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龙图腾网获悉中国科学院自动化研究所申请的专利基于代理引导混合专家网络的伪造人脸检测方法以及相关设备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：CN121600581B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-28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：202610120965.7，技术领域涉及：G06V40/16；该发明授权基于代理引导混合专家网络的伪造人脸检测方法以及相关设备是由段俊贤;曹杰;赫然;郝艺铭;朱海粟设计研发完成，并于2026-01-28向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于代理引导混合专家网络的伪造人脸检测方法以及相关设备在说明书摘要公布了：本公开关于基于代理引导混合专家网络的伪造人脸检测方法以及相关设备，该方法包括：获取待检测的人脸图片；将待检测的人脸图片输入混合专家特征提取器；计算专家提取特征与多个预设模式中每个预设模式下的k个可学习代理向量之间的相似度；针对每个预设模式，计算专家提取特征与该预设模式下的k个可学习代理向量之间的相似度的平均值；确定多个预设模式一一对应的多个相似度的平均值中的最大平均值；将最大平均值对应的预设模式所属的分类标签确定为人脸图片的真伪检测结果。这样，通过引入代理学习机制，能够在真实特征与伪造特征之间建立可学习的代理空间，从而可以提升模型的泛化能力和鲁棒性。

本发明授权基于代理引导混合专家网络的伪造人脸检测方法以及相关设备在权利要求书中公布了：1.一种伪造人脸检测方法，应用于包含混合专家特征提取器的伪造人脸检测模型，其特征在于，所述方法包括： 获取待检测的人脸图片； 将所述待检测的人脸图片输入所述混合专家特征提取器，获得专家提取特征； 计算所述专家提取特征与多个预设模式中每个预设模式下的k个可学习代理向量之间的相似度； 针对所述每个预设模式，计算所述专家提取特征与该预设模式下的k个可学习代理向量之间的相似度的平均值； 确定所述多个预设模式一一对应的多个相似度的平均值中的最大平均值； 将所述最大平均值对应的预设模式所属的分类标签确定为所述人脸图片的真伪检测结果，其中，所述分类标签为真实或者伪造； 其中，所述混合专家特征提取器包含多个专家子网络； 所述伪造人脸检测模型通过以下方式训练获得： 获取当前批次样本，其中，当前批次样本包含多张人脸图片样本，每张人脸图片样本对应有模式标签，所述模式标签用于指示相应人脸图片样本是否为伪造人脸样本以及相应的伪造模式，所述多个预设模式为所述多张人脸图片样本对应的模式标签所指示的模式； 将所述每张人脸图片样本输入所述混合专家特征提取器，获得训练专家提取特征以及分配至所述多个专家子网络中每个专家子网络的权重； 基于所述多张人脸图片样本中每张人脸图片样本下分配至所述每个专家子网络的权重，计算批级正则化项损失； 基于所述多张人脸图片样本中每张人脸图片样本对应的训练专家提取特征以及相应的模式标签，计算交叉熵损失； 基于所述多张人脸图片样本中每张人脸图片样本对应的训练专家提取特征以及所述多个预设模式中每个预设模式下的k个可学习代理向量，计算代理优化损失和特征重构损失； 基于所述批级正则化项损失、所述交叉熵损失、所述代理优化损失和所述特征重构损失，调整所述伪造人脸检测模型的参数以进行训练。

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