用于检测模型可靠性的方法及装置制造方法及图纸

本申请实施例公开了用于检测模型可靠性的方法及装置。该方法的一具体实施方式包括：获取被拍摄非活体的红外反射图像和可见光反射图像；将上述红外反射图像和可见光反射图像导入待检测活体检测模型，得到对应上述红外反射图像和可见光反射图像的检测结果；将上述被拍摄非活体上的红外线反射涂层的设定浓度级别与上述检测结果进行匹配，根据匹配结果设置上述待检测活体检测模型的可靠性级别。该实施方式实现了对活体检测模型可靠性的检测。

【技术实现步骤摘要】
用于检测模型可靠性的方法及装置
本申请实施例涉及计算机
，具体涉及用于检测模型可靠性的方法及装置。
技术介绍
人脸识别技术是一项计算机应用研究技术，它属于生物特征识别技术。通过生物体的生物特征不仅能够区分生物个体，还能够对生物个体的身体状态进行判断。例如，通过生物体图像可以判断生物是否为活体、是否处于疲劳状态等。通过生物体图像还可以作为解锁智能设备等设备的判断条件，防止活体攻击，以增加设备的安全性。技术人员可以通过多种类型的样本数据来得到用于识别活体攻击的活体检测模型。
技术实现思路
本申请实施例提出了用于检测模型可靠性的方法及装置。第一方面，本申请实施例提供了一种用于检测模型可靠性的方法，该方法包括：获取被拍摄非活体的红外反射图像和可见光反射图像，上述被拍摄非活体包括人脸结构部分，上述人脸结构部分具有设定浓度级别的红外线反射涂层；将上述红外反射图像和可见光反射图像导入待检测活体检测模型，得到对应上述红外反射图像和可见光反射图像的检测结果，其中，上述待检测活体检测模型用于通过红外反射图像和可见光反射图像识别被拍摄物体是否为活体；将上述被拍摄非活体上的红外线反射涂层的设定浓度级别与上述检测结果进行匹配，根据匹配结果设置上述待检测活体检测模型的可靠性级别。在一些实施例中，上述人脸结构部分的眉毛位置的红外线反射涂层为石墨涂层，上述人脸结构部分的嘴唇位置的红外线反射涂层为硅铁红涂层，上述人脸结构部分的其他位置的红外线反射涂层为钛铬棕涂层。在一些实施例中，上述设定浓度级别包括低浓度级别、中浓度级别和高浓度级别，以及，上述将上述被拍摄非活体上的红外线反射涂层的设定浓度级别与上述检测结果进行匹配，根据匹配结果设置上述待检测活体检测模型的可靠性级别，包括：响应于设定浓度级为低浓度级别，且对应上述红外反射图像的检测结果和可见光反射图像的检测结果都为非活体，则设置上述待检测活体检测模型的可靠性级别为第一可靠级别，否则，设置上述待检测活体检测模型的可靠性级别为第一不可靠级别。在一些实施例中上述将上述被拍摄非活体上的红外线反射涂层的设定浓度级别与上述检测结果进行匹配，根据匹配结果设置上述待检测活体检测模型的可靠性级别，包括：响应于设定浓度级为中浓度级别，且对应上述红外反射图像的检测结果和可见光反射图像的检测结果都为非活体，则设置上述待检测活体检测模型的可靠性级别为第二可靠级别，否则，设置上述待检测活体检测模型的可靠性级别为第二不可靠级别，其中，上述第二可靠级别高于第一可靠级别的可靠性，上述第二不可靠级别高于第一不可靠级别的可靠性。在一些实施例中，上述将上述被拍摄非活体上的红外线反射涂层的设定浓度级别与上述检测结果进行匹配，根据匹配结果设置上述待检测活体检测模型的可靠性级别，包括：响应于设定浓度级为高浓度级别，且对应上述红外反射图像的检测结果和可见光反射图像的检测结果都为非活体，则设置上述待检测活体检测模型的可靠性级别为第三可靠级别，否则，设置上述待检测活体检测模型的可靠性级别为第三不可靠级别，其中，上述第三可靠级别高于第二可靠级别的可靠性，上述第三不可靠级别高于第二不可靠级别的可靠性。