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龙图腾网获悉华南理工大学申请的专利基于领域鲁棒表示学习的泛化人脸伪造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：CN118506460B 。

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：202410606693.2，技术领域涉及：G06V40/40；该发明授权基于领域鲁棒表示学习的泛化人脸伪造检测方法是由沃焱;李才宇设计研发完成，并于2024-05-16向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于领域鲁棒表示学习的泛化人脸伪造检测方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于领域鲁棒表示学习的泛化人脸伪造检测方法，包括：采样丰富的人脸伪造视频和真实人脸视频，构建人脸伪造视频帧训练集；用人脸伪造视频帧训练集对设计的领域鲁棒表示学习的人脸伪造检测网络进行训练，获取具有最佳性能的网络权重参数；应用训练好的人脸伪造检测网络及其权重参数，检测裁剪并缩放到规定尺寸的待测人脸图像，根据网络输出的分类预测标签判断输入的人脸图像是否存在伪造操作。本发明提出了数据风格增强机制和鲁棒性特征学习机制，分别起到增强可见域中的训练数据变化和移除领域表达特征的作用，从而学习到对复杂领域变化具有鲁棒性的特征表示，泛化性能明显提高，生成的特征表示对数据变化更加稳定，鲁棒性更优。

本发明授权基于领域鲁棒表示学习的泛化人脸伪造检测方法在权利要求书中公布了：1.基于领域鲁棒表示学习的泛化人脸伪造检测方法，其特征在于，包括以下步骤： 1采样人脸伪造视频和真实人脸视频，涉及不同的人脸伪造方法和内容场景，裁剪人脸伪造视频中的面部区域，并缩放到统一的图像尺寸，再进行随机数据增强，获得人脸伪造视频帧训练集； 2用人脸伪造视频帧训练集对所设计的领域鲁棒表示学习的人脸伪造检测网络进行训练，学习对领域变化具有鲁棒性的伪造表示，并获取具有最佳性能的网络权重参数；其中，所述人脸伪造检测网络包含数据风格增强部分和鲁棒性特征学习部分，训练时，所述数据风格增强部分分别在图像空间和特征空间风格化图像的内容信息和特征的伪造信息，再从对应的困难风格空间中采样代表性的新风格向量，与输入样本重组增广具有代表性内容信息和伪造信息变化的新样本，缓解网络对可见域样本的过拟合，对于伪造特征，所述鲁棒性特征学习部分首先通过基于特征对抗融合重构的内容去相关模块去除伪造特征中的内容相关性，随后由基于通道相关性变化的敏感通道丢弃模块移除伪造特征中对领域变化敏感的通道，并通过类间非对称的鲁棒一致性损失增强伪造特征在不同伪造差异下的表达一致性，从而获得对领域变化具有鲁棒性的判别性特征表示； 3应用步骤2中构造的人脸伪造检测网络和基于领域鲁棒表示学习训练好的网络权重参数，将待检测的人脸图像裁剪并缩放到规定尺寸后输入训练好的人脸伪造检测网络，根据网络输出的分类预测标签判断输入的人脸图像是否存在伪造操作。

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华南理工大学，其通讯地址为：510640 广东省广州市天河区五山路381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”。

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