[发明专利]人脸真伪鉴定方法、装置、设备及存储介质

权利要求书

1.一种人脸真伪鉴定方法，其特征在于，包括：

获取待识别人脸图像的图像信息；

将所述待识别人脸图像的图像信息输入至人脸真伪鉴定模型，生成颜色特征图和边缘特征图；其中，所述人脸真伪鉴定模型包括级联的隐式特征提取层和鉴定层，所述隐式特征提取层包括级联的第一网络单元和第二网络单元；

所述第一网络单元用于根据所述颜色特征图和所述边缘特征图进行细节特征提取，获得对应的第一颜色特征图和第一边缘特征图；

所述第二网络单元用于根据所述第一颜色特征图和所述第一边缘特征图进行深度特征提取和池化，获得对应的所述颜色特征向量和所述边缘特征向量；

所述鉴定层用于根据所述颜色特征向量和所述边缘特征向量，确定人脸真伪鉴定结果。

2.根据权利要求1所述的人脸真伪鉴定方法，其特征在于，所述隐式特征提取层包括：第一网络分支和第二网络分支；

所述第一网络分支用于根据所述颜色特征图进行隐式特征提取，获得颜色特征向量；

所述第二网络分支用于根据所述边缘特征图进行隐式特征提取，获得边缘特征向量。

3.根据权利要求1所述的人脸真伪鉴定方法，其特征在于，所述人脸真伪鉴定模型在所述特征提取层和鉴定层之间还接入了特征融合层，所述特征融合层用于融合所述颜色特征向量和所述边缘特征向量，获得融合人脸特征；所述根据所述颜色特征向量和所述边缘特征向量，确定人脸真伪鉴定结果，包括：

通过所述特征融合层融合所述颜色特征向量和所述边缘特征向量，获得融合人脸特征；

根据所述融合人脸特征确定人脸真伪鉴定结果。

4.根据权利要求1所述的人脸真伪鉴定方法，其特征在于，所述第一网络单元包括级联的第一网络子单元和第二网络子单元，所述第一网络子单元用于根据所述颜色特征图和所述边缘特征图通过组卷积、归一化和激操作进行细节特征提取，获得初始颜色特征图和初始边缘特征图；所述第二网络子单元用于根据所述初始颜色特征图和所述初始边缘特征图进行残差学习，获得对应的所述第一颜色特征图和所述第一边缘特征图。

5.根据权利要求4所述的人脸真伪鉴定方法，所述第二网络子单元包括至少一个第一网络层，所述第一网络层包括短连接的第一残差分支和直接映射分支，所述残差分支包括级联的第一模块、第一降维卷积模块、第一可分离卷积模块、第一升维卷积模块以及第二归一化模块，所述第一模块包括级联的第一组卷积子模块、第一归一化子模块以及第一激活函数子模块。

6.根据权利要求1所述的人脸真伪鉴定方法，其特征在于，所述第二网络单元包括级联的第三网络子单元和第四网络子单元，所述第三网络子单元用于根据所述第一颜色特征图和所述第一边缘特征图进行残差学习和平均池化，获得对应的第二颜色特征图和第二边缘特征图；第四网络子单元用于根据所述第二颜色特征图和所述第二边缘特征图进行深度特征提取和全局池化，获得对应的所述颜色特征向量和所述边缘特征向量。

7.根据权利要求6所述的人脸真伪鉴定方法，所述第三网络子单元包括至少一个第二网络层，所述第二网络层包括短连接的第二残差分支和第二分支，所述第二分支包括级联的第一卷积模块和第四归一化模块，所述第二分支用于匹配所述第二残差分支确定的特征图的大小和通道数，所述第二残差分支包括级联的第二模块、第二降维卷积模块、第二可分离卷积模块、第二升维卷积模块、第三归一化模块以及平均池化模块，所述第二模块包括级联的第二组卷积子模块、第二归一化子模块以及第二激活函数子模块。

8.根据权利要求6所述的人脸真伪鉴定方法，其特征在于，所述第四网络子单元包括至少一个第三网络层，所述第三网络层包括级联的第三模块、第三降维卷积模块、第三可分离卷积模块、第三升维卷积模块、第五归一化模块以及全局池化模块，所述第三模块包括级联的第三组卷积子模块、第三归一化子模块以及第三激活函数子模块。