【摘 要】
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随着人脸识别技术的不断发展成熟,移动终端人脸识别在个人生活以及治安管理中广泛应用。如果人脸识别系统中没有活体检测模块,人脸识别系统可能被用户的照片,视频等攻击,个人的身份信息被他人冒用,由此造成用户的隐私泄露和财产损失问题。因此一个完整的人脸识别系统需要包括活体检测模块防止假脸攻击。在对现有活体检测方法充分调研的情况下,为了保证算法在移动端能实时运行,选用基于深度学习提取深度纹理特征的方法进行活体
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随着人脸识别技术的不断发展成熟,移动终端人脸识别在个人生活以及治安管理中广泛应用。如果人脸识别系统中没有活体检测模块,人脸识别系统可能被用户的照片,视频等攻击,个人的身份信息被他人冒用,由此造成用户的隐私泄露和财产损失问题。因此一个完整的人脸识别系统需要包括活体检测模块防止假脸攻击。在对现有活体检测方法充分调研的情况下,为了保证算法在移动端能实时运行,选用基于深度学习提取深度纹理特征的方法进行活体检测,Mobile Face Net网络是专门为移动端优化的卷积神经网络,论文在Mobile Face Net网络基础上,进一步对网络中的全连接层与残差模块进行改进,分别使用图像的深度图与傅里叶频谱图作为网络分支拟合的对象进行辅助监督学习,实验结果表明了改进后的网络相比原网络具有更高的精确度。将优化后的模型部署到移动终端,实现对摄像头输出的视频帧中检测到的人脸进行活体检测,过滤掉假脸攻击。活体检测采用三层架构开发,分为应用层,业务逻辑层和模型层。应用层主要负责图像格式的转换以及与人脸识别系统中其他模块的交互,业务逻辑层通过线程池实现异步活体检测以及活体检测策略,模型层则是使用移动端前向推理框架完成模型的前向计算。测试结果表明活体检测的实时性和准确率可以满足基本需求。
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