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Face-Liveness-Detection:人脸活动检测-一种防止人脸识别系统中欺骗的工具
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2021-05-03
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脸部活跃度检测 描述 深度学习管道,能够发现人脸与合法人脸,并在人脸识别系统中执行反人脸欺骗。 它是在Keras,Tensorflow和OpenCV帮助下构建的。 样本数据集已上传到sample_dataset_folder中。 方法 检测伪造的面Kong与真实/合法面Kong的问题被视为二进制分类任务。 基本上,给定输入图像,我们将训练一个卷积神经网络,该卷积神经网络能够将真实面Kong与伪造/欺骗面Kong区分开。 该任务涉及四个主要步骤: 构建图像数据集本身。 实现一个能够执行活动检测器(Livenessnet)的CNN。 训练活动度检测器网络。 创建一个能够采用我们训练有素的活动检测器模型的Python + OpenCV脚本,并将其应用于实时视频。 创建一个Web平台以交互方式访问活动度检测算法。 该存储库的内容 sample_liveness_data:包含样本数据集。
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Face-Liveness-Detection-master.zip (22个子文件)
Face-Liveness-Detection-master
sample_liveness_data
fake
3.png 46KB
0.png 48KB
1.png 46KB
2.png 43KB
Desc info
livenessg.gif 2.09MB
workflow.png 23KB
liveness.jpeg 68KB
real
3.jpg 837KB
2.jpg 803KB
0.png 188KB
199.png 258KB
1.png 191KB
le.pickle 367B
Face Liveness Detection -Saketh.pptx 799KB
README.md 2KB
res10_300x300_ssd_iter_140000.caffemodel 10.17MB
liveness.model 1.78MB
shapepredictor 5.44MB
train_liveness.py 4KB
livenessnet.py 2KB
demo.py 6KB
deploy.prototxt 27KB
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刘岩Lyle
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