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龙图腾网获悉南京邮电大学申请的专利一种人脸伪造主动防御图像生成方法、系统及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：CN120198531B 。

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：202510670148.4，技术领域涉及：G06T11/00；该发明授权一种人脸伪造主动防御图像生成方法、系统及介质是由张登银;王利华;高帆;严伟丹;赵宇婷设计研发完成，并于2025-05-23向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种人脸伪造主动防御图像生成方法、系统及介质在说明书摘要公布了：本发明公开了一种人脸伪造主动防御图像生成方法、系统及介质，属于图像处理技术领域。其方法包括：获取待保护的人脸图像；将待保护的人脸图像投影至参数化二维坐标系，得到参数化面部纹理图像；提取参数化面部纹理图像的频率分量，将频率分量输入预先构建的主动防御图像生成模型，输出频率对抗分量；将频率对抗分量进行特征融合，得到对抗特征；将对抗特征投影至归一化设备坐标系，得到人脸伪造主动防御图像。本发明能够保证人脸空域可视化效果的同时，对不同姿态下的人脸图像添加有效的隐蔽攻击，适应不同的输入样本或攻击阶段，具有很好的防御效果。

本发明授权一种人脸伪造主动防御图像生成方法、系统及介质在权利要求书中公布了：1.一种人脸伪造主动防御图像生成方法，其特征在于，包括： 获取待保护的人脸图像； 将所述待保护的人脸图像投影至参数化二维坐标系，得到参数化面部纹理图像； 提取所述参数化面部纹理图像的频率分量，将所述频率分量输入预先构建的主动防御图像生成模型，输出频率对抗分量； 将所述频率对抗分量进行特征融合，得到对抗特征； 将所述对抗特征投影至归一化设备坐标系，得到人脸伪造主动防御图像； 其中，所述主动防御图像生成模型包括依次连接的自适应对抗噪声生成器和低频增强注意力模块；所述低频增强注意力模块用于突出图像区域重要性；在所述自适应对抗噪声生成器中，将静态动量系数替换为动态自适应动量系数，所述动态自适应动量系数通过局部方差、全局方差进行动态调整，所述全局方差、局部方差通过图像梯度进行动态调整； 利用离散小波变换，提取所述参数化面部纹理图像的频率分量，包括： ； 其中，、、、分别表示低频分量、第一高频分量、第二高频分量、第三高频分量；x、y表示参数化面部纹理图像像素对应的空间坐标；表示大小为M×N的参数化面部纹理图像；表示用于捕捉的低通滤波器一级分解的二维尺度函数；、、分别表示用于捕捉的低通行与高通列组合的小波函数、用于捕捉的高通行与低通列组合的小波函数、用于捕捉的高通行与低通列组合的小波函数；m、n表示小波变换频率分量对应像素位置的离散索引； 所述主动防御图像生成模型表示为： ； ； 其中，、分别表示第t+1次迭代、第t次迭代的对抗噪声分量，所述对抗噪声分量为自适应对抗噪声生成器的输出；表示动态自适应动量系数；表示当前迭代生成的频率对抗分量；表示重要区域特征图；表示第t次迭代频率分量的梯度；表示对应元素点乘；表示L1范数；表示基础动量系数；、分别表示局部方差自适应权重、全局方差自适应权重；、分别表示在像素位置处的局部方差、全局方差；、分别表示局部方差、全局方差；表示第t次迭代的频率分量；表示当前迭代的最大扰动幅值；表示符号函数；表示截断函数；表示滑动窗口的尺寸；表示在像素位置处频率分量的梯度；表示梯度张量的总元素个数；表示在像素位置（i，j，l）处频率分量的梯度；表示频率分量的梯度平均值；m、n表示小波变换频率分量对应像素位置的离散索引；C、H、W表示输入图像的通道数、高度和宽度。

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