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龙图腾网获悉南京航空航天大学申请的专利一种基于分离三维卷积神经网络的人脸伪造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：CN115641632B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-11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：202211286966.7，技术领域涉及：G06V40/16；该发明授权一种基于分离三维卷积神经网络的人脸伪造检测方法是由俞洋;袁家斌;查可可;蔡纪元;冯煜翔;戴加威;陈章玙设计研发完成，并于2022-10-20向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于分离三维卷积神经网络的人脸伪造检测方法在说明书摘要公布了：本发明是一种基于分离三维卷积神经网络的人脸伪造检测方法，首先读入视频对其进行预处理，通过MTCNN库获取视频图像中的人脸部分，并利用FAN网络对人脸图像进行计算，得到人脸上的关键点，然后对人脸图像划分区域进行掩码操作，将掩码之后的图像进行SRM特征提取，最后将得到的SRM特征输入改进的S3D网络进行模型的训练。本发明充分利用人脸局部和全局特征，优化目标函数，在节省计算开销的前提下，提高了视频检测的准确率，同时，本发明所采取的对人脸特征的处理方式，对来自不同视角和不同方向的人脸有较好的检测效果，具有较强的泛化能力，对人脸图片分区进行掩码的处理还在神经网络的可解释性方面做出了一定探索。

本发明授权一种基于分离三维卷积神经网络的人脸伪造检测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于分离三维卷积神经网络的人脸伪造视频检测方法，其特征在于，包括以下步骤： S1.从输入视频数据中获取视频帧； S2.从获取到的视频帧中截取人脸切片； S3.从人脸切片中获取人脸关键点，分区后进行掩码处理； S4.建立人脸伪造检测模型； S5.模型训练和测试； 所述步骤S3的具体步骤为： S31.将S23中构建的人脸数据输入人脸关键点标记网络FAN中，进行多尺度特征提取； S32.通过FAN得到68个人脸关键点后，先利用这些坐标将图片分为人脸关键区域和非人脸区域，人脸关键区域包含五官等能够准确识别不同的人的区域，其余的部分则为非人脸区域，此外，在划分人脸标志区域时预留一些空余部分，使得非人脸区域变成方形； S33.通过上述步骤获得了4个人脸关键区域以及非人脸区域后，在图片的非人脸标志区域中随机选择n个区域进行掩码操作，n表示进行掩码处理的区域数量，即将这n个区域进行高斯噪声处理，对来自同一个视频里得到的人脸切片采用同样的掩码处理，对来自不同的视频的人脸切片进行独立的处理，从而得到S4建立的人脸伪造模型的输入数据； 所述步骤S4的具体步骤为： S41.将输入图像首先经过一个SRM层进行特征处理，对图像使用若干个高通滤波器HPF进行运算从而得到它们的SRM特征，将得到的特征送入后续模块进行训练； S42.建立基于分离三维卷积神经网络S3D的改进网络模型M，通过将标准3D卷积分解为两个连续的卷积层：一个2D卷积层用来学习空间特征和一个时间轴上的1D卷积层。

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