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引入跨批存储机制度量学习的人脸活体检测
1
作者
蔡体健
刘文鑫
+2 位作者
尘福春
陈均
罗词勇
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2023年第23期183-190,共8页
针对人脸活体检测中存在的嵌入特征混叠、泛化能力差的问题,采用异常检测的方法来学习活体样本的一个紧凑表示空间,并通过像素级的辅助监督来获得更细粒度的活性特征;为了获得更清晰的分类边界,引入多尺度三元组损失来优化模型,采用批...
针对人脸活体检测中存在的嵌入特征混叠、泛化能力差的问题,采用异常检测的方法来学习活体样本的一个紧凑表示空间,并通过像素级的辅助监督来获得更细粒度的活性特征;为了获得更清晰的分类边界,引入多尺度三元组损失来优化模型,采用批内和批间样本挖掘相结合的方法,来扩大样本挖掘范围,以获得更多有效的样本对。通过在公开数据集OULU、Replay Attack和CASIA上的对比实验,证明了算法的鲁棒性和泛化能力。
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关键词
人脸活体检测
异常检测
三元组损失
样本挖掘策略
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职称材料
题名
引入跨批存储机制度量学习的人脸活体检测
1
作者
蔡体健
刘文鑫
尘福春
陈均
罗词勇
机构
华东交通大学信息工程学院
出处
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2023年第23期183-190,共8页
基金
国家自然科学基金(62166018)
江西省重点研发计划(20203BBE53029)
江西省高等学校教学改革重点研究课题(JXJG-20-5-6)。
文摘
针对人脸活体检测中存在的嵌入特征混叠、泛化能力差的问题,采用异常检测的方法来学习活体样本的一个紧凑表示空间,并通过像素级的辅助监督来获得更细粒度的活性特征;为了获得更清晰的分类边界,引入多尺度三元组损失来优化模型,采用批内和批间样本挖掘相结合的方法,来扩大样本挖掘范围,以获得更多有效的样本对。通过在公开数据集OULU、Replay Attack和CASIA上的对比实验,证明了算法的鲁棒性和泛化能力。
关键词
人脸活体检测
异常检测
三元组损失
样本挖掘策略
Keywords
face liveness detection
anomaly detection
triplet loss
sample mining strategy
分类号
TP391.41 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
引入跨批存储机制度量学习的人脸活体检测
蔡体健
刘文鑫
尘福春
陈均
罗词勇
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2023
0
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