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龍圖騰網獲悉湖南大學申請的專利一種深度偽造人臉圖像檢測的方法及相關設備獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN116188956B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-08-22發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202310047277.9，技術領域涉及：G06V20/00；該發明授權一種深度偽造人臉圖像檢測的方法及相關設備是由王鋒;楊高波;郭睿驍設計研發完成，并于2023-01-31向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種深度偽造人臉圖像檢測的方法及相關設備在說明書摘要公布了：本發明提供了一種深度偽造人臉圖像檢測的方法及相關設備，包括：獲取真實人臉圖像集和偽造人臉圖像集構造訓練集進行特征學習，得到多維特征向量集合；對多維特征向量集合中任意兩個特征向量進行相似性計算，對訓練集生成類標簽向量集合，對其中任意兩個類標簽向量進行計算；將多維特征向量集合輸入分類網絡，得到二維概率向量集合并進行分類損失計算；然后計算總體損失并根據其通過反向傳播法對深度學習網絡進行模型訓練并更新深度學習網絡的網絡參數，直至總體損失接近于預設閾值，得到偽造人臉圖像檢測模型；將待檢測的塊狀人臉圖像輸入偽造人臉圖像檢測模型進行深度偽造人臉檢測，得到檢測結果；提高了偽造人臉圖像檢測的精度。

本發明授權一種深度偽造人臉圖像檢測的方法及相關設備在權利要求書中公布了：1.一種深度偽造人臉圖像檢測的方法，其特征在于，包括： 步驟1，獲取真實人臉圖像集和偽造人臉圖像集，所述真實人臉圖像集中的人臉圖像與所述偽造人臉圖像集中的人臉圖像一一對應； 步驟2，分別從所述真實人臉圖像集和所述偽造人臉圖像集中隨機抽取多張圖片構造訓練集，并將所述訓練集中的所有人臉圖像輸入深度學習網絡進行特征學習，得到多維特征向量集合； 步驟3，對所述多維特征向量集合中任意兩個維特征向量進行相似性計算，得到估計相似性值矩陣，對所述訓練集中的每一張人臉圖像生成與該人臉圖像對應的類標簽向量，得到類標簽向量集合，對所述類標簽向量集合中任意兩個類標簽向量進行計算得到真實相似性值矩陣，通過對所述估計相似性值矩陣與所述真實相似性值矩陣進行計算，得到總體相似性損失值； 步驟4，將所述多維特征向量集合輸入分類網絡，得到二維概率向量集合，通過交叉熵損失函數對所述二維概率向量集合與所述類標簽向量進行分類損失計算，得到多個分類損失值，并將多個分類損失值進行求和，得到總體分類損失值；所述二維概率向量集合中的二維概率向量與特征向量一一對應； 步驟5，將所述總體相似性損失值與平衡因子相乘，得到的乘積與所述總體分類損失值相加的和作為總體損失，并根據所述總體損失，通過反向傳播法對所述深度學習網絡進行模型訓練并更新所述深度學習網絡的網絡參數，直至所述總體損失接近于預設閾值，得到偽造人臉圖像檢測模型； 步驟6，將待檢測的塊狀人臉圖像輸入所述偽造人臉圖像檢測模型進行深度偽造人臉檢測，得到檢測結果。

如需購買、轉讓、實施、許可或投資類似專利技術，可聯系本專利的申請人或專利權人湖南大學，其通訊地址為：410000 湖南省長沙市岳麓區麓山南路麓山門；或者聯系龍圖騰網官方客服，聯系龍圖騰網可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網”。