活体检测人脸识别英文论文

活体检测人脸识别英文论文

活体检测是[1]在一些身份验证场景确定对象真实生理特征的方法，在人脸识别应用中，活体检测能通过眨眼、张嘴、摇头、点头等组合动作，使用人脸关键点定位和人脸追踪等技术，验证用户是否为真实活体本人操作。可有效抵御照片、换脸、面具、遮挡以及屏幕翻拍等常见的攻击手段，从而帮助用户甄别欺诈行为，保障用户的利益。手机刷脸解锁2018年，几乎所有中高端手机均配备了“刷脸”解锁功能[1]，而其中都会应用活体检测技术来防范“假脸”攻击，保护手机安全[3]。身份验证刷脸支付支付场景对人脸识别的精度要求极高，活体检测是保障安全及识别精准度的关键。在杭州[1]，人脸识别及活体检测技术，已经实现刷脸支付商业落地。远程身份验证在银行证券、金融保险、民生社保、在线教育、汽车金融、房屋租住、共享服务、新闻媒体、区块链等场景[1]，有时需要用户进行远程身份验证来确认身份信息，人脸识别和活体检测技术是其中成熟的方案。刷脸解锁检测方式立体性活体检测用 Depth 图像判断人脸的 3D 性，可以防御2D攻击如手机、电脑等显示屏和打印照片。立体性检测亚表面检测利用亚表面散射性不同判断人脸皮肤，可以防御非(类)人脸材质假体。红外FMP检测在暗光环境下，基于红外摄像头及IR泛光图检测。。

自从深度学习及 CNN 神经网络在图像识别技术的广泛应用，再加上 Google 开源深度学习框架 TensorFlow后，人脸识别技术迅速发展，甚至已经超过人眼识别的能力。但是，随之而来出现了安全性问题，照片攻击、视频攻击等各种攻击手段层出不穷。 因此为了更安全的使用人脸识别技术，增加攻击者的破解难度，需要在前端加入安全措施。主要安全措施有： 本文主要借助开源Google Lens，从动作检测和连续性检测两个方面实现活体检测。 2017年5 月17日，Google I/O开发者大会发布Google Lens。它是基于图像识别和OCR技术的人工智能应用，能够让机器学会“看图说话”。在I/O大会放出的视频演示中，拥有Google Lens的智能手机，可以通过对视觉对象的扫描，识别和获得详细信息。 基于Google Lens 的框架Mobile Vision ， 按照实现流程分，主要有人脸检测，特征点提取，动作检测和连续性检测。 通过集成Mobile Vision，调用GMVFaceFeature 接口实现图片中的face detection 调用GMVFaceFeature 接口提取人脸的11个特征点，分别代表眼睛、耳朵、鼻子、脸颊和嘴巴等主要人脸五官 主要实现眨眼、微笑、张嘴、左转、右转、抬头、低头、左摆、右摆等9个动作。其中眨眼和微笑Google框架中已经判断，其它动作需要结合11个特征点通过实际场景计算来 通过实时抓取移动端的视频帧数，通过调用GMVFaceFeature 接口实现face detection 通过集成Google Lens的图像识别框架，实现了移动端活体检测。 性能非常好，能实时处理移动端摄像头 60FPS的帧率 集成后App小于10M，基本能满足App集成要求。 通过纹理检测，进一步提高人脸识别的安全性

facial recognition technology

活体检测是在一些身份验证场景确定对象真实生理特征的方法，在人脸识别应用中，活体检测能通过眨眼，摇头，张嘴、点头等组合动作，使用人脸关键点定位和人脸追踪等技术，验证用户是否为真实活体本人操作。可有效抵御照片、换脸、面具、遮挡以及屏幕翻拍等常见的攻击手段，从而帮助用户甄别欺诈行为，保障用户的利益 。你可以去看一下活体检测技术，虹软视觉开放平台有，做的就很好，他们有提供免费的SDK。

人脸活体检测论文

姓名：张钰  学号：21011210154  学院：通信工程学院 【嵌牛导读】Frequency-aware Discriminative Feature Learning Supervised by Single-Center Loss for Face Forgery Detection论文阅读笔记 【嵌牛鼻子】Deepfake人脸检测方法，基于单中心损失监督的频率感知鉴别特征学习框架FDFL，将度量学习和自适应频率特征学习应用于人脸伪造检测，实现SOTA性能 【嵌牛提问】本文对于伪造人脸检测的优势在哪里体现 【嵌牛正文】 转自：

