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龍圖騰網獲悉東北大學申請的專利一種無神經網絡輔助的生成圖像檢測方法獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN120355723B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-08-19發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202510863999.0，技術領域涉及：G06T7/00；該發明授權一種無神經網絡輔助的生成圖像檢測方法是由陳朋駿;高鑒;馬連博;康海東設計研發完成，并于2025-06-26向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種無神經網絡輔助的生成圖像檢測方法在說明書摘要公布了：本發明提供了一種無神經網絡輔助的生成圖像檢測方法，涉及圖像分析技術領域。該方法通過建立無需神經網絡輔助的免訓練指標，衡量圖像中高頻信號和紋理復雜度的相關性、測量圖像對標準均勻分布噪聲擾動的敏感性，包括：構建基于高頻?紋理相關性的無神經網絡輔助免訓練指標和基于圖像對標準均勻分布噪聲擾動敏感性的無神經網絡輔助免訓練指標，將上述兩種指標進行加權融合，得到融合指標，設定生成圖像判別閾值和生成圖像判別規則，使用貝葉斯優化對融合指標進行權值搜索優化，達到最大貝葉斯優化輪次后，獲取加權融合的生成圖像檢測指標，將待檢測圖像輸入加權融合的生成圖像檢測指標中，得到待檢測圖像是否為生成圖像的檢測結果。

本發明授權一種無神經網絡輔助的生成圖像檢測方法在權利要求書中公布了：1.一種無神經網絡輔助的生成圖像檢測方法，其特征在于：包括以下步驟： 步驟1：獲取帶標簽的圖像并構建生成圖像檢測數據集，對生成圖像檢測數據集中帶標簽的圖像進行預處理，得到待檢測圖像；所述標簽包括圖像為生成圖像或真實圖像的指示信息； 步驟2：構建基于高頻-紋理相關性的無神經網絡輔助免訓練指標，計算待檢測圖像的紋理復雜度向量和高頻信號波動度向量，計算待檢測圖像的紋理復雜度向量和高頻信號波動度向量的相關性系數作為基于高頻-紋理相關性的無神經網絡輔助免訓練指標的指標得分； 步驟3：構建基于圖像對標準均勻分布噪聲擾動敏感性的無神經網絡輔助免訓練指標，使用標準均勻分布噪聲擾動待檢測圖像，計算待檢測圖像和被標準均勻分布噪聲擾動后的待檢測圖像的余弦相似度作為基于圖像對標準均勻分布噪聲擾動敏感性的無神經網絡輔助免訓練指標的指標得分； 步驟4：對基于高頻-紋理相關性的無神經網絡輔助免訓練指標的指標得分和基于圖像對標準均勻分布噪聲擾動敏感性的無神經網絡輔助免訓練指標的進行加權求和融合，得到融合指標，基于融合指標設定生成圖像判別閾值和生成圖像判別規則，使用貝葉斯優化對融合指標進行權值搜索優化，將貝葉斯優化過程中每個迭代輪次的權值向量和目標函數得分添加至搜索記錄集合中； 步驟5：完成貝葉斯優化后，獲取加權融合的生成圖像檢測指標，將待檢測圖像輸入加權融合的生成圖像檢測指標中，得到是否為生成圖像的檢測結果。

如需購買、轉讓、實施、許可或投資類似專利技術，可聯系本專利的申請人或專利權人東北大學，其通訊地址為：110819 遼寧省沈陽市和平區文化路三號巷11號；或者聯系龍圖騰網官方客服，聯系龍圖騰網可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網”。