[发明专利]一种图像数据处理方法、装置和相关设备

说明书

本申请实施例公开了一种图像数据处理方法、装置和相关设备，该方法包括：对获取到的包含目标对象的目标图像进行网格化处理，得到目标图像对应的网格图像块；通过目标防御网络模型从网格图像块中提取第一类型特征和第二类型特征，将第一类型特征和第二类型特征进行特征拼接，得到与目标图像相关联的图像块拼接特征；根据图像块拼接特征、目标防御网络模型，对网格图像块进行物理攻击检测，得到目标图像对应的物理攻击检测结果；若物理攻击检测结果指示目标图像中存在满足攻击检测条件的网格图像块，则将目标对象确定为攻击对象，以拒绝将目标图像传输至对象识别模型。采用本申请，可以提高攻击检测的准确性，以确保对象识别的可靠性。

技术领域

本申请涉及计算机技术领域，尤其涉及一种图像数据处理方法、装置和相关设备。

背景技术

目前，当用户在使用某些软件（例如，软件X）的时候，会通过刷脸的方式访问这些软件的业务显示界面。比如，用户A可以通过刷脸的方式访问软件X，以执行与该用户A相关联的业务（例如，支付业务）。但是，另一用户（例如，非法攻击用户B）通常可以通过特定的攻击贴图（比如，可以佩戴特定的眼镜饰品）来伪装成该用户A，达到非法访问到该软件X的目的，进而可以让终端误识别该非法攻击用户B为用户A来执行前述支付业务。由此可见，现有的终端在进行刷脸业务时，可以对采集到的图像数据进行人脸识别的过程中进行活体检测，但是由于用户A和非法攻击用户B的人脸主体部分均属于活体，进而在非法攻击用户B通过物理攻击的方式伪装成用户A时，将难以对这两个用户进行区别，以至于存在将非法攻击用户B误识别为用户A的风险，从而难以确保人脸识别的可靠性。

发明内容

本申请提供一种图像数据处理方法、装置和相关设备，可以提高攻击检测的准确性，以确保对象识别的可靠性。

本申请实施例一方面提供一种图像数据处理方法，包括：

获取包含目标对象的目标图像，对目标图像进行网格化处理，得到目标图像对应的网格图像块；

获取目标图像对应的目标防御网络模型，通过目标防御网络模型从网格图像块中提取第一类型特征和第二类型特征，将第一类型特征和第二类型特征进行特征拼接，得到与目标图像相关联的图像块拼接特征；

根据图像块拼接特征、目标防御网络模型，对网格图像块进行物理攻击检测，得到网格图像块对应的物理攻击检测结果；

若物理攻击检测结果指示目标图像中存在满足攻击检测条件的网格图像块，则将目标对象确定为攻击对象，拒绝将目标图像传输至与目标防御网络模型具有关联关系的对象识别模型。

本申请实施例一方面提供一种图像数据处理装置，包括：

目标图像获取模块，用于获取包含目标对象的目标图像，对目标图像进行网格化处理，得到目标图像对应的网格图像块；

拼接特征确定模块，用于获取目标图像对应的目标防御网络模型，通过目标防御网络模型从网格图像块中提取第一类型特征和第二类型特征，将第一类型特征和第二类型特征进行特征拼接，得到与目标图像相关联的图像块拼接特征；

攻击检测模块，用于根据图像块拼接特征、目标防御网络模型，对网格图像块进行物理攻击检测，得到网格图像块对应的物理攻击检测结果；

攻击对象确定模块，用于若物理攻击检测结果指示目标图像中存在满足攻击检测条件的网格图像块，则将目标对象确定为攻击对象，拒绝将目标图像传输至与目标防御网络模型具有关联关系的对象识别模型。

其中，目标图像获取模块包括：

图像序列获取单元，用于若应用客户端对应的业务类型属于第一分类场景，则在与应用客户端相关联的前置摄像头开启时，调用前置摄像头采集与目标用户相关联的目标图像序列；目标图像序列包含至少一个用户图像数据；