防止人脸作弊：防止他人用照片、面具等工具在进行人脸检测的时候作弊。

自从深度学习及 CNN 神经网络在图像识别技术的广泛应用，再加上 Google 开源深度学习框架 TensorFlow后，人脸识别技术迅速发展，甚至已经超过人眼识别的能力。但是，随之而来出现了安全性问题，照片攻击、视频攻击等各种攻击手段层出不穷。 因此为了更安全的使用人脸识别技术，增加攻击者的破解难度，需要在前端加入安全措施。主要安全措施有： 本文主要借助开源Google Lens，从动作检测和连续性检测两个方面实现活体检测。 2017年5 月17日，Google I/O开发者大会发布Google Lens。它是基于图像识别和OCR技术的人工智能应用，能够让机器学会“看图说话”。在I/O大会放出的视频演示中，拥有Google Lens的智能手机，可以通过对视觉对象的扫描，识别和获得详细信息。 基于Google Lens 的框架Mobile Vision ， 按照实现流程分，主要有人脸检测，特征点提取，动作检测和连续性检测。 通过集成Mobile Vision，调用GMVFaceFeature 接口实现图片中的face detection 调用GMVFaceFeature 接口提取人脸的11个特征点，分别代表眼睛、耳朵、鼻子、脸颊和嘴巴等主要人脸五官 主要实现眨眼、微笑、张嘴、左转、右转、抬头、低头、左摆、右摆等9个动作。其中眨眼和微笑Google框架中已经判断，其它动作需要结合11个特征点通过实际场景计算来 通过实时抓取移动端的视频帧数，通过调用GMVFaceFeature 接口实现face detection 通过集成Google Lens的图像识别框架，实现了移动端活体检测。 性能非常好，能实时处理移动端摄像头 60FPS的帧率 集成后App小于10M，基本能满足App集成要求。 通过纹理检测，进一步提高人脸识别的安全性

以往的技术要求用户张嘴、点头，如果用户在公开场所对着手机做这些动作，感觉有些傻（真的有点尴尬不你）。像以前实名认证手机号的时候，也是这样：张张嘴、点点头、头向左、头向右….对着手机是不是有点逗比了，有一些还加了语音认证，就是给你一串数字让你念出来。而为了提高人脸识别体验感、减少依靠使用者动作配合，有不少企业正在研究一种能让用户在面对检测时不做任何动作，不去配合，也能检测面前是个活人，目前关注静默活体检测的就有商汤科技、世纪晟科技等知名科技公司。静默活体检测技术的需求与主要应用场景 一、来自以往活体检测技术的尴尬 随机动作人脸活体检测有着很高的安全性，但是按照指示让用户去做动作比较死板，对用户来说体验不是最好的。同时，不少科技公司，如世纪晟科技等，考虑到整个活检过程需用户高度配合，存在推广困难、检测时间长的问题，尤其是在针对老年人用户使用的场景下该问题更为棘手二、主要应用场景 活体检测是人脸识别中最重要的一环，是确保真人检测、防止面具攻击、视频攻击、照片攻击最重要的检测环节。实际生活中，活体检测的主要应用场景可以是门禁签到、商务签到、家庭门锁、进出授权管理、银行开户、备案登记等。静默活体检测技术解读 一、技术简介 静默活体检测，顾名思义，就是在没有眨眼、张嘴、数数等一系列的动作配合下来判断到底是不是一个真活人，恰恰与动态活体验证相反，静默活体验证不仅技术上实现难度更高，在实际应用中对准确性要求也更高。二、技术原理 以面部特征作为身份核对依据，通过动态核对面部轮廓方式准确识别用户。真实的人脸和照片相比，即使不刻意做动作，也会有微表情存在的，比如眼皮、眼球的律动眨眼、嘴唇以及周边面颊的伸缩等，静默活体检测技术正是利用了这些特征。三、技术要点 （1）人脸框的提取 Adaboost人脸检测算法是一种用来分类的方法，它能把一些比较弱的分类方法合在一起，组合出新的很强的分类方法。 近年来，为更好地区分不同模式，出现了一些新的特征定义，使其便于特征提取拓展了特征库，而采用AdaBoost算法从弱特征中选取分类能力强的特征组成强分类器的方法来设计层次型分类器，可以很好地解决直立正面人脸检测问题 （2）活体判断——基于传统特征 step1：人脸的特征提取与编码 step2：SVM分类——SVM的简介 支持向量机(Support Vector Machine)是Cortes和Vapnik于1995年首先提出的，它在解决小样本、非线性及高维模式识别中表现出许多特有的优势，并能够推广应用到函数拟合等其他机器学习问题，用于进行人脸识别，2009年至2012年，稀疏表达（Sparse Representation）因为其优美的理论和对遮挡因素的鲁棒性成为当时的研究热点。——SVM的优点： [if !supportLists]A、  [endif]不需要很多样本，不需要有很多样本并不意味着训练样本的绝对量很少，而是说相对于其他训练分类算法比起来，同样的问题复杂度下，SVM需求的样本相对是较少的。并且由于SVM引入了核函数，所以对于高维的样本，SVM也能轻松应对。 结构风险最小。这种风险是指分类器对问题真实模型的逼近与问题真实解之间的累积误差。 非线性，是指SVM擅长应付样本数据线性不可分的情况，主要通过松弛变量（也叫惩罚变量）和核函数技术来实现，这一部分也正是SVM的精髓所在。静默活体检测技术优势明显 · 用户免去动作配合 · 活动检测时间减少一半以上 · 私密性保护好 · 用户体验更佳

