[发明专利]图像检测方法及装置

权利要求书

1.一种图像检测方法，其特征在于，所述方法包括：

接收采集设备上传的待检测的目标图像；

根据所述目标图像，确定背景区域和主体区域；

对所述背景区域进行检测，得到第一检测结果，以及，对所述主体区域进行检测，得到第二检测结果；

根据所述第一检测结果和所述第二检测结果，确定所述目标图像是否为攻击图像。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对所述背景区域进行检测，得到第一检测结果，包括：

根据所述背景区域，确定像素分布信息，所述像素分布信息用于表示所述第一检测结果；

相应的，所述主体区域包括人脸区域；所述对所述主体区域进行检测，得到第二检测结果，包括：

根据所述人脸区域，通过用于人脸防伪的分类模型，预测得到所述目标图像为攻击图像的得分，所述目标图像为攻击图像的得分用于表示所述第二检测结果；

其中，所述分类模型由卷积神经网络训练得到的。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述根据所述人脸区域，通过用于人脸防伪的分类模型，预测得到所述目标图像为攻击图像的得分，包括：

在所述目标图像上，对所述人脸区域进行人脸框的扩增，得到目标人脸区域，所述目标人脸区域包括所述人脸区域、背景颜色区域以及领口区域；

将所述目标人脸区域输入到所述分类模型中，预测得到所述目标图像为攻击图像的得分。

4.根据权利要求2或3任一项所述的方法，其特征在于，所述根据所述目标图像，确定背景区域和主体区域，包括：

根据所述目标图像，通过人像分割模型，得到背景区域；

根据所述目标图像，通过人脸检测模型，得到人脸区域；

其中，所述人像分割模型和所述人脸检测模型均由卷积神经网络训练得到的。

5.根据权利要求2或3所述的方法，其特征在于，所述根据所述背景区域，确定像素分布信息，包括：

对所述背景区域中各个像素点进行方差计算，得到所述背景区域的像素方差值，所述像素方差值用于表示所述像素分布信息。

6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述根据所述第一检测结果和所述第二检测结果，确定所述目标图像是否为攻击图像，包括：

若所述像素方差值小于预设方差阈值，且所述目标图像为攻击图像的得分大于预设得分，确定所述目标图像为攻击图像。

7.根据权利要求1-3任一项所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

若所述目标图像为所述攻击图像，则拒绝所述采集设备将所述目标图像上传至云端服务器进行身份验证。

8.根据权利要求2或3所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

获取多张历史图像，所述多张历史图像至少包括多张历史证件照片；

将所述多张历史图像作为训练样本；

根据所述训练样本，通过卷积神经网络，分别得到人像分割模型和人脸检测模型；

其中，所述人像分割模型用于分割人像，所述人脸检测模型用于检测人脸。

9.根据权利要求8所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

将所述人脸检测模型检测到多张历史人脸区域扩增预设倍数，得到多张目标历史人脸区域，每张所述目标历史人脸区域携带有标签；所述标签用于表示是否为攻击图像；

根据所述多张目标历史人脸区域，通过卷积神经网络训练，得到所述分类模型；

其中，所述分类模型用于预测图像为攻击图像的得分。

10.一种图像检测装置，其特征在于，所述装置包括：

接收模块，用于接收采集设备上传的目标图像；

第一检测模块，用于根据所述目标图像，确定背景区域和主体区域；

第二检测模块，用于对所述背景区域进行检测，得到第一检测结果，以及，对所述主体区域进行检测，得到第二检测结果；

处理模块，用于根据所述第一检测结果和所述第二检测结果，确定所述目标图像是否为攻击图像。