恭喜山东大学王风宇获国家专利权
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龙图腾网恭喜山东大学申请的专利基于帧内帧间特征差异化的深度伪造视频检测方法及系统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：CN115147758B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-13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：202210718973.3，技术领域涉及：G06V20/40；该发明授权基于帧内帧间特征差异化的深度伪造视频检测方法及系统是由王风宇;肖扬;孔健设计研发完成，并于2022-06-23向国家知识产权局提交的专利申请。
本基于帧内帧间特征差异化的深度伪造视频检测方法及系统在说明书摘要公布了：本公开属于伪造视频检测技术领域，具体涉及一种基于帧内帧间特征差异化的深度伪造视频检测方法及系统，包括：获取深度伪造视频的原始数据；基于所获取的原始数据提取帧内特征和帧间特征；计算所提取到的帧内特征和帧间特征之间的差异化和欧氏距离；根据所得到的差异化和欧氏距离，完成深度伪造视频真伪的检测。
本发明授权基于帧内帧间特征差异化的深度伪造视频检测方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于帧内帧间特征差异化的深度伪造视频检测方法，其特征在于，包括： 获取深度伪造视频的原始数据；在获取深度伪造视频的原始数据之后，对所获取的原始数据进行格式的统一化处理，以帧为单位将所得到的深度伪造视频的原始数据提取成图片帧，抑制除人脸部分之外的无关视频背景的干扰； 基于所获取的原始数据提取帧内特征和帧间特征；采用瓶颈注意力优化进行图片帧的特征优化，利用注意力机制提取面部区域特征，抑制不相关背景；瓶颈注意力模块输入是网络瓶颈处的帧级特征映射集；特征图由其中C、H和W分别表示特征图的通道数、高度和宽度；对于给定的输入特征映射瓶颈注意力模块推断出3D注意图瓶颈注意力模块最后的输出F′计算如下： 3D注意图MF的具体实现是通过分别计算通道注意力和空间注意力在两个独立的分支上； 通道注意力MCF的计算如下： MCF＝BNMLPAvgPoolF； 空间注意力的计算公式如下： 其中，c表示卷积运算，BN表示批标准化运算，上标表示卷积滤波器的大小； 计算所提取到的帧内特征和帧间特征之间的差异化和欧氏距离； 根据所得到的差异化和欧氏距离，完成深度伪造视频真伪的检测。
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1、本报告根据公开、合法渠道获得相关数据和信息，力求客观、公正，但并不保证数据的最终完整性和准确性。
2、报告中的分析和结论仅反映本公司于发布本报告当日的职业理解，仅供参考使用，不能作为本公司承担任何法律责任的依据或者凭证。
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