发明专利已授权

一种基于局部异常的强泛化深度伪造人脸检测方法

Name: 一种基于局部异常的强泛化深度伪造人脸检测方法
Brand: 南京信息工程大学
SKU: 2022105982716
Availability: InStock

📄 申请号：CN202210598271.6 📄 发布日：2026/08/18

著录项目信息

申请日

2022-05-30

公开号

CN114926885B

公开日

2025-06-10

申请人

南京信息工程大学

法律状态

已下证

专利类型

发明

主分类号

G06V40_16

IPC 分类号

G06V40_16 , G06V10_764 , G06V10_774 , G06V10_82 , G06N3_0464 , G06N3_084 ,

技术画像

所属领域

深度伪造检测深度伪造检测人脸识别人工智能算法

应用场景

深度伪造内容检测, 人脸识别安全, 视频内容审核, 司法取证, 网络信息安全

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摘要

本发明公开了一种基于局部异常的强泛化深度伪造人脸检测方法，通过采用二阶局部异常学习模块，从人脸图像的深度特征图中挖掘局部区域的异常，实现对真伪人脸的检测。首先，该模块通过不同方向和距离将局部特征的邻域进行分解，然后利用卷积计算邻域的一阶和二阶局部异常图。采用一个局部增强模块来改善真实区域和伪造区域的局部特征间的区分度，从而确保计算局部异常的准确性。采用改进的自适应空域富模型，通过可学习的高通滤波器帮助挖掘细微的噪声特征，与局部异常分支构成双流结构。在没有像素级注释和外部合成数据的情况下，本发明使用简单的ResNet18作为骨干网络在FF++四个子数据集上的平均跨库精度达到了91.28％，97.20％，97.32％以及96.82％。

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权利要求书 (12项) 说明书附图

……

图1

图2

图3

法律状态时间线

20250610

✅ 授权

20220906

?? 实质审查的生效：

20220819

📄 公开

一种基于跨模态自适应交互的少样本工业异常检测方法

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