摘要
本发明提供了一种基于属性修改的对抗人脸图像生成方法。该方法包括:通过生成器从目标图像中提取目标人脸的特征值,将特征值进行模糊操作后换入到源图像中,得到换脸后的对抗人脸图像;通过对抗妆容迁移生成网络结构对所述对抗人脸图像进行妆容转移处理,得到所述目标图像的最终对抗人脸图像。本发明方法生成的对抗图像能够在确保攻击能力的情况下,生成比较多视觉上难以察觉的攻击。同时,大量的定量实验表明,在黑盒设置下,本发明可以显著降低未经授权的人脸识别网络的识别准确率,进而保护个人隐私。
技术关键词
人脸图像生成方法
编码器
特征值
解码器
网络结构
人脸识别网络
保护个人隐私
身份
模块
特征提取器
多视觉
参数
对抗性
定义
重构
元素
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动作预测方法
轨迹预测模型
智能机械装置
关键点
数据
卷积编码器
门控循环单元
电力负荷预测方法
多层注意力机制
电力系统短期负荷预测
术后恶心呕吐
护理干预系统
长短期记忆神经网络
子模块
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