[发明专利]用于生物特征信息伪造检测的方法和设备

权利要求书

1.一种用于生物特征信息伪造检测的方法，所述方法包括：

从神经网络的中间层提取嵌入向量，神经网络被配置为从包括用户的生物特征信息的图像来检测生物特征信息是否被伪造；

基于嵌入向量，检测关于生物特征信息是否被伪造的第一信息；以及

基于是否检测到第一信息，使用从神经网络的输出层输出的输出向量来检测关于生物特征信息是否被伪造的第二信息。

2.根据权利要求1所述的方法，其中，检测第一信息的步骤包括：

基于嵌入向量计算第一分数；以及

基于第一分数检测第一信息。

3.根据权利要求2所述的方法，其中，基于第一分数检测第一信息的步骤包括：

确定第一分数是否是在用于确定第一信息的第一阈值范围内的分数；以及

响应于确定第一分数是在第一阈值范围内的分数，基于第一分数检测第一信息。

4.根据权利要求3所述的方法，其中，第一阈值范围基于以下项来确定：

第一阈值，对应于第一分数被确定为与伪造信息对应的分数的最大概率，以及

第二阈值，对应于第一分数被确定为与活体信息对应的分数的最小概率。

5.根据权利要求2所述的方法，其中，基于第一分数检测第一信息的步骤包括使用训练后的分类器将第一分数分类为以下中的任一个：

在生物特征信息被确定为伪造信息的范围内的分数，以及

在生物特征信息被确定为活体信息的范围内的分数。

6.根据权利要求5所述的方法，还包括：

响应于基于第一分数检测到第一信息，输出分类器的分类结果。

7.根据权利要求2所述的方法，还包括：响应于基于第一分数未检测到第一信息：

从所述中间层之后的中间层提取第1-2嵌入向量；

基于第1-2嵌入向量计算第1-2分数；以及

基于第1-2分数检测第一信息。

8.根据权利要求7所述的方法，其中，基于第1-2分数检测第一信息的步骤包括使用训练后的第1-2分类器将第1-2分数分类为以下中的任一个：

在生物特征信息被确定为伪造信息的范围内的分数，以及

在生物特征信息被确定为活体信息的范围内的分数。

9.根据权利要求2所述的方法，还包括：响应于基于第一分数未检测到第一信息：

从所述中间层之后的中间层提取第1-2嵌入向量；

基于第1-2嵌入向量计算第1-2分数；

融合第一分数和第1-2分数；以及

通过将融合后的分数分类为在生物特征信息被确定为伪造信息的范围内的分数和在生物特征信息被确定为活体信息的范围内的分数中的任一个来检测第一信息。

10.根据权利要求1至9中的任一项所述的方法，其中，检测第二信息的步骤包括：响应于未检测到第一信息，基于根据输出向量的第二分数检测第二信息。

11.根据权利要求1所述的方法，其中，

所述图像包括包含用户的生物特征信息的第一图像和第二图像，并且

提取嵌入向量的步骤包括：

从第一神经网络的至少一个第一中间层，提取至少一个第1-1嵌入向量，第一神经网络被配置为从第一图像检测生物特征信息是否被伪造；以及

从第二神经网络的至少一个第二中间层，提取至少一个第1-2嵌入向量，第二神经网络被配置为从第二图像检测生物特征信息是否被伪造。

12.根据权利要求11所述的方法，其中，第二图像包括以下项中的任一个：

通过使用传感器与第一图像在不同的时间捕获用户的生物特征信息而获取的图像，以及

通过第一图像的图像处理而生成的图像。