[发明专利]一种基于LBP-VAE异常检测模型的人脸表示攻击检测方法有效
| 申请号： | 202010001785.X | 申请日： | 2020-01-02 |
| 公开（公告）号： | CN111160313B | 公开（公告）日： | 2023-04-07 |
| 发明（设计）人： | 傅予力;许晓燕;谢扬;吕玲玲;肖芸榕;黄汉业;向友君 | 申请（专利权）人： | 华南理工大学 |
| 主分类号： | G06V40/40 | 分类号： | G06V40/40;G06V10/774;G06V10/40;G06V10/82;G06N3/0455;G06N3/044;G06N3/0464;G06N3/084 |
| 代理公司： | 广州市华学知识产权代理有限公司 44245 | 代理人： | 蒋剑明 |
| 地址： | 510640 广*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于LBP‑VAE异常检测模型的人脸表示攻击检测方法，该方法包括：构建LBP‑VAE异常检测模型；获取训练样本，训练样本只需用真实样本；对训练样本提取LBP特征，得到样本特征向量；将训练样本的特征向量作为VAE的输入，训练VAE网络，得到完整的LBP‑VAE异常检测模型；当人脸表示攻击样本输入到该模型时，由于样本特征空间分布与真实样本不同，因此VAE网络的输出误差很大，将被作为异常检测出来，而当真实样本输入到该模型时，VAE网络的输出误差较小，由此可以区分两类样本。本发明公开的攻击检测方法，对不同类型的人脸表示攻击样本都有较好的检测性能，对噪声鲁棒性强，能适应不同的现实场景。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 lbp vae 异常 检测 模型 表示 攻击 方法 | ||
【主权项】：
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