典型文献
基于InceptionV3和特征融合的人脸活体检测
文献摘要：
针对身份验证中经常出现的照片欺诈问题,提出了一种基于InceptionV3和特征融合的人脸活体检测模型——InceptionV3_FF.首先,在ImageNet数据集上预训练InceptionV3模型;其次,从InceptionV3模型的不同层得到图像的浅层、中层和深层特征;然后,将不同的特征进行融合得到最终的特征;最后,使用全连接层对特征进行分类,从而实现端到端的训练.InceptionV3_FF模型在NUAA数据集和自制的STAR数据集上进行仿真实验,实验结果表明,InceptionV3_FF模型在NUAA数据集和STAR数据集上分别取得了99.96％和98.85％的准确率,高于InceptionV3迁移学习和迁移微调模型;而与非线性扩散卷积神经网络(ND-CNN)、扩散核(DK)、异构内核卷积神经网络(HK-CNN)等模型相比,InceptionV3_FF模型在NUAA数据集上的准确率更高,具备一定的优越性.InceptionV3_FF模型对数据集中随机抽取的单张图片进行识别时,仅需4 ms.InceptionV3_FF模型和OpenCV结合构成的活体检测系统可以对真假人脸进行识别.
文献关键词：
活体检测;特征融合;人脸识别;ImageNet数据集;NUAA数据集;迁移学习
中图分类号：
作者姓名：
杨瑞杰;郑贵林
作者机构：
武汉大学电气与自动化学院,武汉430072
文献出处：
引用格式：
[1]杨瑞杰;郑贵林-.基于InceptionV3和特征融合的人脸活体检测)[J].计算机应用,2022(07):2037-2042
A类：
NUAA
B类：
InceptionV3,特征融合,人脸活体检测,身份验证,经常出现,欺诈,检测模型,FF,ImageNet,预训练,中层,深层特征,全连接层,端到端,STAR,迁移学习,微调,ND,DK,HK,随机抽取,单张,ms,OpenCV,真假,假人,人脸识别
AB值：
0.261002
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