[發明專利]活體模型訓練方法和裝置

有效

• 申請號: 202110323891.4
• 申請日: 2021-03-26
• 公開（公告）號: CN112926515B
• 公開（公告）日: 2022-09-20
• 發明（設計）人: 宗志遠
• 申請（專利權）人: 支付寶（杭州）信息技術有限公司
• 主分類號: G06V40/40
• 分類號: G06V40/40;G06V40/16;G06V10/774;G06V10/82;G06K9/62;G06N3/08
• 代理公司: 濟南信達專利事務所有限公司 37100
• 代理人: 李世喆

1.活體模型訓練方法，包括：

利用第一樣本圖片訓練活體模型，得到活體模型輸出的識別結果；

根據所述識別結果以及所述活體模型當前的權重值，確定所述活體模型從所述第一樣本圖片中學習到的識別特征；

其中，所述識別特征滿足：所述活體模型基于該識別特征得到本次訓練的所述識別結果；

利用所述第一樣本圖片中未包括所述識別特征的圖像區域，生成第二樣本圖片；

利用所述第二樣本圖片訓練所述活體模型。

2.根據權利要求1所述的方法，其中，所述利用所述第一樣本圖片中未包括所述識別特征的圖像區域生成第二樣本圖片，包括：

將所述第一樣本圖片中識別特征的像素值置為0，將所述第一樣本圖片中非識別特征的像素值置為1，得到第一權重圖；

將第一樣本圖像中每一個像素位置的像素值乘以該第一權重圖中相應像素位置的像素值，得到所述第二樣本圖片。

3.根據權利要求1或2所述的方法，其中，所述確定所述活體模型從所述第一樣本圖片中學習到的識別特征，包括：

獲取所述活體模型對所述第一樣本圖片進行特征提取后得到的輸出特征圖；

根據所述識別結果以及所述活體模型當前的權重值，對所述輸出特征圖進行前向推理，得到對應第一樣本圖片的熱力圖；

將所述熱力圖中位于熱點區域的像素確定為所述活體模型從所述第一樣本圖片中學習到的識別特征。

4.根據權利要求3所述的方法，其中，所述生成第二樣本圖片，包括：

將所述熱力圖中每一個像素的歸一化值與預設的檢測閾值進行比較；

如果該像素的歸一化值小于預設的檢測閾值，則將熱力圖中的該像素的歸一化值增加至第一預定值，如果該像素的歸一化值不小于預設的檢測閾值，則將該熱力圖中該像素的像素值減少至第二預定值，以得到第二權重圖；

將第一樣本圖像中每一個像素位置的像素值乘以第二權重圖中對應像素位置的像素值，得到所述第二樣本圖片。

5.根據權利要求1所述的方法，在所述利用第一樣本圖片訓練活體模型之前，進一步包括：

從樣本庫中選擇本輪訓練需要使用的M張樣本圖片；

獲取選擇概率P；該選擇概率P是根據樣本庫中樣本圖片的數量及類型預先確定的；

根據所述M及P的值，計算N；

從所述M張樣本圖片中選擇N張所述第一樣本圖片；

則，利用每一張第一樣本圖片，分別執行所述利用第一樣本圖片訓練活體模型直至利用所述第二樣本圖片訓練所述活體模型的步驟；

其中，M為大于1的整數，N為大于0的整數，且M大于N，P為從0至1的一個值。

6.根據權利要求1所述的方法，所述第一樣本圖片是從樣本庫中選擇出的；

在所述生成第二樣本圖片之后，進一步包括：將所述第二樣本圖片加入所述樣本庫中。

7.活體模型訓練裝置，包括：

第一訓練模塊，被配置為利用第一樣本圖片訓練活體模型，得到活體模型輸出的識別結果；

識別特征確定模塊，被配置為根據所述識別結果以及所述活體模型當前的權重值，確定所述活體模型從所述第一樣本圖片中學習到的識別特征；其中，所述識別特征滿足：所述活體模型基于該識別特征得到本次訓練的所述識別結果；

樣本生成模塊，被配置為利用所述第一樣本圖片中未包括所述識別特征的圖像區域，生成第二樣本圖片；

第二訓練模塊，利用所述第二樣本圖片訓練所述活體模型。

8.根據權利要求7所述的裝置，其中，所述樣本生成模塊被配置為執行：

將所述第一樣本圖片中識別特征的像素值置為0，將所述第一樣本圖片中非識別特征的像素值置為1，得到第一權重圖；

將第一樣本圖像中每一個像素位置的像素值乘以該第一權重圖中相應像素位置的像素值，得到所述第二樣本圖片。