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龍圖騰網恭喜大連理工大學申請的專利一種基于改進孿生網絡用于檢測篡改人臉視頻和圖像的方法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：CN112990031B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-04-01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：202110309489.0，技術領域涉及：G06V40/16；該發明授權一種基于改進孿生網絡用于檢測篡改人臉視頻和圖像的方法是由李育才;王波;宋增人設計研發完成，并于2021-03-23向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種基于改進孿生網絡用于檢測篡改人臉視頻和圖像的方法在說明書摘要公布了：一種基于改進孿生網絡用于檢測篡改人臉視頻和圖像的方法，屬于計算機圖像處理技術領域。技術方案：S1、預處理模塊Pre?processing，將圖像的人臉區域和背景區域裁剪出來，分別得到人臉圖像塊和背景圖像塊；S2、特征提取模塊Featureextraction，使用改進的孿生網絡提取圖像特征，得到人臉圖像塊和背景圖像塊的灰度空間特征；S3、特征對齊模塊Featurealignment，使用特征拼接的方法對其灰度空間特征進行拼接，并進行分類得到預測標簽Y；S4、使用投票原則修正分類,得到結果標簽Yt。該方法采用改進的孿生網絡，提取圖像人臉區域和背景區域的特征，然后度量他們的相似度，根據相似度的高低來最終進行真偽圖像的分類。同時，提出的一種投票原則來修正最后的分類結果，使得結果更加精準。

本發明授權一種基于改進孿生網絡用于檢測篡改人臉視頻和圖像的方法在權利要求書中公布了：1.一種基于改進孿生網絡用于檢測篡改人臉視頻和圖像的方法，其特征在于，S1、預處理模塊Pre-processing，將圖像的人臉區域和背景區域裁剪出來，分別得到人臉圖像塊和背景圖像塊；S2、特征提取模塊Featureextraction，使用改造的孿生網絡提取圖像特征，得到人臉圖像塊和背景圖像塊的灰度空間特征；S3、特征對齊模塊Featurealignment，使用特征拼接的方法對其灰度空間特征進行拼接，并進行分類得到預測標簽Y；S4、使用投票原則修正分類,得到結果標簽Yt；所述步驟S2中：孿生網絡學習相似度度量并應用于人臉驗證，通過孿生網絡中改進的特征提取模塊Featureextraction使得該網絡學習人臉圖像塊和背景圖像塊之間的相似性，其過程如下：S21、將圖像塊對中的背景圖像塊IB和人臉圖像塊IF分別轉換為背景圖像塊的灰度圖IBG和人臉圖像塊的灰度圖IFG，灰度圖減少圖像語義內容的影響；S22、將IBG和IFG輸入到兩個共享權重的Xception網絡中，分別得到兩組512維的背景圖像塊的灰度空間特征GWB和人臉圖像塊的灰度空間特征GWF；使用改進的孿生網絡提取人臉圖像塊和背景圖像塊的特征，采用兩個相同的Xception網絡作為孿生網絡的主干，通過端到端訓練和監督學習，分別提取人臉圖像塊和背景圖像塊的特征，兩個網絡之間共享參數；所述步驟S3，特征對齊模塊Featurealignment中，采用特征對齊的方式進行相似度的度量，將提取出的人臉圖像塊和背景圖像塊的特征拼接起來，通過三個全連接層進行最后的分類；采用特征對齊的方法進行相似度的度量，以區分它們是來自真實圖像還是篡改過的圖像，其方法為：在獲取到圖像塊灰度空間的特征后，即GWB和GWF，在特征對齊模塊中測量它們的相似度，將GWB和GWF連接起來，得到1024維的對齊特征，即CW，定義為：表示拼接操作，將GWB和GWF拼接得到CW，將CW輸入到全連接層，三個全連接層依次有256個節點、10個節點和2個節點，得到二值預測標簽Y。

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大連理工大學，其通訊地址為：116023 遼寧省大連市甘井子區凌工路2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”。