【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及图像处理，具体地讲，涉及一种基于人脸身份水印与混合注意力模块的主动防御方法。
技术介绍
1、随着 deepfake 技术的不断升级，伪造图像的虚假程度不断突破原有上限，这导致传统图像检测手段面临着前所未有的考验。deepfake 由 “深度学习（deep learning）”与 “伪造（fake）”组合而成，这项前沿技术以生成式对抗网络（gan）等深度学习模型为基石，构建起一套精密的人脸伪造系统。模型通过海量图像数据的深度学习，精准捕捉人脸骨骼结构、肌肉运动规律、皮肤纹理等生物特征，甚至能还原不同光照下的面部光影变化。在伪造阶段，它将目标人脸的特征参数深度嵌入源图像，通过像素级的智能调整，生成肉眼难辨真伪的虚假图像内容。人脸伪造技术借助人工智能算法精准锁定图像中的面部区域实施篡改，生成的虚假内容在视觉层面与真实图像高度相似，对社会秩序、信息安全和隐私保护构成重大威胁。
2、为突破被动检测的技术瓶颈，学界与业界将目光转向主动防御方法。主动防御的核心在于预先在原始图像中嵌入不可见的数字水印、特征标识等信号，从源头上...
【技术保护点】
1.一种基于人脸身份水印与混合注意力模块的主动防御方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的基于人脸身份水印与混合注意力模块的主动防御方法，其特征在于：所述S1的具体步骤为：
3.根据权利要求2所述的基于人脸身份水印与混合注意力模块的主动防御方法，其特征在于：所述S2的具体步骤为：
4.根据权利要求3所述的基于人脸身份水印与混合注意力模块的主动防御方法，其特征在于：所述S3的具体步骤为：
5.根据权利要求4所述的基于人脸身份水印与混合注意力模块的主动防御方法，其特征在于：所述S4的具体步骤为：
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