[发明专利]基于静态人脸的对抗样本检测方法、装置、设备、介质

说明书

本发明涉及人工智能技术，揭露了一种基于静态人脸的对抗样本检测方法，包括：提取人脸区域，计算人脸区域中的人脸姿态角度，并根据人脸姿态角度调整人脸区域的角度，得到目标人脸图像；将目标人脸图像映射到UV空间，得到UV空间纹理图；对所述UV空间纹理图与标准UV空间纹理图进行对比，得到差值图像；利用卷积神经网络对差值图像进行特征提取，得到特征序列；根据特征序列，利用二分类模型判断目标人脸图像是否为对抗样本图像。此外，本发明还涉及区块链技术，所述标准UV空间纹理图可存储于区块链的节点。本发明还提出一种基于静态人脸的对抗样本检测装置、电子设备以及存储介质。本发明可以提高进行对抗样本监测时的精确度。

技术领域

本发明涉及人工智能技术领域，尤其涉及一种基于静态人脸的对抗样本检测方法、装置、电子设备及计算机可读存储介质。

背景技术

随着移动互联网的发展，人脸识别场景(移动支付、登录、解锁、身份核验等)在各大互联网领域被广泛的运用，但是随着应用场景越来越多，黑客也盯上了这一场景，通过对获取到用户的照片进行篡改，伪造客户通过人脸识别场景，继而达到非法目的。随着对抗样本的兴起，为黑客攻破人脸识别提供了一大便利武器，黑客通过对同一照片进行多次对抗样本生成，然后分别发送多次请求去验证生成的对抗样本是否可以成功。所以，为了防止对抗样本的攻击情况，亟需一种可以检测出对抗样本的检测技术。

目前行业内检测对抗样本的方法主要为通过训练过程将获取的对抗样本与原始图片进行分类训练，使得训练后的模型能够分清原始图片与对抗样本，但这种方法与对抗样本生成原理直接相关，一旦黑客利用新的对抗样本生成策略来产生对抗样本，则所述训练后的模型无法准确进行识别，在现实使用时的误检率与漏检率都很大。

发明内容

本发明提供一种基于静态人脸的对抗样本检测方法、装置及计算机可读存储介质，其主要目的在于解决进行对抗样本监测时的精确度较低的问题。

为实现上述目的，本发明提供的一种基于静态人脸的对抗样本检测方法，包括：

从人脸图像中提取人脸区域，计算所述人脸区域中的人脸姿态角度，并根据所述人脸姿态角度调整所述人脸区域的角度，得到目标人脸图像；

将所述目标人脸图像映射到UV空间，得到所述目标人脸图像对应的UV空间纹理图；

利用预设的差值计算策略，对所述UV空间纹理图与预构建的标准UV空间纹理图进行对比，得到差值图像；

利用预构建的卷积神经网络对所述差值图像进行特征提取，得到特征序列；

根据所述特征序列，利用预构建的二分类模型判断所述目标人脸图像是否为对抗样本图像。

可选的，所述对所述目标人脸图像进行UV空间映射，得到所述目标人脸图像对应的UV空间纹理图，包括：

利用预构建的三维人脸重构模型对所述目标人脸图像进行建模，得到三维线性人脸模型；

对所述三维线性人脸模型进行解耦操作，去除所述三维线性人脸模型中的表情特征，得到三维中性人脸图；

利用参数化算法，将所述三维中性人脸图映射到UV平面中，得到所述目标人脸图像对应的UV空间纹理图。

可选的，所述计算目标人脸图像中的人脸姿态角度，包括：

利用预构建的肤色分割算法对所述目标人脸图像中的人脸区域进行自动定位；

根据所述人脸区域中的目标器官的感光信息进行姿态分析，计算所述目标人脸图像中的人脸姿态角度。

可选的，所述利用预设的差值计算策略，对所述UV空间纹理图与预构建的标准UV空间纹理图进行对比，得到差值图像，包括：

分别提取所述UV空间纹理图以及预构建的标准UV空间纹理图中的目标区域；