基于面部特征点运动的活体识别方法

提出一种应用于手机移动端基于深度学习反照片及反视频的生物识别方法，该方法利用面部动作数据集训练一个LSTM网络，通过用户配合输入一段随机动作顺序的视频，对视频预处理后提取面目特征特点得到特征点数据，最后将特征点数据放入循环神经网络判断视频是否发生了伪造攻击。实验结果表明，该方法能够有效抵御照片攻击和视频回放攻击。