优质答主摘要论文链接: 代码链接: 如果我们将现有的元学习算法直接应用于人脸反欺骗任务,会由于以下两个问题
人脸静默活体检测最新综述
论文链接: 代码链接: 如果我们将现有的元学习算法直接应用于人脸反欺骗任务,会由于以下两个问题
ECCV2020
随着人脸识别应用的广泛部署,针对人脸识别系统的工具越来越多,人脸活体检测(反欺诈)成为重要的研究方向。 来自北京交通大学、商汤科技、香港中文大学等单位贡献了一个大规模的人脸
基于半监督学习的人脸识别反欺骗方法研究论文阅读
作者提出一种半监督学习方法用于人脸反欺骗,这个方法利用基于GAN的图像修复模型来学习人脸图像潜在的数据分布,同时将少量带标签图像融入图像修复训练过程,来提升真伪人脸分类性能。
基于人脸的抗欺骗检测DeepTreeLearningforZero
摘要. Face anti-spoofing旨在防止面部识别系统将假面部识别为真正的用户。. 虽然开发了先进的面部反欺骗方法，但也正在创建新类型的欺骗攻击，并对所有现有系统
活体检测论文研读六Searc
Searching Central Difference Convolutional Networks for Face Anti-Spoofing 论文简介 人脸反欺骗（Face Anti-Spoofing，FAS）中的大多数最先进的方法往
人脸识别毕业论文
人脸识别就是通过观察比较人脸来区分和确定人的身份的。不被察觉的特点会使识别方法不令人反感,而且不容易引起人注意故而不易被欺骗。相对指纹识别而言,人脸识别的非接触特点
CVPR2020论文大盘点
49 人 赞同了该文章. 本文盘点CVPR 2020 所有人脸相关论文，总计62篇，涵盖方向众多，传统方向比如人脸识别、检测等依旧是研究的重点，除此之外，人脸生
CVPR2021结果出炉
6. 人脸(Face) 人脸识别/检测(Facial Recognition/Detection) 人脸生成/合成/伪造/编辑(Face Generation/Face Synthesis/Face Forgery/Face Editing) 人脸反欺骗(Face Anti-Spoofing
人脸识别人脸识别攻击技术类型和反欺骗技术
镜面特征投影:首先,通过刻画真实图像对应的镜面特征空间,在此基础上学习真实数据和虚假数据的投影;然后,根据真实投影训练SVM模型,再使用3D掩模投影和打印照片投影作为检测模拟的反
论文将人脸检测视为一般的目标检测任务,所以作者以现在比较热门的YOLOv5模型为基础,辅助以人脸特性,得到一个新的人脸检测器。 论文创新点: 在YOLOv5网络中添加五个人脸关键点回归,
本文提出了一种鲁棒的single stage人脸检测器，名为RetinaFace，它利用 额外监督（extra-supervised）和自监督（self-supervised）结合的多任务学习（multi-task
我们提出PCN网络,通过由粗到精的处理方式可高效率地实现平面中任意角度的人脸检测。PCN包括三个子网络,每个网络不仅检测人脸是否存在,同时给出平面旋转角度的相关预测;且在前面两个
第一步是人脸检测与对齐;第二步是人脸特征提取与比对;在第一步中人脸检测与landmark检测,实现人脸对齐,对齐又分为2D/3D对齐;第二步中提取人脸特征数据,从128维
基于SSM框架的B2C分布式电商平台系统的设计与实现外文翻译资料. 使用特征脸进行人脸识别外文翻译资料. 基于微服务框架的众筹投资系统设计与实现外文翻译资
一站式论文服务，客服一对一跟踪服务。