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申请/专利权人：平安银行股份有限公司

摘要：本发明涉及人工智能技术，揭露了一种基于静态人脸的对抗样本检测方法，包括：提取人脸区域，计算人脸区域中的人脸姿态角度，并根据人脸姿态角度调整人脸区域的角度，得到目标人脸图像；将目标人脸图像映射到UV空间，得到UV空间纹理图；对所述UV空间纹理图与标准UV空间纹理图进行对比，得到差值图像；利用卷积神经网络对差值图像进行特征提取，得到特征序列；根据特征序列，利用二分类模型判断目标人脸图像是否为对抗样本图像。此外，本发明还涉及区块链技术，所述标准UV空间纹理图可存储于区块链的节点。本发明还提出一种基于静态人脸的对抗样本检测装置、电子设备以及存储介质。本发明可以提高进行对抗样本监测时的精确度。

主权项：1.一种基于静态人脸的对抗样本检测方法，其特征在于，所述方法包括：从人脸图像中提取人脸区域，计算所述人脸区域中的人脸姿态角度，并根据所述人脸姿态角度调整所述人脸区域的角度，得到目标人脸图像；将所述目标人脸图像映射到UV空间，得到所述目标人脸图像对应的UV空间纹理图；利用预设的差值计算策略，对所述UV空间纹理图与预构建的标准UV空间纹理图进行对比，得到差值图像；利用预构建的卷积神经网络对所述差值图像进行特征提取，得到特征序列；根据所述特征序列，利用预构建的二分类模型判断所述目标人脸图像是否为对抗样本图像；其中，所述将所述目标人脸图像映射到UV空间，得到所述目标人脸图像对应的UV空间纹理图，包括：利用预构建的三维人脸重构模型对所述目标人脸图像进行建模，得到三维线性人脸模型；对所述三维线性人脸模型进行解耦操作，去除所述三维线性人脸模型中的表情特征，得到三维中性人脸图；利用参数化算法，将所述三维中性人脸图映射到UV平面中，得到所述目标人脸图像对应的UV空间纹理图；所述利用预设的差值计算策略，对所述UV空间纹理图与预构建的标准UV空间纹理图进行对比，得到差值图像，包括：分别提取所述UV空间纹理图以及预构建的标准UV空间纹理图中的目标区域；分别配置所述UV空间纹理图与所述的标准UV空间纹理图中的目标区域的权重；根据所述权重及预构建的差值计算方法，对所述UV空间纹理图与预构建的标准UV空间纹理图进行对比，得到差值图像。

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