脸部活跃度检测
描述
深度学习管道，能够发现人脸与合法人脸，并在人脸识别系统中执行反人脸欺骗。 它是在Keras，Tensorflow和OpenCV帮助下构建的。 样本数据集已上传到sample_dataset_folder中。
方法
检测伪造的面Kong与真实/合法面Kong的问题被视为二进制分类任务。 基本上，给定输入图像，我们将训练一个卷积神经网络，该卷积神经网络能够将真实面Kong与伪造/欺骗面Kong区分开。 该任务涉及四个主要步骤：
构建图像数据集本身。
实现一个能够执行活动检测器（Livenessnet）的CNN。
训练活动度检测器网络。
创建一个能够采用我们训练有素的活动检测器模型的Python + OpenCV脚本，并将其应用于实时视频。
创建一个Web平台以交互方式访问活动度检测算法。
该存储库的内容
sample_liveness_data：包含样本数据集。
2022-11-22 15:57:48
21.45MB
1
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
2022-11-09 11:20:55
3KB
1
合成孔径雷达欺骗式干扰的matlab仿真源码
2022-10-20 00:17:27
4KB
1
RD成像雷达干扰，基于MATLAB的成像算法，有关雷达干扰欺骗模型，sar成像，多普勒雷达
2022-10-20 00:03:34
2KB
1