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公开(公告)号：CN115222862B
公开(公告)日：2024-03-01
申请号：CN202210748674.4
申请日：2022-06-29
Applicant: 支付宝(杭州)信息技术有限公司
IPC: G06T15/00 , G06T13/40 , G06T19/00 , G06V10/764 , G06F16/583 , G06F16/53
Abstract: 本说明书实施例公开了一种虚拟人衣物生成方法、装置、设备、介质及程序产品。其中，该方法包括：获取目标用户穿着目标衣物时进行拍摄得到的目标衣物图像；将目标衣物图像输入衣物属性识别模型中，输出目标衣物对应的目标属性信息，上述衣物属性识别模型由多张已知属性信息的衣物图像进行训练得到；根据目标属性信息从数字化衣物数据库包括的多件第一衣物各自对应的数字化衣物中确定目标衣物对应的目标数字化衣物；基于目标数字化衣物对目标用户对应的虚拟人进行渲染，得到已穿着目标数字化衣
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公开(公告)号：CN111881438B
公开(公告)日：2024-02-02
申请号：CN202010819209.6
申请日：2020-08-14
Applicant: 支付宝(杭州)信息技术有限公司
Abstract: 本说明书实施例提供一种基于隐私保护进行生物特征识别的方法、装置及电子设备，根据该方法，响应于确定所述目标设备被选取为所述目标设备组中的主设备，获取所述目标设备组中的采集端设备采集的多帧生物特征图像；对所述多帧生物特征图像进行联合加密，得到融合所述多帧生物特征图像的加密数据；将所述加密数据(56)对比文件张文全;周南润.基于非对称密码系统的多图像加密算法.光电子.激光.2012,(第07期),全文.
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公开(公告)号：CN112487479B
公开(公告)日：2023-10-13
申请号：CN202011435672.7
申请日：2020-12-10
Applicant: 支付宝(杭州)信息技术有限公司
IPC: G06F21/62 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/084
Abstract: 说明书实施例提供了一种训练隐私保护模型的方法、隐私保护方法及装置，隐私保护模型用于为预先训练的深度学习模型提供模型隐私保护，深度学习模型的输出结果为图像，该训练方法包括：获取第一数据，以及深度学习模型针对第一数据生成的第一图像；将第一图像输入所述隐私保护模型，生成第二图像；基于第一图像和第二图像，确定图像差异损失；将第一数据输入用于模拟深度学习模型的替代模型，以第一图像为标签确定第一梯度，并以第二图像为标签确定第二梯度；根据第一梯度和第二梯度，确定梯度差异损失；以图像差异损失趋于减少，梯度差异损失趋于增大为目标，更新所述隐私保护模型。
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公开(公告)号：CN116468113A
公开(公告)日：2023-07-21
申请号：CN202310450231.1
申请日：2023-04-20
Applicant: 支付宝(杭州)信息技术有限公司
Abstract: 本说明书提供的活体检测模型的训练方法、活体检测方法和系统，获得多模态训练数据和主模态对应的单模态训练数据，所述多模态训练数据可以包括多个模态的训练数据，所述多个模态包括主模态和至少一个辅助模态，然后，基于多模态训练数据，对至少一个辅助模态中每一辅助模态对应的预设第一活体检测模型进行训练，得到每一辅助模态对应的辅助活体检测模型，以及基于多模态训练数据、单模态训练数据和辅助活体检测模型，对主模态对应的预设第二活体检测模型进行多模态知识蒸馏，得到目标活体检测模型；该方案可以提升主模态对应的目标活体检测模型的训练精度，进而提升活体检测的准确率。
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公开(公告)号：CN116433955A
公开(公告)日：2023-07-14
申请号：CN202211728608.7
申请日：2022-12-30
Applicant: 支付宝(杭州)信息技术有限公司
Abstract: 本说明书提供一种对抗攻击的检测方法及系统，获取用户的原始图像后，基于原始图像构建至少一个维度的图模型，并将至少一个维度的图模型输入至图神经网络模型，确定生物特征的关联区域特征，以及将关联区域特征输入至对抗攻击检测模型，得到用户的对抗攻击检测结果。所述方法和系统利用至少一个维度的图模型来建立不同区域特征之间的关联关系，不仅能从原始区域特征的维度进行对抗攻击检测，还能从不同原始区域特征之间的关联关系的维度进行对抗攻击检测，从而丰富对抗攻击检测的输入信息，提高对抗攻击的检测精度。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN116416644A
