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龙图腾网获悉云南师范大学申请的专利一种基于双域注意力协同可变形卷积的空频联合深度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：CN120449934B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-05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：202510910826.X，技术领域涉及：G06N3/045；该发明授权一种基于双域注意力协同可变形卷积的空频联合深度伪造检测方法是由杨成福;兰秋松;阿琴花;赵建龙;李婧;宁悦;夏瑞阳设计研发完成，并于2025-07-02向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于双域注意力协同可变形卷积的空频联合深度伪造检测方法在说明书摘要公布了：本发明涉及信息安全的领域，尤其涉及一种基于双域注意力协同可变形卷积的空频联合深度伪造检测方法。该方法包括，获取训练样本集和测试样本集，并基于空频特征提取结构，形成深度学习网络模型，所述训练样本集和所述测试样本集由真实人脸及伪造人脸构成，所述空频特征提取结构由空间域特征提取结构、频域特征提取结构及双向交叉注意力结构构成；传递所述训练样本集至所述深度学习网络模型，并执行模型训练动作，获得深度伪造检测模型；传递所述测试样本集至所述深度伪造检测模型，并执行人脸真伪分类动作，获得真伪人脸检测结果。达到提升检测性能，有效判别真实图像与伪造图像，提升安全性的目的。

本发明授权一种基于双域注意力协同可变形卷积的空频联合深度伪造检测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于双域注意力协同可变形卷积的空频联合深度伪造检测方法，其特征在于，所述基于双域注意力协同可变形卷积的空频联合深度伪造检测方法包括以下步骤： 获取训练样本集和测试样本集，并基于空频特征提取结构，形成深度学习网络模型，所述训练样本集和所述测试样本集由真实人脸及伪造人脸构成，所述空频特征提取结构由空间域特征提取结构、频域特征提取结构及双向交叉注意力结构构成； 传递所述训练样本集至所述深度学习网络模型，并执行模型训练动作，获得深度伪造检测模型； 传递所述测试样本集至所述深度伪造检测模型，并执行人脸真伪分类动作，获得真伪人脸检测结果； 所述基于空频特征提取结构，形成深度学习网络模型的步骤包括： 基于可变形卷积和空间-通道注意力机制，形成所述空间域特征提取结构； 基于特征图的高频处理算法和频域学习算法，形成所述频域特征提取结构； 基于所述空间域特征提取结构、所述频域特征提取结构和所述双向交叉注意力结构，形成所述空频特征提取结构； 根据所述空频特征提取结构和网络层，获得所述深度学习网络模型； 所述基于可变形卷积和空间-通道注意力机制，形成所述空间域特征提取结构的步骤包括： 当接收到特征图时，传递所述特征图至所述空间-通道注意力机制，获得第一空间域参数；以及， 对所述特征图中的特征执行沿通道拼接动作，获得第二空间域参数； 基于所述第一空间域参数和所述第二空间域参数，获得所述特征图对应的空间域特征图。

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云南师范大学，其通讯地址为：650500 云南省昆明市呈贡区聚贤街768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”。