模型训练方法、活体检测方法、装置和电子设备制造方法及图纸

本说明书实施例公开了一种基于隐私保护的模型训练方法、活体检测方法、装置和电子设备。所述方法包括：获取正常生物特征图像和异常生物特征图像；分别对正常生物特征图像和异常生物特征图像进行脱敏处理；利用脱敏处理后的正常生物特征图像和异常生物特征图像对活体检测模型进行训练。本说明书实施例可以利用脱敏处理后的生物特征图像对活体检测模型进行训练，使得活体检测模型能够对脱敏图像进行活体检测。

【技术实现步骤摘要】
模型训练方法、活体检测方法、装置和电子设备
本说明书实施例涉及计算机
，特别涉及一种模型训练方法、活体检测方法、装置和电子设备。
技术介绍
目前，生物识别技术广泛地应用于各种领域，是进行用户身份认证的主要手段之一。在相关技术中，可以采集生物特征图像；可以利用采集的生物特征图像进行用户身份认证。但是生物识别技术也面临被攻击的问题。例如，一些不法分子有可能伪造生物特征图像，进而利用伪造的生物特征图像进行用户身份认证。为此，可以利用活体检测模型对生物特征图像进行活体检测，以识别所述生物特征图像是否为伪造的生物特征图像。在上述处理过程中，有可能会造成生物特征图像中隐私信息的泄漏。
技术实现思路
本说明书实施例提供一种基于隐私保护的模型训练方法、活体检测方法、装置和电子设备，以对生物特征图像中的隐私信息进行保护。本说明书实施例的技术方案如下。本说明书实施例的第一方面，提供了一种基于隐私保护的模型训练方法，包括：获取正常生物特征图像和异常生物特征图像，所述正常生物特征图像和所述异常生物特征图像均包含隐私信息；分别对本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于隐私保护的模型训练方法，包括：/n获取正常生物特征图像和异常生物特征图像，所述正常生物特征图像和所述异常生物特征图像均包含隐私信息；/n分别对正常生物特征图像和异常生物特征图像进行脱敏处理，得到对正常生物特征图像中的隐私信息进行保护后的正常脱敏图像和对异常生物特征图像中的隐私信息进行保护后的异常脱敏图像；/n利用正常脱敏图像和异常脱敏图像对活体检测模型进行训练。/n

【技术特征摘要】
1.一种基于隐私保护的模型训练方法，包括：
获取正常生物特征图像和异常生物特征图像，所述正常生物特征图像和所述异常生物特征图像均包含隐私信息；
分别对正常生物特征图像和异常生物特征图像进行脱敏处理，得到对正常生物特征图像中的隐私信息进行保护后的正常脱敏图像和对异常生物特征图像中的隐私信息进行保护后的异常脱敏图像；
利用正常脱敏图像和异常脱敏图像对活体检测模型进行训练。


2.如权利要求1所述的方法，所述正常生物特征图像通过对生物特征进行采集得到，所述异常生物特征图像通过伪造得到。


3.如权利要求1所述的方法，所述分别对正常生物特征图像和异常生物特征图像进行脱敏处理，包括：
识别正常生物特征和异常生物特征图像中的隐私区域；
利用模板图像分别对正常生物特征图像和异常生物特征图像中的隐私区域进行替换。


4.一种基于隐私保护的模型训练方法，包括：
获取正常生物特征图像和异常生物特征图像；
分别对正常生物特征图像和异常生物特征图像进行脱敏处理；
利用脱敏处理后的正常生物特征图像和异常生物特征图像对活体检测模型进行训练。


5.如权利要求4所述的方法，所述正常生物特征图像通过对生物特征进行采集得到，所述异常生物特征图像通过伪造得到。


6.如权利要求4所述的方法，所述分别对正常生物特征图像和异常生物特征图像进行脱敏处理，包括：
识别正常生物特征和异常生物特征图像中的隐私区域；
利用模板图像分别对正常生物特征图像和异常生物特征图像中的隐私区域进行替换。


7.如权利要求4所述的方法，所述利用脱敏处理后的正常生物特征图像和异常生物特征图像对活体检测模型进行训练，包括：
以脱敏处理后的正常生物特征图像为正常脱敏图像，以脱敏处理后的异常生物特征图像为异常脱敏图像，去除正常脱敏图像和异常脱敏图像中的脱敏处理痕迹；
利用去除痕迹后的正常脱敏图像和异常脱敏图像对活体检测模型进行训练。


8.一种活体检测方法，包括：
获取脱敏图像，所述脱敏图像通过对生物特征图像进行脱敏处理...

【专利技术属性】
技术研发人员：曹佳炯，丁菁汀，李亮，
申请(专利权)人：支付宝杭州信息技术有限公司，
类型：发明
国别省市：浙江;33