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matlab改变代码颜色-ldn-top-FAS:提交给TIFS的论文“基于基于使用局部方向数字模式的动态色彩纹理分析的面部防欺...
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matlab改变代码颜色顶装式FAS 这是我们论文的Matlab实现: “基于使用局部方向数字模式的动态色彩纹理分析的面部防欺骗”,提交给TIFS,2019年。 要求 MTCNN face detector : Matlab R2016b重现了我们的结果,更高版本可能会导致偏差。 libsvm : ProCRC : 资料准备 在本文中,我们使用了三个具有挑战性的公共数据集,即和。 下载数据集并将其放在.\data\dataset 。 演示版 我们提供了演示代码,以产生我们在论文中报告的CASIA FASD的最佳结果。 运行demo.m ,可以得到分类结果。 用法 或者,您想运行整个过程,可以按照以下步骤操作: 设置参数 您可以在setup.m更改我们方法的参数,包括数据集路径,色彩空间等。 跑步 运行run_antispoofing.m 。 结果
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ldn-top-FAS-master.zip (73个子文件)
ldn-top-FAS-master
setup.m 688B
common
load_data.m 2KB
getBoundingBox.m 837B
color_space_transform.m 1KB
evaluation
Train_and_Predict_on_UVAD_SVM.m 2KB
Train_and_Predict_on_UVAD.m 350B
Train_and_Predict_on_UVAD_ProCRC.m 3KB
Train_and_Predict_on_Replay_Attack.m 427B
ROC
vl_plotpoint.m 1KB
vl_figaspect.m 781B
vl_plotbox.m 2KB
vl_clickpoint.m 2KB
vl_cf.m 658B
vl_argparse.m 2KB
vl_tpfp.m 2KB
vl_printsize.m 4KB
vl_pr.m 9KB
vl_plotgrid.m 699B
vl_linespec2prop.m 1KB
vl_clicksegment.m 851B
vl_plotframe.m 5KB
vl_plotstyle.m 2KB
vl_det.m 2KB
vl_tightsubplot.m 4KB
vl_click.m 3KB
vl_roc.m 10KB
Train_and_Predict_on_CASIA_SVM.m 2KB
libsvm HIK
svm.cpp 64KB
Train_and_Predict_on_CASIA.m 348B
Train_and_Predict_on_CASIA_ProCRC.m 2KB
Train_and_Predict_on_Replay_Attack_ProCRC.m 2KB
Train_and_Predict_on_Replay_Attack_SVM.m 1KB
face detection
setup_mtcnn.m 1KB
run_antispoofing.m 1KB
feature extraction
Extract_LDN_TOP_from_Plane.m 1KB
Feature_Extraction_from_Testing_Data.m 647B
Feature_Extraction_from_Training_Data.m 688B
Feature_Extraction_VideoEvaluation_SequenceFeatures.m 3KB
ldn.m 29KB
Feature_Extraction_from_Development_Data.m 680B
samples
result1.png 80KB
CASIA_LDN_TOP(1.0,1.5,2.0)_55Frames_HSV_YCbCr.mat 9.24MB
result2.png 31KB
README.md 1KB
data
read
UVAD
read_uvad_test_data.m 1KB
protocols
train
negative
attack-olympus-allcameras-allmonitors.txt 30KB
attack-kodac-allcameras-allmonitors.txt 29KB
attack-sony-allcameras-allmonitors.txt 81KB
positive
real-olympus.txt 520B
real-kodac.txt 480B
real-sony.txt 7KB
test
negative
attack-panasonic-allcameras-allmonitors.txt 32KB
attack-nikon-allcameras-allmonitors.txt 112KB
attack-canon-allcameras-allmonitors.txt 112KB
positive
real-panasonic.txt 560B
real-nikon.txt 480B
real-canon.txt 480B
read_uvad_train_data.m 1KB
CASIA
All_casia_train.txt 7KB
read_casia_train_All.m 770B
All_casia_test.txt 11KB
read_casia_test_All.m 755B
Replay-Attack
read_replay_attack_test_data.m 1KB
attack-grandtest-allsupports-test.txt 37KB
attack-grandtest-allsupports-devel.txt 28KB
real-devel.txt 5KB
real-test.txt 6KB
attack-grandtest-allsupports-train.txt 28KB
read_replay_attack_train_data.m 1KB
real-train.txt 5KB
read_replay_attack_devel_data.m 1KB
add_all_path.m 280B
demo.m 235B
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