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龙图腾网恭喜中国科学院自动化研究所申请的专利人脸图像鉴伪模型的训练方法、人脸图像鉴伪方法和装置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：CN119580333B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-02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：202510127478.9，技术领域涉及：G06V40/16；该发明授权人脸图像鉴伪模型的训练方法、人脸图像鉴伪方法和装置是由王博;赵鹏鹏;王有文;张欣怡;罗冠;胡卫明设计研发完成，并于2025-01-27向国家知识产权局提交的专利申请。

本人脸图像鉴伪模型的训练方法、人脸图像鉴伪方法和装置在说明书摘要公布了：本公开关于人脸图像鉴伪模型的训练方法、人脸图像鉴伪方法和装置，包括：提取训练样本图像中多个类型的指定特征；将多个类型的指定特征进行拼接；将指定拼接特征分别输入多个特征提取模块；利用每个特征提取模块输出的模型提取特征进行融合；将融合特征输入全连接层以预测训练样本图像的真伪；基于真实类别标签、预测结果和融合特征，计算损失；通过根据损失调整每个特征提取模块的参数。这样，通过预先从不同角度设计有针对性的指定特征，可以实现提高特征提取的全面性和丰富性。另外，还可以通过综合不同特征提取模块的优势来提高特征表示的鲁棒性和多样性，从而可以更好地应对复杂和多变的鉴伪场景。

本发明授权人脸图像鉴伪模型的训练方法、人脸图像鉴伪方法和装置在权利要求书中公布了：1.一种人脸图像鉴伪模型的训练方法，其特征在于，包括：提取训练样本图像中多个类型的指定特征，其中，所述多个类型为预先设置的多个类型；将所述多个类型的指定特征进行拼接，获得指定拼接特征；将所述指定拼接特征分别输入所述人脸图像鉴伪模型所包含的多个特征提取模块，获得每个特征提取模块输出的模型提取特征；利用所述人脸图像鉴伪模型所包含的特征融合模块将所述每个特征提取模块输出的模型提取特征进行融合，获得融合特征；将所述融合特征输入所述人脸图像鉴伪模型所包含的全连接层以预测所述训练样本图像的真伪，获得预测结果；基于所述训练样本图像对应的真实类别标签、所述预测结果和所述融合特征，计算损失；通过根据所述损失调整所述每个特征提取模块的参数，以对所述人脸图像鉴伪模型进行训练；其中，所述多个类型的指定特征包含：整图的纹理特征、局部的噪声分布特征、原图的信息特征；所述多个特征提取模块包含：SwinTransform模块、ConvNeXt模块、Xception模块。

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