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摘要
本发明涉及一种基于联邦残差的人脸伪造线索检测方法,包括：构建联邦学习框架,本地客户端包括多个数据中心,每个数据中心设置有伪造检测模型,服务器端设置有全局检测模型；将训练数据分配给各数据中心进行训练,将客户端得到的模型参数上传至服务器端进行加权聚合后下发,本地客户端利用下发参数对各自模型进行参数更新,该通信过程会持续进行,在伪造检测模型达到预设的截至条件后,利用全局检测模型对待测人脸图像进行真伪识别。在伪造检测模型中利用变分自编码器来学习鲁棒的残差判别特征来检测伪造线索,以便于引导分类器学习更有辨别性的伪造特征。本发明方法提高模型对于复杂来源伪造数据的泛化能力同时实现人脸隐私的保护。
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