申请/专利权人：平安银行股份有限公司

申请日：2021-09-30

公开（公告）日：2024-04-23

公开（公告）号：CN113887408B

主分类号：G06V40/16

分类号：G06V40/16;G06V40/20;G06V40/40;G06V20/40;G06V10/82;G06N3/0464;G06N3/08

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2024.04.23#授权;2022.01.21#实质审查的生效;2022.01.04#公开

摘要：本发明涉及人工智能技术，揭露了一种活化人脸视频的检测方法，包括：按照预定时间间隔，在人脸动作视频中抽取人脸图像帧集；将所述人脸图像帧集映射到预构建的纹理空间坐标系，得到空间纹理图集；在所述纹理空间坐标系中，计算所述空间纹理图集中每两个空间纹理图之间的差值，根据所述差值，构建纹理图差矩阵；根据所述纹理图差矩阵，利用预构建的活化分辨模型，检测所述人脸动作视频是否为活化人脸视频。此外，本发明还涉及区块链技术，空间纹理图集及纹理图差矩阵可存储于区块链的节点。本发明还提出一种活化人脸视频的检测装置、电子设备以及存储介质。本发明可以提高活化人脸视频的检测准确率。

主权项：1.一种活化人脸视频的检测方法，其特征在于，所述方法包括：获取人脸动作视频，所述人脸动作视频是在对用户进行身份验证时，拍摄到的所述用户根据预设的指令进行脸部运动时的视频；按照预定时间间隔，在所述人脸动作视频中抽取人脸图像帧，并将抽取到的所述人脸图像帧组成人脸图像帧集；将所述人脸图像帧集映射到预构建的纹理空间坐标系，得到一组空间纹理图，根据所述一组空间纹理图组成空间纹理图集；在所述纹理空间坐标系中，计算所述空间纹理图集中每两个空间纹理图之间的差值，根据所述差值，构建纹理图差矩阵；根据所述纹理图差矩阵，利用预构建的活化分辨模型，检测所述人脸动作视频是否为活化人脸视频；其中，所述利用预构建的活化分辨模型，检测所述人脸动作视频是否为活化人脸视频之前，所述方法还包括：接收预构建的UV活化图差矩阵和UV非活化图差矩阵；将所述UV活化图差矩阵和UV非活化图差矩阵输入预构建的初始活化分辨模型的注意力加权层，利用所述注意力加权层对所述UV活化图差矩阵和UV非活化图差矩阵中的数据进行加权，得到加权活化图差矩阵及加权非活化图差矩阵；利用所述初始活化分辨模型中的深度卷积池化层对所述加权活化图差矩阵及加权非活化图差矩阵进行特征提取，得到活化特征图差矩阵及非活化特征图差矩阵；将所述活化特征图差矩阵和非活化特征图差矩阵进行扁平化操作，得到一维活化矩阵和一维非活化矩阵；利用所述初始活化分辨模型中的前馈神经网络中每个节点的参数对所述一维活化矩阵和一维非活化矩阵进行加权激活处理，得到所述一维活化矩阵和一维非活化矩阵的输出预测值；利用所述初始活化分辨模型中的损失函数计算所述一维活化矩阵的输出预测值与所述UV活化图差矩阵对应的真实标签值的活化差异值，以及所述一维非活化矩阵的输出预测值与所述UV非活化图差矩阵对应的真实标签值的非活化差异值；判断所述活化差异值和非活化差异值是否同时小于预设的差异阈值；若所述活化差异值和非活化差异值不满足同时小于所述差异阈值，则利用所述活化差异值和非活化差异值反向调节所述前馈神经网络；若所述活化差异值和非活化差异值满足同时小于所述差异阈值，则停止训练，得到所述活化分辨模型。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 平安银行股份有限公司 活化人脸视频的检测方法、装置、设备及存储介质

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