[发明专利]人脸鉴伪模型的训练方法、相关装置及计算机程序产品

权利要求书

1.一种人脸鉴伪模型的训练方法，包括：

执行如下训练操作，直至达到预设结束条件：获取相对应的真实人脸图像和合成人脸图像；通过噪声添加网络在所述合成人脸图像中添加噪声，得到人脸噪声图像，并通过判别网络识别所述真实人脸图像和所述人脸噪声图像中的人脸对象的真实性，以采用对抗方式训练所述噪声添加网络和所述判别网络，其中，所述噪声添加网络以生成所述判别网络无法分辨人脸对象的真实性的人脸噪声图像为目标，所述判别网络以能够识别所述真实人脸图像和所述人脸噪声图像中的人脸对象的真实性为目标；

将训练后的判别网络确定为所述人脸鉴伪模型；

其中，所述判别网络包括预训练的第一判别子网络和预训练的第二判别子网络；以及所述通过噪声添加网络在所述合成人脸图像中添加噪声，得到人脸噪声图像，并通过判别网络识别所述真实人脸图像和所述人脸噪声图像中的人脸对象的真实性，以采用对抗方式训练所述噪声添加网络和所述判别网络，包括：

固定所述第一判别子网络，训练所述噪声添加网络，直至所述第一判别子网络将所述噪声添加网络生成的人脸噪声图像中的人脸对象识别为真实人脸对象；

响应于确定所述第一判别子网络将所述噪声添加网络生成的人脸噪声图像中的人脸对象识别为真实人脸对象，采用对抗方式同时训练所述第二判别子网络和所述噪声添加网络。

2.根据权利要求1所述的方法，其中，所述判别网络包括预训练的、异构的多个第一判别子网络和预训练的、异构的多个第二判别子网络，所述多个第一判别子网络与所述多个第二判别子网络一一对应；以及

所述固定所述第一判别子网络，训练所述噪声添加网络，直至所述第一判别子网络将所述噪声添加网络生成的人脸噪声图像中的人脸对象识别为真实人脸对象，包括：

固定所述多个第一判别子网络，训练所述噪声添加网络，直至所述多个第一判别子网络将所述噪声添加网络生成的人脸噪声图像中的人脸对象识别为真实人脸对象；以及

所述响应于确定所述第一判别子网络将所述噪声添加网络生成的人脸噪声图像中的人脸对象识别为真实人脸对象，采用对抗方式同时训练所述第二判别子网络和训练后的噪声添加网络，包括：

响应于确定所述多个第一判别子网络将所述噪声添加网络生成的人脸噪声图像中的人脸对象识别为真实人脸对象，采用对抗方式同时训练所述多个第二判别子网络和所述噪声添加网络。

3.根据权利要求2所述的方法，其中，所述将训练后的判别网络确定为所述人脸鉴伪模型，包括：

将训练后的所述多个第二判别子网络确定为所述人脸鉴伪模型。

4.根据权利要求1-3中任一项所述的方法，其中，所述通过噪声添加网络在所述合成人脸图像中添加噪声，包括：

确定所述合成人脸图像中的人脸对象的关键点；

根据所述关键点，生成对应于所述合成人脸图像中的人脸对象的掩码；

通过所述噪声添加网络在所述合成人脸图像上添加噪声，得到噪声图像；

根据所述掩码和所述噪声图像，得到在所述合成人脸图像中的人脸对象上添加噪声的人脸噪声图像。

5.根据权利要求1-3中任一项所述的方法，其中，所述获取相对应的真实人脸图像和合成人脸图像，包括：

从训练样本集中选取真实人脸图像；

通过预训练的生成网络，生成所述真实人脸图像对应的合成人脸图像。

6.一种用于识别人脸对象真实性的方法，包括：

获取待识别图像；

通过人脸鉴伪模型识别所述待识别图像中的人脸对象的真实性，得到识别结果，其中，所述人脸鉴伪模型通过权利要求1-5中任一项所述的方法 训练得到。