[发明专利]用于脸部防欺骗的方法、服务器和设备在审
申请号: | 202110963621.X | 申请日: | 2021-08-20 |
公开(公告)号: | CN113642497A | 公开(公告)日: | 2021-11-12 |
发明(设计)人: | 徐炎 | 申请(专利权)人: | 支付宝实验室(新加坡)有限公司 |
主分类号: | G06K9/00 | 分类号: | G06K9/00;G06K9/62;G06Q30/00;G06N3/04;G06N3/08 |
代理公司: | 北京博思佳知识产权代理有限公司 11415 | 代理人: | 周嗣勇 |
地址: | 新加坡新加坡市新加坡*** | 国省代码: | 暂无信息 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 用于 脸部 欺骗 方法 服务器 设备 | ||
1.一种脸部防欺骗方法,所述方法包括:
从用户设备接收用户的脸部的多个图像,所述多个图像中的每个图像对应于一个脸部表情,所述脸部表情为所述用户对于多个交互质询中的每个交互质询而做出的响应,所述多个交互质询是从交互质询库随机选择的;
将所述多个图像拼接为拼接图像;
使用卷积神经网络CNN分类器获得所述拼接图像的置信度得分;以及
基于所述置信度得分与阈值的比较来确定所述用户的脸部的真实性。
2.根据权利要求1所述的方法,还包括:
建立交互质询库,其中,所述交互质询库包括以下交互质询:眨眼、开口、闭口、低头、抬头、向左歪头、向右歪头、向左转头和/或向右转头。
3.根据权利要求1或2所述的方法,还包括:
从所述交互质询库随机选择3个交互质询以形成所述多个交互质询。
4.根据权利要求3所述的方法,还包括:
利用大小为N×9×H×W的训练数据集来训练所述CNN分类器,其中,N为一次迭代中要训练的图像的数量,H为每个所述图像的高度,W为每个所述图像的宽度。
5.一种脸部防欺骗方法,所述方法包括:
从服务器接收对多个交互质询的请求,其中,所述多个交互质询是从交互质询库随机选择的;
拍摄用户的脸部的多个图像,所述多个图像中的每个图像对应于一个脸部表情,所述脸部表情为所述用户对于所述多个交互质询中的每个交互质询而做出的响应;以及
将所述拍摄的多个图像发送给所述服务器以获得置信度得分,以便基于所述置信度得分与阈值的比较来确定所述脸部的真实性。
6.根据权利要求5所述的方法,其中,所述交互质询库包括以下交互质询:眨眼、开口、闭口、低头、抬头、向左歪头、向右歪头、向左转头和/或向右转头。
7.根据权利要求5或6所述的方法,其中,所述多个交互质询包括从所述交互质询库随机选择的3个交互质询。
8.根据权利要求5至7中任一项所述的方法,其中,
所述多个交互质询中的每个交互质询至少需要所述脸部的起始表情和结束表情,
所述脸部表情为所述脸部的结束表情。
9.一种脸部防欺骗服务器,所述服务器包括:
至少一个处理器;以及
耦接至所述至少一个处理器且存储有用于由所述至少一个处理器执行的编程指令的存储器,所述编程指令指示所述服务器:
从用户设备接收用户的脸部的多个图像,所述多个图像中的每个图像对应于一个脸部表情,所述脸部表情为所述用户对于多个交互质询中的每个交互质询而做出的响应,所述多个交互质询是从交互质询库随机选择的;
将所述多个图像拼接为拼接图像;
使用卷积神经网络CNN分类器获得所述拼接图像的置信度得分;以及
基于所述置信度得分与阈值的比较来确定所述用户的脸部的真实性。
10.根据权利要求9所述的服务器,其中,所述服务器还被指示:
建立交互质询库,其中,所述交互质询库包括以下交互质询:眨眼、开口、闭口、低头、抬头、向左歪头、向右歪头、向左转头和/或向右转头。
11.根据权利要求9或10所述的服务器,其中,所述服务器还被指示:
从所述交互质询库随机选择3个交互质询以形成所述多个交互质询。
12.根据权利要求11所述的服务器,其中,所述服务器还被指示:
利用大小为N×9×H×W的训练数据集来训练所述CNN分类器,其中,N为一次迭代中要训练的图像的数量,H为每个所述图像的高度,W为每个所述图像的宽度。
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