基于深度学习的人脸活体检测算法

身份认证技术有了很大的发展，随之不断出现的是各种伪造合法用户信息的欺诈手段。针对这一问题，提出一种基于深度学习人脸活体检测算法，分析了真实人脸和欺诈人脸之间的区别，将真实人脸和照片进行数据去中心化、zca白化去噪声、随机旋转等处理；同时，利用卷积神经网络对照片的面部特征进行提取，提取出来的特征送入神经网络训练、分类。算法在公开的数据库NUAA上进行了验证，实验结果表明该方法降低了计算的复杂度，提高了识别准确率。