活体检测人脸识别英文论文

高速发展,更加方便快捷的生物特征识别技术得到了广泛的使用.而人脸作为生物特征中非常关键又具有挑战性的一项,更是广大研究者的研究重点.近年来随着深度学

首先是从视频中的某一帧中提取Shearlet特征(SBIQF),提供比普遍使用的LBP更好的图像质量描述符,并利用该特征进行活体检测;随后,分别从已截取人脸的视频帧和原始的场景视频帧中分别提

出发点：把人脸活体检测看成材料检测，提出了Bilateral Conv Network。. 然后作者开始做对比实验分析，. 先用双边滤波生成base image和残差 图像，然后作为网

人脸识别是AI研究的一个重要的方向，CVPR 2022 也有很多相关的论文，本篇文章将针对不同的应用分类进行整理，希望对你有帮助 ... 活体检测 Dhar et al. [6]

论文提出了一种强大的单阶段面部检测器RetinaFace,通过联合外监督(extra-supervised)和自监督(self-supervised)多任务学习的优势,在各种规模的人脸上执行像素级人脸定位,并实现了在W

-\-> 在金融支付,门禁等应用场景,活体检测一般是嵌套在人脸检测与人脸识别or验证中的模块,用来验证是否用户真实本人 3. 活体检测对应的计算机视觉问题: -\-> 就是分类问题,可看成二分

文中提出一种新的人脸识别方法，VirFace，可以有效利用未标记的浅层数据进行人脸识别。 VirFace 由 VirClass 和 VirInstance 组成。 具体来说，前者通过添加

摘要:由于人脸认证系统高安全性的需求,并且人脸容易受到照片、视频、面具等伪造攻击,进而导致人脸活体检测具有现实紧迫性.近年来,研究人员在该领域进行了大量

将一段已被授权输入实地拍摄的人脸视频进行云端检测,判断是否为真人活体并给出分值参考,适用于银行、社保部门等进行真人验证,抵御作弊行为,保障业务安全