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龙图腾网恭喜浙江大学申请的专利一种基于多专家模型决策的图像伪造检测方法与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：CN119762958B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-27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：202510274673.4，技术领域涉及：G06V20/00；该发明授权一种基于多专家模型决策的图像伪造检测方法与系统是由李梦祥;玄佳兴;刘振广;帅超;沈祺昊;任奎设计研发完成，并于2025-03-10向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于多专家模型决策的图像伪造检测方法与系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于多专家模型决策的图像伪造检测方法与系统，属于图像伪造检测技术领域。获取多领域正常图像，基于不同伪造类型和伪造程度生成伪造图像并分组，利用正常图像和各组伪造图像预训练一个能够预测伪造概率的预筛选模型和多专家模型，每个专家模型专注于图像的不同特征或伪造痕迹；利用正常图像和伪造图像训练一个包含图像编码模块、门控计算模块、预筛选模型和多专家模型的图像伪造检测网络；训练时，预筛选模型和多专家模型参数冻结；基于训练得到的图像伪造检测网络识别输入图像是否伪造。本发明能够实现伪造图像的多维度检测，通过加权融合决策机制综合输出结果，充分利用不同模型的优势，提升伪造图像的检测精度和效率。

本发明授权一种基于多专家模型决策的图像伪造检测方法与系统在权利要求书中公布了：1.一种基于多专家模型决策的图像伪造检测方法，其特征在于，包括以下步骤： （1）获取多领域正常图像，基于不同伪造类型和伪造程度生成伪造图像并分组，利用正常图像和各组伪造图像预训练一个能够预测伪造概率的预筛选模型和多专家模型，所述的多专家模型包括基于EfficientNet网络的典型伪造痕迹检测模型、基于ViT网络的复杂精修痕迹检测模型、基于Xception网络的局部伪造痕迹检测模型； （2）利用正常图像和伪造图像训练一个包含图像编码模块、门控计算模块、预筛选模型和多专家模型的图像伪造检测网络；训练时，预筛选模型和多专家模型参数冻结； （3）基于训练得到的图像伪造检测网络识别输入图像是否伪造，包括： 利用图像编码模块提取图像特征；预筛选模型以图像特征为输入，识别是否为伪造图像，若是，则判断结束；若否，则门控计算模块以图像特征为输入，生成维度与多专家模型数量一致的概率向量作为各专家模型权重值；筛选非零权重值的专家模型并以图像特征为输入独立判断伪造概率，基于非零权重值融合各专家模型输出的伪造概率值，将总伪造概率值高于阈值的输入图像识别为伪造图像。

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