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龙图腾网获悉同济大学申请的专利一种基于频域特征的双流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：CN115909129B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-06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：202211267055.X，技术领域涉及：G06V20/40；该发明授权一种基于频域特征的双流网络的人脸伪造检测方法是由张冬冬;许逸佳设计研发完成，并于2022-10-17向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于频域特征的双流网络的人脸伪造检测方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于频域特征的双流网络的人脸伪造检测方法。本发明针对现有基于频域特征人脸伪造方法在保留局部纹理特征和时域特征方面存在局限性的问题，提出了双流网络的人脸伪造检测方法。利用三维傅里叶变换提取时域特征和人脸区域分割提取局部纹理特征，并针对这些特征设计了相应的损失函数。实验结果证明，本发明通过双流网络保留局部纹理特征和时域特征，可以显著提高真假视频分类的准确率。

本发明授权一种基于频域特征的双流网络的人脸伪造检测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于频域特征的双流网络的人脸伪造检测方法，其特征在于，包括如下步骤： 步骤1：将FaceForensics++数据集和Celeb-DF数据集分成训练集和测试集； 步骤2：分别提取训练集和测试集视频帧，每个视频取20帧； 步骤3：对视频帧做人脸区域分割，再对分割块和整脸都同时做二维以及三维傅里叶变换，得到频域分布特征； 步骤4：将步骤3得到的特征输入到人脸伪造检测双流网络中，计算局部损失和全局损失，并得到总损失，具体步骤为： 将输入特征拆分为,再进一步拆为，得到14种特征向量。将放入对应分支，其中、视为全局分支，其余为局部分支；以上特征分别输入到一个全连接层，进行特征升维: 其中为1x80维向量，输出为1x128维向量； 加入三维分支对二维的侧向连接，融合二维、三维特征： 其中输出为1x128维向量； 然后连接concatenate二维三维分支再经过两个全连接层，对特征降维得到预测结果： 其中为1x512维向量，输出为1x2维向量即预测分类结果； 局部损失用于计算局部纹理特征对于分类结构的影响，公式如下： 式中表示由第个样本的左脸局部分支所得到的预测结果，表示由第个样本的右脸局部分支所得到的预测结果，表示由第个样本的左眼局部分支所得到的预测结果，表示由第个样本的右眼局部分支所得到的预测结果，表示由第个样本的嘴部分支所得到的预测结果，表示由第个样本的鼻子局部分支所得到的预测结果，N为设置的batch大小； 全局损失用于计算局部纹理特征对于分类结构的影响，计算公式如下： 式中表示由第个样本的全局分支所得到的预测结果，N为设置的batch大小； 总损失函数公式如下： 式中是权重参数，根据实验结果得设定为1时最佳； 步骤5：循环执行步骤4，直至该双流网络收敛，保存训练好的模型文件； 步骤6：将一组测试集特征输入到步骤5得到的人脸伪造检测模型中，得到该特征是否来自伪造视频的判断结果。

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