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龙图腾网获悉湖南科技大学申请的专利一种视频篡改被动取证方法及网络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：CN117237853B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-31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：202311402080.9，技术领域涉及：G06V20/40；该发明授权一种视频篡改被动取证方法及网络是由朱文艺;丁湘陵设计研发完成，并于2023-10-27向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种视频篡改被动取证方法及网络在说明书摘要公布了：本申请提供一种视频篡改被动取证方法，将输入序列送入基于时间注意力的编码器迭代12次完成编码过程，对第3次，第6次、第9次和第12次的迭代结果分别进行边缘提取，将第12次迭代结果提取到的操作边缘作为伪造特征Ffor；将第3次，第6次、第9次和第12次迭代结果提取到的操作边缘融合后作为边缘特征Fedge；将伪造特征Ffor在空间域中增强边缘位置后与边缘特征Fedge进行特征融合得到增强特征Fenh，对增强特征Fenh进行解码获得操作区域的最终掩模，可以有效捕捉基于深度学习方法的抠图术篡改之后的视频，提高视频篡改被动取证的准确性。本申请还提供一种视频篡改被动取证网络。

本发明授权一种视频篡改被动取证方法及网络在权利要求书中公布了：1.一种视频篡改被动取证方法，其特征在于，包括如下步骤： S1：提供包含篡改内容的连续RGB视频帧，采用2D空间特征提取模型提取特征，将提取的特征作为输入序列； S2：构建视频篡改被动取证网络，将输入序列送入视频篡改被动取证网络进行训练，训练的过程具体为：将输入序列送入基于时间注意力的编码器迭代12次完成编码过程，对第3次，第6次、第9次和第12次的迭代结果分别进行边缘提取，将第12次迭代结果提取到的操作边缘作为伪造特征Ffor；将第3次，第6次、第9次和第12次迭代结果提取到的操作边缘融合后作为边缘特征Fedge；将伪造特征Ffor在空间域中增强边缘位置后与边缘特征Fedge进行特征融合得到增强特征Fenh，对增强特征Fenh进行解码获得操作区域的最终掩模，构建最终掩模与真实掩模的损失函数，以损失函数最小化为优化目标进行训练，输出最优的模型参数，完成视频篡改被动取证网络的训练； S3：针对任意连续RGB视频帧的篡改被动取证，利用训练好的视频篡改被动取证网络进行预测，输出待检测连续RGB视频帧的预测掩模； 步骤S2中，编码器采用的是Transformer架构； 编码器由多个相同结构的编码器层堆叠而成，每个编码器层包括依次连接的自注意力层和前馈神经网络子层，其中自注意力层将输入序列中的每个元素与输入序列中的其他元素进行交互，计算与其他元素的相对权重，以生成每个元素的加权表示，捕捉元素之间的依赖关系和上下文信息；所述前馈神经网络子层将自注意力层生成的表示进行非线性变换，以增强表示的表达能力；通过多个编码器层的堆叠，将输入序列将编码为更丰富、更抽象的表示； 边缘提取的过程具体包括如下过程： 将输入特征经过一个1×1的卷积后的输出特征分为两个分支，其中一个分支再次经过两个串联设置的第一卷积块进行卷积，两个所述第一卷积块的结构相同，均包括依次连接的5×5卷积层、批归一化层和LeakyReLU激活函数层；另一个分支不做处理；将两个分支的输出特征融合； 将融合后的特征经过第二卷积块进行卷积，输出提取的操作边缘，其中，所述第二卷积块包括依次连接的5×5卷积层、批归一化层和ReLU激活函数层。

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