维概率向量集合，通过交叉熵损失函数对所述二维概率向量集合与所述类标签向量进行分类损失计算，得到多个分类损失值，并将多个分类损失值进行求和，得到总体分类损失值；所述二维概率向量集合中的二维概率向量与特征向量一一对应； 步骤5，将所述总体相似性损失值与平衡因子相乘，得到的乘积与所述总体分类损失值相加的和作为总体损失，并根据所述总体损失，通过反向传播法对所述深度学习网络进行模型训练并更新所述深度学习网络的网络参数，直至所述总体损失接近于预设阈值，得到伪造人脸图像检测模型； 步骤6，将待检测的块状人脸图像输入所述伪造人脸图像检测模型进行深度伪造人脸检测，得到检测结果。

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