人脸识别系统的安全性验证方法、电子设备及存储介质技术方案

技术编号:30529296 阅读:16 留言:0更新日期:2021-10-27 23:18
本发明专利技术实施例涉及图像处理领域,公开了一种人脸识别系统的安全性验证方法、电子设备及存储介质,其中方法包括:构建包含目标人脸的不同类型的假体;采用所述假体攻击人脸识别系统,得到识别结果;根据所述识别结果,确定所述人脸识别系统识别不同类型假体的类型安全等级;其中,所述类型安全等级越高,所述人脸识别系统识别相应类型假体为所述目标人脸的概率越低。本方案利用多种类型的假体对人脸识别系统进行攻击,从而可以根据攻击后的识别结果,得到人脸识别系统对于不同类型的假体防范能力,确定出相应的类型安全等级,从而可以综合评价人脸识别系统的安全性。评价人脸识别系统的安全性。评价人脸识别系统的安全性。

【技术实现步骤摘要】
人脸识别系统的安全性验证方法、电子设备及存储介质


[0001]本专利技术涉及图像处理领域,特别涉及一种人脸识别系统的安全性验证方法、电子设备及存储介质。

技术介绍

[0002]针对人脸识别系统进行假体攻击,是指将包含目标人脸但不是本人的人脸假体输入到人脸识别系统中,以尽可能让人脸识别系统识别假体为本人。一旦人脸识别系统将假体识别为本人,则表示攻击成功。假体攻击的实质体现在假体和真人的相似度上。
[0003]现有对于人脸识别系统的验证,主要是运用测试集对训练好的人脸识别系统进行测试,统计其中正确识别的占比来衡量安全性。但是仅仅通过正确识别率并不能准确的对人脸识别系统的识别的安全性和效果进行综合评价。

