[发明专利]一种人脸识别系统的训练样本的生成方法及装置

权利要求书

1.一种人脸识别系统的训练样本的生成方法，其特征在于，包括：

采集目标用户的人脸数据图像，所述人脸数据图像为佩戴口罩的人脸图像；

调用图像检测器检测所述人脸数据图像中人脸的位置信息；

根据所述位置信息裁剪所述人脸图像中得到目标人脸图像；

调整所述目标人脸图像符合预设生成条件；

将生成器生成的对抗样本口罩图像覆盖符合预设生成条件的目标人脸图像的图层，得到目标用户的对抗样本口罩图像。

2.根据权利要求1所述的生成方法，其特征在于，还包括：

利用所述目标用户的对抗样本口罩图像、所述目标用户的人脸数据图像以及干扰用户的人脸数据图像训练预设人脸识别模型；其中，所述干扰用户的人脸数据图像与对抗样本口罩图像的相似度小于预设阈值。

3.根据权利要求1所述的生成方法，其特征在于，所述目标用户包括多个用户，所述方法还包括：

将不同用户的人脸图像归类到不同的文件夹，其中，每个文件夹下的图片标识相同。

4.根据权利要求1所述的生成方法，其特征在于，所述预设生成条件为224*224像素。

5.根据权利要去2所述的生成方法，其特征在于，所述利用所述目标用户的对抗样本口罩图像、所述目标用户的人脸数据图像以及干扰用户的人脸数据图像训练预设人脸识别模型包括：

根据图片标识计算损失函数；

利用所述损失函数更新所述生成器的参数；

根据更新参数后的生成器所生成更新后的目标用户的对抗样本口罩图像、所述目标用户的人脸数据图像以及干扰用户的人脸数据图像训练所述预设人脸识别模型，直到所述预设人脸模型的输出值符合指定范围。

6.根据权利要求5所述的生成方法，其特征在于，所述损失函数使得所述目标用户的对抗样本口罩图像与干扰用户的人脸数据图像的余弦相似度符合第一预设值，且所述目标用户的对抗样本口罩图像与所述目标用户的人脸数据图像的余弦相似度符合符合第二预设值。

7.根据权利要求1所述的生成方法，其特征在于，所述生成器为采用卷积神经网络CNN构造的。

8.根据权利要求1所述的生成方法，其特征在于，所述将生成器生成的对抗样本口罩图像覆盖符合预设生成条件的目标人脸图像的图层包括：

在预设画布中设置所述符合预设生成条件的目标人脸图像为第一图层；

设置所述生成器生成的对抗样本口罩图像作为第二图层；

移动所述第二图层与所述第一图层重叠；

设置所述第二图层为顶层；

设置所述第二图层的图像参数与所述第一图层的图像参数相匹配。

9.一种人脸识别系统的训练样本的生成装置，其特征在于，包括：

采集模块，用于采集目标用户的人脸数据图像，所述人脸数据图像为佩戴口罩的人脸图像；

识别模块，用于调用图像检测器检测所述人脸数据图像中人脸的位置信息；

裁剪模块，用于根据所述位置信息裁剪所述人脸图像中得到目标人脸图像；

调整模块，用于调整所述目标人脸图像符合预设生成条件；

生成模块，用于将生成器生成的对抗样本口罩图像覆盖符合预设生成条件的目标人脸图像的图层，得到目标用户的对抗样本口罩图像。

10.根据权利要求9所述的生成装置，其特征在于，还包括：

模型训练模块，用于利用所述目标用户的对抗样本口罩图像、所述目标用户的人脸数据图像以及干扰用户的人脸数据图像训练预设人脸识别模型；其中，所述干扰用户的人脸数据图像与对抗样本口罩图像的相似度小于预设阈值。