本发明请求保护一种基于跨域特征对齐网络的人脸反欺诈方法，属于模式识别技术领域。所述方法包括以下步骤：步骤1.以ResNet18为基础特征生成模型，为了缓解域差异性和增强深层特征表示，本发明设计了一个改进的特征生成网络。步骤2.为了探索多粒度特征对齐以改进对未知目标场景的泛化能力，本发明提出了一个多粒度特征对齐网络，进行局部区域和全局图像特征对齐。步骤3.为了减少类内距离同时增大类间距离，本发明采用total loss计算网络的分类损失，通过迭代对抗训练、更新参数得到最终的网络模型。在增加少量计算量的情况下，本发明有效的缓解了域差异性同时增强了特征表达能力，捕获了更加鲁棒和广义的特征空间，实现了更加清晰的分类边界。