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活体检测方法、深度学习模型的训练方法及装置 

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申请/专利权人:南京羽丰视讯科技有限公司

摘要:本公开提供了活体检测方法、深度学习模型的训练方法、装置、电子设备、存储介质以及程序产品,涉及人工智能技术领域,尤其涉及深度学习、图像处理、计算机视觉技术领域,可应用于活体检测等场景。具体实现方案为:对关于目标对象的图像块序列进行处理,得到引导特征;确定与引导特征相匹配的目标专家参数矩阵,目标专家参数矩阵包括用于检测目标对象的知识信息;以及基于图像块序列和目标专家参数矩阵,确定目标对象的活体检测结果。

主权项:1.一种活体检测方法,包括:对关于目标对象的图像块序列进行特征提取,得到引导特征,其中,所述引导特征包括所述图像块序列中的具有用于匹配目标专家参数矩阵的特征;确定与所述引导特征相匹配的目标专家参数矩阵,其中,所述目标专家参数矩阵包括用于检测所述目标对象的知识信息;以及基于所述图像块序列和所述目标专家参数矩阵,确定所述目标对象的活体检测结果;其中,所述基于所述图像块序列和所述目标专家参数矩阵,确定所述目标对象的活体检测结果,包括:对所述图像块序列进行特征提取,得到静态特征;基于所述静态特征,得到语义特征;基于所述语义特征、所述引导特征和所述目标专家参数矩阵,得到目标特征;以及对所述目标特征进行分类,确定所述目标对象的活体检测结果。

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权利要求:

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