3D人脸识别新路线-活体检测

发布时间：2020-10-19 ｜作者：安居乐人脸识别｜来源：石家庄安居乐科技浏览：

简介：随着深度学习技术的进步，面部相关任务的研究也成为学术界和工业界的热门话题。众所周知的面部任务通常包括面部检测，面部识别，面部表情识别等，其主要使用2D RGB面部（通常包括一些纹理信息）作为输入; 3D人脸识别扫描成像技术的出现为面部相关任务 - 3D面部开发了一条新的探索路线

随着深度学习技术的进步，面部相关任务的研究也成为学术界和工业界的热门话题。众所周知的面部任务通常包括面部检测，面部识别，面部表情识别等，其主要使用2D RGB面部（通常包括一些纹理信息）作为输入; 3D人脸识别扫描成像技术的出现为面部相关任务 - 3D面部开发了一条新的探索路线。

       3D人脸活体检测分为以下3个步骤
       首先，提取活体和非活体人脸区域的N个（推荐256个）特征点的三维信息，对这些点之间的几何结构关系进行初步的分析处理；
       其次，提取整个人脸区域的三维信息，对相应的特征点做进一步的处理，再采用协调训练Co－training的方法训练正负样本数据，利用得到的分类器进行初分类；
       最后，利用以上两个步骤所提取的特征点进行曲面的拟合来描述三维模型特征，根据曲面的曲率从深度图像中提取凸起区域，对每个区域提取EGI特征，然后利用其球形相关度进行再分类识别。

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