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龙图腾网获悉度小满科技(北京)有限公司申请的专利人脸伪造检测方法、装置、终端及存储介质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：CN115050066B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-21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：202210540707.6，技术领域涉及：G06V40/16；该发明授权人脸伪造检测方法、装置、终端及存储介质是由梁涛;杨青设计研发完成，并于2022-05-17向国家知识产权局提交的专利申请。

本人脸伪造检测方法、装置、终端及存储介质在说明书摘要公布了：本申请公开了一种人脸伪造检测方法、装置、终端及存储介质，方法包括：接收人脸图像；基于人脸图像和多层卷积神经网络模型，确定人脸图像对应的全局面部动作单元特征；基于人脸图像和深度可分离卷积模型，确定人脸图像对应的全局纹理特征；基于全局面部动作单元特征和全局纹理特征，确定人脸图像的真伪。本发明采用多层卷积神经网络模型学习面部动作单元特征，并对面部动作单元的共现依赖关系进行建模，得到全局面部动作单元特征，该特征可以帮助模型更全面地理解面部特征，此外，融合全局面部动作单元特征和全局纹理特征，共同进行人脸伪造检测，为人脸伪造检测模型提供良好的泛化性，提高人脸伪造检测的准确度。

本发明授权人脸伪造检测方法、装置、终端及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种人脸伪造检测方法，其特征在于，包括： 接收人脸图像； 基于所述人脸图像和多层卷积神经网络模型，确定所述人脸图像对应的全局面部动作单元特征； 基于所述人脸图像和深度可分离卷积模型，确定所述人脸图像对应的全局纹理特征； 基于所述全局面部动作单元特征和所述全局纹理特征，确定所述人脸图像的真伪； 所述基于所述人脸图像和多层卷积神经网络模型，确定所述人脸图像对应的全局面部动作单元特征，包括： 对所述人脸图像进行运动放大，得到所述人脸图像对应的运动强化图； 将所述运动强化图输入所述多层卷积神经网络模型，得到多个特征图； 基于所述多个特征图，确定所述人脸图像对应的全局面部动作单元特征； 所述基于所述多个特征图，确定所述人脸图像对应的全局面部动作单元特征，包括： 基于所述人脸图像上设置的多个面部关键点和预设候选框，确定所述多个特征图中的每个特征图对应的多个面部动作单元区域； 基于变换系数和所述每个特征图对应的多个面部动作单元区域，确定所述每个特征图对应的面部动作单元特征； 基于所述每个特征图对应的面部动作单元特征和图卷积网络模型，确定所述全局面部动作单元特征； 所述基于变换系数和所述每个特征图对应的多个面部动作单元区域，确定所述每个特征图对应的面部动作单元特征，包括： 确定所述变换系数； 利用所述变换系数和所述每个特征图对应的多个面部动作单元区域，定位所述多个面部动作单元区域中的每个面部动作单元区域，并对所述每个面部动作单元区域进行特征提取，得到所述每个面部动作单元区域对应的特征； 将所述每个面部动作单元区域对应的特征进行汇总，得到所述多个面部动作单元区域对应的特征； 将所述多个面部动作单元区域对应的特征依次经卷积计算、池化，得到所述每个特征图对应的面部动作单元特征； 全局面部动作单元特征是指整个面部所有的动作单元的特征，其中，每个面部动作单元是通过面部关键点确定的面部动作单元的中心与预设候选框匹配所获得，面部动作单元用于表征人脸中的肌肉区域。

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