活体检测模型训练方法、装置、存储介质以及终端制造方法及图纸

本说明书实施例公开了一种活体检测模型训练方法、装置、存储介质以及终端，首先将活体样本数据输入原始活体检测模型中得到第一输出数据；再将活体样本数据输入目标活体检测模型中得到第二输出数据，基于第一输出数据和第二输出数据训练目标活体检测模型。由于在训练新场景下的目标活体检测模型时，在原始活体检测模型的基础上获得针对新场景的目标活体检测模型，通过原始活体检测模型对新场景中活体样本数据的输出，来约束目标活体检测模型的调参方向，使得目标活体检测模型能够保留原始活体检测模型的准确率，同时在已有功能不被覆盖的基础上继续优化，提升活体检测模型的检测准确度。确度。确度。

【技术实现步骤摘要】
活体检测模型训练方法、装置、存储介质以及终端


[0001]本说明书实施例涉及人工智能
，尤其涉及一种活体检测模型训练方法、装置、存储介质以及终端。

技术介绍

[0002]随着近年来互联网科技的发展，人们在日常生活中可以通过活体检测系统来识别身份信息，在此过程中可能会采集到非活体的图像，为避免对人们造成不良影响，需要准确识别并拦截非活体图像的相关操作。而由于活体检测系统的结构和存储空间的限制，在新场景中处理新的任务时，会导致对原有功能的覆盖，进而使得系统无法完成原始场景的活体检测，也即无法准确识别出非活体图像，使得用户的信息数据受到安全威胁。

技术实现思路

[0003]本说明书实施例提供一种活体检测模型训练方法、装置、存储介质以及终端，可以解决相关技术中无法准确识别检测活体图像和非活体图像的技术问题。
[0004]第一方面，本说明书实施例提供一种活体检测模型训练方法，该方法包括：
[0005]获取目标场景中活体样本数据，确定所述活体样本数据在原始活体检测模型中对应的第一输出数据，所述原始活体检测模型用于在原始本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种活体检测模型训练方法，所述方法包括：获取目标场景中活体样本数据，确定所述活体样本数据在原始活体检测模型中对应的第一输出数据，所述原始活体检测模型用于在原始场景中检测活体数据；根据所述原始活体检测模型确定目标活体检测模型，将所述活体样本数据输入所述目标活体检测模型得到第二输出数据；基于所述第二输出数据和所述第一输出数据构成的损失函数对所述目标活体检测模型进行训练。2.根据权利要求1所述的方法，所述获取目标场景中活体样本数据，包括：获取目标场景中活体样本数据以及所述活体样本数据的标准检测数据；所述基于所述第二输出数据和所述第一输出数据构成的损失函数对所述目标活体检测模型进行训练，包括：基于所述第二输出数据和所述标准检测数据构成第一损失以及基于所述第二输出数据和所述第一输出数据构成第二损失；根据所述第一损失和所述第二损失构成的损失函数对所述目标活体检测模型进行训练。3.根据权利要求2所述的方法，所述根据所述第一损失和所述第二损失构成的损失函数对所述目标活体检测模型进行训练，包括：确定所述第一损失的第一权重以及确定所述第二损失的第二权重，其中，所述第一权重大于所述第二权重；根据所述第一损失与所述第一权重的乘积与所述第二损失与所述第二权重的乘积之和构成损失函数，并基于所述损失函数对所述目标活体检测模型进行训练。4.根据权利要求1所述的方法，所述原始场景与所述目标场景之间具有预设相关性。5.根据权利要求1所述的方法，所述根据所述原始活体检测模型确定目标活体检测模型，包括：将所述原始活体检测模型作为目标活体检测模型的初始形态；或新建目标活体检测模型，根据所述原始活体检测模型的参数确定所述目标活体检测模型的初始参数。6.根据权利要求1所述的方法，所述获取目标场景中活体样本数据，包括：确定目标场景对应活体样本数据集中的目标活体样本数据组，将所述目标活体样本数据组中的活体样本数据作为本...

【专利技术属性】
技术研发人员：武文琦，
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：