融合多尺度特征的多监督人脸活体检测算法

陈苏阳; 宋晓宁

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融合多尺度特征的多监督人脸活体检测算法

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目前的多数活体检测算法忽略了特征挖掘,导致判别性信息提取不足。提出一种融合梯度纹理和群感受野的活体检测算法。使用中心差分卷积计算感受野周围点与中心点的差值,提取图像的梯度纹理特征,设计群感受野模块,采用不同尺寸的卷积核结合空洞卷积组成多分支结构,在使用较少参数量的情况下获得更大的感受野和多尺度特征,并将两种特征融合输入到残差结构中。此外,在使用深度图进行监督的同时,增加二值掩模进行辅助监督,使得网络将学习的中心放到人脸部位,进一步提升模型的鲁棒性。在此基础上,综合深度图生成器和掩模生成器的输出结果,计算预测得分,实现端到端的活体检测。实验结果表明,该算法在公开数据集OULU-NPU 4个协议上的平均分类错误率分别为0.9%、1.9%、1.6%±2.0%和2.7%±1.8%,在数据集CASIA-MFSD和Replay-Attack上可实现无误差活体检测,并且模型参数量仅为1.1 MB,与Auxiliary和STASN等活体检测算法相比,检测精度更高,具有更好的鲁棒性。

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来源
《计算机工程》 |2022年第12期|79-85|共8页
作者
陈苏阳; 宋晓宁;
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作者单位

江南大学人工智能与计算机学院;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类模式识别与装置;
关键词
卷积神经网络; 人脸活体检测; 纹理特征; 感受野; 多监督;

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