[发明专利]一种人脸活体识别方法及系统有效
| 申请号： | 201710852804.8 | 申请日： | 2017-09-19 |
| 公开（公告）号： | CN107704813B | 公开（公告）日： | 2020-11-17 |
| 发明（设计）人： | 何智群;董远;白洪亮 | 申请（专利权）人： | 北京一维大成科技有限公司 |
| 主分类号： | G06K9/00 | 分类号： | G06K9/00;G06N3/04 |
| 代理公司： | 北京卓唐知识产权代理有限公司 11541 | 代理人： | 唐海力;韩来兵 |
| 地址： | 100191 北京*** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种人脸活体识别方法，包括：对训练图像分别进行人脸特征训练及三维姿态估计训练；设置两层人脸特征点的CNN网络，且两个主层CNN网络构成一个级联卷积神经网络；先通过第一主层CNN网络对特征预处理图片处理得到人脸特征点粗略位置的网络输出结果及处理图片，再通过第二主层CNN网络对处理图片的人脸特征点进行校正，并输出人脸特征点模型；输入三维预处理图片和三维角度估计值进行三维姿态估计训练；输出三维角度值模型；通过所述人脸特征点模型对活体人脸表情进行估计并检测识别，通过三维角度值模型对点头及摇头进行估计并检测识别。通过本发明方法及系统，能够有效融合活体识别和人脸检测，并减少作弊者的攻击。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 活体 识别 方法 系统 | ||
【主权项】：
一种人脸活体识别方法，其特征在于，包括：对训练图像分别进行人脸特征训练及三维姿态估计训练，分别得到特征预处理图片和三维预处理图片；将人脸特征点映射到特征预处理图片的相应位置上；将三维预处理图片进行数据增强；设置两层人脸特征点的CNN网络，且两个主层CNN网络构成一个级联卷积神经网络；先通过第一主层CNN网络对特征预处理图片处理得到人脸特征点粗略位置的网络输出结果及处理图片，再通过第二主层CNN网络对处理图片的人脸特征点进行校正，并输出人脸特征点模型；输入三维预处理图片和三维角度标注值进行三维姿态估计训练；输出三维角度值模型；通过所述人脸特征点模型对活体人脸表情进行估计并检测识别，通过三维角度值模型对点头及摇头进行估计并检测识别。
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