技术实现思路

[0004]本专利技术实施方式的目的在于提供一种人脸识别系统的安全性验证方法、电子设备及存储介质,通过构建不同类型的人脸假体对待验证的人脸识别系统进行攻击,得到不同验证指标下的识别结果来对人脸识别系统的安全性进行综合评价。
[0005]为解决上述技术问题,本专利技术的实施方式提供了一种人脸识别系统的安全性验证方法,包括:构建包含目标人脸的不同类型的假体;采用所述假体攻击人脸识别系统,得到识别结果;根据所述识别结果,确定所述人脸识别系统识别不同类型假体的类型安全等级;其中,所述类型安全等级越高,所述人脸识别系统识别相应类型假体为所述目标人脸的概率越低。
[0006]本专利技术的实施方式还提供了一种电子设备,包括:至少一个处理器;以及,与所述至少一个处理器通信连接的存储器;其中,所述存储器存储有可被所述至少一个处理器执行的指令,所述指令被所述至少一个处理器执行,以使所述至少一个处理器能够执行如上所述的人脸识别系统的安全性验证方法。
[0007]本专利技术的实施方式还提供了一种计算机可读存储介质,存储有计算机程序,所述计算机程序被处理器执行时实现如上所述的人脸识别系统的安全性验证方法。
[0008]本专利技术实施方式相对于现有技术而言,通过构建包含目标人脸的不同类型的假体;采用假体攻击人脸识别系统,得到识别结果;根据识别结果,确定人脸识别系统识别不同类型假体的类型安全等级。本方案利用多种类型的假体对人脸识别系统进行攻击,从而可以根据攻击后的识别结果,得到人脸识别系统对于不同类型的假体防范能力,确定出相应的类型安全等级,从而可以综合评价人脸识别系统的安全性。
附图说明
[0009]图1是根据本专利技术实施方式的人脸识别系统的安全性验证方法的具体流程图一;图2是根据本专利技术实施方式的人脸识别系统的安全性验证方法的具体流程图二;图3是根据本专利技术实施方式的人脸识别系统的安全性验证方法的具体流程图三;图4是根据本专利技术实施方式的人脸识别系统的安全性验证方法的具体流程图四;图5是根据本专利技术实施方式的人脸识别系统的安全性验证方法的具体流程图五;图6是根据本专利技术实施方式的电子设备的结构示意图。
具体实施方式
[0010]为使本专利技术实施例的目的、技术方案和优点更加清楚,下面将结合附图对本专利技术的各实施方式进行详细的阐述。然而,本领域的普通技术人员可以理解,在本专利技术各实施方式中,为了使读者更好地理解本申请而提出了许多技术细节。但是,即使没有这些技术细节和基于以下各实施方式的种种变化和修改,也可以实现本申请所要求保护的技术方案。
[0011]本专利技术的一实施方式涉及一种人脸识别系统的安全性验证方法,如图1所示,本实施例提供的人脸识别系统的安全性验证方法,包括如下步骤。
[0012]步骤101:构建包含目标人脸的不同类型的假体。
[0013]其中,本实施例中假体的定义为针对人脸识别系统中存储的目标人脸图像而构建的非目标本人活体的一切形式的客观存在体。这些假体被构建出来的目的是用于攻击人脸识别系统,以使人脸识别系统通过对假体进行人脸识别,判断该假体是否为人脸识别系统中存储的目标人脸图像。
[0014]具体地,在构建假体时,可以对构建的假体进行类型划分,得到所属不同类型的假体。关于假体类型的划分方式,本实施例中不做限定。例如假体可包括:二维静态纸质图像,包括打印纸、亚光相纸、高光相纸、绒面相纸、哑粉、光铜;二维非纸质类假体,包括:布料、丝绸、亚克力、写真布等;二维静态电子图像,包括手机、平板电脑、电脑;二维动态电子图像,包括录制视频、合成视频;三维面具,包括塑料面具、3D纸张面具、乳胶面具、硅胶面具;三维头模,包括泡沫、树脂、全彩砂岩、石英砂、尼龙、玻璃钢、石膏等。
[0015]步骤102:采用假体攻击人脸识别系统,得到识别结果。
[0016]具体地,采用假体攻击人脸识别系统过程实质,就是让人脸识别系统扫描假体获取人脸图像,并将扫描得到人脸图像与人脸图像库中已存储的人脸图像进行比较,判断两张人脸图像中的人脸是否为同一人。有关是否为同一人的判断可通过识别两张人脸图像中人脸之间的相似度进行确定。本实施例中,人脸识别系统输出的识别结果,就是假体对应的人脸图像中包含的人脸与人脸图像库中人脸图像中的人脸之间的相似度值。
[0017]步骤103:根据识别结果,确定人脸识别系统识别不同类型假体的类型安全等级。
[0018]具体地,采用不同类型的假体攻击人脸识别系统,得到识别结果,即假体对应的人脸图像中包含的人脸与人脸图像库中人脸图像中的人脸之间的相似度值。根据相似度值的大小可以量化得到人脸识别系统识别不同类型假体的安全程度值(安全程度值与相似度值成反比)。将安全程度值按预设区间划分规则进行等级划分得到多个安全等级。按假体类型维度进行划分,人脸识别系统对于不同类型的假体具有不同的类型安全等级。其中,类型安全等级越高,表征人脸识别系统识别相应类型假体为目标人脸的概率越低。
[0019]与相关技术相比,本实施例通过构建包含目标人脸的不同类型的假体;采用假体攻击人脸识别系统,得到识别结果;根据识别结果,确定人脸识别系统识别不同类型假体的类型安全等级。本方案利用多种类型的假体对人脸识别系统进行攻击,从而可以根据攻击后的识别结果,得到人脸识别系统对于不同类型的假体防范能力,确定出相应的类型安全等级,从而可以综合评价人脸识别系统的安全性。
[0020]本专利技术的另一实施方式涉及一种人脸识别系统的安全性验证方法,该方法是对图1所示方法的改进。如图2所示,改进之处在于步骤101可包括如下子步骤。
[0021]子步骤1011:对于同一类型的假体,构建不同精细度的多个假体样本。
[0022]其中,假体的精细度可从假体的清晰度、粗糙度等类似方面进行描述。例如,对于二维静态纸质图像、二维静态电子图像、二维动态电子图像类型假体,其精细度可包括:图像的分辨率、清晰度、连续帧图像的播放流畅程度等;对于三维面具和三维头模类型假体,其精细度可包括:假体的形状、质地、纹理、颜色的质量程度等。
[0023]具体地,在构建不同精细度的多个假体样本时,可以先构建出同一类型的假体的原始样本,然后对原始样本在上述精细度包括的内容方面上进行调整,得到多个衍生样本。原始样本和衍生样本共同本文档来自技高网
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【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种人脸识别系统的安全性验证方法,其特征在于,包括:构建包含目标人脸的不同类型的假体;采用所述假体攻击人脸识别系统,得到识别结果;根据所述识别结果,确定所述人脸识别系统识别不同类型假体的类型安全等级;其中,所述类型安全等级越高,所述人脸识别系统识别相应类型假体为所述目标人脸的概率越低。2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述假体类型包括:二维静态纸质图像、二维静态电子图像、二维动态电子图像、三维面具和三维头模中的至少一种。3.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述构建包含目标人脸的不同类型的假体,包括:对于同一类型的假体,构建不同精细度的多个假体样本;所述根据所述识别结果,确定所述人脸识别系统识别不同类型假体的类型安全等级,包括:对于同一类型的假体,根据该类型下不同精细度的假体样本对应的所述识别结果,得到所述人脸识别系统对于该类型假体下不同假体精细度的精细度安全等级;其中,所述精细度安全等级越高,所述人脸识别系统识别对应精细度的假体为所述目标人脸的概率越低。4.根据权利要求2所述的方法,其特征在于,当所述假体类型为所述三维面具或所述三维头模时,所述构建包含目标人脸的不同类型的假体之后,还包括:对所述假体上的人脸关键点进行遮挡和/或装饰;所述采用所述假体攻击人脸识别系统包括:采用所述遮挡和/或装饰后的所述假体攻击所述人脸识别系统。5.根据权利要求2所述的方法,其特征在于,当所述假体类型为所述三维面具或所述三维头模时,所述构建包含目标人脸的不同类型的假体之后,还包括:对所述假体所处的环境参数进行调整;所述采用所述假体攻击人脸识别系统包括:采用不同环境参数下的所述假体攻击所述人脸识别系统;其中,所述环境参数包括:温度、湿度、光照强度中的至少一种。6.根据权利要求5所...

【专利技术属性】
技术研发人员:陈智超王军华赵欲苗户磊
申请(专利权)人:合肥的卢深视科技有限公司
类型:发明
国别省市:

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