【摘 要】
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活体检测技术是人脸识别系统中的一个重要环节,基于深度学习的方法依赖RGB模态,难以提取更有效的图像特征,因此提出了基于多模态特征融合的活体检测方法。首先,提取RGB、深度和红外3个模态在卷积神经网络中的高层语义特征,并进行融合。其次,为了提取更具辨别性的特征信息,将网络的输入改为图像的局部区域块。最后,在模型训练的过程中加入多模态特征随机擦除操作,可有效降低过拟合,提升模型鲁棒性。实验表明:融合多
【机 构】
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海军工程大学船舶与海洋学院,安徽工业大学商学院,海军勤务学院战勤指挥系
【出 处】
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武汉理工大学学报(信息与管理工程版)
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活体检测技术是人脸识别系统中的一个重要环节,基于深度学习的方法依赖RGB模态,难以提取更有效的图像特征,因此提出了基于多模态特征融合的活体检测方法。首先,提取RGB、深度和红外3个模态在卷积神经网络中的高层语义特征,并进行融合。其次,为了提取更具辨别性的特征信息,将网络的输入改为图像的局部区域块。最后,在模型训练的过程中加入多模态特征随机擦除操作,可有效降低过拟合,提升模型鲁棒性。实验表明:融合多模态特征能够有效识别不同类型的假体攻击,为人脸识别提供安全保障。
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