[发明专利]基于对抗补丁的人脸图像预测方法、装置、设备和介质

权利要求书

1.一种基于对抗补丁的人脸图像预测方法，其特征在于，所述方法包括：

获取待预测图像，根据所述待预测图像的类型获取对应的掩码阈值；

计算所述待预测图像每一像素的归因属性值；

基于所述归因属性值，根据所述掩码阈值对所述待预测图像进行掩码处理，得到新图像；

将所述新图像输入到训练好的预测模型中进行人脸识别，得到预测识别结果。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在所述根据所述待预测图像的类型获取对应的掩码阈值之前，还包括：

获取训练样本图像；

为各个所述训练样本图像生成图像大小相同，但像素取值皆为0的基准图像；

根据所述基准图像计算所述训练样本图像每一像素的归因属性值；

按照降序排列所述归因属性值；

根据所述归因属性值、预设掩码阈值对所述训练样本图像进行掩码处理，得到干扰图像；

将所述训练样本图像与对应的干扰图像分别输入到预测模型中，输出得到训练完成的预设掩码阈值，作为所述掩码阈值。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述归因属性值有多个，所述根据所述归因属性值、预设掩码阈值对所述训练样本图像进行掩码处理，得到干扰图像，包括：

以所述预设掩码阈值为临界点对所述归因属性值进行划分，得到第一归因属性序列；

将所述第一归因属性序列中各归因属性值对应的像素替换为所述基准图像上对应位置上的像素，得到基于所述预设掩码阈值与所述训练样本图像对应的干扰图像。

4.根据权利要求2或3所述的方法，其特征在于，所述将所述训练样本图像与对应的干扰图像分别输入到预测模型中，输出得到训练完成的预设掩码阈值，作为所述掩码阈值，包括：

获取所述训练样本图像输入到所述掩码阈值模型中的样本输出结果、所述干扰图像输入到所述掩码阈值模型中的干扰输出结果；

对比所述干扰输出结果与所述样本输出结果是否相同；

若相同，则根据预设值递增所述干扰图像对应的预设掩码阈值，得到新的预设掩码阈值，并重复根据预设掩码阈值对所述训练样本图像进行掩码处理得到干扰图像、输入掩码阈值模型、对比输出结果是否相同的操作，直到干扰输出结果与样本输出结果不相同，将当前循环的预设掩码阈值作为最终的掩码阈值。

5.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述根据所述基准图像计算所述训练样本图像每一像素的归因属性值，包括：

获取训练样本图像、所述基准图像各个像素的像素值；

将所述训练样本图像和对应的基准图像视为n维向量空间中的两个点；

在两个点的直线上任取m个采样点，其中，任意两相邻采样点之间的间隔都不大于预设间隔；

根据所述采样点、所述像素值计算得到所述归因属性值。

6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述根据所述采样点、所述像素值计算得到所述归因属性值，包括：

根据公式

计算所述归因属性值，其中，指训练样本图像、指基准图像、指训练样本图像中的像素、指与训练样本图像中的像素、对应的基准图像上的像素、指损失函数、指采样点、指采样点的数量、指像素的归因属性值。

7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在所述将所述新图像输入到训练好的预测模型中进行人脸识别之前，还包括：

获取训练集图像，其中，所述训练集图像中包括训练图像、训练图像的人脸标签；

为各所述训练图像生成一个同样大小的扰动图像，其中，所述扰动图像中每个像素的像素值预期对应的训练图像同位置像素的像素值具有预设大小的变化；

将得到的各扰动图像作为训练图像，输入到待训练预测模型中进行模型训练，得到训练完成的预测模型。