一种基于空间频率感知融合网络的身份数据分析方法

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一种基于空间频率感知融合网络的身份数据分析方法
申请号:CN202511037175
申请日期:2025-07-28
公开号:CN120561699B
公开日期:2025-09-30
类型:发明专利
摘要
本发明涉及数据分析处理技术领域,具体涉及一种基于空间频率感知融合网络的身份数据分析方法,具体如下:收集待检测的身份数据,并标注真实身份信息;对收集身份数据进行预处理,按比例划分为训练集和测试集;构建用于实时深度进行身份分析的空间频率感知多尺度网络,对该网络中进行训练;将测试集中的身份数据输入至训练好的网络中进行伪造检测预测,输出每个身份为“真”或“假”的概率分数,进而得到身份分析结果。本发明通过构建一种结合空间与频率特征感知、具备多尺度融合能力的轻量化深度神经网络结构,可用于在视频会议、社交媒体等实际场景中高效检测身份信息。
技术关键词
身份 输出特征 数据分析方法 多尺度网络 投影特征 融合特征 注意力 令牌 深度神经网络结构 分支 感知特征 查询特征 Sigmoid函数 池化特征 投影模块 键特征 上采样 通道
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