数据处理方法、装置及设备制造方法及图纸

本说明书实施例提供了一种数据处理方法、装置及设备，其中，该方法包括：获取用于生成合成视频的目标图像以及第一视频，第一视频为非合成视频，获取第一视频中第一图像帧之前的预设数量的连续图像帧，并基于预设关键点在连续图像帧中的位置变化信息，确定预设关键点的第一预测变化信息，通过预先训练的图像生成模型，基于目标图像、预设关键点在第一图像帧中的第一位姿信息，以及预设关键点的第一预测变化信息，生成与目标图像对应的第一预测图像，基于目标图像以及第一预测图像，生成与目标图像对应的合成视频，生成的合成视频用于训练生物检测模型。物检测模型。物检测模型。

【技术实现步骤摘要】
数据处理方法、装置及设备


[0001]本文件涉及数据处理
，尤其涉及一种数据处理方法、装置及设备。

技术介绍

[0002]随着视频合成技术的发展与成熟，给身份识别等安全场景带来了很大的安全隐患，而由于用于训练生物检测模型的负样本数据(即合成视频)的样本量较小，且负样本数据的质量较差，这就导致训练得到的生物检测模型的检测准确性差，因此，需要一种能够提高用于对生物检测模型进行训练的样本数据的样本质量的解决方案。

