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3D人臉識別新路線-活體檢測

發(fā)布時間：2020-10-19 ｜作者：安居樂人臉識別｜來源：石家莊安居樂科技瀏覽：

簡介：隨著深度學(xué)習(xí)技術(shù)的進(jìn)步，面部相關(guān)任務(wù)的研究也成為學(xué)術(shù)界和工業(yè)界的熱門話題。眾所周知的面部任務(wù)通常包括面部檢測，面部識別，面部表情識別等，其主要使用2D RGB面部（通常包括一些紋理信息）作為輸入; 3D人臉識別掃描成像技術(shù)的出現(xiàn)為面部相關(guān)任務(wù) - 3D面部開發(fā)了一條新的探索路線

隨著深度學(xué)習(xí)技術(shù)的進(jìn)步，面部相關(guān)任務(wù)的研究也成為學(xué)術(shù)界和工業(yè)界的熱門話題。眾所周知的面部任務(wù)通常包括面部檢測，面部識別，面部表情識別等，其主要使用2D RGB面部（通常包括一些紋理信息）作為輸入; 3D人臉識別掃描成像技術(shù)的出現(xiàn)為面部相關(guān)任務(wù) - 3D面部開發(fā)了一條新的探索路線。

       3D人臉活體檢測分為以下3個步驟
       首先，提取活體和非活體人臉區(qū)域的N個（推薦256個）特征點(diǎn)的三維信息，對這些點(diǎn)之間的幾何結(jié)構(gòu)關(guān)系進(jìn)行初步的分析處理；
       其次，提取整個人臉區(qū)域的三維信息，對相應(yīng)的特征點(diǎn)做進(jìn)一步的處理，再采用協(xié)調(diào)訓(xùn)練Co－training的方法訓(xùn)練正負(fù)樣本數(shù)據(jù)，利用得到的分類器進(jìn)行初分類；
       最后，利用以上兩個步驟所提取的特征點(diǎn)進(jìn)行曲面的擬合來描述三維模型特征，根據(jù)曲面的曲率從深度圖像中提取凸起區(qū)域，對每個區(qū)域提取EGI特征，然后利用其球形相關(guān)度進(jìn)行再分類識別。

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