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龍圖騰網(wǎng)恭喜中國科學(xué)院自動(dòng)化研究所申請(qǐng)的專利人臉圖像鑒偽模型的訓(xùn)練方法、人臉圖像鑒偽方法和裝置獲國家發(fā)明授權(quán)專利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號(hào)為：CN119580333B 。

龍圖騰網(wǎng)通過國家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-05-02發(fā)布的發(fā)明授權(quán)授權(quán)公告中獲悉：該發(fā)明授權(quán)的專利申請(qǐng)?zhí)?專利號(hào)為：202510127478.9，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G06V40/16；該發(fā)明授權(quán)人臉圖像鑒偽模型的訓(xùn)練方法、人臉圖像鑒偽方法和裝置是由王博;趙鵬鵬;王有文;張欣怡;羅冠;胡衛(wèi)明設(shè)計(jì)研發(fā)完成，并于2025-01-27向國家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請(qǐng)。

本人臉圖像鑒偽模型的訓(xùn)練方法、人臉圖像鑒偽方法和裝置在說明書摘要公布了：本公開關(guān)于人臉圖像鑒偽模型的訓(xùn)練方法、人臉圖像鑒偽方法和裝置，包括：提取訓(xùn)練樣本圖像中多個(gè)類型的指定特征；將多個(gè)類型的指定特征進(jìn)行拼接；將指定拼接特征分別輸入多個(gè)特征提取模塊；利用每個(gè)特征提取模塊輸出的模型提取特征進(jìn)行融合；將融合特征輸入全連接層以預(yù)測訓(xùn)練樣本圖像的真?zhèn)危换谡鎸?shí)類別標(biāo)簽、預(yù)測結(jié)果和融合特征，計(jì)算損失；通過根據(jù)損失調(diào)整每個(gè)特征提取模塊的參數(shù)。這樣，通過預(yù)先從不同角度設(shè)計(jì)有針對(duì)性的指定特征，可以實(shí)現(xiàn)提高特征提取的全面性和豐富性。另外，還可以通過綜合不同特征提取模塊的優(yōu)勢來提高特征表示的魯棒性和多樣性，從而可以更好地應(yīng)對(duì)復(fù)雜和多變的鑒偽場景。

本發(fā)明授權(quán)人臉圖像鑒偽模型的訓(xùn)練方法、人臉圖像鑒偽方法和裝置在權(quán)利要求書中公布了：1.一種人臉圖像鑒偽模型的訓(xùn)練方法，其特征在于，包括：提取訓(xùn)練樣本圖像中多個(gè)類型的指定特征，其中，所述多個(gè)類型為預(yù)先設(shè)置的多個(gè)類型；將所述多個(gè)類型的指定特征進(jìn)行拼接，獲得指定拼接特征；將所述指定拼接特征分別輸入所述人臉圖像鑒偽模型所包含的多個(gè)特征提取模塊，獲得每個(gè)特征提取模塊輸出的模型提取特征；利用所述人臉圖像鑒偽模型所包含的特征融合模塊將所述每個(gè)特征提取模塊輸出的模型提取特征進(jìn)行融合，獲得融合特征；將所述融合特征輸入所述人臉圖像鑒偽模型所包含的全連接層以預(yù)測所述訓(xùn)練樣本圖像的真?zhèn)危@得預(yù)測結(jié)果；基于所述訓(xùn)練樣本圖像對(duì)應(yīng)的真實(shí)類別標(biāo)簽、所述預(yù)測結(jié)果和所述融合特征，計(jì)算損失；通過根據(jù)所述損失調(diào)整所述每個(gè)特征提取模塊的參數(shù)，以對(duì)所述人臉圖像鑒偽模型進(jìn)行訓(xùn)練；其中，所述多個(gè)類型的指定特征包含：整圖的紋理特征、局部的噪聲分布特征、原圖的信息特征；所述多個(gè)特征提取模塊包含：SwinTransform模塊、ConvNeXt模塊、Xception模塊。

如需購買、轉(zhuǎn)讓、實(shí)施、許可或投資類似專利技術(shù)，可聯(lián)系本專利的申請(qǐng)人或?qū)＠麢?quán)人中國科學(xué)院自動(dòng)化研究所，其通訊地址為：100190 北京市海淀區(qū)中關(guān)村東路95號(hào)；或者聯(lián)系龍圖騰網(wǎng)官方客服，聯(lián)系龍圖騰網(wǎng)可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網(wǎng)”。