[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

说明书

本申请提供一种换脸鉴别模型的训练方法、换脸鉴别方法、装置和设备，属于计算机技术领域，涉及人工智能和计算机视觉技术。本申请在训练换脸鉴别模型时，将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包含在一个样本图像组中，对换脸鉴别模型进行训练，并基于模型针对样本图像组生成的损失值调整换脸鉴别模型的参数。由于同一样本对象的未换脸脸部样本图像与换脸脸部样本图像的面部主要特征差异很小，因此可以使模型在调整参数时，弱化对图像的面部主要特征的学习，更注重未换脸脸部样本图像和换脸脸部样本图像的差异特征，可以减少模型在训练过程中的抖动，加快模型的收敛速度，提高换脸鉴别模型在对脸部图像进行鉴别时的鉴别准确率。

技术领域

本申请涉及计算机技术领域，更具体地说，涉及一种换脸鉴别模型的训练方法、换脸鉴别方法、装置和设备。

背景技术

脸部识别技术可以通过分析比较脸部视觉特征信息进行身份鉴别，随着脸部识别技术的不断提高，脸部识别技术在多个领域得到广泛应用。

同时，随着图像处理技术的不断发展，可以通过制图工具或其它图像处理方法对图像中的脸部区域进行处理，将第一对象的脸部替换为第二对象的脸部。例如，利用Deepfake换脸技术就可以将图像或视频中的两个人的脸部进行互换。经过处理后的脸部图像给脸部识别技术带来了新的挑战，也使本来可以作为法律证据的视频的真实性遭受质疑。

相关技术中，一般通过判断视频中人物的表情是否自然、人物是否眨眼等方式对视频中的脸部进行真假鉴别。但是，随着换脸技术的不断优化，经过换脸技术得到的视频中人物的表情更加自然，换脸后的人物也具有眨眼等自然动作。采用现有的脸部识别方法区分待鉴别的脸部图像是否为经过换脸的脸部图像，其准确率较低。

发明内容

为解决现有存在的技术问题，本申请实施例提供一种换脸鉴别模型的训练方法、换脸鉴别方法、装置和设备，可以提高换脸鉴别模型的鉴别准确率，还可以加快模型的训练速度。

为达到上述目的，本申请实施例的技术方案是这样实现的：

第一方面，本申请实施例提供一种换脸鉴别模型的训练方法，包括：

获取至少一个样本图像组；所述样本图像组中包括同一样本对象的至少一张未换脸脸部样本图像和至少一张换脸脸部样本图像，所述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；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。

第二方面，本申请实施例提供一种换脸鉴别方法，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同一样本对象的至少一张未换脸脸部样本图像和至少一张换脸脸部样本图像，所述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。

第三方面，本申请实施例提供一种换脸鉴别模型的训练装置，包括：