一种基于风格混合重组的人脸反欺骗域泛化方法

本发明公开一种基于风格混合重组的人脸反欺骗域泛化方法，其特征在于，包括以下步骤：S1：构造数据处理模型；S11：构造对抗学习模块；S12：构造对比学习模块；S13：构造风格组装层；S14：构造损失函数；S2：训练流程。本发明涉及图像处理技术领域，具体地讲，涉及一种基于风格混合重组的人脸反欺骗域泛化方法。本发明要解决的技术问题是提供一种基于风格混合重组的人脸反欺骗域泛化方法，提出将完整的特征分离为内容特征和风格特征，分别进行处理，内容特征通过对抗学习使其在不同域之间不可区分，而风格特征通过对比学习来强调与活性相关的信息，同时抑制域特定的信息。这种方法有效地提高了模型在未见过的域中的泛化能力。