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公开（公告）号CN120375449B | 申请号CN202510619434.8 | 专利类型发明授权 |
状态有效 | 国家或地区CN | 申请人南京邮电大学 |
分类号G06V40/16(2022.01), G06V10/764(2022.01), G06V10/774(2022.01), G06V10/82(2022.01), G06V10/80(2022.01), G06V10/74(2022.01) | 申请日2025-05-14 | 公开日2026-10-23 |
发布日期2026-10-23 | 文档 ID84601517889000005 | 源数据页码2243 |
专利语言zh | ||
本申请公开了基于混合训练的深度伪造检测方法与装置。该方法包括：获取图像训练集；从图像训练集中选择一幅原始图像进行蒙版计算，得到灰度图像蒙版，对原始图像进行前后景图像增强操作，将增强后的原始图像和灰度图像蒙版进行融合得到混合伪造图像；构建训练样本对；将训练样本对输入到神经网络模型中得到分类结果；基于分类结果和对应的标签计算交叉熵损失；通过正则化方法计算原始图像特征和混合伪造图像特征的相似度度量，并计算正则化损失；基于交叉熵损失和正则化损失对神经网络模型进行迭代训练至收敛；将待检测的图像输入到训练好的神经网络模型中得到分类结果。本申请提出的模型结构简洁、实现成本低、具备优良的泛化能力。
附图 1