图像攻击检测、图像攻击检测模型训练方法和装置.pdf
一条****彩妍
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图像攻击检测、图像攻击检测模型训练方法和装置.pdf
本申请涉及一种图像攻击检测方法、装置、计算机设备和存储介质。所述方法包括:获取待检测图像,基于待检测图像进行全局分类识别,得到全局分类识别结果;基于待检测图像随机进行局部图像提取,得到目标数量的局部图像,目标数量是根据待检测图像对应的参考图像的防御率计算得到的;基于目标数量的局部图像分别进行局部分类识别,得到各个局部分类识别结果,将各个局部分类识别结果进行融合,得到目标分类识别结果;基于目标分类识别结果和全局识别结果检测识别结果的一致性,当目标分类识别结果和全局分类识别结果不一致时,判别待检测图像为攻击图
人脸攻击检测模型的训练方法、人脸攻击检测方法和装置.pdf
本说明书实施例描述了人脸攻击检测模型的训练方法、人脸攻击检测方法和装置。根据实施例的方法,在训练人脸攻击检测模型时,获取刷脸图像样本序列和行为样本序列。然后分别对其进行特征提取后,利用提取得到的刷脸图像特征、行为特征以及样本序列的标签训练人脸攻击检测模型。由于训练人脸攻击检测模型的样本序列不仅包括刷脸图像的样本序列,而且还包括每一个采集用户人脸图像前后用户所执行操作的行为样本序列。如此能够更加全面的刻画用户的行为和覆盖用户的操作特征,使得训练得到的模型可靠性更高,从而提高人脸攻击检测的准确性。
活体攻击检测方法和活体攻击检测模型的训练方法.pdf
本说明书实施例公开了一种活体攻击检测方法、活体攻击检测模型的训练方法、装置、存储介质及电子设备,从目标对象的人脸验证视频中获取多个打光帧和多个非打光帧,其中,多个打光帧是在对目标对象进行打光的情况下采集的,该多个非打光帧是在未对该目标对象进行打光的情况下采集的。基于多个打光帧与多个非打光帧之间的差异,确定多个差值图。将多个差值图输入活体攻击检测模型来进行特征提取,得到多个差值图的差值图特征,基于多个差值图的差值图特征能够确定该人脸验证视频的类型,从而实现活体攻击检测。
活体攻击检测模型的训练方法和活体攻击检测方法.pdf
本说明书实施例公开了一种活体攻击检测模型的训练方法、活体攻击检测方法、装置、存储介质及电子设备,将样本人脸图像输入活体攻击检测模型;通过活体攻击检测模型,对样本人脸图像进行特征提取和特征拆分,得到样本人脸图像的内容特征,样本人脸图像的内容特征用于表示样本人脸图像的图像内容;将样本人脸图像的内容特征与参考人脸图像的风格特征进行组合,得到样本组合特征,风格特征用于表示参考人脸图像的图像风格;基于预测标签和参考人脸图像的标注标签之间的第一差异信息,对活体攻击检测模型进行训练,预测标签是活体攻击检测模型基于样本组
活体攻击检测方法和活体攻击检测模型的训练方法.pdf
本说明书实施例公开了一种活体攻击检测方法、活体攻击检测模型的训练方法、装置、存储介质及电子设备,对目标人脸图像进行纹理特征提取和颜色空间变换,得到目标人脸图像的纹理图像和空间变换图像;将目标人脸图像、纹理图像和空间变换图像输入活体攻击检测模型,通过活体攻击检测模型,对目标人脸图像、纹理图像和空间变换图像进行特征提取和特征融合,得到目标人脸图像的第一图像特征,纹理图像的第二图像特征以及空间变换图像的第三图像特征;通过活体攻击检测模型,将第一图像特征、第二图像特征以及第三图像特征进行融合,得到目标人脸图像的分