[发明专利]假指纹膜图像的处理方法、装置和电子设备

权利要求书

1.一种假指纹膜图像的处理方法，其特征在于，应用于神经网络，所述神经网络包括生成模型和判别模型，所述方法包括：

基于随机噪声通过所述生成模型生成多个随机假指纹膜图像；

基于所述随机假指纹膜图像和预先采集的真实假指纹膜图像训练所述判别模型，以使所述判别模型区分所述真实假指纹膜图像和所述随机假指纹膜图像；

固定所述判别模型的权重参数，基于所述判别模型训练所述生成模型，以使所述判别模型不区分所述真实假指纹膜图像和所述随机假指纹膜图像；

继续执行基于随机噪声通过所述生成模型生成多个随机假指纹膜图像的步骤，直至所述判别模型输出的所述随机假指纹膜图像和所述真实假指纹膜图像的判别结果在预设范围内，得到训练完成的所述神经网络。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，训练完成的所述神经网络中的判别模型不区分所述真实假指纹膜图像和所述随机假指纹膜图像。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述判别结果表征输入所述判别模型的图像为真实假指纹膜图像或所述生成模型生成的假指纹膜图像。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述判别结果在预设范围内，包括：所述判别结果与0.5的差值小于预设阈值。

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，得到训练完成的所述神经网络的步骤之后，所述方法还包括：

基于训练完成的所述神经网络中的生成模型生成多个随机假指纹膜图像样本；

基于所述随机假指纹膜图像样本对指纹防伪模型进行训练。

6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，基于训练完成的所述神经网络中的生成模型生成多个随机假指纹膜图像样本的步骤之后，所述方法还包括：

将所述随机假指纹膜图像样本存储于假指纹膜图库中。

7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述神经网络为生成式对抗网络。

8.一种假指纹膜图像的处理装置，其特征在于，应用于神经网络，所述神经网络包括生成模型和判别模型，所述装置包括：

随机假指纹膜图像生成模块，用于基于随机噪声通过所述生成模型生成多个随机假指纹膜图像；

判别模型训练模块，用于基于所述随机假指纹膜图像和预先采集的真实假指纹膜图像训练所述判别模型，以使所述判别模型区分所述真实假指纹膜图像和所述随机假指纹膜图像；

生成图像训练模块，用于固定所述判别模型的权重参数，基于所述判别模型训练所述生成模型，以使所述判别模型不区分所述真实假指纹膜图像和所述随机假指纹膜图像；

神经网络训练完成模块，用于继续执行基于随机噪声通过所述生成模型生成多个随机假指纹膜图像的步骤，直至所述判别模型输出的所述随机假指纹膜图像和所述真实假指纹膜图像的判别结果在预设范围内，得到训练完成的所述神经网络。

9.一种电子设备，其特征在于，包括处理器和存储器，所述存储器存储有能够被所述处理器执行的计算机可执行指令，所述处理器执行所述计算机可执行指令以实现权利要求1-7任一项所述的假指纹膜图像的处理方法的步骤。

10.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质存储有计算机可执行指令，所述计算机可执行指令在被处理器调用和执行时，所述计算机可执行指令促使处理器实现权利要求1-7任一项所述的假指纹膜图像的处理方法的步骤。