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申请/专利权人:上海大学
摘要:本发明公开了一种多尺度注意力融合的双重监督人脸活体检测方法,包括以下步骤:预处理图像,获取目标输入图像,并对目标输入图像进行原始特征的提取,得到目标输入图像的原始深度特征;对原始深度特征进行多层次特征的提取,对多层次特征进行基于注意力机制的特征优化,并进行融合,得到融合后的特征图;对融合后的特征图展开并训练模型,得到训练后的人脸活体检测模型;对待检测人脸视频中采集到的图像进行人脸检测,对待检测的人脸图像输入到训练好的人脸活体检测模型,得到最终真假人脸的判别;反馈结果以便进行后续的处理。本发明的一种多尺度注意力融合的双重监督人脸活体检测方法,实现端到端训练模型,提高检测性能、检测精度和泛化能力。
主权项:1.一种多尺度注意力融合的双重监督人脸活体检测方法,其特征在于,包括以下步骤:预处理图像,获取训练集图像,进行人脸检测和关键点检测,得到人脸框位置信息和关键点位置信息,根据人脸框信息和关键点信息对所述人脸图像,进行裁剪和归一化处理;获取目标输入图像,通过特征预提取网络对所述目标输入图像进行原始深度特征的提取,得到目标输入图像的原始深度特征;对所述原始深度特征采用三个不同卷积块进行多层次特征的提取,得到低中高三个层次的特征;对多层次特征进行基于注意力机制的特征优化,将优化后的特征调整到同等维度大小的特征并进行融合,得到融合后的特征图;对融合后的特征图展开为一个一维向量,送入到全连接层中,通过全连接层输出二维特征,分别表示活体概率值和非活体概率值,并采用基于二值掩码和二值标签的联合监督训练模型,得到训练后的人脸活体检测模型;对待检测人脸视频进行采集处理,将采集得到的视频进行切割成单帧图像;对于采集到的图像进行人脸检测,如果有人脸,采用预处理图像步骤对人脸图像进行处理得到待检测的人脸图像;对待检测的人脸图像输入到训练好的人脸活体检测模型,得到最终真假人脸的判别,如果判别结果为真人脸时,系统会允许通过,否则,该输入图像为假人脸,不允许通过;将判别结果反馈给使用方,使用方根据判别结果进行后续的处理。
全文数据:
权利要求:
百度查询: 上海大学 一种多尺度注意力融合的双重监督人脸活体检测方法
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