face-rcgnz-live
智慧养老实施人脸识别项目，包括人脸识别、登录、注册、静默活体检测等内容
2022-04-26 11:06:13
7.53MB
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qt调用opencv的RGB活体识别程序人脸识别-静态RGB单目活体检测-不用动作配合
视频演示网址
https://v.youku.com/v_show/id_XNDU4NDU0NTE4OA==.html
2022-03-24 00:08:02
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针对目前人脸识别系统面临的图片和视频攻击，构建了一种将人脸识别与口令密码相结合，并采用唇语识别技术进行活体检测的高安全性身份认证系统。首先由于汉语唇语数据的缺少，建立了CNLIP1和CNLIP2两个较大的汉语唇语数据库；其次，为了保留唇语的时序性，采用堆叠卷积独立子空间分析（ISA）深度神经网络模型来实现唇动时序特征的提取；最后提出使用迁移学习算法来训练特定人唇语识别模型。实验证明，唇动时序特征能更好地表征出数字串唇语，迁移学习训练的特定人唇语模型能够满足活体检测的需要，所构建的高安全性人脸识别系统具有较好的防攻击效果。
2022-03-10 20:45:13
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脸活体验证是人脸识别过程中重要的一环，主要区分真实的人脸与假脸图像，能够识别通过纸张打印，屏幕翻拍，3D模型等场景的欺骗行为。我们在算法设计阶段，尝试了不同的方法，包括SVM，LBP，深度学习等，针对单一场景或者摄像头，能够获得不错的效果，但是没有得到一个能够兼容多种摄像头的活体算法，我们将我们训练的其中一个模型开放出来，逆光等情况下效果不是很好，可以作为参考。
依赖
基于mobilenet-0.5
OpenCV 3.4.3以上
MTCNN人脸检测
凯拉斯，TF
Python3
运行
python src / demo.py
2021-12-08 14:04:40
10.82MB
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Zeusee配合型人脸活体检测
在移动端进行人脸识别应用开发的时候，经常存在用户会使用翻拍照片录制录像等来欺骗人脸识别系统，因此活体检测是人脸识别和人脸验证中非常重要的一个部分，同时目前开源活体检测代码的补充，但配合型活体检测实现相对比较简单，因此我们可以做到简单的实现，并并进行了所有的代码。
更新
增加了基于IntraFace活体检测（2018.03.30）
单目配合型活体检测
由于移动端传感器的有限性，在广泛只有单个现有放置摄像机的情况下，非配合型的人脸活体检测实现相对比较复杂。需要的数据成本也相对较高。而配合性活体检测仅需要通过用户简单的低头摇头操作即可极大降低用户的欺骗攻击成本。
基本
2021-11-29 16:35:28
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人脸面部特征, 与生俱来, 具有唯一性、自然性、终身不变等特点, 因此人脸识别作为一种身份鉴别方式, 相比于传统的认证技术具有巨大的便利性优势. 然而人脸识别容易受到图片、视频、面具等伪造攻击, 由于其不可更改特性, 若生物特征发生泄漏或篡改, 会造成难以挽回的风险和损失. 本文提出的安全人脸识别解决方案, 通过特殊的安全人脸采集模组, 完成活体检测, 模组中通过人脸加密专用密钥, 对图片进行加密、签名处理, 同时在识别流程中的多重安全设计, 保证人脸生物特征的安全.
2021-11-24 19:39:33
1.12MB
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