【摘 要】
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随着人脸识别的广泛应用,相应非法入侵也对社会安全带来不可轻视的威胁。因此,对人脸活体检测的研究是非常重要的。很多活体检测算法,不管是基于深度学习还是非深度学习的方法,要么因为数据集不足,要么因为特征信息提取不充分,都存在无法全面地学习到兼有辨别性和泛化能力的欺骗/活体信息,导致实用性不强。本文主要基于时间和空间上对欺骗特性的影响,首先使用经典局部二值模式方法,提出基于传统动态纹理特征VLBP算子且
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随着人脸识别的广泛应用,相应非法入侵也对社会安全带来不可轻视的威胁。因此,对人脸活体检测的研究是非常重要的。很多活体检测算法,不管是基于深度学习还是非深度学习的方法,要么因为数据集不足,要么因为特征信息提取不充分,都存在无法全面地学习到兼有辨别性和泛化能力的欺骗/活体信息,导致实用性不强。本文主要基于时间和空间上对欺骗特性的影响,首先使用经典局部二值模式方法,提出基于传统动态纹理特征VLBP算子且计算量小、易训练的人脸活体检测算法;然后基于深度学习,提出基于3D-ResCNN(三维残差卷积神经网络)的人脸活体检测改进算法;最后,结合VLBP和3D-CNN(三维卷积神经网络)提出应用于人脸活体检测的3D-ResLBCNN(三维残差局部二值卷积神经网络)算法。3D-ResLBCNN是3D-CNN和LBCNN(局部二值卷积神经网络)的结合,再融合残差思想,不仅考虑了包括时间维度在内的三维特征信息,还对人脸进行了适当的手工特征提取,弥补数据不充分带来的缺陷。为使算法更具泛化性能,对数据进行不同方式的增强。并通过实验,对比以往算法,得到本文的算法在计算能力和准确率具有较明显优势。
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