一种人脸防伪数据集的获取方法、装置及电子设备与流程

1.本技术涉及人脸防伪技术领域，特别的，尤其涉及一种人脸防伪数据集的获取方法、装置及电子设备。


背景技术：

2.人脸防伪是在人脸识别技术中必要的安全防护技术，主要面向的是二维图片防伪攻击方法生成数据集(即伪造的人脸图片)。静态人脸防伪是一个开集问题，即可能存在着无数种攻击方式，比如照片、显示屏、三维面具、对抗样本攻击等。理论上深度学习训练过程采集的样本永远无法覆盖全部显示场景。因此，现有的数据采集就是根据已有的人脸图片、人脸三维面具等进行翻拍，在考虑到多种攻击方法，尽可能模拟多种情况。
3.目前，由于需要模拟现实场景，拍摄的样本数量始终有限，比如，三维面具需要对攻击者进行建模，纸质攻击方式需要打印出攻击者图片，显示屏攻击需要在屏幕上进行翻拍等。以上过程比较耗时，降低了数据获取效率。


技术实现要素：

4.鉴于现有技术人脸防伪问题中，对屏幕翻拍数据获取效率较低的问题，本技术提供了一种人脸防伪数据集的获取方法、装置及电子设备，用以提高数据获取效率。
5.为了实现上述目的，本技术提供了以下技术方案：
6.一种人脸防伪数据集的获取方法，应用于人脸防伪数据集获取系统中，该人脸防伪数据集获取系统包括：第一设备和第二设备，该方法包括：
7.在所述第一设备上播放第一视频，所述第一视频为通过将批量人脸图片制作成的视频文件；
8.通过所述第二设备拍摄所述第一设备的屏幕，获得第二视频，所述第二视频为所述第一视频播放的录像文件；
9.按照预设规则对所述第二视频进行截取，确定人脸防伪数据集。
10.进一步的，制作所述第一视频的过程，包括：
11.通过至少一个监控设备获取多个人脸图片，构建序列图片组；
12.使用人脸检测模块对所述序列图片组进行人脸检测，确定出包含人脸的图片组；
13.按照第一预设帧率将所述包含人脸的图片组拼接成所述第一视频。
14.进一步的，所述第一设备的屏幕分辨率高于所述第一视频的分辨率。
15.进一步的，所述按照预设规则对所述第二视频进行截取，确定人脸防伪数据集，包括：
16.按照第二预设帧率对所述第二视频进行拆分，得到所述第二视频对应的逐帧图片；
17.从所述逐帧图片中选取对应的差异图片，将所述差异图片作为所述第二视频中的帧率图片；
18.将所述帧率图片进行归档，获得用于人脸防伪的所述人脸防伪数据集。
19.一种人脸防伪数据集的获取装置，应用于人脸防伪数据集获取系统中，该人脸防伪数据集获取系统包括：第一设备和第二设备，该装置包括：
20.第一处理单元，用于在所述第一设备上播放第一视频，所述第一视频为通过将批量人脸图片制作成的视频文件；
21.第二处理单元，用于通过所述第二设备拍摄所述第一设备的屏幕，获得第二视频，所述第二视频为所述第一视频播放的录像文件；
22.第三处理单元，用于按照预设规则对所述第二视频进行截取，确定人脸防伪数据集。
23.进一步的，所述第一处理单元用于制作所述第一视频的过程，包括：
24.通过至少一个监控设备获取多个人脸图片，构建序列图片组；
25.使用人脸检测模块对所述序列图片组进行人脸检测，确定出包含人脸的图片组；
26.按照第一预设帧率将所述包含人脸的图片组拼接成所述第一视频。
27.进一步的，所述第一设备的屏幕分辨率高于所述第一视频的分辨率。
28.进一步的，所述第三处理单元具体用于：
29.按照第二预设帧率对所述第二视频进行拆分，得到所述第二视频对应的逐帧图片；
30.从所述逐帧图片中选取对应的差异图片，将所述差异图片作为所述第二视频中的帧率图片；
31.将所述帧率图片进行归档，获得用于人脸防伪的所述人脸防伪数据集。
32.一种存储介质，所述存储介质包括存储的程序，其中，在所述程序运行时控制所述存储介质所在的设备执行如上述所述的人脸防伪数据集的获取方法。
33.一种电子设备，所述电子设备包括至少一个处理器、以及与所述处理器连接的至少一个存储器、总线；其中，所述处理器、所述存储器通过所述总线完成相互间的通信；所述处理器用于调用所述存储器中的程序指令，以执行如上述所述的人脸防伪数据集的获取方法。
34.本技术所述的人脸防伪数据集的获取方法、装置及电子设备，应用于人脸防伪数据集获取系统中，该人脸防伪数据集获取系统包括：第一设备和第二设备，该方法通过在所述第一设备上播放第一视频，所述第一视频为通过将批量人脸图片制作成的视频文件；通过所述第二设备拍摄所述第一设备的屏幕，获得第二视频，所述第二视频为所述第一视频播放的录像文件；按照预设规则对所述第二视频进行截取，确定人脸防伪数据集。本技术在人脸防伪翻拍图片的基础上，引入视频翻拍的方式，大幅降低了人脸防伪数据集的获取难度，从而提升了数据获取效率。
