基于光流引导特征块和卷积GRU的人脸活体检测方法

发明专利有效专利

申请号：
CN201910262314.1
IPC分类号：G06K9/00;G06N3/04
申请日期：
2019-04-02
申请人：
电子科技大学

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著录项信息

专利名称	基于光流引导特征块和卷积GRU的人脸活体检测方法
申请号	CN201910262314.1	申请日期	2019-04-02
法律状态	实质审查	申报国家	中国
公开/公告日	2019-06-18	公开/公告号	CN109902667A
优先权	暂无	优先权号	暂无
主分类号	G06K9/00 ? IPC结构图谱： G 物理 G0 仪器 G06 计算；推算；计数 G06K 数据识别；数据表示；记录载体；记录载体的处理（印刷本身入B41J） G06K9/00 用于阅读或识别印刷或书写字符或者用于识别图形，例如，指纹的方法或装置（用于图表阅读或者将诸如力或现状态的机械参量的图形转换为电信号的方法或装置入G06K 11/00；语音识别入G10L 15/00）〔1，7〕	IPC分类号	G;0;6;K;9;/;0;0;;;G;0;6;N;3;/;0;4查看分类表>
申请人	电子科技大学	申请人地址	四川省成都市高新区（西区）西源大道2006号变更专利地址、主体等相关变化，请及时变更，防止失效
权利人	电子科技大学	当前权利人	电子科技大学
发明人	段翰聪;李松涛;闵革勇;刘亚洲;付美蓉
代理机构	成都行之专利代理事务所（普通合伙）	代理人	林菲菲

摘要

本发明公开了基于光流引导特征块和卷积GRU的人脸活体检测方法，该方法包括：构建多帧人脸活体检测初始网络模型，该模型包括单帧部分和多帧部分，所述单帧部分利用卷积神经网络获得单帧部分深度图特征，所述多帧部分利用光流引导特征块和卷积GRU引入时空信息，获得多帧部分深度图特征，基于单帧部分深度图特征和多帧部分深度图特征生成深度图；采用训练数据集对初始网络模型进行训练，得到多帧人脸活体检测网络模型。本发明使用光流引导特征块和卷积GRU引入了时空信息，利用多帧图片间的空间微变化，能更加精确的构建人脸3D结构从而生成深度图，在保证识别精度的同时能够加快模型的运行速度，提高算法的实时性。

序号	公开(公告)号	公开(公告)日	申请日	专利名称	申请人
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