[发明专利]对抗样本识别模型生成方法、验证方法及其系统

权利要求书

1.一种用于识别证件照真伪的对抗样本识别模型生成方法，其特征在于，包括下述步骤：

原模型生成步骤，根据样本的特征空间进行训练生成原模型，其中，所述样本为人脸样本，所述原模型为用于识别证件照的机器学习模型；

第1对抗样本识别模型生成步骤，基于所述样本的特征空间和所述原模型进行训练生成对第1对抗样本识别模型，其中，所述第1对抗样本识别模型是用于识别欺骗所述原模型的对抗样本的识别模型；以及

对抗样本识别模型迭代生成步骤，基于所述样本的特征空间和上一级的对抗样本识别模型进行训练得到下一级的对抗样本识别模型，重复该步骤进行相同训练直到生成第n对抗样本识别模型n，其中，n为预设的自然数，其中，所述下一级的对抗样本识别模型是用于识别欺骗上一级模型的对抗样本的识别模型。

2.如权利要求1所述的用于识别证件照真伪的对抗样本识别模型生成方法，其特征在于，

基于所述样本的特征空间和所述原模型进行训练是指基于所述样本的特征空间和所述原模型的线性划分特征进行训练，

基于所述样本的特征空间和上一级的对抗样本识别模型进行训练是指基于所述样本的特征空间和上一级的对抗样本识别模型的线性划分特征进行训练。

3.如权利要求2所述的用于识别证件照真伪的对抗样本识别模型生成方法，其特征在于，

下一级的对抗样本识别模型由以下部分训练得到：

原样本的特征空间；以及

边界对抗样本及标签，即上一级模型分类时靠近分类边界的一些样本。

4.一种用于识别证件照真伪的对抗样本验证方法，利用原模型和第1对抗样本识别模型~第n对抗样本识别模型对验证样本进行验证，其中，n为预设的自然数，包括下述步骤：

分类步骤，对于验证样本利用原模型进行分类得到可识别的普通样本；以及

验证步骤，对于可识别的普通样本，利用第1对抗样本识别模型~第n对抗样本识别模型中的全部或者部分进行验证，判断是可信普通样本还是可疑对抗样本，

其中，所述验证样本为证件照，所述原模型为用于识别证件照的机器学习模型，所述第1对抗样本识别模型是用于识别欺骗所述原模型的对抗样本的识别模型，所述第n对抗样本识别模型是用于识别欺骗上一级模型的对抗样本的识别模型。

5.如权利要求4所述的用于识别证件照真伪的对抗样本验证方法，其特征在于，进一步包括：

在所述分类步骤之前进一步包括：

特征改变步骤，基于验证样本获取对应的原模型，以与原模型提取的特征空间的方式相同的的方式对验证样本进行特征提取，计算得到样本特征重要性并随机设定特征改动次数，改变重要性低的维度特征，

其中，在所述分类步骤，将改变了维度特征的样本特征向量利用原模型进行分类得到可识别的普通样本，

在所述验证步骤中，对于可识别的普通样本，利用第1对抗样本识别模型~第n对抗样本识别模型中的全部或者部分进行验证以判断是可信普通样本还是可疑对抗样本。

6.如权利要求4或5所述的用于识别证件照真伪的对抗样本验证方法，其特征在于，

在所述模型训练步骤和所述对抗样本验证步骤之间还具备：

多层监督设置步骤，在第1对抗样本识别模型~第n对抗样本识别模型中设置必须要进行验证的抗样本识别模型，

在所述验证步骤中，对于可识别的普通样本，利用第1对抗样本识别模型~第n对抗样本识别模型中的被指定必须要进行验证的抗样本识别模型进行验证判断是可信普通样本还是可疑对抗样本。