[發(fā)明專利]一種人臉特征提取方法、裝置及設(shè)備

有效

• 申請(qǐng)?zhí)枺?/td>: 202010197694.8
• 申請(qǐng)日: 2020-03-19
• 公開（公告）號(hào): CN111401272B
• 公開（公告）日: 2021-08-24
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 徐崴
• 申請(qǐng)（專利權(quán)）人: 支付寶（杭州）信息技術(shù)有限公司
• 主分類號(hào): G06K9/00
• 分類號(hào): G06K9/00;G06K9/62;G06N3/04
• 代理公司: 北京晉德允升知識(shí)產(chǎn)權(quán)代理有限公司 11623
• 代理人: 王戈

本說明書實(shí)施例公開了一種用于隱私保護(hù)的人臉特征提取方法、裝置及設(shè)備。該方案包括：將待識(shí)別用戶的人臉圖像輸入編碼器，得到所述編碼器輸出的所述人臉圖像的編碼向量。利用人臉特征提取模型中的解碼器接收所述編碼向量后，向所述人臉特征提取模型中的特征提取模型輸出重建人臉圖像數(shù)據(jù)，以便于所述特征提取模型對(duì)所述重建人臉圖像數(shù)據(jù)進(jìn)行特征化處理后，輸出所述待識(shí)別用戶的人臉特征向量。

技術(shù)領(lǐng)域

本說明書一個(gè)或多個(gè)實(shí)施例涉及計(jì)算機(jī)技術(shù)領(lǐng)域，尤其涉及一種人臉特征提取方法、裝置及設(shè)備。

背景技術(shù)

隨著計(jì)算機(jī)技術(shù)以及光學(xué)成像技術(shù)的發(fā)展，基于人臉識(shí)別技術(shù)的用戶識(shí)別方式正在日漸普及。目前，通常需要將客戶端設(shè)備采集的待識(shí)別用戶的人臉圖像發(fā)送至服務(wù)端設(shè)備處，以便于該服務(wù)端設(shè)備從該待識(shí)別用戶的人臉圖像中提取出人臉特征向量，從而可以基于該人臉特征向量去生成用戶識(shí)別結(jié)果。由于待識(shí)別用戶的人臉圖像屬于用戶敏感信息，因此，這種需將待識(shí)別用戶的人臉圖像發(fā)送至其他設(shè)備進(jìn)行特征提取的方法存在泄漏用戶敏感信息的風(fēng)險(xiǎn)。

基于此，如何在保證用戶人臉信息的隱私性的基礎(chǔ)上去提取用戶人臉特征，已成為亟待解決的技術(shù)問題。

發(fā)明內(nèi)容

有鑒于此，本說明書一個(gè)或多個(gè)實(shí)施例提供了一種人臉特征提取方法、裝置及設(shè)備，用于在保證用戶人臉信息的隱私性的基礎(chǔ)上去提取用戶人臉特征。

為解決上述技術(shù)問題，本說明書實(shí)施例是這樣實(shí)現(xiàn)的：

本說明書實(shí)施例提供的一種人臉特征提取方法，所述方法使用了用于隱私保護(hù)的用戶特征提取模型，所述用戶特征提取模型包括：編碼器及人臉特征提取模型，所述人臉特征提取模型是通過對(duì)解碼器及基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的特征提取模型進(jìn)行鎖定而得到的模型，其中，所述編碼器和所述解碼器組成自編碼器；

所述編碼器與所述人臉特征提取模型中的解碼器連接，所述解碼器與所述特征提取模型連接；所述方法包括：

將待識(shí)別用戶的人臉圖像輸入所述編碼器，得到所述編碼器輸出的所述人臉圖像的編碼向量，所述編碼向量為對(duì)所述人臉圖像進(jìn)行特征化處理后得到的向量數(shù)據(jù)；

所述人臉特征提取模型中的解碼器接收所述編碼向量后，向所述特征提取模型輸出重建人臉圖像數(shù)據(jù)；以便于所述特征提取模型對(duì)所述重建人臉圖像數(shù)據(jù)進(jìn)行特征化處理后，輸出所述待識(shí)別用戶的人臉特征向量。

本說明書實(shí)施例提供的一種針對(duì)用于隱私保護(hù)的用戶特征提取模型的訓(xùn)練方法，所述方法包括：

獲取第一訓(xùn)練樣本集合，所述第一訓(xùn)練樣本集合中的訓(xùn)練樣本為人臉圖像；

利用所述第一訓(xùn)練樣本集合對(duì)初始自編碼器進(jìn)行訓(xùn)練，得到訓(xùn)練后的自編碼器；

獲取第二訓(xùn)練樣本集合，所述第二訓(xùn)練樣本集合中的訓(xùn)練樣本為編碼向量，所述編碼向量為利用所述訓(xùn)練后的自編碼器中的編碼器對(duì)人臉圖像進(jìn)行特征化處理后得到的向量數(shù)據(jù)；

將所述第二訓(xùn)練樣本集合中的訓(xùn)練樣本輸入初始人臉特征提取模型的解碼器中，以便于利用所述解碼器輸出的重建人臉圖像數(shù)據(jù)，對(duì)所述初始人臉特征提取模型中的基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的初始特征提取模型進(jìn)行訓(xùn)練，得到訓(xùn)練后的人臉特征提取模型；所述初始人臉特征提取模型是通過對(duì)所述解碼器及所述初始特征提取模型進(jìn)行鎖定而得到的，所述解碼器為所述訓(xùn)練后的自編碼器中的解碼器；

根據(jù)所述編碼器及所述訓(xùn)練后的人臉特征提取模型，生成用于隱私保護(hù)的用戶特征提取模型。

本說明書實(shí)施例提供的一種人臉特征提取裝置，所述裝置使用了用于隱私保護(hù)的用戶特征提取模型，所述用戶特征提取模型包括：編碼器及人臉特征提取模型，所述人臉特征提取模型是通過對(duì)解碼器及基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的特征提取模型進(jìn)行鎖定而得到的模型，其中，所述編碼器和所述解碼器組成自編碼器；所述編碼器與所述人臉特征提取模型中的解碼器連接，所述解碼器與所述特征提取模型連接；所述裝置包括：