文档名：基于多模型融合的可见光人脸活体检测方法
随着人脸识别的广泛应用,在可见光摄像头成像情况下,虚假人脸对人脸识别系统的攻击导致较大的安全隐患,人脸活体检测方法可以有效降低这一风险.现有的可见光人脸活体检测方法通常使用单一模型进行二分类,对假体攻击类型的研究不够全面,对新出现的攻击方式表现出较差性能.针对上述问题,文章提出一种基于多模型融合的可见光人脸活体检测方法.该方法融合新的防攻击算法,不但在原有攻击类型上有较好的表现,对新的攻击类型也有较好的防假效果.实验表明,该方法在活体通过率和假体检出率两方面都远远超过单一模型.
作者：聂建军刘书洪叶少斌
作者单位：中国民生银行股份有限公司,北京101399
母体文献：2020年“网络安全技术与应用创新”研讨会论文集
会议名称：2020年“网络安全技术与应用创新”研讨会
会议时间：2020年11月18日
会议地点：上海
主办单位：公安部网络安全保卫局
语种：chi
分类号：TP3D03
关键词：人脸识别 活体检测 可见光 多模型融合
在线出版日期：2021年3月31日
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