[发明专利]一种人脸真伪的识别方法、识别装置及电子设备

权利要求书

1.一种人脸真伪的识别方法，其特征在于，所述识别方法包括：

在待识别人脸图像上确定多个像素区域，其中，所述像素区域包括不同的尺寸种类；

针对每类尺寸的像素区域，将该类尺寸的像素区域按照预设每类尺寸下的像素区域数目进行拼接，确定该类尺寸的像素区域对应的空间特征图；

针对每类尺寸的像素区域对应的空间特征图，将该类尺寸的像素区域对应的空间特征图输入至训练好的多卷积级联器，输出该类尺寸的像素区域对应的空间特征向量，其中，所述多卷积级联器由多个卷积层与多个斜差卷积层交替连接组成，其中，所述斜差卷积层通过以下公式进行计算：

，其中，P*为与P_n同卷积层的对角线上的像素值，θ为所述斜差卷积层中传统卷积层部分与梯度卷积层部分之间的权重系数；

根据各个尺寸种类的像素区域对应的所述空间特征向量，确定人脸真伪的识别结果。

2.根据权利要求1所述的识别方法，其特征在于，所述针对每类尺寸的像素区域对应的空间特征图，将该类尺寸的像素区域对应的空间特征图输入至训练好的多卷积级联器，输出该类尺寸的像素区域对应的空间特征向量，具体包括：

根据预设像素区域尺寸种类数目，确定级数为所述预设像素区域尺寸种类数目的多卷积级联器；

在所述多卷积级联器中，确定所述卷积层与所述斜差卷积层之间的预设间隔层次数；

针对每类尺寸的像素区域，将数目为所述预设间隔层次数的卷积层及数目为所述预设间隔层次数的斜差卷积层间隔设置，交替处理该类尺寸对应的所述空间特征图，确定所述空间特征图对应的空间特征向量。

3.根据权利要求2所述的识别方法，其特征在于，基于以下方法确定所述空间特征图对应的空间特征向量：

根据所述斜差卷积层与所述卷积层，确定每一个所述空间特征图对应的梯度特征，其中，所述梯度特征反映所述空间特征图的纹理性质；

针对每一个所述空间特征图，根据该空间特征图对应的纹理性质，确定该空间特征图对应的空间特征向量。

4.根据权利要求1所述的识别方法，其特征在于，所述识别方法还包括：

所述像素区域设置在所述待识别人脸图像上的任意位置，且在每次识别过程中，所述像素区域在所述待识别人脸图像上的位置均不同。

5.根据权利要求1所述的识别方法，其特征在于，所述根据所述空间特征向量，确定人脸真伪的识别结果，具体包括：

拼接全部尺寸种类的像素区域对应的空间特征向量，确定所述待识别人脸图像对应的辨识特征向量；

将所述辨识特征向量输入至预先训练好的二分类网络中，所述辨识特征向量经过三层全连接层后输出二分类类别；

将所述二分类类别确定为所述人脸真伪的识别结果。

6.一种人脸真伪的识别装置，其特征在于，所述识别装置包括：

获取模块，用于在待识别人脸图像上确定多个像素区域，其中，所述像素区域包括不同的尺寸种类；

拼接模块，用于针对每类尺寸的像素区域，将该类尺寸的像素区域按照预设每类尺寸下的像素区域数目进行拼接，确定该类尺寸的像素区域对应的空间特征图；

运算模块，用于针对每类尺寸的像素区域对应的空间特征图，将该类尺寸的像素区域对应的空间特征图输入至训练好的多卷积级联器，输出该类尺寸的像素区域对应的空间特征向量，其中，所述多卷积级联器由多个卷积层与多个斜差卷积层交替连接组成，其中，所述斜差卷积层通过以下公式进行计算：

，其中，P*为与P_n同卷积层的对角线上的像素值,θ为所述斜差卷积层中传统卷积层部分与梯度卷积层部分之间的权重系数；

第一确定模块，用于根据各个尺寸种类的像素区域对应的所述空间特征向量，确定人脸真伪的识别结果。