技术实现思路

[0003]本说明书实施例的目的是提供一种数据处理方法、装置及设备，以提供一种能够提高用于对生物检测模型进行训练的样本数据的样本质量的解决方案。
[0004]为了实现上述技术方案，本说明书实施例是这样实现的：
[0005]第一方面，本说明书实施例提供了一种数据处理方法，包括：获取用于生成合成视频的目标图像以及第一视频，所述第一视频为非合成视频；获取所述第一视频中第一图像帧之前的预设数量的连续图像帧，并基于预设关键点在所述连续图像帧中的位置变化信息，确定所述预设关键点的第一预测变化信息；通过预先训练的图像生成模型，基于所述目标图像、所述预设关键点在所述第一图像帧中的第一位姿信息，以及所述预设关键点的第一预测变化信息，生成与所述目标图像对应的第一预测图像；基于所述目标图像以及所述第一预测图像，生成与所述目标图像对应的合成视频，所述合成视频用于训练生物检测模型。
[0006]第二方面，本说明书实施例提供了一种数据处理装置，所述装置包括：数据获取模块，用于获取用于生成合成视频的目标图像以及第一视频，所述第一视频为非合成视频；信息预测模块，用于获取所述第一视频中第一图像帧之前的预设数量的连续图像帧，并基于预设关键点在所述连续图像帧中的位置变化信息，确定所述预设关键点的第一预测变化信息；图像生成模块，用于通过预先训练的图像生成模型，基于所述目标图像、所述预设关键点在所述第一图像帧中的第一位姿信息，以及所述预设关键点的第一预测变化信息，生成与所述目标图像对应的第一预测图像；视频生成模块，用于基于所述目标图像以及所述第一预测图像，生成与所述目标图像对应的合成视频，所述合成视频用于训练生物检测模型。
[0007]第三方面，本说明书实施例提供了一种数据处理设备，所述数据处理设备包括：处理器；以及被安排成存储计算机可执行指令的存储器，所述可执行指令在被执行时使所述处理器：获取用于生成合成视频的目标图像以及第一视频，所述第一视频为非合成视频；获取所述第一视频中第一图像帧之前的预设数量的连续图像帧，并基于预设关键点在所述连续图像帧中的位置变化信息，确定所述预设关键点的第一预测变化信息；通过预先训练的图像生成模型，基于所述目标图像、所述预设关键点在所述第一图像帧中的第一位姿信息，以及所述预设关键点的第一预测变化信息，生成与所述目标图像对应的第一预测图像；基
于所述目标图像以及所述第一预测图像，生成与所述目标图像对应的合成视频，所述合成视频用于训练生物检测模型。
[0008]第四方面，本说明书实施例提供一种存储介质，所述存储介质用于存储计算机可执行指令，所述可执行指令在被执行时实现以下流程：获取用于生成合成视频的目标图像以及第一视频，所述第一视频为非合成视频；获取所述第一视频中第一图像帧之前的预设数量的连续图像帧，并基于预设关键点在所述连续图像帧中的位置变化信息，确定所述预设关键点的第一预测变化信息；通过预先训练的图像生成模型，基于所述目标图像、所述预设关键点在所述第一图像帧中的第一位姿信息，以及所述预设关键点的第一预测变化信息，生成与所述目标图像对应的第一预测图像；基于所述目标图像以及所述第一预测图像，生成与所述目标图像对应的合成视频，所述合成视频用于训练生物检测模型。
附图说明
[0009]为了更清楚地说明本说明书实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本说明书中记载的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动性的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
[0010]图1为本说明书一种数据处理系统的示意图；
[0011]图2A为本说明书一种数据处理方法实施例的流程图；
[0012]图2B为本说明书一种数据处理方法的处理过程示意图；
[0013]图3为本说明书一种图像帧的示意图；
[0014]图4为本说明书又一种数据处理方法的处理过程示意图；
[0015]图5为本说明书一种预测图像的生成过程的示意图；
[0016]图6为本说明书一种数据处理装置实施例的结构示意图；
[0017]图7为本说明书一种数据处理设备的结构示意图。
具体实施方式
[0018]本说明书实施例提供一种数据处理方法、装置及设备。
[0019]为了使本
的人员更好地理解本说明书中的技术方案，下面将结合本说明书实施例中的附图，对本说明书实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本说明书一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本说明书中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都应当属于本说明书保护的范围。
[0020]本说明书实施例提供一种数据处理方法、装置及设备。
[0021]为了使本
的人员更好地理解本说明书中的技术方案，下面将结合本说明书实施例中的附图，对本说明书实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本说明书一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本说明书中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都应当属于本说明书保护的范围。
[0022]本说明书的技术方案，可以应用于数据处理系统中，如图1所示，该数据处理系统
中可以有终端设备和服务器，其中，服务器可以是独立的服务器，也可以是由多个服务器组成的服务器集群，终端设备可以如个人计算机等设备，也可以如手机、平板电脑等移动终端设备，或者，终端设备还可以为配置有摄像组件的物联网设备等。
[0023]其中，数据处理系统中可以包括n个终端设备和m个服务器，n和m为大于等于1的正整数，终端设备可以用于采集视频数据样本，例如，终端设备可以针对不同的合成视频检测场景，获取对应的视频数据样本，如，针对身份认证的合成视频检测场景，终端设备可以通过配置的摄像组件采集包含用户图像数据的视频数据，或者，终端设备还可以接收包含用户的图像数据的视频数据，终端设备可以将获取的视频数据作为视频数据样本等。
[0024]终端设备可以将采集的视频数据样本发送给数据处理系统中的任意服务器，服务器可以存储采集的视频数据样本，以基于存储的视频数据样本，确定用于生成合成视频的第一视频。
[0025]为了提高身份认证的安全性，需要生成数据量较大的合成视频以对生物检测模型进行攻击测试或对生物检测模型进行训练，例如，可以通过动作重演生成本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种数据处理方法，包括：获取用于生成合成视频的目标图像以及第一视频，所述第一视频为非合成视频；获取所述第一视频中第一图像帧之前的预设数量的连续图像帧，并基于预设关键点在所述连续图像帧中的位置变化信息，确定所述预设关键点的第一预测变化信息；通过预先训练的图像生成模型，基于所述目标图像、所述预设关键点在所述第一图像帧中的第一位姿信息，以及所述预设关键点的第一预测变化信息，生成与所述目标图像对应的第一预测图像；基于所述目标图像以及所述第一预测图像，生成与所述目标图像对应的合成视频，所述合成视频用于训练生物检测模型。2.根据权利要求1所述的方法，所述基于所述目标图像以及所述第一预测图像，生成与所述目标图像对应的合成视频，包括：获取所述第一视频中第二图像帧之前的预设数量的连续图像帧，并基于预设关键点在所述第二图像帧之前的预设数量的连续图像帧中的位置变化信息，确定所述预设关键点的第二预测变化信息，所述第二图像帧为所述第一图像帧的后一个图像帧；通过所述预先训练的图像生成模型，基于所述第一预测图像、所述预设关键点在所述第二图像帧中的第二位姿信息，以及所述预设关键点的第二预测变化信息，生成与所述目标图像对应的第二预测图像；基于所述目标图像、所述第一预测图像以及所述第二预测图像，生成与所述目标图像对应的合成视频。3.根据权利要求2所述的方法，所述通过预先训练的图像生成模型，基于所述目标图像、所述预设关键点在所述第一图像帧中的第一位姿信息，以及所述预设关键点的第一预测变化信息，生成与所述目标图像对应的第一预测图像，包括：通过所述预先训练的图像生成模型，基于所述预设关键点在所述第一图像帧中的第一位姿信息，对所述预设关键点在所述目标图像中的位姿信息进行更新处理，得到更新后的目标图像；通过所述预先训练的图像生成模型，基于所述预设关键点的第一预测变化信息，对所述预设关键点在所述更新后的目标图像中的位姿信息进行更新处理，得到所述与所述目标图像对应的第一预测图像。4.根据权利要求3所述的方法，所述第一预测变化信息包括所述预设关键点在图像帧中的位置信息、变化速度信息以及变化加速度信息。5.根据权利要求4所述的方法，所述通过所述预先训练的图像生成模型，基于所述预设关键点在所述第一图像帧中的第一位姿信息，对所述预设关键点在所述目标图像中的位姿信息进行更新处理，得到更新后的目标图像，包括：通过所述预先训练的图像生成模型，基于所述预设关键点在所述第一图像帧中的第一位姿信息以及第一预设权值，对所述预设关键点在所述目标图像中的位姿信息进行更新处理，得到所述更新后的目标图像；所述通过所述预先训练的图像生成模型，基于所述预设关键点的第一预测变化信息，对所述预设关键点在所述更新后的目标图像中的位姿信息进行更新处理，得到所述与所述目标图像对应的第一预测图像，包括：
通过所...

【专利技术属性】
技术研发人员：罗曼，
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：