[发明专利]一种人脸检测器的测试方法、装置、设备以及存储介质

权利要求书

1.一种人脸检测器的测试方法，其特征在于，包括：

在预先建立的图像数据集中选取一张人脸图像，在所述人脸图像上附加一个起始扰动，得到人脸合成图像；

将所述人脸合成图像输入至包含人脸类别的多分类检测器中，得到所述人脸合成图像的概率向量；

将所述概率向量和所述多分类检测器的人脸单热向量代入代价函数中，得到所述代价函数的输出结果，利用所述代价函数的输出结果和梯度下降算法，计算得到初始扰动；

将所述初始扰动作为所述起始扰动，并迭代执行所述在所述人脸图像上附加一个起始扰动，得到人脸合成图像的操作，直至得到目标扰动，从而利用附加有所述目标扰动的人脸图像对待检测的人脸检测器进行检测；

其中，所述在所述人脸图像上附加一个起始扰动，得到人脸合成图像包括：

对起始扰动r和掩码矩阵M_x进行点乘，以便于将所述起始扰动附加至所述人脸图像X中的人脸区域内，从而得到人脸合成图像X+M_x·r；

其中，所述起始扰动与所述人脸图像的维数相同；

其中，所述将所述人脸合成图像输入至包含人脸类别的多分类检测器中，得到所述人脸合成图像的概率向量包括：

将所述人脸合成图像输入至所述多分类检测器后，输出所述人脸合成图像的概率向量f(X+M_x·r)；

其中，所述将所述概率向量和所述多分类检测器的人脸单热向量代入代价函数中，得到所述代价函数的输出结果包括：

将所述概率向量f(X+M_x·r)和所述多分类检测器的人脸单热向量代入代价函数：

计算得到所述代价函数的输出结果；

其中，所述Loss为所述代价函数的输出结果，用于衡量干扰的干扰效果；当所述概率向量和所述人脸单热向量的误差越小或扰动越大时，所述Loss值越大，扰动效果越弱；所述概率向量和所述人脸单热向量误差越小，Loss中的第一项越大；扰动越大，则Loss中的第二、第三项越大；所述第一项为所述第二项为所述第三项为

所述均为超参数；N为所述图像数据集的图像数量；其中

所述的值域为：[0,+∞)；用于衡量扰动效果，当所述的结果越大时，扰动的效果越强；所述||M_x·r||为一个2范数，用于计算扰动的大小；

所述用于表示扰动的平滑性；

TV(r)用于表示所述人脸图像中相邻像素之间的误差；其中，i为所述人脸图像横轴的第i个元素，j为所述人脸图像纵轴的第j个元素，i+1为所述人脸图像横轴的第i+1个元素，j+1为所述人脸图像纵轴的第j+1个元素。

2.如权利要求1所述的测试方法，其特征在于，所述利用所述代价函数的输出结果和梯度下降算法，计算得到初始扰动包括：

将所述代价函数的输出结果Loss输入梯度下降优化算法，输出初始扰动r’。