人脸识别与人脸检测毕业论文

好的。。。。。给你。。。代劳

可以。 毕业论文是可以用别人训练出来的，但是自己也要有创新，不能全部使用，不然是不会过的。毕业论文（graduation study）是专科及以上学历教育为对本专业学生集中进行科学研究训练而要求学生在毕业前撰写的论文。毕业论文一般安排在修业的最后一学年（学期）进行，论文题目由教师指定或由学生提出，学生选定课题后进行研究，撰写并提交论文，目的在于培养学生的科学研究能力，加强综合运用所学知识、理论和技能解决实际问题的训练，从总体上考查学生大学阶段学习所达到的学业水平。

《刷脸背后》（张重生著）电子书网盘下载免费在线阅读

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书名：刷脸背后

作者：张重生著

豆瓣评分：

出版社：电子工业出版社

出版年份：2017-8-1

页数：234

内容简介：

人脸识别是当今热门的研发方向，在安防、金融、旅游等领域具有十分广泛的应用。本书全面、系统地介绍“刷脸”背后的技术，包括人脸检测、人脸识别、人脸检索相关的算法原理和实现技术。本书中讲解的算法具有高度的可操作性和实用性。通过学习本书，研究人员、工程师能够在3～5个月内，系统了解、掌握人脸检测、人脸识别、人脸检索相关的原理和技术。本书内容新颖、层次清晰，适合高校教师、研究人员、研究生、高年级本科生、人脸识别爱好者使用。

作者简介：

张重生，男，博士，教授，硕士生导师，河南大学大数据研究中心、大数据团队带头人。研究领域为大数据分析、深度学习、数据挖掘、数据库、数据流（实时数据分析）。

博士毕业于 INRIA,France(法国国家信息与自动化研究所)，获得优秀博士论文荣誉。2010年08月至2011年3月，在美国加州大学洛杉矶分校(UCLA)，计算机系，师从著名的数据库专家Carlo Zaniolo教授，从事数据挖掘领域的合作研究。 2012-2013,挪威科技大学，ERCIM/Marie-Curie Fellow。

