一种基于深度学习与视频放大技术的人脸活体判断方法

发明专利有效专利

申请号：
CN202010138178.8
IPC分类号：G06K9/00;G06N3/04;G06N3/08
申请日期：
2020-03-03
申请人：
电子科技大学

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著录项信息

专利名称	一种基于深度学习与视频放大技术的人脸活体判断方法
申请号	CN202010138178.8	申请日期	2020-03-03
法律状态	实质审查	申报国家	中国
公开/公告日	2020-07-17	公开/公告号	CN111428577A
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;;;G;0;6;N;3;/;0;8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	张静;郭权浩;刘娟秀;刘霖;杜晓辉;倪光明;刘永
代理机构	电子科技大学专利中心	代理人	陈一鑫

摘要

本发明公开了一种基于深度学习与视频放大技术的人脸活体判断方法，涉及图像处理，神经网络，软件开发，数据集的制作与获取。采用的攻击面部涵盖平板，手机，电脑等电子设备，也涵盖有一般的照片，海报等非电子设备及三维模型，其中更包括环境光强的不同以及距离的不同。数据集具有较大的泛化性。本发明通过欧拉影响放大算法与卷积神经网络对数据进行处理，并编写界面达到对输入数据的实时识别，实时显示获取面部为真实面部还是攻击面部。

序号	公开(公告)号	公开(公告)日	申请日	专利名称	申请人
该专利没有引用任何外部专利数据！

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