[发明专利]一种基于深度学习的多尺度活体检测方法及系统在审
| 申请号： | 202011047776.0 | 申请日： | 2020-09-29 |
| 公开（公告）号： | CN112183357A | 公开（公告）日： | 2021-01-05 |
| 发明（设计）人： | 朱鑫懿;魏文应;安欣赏;张伟民;李革;张世雄;李楠楠 | 申请（专利权）人： | 深圳龙岗智能视听研究院 |
| 主分类号： | G06K9/00 | 分类号： | G06K9/00;G06K9/46;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 北京京万通知识产权代理有限公司 11440 | 代理人： | 万学堂;魏振华 |
| 地址： | 518116 广东省深圳市*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 一种基于深度学习的多尺度活体检测方法包括以下步骤：步骤一.输入图片，提取多尺度图像；步骤二.对多尺度图像提取多尺度特征：利用深度学习模型对多尺度图像提取多尺度特征，得到人脸图像信息特征、环境信息特征和行为信息特征；步骤三.获取多尺度融合特征：对提取的多尺度特征采取不同的约束进行特征融合，得到多尺度融合特征；步骤四.输入多尺度融合特征到分类网络，输出活体评分，根据阈值得到活体检验结果。方法相比于目前基于单一人脸区域的活体检测方法，本发明的方法具有更好的场景适应性，在较差的成像环境下具有更高的检测准确性。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 学习 尺度 活体 检测 方法 系统 | ||
【主权项】：
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