(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 202211064834.X (22)申请日 2022.09.01 (71)申请人 中国银行股份有限公司 地址 100818 北京市西城区复兴门内大街1 号 (72)发明人 殷素素　 (74)专利代理 机构 北京集佳知识产权代理有限 公司 11227 专利代理师 张雪娇 (51)Int.Cl. G06V 40/40(2022.01) G06V 40/16(2022.01) G06V 10/74(2022.01) G06V 10/82(2022.01) (54)发明名称 一种人脸检测方法及 装置、 存储介质及电子 设备 (57)摘要 本发明提供了一种人脸检测方法及装置、 存 储介质及电子设备， 可应用于 金融领域或其他领 域， 该方法包括： 获取待检测的人脸图像； 利用预 先训练好的身份提取模型对所述人脸图像进行 处理， 获得所述人脸图像的身份信息； 所述身份 信息包括内部标识向量和外部标识向量； 计算所 述内部标识向量与所述外部标识向量之间的距 离； 在所述距离大于预设的距离阈值的情况下， 确定所述人脸图像为伪造图像。 应用本发明实施 例提供的方法， 能够准确的检测出伪造图像， 能 够保证用户的资产安全。 权利要求书2页 说明书7页 附图4页 CN 115393967 A 2022.11.25 CN 115393967 A 1.一种人脸检测方法， 其特 征在于， 包括： 获取待检测的人脸图像； 利用预先训练好的身份提取模型对所述人脸图像进行处理， 获得所述人脸图像的身份 信息； 所述身份信息包括内部标识向量和外 部标识向量； 计算所述内部标识向量与所述外 部标识向量之间的距离； 在所述距离大于预设的距离阈值的情况 下， 确定所述人脸图像为伪造图像。 2.根据权利要求1所述的方法， 其特 征在于， 训练身份提取模型的过程， 包括： 获取训练数据集以及初始身份提取模型； 训练数据集包括多个第 一训练样本和第 二训 练样本； 每个所述第一训练样本包括第一图片以及所述第一图片的第一标签； 每个所述第 二训练样本包括第二图片以及所述第二图片的第二标签； 所述第一图片为用户历史图片， 所述第二图片基于用户历史图片加工得到； 根据所述训练数据集训练所述初始身份提取模型， 在所述初始身份提取模型满足预设 的训练条件的情况下， 将满足所述训练条件的所述初始身份提取模型， 确定为训练好的身 份提取模型。 3.根据权利要求1所述的方法， 其特征在于， 所述预先训练好的身份提取模型包括多个 堆叠的块， 所述利用预先训练好的身份提取模型对所述人脸图像进行处理， 获得所述人脸 图像的身份信息， 包括： 将所述人脸图像输入到所述身份提取模型中， 以通过身份提取模型中的所述多个堆叠 的块依次对所述人脸图像进行处 理， 获得所述人脸图像的身份信息； 其中， 所述人脸图像为所述多个堆叠的块中的首个块的输入， 所述多个堆叠的块中的 每个块的输出作为下一个块的输入。 4.根据权利要求1所述的方法， 其特 征在于， 还 包括： 在所述特 征距离不大于预设的距离阈值的情况 下， 确定所述人脸图像为真实图像。 5.根据权利要求1所述的方法， 其特征在于， 所述确定所述人脸图像为伪造 图像之后， 还包括： 生成所述人脸图像的告警信息； 并输出 所述告警信息 。 6.一种人脸检测装置， 其特 征在于， 包括： 获取单元， 用于获取待检测的人脸图像； 处理单元， 用于利用预先训练好的身份提取模型对所述人脸图像进行处理， 获得所述 人脸图像的身份信息； 所述身份信息包括内部标识向量和外 部标识向量； 计算单元， 用于计算所述内部标识向量与所述外 部标识向量之间的距离； 确定单元， 用于在所述距离大于预设的距离阈值的情况下， 确定所述人脸图像为伪造 图像。 7.根据权利要求6所述的装置， 其特 征在于， 所述处 理单元， 包括： 获取子单元， 用于获取训练数据集以及初始身份提取模型； 训练数据集包括多个第一 训练样本和第二训练样本； 每个所述第一训练样本包括第一图片以及所述第一图片的第一 标签； 每个所述第二训练样本包括第二图片以及所述第二图片的第二标签； 所述第一图片 为用户历史图片， 所述第二图片基于用户历史图片加工得到； 训练子单元， 用于根据所述训练数据集训练所述初始身份提取模型， 在所述初始身份权　利　要　求　书 1/2 页 2 CN 115393967 A 2提取模型满足预设的训练条件的情况下， 将满足所述训练条件的所述初始身份提取模型， 确定为训练好的身份提取模型。 8.根据权利要求6所述的装置， 其特征在于， 所述预先训练好的身份提取模型包括多个 堆叠的块， 所述处 理单元， 包括： 处理子单元， 用于将所述人脸图像输入到所述身份提取模型中， 以通过身份提取模型 中的所述多个堆叠的块依次对所述人脸图像进行处 理， 获得所述人脸图像的身份信息； 其中， 所述人脸图像为所述多个堆叠的块中的首个块的输入， 所述多个堆叠的块中的 每个块的输出作为下一个块的输入。 9.一种存储介质， 其特征在于， 所述存储介质包括存储指令， 其中， 在所述指令运行时 控制所述存 储介质所在的设备 执行如权利要求1～5任意 一项所述的人脸检测方法。 10.一种电子设备， 其特征在于， 包括存储器， 以及一个或者一个以上的指令， 其中一个 或一个以上指 令存储于存储器中， 且经配置以由一个或者一个以上处理器执行如权利要求 1～5任意 一项所述的人脸检测方法。权　利　要　求　书 2/2 页 3 CN 115393967 A 3