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龙图腾网获悉东南大学申请的专利融合内容无关特征与内容相关特征的深度伪造图像检测法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：CN119559543B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-24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：202411482548.4，技术领域涉及：G06V20/40；该发明授权融合内容无关特征与内容相关特征的深度伪造图像检测法是由顾思琦;秦子涵;苌鸿;唐磊;张宇宁;谢理哲;王征;胡轶宁设计研发完成，并于2024-10-23向国家知识产权局提交的专利申请。

本融合内容无关特征与内容相关特征的深度伪造图像检测法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种融合内容无关特征与内容相关特征的深度伪造图像检测法。首先，通过高斯滤波器、Gabor滤波器和小波滤波器分别得到平滑图像、纹理图像和细节图像，融合后经特征金字塔网络处理，获得基于频率域特征的真伪概率；其次，通过反锐化掩模和DnCNN去噪模型得到差值图像和噪声图像，融合后同样经特征金字塔网络处理，获得基于空间域特征的真伪概率。频率域与空间域特征共同构成图像的内容无关特征。此外，通过ViT模型提取图像的内容相关特征，获得基于内容相关特征的真伪概率。最终，将三种真伪概率加权融合，输出图像的真伪判定结果。本发明在跨生成模型及不同数据源的伪造图像检测中表现优异，具备较强的泛化性和通用性。

本发明授权融合内容无关特征与内容相关特征的深度伪造图像检测法在权利要求书中公布了：1.一种融合内容无关特征与内容相关特征的深度伪造图像检测法，其特征在于，包括如下步骤： 步骤S1：将原始图像I分别输入高斯滤波器、Gabor滤波器和小波滤波器中，分别得到平滑图像Ismooth、纹理图像IGabor和细节图像Idetail；Ismooth、IGabor和Idetail称为图像的频率域特征，将这三种特征在通道维度上拼接得到融合后的频率域特征Ifreq；将Ifreq输入特征金字塔网络FPN中，再经过分类头处理，得到基于频率域特征的真伪概率pfreq； 步骤S2：将原始图像I输入反锐化掩模模型和DnCNN去噪模型，分别得到差值图像Isharp和噪声图像Inoise；Isharp和Inoise称为图像的空间域特征，将这两种特征在通道维度上拼接得到融合后的空间域特征Ispatial；将Ispatial输入特征金字塔网络FPN中，再经过分类头处理，得到基于空间域特征的真伪概率pspatial；将步骤S1得到的三种频率域特征和步骤S2得到的两种空间域特征统称为图像的内容无关特征； 步骤S3：将原始图像I输入预训练的视觉转换器ViT模型提取图像的内容相关特征，将视觉转换器ViT模型的原始分类头替换为全连接层，得到基于内容相关特征的真伪概率pcontent； 步骤S4：将步骤S1、S2、S3分别得到的三个真伪概率pfreq、pspatial、pcontent加权相加，得到最终的真伪概率pfinal，根据pfinal得到图像的真伪分类结果Iresult。

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