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龙图腾网获悉华东理工大学申请的专利实现深度伪造人脸鉴别的方法、系统、装置、处理器及其计算机可读存储介质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：CN116012958B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-17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：202310093773.8，技术领域涉及：G06V40/40；该发明授权实现深度伪造人脸鉴别的方法、系统、装置、处理器及其计算机可读存储介质是由朱煜;吴嘉辉;汪楠;李航宇;叶炯耀设计研发完成，并于2023-02-10向国家知识产权局提交的专利申请。

本实现深度伪造人脸鉴别的方法、系统、装置、处理器及其计算机可读存储介质在说明书摘要公布了：本发明涉及一种基于rPPG多尺度时空图和两阶段模型实现深度伪造人脸鉴别的方法，其中，该方法包括：1采集深度伪造人脸视频数据集，对视频进行预处理操作；2生成rPPG多尺度时空图；3构建掩码引导的局部注意力模块，进行第一阶段训练，提取单个rPPG时空图的特征；4构建基于Transformer的时域聚合模块，进行第二阶段训练，融合多个相邻时空图的综合特征；6构建分类头进行分类识别处理，并构建损失函数。本发明还涉及一种相应的系统、装置、处理器及其存储介质。采用了本发明的该方法、系统、装置、处理器及其存储介质，通过两阶段模型提取代表一个视频的多张时空图的综合特征，相较于基线模型而言，具有更好的可解释性和伪造人脸鉴别效果。

本发明授权实现深度伪造人脸鉴别的方法、系统、装置、处理器及其计算机可读存储介质在权利要求书中公布了：1.一种基于rPPG多尺度时空图和两阶段模型实现深度伪造人脸鉴别的方法，其特征在于，所述的方法包括以下步骤： 1采集深度伪造人脸视频数据集，并对视频数据进行预处理操作，得到裁剪后的人脸视频帧集合； 2根据裁剪后得到的人脸视频帧，生成rPPG多尺度时空图； 3构建掩码引导的局部注意力模块，进行第一阶段训练，提取单个rPPG时空图的特征； 4构建Transformer模块，进行第二阶段训练，融合多个相邻rPPG时空图的综合特征； 5构建分类头，对融合后的高维特征进行池化并进行分类识别处理，以得到目标图像的鉴别结果并构建总体损失函数； 所述的步骤3具体包括如下步骤： 3.1构建EfficientNet作为骨干网络，对于输入的rPPG时空图，经过骨干网络提取特征，并得到中层特征图，其中C，H，W分别代表特征图的通道数，列数和行数； 3.2构建掩码引导的局部注意力模块，以中层特征图为输入，得到注意力掩码： 其中，表示卷积运算； 3.3将所述的注意力掩码与中层特征图进行点乘处理，得到位置加权后的特征图，并以为输入进行后续网络层的特征提取； 3.4计算所述的rPPG时空图的像素级掩码标签：对于由假视频生成的rPPG时空图，找到其对应的真实rPPG时空图，进行逐像素作差得到残差时空图，再将残差时空图灰度化，进行0到1的归一化，并将其大小调整为与注意力掩码相同大小，以0.1为阈值进行二值化得到对应的像素级掩码标签； 3.5将所述的注意力掩码和对应的像素级掩码标签按照以下公式计算L1距离，作为掩码损失函数： 。

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