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申请/专利权人：长讯通信服务有限公司

摘要：本发明公开了一种基于成分分解与重建的人脸静默活体检测方法、装置、计算机设备和存储介质，包括：获取训练数据集；利用网络模型中的成分分解网络，对输入人脸图像进行特征提取与成分分解，获得对应的人脸成分以及背景成分；利用人脸重建子网络对不同的背景成分图像和人脸成分图像的组合进行人脸重建，重构出不同的人脸图像；根据训练数据集，利用网络模型中的判别网络对所述重构人脸图像和输入人脸图像进行判别，结合损失函数，实现网络模型的收敛，得到训练好的网络模型；通过判断输出背景成分的内容，确定输入人脸图像的活体性。本发明利用构建的网络模型，能够获得人脸图像活体性，为后续人脸识别打下基础。

主权项：1.一种基于成分分解与重建的人脸静默活体检测方法，其特征在于，所述方法包括：获取训练数据集；所述训练数据集中的图像对包括具有相同人脸身份的正常人脸图像和假人脸图像，其中假人脸图像包括照片人脸图像、视频人脸图像、面具人脸图像；利用所构建的人脸成分分解网络，对输入的正常人脸图像和假人脸图像进行特征提取与成分分解，分别得到对应的成分组合{真人脸成分，真背景成分}以及{假背景成分，假人脸成分}；利用所构建的人脸重建子网络，对成分组合{真背景成分，假人脸成分}以及{假背景成分，真人脸成分}分别进行人脸图像重建，获得对应的重构正常人脸图像和重构假人脸图像；人脸重建网络，包括正常人脸重建子网络与假人脸重建子网络，两者具有相同的网络结构，并共享相同的网络参数；所述人脸重建网络中的正常人脸重建子网络对成分组合{假人脸成分，真背景成分}进行正常人脸图像重建，获得重构正常人脸图像，利用人脸重建网络中的假人脸重建子网络对成分组合{真人脸成分，假背景成分}进行假人脸图像重建，获得重构假人脸图像；构建判别网络对重构正常人脸图像与输入正常人脸图像、重构假人脸图像与输入假人脸图像分别进行判别，对网络进行整体对抗训练；根据所述正常人脸图像和假人脸图像对应的训练数据集，优化网络模型的损失函数，实现网络模型的收敛，从而得到训练好的网络模型；在模型测试阶段，将待测的人脸图像输入训练好的人脸成分分解网络，通过判断其输出背景成分的内容，实现对输入人脸图像的静默活体检测。

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