北京海鑫智圣技术有限公司彭明莎获国家专利权
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龙图腾网获悉北京海鑫智圣技术有限公司申请的专利HSIC特征对齐的深度伪造检测方法及装置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：CN121305654B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-17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：202511883621.3，技术领域涉及：G06F16/55；该发明授权HSIC特征对齐的深度伪造检测方法及装置是由彭明莎;王贤良;孟凡军设计研发完成，并于2025-12-15向国家知识产权局提交的专利申请。
本HSIC特征对齐的深度伪造检测方法及装置在说明书摘要公布了：本申请实施例提供一种HSIC特征对齐的深度伪造检测方法及装置，通过创新性地设计多模式增广策略，通过质量退化和特征提取，实现数据的有效扩充。构建特征对齐体系，结合独立性准则和联合损失，建立可靠的训练机制。引入置信评估，通过概率分析和分值转化，确保检测的准确性。该方法有效解决了传统技术在数据增广、特征对齐和检测评估等方面的不足，为深度伪造识别提供了技术保障。
本发明授权HSIC特征对齐的深度伪造检测方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种HSIC特征对齐的深度伪造检测方法，其特征在于，所述方法包括： 采集原始图像数据，基于图像质量退化算法对所述原始图像数据进行多模式增广处理，生成增广图像，将所述原始图像与增广图像配对构建训练样本集，将所述训练样本集输入特征提取网络，从所述特征提取网络的中间卷积层提取原始特征与增广特征，将所述原始特征与增广特征展平为特征向量，构建包含特征向量与图像标签的训练数据矩阵； 计算所述特征向量的格拉姆矩阵，构建中心矩阵，基于核函数计算所述原始特征与增广特征的希尔伯特-施密特独立性准则值，将所述独立性准则值作为正则化损失，计算图像分类的交叉熵损失，将所述正则化损失与交叉熵损失按权重系数组合为联合损失函数，基于所述联合损失函数对特征提取网络进行参数迭代优化，生成深度伪造检测模型； 读取待检测图像，将所述待检测图像输入深度伪造检测模型，提取图像特征向量，计算图像真伪概率分布，将所述概率分布转化为置信度分值，根据所述置信度分值生成检测报告。
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2、报告中的分析和结论仅反映本公司于发布本报告当日的职业理解，仅供参考使用，不能作为本公司承担任何法律责任的依据或者凭证。
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