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龙图腾网获悉北京邮电大学申请的专利一种可防御对抗攻击的人脸图像超分辨率方法、系统及存储介质获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN119417700B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-22发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202411460838.9，技术领域涉及：G06T3/4053；该发明授权一种可防御对抗攻击的人脸图像超分辨率方法、系统及存储介质是由何召锋;王甲;邹晨;项刘宇;吴惠甲设计研发完成，并于2024-10-18向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种可防御对抗攻击的人脸图像超分辨率方法、系统及存储介质在说明书摘要公布了：本发明公开了一种可防御对抗攻击的人脸图像超分辨率方法、系统及存储介质，包括：基于经验模态分解构建频率感知分解网络模型；获取干净样本集，基于所述干净样本集获得对抗样本集；基于干净样本集和对抗样本集对所述频率感知分解网络模型进行对抗训练；将给定的人脸图像输入至训练后的频率感知分解网络模型，获得深度特征；基于所述深度特征获得固有模态函数特征图，基于所述固有模态函数特征图重建人脸图像。本发明通过结合EMD的多分支结构、高频噪声抑制器和可学习的提示，提供了一种鲁棒且高效的FSR模型，能够在对抗噪声存在的情况下，有效地恢复人脸图像的高频细节，提高识别准确性和视觉质量。

本发明授权一种可防御对抗攻击的人脸图像超分辨率方法、系统及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种可防御对抗攻击的人脸图像超分辨率方法，其特征在于，包括以下步骤： 基于经验模态分解构建频率感知分解网络模型； 获取干净样本集，基于所述干净样本集获得对抗样本集； 基于干净样本集和对抗样本集对所述频率感知分解网络模型进行对抗训练； 将给定的人脸图像输入至训练后的频率感知分解网络模型，获得深度特征；基于所述深度特征获得固有模态函数特征图，基于所述固有模态函数特征图重建人脸图像； 所述频率感知分解网络模型包括卷积块和若干个级联的恢复分支，所述恢复分支包括Transformer块、提示组件和频率调制器，所述Transformer块包括Multi-Dconv头部转置注意力和Gated-Dconv前馈网络，所述卷积块用于提取网络输入的浅层特征； 所述浅层特征输入至频率感知分解网络模型中的恢复分支，通过两个Transformer块进行下采样处理，获得的初始特征图依次通过三组频率调制器与Transformer块，获得输出；其中，所述提示组件生成可学习的参数输入至频率调制器，所述频率调制器对Transformer块的输出和可学习的参数进行调制，获得的调制信号通过同一组的Transformer块进行处理；初始特征图通过前两组时，Transformer块对特征图进行上采样操作； 所述频率调制器将输入的特征图预测为权重参数，将所述权重系数与对应的可学习的参数相乘，获得提示信息，将提示信息与输入的特征图连接，获得调制信号。

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