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龙图腾网获悉重庆邮电大学申请的专利一种基于对抗样本的通用人脸识别防御水印生成方法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：CN115601810B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-09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：202211265858.1，技术领域涉及：G06V40/16；该发明授权一种基于对抗样本的通用人脸识别防御水印生成方法是由高陈强;段伟;魏鑫设计研发完成，并于2022-10-17向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于对抗样本的通用人脸识别防御水印生成方法在说明书摘要公布了：本发明属于人工智能安全技术领域，涉及一种人脸隐私保护方法，具体涉及到一种基于对抗样本的通用人脸识别防御水印生成方法。该防御水印生成方法包括：获取人脸数据集进行预处理；将处理好的人脸图像输入训练好的人脸检测网络，输出人脸特征点；利用仿射变化将人脸特征点映射至固定位置，并裁剪至固定尺寸；利用身份特征镶嵌攻击多个人脸识别模型并采用自适应的模型权重生成第一阶段的水印；寻找特征显著块，叠加高斯噪声并引入梯度纠正模块，控制人脸对抗图像与原图的视觉一致性生成第二阶段的人脸识别通用水印；利用仿射不变性将通用性人脸识别对抗水印叠加至原图。

本发明授权一种基于对抗样本的通用人脸识别防御水印生成方法在权利要求书中公布了：1.一种基于对抗样本的通用人脸识别防御水印生成方法，其特征在于，所述方法包括： 101、获取原始人脸图像，并对所述原始人脸图像进行预处理； 102、将处理好的人脸图像输入到训练好的人脸检测网络，输出人脸特征点； 103、利用仿射变化将所述人脸特征点映射至固定位置，并裁剪至固定尺寸，更新人脸图像； 104、利用身份特征镶嵌攻击人脸识别模型，将优化后的身份特征信息镶嵌至人脸图像，分别输入到多个人脸识别模型中，生成对抗图像，并采用自适应的模型权重向量结合各个对抗图像生成第一阶段水印图像； 105、提取出第一阶段水印图像的特征显著块；将高斯噪声叠加至特征显著块，输入到人脸识别模型中，并采用梯度纠正生成第二阶段水印图像； 106、利用仿射不变性将所述第二阶段水印图像叠加至所述原始人脸图像； 采用自适应的模型权重向量结合各个对抗图像生成第一阶段水印图像包括初始化模型权重向量；将各个对抗图像与相应模型权重向量的乘积作为初始的第一阶段水印图像，将第一阶段水印图像叠加到原始人脸图像中，测试各个人脸识别模型对身份的置信度，按照置信度计算出每个人脸识别模型的攻击程度；按照攻击程度调整所述模型权重向量，当所有人脸识别模型的攻击程度均大于0，或者迭代次数达到融合迭代次数时，输出迭代优化后的第一阶段水印图像； 所述采用梯度纠正生成第二阶段水印图像包括当叠加高斯噪声后对所有人脸识别模型的攻击效果均提升时，即叠加高斯噪声后的扰动再叠加至人脸图像与特定人脸图像的相似度均上升时，则将当前所叠加的高斯噪声合并至通用水印，并将下次叠加的高斯噪声的均值换成本次有效的添加值；当叠加高斯噪声后对部分人脸识别模型的攻击效果提升时，且部分人脸识别模型的攻击效果降低时，则丢弃此次叠加的高斯噪声，将下次叠加的高斯噪声的均值重新置为0；当叠加的高斯噪声后对所有人脸识别模型的攻击效果均下降时，则将高斯噪声取反后叠加测试攻击效果，如攻击所有模型的效果增加，则把取反的高斯噪声合并至通用水印。

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