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龙图腾网恭喜中国科学院自动化研究所;人民中科(北京)智能技术有限公司申请的专利伪造人脸鉴别方法、装置、设备和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：CN116824710B 。

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：202310587326.8，技术领域涉及：G06V40/40；该发明授权伪造人脸鉴别方法、装置、设备和存储介质是由李兵;刘雨帆;白炜铭;王坚;张朝;胡卫明设计研发完成，并于2023-05-23向国家知识产权局提交的专利申请。

本伪造人脸鉴别方法、装置、设备和存储介质在说明书摘要公布了：本发明提供一种伪造人脸鉴别方法、装置、设备和存储介质，将待鉴别图像输入人脸鉴别模型；获取人脸鉴别模型输出的待鉴别图像对应的鉴别结果；其中，人脸鉴别模型用于获取待鉴别图像的面部单元一致性特征，并基于待鉴别图像的面部单元一致性特征确定待鉴别图像对应的鉴别结果；待鉴别图像的面部单元一致性特征用于表征待鉴别图像的各面部单元相关区域之间的相关性；人脸鉴别模型是基于样本图像和样本图像对应的鉴别标签训练得到的，提升了对于未知造假方法合成的图像的鉴别效果。

本发明授权伪造人脸鉴别方法、装置、设备和存储介质在权利要求书中公布了：1.一种伪造人脸鉴别方法，其特征在于，包括：将待鉴别图像输入人脸鉴别模型；获取所述人脸鉴别模型输出的所述待鉴别图像对应的鉴别结果；其中，所述人脸鉴别模型用于获取所述待鉴别图像的面部单元一致性特征，并基于所述待鉴别图像的面部单元一致性特征确定所述待鉴别图像对应的鉴别结果；所述待鉴别图像的面部单元一致性特征用于表征所述待鉴别图像的各面部单元相关区域之间的相关性；所述人脸鉴别模型是基于样本图像和所述样本图像对应的鉴别标签训练得到的；所述人脸鉴别模型，包括：骨干网络，用于获取所述待鉴别图像的基础特征；编码网络，用于基于所述待鉴别图像的基础特征获取所述待鉴别图像的面部单元一致性特征；全连接网络，用于基于所述待鉴别图像的面部单元一致性特征获取所述待鉴别图像对应的鉴别结果；所述编码网络中包括多个级联的编码器，每个所述编码器包括：面部单元个体分支，用于基于上一编码器输出的特征获取所述待鉴别图像中每个面部单元相关区域分别对应的面部单元重要性权重向量，并基于所述面部单元重要性权重向量，对所述上一编码器输出的特征进行特征增强，得到所述上一编码器输出的特征对应的第一特征；面部单元群体分支，用于基于所述上一编码器输出的特征获取所述上一编码器输出的特征对应的第二特征；所述上一编码器输出的特征对应的第二特征用于表征所述上一编码器输出的特征中各通道的特征之间的相关性；特征聚合网络，用于对所述上一编码器输出的特征对应的第一特征和第二特征进行特征聚合，并输出聚合后的特征；所述编码网络第一个编码器的输入特征为所述骨干网络获取的所述待鉴别图像的基础特征，所述编码网络最后一个编码器的输出即为所述待鉴别图像的面部单元一致性特征。

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