本文關(guān)鍵詞：基于多任務(wù)CNN的人臉活體多屬性檢測(cè)　出處：《科學(xué)技術(shù)與工程》2016年32期 　論文類型：期刊論文

  更多相關(guān)文章： 多任務(wù) 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 人眼睜閉 嘴巴張閉 搖頭 點(diǎn)頭

【摘要】：人臉的活體檢測(cè)是人臉識(shí)別系統(tǒng)的安全性保證,傳統(tǒng)交互式活體狀態(tài)識(shí)別中通常先進(jìn)行關(guān)鍵點(diǎn)檢測(cè),再進(jìn)行人臉活體狀態(tài)判斷,無(wú)法利用活體屬性之間關(guān)聯(lián)性同時(shí)進(jìn)行多種活體屬性檢測(cè)�；诙嗳蝿�(wù)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(convolutional neural network,CNN),提出了一種直接從輸入人臉中同時(shí)判斷人臉的眼睛睜閉狀態(tài)、嘴巴的張閉狀態(tài)、頭部點(diǎn)頭狀態(tài)和搖頭中左右側(cè)臉狀態(tài)四個(gè)任務(wù)的活體檢測(cè)方法。該方法利用多層CNN強(qiáng)大的特征提取能力、多任務(wù)的并行能力和四個(gè)任務(wù)中的關(guān)聯(lián)性,直接提取人臉照片中的特征信息,判斷人臉多個(gè)活體屬性。實(shí)際應(yīng)用結(jié)果表明,這種基于多任務(wù)CNN方法的準(zhǔn)確率在四個(gè)任務(wù)中均可達(dá)95%以上,甚至達(dá)到98%以上,無(wú)論檢測(cè)的準(zhǔn)確率還是同時(shí)檢測(cè)多個(gè)任務(wù)的能力均明顯優(yōu)于傳統(tǒng)的人臉活體屬性檢測(cè)方法。
【作者單位】： 河北工業(yè)大學(xué)電子信息工程學(xué)院;
【分類號(hào)】：TP391.41
【正文快照】： 人臉活體檢測(cè)功能是防止他人對(duì)人臉識(shí)別系統(tǒng)發(fā)動(dòng)欺騙攻擊[1—5]。交互式活體檢測(cè)[1]是目前流行且具有實(shí)際使用價(jià)值的,如眼睛睜閉、嘴巴的張閉等。目前交互式活體檢測(cè)通常是人臉檢測(cè)[6,7]、關(guān)鍵點(diǎn)定位[8,9]、某種活體檢測(cè)。在檢測(cè)中關(guān)鍵點(diǎn)定位效果好壞直接關(guān)系到活體檢測(cè)效果,

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本文編號(hào)：1337535