公开(公告)日：2023-07-11
申请号：CN202211731872.6
申请日：2022-12-30
Applicant: 支付宝(杭州)信息技术有限公司
IPC: G06V40/10 , G06V10/46 , G06V10/82 , G06V10/88 , G06V10/80 , G06N3/08 , G06N3/0455 , G06N3/047 , G06Q20/40
Abstract: 本说明书提供的支付意愿的识别方法和系统，通过将关键点检测网络中提取的关键点特征图与意愿特征图进行特征融合，引入人体关键点特征，并获取注意力特征图，所述注意力特征图中人体关键点位置的概率值大于非人体关键点位置的概率值，使得意愿识别网络更加关注生物图像中目标对象的行为，从而实现支付意愿的准确识别。
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公开(公告)号：CN116311416A
公开(公告)日：2023-06-23
申请号：CN202211656376.9
申请日：2022-12-22
Applicant: 支付宝(杭州)信息技术有限公司
IPC: G06V40/16 , G06V10/774 , G06V10/80
Abstract: 本说明书实施例公开了一种意愿识别方法、意愿识别模型训练方法、相关装置及介质。其中，该意愿识别方法包括：获取目标刷脸图像，目标刷脸图像包括目标刷脸用户；基于目标刷脸用户在目标刷脸图像中的目标位置确定目标刷脸用户对应的目标脸部图像；将目标刷脸图像和目标脸部图像输入意愿识别模型中，得到目标行为特征和目标情感特征，并基于目标行为特征和目标情感特征输出目标刷脸用户对应的识别结果，意愿识别模型基于多张已知意愿标签集的刷脸图像以及基于刷脸图像确定的已知表情标签的刷脸图像中各用户的脸部图像进行训练得到，刷脸图像包括至少一个用户，上述刷脸图像的意愿标签集包括至少一个用户各自对应的意愿标签。
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公开(公告)号：CN116188731A
公开(公告)日：2023-05-30
申请号：CN202211085399.9
申请日：2022-09-06
Applicant: 支付宝(杭州)信息技术有限公司
Abstract: 本说明书实施例提供了虚拟世界的虚拟形象调整方法及装置，其中，一种虚拟世界的虚拟形象调整方法包括：获取虚拟世界的接入设备的设备用户的冷启动数据，并针对所述冷启动数据进行偏好特征提取，获得冷启动偏好特征；基于所述冷启动偏好特征进行虚拟形象重建，获得所述设备用户在所述虚拟世界内的初始虚拟形象；对所述设备用户在所述虚拟世界内的虚拟交互数据进行偏好特征提取，获得交互偏好特征；基于所述交互偏好特征对所述初始虚拟形象进行调整，获得目标虚拟形象并向所述接入设备输出。
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公开(公告)号：CN116110093A
公开(公告)日：2023-05-12
申请号：CN202211534932.5
申请日：2022-12-01
Applicant: 支付宝(杭州)信息技术有限公司
Abstract: 本说明书实施例提供一种刷脸意愿识别方法、装置、电子设备与存储介质，该方法包括：通过获取目标检测对象针对刷脸事务的二维图像和三维图像，基于二维图像和所述三维图像，生成多模态人体分割特征图，基于二维图像以及目标检测对象在二维图像中的第一人脸区域，生成二维图像对应的掩码图，以区分第一人脸区域和二维图像中除第一人脸区域外的其他区域，基于二维图像、掩码图和多模态人体分割特征图，得到二维模态融合特征图，基于三维图像和多模态人体分割特征图，得到三维模态融合特征图，基于二维模态融合特征图和三维模态融合特征图，确认目标检测对象对所述刷脸事务的刷脸意愿结果。
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公开(公告)号：CN116052250A
公开(公告)日：2023-05-02
申请号：CN202211700230.X
申请日：2022-12-28
Applicant: 支付宝(杭州)信息技术有限公司
IPC: G06V40/16 , G06V10/96 , G06V10/94 , G06V10/764 , G06V10/774 , G06V10/82
Abstract: 本说明书公开了一种检测模型的训练方法、装置、设备及存储介质，通过在终端上部署简化检测模型和基于精确检测模型的检测层得到的第一检测层，确定终端采集的人脸图像分别对应第一检测结果和第二检测结果，再当第一检测结果和第二检测结果之间的差异大于预设的第一阈值时，将人脸图像作为目标样本，以及通过精确检测模型确定目标样本的标注，根据目标样本及其训练样本，训练该简化检测模型。本方法在不需要人为对人脸图像进行标注的情况下，也可确定该终端对应的个性化的目标样本，进而基于确定出的目标样本，训练得到与该终端匹配的简化检测模型来进行异常检测，提高了训练效率。
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