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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一种跨模态融合引导CLIP的域泛化人脸防伪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：CN119339447B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-16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：202411423929.5，技术领域涉及：G06V40/40；该发明授权一种跨模态融合引导CLIP的域泛化人脸防伪方法是由刘阿建;马辉;张瑾;万军;雷震设计研发完成，并于2024-10-12向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种跨模态融合引导CLIP的域泛化人脸防伪方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种跨模态融合引导CLIP的域泛化人脸防伪方法。所述方法包括将图像样本输入预处理单元进行预处理，包括人脸检测以及对检测到的人脸图像进行数据增强；基于细粒度提示模板单元为每个文本样本生成包括类别描述和内容描述的文本特征，基于域感知适配器单元为预处理后的图像样本生成视觉特征，将文本特征与视觉特征融合，形成跨模态的联合特征表示，并利用联合特征表示训练人脸防伪预测网络；将经过预处理单元处理的真实人脸图像输入训练好的人脸防伪预测网络，进行推理预测。本发明利用文本特征动态调整视觉特征，而非直接编辑视觉特征，从而增强模型对内容和类别语义的理解和关联，增强人脸防伪技术的域泛化能力。

本发明授权一种跨模态融合引导CLIP的域泛化人脸防伪方法在权利要求书中公布了：1.一种跨模态融合引导CLIP的域泛化人脸防伪方法，其特征在于，所述方法包括：将图像样本输入预处理单元进行预处理，包括人脸检测以及对检测到的人脸图像进行数据增强；基于细粒度提示模板单元为每个文本样本生成包括类别描述和内容描述的文本特征，基于图像编码器为预处理后的图像样本生成视觉特征，将文本特征与视觉特征融合，形成跨模态的联合特征表示，并利用联合特征表示训练人脸防伪预测网络；所述细粒度提示模板单元按如下步骤实施：给定一个包含B个文本样本的批次数据，为每个文本样本生成固定模板格式的类别描述，通过MiniGPT-4生成每个文本样本的内容描述；将类别描述和内容描述，分别通过分词器和嵌入层转换成类别词嵌入向量和内容词嵌入向量，其中，表示类别词嵌入向量的维度，，表示内容词嵌入向量的维度； ，其中，表示经过分词器和嵌入层处理后的词嵌入向量，表示嵌入层函数，用于将分词后的文本转换为向量表示，表示分词器函数，用于将文本分割成基本单位，表示类别描述或内容描述，其中取值为，对应类别，对应内容；将类别词嵌入向量和内容词嵌入向量通过文本编码器，获得类别文本特征和内容文本特征，其中，表示类别文本特征的维度，表示内容文本特征的维度；将经过预处理单元处理的真实人脸图像输入训练好的人脸防伪预测网络，进行推理预测。

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