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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噪声不一致性的深度伪造检测分类和定位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：CN117079354B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-19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：202310837170.4，技术领域涉及：G06V40/40；该发明授权一种基于噪声不一致性的深度伪造检测分类和定位方法是由凌贺飞;刘博元;李平设计研发完成，并于2023-07-10向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于噪声不一致性的深度伪造检测分类和定位方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于噪声不一致性的深度伪造检测分类和定位方法，属于计算机视觉领域，包括：训练阶段，采用训练集训练伪造纹理增强与定位模型；所述训练集中的训练样本包括：真实人脸、伪造人脸及AIM图片，标签为对应人脸区域为真实人脸、伪造人脸及AIM掩码标签；其中，AIM图片用于制造纹理差异以作为自制伪造样本参与模型的训练；应用阶段，获取待检测目标图像，并输入训练完成的伪造纹理增强与定位模型，得到目标图像对应的目标真伪检测结果和伪造区域定位结果。同时，本发明能够制造拥有GAN纹理的伪造图片，可以在训练阶段提供更多的训练数据，不论是针对已知的伪造类型，还是未知的伪造方法，都能够有效提高模型对待检测数据的检测准确性能。

本发明授权一种基于噪声不一致性的深度伪造检测分类和定位方法在权利要求书中公布了：1.一种基于噪声不一致性的深度伪造检测分类和定位方法，其特征在于，包括： 训练阶段：采用训练集训练伪造纹理增强与定位模型；所述训练集中的训练样本包括：真实人脸、伪造人脸及AIM图片，标签为对应人脸区域为真实人脸、伪造人脸及AIM掩码标签； 所述AIM图片的获得方式包括： 以作为背景的真实人脸以及作为前景的人脸作为输入，将前景人脸与掩码相乘，得到前景输出；将背景人脸与所述掩码的反掩码相乘，得到背景输出；其中，所述前景人脸包括真实人脸、伪造人脸或所述伪造纹理增强与定位模型输出的重构图片； 所述背景输出与所述前景输出相加后，得到所述AIM图片及对应的AIM掩码标签；所述掩码标签根据前景人脸的不同来源分为自源图片、换源图片、重构源图片； 应用阶段：获取待检测目标图像，并输入训练完成的伪造纹理增强与定位模型，得到目标图像对应的目标真伪检测结果和伪造区域定位结果； 所述伪造纹理增强与定位模型包括： 色彩编码器，用于抽取所述训练样本中每一层的色彩特征，得到最底层的色彩特征； 空域富模型滤波器，用于将所述训练样本经水平与垂直方向的噪声滤波，获得第一噪声图像；并将所述每一层的色彩特征按通道维度进行水平与垂直方向的噪声滤波，得到每一层包含色彩特征的第二噪声图像； 噪声编码器，用于抽取所述第一噪声图像不同层次的噪声特征，并与对应层的所述第二噪声图像的特征按位相加，得到最底层的噪声特征； 分类器，用于将所述最底层的色彩特征和所述最底层的噪声特征进行线性分类，得到预测的检测结果分类，所述分类包括：真实人脸、伪造人脸、自源图片、换源图片及重构源图片； 色彩解码器，用于将所述最底层的色彩特征解码，得到所述重构图片； 噪声解码器，用于对所述最底层的噪声特征解码，以预测伪造区域。

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