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基于时序光流与微表情的人脸活体识别
被引量：
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作者
周延森
徐传凯
崔见泉
《计算机应用与软件》
北大核心
2024年第12期188-192,共5页
人脸活体检测模型存在着泛化性较差、复杂度高等问题,从而导致不能有效识别新假体攻击类型。基于此,该文提出一种基于时序光流和微表情人脸活体检测模型(FT-CNN)。该模型由TVNet-DTSCNN和Attention CNN-LSTM卷积网络组成。TVNet-DTSCNN...
人脸活体检测模型存在着泛化性较差、复杂度高等问题,从而导致不能有效识别新假体攻击类型。基于此,该文提出一种基于时序光流和微表情人脸活体检测模型(FT-CNN)。该模型由TVNet-DTSCNN和Attention CNN-LSTM卷积网络组成。TVNet-DTSCNN对输入的时序人脸帧分别进行光流预测和微表情提取,Attention CNN-LSTM提取人脸视频中的运动细节线索并放大,使模型学习到活体和假体人脸的鲁棒性特征。在CASIA、CASIA-SURF和MSU-MFSD数据集上的训练和测试结果表明,FT-CNN在准确率(Acc)、平均错误率(HTER)和泛化性上的表现相比之前的模型均显著提升。
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关键词
人脸活体检测
微表情识别
注意力机制
3D卷积网络
光流预测
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题名
基于时序光流与微表情的人脸活体识别
被引量：
1
1
作者
周延森
徐传凯
崔见泉
机构
国际关系学院网络空间安全学院
出处
《计算机应用与软件》
北大核心
2024年第12期188-192,共5页
基金
国际关系学院国家安全高精尖学科建设科研专项(2019GA38)。
文摘
人脸活体检测模型存在着泛化性较差、复杂度高等问题,从而导致不能有效识别新假体攻击类型。基于此,该文提出一种基于时序光流和微表情人脸活体检测模型(FT-CNN)。该模型由TVNet-DTSCNN和Attention CNN-LSTM卷积网络组成。TVNet-DTSCNN对输入的时序人脸帧分别进行光流预测和微表情提取,Attention CNN-LSTM提取人脸视频中的运动细节线索并放大,使模型学习到活体和假体人脸的鲁棒性特征。在CASIA、CASIA-SURF和MSU-MFSD数据集上的训练和测试结果表明,FT-CNN在准确率(Acc)、平均错误率(HTER)和泛化性上的表现相比之前的模型均显著提升。
关键词
人脸活体检测
微表情识别
注意力机制
3D卷积网络
光流预测
Keywords
Face anti-spoofing detection
Mirco-expression recognition
Attention mechanism
3D CNN
Optical flow estimate
分类号
TP391.1 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于时序光流与微表情的人脸活体识别
周延森
徐传凯
崔见泉
《计算机应用与软件》
北大核心
2024
1
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