公开(公告)号：CN116012956A

公开(公告)日：2023-04-25

申请号：CN202310015645.1

申请日：2023-01-06

Applicant: 南京大学

Inventor： 唐伟业 ,  陈鹏宇 ,  沈秋 ,  曹汛

IPC: G06V40/40 ,  G06V40/16 ,  G06V10/82 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/0455 ,  G06N3/0475 ,  G06N3/094 ,  G06N3/09

Abstract: 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。