基于深度学习的人脸活体检测

• 作者: 卢鑫 田莹
• 来源期刊: 辽宁科技大学学报
• 学科: 工学
• 关键词: 人脸识别 活体检测 异构卷积核 卷积神经网络
• 年，卷（期）: 2019,（5）
• 所属期刊栏目: 计算机科学与技术
• 页码范围: 389-396
• 页数: 8页
• 分类号: TP391.41
• 字数: 5290字
• 语种: 中文
• DOI: 10.13988/j.ustl.2019.05.013

摘要

人脸识别系统推广的同时也容易受到来自非真实人脸的欺骗与攻击.针对传统方法的人脸活体检测存在网络耗时长,容易出现过拟合等问题,在卷积神经网络的基础上采用以异构卷积核替换标准卷积核的方式对人脸活体进行检测.同时为进一步优化分类效果,采用融合Softmax loss和Center loss函数作为新的分类器.在NUAA和CASIA-FASD两个经典数据库中,通过实验证明提出的算法可以提高模型准确率,降低模型训练成本.与传统卷积神经网络方法相比,提出的方法具有更高的效率.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	田莹	辽宁科技大学计算机与软件工程学院	22	74	5.0	8.0
2	卢鑫	辽宁科技大学计算机与软件工程学院	3	1	1.0	1.0