华中科技大学尤新革获国家专利权
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龙图腾网获悉华中科技大学申请的专利一种基于预训练大模型的零样本证照鉴伪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：CN119832405B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-21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：202411905705.8，技术领域涉及：G06V20/00；该发明授权一种基于预训练大模型的零样本证照鉴伪方法是由尤新革;邵远杰;陈树煌;彭勤牧设计研发完成，并于2024-12-23向国家知识产权局提交的专利申请。
本一种基于预训练大模型的零样本证照鉴伪方法在说明书摘要公布了：本发明属于证照鉴伪技术领域，公开了一种基于预训练大模型的零样本证照鉴伪方法，本发明首先利用旧版证照的防伪特征描述和官方提供的少量新增特征描述，自适应组合构建新版证照防伪描述模板库。接着，采用预训练的多模态大模型ConstrastiveLanguage‑ImagePre‑trainingCLIP的文本编码器提取防伪模板库中防伪特征文本描述对应的文本特征。在鉴伪阶段，利用预训练的分割大模型SegmentAnythingModelSAM从待检测证照中分割出防伪特征，使用CLIP的图像编码器对防伪特征进行编码，得到图像特征。通过计算图像特征与文本特征之间的余弦相似度，判断输入证照样本是否符合防伪模板库中的防伪特征，从而实现新型证照的零样本鉴伪。
本发明授权一种基于预训练大模型的零样本证照鉴伪方法在权利要求书中公布了：1.一种基于预训练大模型的零样本证照鉴伪方法，其特征在于，包括以下步骤： S1：利用旧版证照的防伪特征描述的自适应组合，结合官方提供的少量描述，构建新版证照防伪描述模板库； S2：采用预训练的多模态大模型CLIP的文本编码器，提取防伪模板库中防伪特征文本描述对应的文本特征； S3：利用预训练的分割大模型SAM对待检测证照图像进行分割，提取防伪特征； S4：采用预训练的多模态大模型CLIP的图像编码器对提取到的防伪特征进行编码，得到相应的图像特征； S5：通过计算图像特征与文本特征之间的余弦相似度，判断输入证照样本是否有符合防伪模板库中的防伪特征，当符合的防伪特征数少于目标阈值时，则判断输入样本为假证照。
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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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