发明专利已授权

一种基于空域频域联合去偏的通用深度伪造检测方法

📄 申请号：CN202610267472.6 📄 发布日：2026/08/10

著录项目信息

申请日

2026-03-06

公开号

CN121810669B

公开日

2026-05-15

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

G06T7_00

IPC 分类号

G06T7_00 , G06V10_44 , G06V10_764 , G06V10_82 , G06V10_80 , G06N3_096 ,

技术画像

所属领域

其他分类其他

应用场景

信息安全, 内容审核, 司法鉴定, 社交媒体管理

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摘要

本发明公开了一种基于空域频域联合去偏的通用深度伪造检测方法，包括：基于视频提取帧图像，定位到面部相关区域后对原始图像进行裁剪得到面部图像，构建一个双分支深度学习架构，并行地从面部图像中提取空域特征以及频率增强模块处理后的频域特征；在训练阶段，引入一个教师学生去偏置架构，对空域和频域双分支进行独立的、非破坏性的正则化，引导模型学习通用的伪造特征；最后，将去偏置后的多模态特征通过交叉注意力机制进行融合，并由分类器输出检测结果。本发明通过协同利用空域和频域的互补信息，并采用新颖的去偏置策略，显著提升了模型对未知来源和新型伪造技术的检测泛化能力和鲁棒性。

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

一种任意模态缺失条件下的多模态遥感图像分类方法

当前第 / 件

基于多尺度双重时序Mamba的锂电池SOH估计方法

同领域国内专利 · IPC: (G06T7_00)

G06T7_00 G06T7_10 G06T7_11 G06T7_12 G06T7_13 G06T7_136 G06T7_143 G06T7_149 G06T7_155 G06T7_168 G06T7_174 G06T7_181 G06T7_187 G06T7_194 G06T7_20 G06T7_207 G06T7_215 G06T7_223 G06T7_246 G06T7_254 G06T7_269 G06T7_277 G06T7_292 G06T7_30 G06T7_32 G06T7_33 G06T7_37 G06T7_38 G06T7_40 G06T7_41 G06T7_44 G06T7_45 G06T7_49 G06T7_50 G06T7_507 G06T7_514 G06T7_521 G06T7_55 G06T7_557 G06T7_564 G06T7_579 G06T7_593 G06T7_60 G06T7_62 G06T7_64 G06T7_66 G06T7_68 G06T7_70 G06T7_73 G06T7_77 G06T7_80 G06T7_90 覆盖52个领域

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