一种基于微表情的3D面具人脸呈现攻击检测方法

本发明公开了一种基于微表情的3D面具人脸呈现攻击检测方法，包括：1获取视频数据集并进行预处理，将视频样本转换为特征表示，通过分解与优化操作得到实际特征矩阵，再将其转换为色彩空间形成双通道输入矩阵；2构建纹理特征提取子网络，提取浅层人脸特征并生成纹理特征图；3构建微表情特征提取网络，通过多个模块捕捉细微面部变化和局部信息；4将纹理和微表情特征拼接，经多尺度差分卷积网络和特征融合模块处理，得到最终特征图；5构建结合中心损失函数和交叉熵损失的多分支协同优化损失函数，用于模型的训练与优化。本发明通过多模块协同工作，有效提取3D面具和真实人脸的差异特征，提高了3D面具人脸呈现攻击检测的准确性。