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龍圖騰網獲悉華東交通大學申請的專利一種空頻域圖學習的自適應深度偽造人臉檢測方法及系統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：CN120356254B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-09-16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：202510845971.4，技術領域涉及：G06V40/16；該發明授權一種空頻域圖學習的自適應深度偽造人臉檢測方法及系統是由鄭蔡云;蔡體健設計研發完成，并于2025-06-24向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種空頻域圖學習的自適應深度偽造人臉檢測方法及系統在說明書摘要公布了：本發明公開了一種空頻域圖學習的自適應深度偽造人臉檢測方法及系統，該方法從視頻中隨機提取圖像幀，并截取人臉圖像，人臉圖像調整特征維度后，分別送入深度自適應小波模塊和歸一化殘差同構圖神經網絡模塊；深度自適應小波模塊提取人臉圖像的頻率特征；歸一化殘差同構圖神經網絡模塊提取人臉圖像的空域特征；使用基于門控卷積的自適應特征融合模塊對頻域特征和空域特征進行加權融合，利用門控卷積來實現類注意力引導，動態調整特征圖的通道和空間維度的權重，最終得到融合特征；使用分類器根據融合特征進行分類。本發明增強了偽造細節線索的提取能力，顯著提升了模型的檢測精度和穩定性。

本發明授權一種空頻域圖學習的自適應深度偽造人臉檢測方法及系統在權利要求書中公布了：1.一種空頻域圖學習的自適應深度偽造人臉檢測方法，其特征是，步驟如下： 步驟1：從視頻中隨機提取圖像幀，并截取人臉圖像，人臉圖像調整特征維度后，分別送入深度自適應小波模塊和歸一化殘差同構圖神經網絡模塊； 步驟2：深度自適應小波模塊提取人臉圖像不同尺度的頻率特征；歸一化殘差同構圖神經網絡模塊采用近似最近鄰算法來構造圖拓撲結構，并利用多層歸一化殘差同構圖卷積來更新節點特征，提取人臉圖像的空域特征；所述深度自適應小波模塊包括若干層2D自適應小波變換和通道注意力模塊，所述2D自適應小波變換包括一個水平提升步驟和兩個獨立的垂直提升步驟，生成四個小波變換子帶信號：水平方向低頻和垂直方向低頻分解的小波變換子帶信號LL、水平方向低頻和垂直方向高頻分解的小波變換子帶信號LH，水平方向高頻和垂直方向低頻分解的小波變換子帶信號HL和水平方向高頻和垂直方向高頻分解的小波變換子帶信號HH；每層2D自適應小波變換的輸入是上一層2D自適應小波變換的水平方向低頻和垂直方向低頻分解的小波變換子帶信號LL；將各層2D自適應小波變換分解所得的最終的所有小波變換子帶信號拼接后送入通道注意力模塊進行加權融合； 步驟3：使用基于門控卷積的自適應特征融合模塊對頻域特征和空域特征進行加權融合，利用門控卷積來實現類注意力引導，動態調整特征圖的通道和空間維度的權重，最終得到融合特征，使用分類器根據融合特征進行分類。

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華東交通大學，其通訊地址為：330013 江西省南昌市經濟技術開發區雙港東大街808號；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”。