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龍圖騰網恭喜成都信息工程大學申請的專利基于空頻特征集成和動態邊緣優化的深度偽造檢測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：CN119785193B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-05-20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：202510282109.7，技術領域涉及：G06V20/00；該發明授權基于空頻特征集成和動態邊緣優化的深度偽造檢測方法是由李孝杰;寇毅;黎鵬;楊善敏;史滄紅;馬洪江;吳錫;周激流設計研發完成，并于2025-03-11向國家知識產權局提交的專利申請。

本基于空頻特征集成和動態邊緣優化的深度偽造檢測方法在說明書摘要公布了：本發明公開了提出一種基于空頻特征集成和動態邊緣優化的深度偽造檢測方法，通過空間?頻率特征集成模塊和真實性感知邊界損失函數顯著提升了偽造內容的檢測準確性和魯棒性。本發明有效地結合了圖像的空間域和頻率域特征，使得模型能夠更全面地識別偽造圖像中的細微差別。此外，真實性感知邊界損失函數通過動態調整邊界，成功應對了類別不平衡問題，尤其在真實圖像樣本稀缺的情況下，顯著提高了分類性能。本發明在多個具有挑戰性的數據集上進行的實驗驗證了方法的有效性。

本發明授權基于空頻特征集成和動態邊緣優化的深度偽造檢測方法在權利要求書中公布了：1.基于空頻特征集成和動態邊緣優化的深度偽造檢測方法，其特征在于，包括以下步驟：S1、獲取深度偽造檢測所需的數據集，并將數據集劃分為訓練集與測試集；S2、分別對訓練集與測試集進行預處理和數據增強處理，得到處理后的訓練集與測試集；S3、構建并初始化基于空間頻率特征集成和動態邊緣優化的深度偽造檢測網絡；S4、將處理后的訓練集輸入深度偽造檢測網絡中，對深度偽造檢測網絡進行訓練，得到深度偽造檢測網絡的輸出概率；S5、基于深度偽造檢測網絡的輸出概率構建真實性感知邊界損失函數，并根據真實性感知邊界損失函數優化深度偽造檢測網絡；S6、重復迭代執行步驟S4~S5直至達到預設迭代次數，每次迭代結束時將處理后的測試集輸入訓練后的深度偽造檢測網絡進行測試，并計算當前深度偽造檢測網絡的測試指標；S7、將處理后的測試集輸入測試指標值最高的深度偽造檢測網絡，輸出得到深度偽造檢測結果；所述步驟S4包括以下分步驟：S41、將處理后的訓練集輸入空間-頻率特征集成模塊SFFI，融合圖像的空間域和頻率域特征，輸出得到空頻融合特征圖；S42、將空頻融合特征圖輸入預訓練的Xception網絡進行深入特征提取，輸出得到精細特征圖；S43、將精細特征圖輸入全連接層進行處理，得到深度偽造檢測網絡的輸出概率；所述步驟S41包括以下分步驟：S411、將處理后的訓練集輸入空間-頻率特征集成模塊SFFI，對輸入圖像的三個通道進行逐像素均值計算，得到單通道的灰度圖；S412、對灰度圖進行快速傅里葉變換，得到頻譜圖；S413、對頻譜圖進行頻率域偏移和幅度計算，并采用對數變換壓縮頻譜圖的動態范圍，得到壓縮后的頻譜圖；S414、對壓縮后的頻譜圖進行歸一化處理，得到歸一化頻譜圖；S415、將歸一化頻譜圖與輸入圖像按通道維度進行拼接，得到空頻融合特征圖。

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成都信息工程大學，其通訊地址為：610225 四川省成都市西南航空港經濟開發區學府路1段24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”。