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龙图腾网获悉齐鲁工业大学(山东省科学院)申请的专利用于可推广深度伪造检测的双分支感知CLIP取证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：CN120451587B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-16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：202510936288.1，技术领域涉及：G06V10/44；该发明授权用于可推广深度伪造检测的双分支感知CLIP取证方法是由赵晶;阮文静;张旭晨;李雪猛设计研发完成，并于2025-07-08向国家知识产权局提交的专利申请。

本用于可推广深度伪造检测的双分支感知CLIP取证方法在说明书摘要公布了：本发明公开用于可推广深度伪造检测的双分支感知CLIP取证方法，涉及图像处理技术领域，其特征在于，包括以下步骤：S1：构造双路径多模态特征融合框架，即感知对比语言‑图像预训练取证网络；S2：构造动态特征融合模块，将特征质量评估、相似性分析和自适应温度缩放结合起来，建立对比语言‑图像预训练和痕迹网络之间的显式链接机制，使感知对比语言‑图像预训练取证网络能够自适应地调整融合权重，并激活知对比语言‑图像预训练中的伪造相关先验；S3：构造目标函数。本发明要解决的技术问题是提供用于可推广深度伪造检测的双分支感知CLIP取证方法，显著提高了深度伪造检测在不同场景和伪造技术中的泛化能力。

本发明授权用于可推广深度伪造检测的双分支感知CLIP取证方法在权利要求书中公布了：1.用于可推广深度伪造检测的双分支感知CLIP取证方法，其特征在于，包括以下步骤： S1：构造双路径多模态特征融合框架，即感知对比语言-图像预训练取证网络； 框架采用双路径架构：一条路径利用基于深度可分离卷积的痕迹网络分支提取局部高频伪造线索，另一条路径则使用冻结的对比语言-图像预训练视觉变换器主干网络编码全局语义特征； S2：构造动态特征融合模块，将特征质量评估、相似性分析和自适应温度缩放结合起来，建立对比语言-图像预训练和痕迹网络之间的显式链接机制，使感知对比语言-图像预训练取证网络能够自适应地调整融合权重，并激活感知对比语言-图像预训练中的伪造相关先验； S3：构造目标函数，所述目标函数包括交叉熵损失和对比学习损失； 所述S2的具体步骤为： S21：痕迹网络和对比语言-图像预训练分支的输出特征表示为： （2）； 为了实现语义和结构特征的动态融合，引入一个可学习的特征融合模块，融合权重由一个轻量级的多层感知机网络生成，该网络以下输入为依据： （3）； 其中：为对比语言-图像预训练特征的质量因子； 表示痕迹网络和对比语言-图像预训练特征之间的相似度得分； 表示一个可学习的温度项； S22：接下来，模块计算痕迹网络中的结构特征和对比语言-图像预训练中的语义特征的加权和，以获得中间表示： （4）； S23：为了进一步提高融合表示的可区分性，将中间表示、结构特征和语义特征连接起来，并将结果输入一个全连接层，然后进行非线性投影： （5）； 其中：表示融合特征； 表示对经过批量归一化、线性变换后的结果进行非线性变换； 表示批量归一化； 表示权重矩阵； 表示偏置向量； S24：最后，融合特征通过多层感知器分类器进行二元预测： （6）； 其中：为多层感知器。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人齐鲁工业大学(山东省科学院)，其通讯地址为：250300 山东省济南市长清区大学路3501号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。