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一种基于面部潜在血管分布的虚假人脸入侵检测方法

摘要

为了克服纹理清晰度较高的虚假人脸入侵难以检测的问题,本发明提出了一种基于面部潜在血管分布的虚假人脸入侵检测方法。该方法首先将人脸识别系统采集到的单帧人脸图像进行注意力机制处理,使得不同的人脸区域具有不同的权重;然后分别提取注意力人脸图像每列像素值的特征,用来描述可见光穿透人脸皮肤后的吸收特性;进一步的,利用循环网络提取每列输出特征之间的潜在联系,表征有血管分布引起的不同人脸区域间的可见光吸收变化;最后将循环网络的特征向量输入到Softmax分类器,根据分类器的输出结果对虚假人脸入侵进行检测。本发明计算简单,在受到纹理清晰度较高的虚假人脸入侵攻击时,该检测方法可有效对真脸与虚假人脸进行区分,检测误差更低。

著录项

  • 公开/公告号CN111767784B

    专利类型发明专利

  • 公开/公告日2022.08.12

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 山东财经大学;

    申请/专利号CN202010392304.2

  • 发明设计人 李磊;韩慧健;李健;

    申请日2020.05.11

  • 分类号G06V40/16(2022.01);G06V40/40(2022.01);G06V40/50(2022.01);G06V10/82(2022.01);G06N3/04(2006.01);

  • 代理机构北京一格知识产权代理事务所(普通合伙) 11316;

  • 代理人宋迪

  • 地址 250014 山东省济南市历下区二环东路7366号山东财经大学

  • 入库时间 2022-09-26 23:16:07

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