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龙图腾网恭喜浙江大学申请的专利一种无监督的人脸伪造评估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：CN114267063B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-03-14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：202111578341.3，技术领域涉及：G06V40/16；该发明授权一种无监督的人脸伪造评估方法是由王总辉;包晗;纪守领设计研发完成，并于2021-12-22向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种无监督的人脸伪造评估方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种无监督的人脸伪造评估方法，包括：以人脸图像的粗粒度特征作为权重参数，并结合通过提取单个人物的不同人脸图像的面部动作特征、图像颜色特征以及细粒度特征，来构建人物的重建人脸图像，在此基础上，通过结合重建人脸图像和原人脸图像的重建损失、基于重建人脸图像和原人脸图像的增强特征的感知损失、基于原人脸图像和相关人脸图像的细粒度特征的DSVDD损失，基于原人脸图像的面部动作特征和图像颜色特征的余弦相似度损失，联合训练粗粒度特征提取模块和细粒度特征生成模块以及重建模块的重建模型，提高了模型的鲁棒性，即提升了重建模型重建人脸图像的准确性，基于该准确的重建人脸图像与原人脸图像的差异实现了人脸伪造评估。

本发明授权一种无监督的人脸伪造评估方法在权利要求书中公布了：1.一种无监督的人脸伪造评估方法，其特征在于，包括以下步骤：获取需要保护人物群的数据集，以每个人物的一个人脸图像作为原人脸图像，同一人物的其他人脸图像为相关人脸图像，以原人脸图像和相关人脸图像的图像对作为样本；构建包括粗粒度特征提取模块、细粒度特征生成模块以及重建模块的重建模型，其中，粗粒度特征提取模块包括两个分支，分别用于提取人脸图像的面部动作特征和图像颜色特征，细粒度特征生成模块用于生成指定人物的细粒度特征，重建模块用于结合面部动作特征、图像颜色特征、细粒度特征生成重建人脸图像；构建包括生成损失和单分类损失的损失函数，其中，生成损失包括重建人脸图像和原人脸图像的重建损失、基于重建人脸图像和原人脸图像的增强特征的感知损失，单分类损失包括基于原人脸图像和相关人脸图像的细粒度特征的DSVDD损失，基于原人脸图像的面部动作特征和图像颜色特征的余弦相似度损失；利用重建模型对待测人脸图像进行重建得到重建人脸图像，比较重建人脸图像和待测人脸图像差异实现人脸伪造评估。

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