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龍圖騰網恭喜山東大學申請的專利基于圖卷積與多尺度提示融合的深度偽造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：CN118941936B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-05-09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：202411427606.3，技術領域涉及：G06V20/00；該發明授權基于圖卷積與多尺度提示融合的深度偽造檢測方法及系統是由王強昌;白振華;李晶;張欣欣;尹義龍設計研發完成，并于2024-10-14向國家知識產權局提交的專利申請。

本基于圖卷積與多尺度提示融合的深度偽造檢測方法及系統在說明書摘要公布了：本發明提出了基于圖卷積與多尺度提示融合的深度偽造檢測方法及系統，涉及深度偽造檢測領域，具體方案包括：獲取待檢測的人臉圖像；將人臉圖像輸入到訓練好的檢測模型中，進行是否偽造的二分類，得到深度偽造的檢測結果；其中，所述檢測模型提取人臉圖像中的圖特征和頻率特征，利用自適應圖卷積模塊對圖特征進行圖卷積，聚集鄰居節點信息形成組令牌，利用多尺度提示融合模塊從圖特征和頻率特征中生成提示令牌；最后，將拼接后的令牌輸入到ViT中進行分類；本發明克服固定形狀補丁劃分帶來的局限性，增強模型對不同偽造模式的適應性，實現更加細粒度的RGB和頻率信息融合，從而提高深度偽造檢測的精度和泛化能力。

本發明授權基于圖卷積與多尺度提示融合的深度偽造檢測方法及系統在權利要求書中公布了：1.基于圖卷積與多尺度提示融合的深度偽造檢測方法，其特征在于，包括：獲取待檢測的人臉圖像；將人臉圖像輸入到訓練好的檢測模型中，進行是否偽造的二分類，得到深度偽造的檢測結果；其中，所述檢測模型提取人臉圖像中的圖特征和頻率特征，利用自適應圖卷積模塊對圖特征進行圖卷積，聚集鄰居節點信息形成組令牌，利用多尺度提示融合模塊從圖特征和頻率特征中生成提示令牌；最后，將組令牌、提示令牌及可學習的分類令牌拼接后的令牌輸入到ViT中進行分類；所述檢測模型包括雙分支特征提取網絡、自適應圖卷積模塊、多尺度提示融合模塊和分類模塊；所述雙分支特征提取網絡，基于CNN，提取人臉圖像中的圖特征和頻率特征；所述自適應圖卷積模塊，基于自適應構建的圖結構和圖卷積，形成組令牌；所述多尺度提示融合模塊，基于提示學習器，生成提示令牌；所述分類模塊，基于ViT，進行分類；所述自適應圖卷積模塊，包括自適應圖構建和圖聚集；所述自適應圖構建，通過圖特征的相對位置編碼和特征相似度，自適應構建圖結構；所述圖聚集，通過圖卷積聚合鄰居節點信息，得到包含豐富語義信息的組令牌；所述多尺度提示融合模塊，為每個特征設置一個提示學習器，用于定位輸入的圖特征和頻率特征的關鍵信息，并將其轉化為提示令牌；所述提示學習器是使用空間注意力和通道注意力提取關鍵信息，通過線性映射得到對應的提示令牌；所述分類模塊，是將拼接后的令牌輸入到ViT進行全局特征提取和特征融合，基于融合后的特征進行分類。

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山東大學，其通訊地址為：250000 山東省濟南市歷城區山大南路27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”。