一种基于域自适应学习和域泛化的人脸欺骗检测方法

摘要

本发明公开了一种基于域自适应学习和域泛化的人脸欺骗检测方法，主要步骤如下：构建以深度残差网络为基础的编码器；构建用于检测人脸欺骗的分类器；构建用于指引特征符合拉普拉斯分布的判别器；利用三个部件组成训练网络；构建网络训练的损失函数；设置模型优化算法；处理训练数据集样本图像改变其尺寸；训练优化网络参数；处理测试图像改变其尺寸；利用训练好的编码器和分类器进行人脸欺骗的检测。本发明通过最大均值差异MMD训练编码器提取源域训练数据的共同特征，同时结合对抗自编码器AAE技术，使得特征符合拉普拉斯分布，进一步提高了检测方法的泛化性能，有效提升了该方法在面对实际应用中复杂条件下人脸欺骗攻击的检测性能。