一种基于注意力机制的人脸识别扩散去噪防御方法

本发明公开了一种基于注意力机制的人脸识别扩散去噪防御方法，涉及人工智能安全技术领域，包括步骤：获取数据集；构造人脸识别扩散去噪网络，包括人脸识别模型、条件去噪扩散模型、注意力模型；基于注意力约束和图像质量约束构造总损失，训练人脸识别扩散去噪网络得到人脸识别扩散去噪模型，用于对抗样本的去噪。本发明在训练过程中，结合图像质量约束和注意力约束，利用注意力机制来捕捉人脸识别模型对干净样本与去噪样本间关注点的差异，以此为导向，使条件去噪扩散模型学习恢复干净图像中的关键语义信息，确保去噪样本具备较高的视觉质量和识别准确性。在去噪阶段，自适应生成最佳扩散步长，避免了反复调整的需要，大大降低防御时间。