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龙图腾网获悉齐鲁工业大学(山东省科学院)申请的专利基于双层混合模型的多特征融合PRNU提取方法和装置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：CN116977657B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-19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：202310948822.1，技术领域涉及：G06V10/40；该发明授权基于双层混合模型的多特征融合PRNU提取方法和装置是由李健;赵正忠;马宾;王春鹏;吴晓明设计研发完成，并于2023-07-31向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于双层混合模型的多特征融合PRNU提取方法和装置在说明书摘要公布了：本发明属于PRNU提取领域，提供了一种基于双层混合模型的多特征融合PRNU提取方法和装置。该方法包括，基于待溯源图像，采用双层混合模型，得到噪声特征图；计算噪声特征图的PRNU与相机的参考PRNU的相关性，以确定该待溯源图像是否是该相机所拍摄的；其中，所述采用双层混合模型的过程包括：基于待溯源图像，分别采用第一特征提取网络和第二特征提取网络，得到第一特征图和第二特征图；将第一特征图和第二特征图进行融合，得到第一融合特征图；对第一融合特征图进行增强和压缩后，与待溯源图像进行融合，得到第二融合特征图；对第二融合特征图进行增强和压缩后，得到噪声特征图。

本发明授权基于双层混合模型的多特征融合PRNU提取方法和装置在权利要求书中公布了：1.基于双层混合模型的多特征融合PRNU提取方法，其特征在于，包括： 获取待溯源图像； 基于待溯源图像，采用双层混合模型，得到噪声特征图； 计算噪声特征图的PRNU与相机的参考PRNU的相关性，以确定该待溯源图像是否是该相机所拍摄的； 其中，所述采用双层混合模型的过程包括：基于待溯源图像，分别采用第一特征提取网络和第二特征提取网络，得到第一特征图和第二特征图；将第一特征图和第二特征图进行融合，得到第一融合特征图；对第一融合特征图进行增强和压缩后，与待溯源图像进行融合，得到第二融合特征图；对第二融合特征图进行增强和压缩后，得到噪声特征图；所述第一特征提取网络的至少一层卷积层采用扩张因子至少为2的相邻注意力机制； 所述第一特征提取网络的第一层卷积层采用可变形卷积网络，第五层、第九层、第十二层采用扩张因子至少为2的相邻注意力机制； 所述相邻注意力机制通过将自注意力运算定位到窗口内的相邻像素得到； 所述第二特征提取网络采用神经网络和Transformers注意力机制的混合网络。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人齐鲁工业大学(山东省科学院)，其通讯地址为：250353 山东省济南市长清区大学路3501号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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