[发明专利]基于多造假方式的人脸活体检测方法在审
| 申请号： | 201710478891.5 | 申请日： | 2017-06-21 |
| 公开（公告）号： | CN107220635A | 公开（公告）日： | 2017-09-29 |
| 发明（设计）人： | 张少林;李卫军;韦美丽;宁欣;董肖莉 | 申请（专利权）人： | 北京市威富安防科技有限公司;中国科学院半导体研究所 |
| 主分类号： | G06K9/00 | 分类号： | G06K9/00;G06K9/62 |
| 代理公司： | 北京超凡志成知识产权代理事务所(普通合伙)11371 | 代理人： | 徐彦圣 |
| 地址： | 100000 北京市海*** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明涉及人脸活体检测领域，具体而言，提供了一种基于多造假方式的人脸活体检测方法，所述方法包括分别训练基于照片造假、视频造假和面具造假的卷积神经网络；利用层叠泛化算法将三个卷积神经网络进行融合，得到分类模型；获取待检测的人脸图像；对人脸图像进行归一化处理；将处理后的人脸图像分别输入至三个卷积神经网络中进行概率预测；将三个卷积神经网络的预测结果输入至分类模型；分类模型对预测结果进行分析以判断人脸图像的真假。本发明能够降低不同造假方式中的类内差异，增大类间差异，预测时会突出每个卷积神经网络预测结果好的一面，抑制每个卷积神经网络预测结果较差的一面，提升整个检测效果。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 造假 方式 活体 检测 方法 | ||
【主权项】：
一种基于多造假方式的人脸活体检测方法，其特征在于，所述方法包括：分别训练基于照片造假、视频造假和面具造假的卷积神经网络；利用层叠泛化算法将所述三个卷积神经网络进行融合，得到分类模型；获取待检测的人脸图像；对所述人脸图像进行归一化处理；将处理后的人脸图像分别输入至所述三个卷积神经网络中进行概率预测；将所述三个卷积神经网络分别的预测结果输入至所述分类模型；所述分类模型对所述预测结果进行分析以判断所述人脸图像的真假。
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