写设计系统方面的就可以了。之前也是苦于写不出，还是学姐给的文方网，写的《人脸识别系统的研究与实现——图像获取、定位、特征提取和特征识别》，很专业的说人寿保险老业务综合处理系统的设计与实现输油泵机组远程监测及诊断系统设计与实现FORTRAN语言题库管理系统的设计与实现大中型企业网络会计信息系统的设计与实现住房改革管理信息系统的设计与实现DMS-2002型轮机模拟器船舶电力系统故障模拟的研制与实现利用MATLAB基于频率法实现系统串联校正基于红外线检测的停车场智能引导系统研究与实现网络选课系统研究与实现基于人脸识别技术的身份认证系统实现简介基于三维技术的城市工程地质信息系统设计与实现大型烧结机整粒自动控制系统的实现基于B/S模式的药品信息咨询系统的设计与实现使用UML实现学生注册管理系统需求建模基于UML实现三层C/S结构系统的架构基于MuitiGen机载导弹地面训练虚拟现实系统的实现基于Web Service技术实现大型系统集成图书管理系统的设计与实现基于Lucene的电子文档管理系统的设计与实现编组钩计划演示系统设计与实现网络型监控系统的设计与实现热量计多路数据采集系统的设计与实现铁路计量管理信息系统的设计与实现基于ARM的嵌入式绣花机系统的软件实现机载SAR监控系统的设计与实现基于B/S模式的教师信息管理系统的设计与实现一种教学机器人控制系统的设计与实现基于智能Agent的用户个性化检索系统的实现矿井通风实验装置监测监控系统软件的设计与实现基于J2EE的网上考试系统设计与实现基于21554的无主多处理器系统实现列车接近防护系统的设计与实现研究生教育网络管理系统的设计与实现嵌入式电力监控系统的研究与实现博硕士论文远程提交及检索系统功能模块的组成和实现基于Extranet和构件的造纸企业产品数据管理系统设计与实现DVB-C系统中两种滤波器的FPGA实现VC++实现基于工控机与单片机串行通讯的监控系统ERP系统用户权限的全动态配置研究及实现政府宏观决策信息网络系统的设计与实现基于CC1020芯片无线传输系统的设计与实现具有主动功能的连锁经营企业配送中心管理信息系统的设计与实现DLP背投系统的研究及在高速公路监控系统的实现学生评教系统的设计与实现微小型电动无人机动力系统试验台的设计与实现全集成船舶主机遥控系统的研究及实现

人脸检测和识别论文

可以。 毕业论文是可以用别人训练出来的，但是自己也要有创新，不能全部使用，不然是不会过的。毕业论文（graduation study）是专科及以上学历教育为对本专业学生集中进行科学研究训练而要求学生在毕业前撰写的论文。毕业论文一般安排在修业的最后一学年（学期）进行，论文题目由教师指定或由学生提出，学生选定课题后进行研究，撰写并提交论文，目的在于培养学生的科学研究能力，加强综合运用所学知识、理论和技能解决实际问题的训练，从总体上考查学生大学阶段学习所达到的学业水平。

姓名：张钰  学号：21011210154  学院：通信工程学院 【嵌牛导读】Frequency-aware Discriminative Feature Learning Supervised by Single-Center Loss for Face Forgery Detection论文阅读笔记 【嵌牛鼻子】Deepfake人脸检测方法，基于单中心损失监督的频率感知鉴别特征学习框架FDFL，将度量学习和自适应频率特征学习应用于人脸伪造检测，实现SOTA性能 【嵌牛提问】本文对于伪造人脸检测的优势在哪里体现 【嵌牛正文】 转自：

人脸活体检测相关论文

防止人脸作弊：防止他人用照片、面具等工具在进行人脸检测的时候作弊。

OK ，可、以、操、作。1、论文题目：要求准确、简练、醒目、新颖。 2、目录：目录是论文中主要段落的简表。（短篇论文不必列目录） 3、提要：是文章主要内容的摘录，要求短、精、完整。字数少可几十字，多不超过三百字为宜。 4、关键词或主题词：关键词是从论文的题名

姓名：张钰  学号：21011210154  学院：通信工程学院 【嵌牛导读】Frequency-aware Discriminative Feature Learning Supervised by Single-Center Loss for Face Forgery Detection论文阅读笔记 【嵌牛鼻子】Deepfake人脸检测方法，基于单中心损失监督的频率感知鉴别特征学习框架FDFL，将度量学习和自适应频率特征学习应用于人脸伪造检测，实现SOTA性能 【嵌牛提问】本文对于伪造人脸检测的优势在哪里体现 【嵌牛正文】 转自：

是防止被攻击欺诈，提高安全性。

人脸活体检测主要是通过识别活体上的生理信息来进行，它把生理信息作为生命特征来区分用照片、硅胶、塑料等非生命物质假座的生物特征。

一旦虚假人脸攻击成功，极有可能对用户造成重大损失。人脸活体检测技术可以有效阻挡PS换脸、视频、三维人脸模型、高清人像照片等各种不同类型的攻击。通过动作指令验证前端活体有效，再获取一张操作者本人照片，将这张照片传送至服务器端，由机器进行活体的后验，防止被攻击欺诈，提高安全性。