文件名称：HyperFAS:静默活体检测 Silent Face Anti-Spoofing Attack Detection
文件大小：10.82MB
文件格式：ZIP
更新时间：2024-05-27 23:49:27
silent face-anti-spoofing free-sdk Python
HyperFAS 基于深度学习人脸静默活体算法 人脸活体验证是人脸识别过程中重要的一环，主要用以区分真实人脸与假脸图像，能够识别利用纸张打印、屏幕翻拍、3D模型等方式的欺骗行为。我们在算法设计阶段，尝试了不同的方法，包括：SVM、LBP、深度学习等。针对单一场景或者摄像头，能够得到不错的效果，但是没有得到一个能够适配多种摄像头的活体算法，这里我们将其中一个较好模型开放出来，但是在逆光等情况下效果依然不是很好，大家可以作为参考。 这个模型大约采用了36w张图像，其中假脸18w张，真脸18w万张，包括纸张、屏幕，也采用了大部分公开的假脸数据集。 依赖 基于mobilenet-0.5 OpenCV 3.4.3+ MTCNN人脸检测 Keras，TF Python3 运行 python src/demo.py 测试样例 相关数据集 CASIA FASD
【文件预览】：
HyperFAS-master
----res()
--------fake_screen_res.png(833KB)
----data()
--------fake_screen.png(250KB)
--------blink_detection_demo.mp4(4.99MB)
----model()
--------fas.h5(3.53MB)
--------mtcnn.pb(2MB)
----src()
--------mtcnn.py(1KB)
--------demo.py(2KB)
----LICENSE(1KB)
----README.md(1KB)