厦门市美亚柏科信息股份有限公司洪雅婷获国家专利权
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龙图腾网获悉厦门市美亚柏科信息股份有限公司申请的专利一种基于细粒度特征的深度伪造图像检测方法和系统获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN115690501B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-21发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202211357962.3，技术领域涉及：G06V10/764；该发明授权一种基于细粒度特征的深度伪造图像检测方法和系统是由洪雅婷;吴俊毅;陈绍东;梁素敏;李彤馨;滕凯文设计研发完成，并于2022-11-01向国家知识产权局提交的专利申请。
本一种基于细粒度特征的深度伪造图像检测方法和系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于细粒度特征的深度伪造图像检测方法和系统，包括利用图像检测的主干网络提取特征，主干网络包括四个残差卷积块；对提取到的全局特征沿水平分成若干块，构建细粒度特征，并将细粒度特征用于引导残差卷积块的输出特征，利用损失函数约束；将细粒度特征和全局特征通过池化，并对池化输出的特征通过分类损失进行约束训练。本发明在并不需要涉及复杂的注意力机制模块，也不引入额外的训练参数，就可以增加使得模型获取到更鲁棒的特征，跨域的深度伪造检测准确率有显著的提升。
本发明授权一种基于细粒度特征的深度伪造图像检测方法和系统在权利要求书中公布了：1.一种基于细粒度特征的深度伪造图像检测方法，其特征在于，包括： S1：利用图像检测的主干网络提取特征，所述主干网络包括四个残差卷积块；所述主干网络为ResNet50网络，所述ResNet50网络包括Stage1、Stage2、Stage3和Stage4四个提取特征的阶段，所述Stage4后获得特征,其特征提取表达式如下：，其中，代表主干网络ResNet50，代表输入图像，代表残差卷积块的参数； S2：对提取到的全局特征沿水平分成若干块，构建细粒度特征，并将所述细粒度特征用于引导所述残差卷积块的输出特征，利用损失函数约束；输入图像为，所述S2具体包括，将所述S1得到的特征沿着水平分成7份，编号为，，得到的特征大小为，将的特征构建为第一个细粒度特征,的特征构建为第二个细粒度特征,的特征构建为第三个细粒度特征，为全局特征； S3：将所述细粒度特征和所述全局特征通过池化，并对池化输出的特征通过分类损失进行约束训练。
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2、报告中的分析和结论仅反映本公司于发布本报告当日的职业理解，仅供参考使用，不能作为本公司承担任何法律责任的依据或者凭证。
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