[發(fā)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?zhí)枺?/td>: 202010894509.0
• 申請日: 2020-08-31
• 公開（公告）號: CN112084915A
• 公開（公告）日: 2020-12-15
• 發(fā)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(chǎn)權代理有限公司 11127
• 代理人: 周達;闞傳猛

本說明書實施例公開了一種基于隱私保護的模型訓練方法、活體檢測方法、裝置和電子設備。所述方法包括：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。本說明書實施例可以利用脫敏處理后的生物特征圖像對活體檢測模型進行訓練，使得活體檢測模型能夠?qū)γ撁魣D像進行活體檢測。

技術領域

本說明書實施例涉及計算機技術領域，特別涉及一種模型訓練方法、活體檢測方法、裝置和電子設備。

背景技術

目前，生物識別技術廣泛地應用于各種領域，是進行用戶身份認證的主要手段之一。在相關技術中，可以采集生物特征圖像；可以利用采集的生物特征圖像進行用戶身份認證。但是生物識別技術也面臨被攻擊的問題。例如，一些不法分子有可能偽造生物特征圖像，進而利用偽造的生物特征圖像進行用戶身份認證。為此，可以利用活體檢測模型對生物特征圖像進行活體檢測，以識別所述生物特征圖像是否為偽造的生物特征圖像。

在上述處理過程中，有可能會造成生物特征圖像中隱私信息的泄漏。

發(fā)明內(nèi)容

本說明書實施例提供一種基于隱私保護的模型訓練方法、活體檢測方法、裝置和電子設備，以對生物特征圖像中的隱私信息進行保護。本說明書實施例的技術方案如下。

本說明書實施例的第一方面，提供了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。

本說明書實施例的第二方面，提供了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。

本說明書實施例的第三方面，提供了一種活體檢測方法，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第一方面或者第二方面所述方法訓練得到。

本說明書實施例的第四方面，提供了一種模型訓練裝置，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；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；訓練單元，用于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。

本說明書實施例的第五方面，提供了一種活體檢測裝置，包括：獲取單元，用于獲取脫敏圖像，所述脫敏圖像通過對生物特征圖像進行脫敏處理得到；檢測單元，用于利用活體檢測模型，對脫敏圖像進行活體檢測，所述活體檢測模型基于如第一方面或者第二方面所述方法訓練得到。

本說明書實施例的第六方面，提供了一種電子設備，包括：至少一個處理器；存儲有程序指令的存儲器，其中，所述程序指令被配置為適于由所述至少一個處理器執(zhí)行，所述程序指令包括用于執(zhí)行如第一方面、第二方面或者第三方面所述方法的指令。

本說明書實施例提供的技術方案，可以獲取正常生物特征圖像和異常生物特征圖像；可以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；可以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。這樣一方面，可以利用脫敏處理后的生物特征圖像對活體檢測模型進行訓練，使得活體檢測模型能夠?qū)γ撁魣D像進行活體檢測。另一方面，通過對生物特征圖像進行脫敏處理，可以實現(xiàn)隱私保護。

附圖說明