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题名基于区域分块和轻量级网络的人脸反欺骗方法
被引量：1
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作者
贺丹
何希平
李悦
袁锐
牛园园
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机构
重庆工商大学人工智能学院
检测控制集成系统重庆市工程实验室(重庆工商大学)
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出处
《计算机应用》
CSCD
北大核心
2022年第12期3708-3714,共7页
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基金
重庆市研究生科研创新项目(CYS21398)
重庆工商大学研究生科研创新项目(yjscxx2021-112-99)。
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文摘
如何高效地辨别各种被攻击的人脸是人脸识别过程中迫切需要解决的问题。基于深度学习的人脸反欺骗方法在有着高性能的同时,也带来了庞大的参数量和计算量,使其无法部署在移动或嵌入式设备中。针对以上问题,提出了一种基于区域分块和轻量级网络的人脸反欺骗方法。首先,对训练样本进行随机区域分块;然后,设计了一种基于注意力机制的轻量级网络用于特征提取和图像分类;最后,为了提高测试准确率,对测试样本进行基于区域分块的数据扩增。实验结果表明,所提模型在CASIA-FASD和REPLAY-ATTACK数据集上达到了100%的准确率;在CASIA-SURF数据集的Depth模态上获得了99.49%的准确率和0.4580%的平均分类错误率(ACER),远优于ResNet、ShuffleNet等卷积神经网络,且该模型的参数量也仅有0.2582 MB。在实际应用中,端到端的轻量级网络结构使所提模型更方便部署在移动设备上来进行实时的人脸反欺骗检测。
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关键词
人脸反欺骗
区域分块
中心差分卷积
注意力机制
轻量级网络
卷积神经网络
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Keywords
face anti-spoofing
regional blocking
central difference convolution(cdc)
attention mechanism
lightweight network
convolutional Neural Network(CNN)
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分类号
TP183
[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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题名基于中心差分卷积与频域辅助的人脸活体检测
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作者
李俣彤
鲁文莉
宋伟
南新元
杨书文
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机构
新疆大学电气工程学院
新疆维吾尔自治区特种设备检验研究院
新疆西北星信息技术有限责任公司
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出处
《传感器与微系统》
CSCD
北大核心
2023年第5期117-120,125,共5页
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基金
新疆维吾尔自治区自然科学基金资助项目(2019D01C079)。
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文摘
针对当前基于深度学习的人脸活体检测算法模型结构复杂、参数量和计算量大,同时基于可见光相机读取数据作为模型输入时,容易受到环境光变化的影响,导致模型性能下降等问题,提出一种基于中心差分卷积(CDC)和频域辅助的轻量级人脸活体检测算法。通过CDC、ACON自适应激活函数以及轻量化注意力机制重构MobileNetV3轻量级特征提取网络,并设计傅里叶变换支路对主干提取网络进行辅助矫正,实现降低模型大小、提高活体检测精度的目的。在Replay-Attack以及CASIA-FASD数据集上进行实验,结果表明:算法在模型大小、等错误率、召回率、曲线下面积(AUC)以及准确率等方面有较好的表现。
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关键词
人脸活体检测
中心差分卷积
Activate
or
Not自适应激活函数
轻量级神经网络
傅里叶变换
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Keywords
human face in vivo detection
central difference convolution(cdc)
activate or not(ACON)adaptive activation function
lightweight neural network
Fourier transform
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分类号
TP391
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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