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龙图腾网恭喜山东大学申请的专利基于图卷积与多尺度提示融合的深度伪造检测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：CN118941936B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-09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：202411427606.3，技术领域涉及：G06V20/00；该发明授权基于图卷积与多尺度提示融合的深度伪造检测方法及系统是由王强昌;白振华;李晶;张欣欣;尹义龙设计研发完成，并于2024-10-14向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于图卷积与多尺度提示融合的深度伪造检测方法及系统在说明书摘要公布了：本发明提出了基于图卷积与多尺度提示融合的深度伪造检测方法及系统，涉及深度伪造检测领域，具体方案包括：获取待检测的人脸图像；将人脸图像输入到训练好的检测模型中，进行是否伪造的二分类，得到深度伪造的检测结果；其中，所述检测模型提取人脸图像中的图特征和频率特征，利用自适应图卷积模块对图特征进行图卷积，聚集邻居节点信息形成组令牌，利用多尺度提示融合模块从图特征和频率特征中生成提示令牌；最后，将拼接后的令牌输入到ViT中进行分类；本发明克服固定形状补丁划分带来的局限性，增强模型对不同伪造模式的适应性，实现更加细粒度的RGB和频率信息融合，从而提高深度伪造检测的精度和泛化能力。

本发明授权基于图卷积与多尺度提示融合的深度伪造检测方法及系统在权利要求书中公布了：1.基于图卷积与多尺度提示融合的深度伪造检测方法，其特征在于，包括：获取待检测的人脸图像；将人脸图像输入到训练好的检测模型中，进行是否伪造的二分类，得到深度伪造的检测结果；其中，所述检测模型提取人脸图像中的图特征和频率特征，利用自适应图卷积模块对图特征进行图卷积，聚集邻居节点信息形成组令牌，利用多尺度提示融合模块从图特征和频率特征中生成提示令牌；最后，将组令牌、提示令牌及可学习的分类令牌拼接后的令牌输入到ViT中进行分类；所述检测模型包括双分支特征提取网络、自适应图卷积模块、多尺度提示融合模块和分类模块；所述双分支特征提取网络，基于CNN，提取人脸图像中的图特征和频率特征；所述自适应图卷积模块，基于自适应构建的图结构和图卷积，形成组令牌；所述多尺度提示融合模块，基于提示学习器，生成提示令牌；所述分类模块，基于ViT，进行分类；所述自适应图卷积模块，包括自适应图构建和图聚集；所述自适应图构建，通过图特征的相对位置编码和特征相似度，自适应构建图结构；所述图聚集，通过图卷积聚合邻居节点信息，得到包含丰富语义信息的组令牌；所述多尺度提示融合模块，为每个特征设置一个提示学习器，用于定位输入的图特征和频率特征的关键信息，并将其转化为提示令牌；所述提示学习器是使用空间注意力和通道注意力提取关键信息，通过线性映射得到对应的提示令牌；所述分类模块，是将拼接后的令牌输入到ViT进行全局特征提取和特征融合，基于融合后的特征进行分类。

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