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龙图腾网获悉南京理工大学申请的专利一种基于局部区域正则化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：CN115546873B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-10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：202211365584.3，技术领域涉及：G06V40/16；该发明授权一种基于局部区域正则化的人脸伪造检测方法是由刘思佟;练智超;肖亮设计研发完成，并于2022-11-03向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于局部区域正则化的人脸伪造检测方法在说明书摘要公布了：本发明公开一种基于局部区域正则化的人脸伪造检测方法，属于人工智能技术领域，对人脸区域图像进行缩放和分块后形成的图像块的排列次序进行随机打乱生成新图像，并记录排列次序；然后提取打乱次序生成的新图像的特征；在训练过程中，将提取到的打乱次序生成的新图像的特征输入位置重建分支得到图像块的排列次序，以此鼓励模型建模图像块的相关性；将提取到的打乱次序生成的新图像的特征输入分类器，得到最终的图像是伪造图像的概率。本发明通过对图像进行块级打乱并重建实现局部区域正则化，克服训练集和测试集分布偏差导致的过拟合，鼓励模型关注图像局部区域和建模图像块相关性，增强网络的检测和泛化能力，提高对折损数据的伪造检测性能。

本发明授权一种基于局部区域正则化的人脸伪造检测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于局部区域正则化的人脸伪造检测方法，其特征在于，包括：对人脸区域图像进行缩放和分块后形成的图像块的排列次序进行随机打乱生成新图像，并记录排列次序；然后提取打乱次序生成的新图像的特征；在训练过程中，将提取到的打乱次序生成的新图像的特征输入位置重建分支得到图像块的排列次序，以此鼓励模型建模图像块的相关性；将提取到的打乱次序生成的新图像的特征输入分类器，得到最终的图像是伪造图像的概率； 其中，位置重建分支R由一个PixleShuffle采样层，一个1×1的卷积层，一个HardTanh激活层组成； 在训练过程中，首先将打乱次序生成的新图像的特征F输入到PixleShuffle采样层进行像素重组；然后输入到1×1的卷积层，得到尺寸为7×7，通道数为2的特征；将特征输入到HardTanh激活层，得到尺寸为7×7，通道数为2的恢复次序；将恢复次序和排列次序输入损失函数计算损失； 将恢复次序和排列次序输入SmoothL1损失函数计算损失，位置重建损失表示为： 4 其中，C表示主干网络，表示主干网络C的1到5卷积块的参数，R表示位置重建分支，表示位置重建分支R的参数，I*表示打乱次序生成的新图像，M表示图像的排列次序。

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