基于温度信息的人脸活体检测方法.pdf

基于迁移学习的人脸活体检测方法研究.docx 基于迁移学习的人脸活体检测方法研究一、引言随着人工智能技术的不断发展，人脸识别技术在各个领域得到了广泛应用。然而，传统的静态图像人脸识别技术在面对动态的、复杂的现实场景时，其准确性和稳定性受到一定的挑战。人脸活体检测作为一种关键的技术，对于确保人脸识别的安全性与可靠性具有重要的作用。本文针对基于迁移学习的人脸活体检测方法进行深入研究，以提高其性能。二、背景知识及意义 人脸活体检测（LivenessDetection）技术，主要目的是区分真实的人脸和通过图片、视频等手段制作的伪造人脸。随着技术的发展，静态图像的人脸识别已经难以满足实际需求，而基于视频流的人脸活体检测成为了研究热点。然而，目

2025-04-27 约4.26千字 9页立即下载

基于伪负数据生成的人脸活体检测方法研究.docx 基于伪负数据生成的人脸活体检测方法研究一、引言随着互联网和移动支付的快速发展，人脸识别技术在各个领域得到了广泛应用。然而，人脸活体检测技术面临着越来越复杂的挑战，如假冒身份的欺诈问题。为了解决这一问题，本文提出了一种基于伪负数据生成的人脸活体检测方法。该方法通过生成伪负数据，增强了模型的泛化能力，提高了人脸活体检测的准确性和可靠性。二、背景与相关研究近年来，人脸识别技术已经逐渐成为了人们日常生活的重要工具之一。然而，随之而来的是日益严峻的活体检测问题。假冒身份的欺诈事件不断发生，使得人们对人脸活体检测的需求越来越强烈。目前，许多研究者已经提出了多种人脸活体检测方法，如基于生物特征的方法

2025-04-30 约3.79千字 8页立即下载

《基于Transformer和自监督学习的人脸活体检测方法研究》范文.docx 《基于Transformer和自监督学习的人脸活体检测方法研究》篇一一、引言 人脸活体检测技术作为生物识别领域的重要组成部分，已经引起了广泛关注。其目的在于判断所输入的人脸图像是否为真实活体，从而防止伪造图像、视频等欺诈行为。随着深度学习技术的发展，尤其是基于Transformer模型和自监督学习的方法在诸多领域取得了显著的成效。本文旨在研究基于Transformer和自监督学习的人脸活体检测方法，以期为该领域的发展提供一定的参考。二、相关工作 2.1人脸活体检测概述 人脸活体检测是生物特征识别技术中的重要环节，主要用于验证人脸图像是否由真实生物体所产生。传统的活体检测方法主要基于图像处

2024-10-25 约1.41千字 3页立即下载

一种基于人脸进行活体检测的方法及装置.pdf (19)中华人民共和国国家知识产权局 (12)发明专利申请 (10)申请公布号 CN 112926355 A (43)申请公布日 2021.06.08 (21)申请号 20191

2023-06-07 约2.71万字 22页立即下载

基于Transformer的多模态人脸活体检测研究.docx 基于Transformer的多模态人脸活体检测研究一、引言随着人工智能技术的快速发展，人脸识别技术已经成为许多领域中不可或缺的一部分。然而，如何提高人脸识别的准确性和安全性成为了研究的重点。其中，人脸活体检测是防止伪造、冒充等欺诈行为的重要手段。传统的活体检测方法主要依赖于单一模态的信息，如静态图像或视频流。然而，这些方法往往容易受到伪造图像和视频的攻击。因此，本文提出了一种基于Transformer的多模态人脸活体检测方法，旨在提高人脸识别的准确性和安全性。二、相关技术概述 2.1Transformer模型 Transformer是一种基于自注意力机制的深度学习模型，具有良好的捕捉序列

2025-05-03 约4.57千字 9页立即下载

基于视频的人脸活体检测算法研究.pdf 摘要人脸识别技术被广泛应用于安全监控、智能设备解锁、金融支付、考试管理等领域，为人们的工作和生活带来了更多的便利和安全保障。然而，人脸识别系统在实际应用中常常遭受各种各样的欺诈攻击。一些不法分子利用各种欺诈手段，如打印攻击、屏显攻击、深度伪造、3D面具攻击和化妆伪装等，试图绕过人脸识别系统的安全验证，盗取目标人物的身份进行非法活动，这对个人的财产安全及合法权益构成了威胁，也对社会安全管理和稳定发展造成不良影响。因此，为了应对这些欺诈行为，确保人脸识别系统的安全性和准确性，研究一种高效、

