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龙图腾网获悉电子科技大学申请的专利基于深度神经网络的数字知识产权比对检测方法与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：CN119600514B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-21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：202411738132.4，技术领域涉及：G06V20/40；该发明授权基于深度神经网络的数字知识产权比对检测方法与系统是由李姿影;左雅睿;蔡昊洋;韩丰行;徐佳琪;汪玲设计研发完成，并于2024-11-29向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于深度神经网络的数字知识产权比对检测方法与系统在说明书摘要公布了：本发明提供一种基于深度神经网络的数字知识产权比对检测方法与系统，人机交互界面用于实现数字知识产权比对检测类型接收步骤，人脸相似度检测步骤、图像篡改检测步骤、人像类视频相似度检测步骤和音频类视频相似度检测步骤用处理器完成。人脸特征提取模型为facenet神经网络模型；异常特征提取模型为VGG网络模型。本发明将视频内容风格和特征与人脸特征、音频特征分别结合进行视频相似性分析，能够从多个维度分析视频相似性，具有灵活、高性能、结构简单、实用性强的优点；与此同时，本发明将图像、视频的相似性检测集成为一个GUI应用，集成程度高、更为简便实用。

本发明授权基于深度神经网络的数字知识产权比对检测方法与系统在权利要求书中公布了：1.基于深度神经网络的数字知识产权比对检测方法，其特征在于，包括步骤： 数字知识产权比对检测类型接收步骤：当接收到人脸相似度检测指令时，触发人脸相似度检测步骤；当接收到图像篡改检测指令时，触发图像篡改检测步骤；当接收到人像类视频相似度检测指令时，触发人像类视频相似度检测步骤；当接收到音频类视频相似度检测指令时，触发音频类视频相似度检测步骤； 人脸相似度检测步骤：接收输入的待比对人脸图像组，利用面部检测和裁剪技术定位并裁剪出待比对人脸图像组中图片中的人脸区域，使用预训练的人脸特征提取模型提取待比对人脸图像组中两个人脸区域对应的人脸特征向量组，得到人脸特征向量组中两个人脸特征向量的人脸相似度，将人脸相似度与相似度阈值进行比较后输出相似度比对结果； 图像篡改检测步骤：接收输入的待检测图片，对待检测图片进行预处理后，采用预训练的异常特征提取模型提取待检测图片中的异常特征，再通过异常特征进行分析处理得到待测图片中每个像素点的异常评分，将异常评分大于预设异常值判断为被篡改像素点，完成对篡改点的定位； 人像类视频相似度检测步骤：接收输入的两个待比对视频文件，分别对待比对视频文件抽取视频帧，之后，一方面，分别对两个视频文件的视频帧再进行包含人物面部的关键帧的抽取形成待比对人脸图像组，并在包含人物面部的关键帧中利用面部检测和裁剪技术定位并裁剪出待比对人脸图像组中图片中的人脸区域，利用预训练的人脸特征提取模型提取人脸特征向量，并通过孤立森林算法剔除异常数据后得到最终的两个待比对视频文件的人脸特征向量组；另一方面，利用视频特征提取模型分别对两个视频文件的视频帧提取视频内容特征向量组；使用余弦相似度衡量两个待比对视频文件的人脸特征向量组得到人脸余弦相似度矩阵，使用余弦相似度衡量两个待比对视频文件的视频内容特征向量组得到视频内容余弦相似度矩阵，结合人脸余弦相似度矩阵和视频内容余弦相似度矩阵输出最终的视频相似度； 音频类视频相似度检测步骤：接收输入的两个待比对视频文件，分别对待比对视频文件抽取视频帧，之后，一方面，利用视频特征提取模型分别对两个视频文件的视频帧提取视频内容特征向量；另一方面，提取视频帧中的音频信息中的梅尔频率倒谱系数MFCC作为音频特征；使用欧氏距离衡量两个待比对视频文件的视频内容特征向量组得到图像相似度，使用余弦相似度衡量两个待比对视频文件的音频特征得到音频相似度，结合图像相似度和音频相似度输出最终的视频相似度。

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