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龙图腾网获悉西北工业大学深圳研究院;西北工业大学申请的专利一种基于高频增强的低质量Deepfake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：CN116863513B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-06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：202310011974.9，技术领域涉及：G06V40/16；该发明授权一种基于高频增强的低质量Deepfake检测方法是由冯晓毅;高洁;代京;郑杨;党晨;蒋晓悦;夏召强;党思航;伍家平;张锋;康健;冯硕阳设计研发完成，并于2023-01-05向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于高频增强的低质量Deepfake检测方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于高频增强的低质量Deepfake检测方法，属于Deepfake防御技术领域，包括：获取人脸图像集；提取人脸图像集中人脸图像的特征信息、局部高频信息和全局高频信息；将特征信息和局部高频信息、全局高频信息分别融合，得到第一融合信息和第二融合信息；对第一融合信息和第二融合信息进行融合，得到最终融合特征信息；将最终融合特征信息输入分类器进行分类预测，实现对于虚假人脸的检测。本方案通过构建局部高频信息增强分支，利用通道注意力机制的特性对DCT系数执行高频幅度增强，然后构建了通道瓶颈模块剔除系数噪声，经过DCT逆变换间接实现频域感知的多空间注意力机制。

本发明授权一种基于高频增强的低质量Deepfake检测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于高频增强的低质量Deepfake检测方法，其特征在于，包括如下步骤： 获取人脸图像集； 提取所述人脸图像集中人脸图像的特征信息、局部高频信息和全局高频信息； 将所述特征信息和所述局部高频信息、所述全局高频信息分别融合，得到第一融合信息和第二融合信息； 对所述第一融合信息和所述第二融合信息进行融合，得到最终融合特征信息； 将所述最终融合特征信息输入分类器进行分类预测，实现对于虚假人脸的检测； 所述局部高频信息的提取包括： 将所述人脸图像分割为若干子块图像，对每个所述子块图像执行离散余弦变换，获得相应的DCT系数； 对每个所述子块图像的DCT系数进行级联处理，得到子块图像的多维DCT系数；将所有子块图像按照原始的相对位置排列，获得DCT系数张量； 对所述DCT系数张量执行通道注意力机制，在DCT系数张量中增加DCT系数注意力掩码，得到第一增强DCT系数张量； 对所述第一增强DCT系数张量执行通道瓶颈模块操作，得到第二增强DCT系数张量；对所述第二增强DCT系数张量执行离散余弦逆变换操作，得到所述局部高频信息。

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西北工业大学深圳研究院;西北工业大学，其通讯地址为：518057 广东省深圳市南山区粤海街道高新南九道45号西北工业大学三航科技大厦25楼2501室；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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