[发明专利]人脸图像生成、人脸识别模型鲁棒性评估方法和装置

说明书

本申请涉及一种人脸图像生成方法、装置、计算机设备和存储介质。该方法包括：获取人脸图像和待融合图像，并确定待融合图像对应的融合参数范围；基于预设种群规模在融合参数范围内确定当前融合参数个体集合；基于各个当前融合参数个体将人脸图像和待融合图像进行融合，得到各个当前融合人脸图像；使用预设当前适应度评估标准对各个当前融合人脸图像进行适应度评估，得到各个当前适应度；基于当前融合参数个体集合进行种群进化，直到达到种群进化完成条件时，基于达到种群进化完成条件时各个当前融合人脸图像对应的当前适应度确定目标融合人脸图像，将目标融合人脸图像作为人脸图像对应的对抗人脸图像。采用本方法能够提高对抗人脸图像的隐蔽性。

技术领域

本申请涉及计算机技术领域，特别是涉及一种人脸图像生成、人脸识别模型鲁棒性评估方法、装置、计算机设备和存储介质。

背景技术

随着人工智能中人脸识别技术的发展，人脸识别的安全性越来越重要。目前，是通过对人脸识别模型进行攻击测试，来检测人脸识别模型的安全性。比如，使用生成的对抗人脸图像对人脸识别模型进行鲁棒性评估，从而去提升人脸识别模型的安全性。比如，通过在原始人脸图像上添加不易察觉的像素级别的噪声来实现对模型参数已知的人脸识别模型的攻击。然而，目前的通过在原始人脸图像上添加不易察觉的像素级别的噪声的方法，生成的对抗人脸图像隐蔽性较差，无法适应实际应用场景中的需求，并且使用该方法生成的对抗人脸图像对人脸识别模型的鲁棒性评估时，得到的鲁棒性评估结果不够准确合理。

发明内容

基于此，有必要针对上述技术问题，提供一种能够提高对抗人脸图像隐蔽性，进而提高人脸识别模型的鲁棒性评估准确性和合理性的人脸图像生成、人脸识别模型鲁棒性评估方法、装置、计算机设备和存储介质。

一种人脸图像生成方法，所述方法包括：

获取人脸图像和待融合图像，并确定待融合图像对应的融合参数范围；

基于预设种群规模在融合参数范围内确定当前融合参数个体集合；

基于当前融合参数个体集合中的各个当前融合参数个体将人脸图像和待融合图像进行融合，得到各个当前融合参数个体对应的当前融合人脸图像；

使用预设当前适应度评估标准对各个当前融合参数个体对应的当前融合人脸图像进行适应度评估，得到各个当前融合人脸图像对应的当前适应度；

当未达到种群进化完成条件时，在融合参数范围内基于当前融合参数个体集合进行种群进化，得到更新融合参数个体集合；

将更新融合参数个体集合作为当前融合参数个体集合，并返回基于当前融合参数个体集合中的各个当前融合参数个体将人脸图像和待融合图像进行融合，得到各个当前融合参数个体对应的当前融合人脸图像的步骤执行，直到达到种群进化完成条件时，基于达到种群进化完成条件时各个当前融合人脸图像对应的当前适应度确定目标融合人脸图像，将目标融合人脸图像作为人脸图像对应的对抗人脸图像。

在其中一个实施例中，使用预设当前适应度评估标准对各个当前融合参数个体对应的当前融合人脸图像进行适应度评估，得到各个当前融合人脸图像对应的当前适应度，包括：

将各个当前融合参数个体对应的当前融合人脸图像输入人脸识别模型中，得到输出的各个当前融合人脸图像与人脸标签图像之间的相似度，基于相似度得到各个当前融合人脸图像对应的当前适应度。

在其中一个实施例中，基于目标候选融合参数个体计算适应度评估标准更新指标值，包括：

获取目标候选融合参数个体对应的目标候选融合人脸图像，将目标候选融合人脸图像输入人脸识别模型中，得到输出的第一目标候选相似度和第二目标候选相似度；

当第一目标候选相似度满足适应度评估标准更新指标计算条件时，计算第一目标候选相似度和第二目标候选相似度的差值，得到适应度评估标准更新指标值。