[發(fā)明專利]樣本獲取方法、裝置、電子設(shè)備及機(jī)器可讀存儲(chǔ)介質(zhì)

在審

• 申請(qǐng)?zhí)枺?/td>: 201910858414.0
• 申請(qǐng)日: 2019-09-11
• 公開（公告）號(hào): CN112488137A
• 公開（公告）日: 2021-03-12
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 黃穎;張文偉
• 申請(qǐng)（專利權(quán)）人: 廣州虎牙科技有限公司
• 主分類號(hào): G06K9/62
• 分類號(hào): G06K9/62;G06K9/00
• 代理公司: 北京超凡宏宇專利代理事務(wù)所(特殊普通合伙) 11463
• 代理人: 張欣欣

本發(fā)明實(shí)施例提出一種樣本獲取方法、裝置、電子設(shè)備及機(jī)器可讀存儲(chǔ)介質(zhì)，涉及數(shù)據(jù)增強(qiáng)技術(shù)領(lǐng)域，根據(jù)負(fù)樣本數(shù)據(jù)中包含差異特征數(shù)據(jù)的目標(biāo)特征數(shù)據(jù)對(duì)正樣本數(shù)據(jù)進(jìn)行處理，以將正樣本數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為包含該差異特征數(shù)據(jù)的新的負(fù)樣本數(shù)據(jù)。如此，可以快速地獲得大量負(fù)樣本數(shù)據(jù)。

技術(shù)領(lǐng)域

本發(fā)明涉及數(shù)據(jù)增強(qiáng)技術(shù)領(lǐng)域，具體而言，涉及一種樣本獲取方法、裝置、電子設(shè)備及機(jī)器可讀存儲(chǔ)介質(zhì)。

背景技術(shù)

深度學(xué)習(xí)模型常用于作為類型識(shí)別的判別器。深度學(xué)習(xí)模型的模型參數(shù)較多，為了優(yōu)化模型參數(shù)，需要獲取大量的樣本數(shù)據(jù)對(duì)深度學(xué)習(xí)模型進(jìn)行訓(xùn)練。其中，正樣本數(shù)據(jù)通常比較容易獲取，但在一些場(chǎng)景中，負(fù)樣本數(shù)據(jù)的獲取存在難度。

發(fā)明內(nèi)容

有鑒于此，本發(fā)明的目的之一在于提供一種樣本獲取方法、裝置、電子設(shè)備及機(jī)器可讀存儲(chǔ)介質(zhì)，能夠快捷地獲取大量負(fù)樣本數(shù)據(jù)。

為了實(shí)現(xiàn)上述目的，本發(fā)明實(shí)施例采用的技術(shù)方案如下：

第一方面，本發(fā)明實(shí)施例提供一種樣本獲取方法，所述方法包括：

獲取第一負(fù)樣本數(shù)據(jù)；

從所述第一負(fù)樣本數(shù)據(jù)提取目標(biāo)特征信息，其中，所述目標(biāo)特征信息包含用于區(qū)分所述第一負(fù)樣本數(shù)據(jù)和正樣本數(shù)據(jù)的差異特征信息；

根據(jù)所述目標(biāo)特征信息對(duì)正樣本數(shù)據(jù)進(jìn)行處理，得到第二負(fù)樣本數(shù)據(jù)。

在可選的實(shí)施方式中，所述正樣本數(shù)據(jù)為活體人臉圖像，所述第一負(fù)樣本數(shù)據(jù)為非活體人臉圖像，所述差異特征信息為非活體特征信息。

在可選的實(shí)施方式中，所述從所述第一負(fù)樣本數(shù)據(jù)提取目標(biāo)特征信息，包括：

對(duì)所述非活體人臉圖像進(jìn)行頻域變換，得到所述非活體人臉圖像的頻譜圖；

從所述非活體人臉圖像的頻譜圖中獲取包含所述非活體特征信息的第一頻域塊作為所述目標(biāo)特征信息。

在可選的實(shí)施方式中，所述頻域變換為傅里葉變換，所述目標(biāo)特征信息為所述非活體人臉圖像的頻譜圖中的至少一個(gè)高頻頻域塊；或者，

所述頻域變換為離散余弦變換，所述目標(biāo)特征信息為所述非活體人臉圖像的頻譜圖中的至少一個(gè)低頻頻域塊。

在可選的實(shí)施方式中，所述根據(jù)所述目標(biāo)特征信息對(duì)正樣本數(shù)據(jù)進(jìn)行處理，得到第二負(fù)樣本數(shù)據(jù)，包括：

對(duì)所述活體人臉圖像進(jìn)行所述頻域變換，得到所述活體人臉圖像的第一頻譜圖；

從所述第一頻譜圖中確定與每個(gè)所述第一頻域塊對(duì)應(yīng)的第二頻域塊，將確定的每個(gè)所述第二頻域塊替換成對(duì)應(yīng)的所述第一頻域塊，得到第二頻譜圖；

對(duì)所述第二頻譜圖進(jìn)行與所述頻域變換對(duì)應(yīng)的逆向變換，并將得到的人臉圖像作為所述第二負(fù)樣本數(shù)據(jù)。

在可選的實(shí)施方式中，所述目標(biāo)特征信息包括所述非活體人臉圖像的紋理特征、圖像質(zhì)量特征、顏色特征中的至少一個(gè)；

所述根據(jù)所述目標(biāo)特征信息對(duì)正樣本數(shù)據(jù)進(jìn)行處理，得到第二負(fù)樣本數(shù)據(jù)，包括：

將所述目標(biāo)特征信息融合到所述活體人臉圖像中，并將得到的人臉圖像作為所述第二負(fù)樣本數(shù)據(jù)。

在可選的實(shí)施方式中，所述根據(jù)所述目標(biāo)特征信息對(duì)正樣本數(shù)據(jù)進(jìn)行處理，得到第二負(fù)樣本數(shù)據(jù)，包括：

根據(jù)所述目標(biāo)特征信息分別對(duì)包含不同人臉的多個(gè)活體人臉圖像進(jìn)行處理，得到包含不同人臉的多個(gè)第二負(fù)樣本數(shù)據(jù)。

在可選的實(shí)施方式中，所述方法還包括：

采用所述正樣本數(shù)據(jù)及所述第二負(fù)樣本數(shù)據(jù)，對(duì)人臉活體識(shí)別模型進(jìn)行訓(xùn)練或測(cè)試。