[发明专利]基于跨域解纠缠的融合人脸溯源方法

权利要求书

1.一种基于跨域解纠缠的融合人脸溯源方法，其特征在于，该方法由计算机软件Python执行，包括以下步骤：

A1、对输入的图像进行预处理；

A2、将图像编码成域共享和域独有的特征；

A3、将域共享的部分用随机噪声替代；

A4、随机噪声与域独有特征共同送入生成器中生成图像；

A5、训练时将生成图像与输入图像之间添加损失函数约束。

2.如权利要求1所述的基于跨域解纠缠的融合人脸溯源方法，其特征在于，将归一化区域裁剪到128×128像素，以确保溯源算法仅应用于面部区域，A1的具体实现过程如下：在人脸融合攻击溯源中，人脸区域通常位于图像的中心；为了准确地从图像中提取特征，只保留图像的最大中心区域；在预处理阶段，根据由dlib标志点检测器检测到的眼睛坐标来分割和归一化图像的面部。

3.如权利要求1所述的基于跨域解纠缠的融合人脸溯源方法，A2的具体实现过程如下：编码器通过一系列卷积层处理输入图像，并输出潜在表示R；它被分为共享部分S和独有部分E，即R＝(S,E)；将完整表示拆分为子表示，从跨域共享的因素中分离出特定于域的因素，其中一张输入人脸和融合人脸图像编码出的向量都拥有共享部分和独有部分。

4.如权利要求1所述的基于跨域解纠缠的融合人脸溯源方法，其特征在于在编码器中通过并行最后一层实现不同大小的隐向量：共享部分使用卷积，特有部分使用全连接层，独有部分可以用1×1×8的向量来建模。

5.如权利要求1所述的基于跨域解纠缠的融合人脸溯源方法，A4的具体实现过程如下：在解码前将域独有部分与随机噪声平铺并连接，送入生成器中恢复出人脸图像；此时产生的人脸图像的信息是从融合人脸图像中除去了共有的其一参与者的人脸信息，即剩下的是第二参与者的人脸信息，将其恢复出来就是目的溯源人脸。

6.如权利要求1所述的基于跨域解纠缠的融合人脸溯源方法，A5的具体实现过程如下：训练时会提供另一参与者的人脸图像，将下支路生成的溯源参与者人脸图像与输入的另一参与者人脸图像之间添加损失约束，使它不断贴近，达到溯源的目的。