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申请/专利权人：支付宝(杭州)信息技术有限公司

摘要：本说明书实施例描述了人脸攻击检测模型的训练方法、人脸攻击检测方法和装置。根据实施例的方法，在训练人脸攻击检测模型时，获取刷脸图像样本序列和行为样本序列。然后分别对其进行特征提取后，利用提取得到的刷脸图像特征、行为特征以及样本序列的标签训练人脸攻击检测模型。由于训练人脸攻击检测模型的样本序列不仅包括刷脸图像的样本序列，而且还包括每一个采集用户人脸图像前后用户所执行操作的行为样本序列。如此能够更加全面的刻画用户的行为和覆盖用户的操作特征，使得训练得到的模型可靠性更高，从而提高人脸攻击检测的准确性。

主权项：1.人脸攻击检测模型的训练方法，包括：获取用户的刷脸图像样本序列和行为样本序列；其中，所述刷脸图像样本序列用于表征用户在各个时间点刷脸时所采集到的用户人脸图像的时间序列，所述行为样本序列用于表征在每一次采集用户人脸图像前后用户所执行的操作的时间序列；对所述刷脸图像样本序列进行特征提取，得到至少一个刷脸图像特征；对所述行为样本序列进行特征提取，得到至少一个行为特征；利用所述至少一个刷脸图像特征、所述至少一个行为特征以及样本序列的标签，训练所述人脸攻击检测模型；其中，所述刷脸图像样本序列包括标签标注的正常刷脸图像样本序列和标签标注的攻击刷脸图像样本序列；所述对所述刷脸图像样本序列进行特征提取得到至少一个刷脸图像特征：包括：提取所述正常刷脸图像样本序列的频繁项集，得到正常刷脸图像频繁项集；其中，所述正常刷脸图像频繁项集用于表征在正常刷脸图像样本序列中出现的频繁程度远大于在攻击刷脸图像样本序列中出现的频繁程度的序列集合；以及，提取所述攻击刷脸图像样本序列的频繁项集，得到攻击刷脸图像频繁项集；其中，所述攻击刷脸图像频繁项集用于表征在攻击刷脸图像样本序列中出现的频繁程度远大于在正常刷脸图像样本序列中出现的频繁程度的序列集合；和或其中，所述行为样本序列包括标签标注的正常行为样本序列和标签标注的攻击行为样本序列；所述对所述行为样本序列进行特征提取得到至少一个行为特征，包括：提取所述正常行为样本序列的频繁项集，得到正常行为频繁项集；其中，所述正常行为频繁项集用于表征在正常行为样本序列中出现的频繁程度远大于在攻击行为样本序列中出现的频繁程度的序列集合；以及，提取所述攻击行为样本序列的频繁项集，得到攻击行为频繁项集；其中，所述攻击行为频繁项集用于表征在攻击行为样本序列中出现的频繁程度远大于在正常行为样本序列中出现的频繁程度的序列集合。

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