2025-05-06 约8.5万字 59页立即下载

TGDAQI-人脸识别活体检测方法.pdf ICS点击此处添加ICS号点击此处添加中国标准文献分类号团体标准 T/GDAQIXXXXX—XXXX 人脸识别活体检测方法 点击此处添加标准英文译名点击此处添加与国际标准一致性程度的标识文稿版次选择 XXXX-XX-XX发布XXXX-XX-XX实施广东省质量检验协会发布 T/GDAQIXXXXX—XXXX 目次前言II 1范围1 2规范性引用文件1 3术语和定义1 4系统组成架构1 5系统设备要求3 6系统性能要求3 7通用要求4 8人脸活体识别准确率的确定4 9识别速度的确定4 10系统验收4 11系统运行维护保养5 附录A（规范性附录）识别准确率和速率的基本程序7 I T/GD

2025-03-02 约1.02万字 11页立即下载

一种多视点的人脸活体检测方法及系统.pdf (19)国家知识产权局 (12)发明专利 (10)授权公告号 CN 112801038 B (45)授权公告日 2022.07.22 (21)申请号 202110229182.X (56)对比文件 (22)申请日 2021.03.02

2023-06-03 约1.53万字 12页立即下载

一种人脸识别活体检测方法.pdf (19)中华人民共和国国家知识产权局 (12)发明专利申请 (10)申请公布号 CN 112990019 A (43)申请公布日 2021.06.18 (21)申请号 202110290870.7 G06F 21/62 (2013.01) (22)申请日 2

2023-06-08 约7.09千字 6页立即下载

一种人脸活体检测方法及装置.pdf (19)中华人民共和国国家知识产权局 (12)发明专利申请 (10)申请公布号 CN 112990090 A (43)申请公布日 2021.06.18 (21)申请号 202110380564.2 (22)申请日 2021.04.09 (71)申请人北京华捷艾米科技有限公司

2023-06-09 约1.51万字 14页立即下载

一种人脸活体检测方法及系统.pdf (19)国家知识产权局 (12)发明专利申请 (10)申请公布号 CN 114550237 A (43)申请公布日 2022.05.27 (21)申请号 202210082324.9 G06N 3/04 (2006.01)

2023-05-06 约1.37万字 11页立即下载

一种人脸活体检测方法、装置和设备.pdf (19)国家知识产权局 (12)发明专利申请 (10)申请公布号 CN 114550259 A (43)申请公布日 2022.05.27 (21)申请号 202210177393.8 (22)申请日 2022.02.25 (71)申请人展讯通信（天津）有

2023-05-07 约2.16万字 18页立即下载

人脸活体检测模型的训练方法、人脸活体检测方法及装置.pdf (19)中华人民共和国国家知识产权局 (12)发明专利申请 (10)申请公布号 CN 113343826 A (43)申请公布日 2021.09.03 (21)申请号 202110606276.4 (22)申请日 2021.05.31 (71)申请人北京百度网讯科技有限公司

2023-06-19 约2.78万字 26页立即下载

训练人脸活体检测模型、人脸活体检测方法、装置及介质.pdf (19)国家知识产权局 (12)发明专利申请 (10)申请公布号 CN 114550242 A (43)申请公布日 2022.05.27 (21)申请号 202210109419.5 (22)申请日 2022.01.28 (71)申请人北京百度网讯科技有限公司地址 1

2023-05-09 约2.51万字 22页立即下载

一种基于人脸面部表情的活体检测方法、装置及电子设备.pdf (19)中华人民共和国国家知识产权局 (12)发明专利申请 (10)申请公布号 CN 112990113 A (43)申请公布日 2021.06.18 (21)申请号 202110422295.1 (22)申请日 2021.04.20 (71)申请人北京远鉴信息技术有限公司

2023-06-10 约1.85万字 16页立即下载