附图说明
35.为了更清楚地说明本技术实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本技术的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
36.图1为本技术实施例公开的一种人脸防伪数据集的获取方法流程示意图；
37.图2为本技术实施例公开的一种人脸防伪数据集的获取装置结构示意图；
38.图3为本技术实施例公开的一种电子设备结果示意图。
具体实施方式
39.下面将结合本技术实施例中的附图，对本技术实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本技术一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本技术中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本技术保护的范围。
40.请参见附图1，为本技术实施例提供的一种人脸防伪数据集的获取方法流程示意图。如图1所示，本技术实施例提供了一种人脸防伪数据集的获取方法，应用于人脸防伪数据集获取系统中，该人脸防伪数据集获取系统包括：第一设备和第二设备，该方法具体包括如下步骤：
41.s101：在所述第一设备上播放第一视频，所述第一视频为通过将批量人脸图片制作成的视频文件。
42.本步骤中，制作所述第一视频的过程，包括：通过至少一个监控设备获取多个人脸图片，构建序列图片组；使用人脸检测模块对所述序列图片组进行人脸检测，确定出包含人脸的图片组；按照第一预设帧率将所述包含人脸的图片组拼接成所述第一视频。
43.需要说明的是，人脸识别使用场景中(如人脸打卡、人脸追踪等)，部署一个或多个监控设备后，会拍摄一系列图片，称为序列图片组，这些图片一般为相同分辨率，并普遍包含人脸。获取到的上述序列图片组后，将使用人脸检测模块进行人脸检测，筛选出包含人脸的图片组。之后根据用户需求需要，将以上包含人脸按照一定帧率拼接成第一视频。根据经验，本技术实施例中设定为每秒钟变化两张图片，即视频帧率为2。
44.在本技术实施例中，第一设备为播放第一视频的载体，由于不同的电子设备的屏幕分辨率存在明显差异，且翻拍后的分辨率会降低画质，从而使假人脸的图片失真，与真实人脸图片差异大，降低模型的训练与区分难度，反而影响了模型的线上效果。而本技术实施例中翻拍的目的，是产生大量能够以假乱真的假人脸，提升人脸防伪模型对困难样本的区分能力，因此，需要选择的第一设备的屏幕分辨率应高于第一视频的分辨率，典型的设备如智能手机、平板电脑、高清晰度的液晶显示屏幕或高清晰度的投影屏幕等。
45.s102：通过所述第二设备拍摄所述第一设备的屏幕，获得第二视频，所述第二视频为所述第一视频播放的录像文件。
46.本步骤中，第二设备用来拍摄第一设备的屏幕，从而获取第二视频，为此，第二设备应该具备较强的录像功能和较大的存储空间，即至少具备光学传感器(cmos)和存储介质，可以在较高清晰度的情况下，完成对第一设备的屏幕翻拍，典型的设备为高拍照性能的智能手机、高拍照性能的平板电脑或数码相机等。
47.s103：按照预设规则对所述第二视频进行截取，确定人脸防伪数据集。
48.本步骤中，需要对第二视频进行裁剪，并生成最终数据，本技术实施例中，第二设备录像获得的视频即为第二视频，该视频来源于第二设备的存储介质中，以电子信号形式存储了第一视频经过第一设备重放的全部光学信号。
49.本技术实施例中，通过程序中的预设规则对第二视频进行处理，将录像拆分为逐帧图片；根据第一视频制作过程的视频帧率，自动从拆分后的第二视频逐帧图片中选取对应的差异图片。若在第一视频的帧率为2时，假设第二视频的拍摄帧率为30(由第二设备决定)，即从30张逐帧图片中，程序按照预设规则筛选出两张间隔为15帧的图片，即可能够保证获取的两张图片为不同的图片；最后，将所有选定帧进行归档，获得用于人脸防伪的假人脸图片。
50.需要说明的是，所述按照预设规则对所述第二视频进行截取，确定人脸防伪数据集，包括：
51.按照第二预设帧率对所述第二视频进行拆分，得到所述第二视频对应的逐帧图片；
52.从所述逐帧图片中选取对应的差异图片，将所述差异图片作为所述第二视频中的帧率图片；
53.将所述帧率图片进行归档，获得用于人脸防伪的所述人脸防伪数据集。
54.本技术实施例实测在已有的人脸防伪过程中，从3s每张图片降低到0.5s，之后就可以引入自动化处理，提升了数据获取效率。
