文件名称:AIM_FAS:论文“零镜头和少镜头面部反欺骗的学习元模型”的实现
文件大小:1.41MB
文件格式:ZIP
更新时间:2024-05-30 23:57:19
Python
#此代码是“学习零元和少量镜头的面部反欺骗的元模型”论文的实现 协议文件夹中包含协议OULU-ZF的图像列表,并且协议Cross-ZF即将发布。 所需环境:tensorflow> = 1.4.0,opencv> = 3.0.0,依此类推。 要运行此代码,您应该首先使用PRNet或其他工具来生成面部深度图作为所有活动面Kong的标签。 所有欺骗面的标签都是零数组,形状为[32、32、1]。 数据结构:火车,val和测试集的每组都包含细粒度的活动和欺骗面Kong类型。 对于每种细粒度类型,它都包含多个面部图像以及相应的面部框文件和面部深度图图像。 图像,面部框文件和面部深度图像应分别以“ _scene.jpg”,“ _ scene.dat”和“ _depth1D.jpg”结尾。 @article {qin2020learning,title = {针对零拍几张面部反欺骗的学习元模型},
【文件预览】:
AIM_FAS-master
----protocols()
--------Cross-ZF.tar(1.48MB)
--------SURF-ZF.zip(1.68MB)
--------OULU_ZF.tar(482KB)
----utils.py(5KB)
----main.py(21KB)
----model.py(12KB)
----__init__.py(0B)
----LICENSE(1KB)
----Task_Generator.py(9KB)
----README.md(1KB)
----readme.txt(1KB)
----networks.py(11KB)