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龙图腾网获悉天津市国瑞数码安全系统股份有限公司申请的专利基于深度学习的深度伪造内容识别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：CN120853078B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-05-12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：202510915182.3，技术领域涉及：G06V20/40；该发明授权基于深度学习的深度伪造内容识别方法是由肖洪涛;范传庆;王利丽;陈军;李勉设计研发完成，并于2025-07-03向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于深度学习的深度伪造内容识别方法在说明书摘要公布了：本发明涉及数据处理技术领域，尤其涉及一种基于深度学习的深度伪造内容识别方法，该方法包括：采集数据；提取数据；确定第一临时帧；确定第二临时帧；判定临时可疑帧；判定异常视频帧；调整匹配度阈值；判定伪造视频并预警。本发明通过采集新闻视频中目标的语音、嘴部图像和关键点坐标，利用深度学习模型提取音频、嘴部最大张口度、像素像素值及口型特征向量；结合预设匹配度阈值、坐标差异、最大张口度和像素值最终确定异常帧，再经动态调整阈值，精准判定伪造并预警；该方法融合多模态特征，提升伪造检测精度与鲁棒性，实现新闻视频实时监控，有效解决了由于过于依赖单一图像数据导致伪造识别准确度低的问题。

本发明授权基于深度学习的深度伪造内容识别方法在权利要求书中公布了：1.基于深度学习的深度伪造内容识别方法，其特征在于，包括： 获取以预设采集周期采集的新闻视频各待识别帧中目标的语音、嘴部图像以及若干关键点的坐标； 使用预设深度学习模型提取所述语音的特征向量，形成音频特征向量，使用预设深度学习模型提取所述嘴部图像的最大张口度、像素值以及口型特征向量； 根据所述音频特征向量、所述口型特征向量和预设匹配度阈值确定若干第一临时帧； 根据各所述第一临时帧和与第一临时帧下一相邻的所述待识别帧的所述坐标确定若干第二临时帧； 根据连续预设帧数的所述第二临时帧的所述最大张口度和所述像素值确定若干临时可疑帧； 根据所述临时可疑帧和全部所述待识别帧的所述音频特征向量和所述最大张口度确定若干异常视频帧； 根据各所述异常视频帧的时间戳调整所述预设匹配度阈值，形成调整匹配度阈值； 基于所述调整匹配度阈值确定的所述异常视频帧的数量发出预警； 根据所述音频特征向量、口型特征向量和预设匹配度阈值确定若干第一临时帧，包括： 计算所述音频特征向量和所述口型特征向量的欧几里得距离，形成匹配度； 在所述匹配度小于所述预设匹配度阈值时判定所述待识别帧为第一临时帧，以确定若干所述第一临时帧； 根据各所述第一临时帧和与第一临时帧下一相邻的待识别帧的所述坐标确定若干第二临时帧，包括： 计算所述坐标的反余弦函数，形成坐标夹角； 计算各所述第一临时帧的所述坐标夹角和所述待识别帧的所述坐标夹角的差值，形成夹角变化值； 根据所述夹角变化值和预设夹角变化阈值判定所述第一临时帧为第二临时帧，以确定若干第二临时帧。

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