天津理工大学;山东省人工智能研究院;国家计算机网络与信息安全管理中心天津分中心;天津中科闻歌科技有限公司;哈尔滨工业大学(深圳)(哈尔滨工业大学深圳科技创新研究院)高赞获国家专利权
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龙图腾网获悉天津理工大学;山东省人工智能研究院;国家计算机网络与信息安全管理中心天津分中心;天津中科闻歌科技有限公司;哈尔滨工业大学(深圳)(哈尔滨工业大学深圳科技创新研究院)申请的专利基于协同差异优化和多模态感知的图像伪造定位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：CN120708040B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-04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：202511186682.4，技术领域涉及：G06V20/00；该发明授权基于协同差异优化和多模态感知的图像伪造定位检测方法是由高赞;吴闯;聂礼强;陈胜勇;马春杰;赵一博;董立峰;贾云刚;谢磊;孙捷;赵勇;罗引;郭建彬设计研发完成，并于2025-08-25向国家知识产权局提交的专利申请。
本基于协同差异优化和多模态感知的图像伪造定位检测方法在说明书摘要公布了：本发明涉及一种基于协同差异优化和多模态感知的图像伪造定位检测方法，属于计算机视觉与多媒体取证技术领域。其包括以下步骤：获取RGB图像进行随机数据增强；利用噪声提取器提取噪声图；RGB图像与噪声图经过预训练的跨模态信息编码器生成多尺度特征；该多尺度特征输入异常编码器，所述异常编码器包含多层感知机、线性融合块和线性预测块，经多层感知机处理得到多层映射特征并输出初始预测图；将原始RGB图像输入ViT模型提取全局特征，将其与多层映射特征输入跨尺度特征增强模块进行交互优化得到细化定位图；融合初始预测图与细化定位图，得到最终预测图；通过损失函数进行迭代优化。本发明能够提升对不同尺寸篡改区域的检测灵敏度。
本发明授权基于协同差异优化和多模态感知的图像伪造定位检测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于协同差异优化和多模态感知的图像伪造定位检测方法，其特征在于，包括以下步骤： S1.获取待检测的RGB图像，并对RGB图像进行随机数据增强； S2.将RGB图像经过噪声提取器提取噪声信息，得到噪声图；将RGB图像和噪声图输入到预训练的跨模态信息编码器CMX中，得到多尺度特征； S3.将多尺度特征经过异常编码器进行处理，得到初始预测图；所述异常编码器包括多层感知机MLP、线性融合块、线性预测块；所述多尺度特征经过多层感知机MLP得到多层映射特征； S4.将RGB图像X输入到预训练的ViT模型中提取图像的全局特征；将全局特征与多层映射特征输入到跨尺度特征增强模块进行交互优化，得到细化后的定位图； S5.将初始预测图和细化后的定位图进行融合，得到最终的定位图； S6.通过损失函数对上述过程进行迭代优化。
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2、报告中的分析和结论仅反映本公司于发布本报告当日的职业理解，仅供参考使用，不能作为本公司承担任何法律责任的依据或者凭证。
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