人臉活體檢測隨著人臉識別的普及顯得越來越重要。人臉活體檢測旨在判斷攝像頭前的人臉是真實(shí)人臉還是一張照片或者其他的欺騙型人臉。然而人臉欺騙手段的多樣性對人臉活體檢測系統(tǒng)提出了較高的要求。目前存在的人臉活體檢測技術(shù)多數(shù)使用單一特征進(jìn)行判斷,導(dǎo)致其在準(zhǔn)確性和魯棒性上都有待提升,另外在保證模型性能的同時,人臉活體檢測的計算效率也隨著人臉識別應(yīng)用的擴(kuò)大越來越重要。針對以上問題,本文提出一種多模融合人臉活體檢測技術(shù)并進(jìn)行深入研究,在相關(guān)領(lǐng)域內(nèi)前人的工作基礎(chǔ)上,本文的主要研究內(nèi)容與創(chuàng)新點(diǎn)如下:(1)在特征提取上,考慮到RGB顏色空間在圖像分析中的局限性以及動態(tài)特征在人臉活體檢測中的有效性,文中對HSV和YCb Cr顏色空間上的完整人臉與局部patch圖像以及包含動態(tài)信息的時序圖像進(jìn)行特征提取。為了高效的利用這三種模態(tài)上的特征信息,我們提出以前端融合方式進(jìn)行特征融合,并為此設(shè)計了一種多輸入的融合網(wǎng)絡(luò)。對于融合后得到的深度特征向量,文中結(jié)合殘差結(jié)構(gòu)設(shè)計了一種伴有高中低三種不同層級特征聯(lián)合的決策網(wǎng)絡(luò)對其進(jìn)行迭代訓(xùn)練,并在決策網(wǎng)絡(luò)中改進(jìn)了原始的殘差模塊,通過添加1×1的卷積操作來增強(qiáng)網(wǎng)絡(luò)的表達(dá)能力。最終在三...

【文章頁數(shù)】：57 頁

【學(xué)位級別】：碩士

【部分圖文】：

圖1.1兩種人臉識別系統(tǒng)對比圖

第一章緒論2圖1.1兩種人臉識別系統(tǒng)對比圖圖1.2一些真假面孔示例圖1.2國內(nèi)外研究現(xiàn)狀本小節(jié)中簡單介紹國內(nèi)外人臉活體檢測技術(shù)研究現(xiàn)狀、常用人臉活體檢測公開數(shù)據(jù)庫以及常用的性能評判指標(biāo)。

圖1.2一些真假面孔示例圖

第一章緒論2圖1.1兩種人臉識別系統(tǒng)對比圖圖1.2一些真假面孔示例圖1.2國內(nèi)外研究現(xiàn)狀本小節(jié)中簡單介紹國內(nèi)外人臉活體檢測技術(shù)研究現(xiàn)狀、常用人臉活體檢測公開數(shù)據(jù)庫以及常用的性能評判指標(biāo)。

圖1.3真實(shí)面孔與各種攻擊假面示例

安徽大學(xué)碩士學(xué)位論文53DMAD[33]3個不同的sessions255個短視頻視頻攻擊17視頻存儲MSUMFSD[34]-440個短視頻圖片與視頻攻擊55視頻存儲OULU-NPU[35]3種不同光照和背景5940個短視頻圖片與視頻攻擊55視頻存儲我們采用的三個數(shù)據(jù)庫基本涵蓋了所....

圖2.1CNN結(jié)構(gòu)示意圖

第二章人臉活體檢測相關(guān)技術(shù)8第二章人臉活體檢測相關(guān)技術(shù)介紹如何能夠保障人臉活體檢測的精度，其關(guān)鍵在于如何有提取有效的人臉活性特征進(jìn)行分類。在人臉活體檢測問題上，傳統(tǒng)的手工特征早已不能滿足在復(fù)雜環(huán)境中的識別需求。而基于CNN的深度學(xué)習(xí)算法則表現(xiàn)出其強(qiáng)大的特征提取能力。本章首先簡單的....

本文編號：3975753