[发明专利]训练活体人脸识别模型、识别活体人脸的方法及相关装置

权利要求书

1.一种训练活体人脸识别模型的方法，包括：

获取人脸图像集，并从所述人脸图像集的人脸图像中提取目标区域所属的部分图像，得到区域人脸图像集；

将所述区域人脸图像集中的区域人脸图像叠加至活体人脸图像集中的活体人脸图像的目标区域，以对所述活体图像集中活体人脸图像的目标区域位置的图像内容进行替换，得到叠加人脸图像集，其中，所述活体人脸图像集中的活体人脸图像的目标区域与所述区域人脸图像集中的区域人脸图像相对应；

从所述叠加人脸图像集中的叠加人脸图像中提取出人脸图像叠加特征，并基于所述人脸图像叠加特征训练得到活体人脸识别模型。

2.根据权利要求1所述的方法，其中，所述从所述人脸图像集的人脸图像中提取目标区域所属的部分图像，得到区域人脸图像集，包括：

确定所述人脸图像集的人脸图像中的人脸关键点；

根据所述人脸关键点确定五官轮廓，并根据所述五官轮廓确定五官各自所属区域；

根据五官区域选择信息在所述五官各自所属区域中确定至少一个目标五官区域；

将所述目标五官区域的图像提取为五官区域图像，得到五官区域图像集。

3.根据权利要求2所述的方法，其中，所述根据五官区域选择信息在所述五官各自所属区域中确定至少一个目标五官区域，包括：

根据五官区域选择信息在所述五官各自所属区域中确定至少一个存在遮挡或佩饰的目标五官区域。

4.根据权利要求1所述的方法，其中，所述将所述区域人脸图像集中的区域人脸图像叠加至活体人脸图像集中的活体人脸图像的目标区域，包括：

响应于所述区域人脸图像为提取自所述人脸图像的目标五官区域的图像，将所述区域人脸图像集中的区域人脸图像叠加至活体人脸图像集中的活体人脸图像的目标五官区域。

5.根据权利要求1所述的方法，其中，区域人脸图像叠加至活体人脸图像的叠加方式包括：图层叠加、同位置像素点的像素信息融合中的至少一种。

6.根据权利要求1-5任一项所述的方法，其中，所述获取人脸图像集之前，还包括：

通过人脸生成模型生成原始人脸图像，得到原始人脸图像集；

分别从原始人脸图像集中的每张原始人脸图像中提取出人脸面部图像，得到原始人脸面部图像集；

对所述原始人脸面部图像集中的原始人脸面部图像进行归一化处理，得到所述人脸图像集。

7.根据权利要求6所述的方法，其中，所述分别从原始人脸图像集中的每张原始人脸图像中提取出人脸面部图像，得到原始人脸面部图像集，包括：

分别确定所述原始人脸图像集中的每张原始人脸图像中的人脸位置信息；

在基于所述人脸位置信息确定出的人脸区域中提取人脸关键点，得到关键点坐标；

根据所述关键点坐标确定面部提取边框，并根据所述面部提取边框从相应的原始人脸图像中提取出人脸面部图像，得到所述原始人脸面部图像集。

8.一种识别活体人脸的方法，包括：

获取待识别人脸图像；

调用活体人脸识别模型对所述待识别人脸图像进行识别；其中，所述活体人脸识别模型根据权利要求1-6中任一项所述的训练活体人脸识别模型的方法得到。

9.一种训练活体人脸识别模型的装置，包括：

区域人脸图像集获取单元，被配置成获取人脸图像集，并从所述人脸图像集的人脸图像中提取目标区域所属的部分图像，得到区域人脸图像集；

叠加人脸图像集生成单元，被配置成将所述区域人脸图像集中的区域人脸图像叠加至活体人脸图像集中的活体人脸图像的目标区域，以对所述活体图像集中活体人脸图像的目标区域位置的图像内容进行替换，得到叠加人脸图像集，其中，所述活体人脸图像集中的活体人脸图像的目标区域与所述区域人脸图像集中的区域人脸图像相对应；

叠加特征提取及模型训练单元，被配置成从所述叠加人脸图像集中的叠加人脸图像中提取出人脸图像叠加特征，并基于所述人脸图像叠加特征训练得到活体人脸识别模型。