[发明专利]人脸检测方法、人脸检测模型的训练方法及装置

说明书

本公开涉及计算机技术领域，具体公开了一种人脸检测方法和人脸检测模型的训练方法及装置。该方法包括：获取待检测视频的多个视频帧，将每个视频帧划分为多个图像块，所述视频帧为包含人脸信息的图像；针对每个视频帧，将多个图像块输入至预训练的人脸检测模型，预训练的人脸检测模型包括第一自注意力模型和第二自注意力模型，通过第一自注意力模型对多个图像块进行预测运算，得到每个视频帧的第一预测信息；将各视频帧的第一预测信息输入至第二自注意力模型进行预测运算，得到第二预测信息；融合各视频帧的第一预测信息与第二预测信息，生成融合预测信息，以用于表征待检测视频是否存在人脸伪造图像的情况。本公开能提高人脸检测的准确度。

技术领域

本公开的实施方式涉及计算机技术领域，更具体地，本公开的实施方式涉及人脸检测方法、人脸检测模型的训练方法、人脸检测装置及人脸检测模型的处理装置、计算机可读存储介质及电子设备。

背景技术

本部分旨在为权利要求中陈述的本公开的实施方式提供背景或上下文，此处的描述不因为包括在本部分中就承认是现有技术。

随着计算机技术领域的发展，基于人工智能的人脸伪造技术通过在生成的图片或视频中使用用户未做过的表情，来欺骗人脸识别系统和人眼。由人脸伪造技术引发的安全风险和“黑灰产”问题与日俱增。

相关技术中，通过人脸识别技术，从包含真脸和人脸伪造的图片或视频中识别出存在人脸伪造特征的图像，然而相关技术的人脸检测方法，不能充分利用各种伪造方法伪造的视频的共性特征，影响人脸检测的准确度。

发明内容

在本上下文中，本公开的实施方式期望提供一种人脸检测方法、人脸检测模型的训练方法、人脸检测装置、人脸检测模型的处理装置、计算机可读存储介质及电子设备。

根据本公开实施方式的第一方面，提供一种人脸检测方法，包括：获取待检测视频的多个视频帧，将每个所述视频帧划分为多个图像块，所述视频帧为包含人脸信息的图像；针对每个所述视频帧，将所述多个图像块输入至预训练的人脸检测模型，所述预训练的人脸检测模型包括第一自注意力模型和与所述第一自注意力模型级联的第二自注意力模型，通过所述第一自注意力模型对所述多个图像块进行预测运算，得到每个所述视频帧的第一预测信息；将各所述视频帧的第一预测信息输入至所述第二自注意力模型进行预测运算，得到第二预测信息；融合各所述视频帧的第一预测信息与所述第二预测信息，生成融合预测信息，所述融合预测信息用于表征所述待检测视频是否存在人脸伪造图像的情况。

根据本公开实施方式的第二方面，提供一种人脸检测模型的训练方法，所述人脸检测模型包括第一自注意力模型以及与所述第一自注意力模型级联的第二自注意力模型，所述方法包括：获取第一样本集，所述第一样本集中的样本为视频帧样本，所述视频帧样本为包含人脸信息的图像；针对所述第一样本集中的每个视频帧样本，将每个所述视频帧样本划分为多个图像块，并将所述多个图像块作为输入，对所述第一自注意力模型进行单独训练，以输出每个视频帧样本的第一样本预测信息；将对应于同一人脸视频的第一样本预测信息作为一个样本，构建第二样本集，并根据所述第二样本集对所述第二自注意力模型进行单独训练；将所述第一样本集中属于同一人脸视频的视频帧样本作为一个样本，构建第三样本集，将所述第三样本集输入至所述人脸检测模型中的第一自注意力模型，并将所述第一自注意力模型输出的第一局部预测信息作为所述第二自注意力模型的输入，以对单独训练后的第一自注意力模型和单独训练后的第二自注意力模型进行级联训练。