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龙图腾网获悉威海蓝海银行股份有限公司申请的专利基于多模态融合的文档图像篡改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：CN118823804B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-06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：202411062186.3，技术领域涉及：G06V30/41；该发明授权基于多模态融合的文档图像篡改检测方法是由王向阳;范国才;邱俊淞;姜会敏;王先迪;林帅宇;赵帅强设计研发完成，并于2024-08-05向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于多模态融合的文档图像篡改检测方法在说明书摘要公布了：本发明提供一种基于多模态融合的文档图像篡改检测方法，其检测方法包括：分别提取待检测文档图像中的CKCC特征、RGB特征以及PGC特征，通过CNN分别提取CKCC特征、RGB特征以及PGC特征，将提取的CKCC特征、RGB特征以及PGC特征分别输入至三层卷积层，得到特征向量CCI、CRI以及CPI，将提取的CKCC特征、RGB特征以及PGC特征分别输入至一层最大池化层，得到特征向量MPCI∈RW×H×C、MPRI∈RW×H×C以及MPPI∈RW×H×C。其解决了目前的图像篡改检测方法，主要依赖于对图像的局部或全局的特征信息统计，但是，当篡改操作经过模糊、旋转或缩放等操作后，往往难以捕捉到篡改区域的细微差异的技术问题。该发明可广泛应用于多模态融合的文档图像篡改的检测。

本发明授权基于多模态融合的文档图像篡改检测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于多模态融合的文档图像篡改检测方法，其特征是：包括如下步骤： 步骤1：分别提取待检测文档图像中的CKCC特征、RGB特征以及PGC特征； 步骤2：通过CNN分别提取CKCC特征、RGB特征以及PGC特征，将提取的CKCC特征、RGB特征以及PGC特征分别输入至三层卷积层，得到特征向量CCI、CRI以及CPI； 将提取的特征向量CCI、CRI以及CPI分别输入至一层最大池化层，得到特征向量MPCI∈RW×H×C、MPRI∈RW×H×C以及MPPI∈RW×H×C； 步骤3：将特征向量MPCI∈RW×H×C分别沿着W、H、C的方向进行全局平均池化操作，得到特征向量MPCIW∈RH×C、MPCIH∈RW×C、MPCIC∈RH×W； 将特征向量MPRI∈RW×H×C分别沿着W、H、C的方向进行全局平均池化操作，得到特征向量MPRIW∈RH×C、MPRIH∈RW×C、MPRIC∈RH×W； 将特征向量MPPI∈RW×H×C分别沿着W、H、C的方向进行全局平均池化操作，得到特征向量MPPIW∈RH×C、MPPIH∈RW×C、MPPIC∈RH×W； 其中，W、H、C分别表示特征向量的宽度、高度以及通道数； 步骤4：将特征向量MPCIW∈RH×C、MPCIH∈RW×C、MPCIC∈RH×W输入至Transformer的多头自注意网络，得到特征向量MHCIW、MHCIH、MHCIC； 将特征向量MPRIW∈RH×C、MPRIH∈RW×C、MPRIC∈RH×W输入至Transformer的多头自注意网络，得到特征向量MHRIW、MHRIH、MHRIC； 将特征向量MPPIW∈RH×C、MPPIH∈RW×C、MPPIC∈RH×W输入至Transformer的多头自注意网络，得到特征向量MHPIW、MHPIH、MHPIC； 步骤5：将所得到的特征向量MHCIW、MHCIH、MHCIC、MHRIW、MHRIH、MHRIC、MHPIW、MHPIH、MHPIC拼接在一起，得到Vfinal，将Vfinal输入全连接网络，并通过softmax函数得到最终的分类结果公式如下： 其中，W1、W2分别表示权重向量； 步骤6：构建包含正常文档图像和篡改文档图像的文档图像数据集，通过步骤1-步骤5训练出基于多模态融合的文档图像篡改检测模型，对文档图像篡改进行检测。

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