Face-Liveness-Detection:应用计算机视觉和深度学习实时检测真实面Kong和伪面Kong之间的应用

使用深度图预测的面部活动度检测 关于该项目 这是卷积神经网络和计算机视觉相结合的应用程序，用于在实时环境中检测实际面Kong和伪面Kong之间的关系。 从网络摄像头捕获的图像帧将经过预先训练的模型。 该模型在数据集中图像的深度图上训练。 深度图生成是从不同的CNN模型开发的。 要求 Python3 张量流 dlib 凯拉斯 麻木 斯克莱恩 Imutils OpenCV 文件描述 ：此文件是主脚本，它将调用utilr函数中存在的predictperson函数 ：与体系结构脚本一起，此文件包括模型的各种参数调整步骤。 ：具有用于训练数据集的主要CNN体系结构 卷积神经网络 该网络由3个隐藏的卷积层组成，其中relu作为激活函数。 最后，它具有1个完全连接的层。 网络训练有10个纪元大小，批处理大小为32个 训练与测试分叉的比率为75:25 如何实时使用应用程序。 git c