一种可防御对抗攻击的人脸图像超分辨率方法、系统及存储介质

本发明公开了一种可防御对抗攻击的人脸图像超分辨率方法、系统及存储介质，包括：基于经验模态分解构建频率感知分解网络模型；获取干净样本集，基于所述干净样本集获得对抗样本集；基于干净样本集和对抗样本集对所述频率感知分解网络模型进行对抗训练；将给定的人脸图像输入至训练后的频率感知分解网络模型，获得深度特征；基于所述深度特征获得固有模态函数特征图，基于所述固有模态函数特征图重建人脸图像。本发明通过结合EMD的多分支结构、高频噪声抑制器和可学习的提示，提供了一种鲁棒且高效的FSR模型，能够在对抗噪声存在的情况下，有效地恢复人脸图像的高频细节，提高识别准确性和视觉质量。