申请/专利权人：支付宝(杭州)信息技术有限公司

申请日：2020-10-28

公开（公告）日：2021-01-12

公开（公告）号：CN112215201A

主分类号：G06K9/00(20060101)

分类号：G06K9/00(20060101);G06K9/62(20060101);G06N3/04(20060101);G06N3/08(20060101)

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2022.05.17#授权;2021.01.29#实质审查的生效;2021.01.12#公开

摘要：本说明书实施例提供一种评估人脸识别模型、针对图像的分类模型的方法及装置，在评估人脸识别模型的方法中，获取样本集。将样本集中任意的第一样本中的两幅人脸图像，输入预先训练的人脸识别模型，以预测第一比对结果。针对两幅人脸图像中任意的第一人脸图像，采用热力图生成方法，基于第一比对结果以及第一人脸图像，生成人脸热力图。根据人脸热力图，在第一人脸图像中确定扰动区域。采用扰动方法，对扰动区域进行扰动，得到扰动后的第一人脸图像。将扰动后的第一人脸图像以及另一幅人脸图像，输入人脸识别模型，以预测第二比对结果。根据样本集中各样本的第一比对结果和第二比对结果，确定人脸识别模型的鲁棒性评估结果。

主权项：1.一种评估人脸识别模型的方法，包括：获取样本集；所述样本集的每个样本包括两幅人脸图像；将所述样本集中任意的第一样本中的两幅人脸图像，输入预先训练的人脸识别模型，以预测第一比对结果；其中，所述第一比对结果指示所述两幅人脸图像相一致的概率；针对所述两幅人脸图像中任意的第一人脸图像，采用热力图生成方法，基于所述第一比对结果以及所述第一人脸图像，生成人脸热力图；其中，所述人脸热力图示出所述第一人脸图像中各个区域对于所述第一比对结果的敏感度；根据所述人脸热力图，在所述第一人脸图像中确定扰动区域；采用扰动方法，对所述扰动区域进行扰动，得到扰动后的第一人脸图像；将所述扰动后的第一人脸图像以及另一幅人脸图像，输入所述人脸识别模型，以预测第二比对结果；其中，所述第二比对结果指示所述扰动后的第一人脸图像与所述另一幅人脸图像相一致的概率；根据所述样本集中各样本的第一比对结果和第二比对结果，确定所述人脸识别模型的鲁棒性评估结果。

全文数据：

权利要求：

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