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公开(公告)号：CN110458024A
公开(公告)日：2019-11-15
申请号：CN201910624362.0
申请日：2019-07-11
申请人： 阿里巴巴集团控股有限公司
发明人： 曹佳炯
摘要： 本说明书实施例提供一种活体检测方法及装置和电子设备，所述方法包括：获取待检测的第一图像；计算所述第一图像的整体内容为活体的第一概率；其中，所述整体内容包括所述第一图像中的人脸区域和背景区域；如果所述第一概率属于第一非活体概率范围，计算所述第一图像中的局部内容为活体的第二概率；其中，所述局部内容包括所述第一图像中的人脸区域；根据所述第二概率，确定所述第一图像的活体检测是否通过。
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公开(公告)号：CN110276257A
公开(公告)日：2019-09-24
申请号：CN201910417065.9
申请日：2019-05-20
申请人： 阿里巴巴集团控股有限公司
发明人： 曹佳炯
摘要： 本说明书实施例公开了一种人脸识别方法，对采集到的人脸图像进行图像预处理，得到预处理人脸图像；通过本地人脸识别模型对所述预处理人脸图像进行本地人脸识别，得到本地人脸识别值；若判断出本地人脸识别值满足所述预设数值条件，则在服务器端进行人脸识别，接收服务器端发送的服务器端人脸识别结果，确定所述人脸图像中的用户是否为目标用户；若判断出所述本地人脸识别值未满足所述预设数值条件，则根据所述本地人脸识别值和本地设定阈值，判断出所述人脸图像中的用户是否为目标用户；如此，将本地人脸识别与服务器端人脸识别相结合，能够在确保人脸识别准确性的情况下缩短人脸识别时间，即在确保人脸识别准确性的情况下能够有效提高人脸识别效率。
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公开(公告)号：CN110738116A
公开(公告)日：2020-01-31
申请号：CN201910869698.3
申请日：2019-09-16
申请人： 阿里巴巴集团控股有限公司
发明人： 曹佳炯
摘要： 本说明书实施例提供一种活体检测方法及装置和电子设备，所述方法包括：提取待检测的多帧人脸图像的空间特征和时间特征；将所述空间特征和时间特征输入到第一卷积神经网络模型，获取所述第一卷积神经网络中全局池化层输出的低维空间特征和低维时间特征；将所述多帧人脸图像输入到第二卷积神经网络模型，获取所述第二卷积神经网络中全连接层输出的生物运动特征；根据所述低维空间特征、低维时间特征和生物运动特征，计算所述多帧人脸图像的活体检测结果。
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公开(公告)号：CN110570200A
公开(公告)日：2019-12-13
申请号：CN201910758703.3
申请日：2019-08-16
申请人： 阿里巴巴集团控股有限公司
发明人： 曹佳炯
IPC分类号： G06Q20/40
摘要： 本说明书一个或多个实施例提供了一种支付方法及装置，该方法包括：获取目标用户的第一人脸图像信息；从该第一人脸图像信息中提取特征信息；根据该特征信息判断目标用户是否具有支付意愿；若判断结果为是，则基于人脸识别功能完成支付操作。在本说明书一个或多个实施例中，通过采集目标用户的人脸图像信息，并从该人脸图像信息中提取出所需的特征信息，进而基于该特征信息识别目标用户是否具有支付意愿，再确定是否启动支付功能。
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公开(公告)号：CN110084113A
公开(公告)日：2019-08-02
申请号：CN201910213300.0
申请日：2019-03-20
申请人： 阿里巴巴集团控股有限公司
发明人： 曹佳炯
摘要： 本说明书实施例公开了一种活体检测方法，对采集到的人脸图像集进行图像预处理，得到预处理人脸图像集；通过本地活体检测模型对所述预处理人脸图像集进行本地活体检测，得到本地活体检测值；若判断出本地活体检测值满足所述预设数值条件，则在服务器端进行活体检测，接收服务器端发送的服务器端活体检测结果，确定所述人脸图像集中的用户是否为活体；若判断出所述本地活体检测值未满足所述预设数值条件，则根据所述本地活体检测值和本地活体阈值，判断出所述人脸图像集中的用户是否为活体；如此，将本地活体检测与服务器端活体检测相结合，能够在确保活体检测准确性的情况下缩短活体检测时间，即在确保活体检测准确性的情况下能够有效提高活体检测效率。
