[发明专利]基于图像处理的身份验证方法及装置、介质、计算机设备

权利要求书

1.一种基于图像处理的身份验证方法，其特征在于，包括：

获取待身份验证的人脸图像数据；

通过已完成训练的人脸图像转换模型对所述人脸图像数据进行转换处理，得到转换图像数据，所述人脸图像转换模型为基于至少两个图像域中的图像训练样本数据进行训练得到的，其中，不同图像域中的图像训练样本数据通过域映射关系在生成器中生成目标域的真假训练样本数据，并通过鉴别器对所述真假训练样本数据进行损失验证，完成基于所述图像训练样本的模型训练；

若所述转换图像数据与基于待身份验证的身份信息调取的验证图像数据匹配，则确定所述人脸图像数据通过身份验证，所述验证图像数据为按照预置验证表情进行图像采集得到的。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述通过已完成训练的人脸图像转换模型对所述人脸图像数据进行转换处理，得到转换图像数据之前，所述方法还包括：

获取至少两个图像域所对应的图像样本数据，以及所述图像域的域信息；

根据所述域信息确定与所述图像域对应的域映射关系，并构建待训练人脸图像转换模型的生成对抗网络，所述生成对抗网络包括生成器以及鉴别器；

当确定用于训练模型的目标域后，通过所述生成器生成与所述图像训练样本数据以及所述目标域对应的真假训练样本数据，所述真假训练样本数据中包含所述目标域在所述域映射关系中的他域信息；

当根据所述真假训练样本数据对所述人脸图像转换模型进行训练过程中，所述鉴别器计算的损失值符合预设损失阈值，则确定所述人脸图像转换模型完成训练。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述构建待训练人脸图像转换模型的生成对抗网络之后，所述方法还包括：

通过所述鉴别器计算所述人脸图像转换模型对所述真假训练样本数据进行训练的第一损失值，并基于与所述鉴别器关联的分类器以及所述他域信息确定所述真假训练样本数据分类至所述目标域的第二损失值，以基于所述第一损失值、所述第二损失值确定是否符合预设损失阈值。

4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述图像域包括时域、频域、空间域，所述方法还包括：

按照所述图像样本数据的图像属性、验证业务类型从所述图像域中确定目标域，所述图像属性包括图像像素值、图像分辨率、图像颜色值数量中至少一项，所述验证业务类型用于表征图像数据用于身份验证的业务分类；和/或，

从所述时域、频域、空间域中随机确定目标域。

5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取待身份验证的人脸图像数据之前，所述方法还包括：

当接收到验证图像录入请求时，展示用于图像采集的预置验证表情，所述预置验证表情包括至少两种预置表情，所述图像训练样本数据中包含与所述预置表情对应的表情图像数据；

当采集到待认证的验证图像数据后，计算所述验证图像数据与所述预置验证表情的图像相似度；

若所述图像相似度大于预设相似度阈值，则将所述验证图像数据与所述验证图像录入请求对应的身份信息进行绑定。

6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述确定所述人脸图像数据通过身份验证之前，所述方法还包括：

按照完成模型训练的人脸特征提取模型对所述转换图像数据以及所述验证图像数据进行特征提取，得到对比特征图像数据；

若所述对比特征图像数据的特征相似度度大于预设特征相似度阈值，则确定所述转换图像数据与所述验证图像数据匹配。

7.根据权利要求1-6任一项所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

将通过身份验证的所述人脸图像数据与所述转换图像数据进行绑定存储在与所述身份信息匹配的数据存储单元中；

将接收到再次请求身份验证的人脸图像数据与所述数据存储单元中的全部转换图像数据进行对比；

若所述数据存储单元中存在与再次请求身份验证的人脸图像数据匹配的转换图像数据，则确定通过身份验证。