申请/专利权人：杭州魔点科技有限公司

申请日：2024-01-17

公开（公告）日：2024-02-20

公开（公告）号：CN117576791A

主分类号：G06V40/40

分类号：G06V40/40;G06V10/764;G06V10/82;G06V10/774;G06N3/0464;G06N3/084;G06N3/0895;G06V10/766;G06V40/16

优先权：

专利状态码：在审-实质审查的生效

法律状态：2024.03.08#实质审查的生效;2024.02.20#公开

摘要：本申请涉及一种基于生机线索和垂直领域大模型范式的活体检测方法，其中，该方法通过根据预先获取的训练数据集进行自监督学习模型训练；根据训练好的自监督学习模型中的全局分支结构，构建活体检测模型，活体检测模型包括回归任务和分类任务，回归任务用于抑制训练数据中攻击人脸样本生成生机线索，分类任务用于获取第一真实人脸概率；根据活体检测模型，基于待检测图像，获取第一真实人脸概率和生机线索特征图，基于生机线索特征图，获取第二真实人脸概率，基于第一真实人脸概率和第二真实人脸概率，获取检测结果。实现了人脸活体精确检测，解决相关技术中人脸活体检测存在精确度低的问题，提高人脸活体检测的精确度。

主权项：1.一种基于生机线索和垂直领域大模型范式的活体检测方法，其特征在于，所述方法包括：根据预先获取的训练数据集进行自监督学习模型训练，所述自监督学习模型包括局部分支结构和全局分支结构，所述局部分支结构和全局分支结构均包括编码网络和解码网络，通过所述局部分支结构的权重更新所述全局分支结构的权重；根据训练好的所述自监督学习模型中的所述全局分支结构，构建活体检测模型，所述活体检测模型包括回归任务和分类任务，所述回归任务用于抑制训练数据中攻击人脸样本生成生机线索，并获取生机线索特征图，所述分类任务用于根据训练数据中所述攻击人脸样本和人脸真实样本，获取第一真实人脸概率；根据所述活体检测模型，基于待检测图像，获取所述第一真实人脸概率和所述回归任务的生机线索特征图，基于所述回归任务的生机线索特征图，获取第二真实人脸概率，基于所述第一真实人脸概率和所述第二真实人脸概率，获取检测结果。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 杭州魔点科技有限公司 基于生机线索和垂直领域大模型范式的活体检测方法

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