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龙图腾网获悉杭州市滨江区浙工大人工智能创新研究院申请的专利基于潜在空间学习的伪造视频检测方法及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：CN120198839B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-19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：202510683988.4，技术领域涉及：G06V20/40；该发明授权基于潜在空间学习的伪造视频检测方法及系统是由俞山青;刘塞;李澈;谢满德;田甜设计研发完成，并于2025-05-26向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于潜在空间学习的伪造视频检测方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于潜在空间学习的伪造视频检测方法及系统，属于多媒体取证技术领域，本发明通过三元组对比学习强化模型对真伪视频潜在分布差异的捕捉能力，结合GRU网络建模时序动态特征与3DCNN提取时空内容特征，实现视频时空域特征的联合表征，再通过注意力机制动态融合潜在空间特征与内容特征以聚焦伪造矛盾信息，并利用时间编码器的全局自注意力机制挖掘长程时序依赖关系。本发明克服了现有深度伪造检测方法泛化能力不足、时序建模薄弱、特征表达单一的问题，能够有效区分高质量伪造视频与真实视频，提升对未知伪造技术的适应性，增强时序异常和复杂伪造场景的检测鲁棒性，为深度伪造鉴别提供了解决方案。

本发明授权基于潜在空间学习的伪造视频检测方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于潜在空间学习的伪造视频检测方法，其特征在于，包括以下步骤： 所述视频数据包括真实视频和伪造视频，分别对所述真实视频和所述伪造视频进行切片处理，获得连续若干帧图像，进而对单帧图像进行人脸检测生成人脸候选框，对人脸候选框中的人脸区域裁剪获得人脸图像，处理完成获得真实视频序列和伪造视频序列； 将真实视频序列中选取的若干段视频片段作为基准样本； 将真实视频序列中除基准样本之外随机选取的若干段视频片段作为正样本； 将伪造视频序列中选取的若干段视频片段作为负样本； 基于所述基准样本、所述正样本和所述负样本构建三元组数据； 其中，所述基准样本、所述正样本和所述负样本选取的视频片段段数相同，且每段视频片段中均为相同帧数的连续帧图像； 通过编码器提取三元组数据中单帧图像的特征向量，并对相邻帧的特征向量进行差分计算，获得特征流； 将所述特征流输入GRU网络，获得时序变化特征，输出潜在空间嵌入向量； 基于时间维度和空间维度对三元组数据进行处理，获得时空内容特征； 基于注意力机制计算潜在空间嵌入向量和时空内容特征的相关性，获得注意力权重； 基于注意力权重，对潜在空间特征和时空内容特征进行融合； 将所述融合特征输入时间编码器，获得伪造概率。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人杭州市滨江区浙工大人工智能创新研究院，其通讯地址为：310056 浙江省杭州市滨江区长河街道湖西路575号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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