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龙图腾网获悉浙江大学申请的专利深度伪造视频检测分割识别系统、终端及存储介质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：CN115909172B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-13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：202211639132.X，技术领域涉及：G06V20/40；该发明授权深度伪造视频检测分割识别系统、终端及存储介质是由雷宗霏;沈海斌设计研发完成，并于2022-12-20向国家知识产权局提交的专利申请。

本深度伪造视频检测分割识别系统、终端及存储介质在说明书摘要公布了：本发明属于计算机视觉领域，具体公开了一种深度伪造视频检测系统、终端及存储介质，包括数据预处理模块、特征提取模块、重要区域定位模块、局部随机消除模块、多尺度特征融合模块及分类器模块，重要区域定位模块能够根据CNN提取出的特征图，动态地从原始训练样本中提取并选择最具判别意义的区域，局部区域消除模块利用定位出的若干重要区域，对随机消除的策略做出指导和改进。多尺度特征融合模块将卷积神经网络提取出的特征分化为不同尺度，并组成新特征图的不同通道。本发明提出一种动态复合特征增强的深度伪造视频检测算法，提高了模型在遇到不同压缩率的数据集或者陌生数据集时的泛化能力。

本发明授权深度伪造视频检测分割识别系统、终端及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种深度伪造视频检测系统，其特征在于，包括： 数据预处理模块，用于从视频中提取人脸区域，其输入视频文件，输出多张经过增强的包含人脸区域的图像，增强策略为加入高斯噪声与实际场景中不同视频质量压缩变化的模拟； 特征提取模块，用于从人脸的全局或局部区域中提取特征，其输入为完整的人脸图像或者局部区域，输出深度神经网络提取出的特征图； 重要区域定位模块，用于在训练的过程中从样本中提取最具判别意义的区域，其输入为人脸图像经过特征提取模块提取出的特征图，输出为提取出的多个区域的顶点坐标和特征图，定位过程中选用不同大小的滑动窗口，根据实际场景中深度伪造视频中伪影的分布和尺度特性进行模拟；局部随机消除模块，用于在训练的过程中在重要区域定位模块的指导下，对训练样本的局部区域进行遮挡，其输入为原始的训练样本和重要区域定位模块输出的多个区域的顶点坐标，输出为经过局部消除的新训练样本； 多尺度特征融合模块，用于融合不同尺度的特征，包含多个“池化-卷积-上采样”形式的子结构，其输入为重要区域定位模块输出的特征图，输出为经过融合的新特征图；以及 分类器模块，用于给出样本的分类结果，由全局平均池化层、全连接层、激活函数组成，其输入为多尺度特征融合模块输出的特征图，输出为最终的分类结果。

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