基于深度学习的活体人脸检测算法研究

资 源 简 介

基于深度学习的活体人脸检测算法研究

详 情 说 明

随着人脸识别技术在金融支付、门禁系统等场景的广泛应用，活体检测成为防止照片、视频等欺骗手段的关键防线。基于深度学习的活体检测算法通过分析面部微运动、纹理特征等生物行为特征，构建动态判别模型。

主流技术路线可分为三类： 运动分析型：利用眨眼、张嘴等面部动作的时序特征，通过3D-CNN或LSTM网络建模动作真实性。 纹理解析型：通过高分辨率卷积网络捕捉屏幕反光、摩尔纹等伪造媒介的纹理异常，如使用频域分析增强细节特征。 多模态融合型：结合红外成像、深度摄像头等硬件数据，通过多分支神经网络进行跨模态一致性验证。

当前挑战包括光照适应性、跨种族泛化性，以及对抗生成样本的新型攻击防御。未来趋势将向轻量化部署与在线学习方向发展，以满足移动端实时检测需求。