55.本技术实施例提供一种人脸防伪数据集的获取方法，应用于人脸防伪数据集获取系统中，该人脸防伪数据集获取系统包括：第一设备和第二设备，该方法通过在所述第一设备上播放第一视频，所述第一视频为通过将批量人脸图片制作成的视频文件；通过所述第二设备拍摄所述第一设备的屏幕，获得第二视频，所述第二视频为所述第一视频播放的录像文件；按照预设规则对所述第二视频进行截取，确定人脸防伪数据集。本技术实施例在人脸防伪翻拍图片的基础上，引入视频翻拍的方式，大幅降低了人脸防伪数据集的获取难度，从而提升了数据获取效率。
56.请参阅图2，基于上述实施例公开的一种人脸防伪数据集的获取方法，本实施例对应公开了一种人脸防伪数据集的获取装置，应用于人脸防伪数据集获取系统中，该人脸防伪数据集获取系统包括：第一设备和第二设备，该装置包括：
57.第一处理单元201，用于在所述第一设备上播放第一视频，所述第一视频为通过将批量人脸图片制作成的视频文件；
58.需要说明的是，人脸识别使用场景中(如人脸打卡、人脸追踪等)，部署一个或多个监控设备后，会拍摄一系列图片，称为序列图片组，这些图片一般为相同分辨率，并普遍包含人脸。获取到的上述序列图片组后，将使用人脸检测模块进行人脸检测，筛选出包含人脸的图片组。之后根据用户需求需要，将以上包含人脸按照一定帧率拼接成第一视频。根据经验，本技术实施例中设定为每秒钟变化两张图片，即视频帧率为2。
59.在本技术实施例中，第一设备为播放第一视频的载体，由于不同的电子设备的屏幕分辨率存在明显差异，且翻拍后的分辨率会降低画质，从而使假人脸的图片失真，与真实人脸图片差异大，降低模型的训练与区分难度，反而影响了模型的线上效果。而本技术实施例中翻拍的目的，是产生大量能够以假乱真的假人脸，提升人脸防伪模型对困难样本的区分能力，因此，需要选择的第一设备的屏幕分辨率应高于第一视频的分辨率，典型的设备如智能手机、平板电脑、高清晰度的液晶显示屏幕或高清晰度的投影屏幕等。
60.第二处理单元202，用于通过所述第二设备拍摄所述第一设备的屏幕，获得第二视
频，所述第二视频为所述第一视频播放的录像文件；
61.在本技术实施例中，第二设备用来拍摄第一设备的屏幕，从而获取第二视频，为此，第二设备应该具备较强的录像功能和较大的存储空间，即至少具备光学传感器(cmos)和存储介质，可以在较高清晰度的情况下，完成对第一设备的屏幕翻拍，典型的设备为高拍照性能的智能手机、高拍照性能的平板电脑或数码相机等。
62.第三处理单元203，用于按照预设规则对所述第二视频进行截取，确定人脸防伪数据集。
63.第三处理单元需要对第二视频进行裁剪，并生成最终数据，本技术实施例中，第二设备录像获得的视频即为第二视频，该视频来源于第二设备的存储介质中，以电子信号形式存储了第一视频经过第一设备重放的全部光学信号。
64.本技术实施例中，通过程序中的预设规则对第二视频进行处理，将录像拆分为逐帧图片；根据第一视频制作过程的视频帧率，自动从拆分后的第二视频逐帧图片中选取对应的差异图片。若在第一视频的帧率为2时，假设第二视频的拍摄帧率为30(由第二设备决定)，即从30张逐帧图片中，程序按照预设规则筛选出两张间隔为15帧的图片，即可能够保证获取的两张图片为不同的图片；最后，将所有选定帧进行归档，获得用于人脸防伪的假人脸图片。
65.进一步的，所述第一处理单元201还用于制作所述第一视频的过程，包括：
66.通过至少一个监控设备获取多个人脸图片，构建序列图片组；
67.使用人脸检测模块对所述序列图片组进行人脸检测，确定出包含人脸的图片组；
68.按照第一预设帧率将所述包含人脸的图片组拼接成所述第一视频。
69.进一步的，所述第一设备的屏幕分辨率高于所述第一视频的分辨率。
70.进一步的，所述第三处理单元203具体用于：
71.按照第二预设帧率对所述第二视频进行拆分，得到所述第二视频对应的逐帧图片；
72.从所述逐帧图片中选取对应的差异图片，将所述差异图片作为所述第二视频中的帧率图片；
73.将所述帧率图片进行归档，获得用于人脸防伪的所述人脸防伪数据集。
74.所述人脸防伪数据集的获取装置包括处理器和存储器，上述第一处理单元、第二处理单元和第三处理单元等均作为程序单元存储在存储器中，由处理器执行存储在存储器中的上述程序单元来实现相应的功能。
75.处理器中包含内核，由内核去存储器中调取相应的程序单元。内核可以设置一个或以上，通过调整内核参数来达到提高数据获取效率的目的。
76.本技术实施例提供了一种存储介质，其上存储有程序，该程序被处理器执行时实现所述人脸防伪数据集的获取方法。
77.本技术实施例提供了一种处理器，所述处理器用于运行程序，其中，所述程序运行时执行所述人脸防伪数据集的获取方法。
