[發明專利]模型訓練方法、活體檢測方法、裝置和電子設備

在審

• 申請號: 202010894509.0
• 申請日: 2020-08-31
• 公開（公告）號: CN112084915A
• 公開（公告）日: 2020-12-15
• 發明（設計）人: 曹佳炯;丁菁汀;李亮
• 申請（專利權）人: 支付寶（杭州）信息技術有限公司
• 主分類號: G06K9/00
• 分類號: G06K9/00;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08
• 代理公司: 北京三友知識產權代理有限公司 11127
• 代理人: 周達;闞傳猛

1.一種基于隱私保護的模型訓練方法，包括：

獲取正常生物特征圖像和異常生物特征圖像，所述正常生物特征圖像和所述異常生物特征圖像均包含隱私信息；

分別對正常生物特征圖像和異常生物特征圖像進行脫敏處理，得到對正常生物特征圖像中的隱私信息進行保護后的正常脫敏圖像和對異常生物特征圖像中的隱私信息進行保護后的異常脫敏圖像；

利用正常脫敏圖像和異常脫敏圖像對活體檢測模型進行訓練。

2.如權利要求1所述的方法，所述正常生物特征圖像通過對生物特征進行采集得到，所述異常生物特征圖像通過偽造得到。

3.如權利要求1所述的方法，所述分別對正常生物特征圖像和異常生物特征圖像進行脫敏處理，包括：

識別正常生物特征和異常生物特征圖像中的隱私區域；

利用模板圖像分別對正常生物特征圖像和異常生物特征圖像中的隱私區域進行替換。

4.一種基于隱私保護的模型訓練方法，包括：

獲取正常生物特征圖像和異常生物特征圖像；

分別對正常生物特征圖像和異常生物特征圖像進行脫敏處理；

利用脫敏處理后的正常生物特征圖像和異常生物特征圖像對活體檢測模型進行訓練。

5.如權利要求4所述的方法，所述正常生物特征圖像通過對生物特征進行采集得到，所述異常生物特征圖像通過偽造得到。

6.如權利要求4所述的方法，所述分別對正常生物特征圖像和異常生物特征圖像進行脫敏處理，包括：

識別正常生物特征和異常生物特征圖像中的隱私區域；

利用模板圖像分別對正常生物特征圖像和異常生物特征圖像中的隱私區域進行替換。

7.如權利要求4所述的方法，所述利用脫敏處理后的正常生物特征圖像和異常生物特征圖像對活體檢測模型進行訓練，包括：

以脫敏處理后的正常生物特征圖像為正常脫敏圖像，以脫敏處理后的異常生物特征圖像為異常脫敏圖像，去除正常脫敏圖像和異常脫敏圖像中的脫敏處理痕跡；

利用去除痕跡后的正常脫敏圖像和異常脫敏圖像對活體檢測模型進行訓練。

8.一種活體檢測方法，包括：

獲取脫敏圖像，所述脫敏圖像通過對生物特征圖像進行脫敏處理得到；

利用活體檢測模型，對所述脫敏圖像進行活體檢測，所述活體檢測模型基于如權利要求1-7中任一項方法訓練得到。

9.如權利要求8所述的方法，所述方法應用于終端設備；所述獲取脫敏圖像，包括：

獲取生物特征圖像；

對所述生物特征圖像進行脫敏處理，得到脫敏圖像。

10.如權利要求9所述的方法，所述對所述生物特征圖像進行脫敏處理，包括：

識別所述生物特征圖像中的隱私區域；

利用模板圖像對所述生物特征圖像中的隱私區域進行替換，得到脫敏圖像。

11.如權利要求8所述的方法，所述方法應用于服務器；所述獲取脫敏圖像，包括：

接收終端設備發來的脫敏圖像。

12.一種基于隱私保護的模型訓練裝置，包括：

獲取單元，用于獲取正常生物特征圖像和異常生物特征圖像，所述正常生物特征圖像和所述異常生物特征圖像均包含隱私信息；

脫敏單元，用于分別對正常生物特征圖像和異常生物特征圖像進行脫敏處理，得到對正常生物特征圖像中的隱私信息進行保護后的正常脫敏圖像和對異常生物特征圖像中的隱私信息進行保護后的異常脫敏圖像；

訓練單元，用于利用正常脫敏圖像和異常脫敏圖像對活體檢測模型進行訓練。