申请/专利权人：广东启正电子科技有限公司

申请日：2024-01-11

公开（公告）日：2024-03-22

公开（公告）号：CN117746488A

主分类号：G06V40/16

分类号：G06V40/16;G06V10/766;G06V20/40;G06V40/40

优先权：

专利状态码：在审-实质审查的生效

法律状态：2024.04.09#实质审查的生效;2024.03.22#公开

摘要：本发明涉及生物特征识别技术领域，具体为一种防止使用人脸视频结合活体攻击的方法及系统，包括以下步骤：基于视频帧数据，采用光流法和帧间差分法，分析连续帧之间的动态变化，并评估每一帧的运动矢量和变化强度，生成帧间动态差异报告；本发明中，通过结合光流法和帧间差分法能够精准地捕捉连续帧之间的动态变化，自适应分辨率优化提高了系统的处理效率，通过Node2Vec算法将人脸识别数据转化为图结构，有助于揭示数据中隐藏的模式和关联，时间序列和变化模式识别结合时间序列分析和小波变换，能有效识别人脸数据中的时变特性和动态变化模式，信号完整性和一致性检测则提高了系统对视频篡改或模拟攻击的识别能力。

主权项：1.一种防止使用人脸视频结合活体攻击的方法，其特征在于，包括以下步骤：基于视频帧数据，采用光流法和帧间差分法，分析连续帧之间的动态变化，并评估每一帧的运动矢量和变化强度，生成帧间动态差异报告；基于所述帧间动态差异报告，采用BRISQUE算法，自动调整图像处理流程的分辨率，并优化识别效率，生成自适应分辨率优化数据报告；基于所述自适应分辨率优化数据报告，采用Node2Vec算法，转化数据为图结构，并分析顶点间的关系，生成图结构模式识别报告；基于所述图结构模式识别报告，采用时间序列分析和小波变换，分析人脸数据的时变特性，生成时变特性和动态变化模式报告；基于所述时变特性和动态变化模式报告，采用傅里叶变换进行频谱分析和一致性检测，并评估信号的连续性和一致性，生成信号连续性和一致性分析报告；基于所述信号连续性和一致性分析报告，采用社区检测算法和中心性分析，对人脸数据构成的网络进行分析，生成网络结构异常模式和攻击指标报告；基于所述网络结构异常模式和攻击指标报告，综合帧间动态差异报告、自适应分辨率优化数据报告、图结构模式识别报告、时变特性和动态变化模式报告、信号连续性和一致性分析报告的结果，采用数据融合算法和多标准决策分析法，进行最终的诊断和处理，生成综合诊断决策方案。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 广东启正电子科技有限公司 一种防止使用人脸视频结合活体攻击的方法及系统

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