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龙图腾网获悉上海成电福智科技有限公司申请的专利一种基于注意力机制的人脸识别扩散去噪防御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：CN120219757B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-29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：202510656294.1，技术领域涉及：G06V10/30；该发明授权一种基于注意力机制的人脸识别扩散去噪防御方法是由邓建华设计研发完成，并于2025-05-21向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于注意力机制的人脸识别扩散去噪防御方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于注意力机制的人脸识别扩散去噪防御方法，涉及人工智能安全技术领域，包括步骤：获取数据集；构造人脸识别扩散去噪网络，包括人脸识别模型、条件去噪扩散模型、注意力模型；基于注意力约束和图像质量约束构造总损失，训练人脸识别扩散去噪网络得到人脸识别扩散去噪模型，用于对抗样本的去噪。本发明在训练过程中，结合图像质量约束和注意力约束，利用注意力机制来捕捉人脸识别模型对干净样本与去噪样本间关注点的差异，以此为导向，使条件去噪扩散模型学习恢复干净图像中的关键语义信息，确保去噪样本具备较高的视觉质量和识别准确性。在去噪阶段，自适应生成最佳扩散步长，避免了反复调整的需要，大大降低防御时间。

本发明授权一种基于注意力机制的人脸识别扩散去噪防御方法在权利要求书中公布了：1.一种基于注意力机制的人脸识别扩散去噪防御方法，其特征在于，包括以下步骤； S1，获取数据集X，包括干净样本集Xclean和对抗样本集Xadv，Xclean中干净样本xclean和Xadv中对抗样本x0一一对应； S2，构造人脸识别扩散去噪网络，包括预训练的人脸识别模型、条件去噪扩散模型、注意力模型； 所述人脸识别模型包括特征提取网络，用于对输入图像进行特征提取得到深度特征； 所述条件去噪扩散模型，包括前向加噪过程与逆向生成过程； 所述前向加噪过程用于向对抗样本x0中逐时间步添加噪声，生成每个时间步对应的加噪图像，其中时间步t的加噪图像为xt，1≤t≤T，T为最佳扩散步长； 所述逆向生成过程基于条件引导，从xT中逐时间步去除噪声，时间步t生成去噪图像，最终得到的去噪图像作为去噪样本，所述根据下式得到； ， 式中，、、分别为时间步t的均值函数、方差函数、标准差函数；为特征提取网络提取的深度特征，λ为超参数，为范数，ϵ为随机噪声，为标准正态分布； 所述注意力模型用于从去噪样本和干净样本xclean中提取对应的注意力图、； S3，构造人脸识别扩散去噪网络的总损失Ltotal； ， ， 式中，Lattention为注意力损失；L1为对抗样本和去噪样本间的L1损失、Llpips为对抗样本和去噪样本间的LPIPS损失，为计算均方误差，λ1、λ2分别为第一权重超参数、第二权重超参数； S4，根据最佳扩散步长T、用数据集X以最小化Ltotal训练人脸识别扩散去噪网络至收敛，得到人脸识别扩散去噪模型； S5，获取待净化的对抗样本，基于人脸识别扩散去噪模型生成对应的去噪样本。

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