一种基于双流卷积神经网络的人脸活体检测方法及系统

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一种基于双流卷积神经网络的人脸活体检测方法及系统
申请号:CN202510081824
申请日期:2025-01-20
公开号:CN120198974A
公开日期:2025-06-24
类型:发明专利
摘要
本发明提供一种基于双流卷积神经网络的人脸活体检测方法及系统,该检测方法对人脸特征图像进行预处理后,将原始的人脸特征图像转换为两种不同颜色空间图像,并利用预处理后的人脸特征图像构建训练集;利用双流卷积神经网络模型框架构建人脸活体检测FAS模型,设计双流卷积层,用两种不同的颜色空间并行提取图像特征,再对双重特征进行分类;利用构建的训练集对人脸活体检测FAS模型进行训练,得到最优人脸活体检测FAS模型;最后调用最优人脸活体检测FAS模型对人脸特征图像数据进行分类检测。本发明提供的人脸活体检测FAS模型综合考虑两种颜色空间下的特征,增加了分类的可信度,在复杂数据集和跨数据集检测上获得了极高的准确度。
技术关键词
人脸活体检测方法 人脸特征 双流卷积神经网络 卷积神经网络模型 模型框架构建 构建训练集 人脸活体检测系统 HSV颜色空间 活体检测模块 图像采集设备 面部 数据 模型训练模块 分类器 编码 通道
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