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静默活体检测 Silent Face Anti-Spoofing Attack Detection

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HyperFAS 基于深度学习人脸静默活体算法

人脸活体验证是人脸识别过程中重要的一环,主要用以区分真实人脸与假脸图像,能够识别利用纸张打印、屏幕翻拍、3D模型等方式的欺骗行为。我们在算法设计阶段,尝试了不同的方法,包括:SVM、LBP、深度学习等。针对单一场景或者摄像头,能够得到不错的效果,但是没有得到一个能够适配多种摄像头的活体算法,这里我们将其中一个较好模型开放出来,但是在逆光等情况下效果依然不是很好,大家可以作为参考。

这个模型大约采用了36w张图像,其中假脸18w张,真脸18w万张,包括纸张、屏幕,也采用了大部分公开的假脸数据集。

依赖

  • 基于mobilenet-0.5

  • OpenCV 3.4.3+

  • MTCNN人脸检测

  • Keras,TF

  • Python3

运行

  • python src/demo.py

测试样例

DEMO

相关数据集

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