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龙图腾网获悉湖南大学申请的专利一种基于面部肌肉运动的压缩深度伪造视频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：CN115984740B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-14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：202211670433.9，技术领域涉及：G06V20/40；该发明授权一种基于面部肌肉运动的压缩深度伪造视频检测方法是由廖鑫;王玉梅;胡娟设计研发完成，并于2022-12-25向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于面部肌肉运动的压缩深度伪造视频检测方法在说明书摘要公布了：本发明涉及一种基于面部肌肉运动的压缩深度伪造视频检测方法，用于社交网络中压缩深度伪造视频的辨别。其发明内容主要包括：提出一种基于几何建模的压缩深度伪造视频检测方法，在此基础上从相邻帧差分分析和时间序列特征分析两个不同的角度对特征进行分析以捕获不自然的面部肌肉运动，实现对压缩深度伪造视频的辨别。本发明从几何的角度对人脸进行建模并构建面部肌肉运动特征，能够有效抵抗压缩的影响，适用于真实场景中压缩深度伪造视频的检测，在实际生活场景下具有实际应用价值。

本发明授权一种基于面部肌肉运动的压缩深度伪造视频检测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于面部肌肉运动的压缩深度伪造视频检测方法，其特征在于，所述方法包括： 该方法通过几何建模构建面部肌肉运动特征，相邻帧差分分析和时间序列特征分析捕获伪造视频中不自然的面部肌肉运动，实现对社交网络深度伪造视频的检测；该方法包含面部地标提取模块、面部肌肉运动特征提取模块、概率预测融合模块；通过面部地标提取模块和面部肌肉运动特征提取模块捕获不自然的面部肌肉运动，其中面部地标提取模块主要是从输入的人脸视频中提取精确的面部地标点L＝[x1,y1,...,x68,y68]；在面部肌肉运动特征提取模块，针对压缩视频中压缩伪影与篡改伪影共存和压缩噪音干扰时序建模问题，根据提取的面部地标点对眉毛、眼睛、嘴巴、鼻子和脸部区域从几何的角度进行建模，构建几何特征向量，分别计算特征向量长度li,j和夹角θi,j联合表征面部肌肉运动vec，其中向量长度表示长度的变化，向量夹角表示方向的变化；相邻帧差分分析则是将后一帧的面部肌肉运动特征li+1,jθi+1,j减去当前帧的面部肌肉运动特征li,jθi,j得到差分特征Dvec来捕获伪造视频中不自然的面部肌肉运动；时间序列特征分析则是将输入的视频帧序列视为一个连贯的整体，分别计算面部肌肉运动特征的绝对能量Evecj、一阶绝对差分和Avecj、时间序列复杂度Ovecj、峰度Kvecj及变异系数Cvecj五个时间序列特征Tvec来增强不自然的面部肌肉运动。

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