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龙图腾网获悉华东交通大学申请的专利一种空频域图学习的自适应深度伪造人脸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：CN120356254B 。

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：202510845971.4，技术领域涉及：G06V40/16；该发明授权一种空频域图学习的自适应深度伪造人脸检测方法及系统是由郑蔡云;蔡体健设计研发完成，并于2025-06-24向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种空频域图学习的自适应深度伪造人脸检测方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种空频域图学习的自适应深度伪造人脸检测方法及系统，该方法从视频中随机提取图像帧，并截取人脸图像，人脸图像调整特征维度后，分别送入深度自适应小波模块和归一化残差同构图神经网络模块；深度自适应小波模块提取人脸图像的频率特征；归一化残差同构图神经网络模块提取人脸图像的空域特征；使用基于门控卷积的自适应特征融合模块对频域特征和空域特征进行加权融合，利用门控卷积来实现类注意力引导，动态调整特征图的通道和空间维度的权重，最终得到融合特征；使用分类器根据融合特征进行分类。本发明增强了伪造细节线索的提取能力，显著提升了模型的检测精度和稳定性。

本发明授权一种空频域图学习的自适应深度伪造人脸检测方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种空频域图学习的自适应深度伪造人脸检测方法，其特征是，步骤如下： 步骤1：从视频中随机提取图像帧，并截取人脸图像，人脸图像调整特征维度后，分别送入深度自适应小波模块和归一化残差同构图神经网络模块； 步骤2：深度自适应小波模块提取人脸图像不同尺度的频率特征；归一化残差同构图神经网络模块采用近似最近邻算法来构造图拓扑结构，并利用多层归一化残差同构图卷积来更新节点特征，提取人脸图像的空域特征；所述深度自适应小波模块包括若干层2D自适应小波变换和通道注意力模块，所述2D自适应小波变换包括一个水平提升步骤和两个独立的垂直提升步骤，生成四个小波变换子带信号：水平方向低频和垂直方向低频分解的小波变换子带信号LL、水平方向低频和垂直方向高频分解的小波变换子带信号LH，水平方向高频和垂直方向低频分解的小波变换子带信号HL和水平方向高频和垂直方向高频分解的小波变换子带信号HH；每层2D自适应小波变换的输入是上一层2D自适应小波变换的水平方向低频和垂直方向低频分解的小波变换子带信号LL；将各层2D自适应小波变换分解所得的最终的所有小波变换子带信号拼接后送入通道注意力模块进行加权融合； 步骤3：使用基于门控卷积的自适应特征融合模块对频域特征和空域特征进行加权融合，利用门控卷积来实现类注意力引导，动态调整特征图的通道和空间维度的权重，最终得到融合特征，使用分类器根据融合特征进行分类。

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