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龙图腾网获悉中国人民解放军国防科技大学申请的专利人脸图像伪造检测方法及相关设备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：CN115909445B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-21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：202211412421.6，技术领域涉及：G06V40/16；该发明授权人脸图像伪造检测方法及相关设备是由李硕豪;于淼淼;张军;雷军;何华;赵翔;彭娟;李虹颖;陇盛;杨佳鑫;尹晓晴设计研发完成，并于2022-11-11向国家知识产权局提交的专利申请。

本人脸图像伪造检测方法及相关设备在说明书摘要公布了：本申请提供一种人脸图像伪造检测方法及相关设备。该方法包括：获取经过预处理的待测人脸图像，并对待测人脸图像进行转换处理，得到待测人脸图像的频域图；将待测人脸图像和待测人脸图像的频域图分别输入经过预训练的人脸图像伪造检测模型，输出检测结果标签；响应于确定检测结果标签为预设的第一数值，待测人脸图像为伪造人脸图像，并在待测人脸图像中生成伪造掩码对伪造区域进行标注；响应于确定检测结果标签为预设的第二数值，待测人脸图像为真实人脸图像。利用人脸伪造图像的高频信息改变细节丢失的特性，通过待测人脸图像的频域图挖掘更多的伪造痕迹线索，并人脸图像伪造检测模型提高检测性能的泛化性，保障了检测的可靠性。

本发明授权人脸图像伪造检测方法及相关设备在权利要求书中公布了：1.一种人脸图像伪造检测方法，其特征在于，包括： 获取经过预处理的待测人脸图像，并对所述待测人脸图像进行转换处理，得到待测人脸图像的频域图； 将所述待测人脸图像和所述待测人脸图像的频域图分别输入经过预训练的人脸图像伪造检测模型，输出检测结果标签； 响应于确定所述检测结果标签为预设的第一数值，所述待测人脸图像为伪造人脸图像，并在所述待测人脸图像中生成伪造掩码对伪造区域进行标注； 响应于确定所述检测结果标签为预设的第二数值，所述待测人脸图像为真实人脸图像； 所述人脸图像伪造检测模型通过以下过程进行预训练获得： 获取经过预处理的预训练人脸图像集，并对所述预训练人脸图像集进行转换处理，得到预训练人脸图像集的频域图集； 将所述预训练人脸图像集和所述预训练人脸图像集的频域图集分别输入预先构建的预训练模型，其中，所述预训练模型包括特征提取模型、像素级分割监督模型、局部补丁关系监督模型和图像级分类监督模型，所述局部补丁关系监督模型包括补丁间一致性监督模型和补丁间相似度监督模型； 通过所述特征提取模型分别对所述预训练人脸图像集和所述预训练人脸图像集的频域图集进行特征提取，得到特征图； 利用所述像素级分割监督模型将全部特征图进行合并，得到合并特征图，并对所述合并特征图进行像素级分割，得到像素级分割损失函数； 基于所述特征图通过所述补丁间一致性监督模型得到补丁间一致性损失函数，同时，基于所述特征图通过所述补丁间相似度监督模型得到补丁间相似度损失函数，并对所述补丁间一致性损失函数和所述补丁间相似度损失函数进行求和处理，得到补丁级关系监督损失函数； 基于所述特征图通过所述图像级分类监督模型得到图像级分类损失函数； 对所述像素级分割损失函数、所述补丁级关系监督损失函数和所述图像级分类损失函数进行求和处理，得到混合损失函数； 基于所述混合损失函数不断对所述预训练模型的参数进行调整，直至所述混合损失函数最小化为止，得到经过训练的预训练模型，将所述经过训练的预训练模型作为所述人脸图像伪造检测模型。

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