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龙图腾网恭喜北京友坤科技有限责任公司申请的专利一种检测模型生成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：CN119273929B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-04-29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：202411794849.0，技术领域涉及：G06V10/40；该发明授权一种检测模型生成方法及系统是由张骞;王冠;刘鹏;刘文杰设计研发完成，并于2024-12-06向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种检测模型生成方法及系统在说明书摘要公布了：本申请公开了一种检测模型生成方法及系统，通过获取目标数据集，所述目标数据集包括视觉深度伪造数据和真实数据，所述视觉深度伪造数据包括对应标注的数据属性信息和伪造操作信息；对所述目标数据集进行特征提取，得到第一特征集；对所述第一特征集进行特征选择，得到第二特征集；基于第二特征集，使用预设损失函数、预设优化器和预设模型参数，结合预设策略训练得到用于检测视觉深度伪造内容的检测模型，所述预设策略用于表征在预设数量个训练周期内，模型性能提升幅度小于预设阈值时停止训练。通过对深度伪造数据的全方位特征提取与分析，并结合丰富的样本训练和针对不同应用场景的微调，实现对伪造内容的高精度检测。

本发明授权一种检测模型生成方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种检测模型生成方法，其特征在于，所述方法包括：获取目标数据集，所述目标数据集包括视觉深度伪造数据和真实数据，所述视觉深度伪造数据包括对应标注的数据属性信息和伪造操作信息；目标数据集是根据样本数据和应用场景数据作为基础构建得到的，所述视觉深度伪造数据的确定方式包括：利用深度伪造生成工具对真实数据进行伪造处理，生成包括不同类型的伪造数据；并通过调整伪造参数，生成多样化的伪造数据，所述伪造参数包括伪造程度和伪造方式；所述标注信息包括数据类型、数据场景、伪造的真实度、伪造的方式和伪造的区域；对所述目标数据集进行多方面特征提取，得到第一特征集，所述第一特征集包括基于图像特征、预设神经网络、深伪视频缺陷、深伪图像缺陷、图像数字特征和视频数字特征中至少一项，对目标数据集进行特征提取得到的结果；所述多方面特征提取包括从时域特征、空域特征、频域特征到物体运动特征、设备特征、元数据特征、视频帧率特征以及深度学习特征进行多方面特征提取；对所述第一特征集进行特征选择，得到第二特征集；基于第二特征集，使用预设损失函数、预设优化器和预设模型参数，结合预设策略训练得到用于检测视觉深度伪造内容的检测模型，所述预设策略用于表征在预设数量个训练周期内，模型性能提升幅度小于预设阈值时停止训练；所述方法还包括：根据模型性能评估结果，对模型结构和或模型参数进行调整；所述所述根据模型性能评估结果，对模型结构和或模型参数进行调整包括：调整模型的学习率、迭代次数、正则化系数，以加速训练；增加训练数据，以均衡数据样本，收集更多的数据进行训练；增加网络层数、调整卷积核大小；将多个模型的预测结果进行融合，提高模型的鲁棒性；开发自适应学习算法，使模型能够适应不断变化的伪造技术，以提高深度伪造识别模型上限；所述方法还包括：基于不同因素动态调整阈值；所述基于不同因素动态调整阈值包括：基于伪造方法调整、应用场景调整、平衡误报漏报调整、自适应阈值调整或反馈调整；基于伪造方法调整的方式包括：分析不同伪造技术产生的特征，建立阈值调整模型，依据输入数据特征动态调整阈值，对特征明显的FaceSwap伪造视频设置的阈值，高于对特征隐晦的GAN生成视频设置的阈值；基于应用场景调整的方式包括：在对准确性要求高的场景提高阈值为0.9以上，以减少误报率；在需要多捕获伪造内容的场景降低阈值设为0.5，以增加检测覆盖率；基于平衡误报漏报调整的方式包括：通过不断调整阈值，在误报率和漏报率间寻找最佳平衡点；基于自适应阈值调整的方式包括：通过监控模型检测结果、误报和漏报率，利用在线学习或强化学习技术，定期收集新检测结果，借助机器学习算法自动优化阈值设置，增强模型对不同伪造手段的检测适应性；基于依据反馈调整的方式包括：建立反馈机制，根据用户反馈或人工审核结果调整阈值；若用户反馈视频误报，则降低该类视频阈值；若反馈有伪造视频未被检测到，则提高该类视频阈值。

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北京友坤科技有限责任公司，其通讯地址为：100195 北京市海淀区东冉北街9号A幢四层B区B4028；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”。