人脸活体检测资料整理

整理资料：

人脸识别中活体检测算法综述：https://blog.csdn.net/SIGAI_CSDN/article/details/82772813

知乎上的资料：https://zhuanlan.zhihu.com/p/25401788

代码资料：

CVPR 2019 活体检测比赛：

https://github.com/SeuTao/CVPR19-Face-Anti-spoofing

https://github.com/SoftwareGift/FeatherNets_Face-Anti-spoofing-Attack-Detection-Challenge-CVPR2019

使用RGB单目进行活检实践：

https://www.pyimagesearch.com/2019/03/11/liveness-detection-with-opencv/

一些论文：

1. 论文地址： https://arxiv.org/abs/1901.05602

这篇是19年1月提出的论文，文中使用同一个CNN网络模型进行人脸活检和人脸识别，这就是multi-task多任务学习。对于活体检测，作者设计了一个TPC loss 来增强学习欺骗攻击的特征，同时也设计了一个 FDA来提高在不同场景下人脸防欺骗的能力。

2. 论文地址： https://arxiv.org/abs/1901.05635

这篇论文主要是提出了欧拉运动信息放大，对人脸的表情进行放大，真实的人脸中人脸表情是有一些微小变化的，而照片中的是不变的，这样就可以区分是活体还是假体了。文中用的技术LSTM-CNN、Attention注意力机制等。感兴趣的可以去看一下原文。

参考：

https://blog.csdn.net/u014640980/article/details/89954434

https://blog.csdn.net/TheDayIn_CSDN/article/details/93631468

https://blog.csdn.net/SIGAI_CSDN/article/details/82772813

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