(19)国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202210630974.2 (22)申请日 2022.06.06 (71)申请人 马上消费金融股份有限公司 地址 401120 重庆市渝北区黄山大道中段 52号渝兴广场B2栋4至8楼 (72)发明人 曾定衡　蒋宁　王洪斌　周迅溢　 (74)专利代理 机构 北京国昊天诚知识产权代理 有限公司 1 1315 专利代理师 许振新 (51)Int.Cl. G06V 40/40(2022.01) G06V 40/16(2022.01) G06V 10/25(2022.01) G06V 10/74(2022.01) G06V 10/774(2022.01) (54)发明名称 图像识别、 模型训练、 活体检测方法及相关 装置 (57)摘要 本申请提供一种图像识别、 模型训练、 活体 检测方法及相关装置。 识别方法包括： 获取待识 别人脸图像中的第一区域图像和第二区域图像， 所述第一区域图像与所述第二区域图像不重合。 将所述第一区域图像和所述第二区域图像输入 预先训练的图像识别模型， 输出所述第一区域图 像和所述第二区域图像之间的噪声特征的相似 度。 基于所述噪声特征的相似度确定所述待识别 人脸图像的识别结果。 本申请能够机器识别人脸 图像的真伪， 可用于人脸识别系统抵抗假体攻 击。 权利要求书3页 说明书17页 附图7页 CN 115116147 A 2022.09.27 CN 115116147 A 1.一种图像识别方法， 其特 征在于， 包括： 获取待识别人脸图像中的第 一区域图像和第 二区域图像， 所述第 一区域图像与所述第 二区域图像不重合； 将所述第一区域图像和所述第 二区域图像输入预先训练 的图像识别模型， 输出所述第 一区域图像和所述第二区域图像之间的噪声特 征的相似度； 基于所述噪声特 征的相似度确定所述待识别人脸图像的识别结果。 2.根据权利要求1所述的方法， 其特 征在于， 所述第一区域图像为所述待识别人脸图像中包含人脸区域的全部或部分图像， 所述第 二区域图像为所述待识别人脸图像中包 含除所述人脸区域外的全部或部分图像。 3.根据权利要求1或2所述的方法， 其特 征在于， 所述将所述第 一区域图像和所述第 二区域图像输入至预先训练 的图像识别模型， 输出 所述第一区域图像和所述第二区域图像之间的噪声特 征的相似度， 包括： 将所述第一区域图像和所述第二区域图像分别分割成相同规格的多个图像分块； 按照预设组合规则， 分别对所述第 一区域图像的多个图像分块和所述第 二区域图像的 多个图像分块进 行组合， 得到所述第一区域图像的第一图像序列和所述第二区域图像的第 一图像序列， 所述图像序列由图像分块组成； 将所述第一图像序列和所述第 二图像序列输入至预先训练 的图像识别模型， 输出所述 第一区域图像和所述第二区域图像之间的噪声特 征的相似度。 4.根据权利要求2所述的方法， 其特 征在于， 所述获取待识别人脸图像中的第一区域图像和第二区域图像， 包括： 确定待识别人脸图像中的多个人脸部位； 基于所述多个人脸部位在所述待识别人脸图像中的位置， 确定所述待识别人脸图像中 的人脸轮廓区域； 将所述待识别人脸图像中包含所述人脸轮廓区域的图像作为第一区域图 像， 将所述待识别人脸图像中不包 含所述人脸轮廓区域的图像作为第二区域图像。 5.根据权利要求1或2所述的方法， 其特 征在于， 基于所述噪声特 征的相似度确定所述待识别人脸图像的识别结果， 包括： 若所述噪声特征的相似度小于或等于相似度阈值， 则将所述待识别人脸图像识别为伪 造人脸图像。 6.