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申请/专利权人：上海大学

摘要：本发明公开了一种基于深度知识蒸馏的轻量化人脸防伪检测方法,包括：选择深度预测的人脸防伪学生模型和人脸防伪老师模型；获取人脸防伪数据集进行预处理，基于预处理后的人脸防伪数据集对老师模型进行训练，获得训练好的人脸防伪老师模型；基于训练好的人脸防伪老师模型，固定人脸防伪老师模型参数，获得训练过程中人脸防伪学生模型与人脸防伪老师模型的中间深度特征，进行深度特征蒸馏；获得训练过程中人脸防伪学生模型与人脸防伪老师模型的预测深度图，进行深度预测蒸馏；基于深度特征蒸馏和深度预测蒸馏获取训练好的人脸防伪学生模型，基于训练好的人脸防伪学生模型获取人脸图像的深度预测图，根据人脸深度图的平均值判别人脸图像的真伪。

主权项：1.一种基于深度知识蒸馏的轻量化人脸防伪检测方法，其特征在于，包括以下步骤：选择深度预测的人脸防伪学生模型和人脸防伪老师模型，所述人脸防伪学生模型为轻量化模型；获取人脸防伪数据集，对所述人脸防伪数据集进行预处理，基于预处理后的所述人脸防伪数据集对所述人脸防伪老师模型进行训练，获得训练好的人脸防伪老师模型；基于所述训练好的人脸防伪老师模型，固定所述人脸防伪老师模型参数，获得训练过程中人脸防伪学生模型与人脸防伪老师模型的中间深度特征，进行深度特征蒸馏，具体包括：将所述人脸深度图输入对应的人脸防伪老师模型和人脸防伪学生模型中输出老师模型和学生模型的中间深度特征，计算所述人脸防伪老师模型的中间深度特征和所述人脸防伪学生模型的中间深度特征之间差异的范数，获得深度特征蒸馏损失函数；获得训练过程中人脸防伪学生模型与人脸防伪老师模型的预测深度图，进行深度预测蒸馏，具体包括：基于获得的所述人脸防伪学生模型与所述人脸防伪老师模型的预测深度图，计算所述人脸防伪老师模型输出的人脸深度图和人脸防伪学生模型输出的人脸深度图两者之间差异的范数，获得深度预测蒸馏损失函数；基于所述深度特征蒸馏和所述深度预测蒸馏获取训练好的人脸防伪学生模型，具体包括：基于所述深度特征蒸馏损失函数、所述深度预测蒸馏损失函数和所述人脸防伪损失函数，获得最终损失函数，基于所述最终损失函数训练人脸防伪学生模型，获得训练好的轻量化学生模型；基于所述训练好的人脸防伪学生模型获取人脸图像的深度预测图，根据人脸深度图的平均值判别人脸图像的真伪。

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权利要求：

百度查询： 上海大学 一种基于深度知识蒸馏的轻量化人脸防伪检测方法