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龍圖騰網獲悉上海成電福智科技有限公司申請的專利一種基于注意力機制的人臉識別擴散去噪防御方法獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN120219757B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-08-29發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202510656294.1，技術領域涉及：G06V10/30；該發明授權一種基于注意力機制的人臉識別擴散去噪防御方法是由鄧建華設計研發完成，并于2025-05-21向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種基于注意力機制的人臉識別擴散去噪防御方法在說明書摘要公布了：本發明公開了一種基于注意力機制的人臉識別擴散去噪防御方法，涉及人工智能安全技術領域，包括步驟：獲取數據集；構造人臉識別擴散去噪網絡，包括人臉識別模型、條件去噪擴散模型、注意力模型；基于注意力約束和圖像質量約束構造總損失，訓練人臉識別擴散去噪網絡得到人臉識別擴散去噪模型，用于對抗樣本的去噪。本發明在訓練過程中，結合圖像質量約束和注意力約束，利用注意力機制來捕捉人臉識別模型對干凈樣本與去噪樣本間關注點的差異，以此為導向，使條件去噪擴散模型學習恢復干凈圖像中的關鍵語義信息，確保去噪樣本具備較高的視覺質量和識別準確性。在去噪階段，自適應生成最佳擴散步長，避免了反復調整的需要，大大降低防御時間。

本發明授權一種基于注意力機制的人臉識別擴散去噪防御方法在權利要求書中公布了：1.一種基于注意力機制的人臉識別擴散去噪防御方法，其特征在于，包括以下步驟； S1，獲取數據集X，包括干凈樣本集Xclean和對抗樣本集Xadv，Xclean中干凈樣本xclean和Xadv中對抗樣本x0一一對應； S2，構造人臉識別擴散去噪網絡，包括預訓練的人臉識別模型、條件去噪擴散模型、注意力模型； 所述人臉識別模型包括特征提取網絡，用于對輸入圖像進行特征提取得到深度特征； 所述條件去噪擴散模型，包括前向加噪過程與逆向生成過程； 所述前向加噪過程用于向對抗樣本x0中逐時間步添加噪聲，生成每個時間步對應的加噪圖像，其中時間步t的加噪圖像為xt，1≤t≤T，T為最佳擴散步長； 所述逆向生成過程基于條件引導，從xT中逐時間步去除噪聲，時間步t生成去噪圖像，最終得到的去噪圖像作為去噪樣本，所述根據下式得到； ， 式中，、、分別為時間步t的均值函數、方差函數、標準差函數；為特征提取網絡提取的深度特征，λ為超參數，為范數，?為隨機噪聲，為標準正態分布； 所述注意力模型用于從去噪樣本和干凈樣本xclean中提取對應的注意力圖、； S3，構造人臉識別擴散去噪網絡的總損失Ltotal； ， ， 式中，Lattention為注意力損失；L1為對抗樣本和去噪樣本間的L1損失、Llpips為對抗樣本和去噪樣本間的LPIPS損失，為計算均方誤差，λ1、λ2分別為第一權重超參數、第二權重超參數； S4，根據最佳擴散步長T、用數據集X以最小化Ltotal訓練人臉識別擴散去噪網絡至收斂，得到人臉識別擴散去噪模型； S5，獲取待凈化的對抗樣本，基于人臉識別擴散去噪模型生成對應的去噪樣本。

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