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龙图腾网获悉北京邮电大学申请的专利一种基于测试时域适应的可插拔伪造人脸的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：CN120048008B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-13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：202510115842.X，技术领域涉及：G06V40/40；该发明授权一种基于测试时域适应的可插拔伪造人脸的检测方法是由李灵慧;司啸天;李小勇;张丽伟;郭子铎;袁开国设计研发完成，并于2025-01-24向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于测试时域适应的可插拔伪造人脸的检测方法在说明书摘要公布了：本发明提供一种基于测试时域适应的可插拔伪造人脸的检测方法，使用一个在源域训练完成的检测器作为基础检测器，通过可插拔适应模块提高所述基础检测器在目标域的测试准确率；基于测试时域适应的可插拔深度伪造检测模块，在测试阶段提升现有检测器的泛化性能，无需知晓检测器的结构同时不需要重新训练检测器，在测试时域适应过程中，基础检测器的参数冻结不变，只更新特征转换层的参数，旧的特征可以更好的适应新的伪造数据，通过加权其最近邻样本的结果，可以降低预测方差，构建了预测一致性约束用以缓解特征转换层在更新时所受到了噪声样本的影响。

本发明授权一种基于测试时域适应的可插拔伪造人脸的检测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于测试时域适应的可插拔伪造人脸的检测方法，使用一个在源域训练完成的检测器作为基础检测器，通过可插拔适应模块提高所述基础检测器在目标域的测试准确率；其特征在于，具体检测方法包括： 步骤1：准备基础检测器和测试样本； 所述基础检测器包括：特征提取器和分类器；设定测试样本；所述特征提取器：用于提取图像的深层特征； 所述分类器：根据所述深层特征计算输出分数； 步骤2：将所述测试样本输入至所述基础检测器； 使用历史记录存储所述基础检测器的输出结果，并进行过滤； 步骤3：所述分类器根据所述历史记录计算类原型，并基于此计算预测结果，随后利用伪标签计算标准交叉熵损失更新特征转换层； 步骤3.1：计算类原型公式设计如下： ； 其中：是指示函数，而是所述历史记录中的元素索引；引入特征转换层，包括个全链接网络；所述特征转换层在测试过程中可动态更新，使得训练完成的基础检测器特征能够适应新的未知的伪造数据； 随后根据所述特征转换层计算适应后的特征和类原型：，； 并通过以下公式设计，计算相似度作为预测结果： ； ；其中：是余弦相似度函数，而是在第转换层对类别的预测值；是平均所有特征转换层的预测结果； 步骤3.2：根据所述预测结果动态更新特征转换层； 使用所述基础检测器的输出分数的softmax值来指导预测结果，同时设置一个阈值来忽略置信度低的样本，以此缓解噪声标签的影响： ； ； 其中：是标准交叉熵损失函数； 步骤4：通过在所述历史记录中选择与所述测试样本在特征空间中最近邻的样本，并利用所述最近邻样本进一步校正所述测试样本的预测结果； 步骤5：在计算出最终预测结果后，根据以下公式计算损失并利用反向传播算法更新特征转换层步： ； 其中：是超参数以平衡一致性约束的重要性。

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