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龙图腾网获悉杭州电子科技大学申请的专利一种基于半监督学习的深伪视频检测方法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：CN116824430B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-01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：202310362080.4，技术领域涉及：G06V20/40；该发明授权一种基于半监督学习的深伪视频检测方法是由乔通;谢世闯;乔明磊;牛犇设计研发完成，并于2023-03-30向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于半监督学习的深伪视频检测方法在说明书摘要公布了：本发明涉及一种基于半监督学习的深伪视频取证方法，基于本监督学习的方式，仅依靠真实视频作为输入，实现了深度伪造视频的检测。发明中提出的负样本生成器有效地模拟了深度伪造视频合成最后一步所留下的篡改痕迹。数据增广模块强调真伪图像之间的差异化信息，从数据层面加快了检测模型的学习进程。轻量化设计的半监督分类器结合RGB图像、低级的空间噪声图、帧间相关的时域噪声图，从多尺度寻找取证线索。三者相辅相成，共同组成了一个高效、鲁棒的半监督Deepfake视频检测框架。

本发明授权一种基于半监督学习的深伪视频检测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于半监督学习的深伪视频检测方法，其特征在于：通过负样本生成、数据增广和半监督分类器构建三个步骤实现对真伪视频的鉴别； 所述负样本生成包括构建真实视频集，通过预处理获得一个真实人脸集，对真实人脸集进行随机采样获得一张真实人脸，抽取该人脸的关键点信息；计算该人脸关键点与集合中剩余人脸关键点两两之间的距离，找到与该人脸距离最近的人脸，将其作为前景人脸；采样得到的真实人脸作为背景人脸；对前景人脸进行仿射变换；将处理过的前景人脸贴合在背景人脸上，进行色彩校正、高斯模糊和边缘平滑的处理，得到合成的伪造人脸图像； 将生成的伪造人脸和真实人脸送入判别器进行判断，根据判别器的判断正确与否对生成负样本进行微调，如果判别器判别正确，说明生成的负样本不够逼真，则需要重新进行随机采样生成负样本，如此迭代直至判别器无法做出正确判断，其目标函数用以下公式来表示： 其中E*表示分布函数的期望值，Prealx代表真实人脸样本的分布，Ppseudo-fakez表示经过数据增广的伪造人脸样本的分布，Dx表示判别器判别过程，x为真实人脸样本，Gz表示负样本生成过程，z为从真实人脸集随机采样的即将被篡改的人脸； 所述数据增广包括针对深度伪造视频检测的数据增广组合，包括擦除、裁剪、翻转、块重组和颜色抖动五种增广形式； 所述半监督分类器构建包括训练阶段和测试阶段，在训练阶段，仅使用真实样本作为负样本生成器的输入，经过所述负样本生成过程，生成大量的伪造样本，数量均衡的真实样本和生成的伪造样本共同输入至数据增广模块，获得多样化的增广数据，增广后的数据作为训练数据输入至半监督分类器中进行二分类训练。

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