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龙图腾网获悉中山大学申请的专利一种深度伪造人脸图像的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：CN119625804B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-14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：202411675883.6，技术领域涉及：G06V40/16；该发明授权一种深度伪造人脸图像的检测方法和系统是由陈奕璇;马大旺;马瑞泽;王庄映;黄方军设计研发完成，并于2024-11-22向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种深度伪造人脸图像的检测方法和系统在说明书摘要公布了：本发明提供一种深度伪造人脸图像的检测方法及系统，包括构建人脸图像数据集和深度伪造图像检测模型，包括路由器Router、专家模型和Transformer模块；采用人脸图像数据集对路由器Router、专家模型和Transformer模块进行联合训练；将待检测的人脸图像输入训练好的深度伪造图像检测模型，得到待检测人脸图像是否为深度伪造图像的概率。本发明增强深度伪造检测的鲁棒性和泛化能力，解决现有方法在面对多样化伪造技术和对抗性扰动时的弱点，尤其是针对复杂的传播场景和对抗因素多的环境；通过结合多专家模型和Transformer模块提高了检测的准确性和鲁棒性，提高了模型对不同类型伪造的泛化能力和适应性。

本发明授权一种深度伪造人脸图像的检测方法和系统在权利要求书中公布了：1.一种深度伪造人脸图像的检测方法，其特征在于，包括以下步骤： S1、构建人脸图像数据集； S2、构建深度伪造图像检测模型，所述的深度伪造图像检测模型包括路由器Router、专家模型和Transformer模块； S3、采用人脸图像数据集对路由器Router、专家模型和Transformer模块进行联合训练；具体包括如下步骤： S31、初始化路由器Router和专家模型的预训练权重，冻结专家模型的底层权重，仅对路由器Router和Transformer模块进行独立训练； S32、进入联合训练模式，同时更新路由器Router和Transformer模块的权重，根据需要微调或同步更新专家模型的高层权重； S33、根据验证集表现，调整学习率或权重更新策略，以使Router、专家模型、Transformer模块各自的特征提取和二分类能力最佳； S4、将待检测的人脸图像输入训练好的深度伪造图像检测模型，得到待检测人脸图像是否为深度伪造图像的概率；具体包括如下步骤： S41、使用训练好的路由器Router提取待检测人脸图像的高级特征；通过MobileNetV2模型输出n维权重向量作为不同专家的权重； S42、使用训练好的n个CNN模型作为专家模型，并且通过每个专家模型根据待检测人脸图像生成一张相应的特征图； S43、通过将路由器Router输出的n维权重向量和n个专家模型输出的特征图加权求和，得到一张混合特征图； S44、通过将混合特征图展平成一个特征向量，并通过训练好的Transformer模块捕捉特征向量间的依赖关系；通过自我注意力机制对特征向量进行二分类，最终得到待检测人脸图像是否为深度伪造图像的概率。

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