[发明专利]一种基于骨架特征学习的人脸欺诈检测方法及系统在审
| 申请号： | 202310091444.X | 申请日： | 2023-01-17 |
| 公开（公告）号： | CN115995120A | 公开（公告）日： | 2023-04-21 |
| 发明（设计）人： | 康显桂;童天瑶 | 申请（专利权）人： | 中山大学 |
| 主分类号： | G06V40/40 | 分类号： | G06V40/40;G06V40/16;G06V20/40;G06V10/52;G06V10/774;G06V10/776;G06V10/82;G06N3/0464;G06N3/0455;G06N3/084 |
| 代理公司： | 广州粤高专利商标代理有限公司 44102 | 代理人： | 高棋 |
| 地址： | 510275 广东*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本发明提出一种基于骨架特征学习的人脸欺诈检测方法及系统，涉及计算机视觉与深度学习、网络安全的技术领域；从原始视频和人脸欺诈视频中提取到人脸样本，并划分为训练集、验证集和测试集；构建人脸重构模型，基于可分离的非对称卷积结构和全局权重阈值对人脸重构模型进行改进，提取骨架特征，进行分类学习，利用训练集和验证集训练人脸重构模型，包括人脸重构和分类学习，将待测试的人脸输入进训练好的模型进行分类，判断待测试视频是否经过人脸欺诈。非对称卷积结构易于迁移，能提升标准卷积核的表达能力及模型性能，全局权重阈值增加有价值信息的影响，并降低保留无价值信息的概率，提升了高压缩率低质量视频的人脸欺诈检测准确率。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 骨架 特征 学习 欺诈 检测 方法 系统 | ||
【主权项】：
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