[发明专利]换脸鉴别模型的训练方法、换脸鉴别方法、装置和设备

权利要求书

1.一种换脸鉴别模型的训练方法，其特征在于，所述训练方法包括：

获取至少一个样本图像组；所述样本图像组中的每张脸部样本图像均标注有类别标签，所述类别标签用于指示所述脸部样本图像是未换脸脸部样本图像或换脸脸部样本图像；所述样本图像组中包括第一样本对象的一张未换脸脸部样本图像和一张换脸脸部样本图像，以及第二样本对象的未换脸脸部样本图像和换脸脸部样本图像；其中，第一样本对象的换脸脸部样本图像为将第二样本对象的脸部换脸为第一样本对象的脸部得到的图像，第二样本对象的换脸脸部样本图像为将第一样本对象的脸部换脸为第二样本对象的脸部得到的图像；

将样本图像组中的脸部样本图像分别输入待训练的换脸鉴别模型，得到脸部样本图像的鉴别结果，所述鉴别结果用于指示所述脸部样本图像为未换脸脸部样本图像或换脸脸部样本图像；

分别根据每张脸部样本图像的鉴别结果与该脸部样本图像的类别标签，确定损失值；

根据损失值对待训练的换脸鉴别模型的参数进行调整，直至所述损失值收敛至预设的期望值为止，得到已训练的换脸鉴别模型。

2.根据权利要求1所述的训练方法，其特征在于，所述将样本图像组中的脸部样本图像分别输入待训练的换脸鉴别模型，包括：

将所述样本图像组中同一样本对象的未换脸脸部样本图像和换脸脸部样本图像间隔地输入待训练的换脸鉴别模型。

3.根据权利要求1所述的训练方法，其特征在于，所述换脸鉴别模型包括特征提取网络和分类网络；所述将样本图像组中的脸部样本图像分别输入待训练的换脸鉴别模型，得到脸部样本图像的鉴别结果，包括：

对于样本图像组中的每张脸部样本图像，将所述脸部样本图像输入特征提取网络，得到所述脸部样本图像的脸部特征；

将所述脸部样本图像的脸部特征输入分类网络，得到所述脸部样本图像的鉴别结果。

4.一种换脸鉴别方法，其特征在于，包括：

获取待鉴别的脸部图像；

通过已训练的换脸鉴别模型，确定所述脸部图像是否为未换脸脸部图像；所述换脸鉴别模型是基于样本图像组训练得到的，所述样本图像组中包括第一样本对象的一张未换脸脸部样本图像和一张换脸脸部样本图像，以及第二样本对象的未换脸脸部样本图像和换脸脸部样本图像；其中，第一样本对象的换脸脸部样本图像为将第二样本对象的脸部换脸为第一样本对象的脸部得到的图像，第二样本对象的换脸脸部样本图像为将第一样本对象的脸部换脸为第二样本对象的脸部得到的图像。

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述换脸鉴别模型包括特征提取网络和分类网络；通过已训练的换脸鉴别模型，对所述脸部图像进行真假鉴别，包括：

通过所述特征提取网络对所述脸部图像进行特征提取，得到所述脸部图像的脸部特征；

将所述脸部图像的脸部特征输入所述分类网络，根据所述分类网络的输出确定所述脸部图像为未换脸脸部图像或换脸脸部图像。

6.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述获取待鉴别的脸部图像，包括：

获取待鉴别视频；

对所述待鉴别视频中任意一个图像帧进行脸部定位检测，得到脸部定位结果；

根据脸部定位结果从所述图像帧中截取包含脸部区域的图像，并将经截取得到的脸部区域的图像作为待鉴别的脸部图像。

7.根据权利要求4～6中任一项所述的方法，其特征在于，所述换脸鉴别模型的训练过程，包括：

获取至少一个样本图像组；所述样本图像组中的每张脸部样本图像均标注有类别标签，所述类别标签用于指示所述脸部样本图像是未换脸脸部样本图像或换脸脸部样本图像；

将样本图像组中的脸部样本图像分别输入待训练的换脸鉴别模型，得到脸部样本图像的鉴别结果，所述鉴别结果用于指示所述脸部样本图像为未换脸脸部样本图像或换脸脸部样本图像；

分别根据每张脸部样本图像的鉴别结果与该脸部样本图像的类别标签，确定损失值；

根据损失值对待训练的换脸鉴别模型的参数进行调整，直至所述损失值收敛至预设的期望值为止，得到已训练的换脸鉴别模型。