一种因果干预的人脸防伪泛化方法、设备及介质

摘要

本发明提供一种因果干预的人脸防伪方法、设备及介质，包括：构建面向人脸防伪任务的结构因果模型，基于该结构因果模型，建模与数据集分布相关的域特征，作为影响人脸防伪泛化性的干扰因子；使用狄利克雷数据增强扩充数据集分布，更准确地建模作为干扰因子的域特征；训练神经网络对输入人脸图像的真假进行二分类判别，并采用后门调整模型对人脸真假分类的神经网络进行因果干预，消除干扰因子的影响；在训练人脸真假分类的神经网络中，同时使用对比损失函数约束特征空间。本发明基于结构因果模型，采用后门调整模型消除影响人脸防伪泛化性的干扰因子，能显著提高在真实世界的不同环境下人脸防伪的准确率，保证了人脸防伪方法的泛化性和稳定性。