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龙图腾网获悉山东理工大学申请的专利一种基于模态交互分析的自适应深度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：CN120599287B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-12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：202511001272.8，技术领域涉及：G06V10/44；该发明授权一种基于模态交互分析的自适应深度伪造检测方法是由高明亮;郭思友;李启磊;翟文哲;张贵升;宋卫成;刘长存;王彬设计研发完成，并于2025-07-21向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于模态交互分析的自适应深度伪造检测方法在说明书摘要公布了：本发明属于伪造检测技术领域，具体涉及一种基于模态交互分析的自适应深度伪造检测方法，步骤包括：利用预训练的骨干网络作为图像编码器，从输入图像中提取不同尺度的空间特征向量；利用插值和卷积操作生成增强空间特征；构建小波变换特征解耦器获取高频频域特征和低频频域特征；建立频域引导权衡机制，得到权衡后频域特征；构建模态交互量化评估模块，生成交互类型判别信号；构建门控路由与专家融合模块，得到空间频域融合特征；构建主分类头，用于输出预测结果；利用训练后的整体模型，基于空间频域融合特征，判断输入图像是真实图像还是伪造图像。本发明能够精准应对伪造样本的多样性与复杂性，提升深度伪造检测的精度、鲁棒性和可解释性。

本发明授权一种基于模态交互分析的自适应深度伪造检测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于模态交互分析的自适应深度伪造检测方法，其特征在于包括以下步骤： S1、对于输入图像，利用预训练的骨干网络作为图像编码器，从输入图像中提取不同尺度的空间特征向量，包括一个批次浅层空间特征和三个批次深层空间特征、、，其中，将最深层的深层空间特征记为最终深度空间特征； S2、利用插值和卷积操作对三个批次深层空间特征进行形状调整，随后进行拼接，生成增强空间特征； S3、构建小波变换特征解耦器，将分解为高频频域特征和低频频域特征； S4、建立频域引导权衡机制，对和的重要性进行权衡，得到权衡后频域特征； S5、构建模态交互量化评估模块，量化最终深度空间特征与权衡后频域特征之间的交互关系，生成交互类型判别信号； S6、构建门控路由与专家融合模块，以为引导，对和进行自适应融合，得到空间频域融合特征； S7、构建主分类头，用于输出预测结果； S8、构建统一损失函数，对S1-S7组成的整体模型进行训练； S9、利用训练后的整体模型，基于空间频域融合特征，判断输入图像是真实图像还是伪造图像。

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山东理工大学，其通讯地址为：255000 山东省淄博市张店区新村西路266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”。

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