面部防喷雾剂 使用CASIA-SURF CeFA数据集， 和脸反欺骗任务解决方案。 模型 M，参数 计算复杂度，MFLOP 红绿蓝 深度 红外 损失函数 最佳LR 最低ACER（CASIA-SURF值） 快照 羽毛网 0.35 79.99 :check_mark: :cross_mark: :cross_mark: 交叉熵 3e-6 0.0242 羽毛网 0.35 79.99 :check_mark: :check_mark: :cross_mark: 交叉熵 3e-6 0.0174 羽毛网 0.35 79.99 :check_mark: :check_mark: :check_mark: 交叉熵 1e-7 0.0397 下载 羽毛网 0.35 79.99 :check_mark: :cross_mark: :cross_mark: 失焦 3e-6 0.0066 下载 MobileLiteNet 0.57 270.91 :check_mark: :cross_mark: :cross_m

二摘代码MATLAB ATP-GTCC功能 该项目包含两个特征提取代码文件。 Acousticternarypatterns.m包含带注释的声学三元模式计算的matlab代码。 GTCC功能代码.m包含带有注释的GTCC功能计算的matlab代码。 如有任何疑问，请随时问我

使用MXNet进行FaceNet Spoofing的MobileNetV2的复制 我建议使用mxnet版本进行分类，该版本已在ImageNet上进行了预训练。 项目说明 创建于： lxy和shj 时间： 2018/12/10 15:09 项目面部反欺骗 公司： 版本： 0.1 工具： python 2.7 修改的： 描述：培训和测试代码 要求 张量流> = 1.5.0 python> = 2.7.15 opencv> = 3.4.0 咖啡 ga 训练数据 培训数据使用工具从Internet下载 我们创建了包括4类的数据集（手机：1电视：2 telectroller：3背景：0）。 运行培训和测试演示 配置参数位于Root / src / configs / config.py中 目录 数据用于存储训练和测试数据。 日志用于存储训练日志。 模型用于存储网络参数。 src用于存储培训和测

学习卷积神经网络的面部反欺骗 “”论文的实现 结果 CASIA内测 原始数据集：或（密码：h5un） 规模 1.0 1.4 1.8 2.2 2.6 吝啬的 开发EER 0.1094 0.0408 0.0346 0.0339 0.0670 0.0571 测试HTER 0.1033 0.0492 0.0568 0.0675 0.0875 0.0729 测试EER 0.0923 0.0461 0.0578 0.0665 0.0790 0.0683

应用中央差分卷积网络（CDCN）进行面部反欺骗 安装 virtualenv -p python3 venv source venv/bin/activate pip install -r requirements.txt 数据准备 参考 [1]于子彤与赵，陈旭与王，泽正与秦，云霄与苏，卓与李，小白与周，冯与赵，国应。 搜索中央差分卷积网络以进行面部反欺骗，doi： ： [2]中央差分卷积网络，doi： ： [3]王则政，赵晨旭，秦云霄，周秋生，齐国俊，万钧，甄磊。 利用时间和深度信息进行多帧脸部反欺骗，doi： ：

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

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

FACE ANTI-SPOOFING

二摘代码MATLAB ASV-Res2欺骗与Res2Net 该存储库提供了本文的实施：（ICASSP 2021）。 系统架构 ResNet块 整体模型架构 主要结果 在ASVspoof2019 PA和LA数据集上的系统性能。 （PA和LA的输入功能分别是Spec和LFCC。） SE-Res2Net50的ASVspoof2019 PA（左）和LA（右）的系统性能具有不同的声学功能。 依存关系 Python和软件包 此代码已在带有PyTorch 1.6.0的Python 3.7上进行了测试。 其他软件包可以通过以下方式安装： pip install -r requirements.txt 卡尔迪 这项工作使用Kaldi提取功能，您需要在运行我们的脚本之前进行安装。 的MATLAB 这项工作中采用的LFCC功能是通过ASVspoof2019组织者专有的MALTAB代码提取的。 数据集 这项工作正在进行，可以通过下载。 它由两个子集组成，即用于重放攻击的物理访问（PA）和用于合成语音攻击的逻辑访问（LA）。 开始你的项目 该存储库主要由两部分组成：（i）特征提取和（ii）系统训练和评估。 特征