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申请/专利权人：厦门瑞为信息技术有限公司

摘要：本发明公开了基于补丁幅值和熵引导策略的活体检测方法与装置，利用SE模块筛选出图片中的k个显著补丁，对于每个显著补丁，其幅值会与其他同类别的图片的补丁的幅值进行随机混合并与显著补丁的相位信息结合，以生成多样化的数据。随着多样化补丁的不断生成，间接鼓励活体检测模型利用脸部的其他区域信息来判断真假人脸。此外，本发明使用熵引导的难例挖掘策略来挖掘难例，能够根据token中包含的总信息量来动态调整样本图像的重要性权重，使活体检测模型在人脸关键区域被遮挡的情况下仍能结合剩余的特征信息以做出鲁棒性的判断。本发明能够缓解活体检测模型的过拟合问题，并提升活体检测模型的泛化能力。

主权项：1.一种基于补丁幅值和熵引导策略的活体检测方法，其包括以下步骤：获取待检测用户的人脸图像，对人脸图像进行预处理后输入到部署在人脸识别系统内的活体检测模型中；活体检测模型对输入的人脸图像进行推理；活体检测模型输出形状为[N,2]的活体分数，取最大分数对应的类别为活体检测模型的预测类别，根据预测类别判断输入的人脸图像是否为活体，并输出到人脸识别系统；其特征在于：活体检测模型使用transformer架构，在活体检测模型学习期间通过引入显著补丁幅值扰动策略及熵引导的难例挖掘策略，实现对图像中的真假人脸进行准确区分，活体检测模型的学习包括以下步骤：步骤一、输入样本图像经卷积模块后与位置嵌入信息相加；随后，经过transformer编码器进一步提取信息；步骤二、显著补丁幅值扰动策略利用SE模块进一步挖掘活体检测模型提供的先验知识，以获取主导补丁信息；然后，随机挑选同类别样本图像的补丁信息，主导补丁信息和随机挑选的补丁信息通过傅里叶变换及反傅里叶变换便后获得重构图像；步骤三、获得重构图像后，将重构图像作为活体检测模型的输入，再次进行步骤一的处理，并将输出分成两路，其中一路进入步骤四，另一路进入步骤五；步骤四、熵引导的难例挖掘策略从步骤三的输出中提取全局信息，并根据信息总量的大小动态调整样本图像的权重；步骤五、步骤三的输出经全连接层后，计算交叉熵损失；步骤六、将步骤五的交叉熵损失与步骤四得到的样本图像的权重相乘后，得到最终的损失。

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