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龙图腾网获悉杭州电子科技大学申请的专利基于弱监督学习的深度伪造人脸视频帧级定位方法及系统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：CN121545233B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-24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：202610070445.X，技术领域涉及：G06V40/40；该发明授权基于弱监督学习的深度伪造人脸视频帧级定位方法及系统是由乔通;胡杰;李壮设计研发完成，并于2026-01-20向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于弱监督学习的深度伪造人脸视频帧级定位方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了基于弱监督学习的深度伪造人脸视频帧级定位方法及系统，该方法首先以视频为单位构建训练集，并对帧级样本进行数据增强，生成增强视图对。其次将增强视图对拼接输入深度伪造检测模型，获取生成融合增强的帧级特征。然后构建类内对比学习损失、时序一致性约束损失以及帧权重损失，基于融合增强的帧级特征联合优化训练深度伪造检测模型。最后将待检测视频输入深度伪造检测模型输出帧级置信度，判定视频是否为伪造视频，并实现帧级伪造定位。本发明有效实现视频级检测与帧级定位，同时缓解部分伪造视频中标签噪声的影响，提升系统泛化性与鲁棒性。

本发明授权基于弱监督学习的深度伪造人脸视频帧级定位方法及系统在权利要求书中公布了：1.基于弱监督学习的深度伪造人脸视频帧级定位方法，其特征在于，包括如下步骤： 步骤1、以视频为单位构建训练集，并对帧级样本进行数据增强，生成增强视图对； 所述以视频为单位构建训练集具体实现为：以视频为单位构建训练集，将包含人脸的原始视频裁剪为帧级样本，原始视频包含真实视频与伪造视频，每个视频对应一个包，包内的每帧样本对应一个示例，其中真实视频包内所有帧均为真实帧，统一标注为真实标签；伪造视频包内的帧样本同时包含被篡改的伪造帧与未被篡改的真实帧，将该包内所有帧统一标记为伪造标签； 步骤2、将增强视图对拼接输入深度伪造检测模型，并获取生成融合增强的帧级特征； 步骤3、基于融合增强的帧级特征，构建类内对比学习损失、时序一致性约束损失以及帧权重损失，联合优化训练深度伪造检测模型； 所述帧权重损失，根据伪造标签对应的帧与真实样本聚类所得到的原型特征的余弦相似度，将余弦相似度作为帧权重，进行类内对比学习损失加权； 步骤4、训练完成后，将待检测视频输入深度伪造检测模型输出帧级置信度，判定视频是否为伪造视频，并实现帧级伪造定位。

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杭州电子科技大学，其通讯地址为：310018 浙江省杭州市钱塘区白杨街道2号大街1158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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