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申请/专利权人：长沙理工大学
摘要：本发明涉及一种基于StyleGAN2生成器的人脸融合攻击协助者面部溯源方法。本发明的溯源模型包括多层次特征提取模块、双特征空间分离模块和基于StyleGAN2生成器的协助者面部恢复模块。首先，本发明通过对输入的人脸图像进行多层次的特征提取，提取两种类型的特征：特征向量和特征张量作为需要分离的特征，其中使用特征张量可以保留更多的空间信息。最后，通过结合StyleGAN2生成器，得到更高质量的图像。提出一种双重身份损失训练框架来进行训练，分别设计了两种特征的分离网络，以实现有效分离的效果。实验证明，本发明能够成功恢复协助者的人脸图像，同时提高了溯源的正确率和恢复图像的质量。
主权项：1.一种基于StyleGAN2的双分离人脸融合攻击协助者面部溯源方法，其特征在于通过对提取的两种类型的特征，特征向量和特征张量分别设计分离网络实现协助者的身份特征提取，实现协助者人脸图像恢复；具体而言，对于特征向量，通过计算权重向量类似于融合人脸的融合因子，得到与真实协助者特征向量近似的特征向量，再通过一个MLP网络模块辅助得到最终提取出来的特征向量，对于使用特征张量可以保留更多的空间信息，从而可以获取更多的身份信息，通过卷积和通道空间注意力来分离出协助者的特征张量，使用了一种双重身份损失训练框架用于协助者人脸图像恢复任务，最后通过结合StyleGAN2生成器来得到更高质量的图像。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 长沙理工大学 基于StyleGAN2的双分离人脸融合攻击协助者面部溯源
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