一种模型训练方法， 其特 征在于， 包括： 获取训练数据集， 所述训练数据集包括样本人脸图像和所述样本人脸图像对应的分类 标签， 所述分类标签用于表征样本人脸图像的图像真伪， 所述样本人脸图像是基于不同拍 摄设备的拍摄图像合成得到的， ； 获取所述样本人脸图像中的第 三区域图像和第四区域图像， 所述第 三区域图像与 所述 第四区域图像不重合， 其中， 所述第三区域图像和所述第四区域图像为不同拍摄设备 的拍 摄图像； 将所述第三区域图像和所述第四区域图像输入至初始图像识别模型进特征编码， 输出 所述第三区域图像和第四区域图像的噪声特 征； 基于所述样本人脸图像对应的分类标签， 以及所述第 三区域图像和所述第四区域图像 之间的噪声特 征， 对所述初始图像识别模型进行迭代训练， 得到图像识别模型。权　利　要　求　书 1/3 页 2 CN 115116147 A 27.根据权利要求6所述的方法， 其特 征在于， 所述将所述第 三区域图像和所述第四区域图像输入至初始图像识别模型进特征编码， 输出所述第三区域图像和所述第四区域图像的噪声特 征， 包括： 将所述第三区域图像和所述第四区域图像分别分割成相同规格的多个图像分块； 按照多种组合规则， 分别对所述第 三区域图像的多个图像分块和所述第四区域图像的 多个图像分块进 行组合， 得到所述第三区域图像的第三图像序列集合和所述第四区域图像 的第四图像序列集合， 所述第三图像序列集合中包括与每种组合规则对应的图像序列， 所 述第四图像序列集合中包括与每种组合规则对应的图像序列， 所述图像序列由多个图像分 块组成； 将所述第三图像序列集合和所述第四图像序列集合输入至所述初始图像识别模型进 特征编码， 输出 所述第三区域图像和所述第四区域图像的噪声特 征。 8.根据权利要求7 所述的方法， 其特 征在于， 所述将所述第三图像序列集合和所述第四图像序列集合输入至所述初始图像识别模 型进特征编码前， 还 包括： 分别在所述第 三图像序列集合和所述第四图像序列集合中， 选取至少一个图像序列进 行数据增强， 其中， 所述数据增强的方式为对所述至少一个图像序列中的一个或多个图像 分块进行像素参数置零。 9.根据权利要求7 所述的方法， 其特 征在于， 所述初始图像识别模型包括第一编码网络、 第二编码网络和分类网络； 所述基于所述样本人脸图像对应的分类标签， 以及所述第 三区域图像和所述第四区域 图像之间的噪声特 征， 对所述初始图像识别模型进行迭代训练， 得到图像识别模型， 包括： 基于所述第 一编码网络对所述第 三区域图像进行特征编码， 得到所述第 三区域图像的 第三噪声特 征； 基于所述第 二编码网络对所述第四区域图像进行特征编码， 得到所述第四区域图像的 第四噪声特 征； 基于所述分类网络确定所述第三噪声特 征和所述第四噪声特 征之间的相似度； 基于所述相似度以及所述样本人脸图像对应的分类标签， 确定所述初始图像识别模型 的损失函数； 基于所述图像识别模型的损 失函数， 调整所述初始图像识别模型的模型参数， 得到所 述图像识别模型。 10.一种活体 检测方法， 其特 征在于， 包括： 获取目标用户的人脸拍摄图像； 获取所述人脸拍摄图像中的第五区域图像和第六区域图像， 所述第五区域图像与 所述 第六区域图像不重合； 将所述第五区域图像和所述第六区域图像输入预先训练 的图像识别模型， 输出所述第 五区域图像和所述第六区域图像之间的噪声特 征的相似度； 基于所述噪声特征的相似度， 确定所述人脸拍摄图像为伪 造人脸图像， 其中， 所述伪 造 人脸图像用于表征 所述目标用户未通过活体 检测。 11.一种图像识别装置， 其特 征在于， 包括：权　利　要　求　书 2/3 页 3 CN 115116147 A 3