基于词分离和自适应的跨域人脸表示攻击检测方法和系统

摘要

本发明公开了基于词分离和自适应的跨域人脸表示攻击检测方法和系统，属于人脸识别领域。本发明采用VLAD聚合方法对局部特征进行量化，利用视觉词汇对特征空间进行局部划分，从而保持局部辨识能力，并进一步提出词汇分离和自适应方法来修改针对跨域PAD任务的检测方法，其中词汇分离方法将词汇划分为领域共享型和领域特定型视觉词汇，领域共享型单词对应所有域的泛化属性，而领域特定型的单词对应特定域的属性，以应对跨领域场景下的活体和攻击面孔的多样性；词汇自适应方法模仿了端到端训练中K均值算法的最大化步骤，保证了视觉词汇定位在分配的局部特征的中心，从而带来鲁棒的相似性度量。