第二方面，本申请实施例提供了一种用于检测模型可靠性的装置，该装置包括：图像获取单元，被配置成获取被拍摄非活体的红外反射图像和可见光反射图像，上述被拍摄非活体包括人脸结构部分，上述人脸结构部分具有设定浓度级别的红外线反射涂层；检测结果获取单元，被配置成将上述红外反射图像和可见光反射图像导入待检测活体检测模型，得到对应上述红外反射图像和可见光反射图像的检测结果，其中，上述待检测活体检测模型用于通过红外反射图像和可见光反射图像识别被拍摄物体是否为活体；可靠性级别设置单元，被配置成将上述被拍摄非活体上的红外线反射涂层的设定浓度级别与上述检测结果进行匹配，根据匹配结果设置上述待检测活体检测模型的可靠性级别。在一些实施例中，上述人脸结构部分的眉毛位置的红外线反射涂层为石墨涂层，上述人脸结构部分的嘴唇位置的红外线反射涂层为硅铁红涂层，上述人脸结构部分的其他位置的红外线反射涂层为钛铬棕涂层。在一些实施例中，上述设定浓度级别包括低浓度级别、中浓度级别和高浓度级别，以及，上述可靠性级别设置单元包括：第一可靠性级别设置单元，响应于设定浓度级为低浓度级别，且对应上述红外反射图像的检测结果和可见光反射图像的检测结果都为非活体，被配置成设置上述待检测活体检测模型的可靠性级别为第一可靠级别，否则，设置上述待检测活体检测模型的可靠性级别为第一不可靠级别。在一些实施例中，上述可靠性级别设置单元包括：第二可靠性级别设置单元，响应于设定浓度级为中浓度级别，且对应上述红外反射图像的检测结果和可见光反射图像的检测结果都为非活体，被配置成设置上述待检测活体检测模型的可靠性级别为第二可靠级别，否则，设置上述待检测活体检测模型的可靠性级别为第二不可靠级别，其中，上述第二可靠级别高于第一可靠级别的可靠性，上述第二不可靠级别高于第一不可靠级别的可靠性。在一些实施例中，上述可靠性级别设置单元包括：第三可靠性级别设置单元，响应于设定浓度级为高浓度级别，且对应上述红外反射图像的检测结果和可见光反射图像的检测结果都为非活体，被配置成设置上述待检测活体检测模型的可靠性级别为第三可靠级别，否则，设置上述待检测活体检测模型的可靠性级别为第三不可靠级别，其中，上述第三可靠级别高于第二可靠级别的可靠性，上述第三不可靠级别高于第二不可靠级别的可靠性。第三方面，本申请实施例提供了一种服务器，包括：一个或多个处理器；存储器，其上存储有一个或多个程序，当上述一个或多个程序被上述一个或多个处理器执行时，使得上述一个或多个处理器执行上述第一方面的用于检测模型可靠性的方法。第四方面，本申请实施例提供了一种计算机可读介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，该程序被处理器执行时实现上述第一方面的用于检测模型可靠性的方法。本申请实施例提供的用于检测模型可靠性的方法及装置，首先获取被拍摄非活体的红外反射图像和可见光反射图像，其中，被拍摄非活体包括人脸结构部分，人脸结构部分具有设定浓度级别的红外线反射涂层；然后将红外反射图像和可见光反射图像导入待检测活体检测模型，得到对应红外反射图像和可见光反射图像的检测结果；最后，将被拍摄非活体的红外线反射涂层的设定浓度级别与检测结果进行匹配，根据匹配结果设置待检测活体检测模型的可靠性级别。如此，能够实现对活体检测模型可靠性的检测。附图说明通过阅读参照以下附图所作的对非限制性实施例所作的详细描述，本申请的其它特征、目的和优点将会变得更明显：图1是本申请的一个实施例可以应用于其中的示例性系统架构图；图2是根据本申请的用于检测模型可靠性的方法的一个实施例的流程图；图3是根据本申请的用于检测模型可靠性的方法的一个应用场景的示意图；图4是根据本申请的用于检测模型可靠性的装置的一个实施例的结构示意图；图5是适于用来实现本申请实施例的服务器的计算机系统的结构示意图。具体实施方式下面结合附图和实施例对本申请作进一步的详细说明。