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龙图腾网恭喜长沙理工大学申请的专利基于MesoNet和LSTM的面部视频篡改检测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：CN114708635B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-04-18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：202210331682.9，技术领域涉及：G06V40/16；该发明授权基于MesoNet和LSTM的面部视频篡改检测方法是由章登勇;吴鹏杰;李峰;彭建;蒲怀建设计研发完成，并于2022-03-31向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于MesoNet和LSTM的面部视频篡改检测方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于MesoNet和LSTM的面部视频篡改检测方法，通过改进的MesoNet网络提取帧图像的特征并进行分类；将提取的特征、分类结果与预设权重组合成新参数，将所有帧图像的新参数输入LSTM网络，使LSTM网络对帧图像自适应加权，处理目标视频中不同质量帧图像对目标视频的检测影响，提高对目标视频篡改检测精度的可靠性；将帧图像级别的篡改检测与视频级别的篡改检测分开评估，LSTM网络加强了时域特征在视频取证检测中的作用，也避免了参数后传过程对帧图像级的改进的MesoNet网络参数影响；而且改进的MesoNet网络具有比较少的网络层数和参数，可提高特征学习速度，还能增强其面部特征表述能力。

本发明授权基于MesoNet和LSTM的面部视频篡改检测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于MesoNet和LSTM的面部视频篡改检测方法，其特征在于，包括如下步骤：从目标视频中筛选出多张包含人脸面部区域的帧图像；构建改进的MesoNet网络，所述改进的MesoNet网络包括依次连接的前三层子网络和两个并列设置的第四层子网络，两个所述第四层子网络均包括依次连接的卷积层、标准化层以及池化层，其中一个所述第四层子网络的池化层的核大小为2*2，另一个所述第四层子网络的池化层的核大小为4*4；将所述帧图像输入至所述改进的MesoNet网络，得到所述改进的MesoNet网络输出所述帧图像的特征向量以及分类结果；根据预设的自适应权重、所述帧图像的特征向量和分类结果计算得到所述帧图像的重组向量；将所有所述帧图像的所述重组向量输入至LSTM网络，得到所述LSTM网络输出所述目标视频的篡改检测结果；所述改进的MesoNet网络中的第一层子网络至第三层子网络均包括依次连接的卷积层、标准化层以及池化层，其中所述第一层子网络的卷积核为3*3，池化层的核大小为2*2；所述第二层子网络的卷积核为3*3，池化层的核大小为2*2；所述第三层子网络的卷积核为5*5，池化层的核大小为2*2；两个所述第四层子网络的卷积核均为5*5；所述根据预设的自适应权重、所述帧图像的特征向量和分类结果计算得到所述帧图像的重组向量包括： 其中，所述表示第张帧图像的重组向量，所述表示预设的第张帧图像的自适应权重，所述表示第张帧图像的特征向量，所述表示第张帧图像的分类结果。

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