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公开(公告)号：CN110633647A
公开(公告)日：2019-12-31
申请号：CN201910773428.2
申请日：2019-08-21
申请人： 阿里巴巴集团控股有限公司
发明人： 曹佳炯
摘要： 本说明书一个或多个实施例公开了一种活体检测方法及装置，用以实现活体检测的高效性及高准确度。所述方法包括：利用预先训练的活体特征模型，提取待检测对象的特征信息；将所述特征信息与攻击样本集中的第一攻击样本特征进行匹配，以确定所述特征信息与所述第一攻击样本特征之间的匹配度；其中，所述第一攻击样本特征指预先利用所述活体特征模型提取的第一样本攻击对象的样本特征；根据所述特征信息与所述第一攻击样本特征之间的匹配度，判断所述待检测对象是否为活体。
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公开(公告)号：CN110532895A
公开(公告)日：2019-12-03
申请号：CN201910722542.2
申请日：2019-08-06
申请人： 阿里巴巴集团控股有限公司
发明人： 曹佳炯
摘要： 本说明书实施例提供一种人脸识别过程中的欺诈行为检测方法、装置及设备，在检测方法中，接收用户的人脸识别请求。在处理人脸识别请求的过程中，采集用户的旁路信息。该旁路信息包括用户使用的设备信息以及用户行为信息。将旁路信息输入至少一个决策模型，以获得旁路决策结果。旁路决策结果用于预测该次人脸识别存在欺诈行为的概率。至少基于旁路决策结果，确定该次人脸识别是否存在欺诈行为。
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公开(公告)号：CN110263618A
公开(公告)日：2019-09-20
申请号：CN201910361579.7
申请日：2019-04-30
申请人： 阿里巴巴集团控股有限公司
摘要： 本发明提供一种核身模型的迭代方法及装置，该核身模型的迭代方法包括：对接收的数据进行脱敏处理，在所述脱敏处理后的数据中提取和筛选特征数据；依据所述核身模型的状态，在所述特征数据中选取超参数，对所述核身模型进行训练；评估训练后的核身模型，并在评估合格后，将所述迭代后的核身模型上线。克服了因时间不同，测试数据的分布与训练数据的分布发生变化，导致因为数据的变化影响深度学习算法的性能；同时也克服了因场景不同，测试数据的分布与训练数据的分布发生变化，导致因为数据的变化影响深度学习算法的性能；本发明提供的方法使得更新后的模型可以适配各个场景，发挥了算法的极致性能，提高了该算法的核身验证的精准度。
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公开(公告)号：CN110059569A
公开(公告)日：2019-07-26
申请号：CN201910216920.X
申请日：2019-03-21
申请人： 阿里巴巴集团控股有限公司
摘要： 本发明提供了一种活体检测方法和装置、模型评估方法和装置，其中，活体检测方法包括：根据训练样本集训练预设的活体网络，得到活体基模型，其中，所述训练样本集中包括：活体样本集和攻击样本集；根据所述攻击样本集中的一个或多个攻击样本和所述活体基模型训练预设的对抗网络，得到对抗模型；将所述攻击样本集中的一个或多个攻击样本输入所述对抗模型，得到对抗样本集；根据所述活体样本集中的一个或多个活体样本、所述攻击样本集中的一个或多个攻击样本和所述对抗样本集中的一个或多个对抗样本训练所述活体基模型，得到对抗活体基模型；根据所述对抗活体基模型，确定待检测样本集的待检测样本中的对象是否为活体。
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公开(公告)号：CN110570200B
公开(公告)日：2020-08-25
申请号：CN201910758703.3
申请日：2019-08-16
申请人： 阿里巴巴集团控股有限公司
发明人： 曹佳炯
IPC分类号： G06Q20/40
摘要： 本说明书一个或多个实施例提供了一种支付方法及装置，该方法包括：获取目标用户的第一人脸图像信息；从该第一人脸图像信息中提取特征信息；根据该特征信息判断目标用户是否具有支付意愿；若判断结果为是，则基于人脸识别功能完成支付操作。在本说明书一个或多个实施例中，通过采集目标用户的人脸图像信息，并从该人脸图像信息中提取出所需的特征信息，进而基于该特征信息识别目标用户是否具有支付意愿，再确定是否启动支付功能。
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