[发明专利]一种基于生成模型的人脸防伪方法在审
| 申请号： | 202310015645.1 | 申请日： | 2023-01-06 |
| 公开（公告）号： | CN116012956A | 公开（公告）日： | 2023-04-25 |
| 发明（设计）人： | 唐伟业;陈鹏宇;沈秋;曹汛 | 申请（专利权）人： | 南京大学 |
| 主分类号： | G06V40/40 | 分类号： | G06V40/40;G06V40/16;G06V10/82;G06N3/0464;G06N3/0455;G06N3/0475;G06N3/094;G06N3/09 |
| 代理公司： | 江苏法德东恒律师事务所 32305 | 代理人： | 李媛媛 |
| 地址： | 210046 江苏*** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于生成模型的人脸防伪方法。其具体步骤包括：步骤1，对人脸防伪数据集进行预处理，数据集中包括对应的“0，1”标签，其中，0代表攻击图像，1代表真实图像；步骤2，搭建生成式对抗网络，该网络包括生成网络和鉴别网络，将预处理好的人脸图像输入生成网络和鉴别网络，进行训练；训练时，引入最大均值差异约束；步骤3，将一张未知是否带有攻击的人脸图像输入已经训练好的生成网络，生成网络再输入一张对应的预测真实人脸，通过计算输入人脸图像与预测真实人脸之间的差异，如果差异低于阈值，则表示输入人脸图像是真实的，如果差异超过阈值，则被判断为伪装人脸。由于本方法不用提取特征，所以泛化性和准确性更高。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 生成 模型 防伪 方法 | ||
【主权项】：
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