[发明专利]模型训练、身份验证方法、装置、存储介质和计算机设备

权利要求书

1.一种模型训练方法，所述方法包括：

获取原始图像和对所述原始图像进行噪声添加处理后得到的带噪声图像；

分别将所述原始图像和所述带噪声图像输入鉴别模型；

获取所述鉴别模型中的卷积层输出的与所述原始图像对应的特征图；

获取所述卷积层输出的与所述带噪声图像对应的特征图；

根据与所述原始图像对应的特征图和与所述带噪声图像对应的特征图，计算所述原始图像与所述带噪声图像的第一鉴别置信度；

将所述带噪声图像输入图像生成模型；

在按照所述图像生成模型所包括的层的顺序，将当前层输出的特征图作为下一层的输入时，若当前层为解码层，则获取与当前解码层相应的编码层所输出的特征图，并将获取的所述特征图与当前解码层输出的特征图融合后输入下一层；获取所述图像生成模型中末层输出的特征图，得到去噪声图像；

将所述去噪声图像和所述带噪声图像输入所述鉴别模型，得到第二鉴别置信度；

按照增大所述第一鉴别置信度和所述第二鉴别置信度间差异的调整方式，调整所述鉴别模型和所述图像生成模型，并继续训练，直至满足训练结束条件。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述原始图像为原始人脸证件图像；

所述获取原始图像和对所述原始图像进行噪声添加处理后得到的带噪声图像，包括：

获取原始人脸证件图像集；

从所述原始人脸证件图像集中选取原始人脸证件图像；

为选取的所述原始人脸证件图像添加网纹，得到相应的带噪声图像。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述按照增大所述第一鉴别置信度和所述第二鉴别置信度间差异的调整方式，调整所述鉴别模型和所述图像生成模型，包括：

按照最大化所述第一鉴别置信度的调整方式，调整所述鉴别模型；

按照最小化所述第二鉴别置信度的调整方式，调整所述鉴别模型和所述图像生成模型。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述按照最大化所述第一鉴别置信度的调整方式，调整所述鉴别模型，包括：

按照所述鉴别模型所包括的层的次序，逆序确定所述第一鉴别置信度随各所述层所对应的模型参数的变化率；

按所述逆序调整所述鉴别模型所包括的层所对应的模型参数，使得所述第一鉴别置信度随相应调整的所述层所对应的模型参数的变化率增大。

5.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述按照最小化所述第二鉴别置信度的调整方式，调整所述鉴别模型和所述图像生成模型，包括：

依次按照所述图像生成模型和所述鉴别模型所包括的层的次序，逆序确定所述第二鉴别置信度随各所述层所对应的模型参数的变化率；

按所述逆序，调整所述鉴别模型和所述图像生成模型所包括的层所对应的模型参数，使得所述第二鉴别置信度随相应调整的所述层所对应的模型参数的变化率减小。

6.一种身份验证方法，所述方法包括：

获取与用户标识对应的人脸图像帧；

从与所述用户标识对应的身份证件中，获取带网纹人脸证件图像；

通过如权利要求1-5中任一项所述的模型训练方法训练得到的图像生成模型，生成所述带网纹人脸证件图像的去网纹人脸证件图像；

将所述人脸图像帧和所述去网纹人脸证件图像对比，得到身份验证结果。