[发明专利]活体检测函数生成方法、装置、存储介质及设备

说明书

本发明公开了一种活体检测函数生成方法、装置、存储介质及设备。其中，该方法包括：获取预先设置的样本集，其中，上述样本集包括：活体样本集和攻击样本集；对上述样本集进行特征提取处理，得到特征向量；采用预设损失函数对上述特征向量进行计算处理，得到目标损失函数。本发明解决了活体检测算法无法对假脸攻击进行防范的技术问题。

技术领域

本发明涉及计算机视觉技术领域，具体而言，涉及一种活体检测函数生成方法、装置、存储介质及设备。

背景技术

人脸检测是一种通过数字图像找到并确定人脸位置和大小的计算机视觉技术。它基于目标检测算法可以有效地检测出面部特征，并且能够准确地定位到眼睛、嘴巴、鼻子等识别位点。活体检测则是处于某些特定场景下一种特殊的人脸检测方法，不仅需要实现人脸的定位和识别，还需要验证被检用户为真实活体，以较高的安全度进行身份认证。活体检测技术为了实现真实身份验证，通常需要进行额外的配合式验证手段，例如眨眼、转头、张嘴等特定动作，以实现对于身份的鉴别。

随着移动支付、社会安防、身份验证等多种需求的增加，近些年来活体检测技术得到了长足的发展，但是，针对活体检测的攻击手段也层出不穷，传统的活体检测技术大多需要配合式动作进行辅助检测，且没有针对假脸攻击进行防范，存在安全隐患。

针对上述的问题，目前尚未提出有效的解决方案。

发明内容

本发明实施例提供了一种活体检测函数生成方法、装置、存储介质及设备，以至少解决活体检测算法无法对假脸攻击进行防范的技术问题。

根据本发明实施例的一个方面，提供了一种活体检测函数生成方法，包括：获取预先设置的样本集，其中，上述样本集包括：活体样本集和攻击样本集；对上述样本集进行特征提取处理，得到特征向量；采用预设损失函数对上述特征向量进行计算处理，得到目标损失函数。

可选的，在获取预先设置的样本集之前，上述方法还包括：采用拍摄设备拍摄多个目标对象不同角度的第一面部图像；将多个上述第一面部图像作为上述活体样本集；采用智能设备制作多个第二面部图像；将多个上述第二面部图像作为上述攻击样本集。

可选的，上述对上述样本集进行特征提取处理，得到特征向量，包括：为特征提取函数设置学习参数，得到目标特征函数；采用上述目标特征函数对上述样本集进行计算处理，得到上述特征向量。

可选的，在采用预设损失函数对上述特征向量进行计算处理，得到目标损失函数之前，上述方法还包括：从上述活体样本集中选取任意一个活体样本作为标准活体样本；从上述活体样本集中选取任意一个除上述标准活体样本以外的上述活体样本作为目标活体样本；从上述攻击样本集中选取任意一个攻击样本作为目标攻击样本。

可选的，上述采用预设损失函数对上述特征向量进行计算处理，得到目标损失函数，包括：对上述标准活体样本和上述目标攻击样本进行计算处理，得到第一样本距离；对上述标准活体样本和上述目标活体样本进行计算处理，得到第二样本距离；基于上述预设损失函数、上述第一样本距离和上述第二样本距离计算得到上述目标损失函数。

可选的，上述基于上述预设损失函数、上述第一样本距离和上述第二样本距离计算得到上述目标损失函数，包括：将上述第一样本距离和上述第二样本距离代入上述预设损失函数并进行映射处理，得到第一损失函数；对上述第一损失函数进行正则化处理，得到上述目标损失函数。

可选的，上述第二样本距离大于上述第一样本距离。

根据本发明实施例的另一方面，还提供了一种活体检测函数生成装置，包括：获取模块，用于获取预先设置的样本集，其中，上述样本集包括：活体样本集和攻击样本集；提取模块，用于对上述样本集进行特征提取处理，得到特征向量；计算模块，用于采用预设损失函数对上述特征向量进行计算处理，得到目标损失函数。