(19)国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202210462038.5 (22)申请日 2022.04.28 (71)申请人 京东科技信息技 术有限公司 地址 100176 北京市北京经济技 术开发区 科创十一 街18号院2号楼6层6 01 (72)发明人 胡一博　石海林　梅涛　 (74)专利代理 机构 中原信达知识产权代理有限 责任公司 1 1219 专利代理师 李召春　张效荣 (51)Int.Cl. G06V 40/16(2022.01) G06N 3/04(2006.01) G06N 3/08(2006.01) G06V 10/774(2022.01) G06V 10/80(2022.01)G06V 10/82(2022.01) (54)发明名称 一种人脸识别方法和装置 (57)摘要 本发明公开了一种人脸识别方法和装置， 涉 及计算机技术领域。 该方法的一具体实施方式包 括： 获取待识别人脸图像， 将待识别人脸图像输 入至对抗样 本检测模型中， 以确定对抗样本对应 的样本区域； 对待识别人脸图像中的样本区域进 行清除处理， 得到目标人脸图像； 将目标人脸图 像输入至人脸识别模型， 进行人脸识别处理。 该 实施方式降低了提高了人脸识别模型的安全性 和识别准确率， 提升 了用户体验。 权利要求书2页 说明书13页 附图4页 CN 114882557 A 2022.08.09 CN 114882557 A 1.一种人脸识别方法， 其特 征在于， 包括： 获取待识别人脸图像， 将所述待识别人脸图像输入至对抗样本检测模型中， 以确定对 抗样本对应的样本区域； 对所述待识别人脸图像中的样本区域进行清除处 理， 得到目标 人脸图像； 将所述目标 人脸图像输入至人脸识别模型， 进行 人脸识别处 理。 2.根据权利要求1所述的人脸识别方法， 其特征在于， 在所述获取待识别人脸图像的步 骤之前， 所述方法还 包括： 获取多个人脸图像； 利用对抗样本生成模型生成多个对抗样本， 将所述对抗样本添加至所述人脸图像中， 得到多个带有对抗样本的人脸图像； 将所述人脸图像与 所述带有对抗样本的人脸图像进行拼图处理， 得到多个训练样本数 据； 根据所述多个训练样本数据和损失函数， 训练并优化对抗样本检测模型； 其中， 所述对 抗样本检测模型用于识别出人脸图像中的对抗样本， 并确定所述对抗样本对应的样本区 域。 3.根据权利要求2所述的人脸识别方法， 其特征在于， 所述根据 所述多个训练样本数据 和损失函数， 训练并优化训练对抗样本检测模型的步骤， 包括： 将所述训练样本数据输入至所述对抗样本检测模型中进行图像特征提取、 多尺度融合 处理和卷积处理， 结合所述损失函数确定检测 值； 其中检测值指示了是否存在对抗样本以 及对抗样本对应的样本区域； 基于实际值和所述检测值进行反向传播， 以实现训练并优化所述对抗样本检测模型。 4.根据权利要求2所述的人脸识别方法， 其特征在于， 在所述将所述人脸图像与所述带 有对抗样本的人脸图像进行拼图处理， 得到多个训练样本数据的步骤之前， 所述方法还包 括： 对所述人脸图像和所述带有对抗样本的人脸图像分别进行 数据增强处 理。 5.根据权利要求2所述的人脸识别方法， 其特征在于， 所述将所述人脸图像与 所述带有 对抗样本的人脸图像进行拼图处 理， 得到多个训练样本数据的步骤， 包括： 将所述人脸图像和所述带有对抗样本的人脸图像调整至相同的尺寸， 得到初始样本集 合； 从所述初始样本集合中随机选取多张图像进行拼图处理， 得到所述训练样本数据， 并 将所述对抗样本的坐标位置进 行转换处理， 确定所述对抗样本在所述训练样本数据中的坐 标位置。 6.根据权利要求1所述的人脸识别方法， 其特征在于， 在所述获取待识别人脸图像， 将 所述待识别人脸图像输入至对抗样本检测模型的步骤之后， 所述方法还 包括： 判断所述待识别人脸图像中是否存在对抗样本； 在所述待识别人脸图像中不存在对抗样本的情况下， 将所述待识别人脸图像输入至人 脸识别模型， 进行 人脸识别处 理。 7.一种人脸识别装置， 其特 征在于， 包括： 获取模块， 用于获取待识别人脸图像， 将所述待识别人脸图像输入至对抗样本检测模权　利　要　求　书 1/2 页 2 CN 114882557 A 2型中， 以确定对抗样本对应的样本区域； 目标人脸图像确定模块， 用于对所述待识别人脸图像中的样本区域进行清除处理， 得 到目标人脸图像； 人脸识别模块， 用于将所述目标 人脸图像输入至人脸识别模型， 进行 人脸识别处 理。 8.根据权利要求7所述的人脸识别装置， 其特征在于， 还包括模型训练及优化模块， 在 所述获取待识别人脸图像的步骤之前， 所述模型训练及优化模块用于： 获取多个人脸图像； 利用对抗样本生成模型生成多个对抗样本， 将所述对抗样本添加至所述人脸图像中， 得到多个带有对抗样本的人脸图像； 将所述人脸图像与 所述带有对抗样本的人脸图像进行拼图处理， 得到多个训练样本数 据； 根据所述多个训练样本数据和损失函数， 训练并优化对抗样本检测模型； 其中， 所述对 抗样本检测模型用于识别出人脸图像中的对抗样本， 并确定所述对抗样本对应的样本区 域。 9.一种人脸识别的电子设备， 其特 征在于， 包括： 一个或多个处 理器； 存储装置， 用于存 储一个或多个程序， 当所述一个或多个程序被所述一个或多个处理器执行， 使得所述一个或多个处理器实 现如权利要求1 ‑6中任一所述的方法。 10.一种计算机可读介质， 其上存储有计算机程序， 其特征在于， 所述程序被处理器执 行时实现如权利要求1 ‑6中任一所述的方法。权　利　要　求　书 2/2 页 3 CN 114882557 A 3