买专利卖专利找龙图腾，真高效！ 查专利查商标用IPTOP,全免费！专利年费监控用IP管家,真方便！

龙图腾网获悉公安部第三研究所申请的专利一种基于深度学习的人脸深度伪造鉴定方法及相关设备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：CN115063868B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-30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：202210775364.1，技术领域涉及：G06V40/16；该发明授权一种基于深度学习的人脸深度伪造鉴定方法及相关设备是由吴松洋;杨东海;杨明;梁辰;王少志;谭懿先;马笑竹;吴园设计研发完成，并于2022-07-01向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于深度学习的人脸深度伪造鉴定方法及相关设备在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于深度学习的人脸深度伪造鉴定方法及相关设备，本方案包括：步骤1：通过Encoder‑Decoder深度网络训练学习重建人脸图像和真实人脸图像的分布特征；步骤2：截取出图像中目标的真实人脸和伪造人脸图像；步骤3：对真实人脸图像和伪造人脸图像的人脸对齐；步骤4：利用Encoder‑Decoder深度网络对真实人脸和伪造人脸图像进行重建处理，提取真实人脸重建图像和伪造人脸重建图像的分布特征；步骤5：计算真实人脸重建图像和伪造人脸重建图像的分布特征的余弦相似度，并据此对真实人脸图像和伪造人脸图像进行分类，得到鉴别结果。本方案基于利用真实人脸和伪造人脸的重建特征的分布差异性来实现更有效的对人脸深度伪造进行鉴定，大大提高鉴别结果的准确性。

本发明授权一种基于深度学习的人脸深度伪造鉴定方法及相关设备在权利要求书中公布了：1.基于深度学习的人脸深度伪造鉴定方法，其特征在于，所述人脸深度伪造鉴定方法利用真实人脸和伪造人脸的重建特征的分布差异性来进行人脸深度伪造鉴定，包括： 步骤1：通过Encoder-Decoder深度网络训练学习重建人脸和真实人脸图像的分布特征； 步骤2：截取出图像中目标的真实人脸和伪造人脸图像； 步骤3：对截取出的真实人脸图像和伪造人脸图像进行人脸对齐； 步骤4：利用Encoder-Decoder深度网络对步骤3对齐的真实人脸和伪造人脸图像分别进行重建处理，提取真实人脸重建图像和伪造人脸重建图像的分布特征；在进行重建处理以及提取分布特征时，包括： 首先，将对齐的真实人脸和伪造人脸图像调整到预设定尺寸大小，并通过Encoder-Decoder深度网络对真实人脸和伪造人脸图像进行重建处理； 接着，由Encoder-Decoder深度网络对输入图像进行Encoder编码处理，再进行Decoder解码处理； 最后，将提取出真实人脸重建图像和伪造人脸重建图像的分布特征保存下来； 所述Encoder编码处理中的Encoder包含4个卷积块，每个块由两个3*3卷积后接一个池化层，最后一个卷积块没有池化，在进行Encoder编码处理时，两个卷积操作先将通道翻倍，然后通道不变再卷积；所述Decoder解码处理中的Decoder由4个卷积块组成，在进行Decoder解码处理时Decoder中的每个卷积块中先上采样把图像尺寸翻倍，同时，将转置卷积之后的特征向量和对应的Encoder层产生的特征向量连接起来，然后经过两次2*2卷积，两次卷积通道先减一半，然后通道不变； 步骤5：计算步骤4中提取的真实人脸重建图像和伪造人脸重建图像的分布特征的余弦相似度，输入到经过训练的SVM分类网络中，对真实人脸图像和伪造人脸图像进行分类，输出鉴别结果； 所述SVM分类网络进行训练时，将得到的真实人脸重建图像和伪造人脸重建图像的分布特征的余弦相似度输入支持向量机，以将人脸图像属于真实人脸或伪造人脸的类别作为标签对对支持向量机进行训练，得到分类超平面，训练完成后的SVM分类网络对待检测人脸图像处理后的相似度按照真实人脸和伪造人脸的分类超平面进行分类，得到鉴定结果。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人公安部第三研究所，其通讯地址为：200031 上海市徐汇区岳阳路76号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

以上内容由龙图腾AI智能生成。