基于异常提示增强引导的通用人脸活体检测方法

本发明提出一种基于异常提示增强引导的通用人脸活体检测方法；该方法首先基于异常提示生成模块生成输入人脸对应的“真实”人脸，并通过计算二者的差异提取异常提示。随后，将异常提示作为额外先验，与输入人脸一起通过双输入嵌入融合层进行相加融合，作为ViT编码器的输入。同时，异常提示在经过编码器特征提取后，通过混合专家模型自适应地为ViT编码器不同阶段提供特定的语义信息偏好，从而利用交叉注意力动态引导模型关注不同的异常区域，进而挖掘更鲁棒的活体检测特征，提升模型在跨数据集上的泛化能力。对比现有方法，本方法更充分地利用异常提示的潜力，从而提升模型的伪脸检测能力和训练收敛速度。