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3D人臉識別新路線-活體檢測

發(fā)布時間：2020-10-19 ｜作者：安居樂人臉識別｜來源：石家莊安居樂科技瀏覽：

簡介：隨著深度學習技術(shù)的進步，面部相關(guān)任務(wù)的研究也成為學術(shù)界和工業(yè)界的熱門話題。眾所周知的面部任務(wù)通常包括面部檢測，面部識別，面部表情識別等，其主要使用2D RGB面部（通常包括一些紋理信息）作為輸入; 3D人臉識別掃描成像技術(shù)的出現(xiàn)為面部相關(guān)任務(wù) - 3D面部開發(fā)了一條新的探索路線

隨著深度學習技術(shù)的進步，面部相關(guān)任務(wù)的研究也成為學術(shù)界和工業(yè)界的熱門話題。眾所周知的面部任務(wù)通常包括面部檢測，面部識別，面部表情識別等，其主要使用2D RGB面部（通常包括一些紋理信息）作為輸入; 3D人臉識別掃描成像技術(shù)的出現(xiàn)為面部相關(guān)任務(wù) - 3D面部開發(fā)了一條新的探索路線。

       3D人臉活體檢測分為以下3個步驟
       首先，提取活體和非活體人臉區(qū)域的N個（推薦256個）特征點的三維信息，對這些點之間的幾何結(jié)構(gòu)關(guān)系進行初步的分析處理；
       其次，提取整個人臉區(qū)域的三維信息，對相應(yīng)的特征點做進一步的處理，再采用協(xié)調(diào)訓練Co－training的方法訓練正負樣本數(shù)據(jù)，利用得到的分類器進行初分類；
       最后，利用以上兩個步驟所提取的特征點進行曲面的擬合來描述三維模型特征，根據(jù)曲面的曲率從深度圖像中提取凸起區(qū)域，對每個區(qū)域提取EGI特征，然后利用其球形相關(guān)度進行再分類識別。

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