可以理解的是，此处所描述的具体实施例仅仅用于解释相关专利技术，而非对该专利技术的限定。另外还需要说明的是，为了便于描述，附图中仅示出了与有关专利技术相关的部分。需要说明的是，在不冲突的情况本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种用于检测模型可靠性的方法，包括：获取被拍摄非活体的红外反射图像和可见光反射图像，所述被拍摄非活体包括人脸结构部分，所述人脸结构部分具有设定浓度级别的红外线反射涂层；将所述红外反射图像和可见光反射图像导入待检测活体检测模型，得到对应所述红外反射图像和可见光反射图像的检测结果，其中，所述待检测活体检测模型用于通过红外反射图像和可见光反射图像识别被拍摄物体是否为活体；将所述被拍摄非活体上的红外线反射涂层的设定浓度级别与所述检测结果进行匹配，根据匹配结果设置所述待检测活体检测模型的可靠性级别。

【技术特征摘要】
1.一种用于检测模型可靠性的方法，包括：获取被拍摄非活体的红外反射图像和可见光反射图像，所述被拍摄非活体包括人脸结构部分，所述人脸结构部分具有设定浓度级别的红外线反射涂层；将所述红外反射图像和可见光反射图像导入待检测活体检测模型，得到对应所述红外反射图像和可见光反射图像的检测结果，其中，所述待检测活体检测模型用于通过红外反射图像和可见光反射图像识别被拍摄物体是否为活体；将所述被拍摄非活体上的红外线反射涂层的设定浓度级别与所述检测结果进行匹配，根据匹配结果设置所述待检测活体检测模型的可靠性级别。2.根据权利要求1所述的方法，其中，所述人脸结构部分的眉毛位置的红外线反射涂层为石墨涂层，所述人脸结构部分的嘴唇位置的红外线反射涂层为硅铁红涂层，所述人脸结构部分的其他位置的红外线反射涂层为钛铬棕涂层。3.根据权利要求1所述的方法，其中，所述设定浓度级别包括低浓度级别、中浓度级别和高浓度级别，以及所述将所述被拍摄非活体上的红外线反射涂层的设定浓度级别与所述检测结果进行匹配，根据匹配结果设置所述待检测活体检测模型的可靠性级别，包括：响应于设定浓度级为低浓度级别，且对应所述红外反射图像的检测结果和可见光反射图像的检测结果都为非活体，则设置所述待检测活体检测模型的可靠性级别为第一可靠级别，否则，设置所述待检测活体检测模型的可靠性级别为第一不可靠级别。4.根据权利要求3所述的方法，其中，所述将所述被拍摄非活体上的红外线反射涂层的设定浓度级别与所述检测结果进行匹配，根据匹配结果设置所述待检测活体检测模型的可靠性级别，包括：响应于设定浓度级为中浓度级别，且对应所述红外反射图像的检测结果和可见光反射图像的检测结果都为非活体，则设置所述待检测活体检测模型的可靠性级别为第二可靠级别，否则，设置所述待检测活体检测模型的可靠性级别为第二不可靠级别，其中，所述第二可靠级别高于第一可靠级别的可靠性，所述第二不可靠级别高于第一不可靠级别的可靠性。5.根据权利要求4所述的方法，其中，所述将所述被拍摄非活体上的红外线反射涂层的设定浓度级别与所述检测结果进行匹配，根据匹配结果设置所述待检测活体检测模型的可靠性级别，包括：响应于设定浓度级为高浓度级别，且对应所述红外反射图像的检测结果和可见光反射图像的检测结果都为非活体，则设置所述待检测活体检测模型的可靠性级别为第三可靠级别，否则，设置所述待检测活体检测模型的可靠性级别为第三不可靠级别，其中，所述第三可靠级别高于第二可靠级别的可靠性，所述第三不可靠级别高于第二不可靠级别的可靠性。6.一种用于检测模型可靠性的装置，包括：图像获取单元，被配置成获取被拍摄非...

【专利技术属性】
技术研发人员：程瑾，邹浔，毛楠，钱承君，
申请(专利权)人：北京百度网讯科技有限公司，
类型：发明
国别省市：北京,11