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基于多模态特征融合的轻量级人脸活体检测方法

来源 :计算机应用 | 被引量 : 2次 | 上传用户：ceng0606

【摘要】

：

人脸活体检测是人脸识别过程中的一个重要环节,对于身份验证的安全性尤为重要。针对人脸识别过程存在照片、视频、面具、头套、头模等欺骗手段,通过Intel Realsense相机采集人脸RGB图和深度图信息,并在MobileNetV3的基础上提出了特征融合的轻量级活体检测网络,将深度图与RGB图的特征融合起来并且进行端到端的训练。而为了解决深度学习中参数量较大以及网络尾部对于权重区域的区分的问题,提出在

【作者】

：

皮家甜杨杰之杨琳希彭明杰邓雄赵立军唐万梅吴至友

【机构】

：

重庆师范大学计算机与信息科学学院,重庆市数字农业服务工程技术研究中心（重庆师范大学）,智慧金融与大数据分析重庆市重点实验室（重庆师范大学）,重庆师范大学数学科学学院

【出处】

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计算机应用

【发表日期】

：

2020年12期

【关键词】

：

计算机视觉卷积神经网络人脸活体检测多模态特征融合轻量级网络 computer visionconvolutional neural networkfac

【基金项目】

：

国家自然科学基金资助项目(11971083),重庆市教委科技项目青年项目(KJQN201800521),重庆市基础研究与前沿探索项目(cstc2018jcyjAX0470),重庆师范大学2019年研究生科研创新项目(YKC19014)

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人脸活体检测是人脸识别过程中的一个重要环节,对于身份验证的安全性尤为重要。针对人脸识别过程存在照片、视频、面具、头套、头模等欺骗手段,通过Intel Realsense相机采集人脸RGB图和深度图信息,并在MobileNetV3的基础上提出了特征融合的轻量级活体检测网络,将深度图与RGB图的特征融合起来并且进行端到端的训练。而为了解决深度学习中参数量较大以及网络尾部对于权重区域的区分的问题,提出在网络尾部采用Streaming Module以减少网络参数量并且对权重区域进行区分。在CASIA-SUR

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