人臉活體檢測資料整理

整理資料：

人臉識別中活體檢測算法綜述：https://blog.csdn.net/SIGAI_CSDN/article/details/82772813

知乎上的資料：https://zhuanlan.zhihu.com/p/25401788

 

代碼資料：

CVPR 2019 活體檢測比賽：

https://github.com/SeuTao/CVPR19-Face-Anti-spoofing

https://github.com/SoftwareGift/FeatherNets_Face-Anti-spoofing-Attack-Detection-Challenge-CVPR2019

 

使用RGB單目進行活檢實踐：

 https://www.pyimagesearch.com/2019/03/11/liveness-detection-with-opencv/

 

一些論文：

1. 論文地址： https://arxiv.org/abs/1901.05602

這篇是19年1月提出的論文，文中使用同一個CNN網絡模型進行人臉活檢和人臉識別，這就是multi-task多任務學習。對於活體檢測，作者設計了一個TPC loss 來增強學習欺騙攻擊的特徵，同時也設計了一個 FDA來提高在不同場景下人臉防欺騙的能力。

2. 論文地址： https://arxiv.org/abs/1901.05635

這篇論文主要是提出了歐拉運動信息放大，對人臉的表情進行放大，真實的人臉中人臉表情是有一些微小變化的，而照片中的是不變的，這樣就可以區分是活體還是假體了。文中用的技術LSTM-CNN、Attention注意力機制等。感興趣的可以去看一下原文。

 

---

參考：

https://blog.csdn.net/u014640980/article/details/89954434

https://blog.csdn.net/TheDayIn_CSDN/article/details/93631468

https://blog.csdn.net/SIGAI_CSDN/article/details/82772813