[发明专利]一种基于深度学习的静态三维人脸活体检测方法有效
| 申请号： | 201811296335.7 | 申请日： | 2018-11-01 |
| 公开（公告）号： | CN109711243B | 公开（公告）日： | 2021-02-09 |
| 发明（设计）人： | 陈俊逸 | 申请（专利权）人： | 长沙小钴科技有限公司 |
| 主分类号： | G06K9/00 | 分类号： | G06K9/00;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 北京辰权知识产权代理有限公司 11619 | 代理人： | 刘广达 |
| 地址： | 410000 湖南省长沙市开福区黄兴北路北辰*** | 国省代码： | 湖南;43 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于深度学习的静态三维人脸活体检测方法，该方法包括：通过彩色摄像头拍摄彩色图像，通过深度摄像头拍摄深度图像；当在所述彩色图像中检测到人脸时，根据所述彩色图像和所述深度图像，通过第一卷积神经网络和第二卷积神经网络获得所述人脸对应的特征向量；根据所述人脸对应的特征向量，通过预先训练的活体检测分类器判断所述人脸是否为活体。本发明仅采用两个摄像头，结合彩色图像和深度图像的特点，结合深度学习及机器学习等技术，大大提高了人脸活体检测的速度、通过率及防伪率，且成本低，精度高。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 学习 静态 三维 活体 检测 方法 | ||
【主权项】：
1.一种基于深度学习的静态三维人脸活体检测方法，其特征在于，所述方法包括：通过彩色摄像头拍摄彩色图像，通过深度摄像头拍摄深度图像；当在所述彩色图像中检测到人脸时，根据所述彩色图像和所述深度图像，通过第一卷积神经网络和第二卷积神经网络获得所述人脸对应的特征向量；根据所述人脸对应的特征向量，通过预先训练的活体检测分类器判断所述人脸是否为活体。
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