[发明专利]一种检测模型的获取方法、活性检测方法和相关装置

权利要求书

1.一种检测模型的获取方法，其特征在于，包括：

获取初始参数，所述初始参数是从预训练模型中获取的参数，所述预训练模型是利用N个无标签样本进行训练获得的模型，N为正整数；

利用所述初始参数对初始检测模型进行初始化处理，获得初始化后的模型；

利用M个有标签样本对所述初始化后的模型进行训练，获得检测模型，M为正整数，且N减去M所获得的差值大于预设阈值，所述M个有标签样本中的任意一个有标签样本对应的标签包括所述任意一个有标签样本中的对象是否为活体的信息。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

对所述N个无标签样本中的任意一个无标签样本中的部分区域进行擦除，获得擦除处理后的无标签样本；

利用所述擦除处理后的无标签样本对初始预训练模型进行训练，获得所述预训练模型。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述初始预训练模型包括编码器和解码器，所述对初始预训练模型进行训练，包括：

使用所述编码器对所述擦除处理后的无标签样本进行编码，获得编码结果；

使用所述解码器对所述编码结果进行解码，获得依据所述擦除处理后的无标签样本的还原结果；

将所述还原结果与所述无标签样本进行比较，判断还原后的图像是否达到还原要求，并记录结果；

针对所搜集的无标签样本重复上述步骤，并根据每轮记录的结果，判断所述预训练模型是否训练成功；若不成功，则对所述编码器、解码器的参数进行调整，若成功，则结束训练；

所述获取初始参数，包括：

获取训练成功后的所述预训练模型包括的所述编码器的参数，将其作为所述初始参数。

4.根据权利要求1至3任一项所述的方法，其特征在于，所述检测模型包括第一输出结果，所述第一输出结果用于指示输入至所述检测模型的测试样本中的待检测对象是否为活体。

5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述任意一个有标签样本对应的标签还包括所述任意一个有标签样本中的对象所接收的表面光线照射的第一颜色序列，

所述检测模型还包括第二输出结果，所述第二输出结果用于指示输入至所述检测模型的测试样本中的待检测对象所受到的表面的光线的第二颜色序列。

6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述任意一个有标签样本对应的标签还包括所述任意一个有标签样本中的对象所处环境的光线可用置信度，

所述检测模型还包括第三输出结果，所述第三输出结果用于指示输入至所述检测模型的测试样本中的待检测对象所处环境的光线可用置信度。

7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述任意一个无标签样本为图像帧，所述任意一个有标签样本为图像序列。

8.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述检测模型应用于活性检测场景。

9.一种活性检测方法，其特征在于，包括：

接收活性检测请求，所述活性检测请求用于请求对图像序列中的待检测对象进行活性检测，所述图像序列是将光线配置信息对应的光线作为光源投射至所述待检测对象并对所述待检测对象进行图像采集获得的；

利用检测模型对所述图像序列进行处理，获得第一检测结果；

根据所述第一检测结果，确定所述图像序列中的待检测对象是否为活体的初步判断结果；

其中，所述检测模型是根据权利要求1至8任一项所述的方法获取的检测模型。

10.根据权利要求9所述的方法，其特征在于，所述根据所述第一检测结果，确定所述图像序列中的待检测对象是否为活体，包括：

若所述第一检测结果为所述图像序列中的待检测对象为活体的初步判断结果，则确定所述图像序列中的待检测对象为活体。