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申请/专利权人：山东大学
摘要：本发明提出了基于图卷积与多尺度提示融合的深度伪造检测方法及系统，涉及深度伪造检测领域，具体方案包括：获取待检测的人脸图像；将人脸图像输入到训练好的检测模型中，进行是否伪造的二分类，得到深度伪造的检测结果；其中，所述检测模型提取人脸图像中的图特征和频率特征，利用自适应图卷积模块对图特征进行图卷积，聚集邻居节点信息形成组令牌，利用多尺度提示融合模块从图特征和频率特征中生成提示令牌；最后，将拼接后的令牌输入到ViT中进行分类；本发明克服固定形状补丁划分带来的局限性，增强模型对不同伪造模式的适应性，实现更加细粒度的RGB和频率信息融合，从而提高深度伪造检测的精度和泛化能力。
主权项：1.基于图卷积与多尺度提示融合的深度伪造检测方法，其特征在于，包括：获取待检测的人脸图像；将人脸图像输入到训练好的检测模型中，进行是否伪造的二分类，得到深度伪造的检测结果；其中，所述检测模型提取人脸图像中的图特征和频率特征，利用自适应图卷积模块对图特征进行图卷积，聚集邻居节点信息形成组令牌，利用多尺度提示融合模块从图特征和频率特征中生成提示令牌；最后，将拼接后的令牌输入到ViT中进行分类。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 山东大学 基于图卷积与多尺度提示融合的深度伪造检测方法及系统
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