摘要
本发明公开了一种基于波段选择的高光谱人脸欺骗检测方法,波段选择过程得到聚类选择波段,获取包含高光谱人脸数据信息的主要波段,有效消除数据冗余;着重优化重构的光谱信息与人脸器官先验光谱的差异;构建高光谱人脸欺骗检测模型,在传统的可见光图像分类网络模型的基础上,强化模型对光谱特征信息以及空间光谱联合特征信息的提取能力;将聚类选择波段送至高光谱人脸欺骗检测模型,完成高精确度、高检测速度的高光谱人脸欺骗检测模型,降低模型的部署训练难度;对模型进行预训练,有效解决高光谱真伪人脸数据稀缺的问题,提升模型的泛化能力,避免模型出现过拟合的问题,进一步的提高人脸欺骗检测精度。
技术关键词
人脸欺骗检测方法
高光谱数据聚类
空间光谱特征
可见光图像
分类网络
编码
注意力机制
面部
sigmoid函数
光谱特征信息
检测模型训练
语义特征提取
初始聚类中心
矩阵
残差结构
数据冗余
系统为您推荐了相关专利信息
监督图像分割方法
种子
弱监督语义分割
融合算法
分类网络
巡检场景
可见光图像
建模方法
构建三维地图
样本
图像检测模型
分类网络
融合图像特征
线索
特征提取网络
攻击检测方法
预测残差
网络攻击检测技术
门控循环神经网络
分类方法