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龙图腾网获悉长沙理工大学申请的专利基于双分支卷积抑制纹理网络的人脸伪造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：CN116844242B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-16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：202310293515.4，技术领域涉及：G06V40/40；该发明授权基于双分支卷积抑制纹理网络的人脸伪造检测方法及系统是由章登勇;黎岱杰;李峰;宫蓉蓉设计研发完成，并于2023-03-23向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于双分支卷积抑制纹理网络的人脸伪造检测方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于双分支卷积抑制纹理网络的人脸伪造检测方法及系统，本方法将待预测人脸图像输入至双分支卷积抑制纹理网络进行人脸伪造检测，获得人脸伪造检测结果；其中进行人脸伪造检测包括：将第一纹理抑制特征图和第二纹理抑制特征图相加，获得第一支路的第一特征图；将纹理抑制注意力特征图和第二支路的特征图进行元素相乘，获得第二支路的第一特征图；将第一支路的特征和第二支路的特征输入至跨流融合模块中进行不同维度的特征融合，获得第一支路的融合特征和第二支路的融合特征；将每个维度上的融合特征进行整平操作和拼接操作后输入至全连接层，获得人脸伪造检测结果。本发明能够提高模型的泛化性能，提高人脸伪造检测的准确度。

本发明授权基于双分支卷积抑制纹理网络的人脸伪造检测方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于双分支卷积抑制纹理网络的人脸伪造检测方法，其特征在于，所述基于双分支卷积抑制纹理网络的人脸伪造检测方法包括： 获取待预测人脸图像； 构建包含纹理抑制模块卷积、跨流交互模块和跨流融合模块的双分支卷积抑制纹理网络； 将所述待预测人脸图像输入至所述双分支卷积抑制纹理网络进行人脸伪造检测，获得人脸伪造检测结果；其中所述双分支卷积抑制纹理网络进行人脸伪造检测包括： 将所述待预测人脸图像输入至所述纹理抑制模块卷积中进行特征提取，获得第一纹理抑制特征图； 将所述待预测人脸图像经过卷积层，获得第二支路的特征图，将所述第二支路的特征图输入至所述跨流交互模块中的纹理抑制模块进行特征提取，获得第二纹理抑制特征图，并将所述第一纹理抑制特征图和所述第二纹理抑制特征图相加，获得所述双分支卷积抑制纹理网络第一支路的第一特征图； 将所述第一支路的第一特征图输入至所述跨流交互模块中的纹理抑制特征注意进行特征提取，获得纹理抑制注意力特征图，并将所述纹理抑制注意力特征图和所述第二支路的特征图进行元素相乘，获得所述双分支卷积抑制纹理网络第二支路的第一特征图； 从所述第一支路的第一特征图中提取特征，获得所述第一支路的特征；从所述第二支路的第一特征图中提取特征，获得所述第二支路的特征； 将所述第一支路的特征和所述第二支路的特征输入至所述跨流融合模块中进行不同维度的特征融合，获得第一支路的融合特征和第二支路的融合特征； 将每个维度上的融合特征进行整平操作和拼接操作，获得一维向量，并将所述一维向量输入至全连接层进行人脸伪造检测，获得人脸伪造检测结果。

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