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龙图腾网获悉中国人民解放军战略支援部队信息工程大学申请的专利对抗条件下的深度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：CN115410118B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-28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：202210961313.8，技术领域涉及：G06V20/40；该发明授权对抗条件下的深度伪造视频检测方法及系统是由李邵梅;吉立新;马欣;黄瑞阳;高超;张建朋;雷娟娟;郭康设计研发完成，并于2022-08-11向国家知识产权局提交的专利申请。

本对抗条件下的深度伪造视频检测方法及系统在说明书摘要公布了：本发明属于多媒体信息处理技术领域，特别涉及一种对抗条件下的深度伪造视频检测方法及系统，首先，构建深度伪造视频检测模型集合并进行模型训练，其中，深度伪造视频检测模型集合中至少包含3个用于分别对输入视频进行真伪检测的神经网络结构模型；然后，利用训练后的深度伪造视频检测模型集合对待检测视频进行真伪检测，并针对集合中每个模型的真伪检测输出，采用大数胜出原则进行集中判决，以确定最终真伪检测结果。本发明针对伪造生成者通过对抗样本等技术添加扰动来干扰深度伪造视频检测、影响检测精度等的难题，基于多模型检测来提高对伪造视频检测的鲁棒性，提升视频鉴伪精度，便于实际场景应用。

本发明授权对抗条件下的深度伪造视频检测方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种对抗条件下的深度伪造视频检测方法，其特征在于，包含如下内容： 构建深度伪造视频检测模型集合并进行模型训练，其中，深度伪造视频检测模型集合中至少包含3个用于分别对输入视频进行真伪检测的神经网络结构模型； 利用训练后的深度伪造视频检测模型集合对待检测视频进行真伪检测，并针对集合中每个模型的真伪检测输出，采用大数胜出原则进行集中判决，以确定最终真伪检测结果； 其中，利用集合中的神经网络结构模型进行真伪检测中，首先，针对待输入的视频数据，对其进行N种变体，N为自然数；然后，将待输入的视频数据和其N种变体分别送入神经网络结构模型中进行检测，并获取检测输出序列；最后，根据检测输出序列，通过预设门限进行综合判决来确定该神经网络结构模型的最终输出； 且通过预设门限进行综合判决中，设置真伪门限值T1、T2、T3，且T1＞T2＞T3，若输入视频数据对应的检测输出序列元素大于T1，则判定该输入视频数据为伪造视频，若输入视频数据对应的检测输出序列元素小于T1且大于T2，则计算输入视频数据对应的检测输出序列元素与检测输出序列中其他元素之间的差值绝对值，计算的差值绝对值中最大值，若该最大值大于T3，则判定为伪造视频，若输入视频数据对应的检测输出序列元素小于T2，则判定该输入视频数据为真实视频。

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