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龙图腾网恭喜大连理工大学申请的专利一种基于改进孪生网络用于检测篡改人脸视频和图像的方法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：CN112990031B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-04-01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：202110309489.0，技术领域涉及：G06V40/16；该发明授权一种基于改进孪生网络用于检测篡改人脸视频和图像的方法是由李育才;王波;宋增人设计研发完成，并于2021-03-23向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于改进孪生网络用于检测篡改人脸视频和图像的方法在说明书摘要公布了：一种基于改进孪生网络用于检测篡改人脸视频和图像的方法，属于计算机图像处理技术领域。技术方案：S1、预处理模块Pre‑processing，将图像的人脸区域和背景区域裁剪出来，分别得到人脸图像块和背景图像块；S2、特征提取模块Featureextraction，使用改进的孪生网络提取图像特征，得到人脸图像块和背景图像块的灰度空间特征；S3、特征对齐模块Featurealignment，使用特征拼接的方法对其灰度空间特征进行拼接，并进行分类得到预测标签Y；S4、使用投票原则修正分类,得到结果标签Yt。该方法采用改进的孪生网络，提取图像人脸区域和背景区域的特征，然后度量他们的相似度，根据相似度的高低来最终进行真伪图像的分类。同时，提出的一种投票原则来修正最后的分类结果，使得结果更加精准。

本发明授权一种基于改进孪生网络用于检测篡改人脸视频和图像的方法在权利要求书中公布了：1.一种基于改进孪生网络用于检测篡改人脸视频和图像的方法，其特征在于，S1、预处理模块Pre-processing，将图像的人脸区域和背景区域裁剪出来，分别得到人脸图像块和背景图像块；S2、特征提取模块Featureextraction，使用改造的孪生网络提取图像特征，得到人脸图像块和背景图像块的灰度空间特征；S3、特征对齐模块Featurealignment，使用特征拼接的方法对其灰度空间特征进行拼接，并进行分类得到预测标签Y；S4、使用投票原则修正分类,得到结果标签Yt；所述步骤S2中：孪生网络学习相似度度量并应用于人脸验证，通过孪生网络中改进的特征提取模块Featureextraction使得该网络学习人脸图像块和背景图像块之间的相似性，其过程如下：S21、将图像块对中的背景图像块IB和人脸图像块IF分别转换为背景图像块的灰度图IBG和人脸图像块的灰度图IFG，灰度图减少图像语义内容的影响；S22、将IBG和IFG输入到两个共享权重的Xception网络中，分别得到两组512维的背景图像块的灰度空间特征GWB和人脸图像块的灰度空间特征GWF；使用改进的孪生网络提取人脸图像块和背景图像块的特征，采用两个相同的Xception网络作为孪生网络的主干，通过端到端训练和监督学习，分别提取人脸图像块和背景图像块的特征，两个网络之间共享参数；所述步骤S3，特征对齐模块Featurealignment中，采用特征对齐的方式进行相似度的度量，将提取出的人脸图像块和背景图像块的特征拼接起来，通过三个全连接层进行最后的分类；采用特征对齐的方法进行相似度的度量，以区分它们是来自真实图像还是篡改过的图像，其方法为：在获取到图像块灰度空间的特征后，即GWB和GWF，在特征对齐模块中测量它们的相似度，将GWB和GWF连接起来，得到1024维的对齐特征，即CW，定义为：表示拼接操作，将GWB和GWF拼接得到CW，将CW输入到全连接层，三个全连接层依次有256个节点、10个节点和2个节点，得到二值预测标签Y。

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