78.本技术实施例提供了一种电子设备，如图3所示，该电子设备30包括至少一个处理器301、以及与所述处理器连接的至少一个存储器302、总线303；其中，所述处理器301、所述存储器302通过所述总线303完成相互间的通信；处理器301用于调用所述存储器302中的程
序指令，以执行上述的所述人脸防伪数据集的获取方法。
79.本文中的电子设备可以是服务器、pc、pad、手机等。
80.本技术还提供了一种计算机程序产品，当在数据处理设备上执行时，适于执行初始化有如下方法步骤的程序：
81.在所述第一设备上播放第一视频，所述第一视频为通过将批量人脸图片制作成的视频文件；
82.通过所述第二设备拍摄所述第一设备的屏幕，获得第二视频，所述第二视频为所述第一视频播放的录像文件；
83.按照预设规则对所述第二视频进行截取，确定人脸防伪数据集。
84.进一步的，制作所述第一视频的过程，包括：
85.通过至少一个监控设备获取多个人脸图片，构建序列图片组；
86.使用人脸检测模块对所述序列图片组进行人脸检测，确定出包含人脸的图片组；
87.按照第一预设帧率将所述包含人脸的图片组拼接成所述第一视频。
88.进一步的，所述第一设备的屏幕分辨率高于所述第一视频的分辨率。
89.进一步的，所述按照预设规则对所述第二视频进行截取，确定人脸防伪数据集，包括：
90.按照第二预设帧率对所述第二视频进行拆分，得到所述第二视频对应的逐帧图片；
91.从所述逐帧图片中选取对应的差异图片，将所述差异图片作为所述第二视频中的帧率图片；
92.将所述帧率图片进行归档，获得用于人脸防伪的所述人脸防伪数据集。
93.本技术是根据本技术实施例的方法、设备(系统)、计算机程序产品的流程图和/或方框图来描述的。应理解可由计算机程序指令实现流程图和/或方框图中的每一流程和/或方框、以及流程图和/或方框图中的流程和/或方框的结合。可提供这些计算机程序指令到通用计算机、专用计算机、嵌入式处理机或其他可编程数据处理设备的处理器以产生一个机器，使得通过计算机或其他可编程数据处理设备的处理器执行的指令产生用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的装置。
94.在一个典型的配置中，设备包括一个或多个处理器(cpu)、存储器和总线。设备还可以包括输入/输出接口、网络接口等。
95.存储器可能包括计算机可读介质中的非永久性存储器，随机存取存储器(ram)和/或非易失性内存等形式，如只读存储器(rom)或闪存(flash ram)，存储器包括至少一个存储芯片。存储器是计算机可读介质的示例。
96.计算机可读介质包括永久性和非永久性、可移动和非可移动媒体可以由任何方法或技术来实现信息存储。信息可以是计算机可读指令、数据结构、程序的模块或其他数据。计算机的存储介质的例子包括，但不限于相变内存(pram)、静态随机存取存储器(sram)、动态随机存取存储器(dram)、其他类型的随机存取存储器(ram)、只读存储器(rom)、电可擦除可编程只读存储器(eeprom)、快闪记忆体或其他内存技术、只读光盘只读存储器(cd-rom)、数字多功能光盘(dvd)或其他光学存储、磁盒式磁带，磁带磁磁盘存储或其他磁性存储设备或任何其他非传输介质，可用于存储可以被计算设备访问的信息。按照本文中的界定，计算
机可读介质不包括暂存电脑可读媒体(transitory media)，如调制的数据信号和载波。
97.还需要说明的是，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、商品或者设备不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、商品或者设备所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个
……”
限定的要素，并不排除在包括要素的过程、方法、商品或者设备中还存在另外的相同要素。
98.本领域技术人员应明白，本技术的实施例可提供为方法、系统或计算机程序产品。因此，本技术可采用完全硬件实施例、完全软件实施例或结合软件和硬件方面的实施例的形式。而且，本技术可采用在一个或多个其中包含有计算机可用程序代码的计算机可用存储介质(包括但不限于磁盘存储器、cd-rom、光学存储器等)上实施的计算机程序产品的形式。
99.以上仅为本技术的实施例而已，并不用于限制本技术。对于本领域技术人员来说，本技术可以有各种更改和变化。凡在本技术的精神和原理之内所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本技术的权利要求范围之内。