[发明专利]一种人脸识别中的攻击检测方法、装置以及设备

说明书

本说明书实施例公开了一种人脸识别中的攻击检测方法、装置以及设备。通过获取包含部分遮挡图像的训练样本，对所述部分遮挡图像进行重建，生成重建后的图像；根据所述重建后的图像和所述训练样本的差异训练生成第一模型；根据所述第一模型，训练生成第二模型，其中，所述第二模型为与所述第一模型部分异构的轻量模型；获取包含人脸的待识别图片，使用所述第二模型进行攻击检测，从而实现基于层次图像重建和构模型蒸馏的轻量级的第二模型的训练。

技术领域

本说明书涉及互联网技术领域，尤其涉及一种人脸识别中的攻击检测方法、装置以及设备。

背景技术

随着移动互联网的发展，人脸识别的应用也越来越广泛。但随之而来的就是更多的攻击技术。例如，deepfakes攻击采用算法篡改/生成人脸视频，将视频中A的人脸换成B的人脸，以进行风险攻击，这类技术由于其攻击的多样性和视觉的不可见性，成为了人脸识别系统中的重大挑战。目前常见的deepfakes检测方法通常由于计算复杂度太高，而难以部署在客户端侧进行应用。

基于此，需要一种可以在客户端准确的对人脸识别中的攻击进行检测的方案。

发明内容

本说明书实施例提供一种人脸识别中的攻击检测、装置、设备以及存储介质，用以解决如下技术问题：需要一种可以在客户端准确的对人脸识别中的攻击进行检测的方案。

为解决上述技术问题，本说明书一个或多个实施例是这样实现的：

在第一方面，本说明书实施例提供一种人脸识别中的攻击检测方法，包括：获取包含部分遮挡图像的训练样本，对所述部分遮挡图像进行重建，生成重建后的图像；根据所述重建后的图像和所述训练样本的差异训练生成第一模型；根据所述第一模型，训练生成第二模型，其中，所述第二模型为与所述第一模型部分异构的轻量模型；获取包含人脸的待识别图片，使用所述第二模型进行攻击检测。

在第二方面，本说明书实施例提供一种人脸识别中的攻击检测装置，包括：样本获取模块，获取包含部分遮挡图像的训练样本，对所述部分遮挡图像进行重建，生成重建后的图像；第一模型训练模块，根据所述重建后的图像和所述训练样本的差异训练生成第一模型；第二模型训练模块，根据所述第一模型，训练生成第二模型，其中，所述第二模型为与所述第一模型部分异构的轻量模型；攻击检测模块，获取包含人脸的待识别图片，使用所述第二模型进行攻击检测。

在第三方面，本说明书一个或多个实施例提供一种电子设备，包括：

至少一个处理器；以及，

与所述至少一个处理器通信连接的存储器；其中，

所述存储器存储有可被所述至少一个处理器执行的指令，所述指令被所述至少一个处理器执行，以使所述至少一个处理器能够执行如第一方面所述的方法。

在第四方面，本说明书实施例提供一种非易失性计算机存储介质存储有计算机可执行指令，当计算机读取存储介质中的计算机可执行指令后，该指令使得一个或多个处理器执行如第一方面所述的方法。

本说明书一个或多个实施例采用的上述至少一个技术方案能够达到以下有益效果：通过获取包含部分遮挡图像的训练样本，对所述部分遮挡图像进行重建，生成重建后的图像；根据所述重建后的图像和所述训练样本的差异训练生成第一模型；根据所述第一模型，训练生成第二模型，其中，所述第二模型为与所述第一模型部分异构的轻量模型；获取包含人脸的待识别图片，使用所述第二模型进行攻击检测，从而实现基于层次图像重建和构模型蒸馏的轻量级的第二模型的训练，在客户端侧进行准确的人脸识别中的攻击检测。

附图说明

为了更清楚地说明本说明书实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本说明书中记载的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动性的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。