[發明專利]翻拍圖像的識別方法、裝置、電子設備及存儲介質

在審

• 申請號: 202110127232.3
• 申請日: 2021-01-29
• 公開（公告）號: CN112861950A
• 公開（公告）日: 2021-05-28
• 發明（設計）人: 胡驍東
• 申請（專利權）人: 深圳前海微眾銀行股份有限公司
• 主分類號: G06K9/62
• 分類號: G06K9/62;G06K9/46;G06N3/04;G06N3/08
• 代理公司: 北京派特恩知識產權代理有限公司 11270
• 代理人: 劉暉銘;張穎玲

1.一種翻拍圖像的識別方法，其特征在于，所述方法包括：

獲取待識別圖像，并將所述待識別圖像輸入至自編碼模型；

通過所述自編碼模型的特征提取層，對所述待識別圖像進行特征提取，得到所述待識別圖像的圖像特征；

通過所述自編碼模型的特征增強層，對所述待識別圖像的圖像特征進行特征增強，得到相應的圖像增強特征；

通過所述自編碼模型的圖像重建層，對所述圖像增強特征進行圖像重建，得到對應所述待識別圖像的重建圖像；

將所述重建圖像輸入至分類模型，通過所述分類模型對所述重建圖像進行分類，得到分類結果，所述分類結果用于指示所述待識別圖像是否為翻拍圖像。

2.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述特征增強層包括特征映射層和包括多個記憶單元的特征記憶層；

所述通過所述自編碼模型的特征增強層，對所述待識別圖像的圖像特征進行特征增強，得到相應的圖像增強特征，包括：

通過所述特征映射層對所述圖像特征進行地址映射，得到與所述特征記憶層中各記憶單元對應的地址權重；

通過所述特征記憶層，基于各記憶單元對應的地址權重，對各所述記憶單元中的圖像特征進行加權求和，得到與所述待識別圖像的圖像特征相對應的圖像增強特征。

3.根據權利要求2所述的方法，其特征在于，所述通過所述特征映射層對所述圖像特征進行地址映射，得到與所述特征記憶層中各記憶單元對應的地址權重，包括：

通過所述特征映射層，分別確定所述待識別圖像的圖像特征與所述各記憶單元中圖像特征的相似度；

將所述待識別圖像的圖像特征與所述各記憶單元中圖像特征的相似度，作為相應記憶單元的地址權重。

4.根據權利要求2所述的方法，其特征在于，所述通過所述特征記憶層，基于各記憶單元對應的地址權重，對各所述記憶單元中的圖像特征進行加權求和，得到與所述待識別圖像的圖像特征相對應的圖像增強特征，包括：

通過所述特征記憶層，對各記憶單元對應的地址權重進行排列，得到地址權重序列；

依據權重由大到小的順序，截取部分所述地址權重序列；

基于部分所述地址權重序列中的地址權重，對相應記憶單元中的圖像特征進行加權求和，得到與所述待識別圖像的圖像特征相對應的圖像增強特征。

5.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述自編碼模型的特征提取層包括圖像壓縮層，所述圖像壓縮層用于對所述待識別圖像進行壓縮；

所述通過所述自編碼模型的特征提取層，對所述待識別圖像進行特征提取，得到所述待識別圖像的圖像特征，包括：

通過所述圖像壓縮層，對所述待識別圖像進行圖像壓縮，得到與所述待識別圖像對應的壓縮圖像；

對所述壓縮圖像進行特征提取，得到與所述壓縮圖像對應的壓縮圖像特征；

相應的，所述通過所述自編碼模型的特征增強層，對所述待識別圖像的圖像特征進行特征增強，得到相應的圖像增強特征，包括：

所述通過所述自編碼模型的特征增強層，對所述壓縮圖像特征進行特征增強，得到相應的壓縮圖像增強特征。

6.根據權利要求5所述的方法，其特征在于，所述自編碼模型的圖像重建層包括與所述圖像壓縮層對應的圖像還原層；

所述通過所述自編碼模型的圖像重建層，對所述圖像增強特征進行圖像重建，得到對應所述待識別圖像的重建圖像，包括：

通過所述圖像還原層，對所述圖像增強特征進行維度還原，得到與待識別圖像的特征維度相同的還原圖像特征；

對所述還原圖像特征進行圖像重建，得到對應所述待識別圖像的重建圖像。