使用MXNet进行FaceNet Spoofing的MobileNetV2的复制 我建议使用mxnet版本进行分类，该版本已在ImageNet上进行了预训练。 项目说明 创建于： lxy和shj 时间： 2018/12/10 15:09 项目面部反欺骗 公司： 版本： 0.1 工具： python 2.7 修改的： 描述：培训和测试代码 要求 张量流> = 1.5.0 python> = 2.7.15 opencv> = 3.4.0 咖啡 ga 训练数据 培训数据使用工具从Internet下载 我们创建了包括4类的数据集（手机：1电视：2 telectroller：3背景：0）。 运行培训和测试演示 配置参数位于Root / src / configs / config.py中 目录 数据用于存储训练和测试数据。 日志用于存储训练日志。 模型用于存储网络参数。 src用于存储培训和测

学习卷积神经网络的面部反欺骗 “”论文的实现 结果 CASIA内测 原始数据集：或（密码：h5un） 规模 1.0 1.4 1.8 2.2 2.6 吝啬的 开发EER 0.1094 0.0408 0.0346 0.0339 0.0670 0.0571 测试HTER 0.1033 0.0492 0.0568 0.0675 0.0875 0.0729 测试EER 0.0923 0.0461 0.0578 0.0665 0.0790 0.0683

应用中央差分卷积网络（CDCN）进行面部反欺骗 安装 virtualenv -p python3 venv source venv/bin/activate pip install -r requirements.txt 数据准备 参考 [1]于子彤与赵，陈旭与王，泽正与秦，云霄与苏，卓与李，小白与周，冯与赵，国应。 搜索中央差分卷积网络以进行面部反欺骗，doi： ： [2]中央差分卷积网络，doi： ： [3]王则政，赵晨旭，秦云霄，周秋生，齐国俊，万钧，甄磊。 利用时间和深度信息进行多帧脸部反欺骗，doi： ：

中文版| 静默活体检测（Silent-Face-Anti-Spoofing） 该项目为的静默活体检测项目，您可以扫描下方的二维码获取安卓端APK，体验静默活体的检测效果。 更新 2020-07-30：开源caffe模型，分享工业级静默活体检测算法技术解析直播视频以及相关文件。 简介 在本工程中我们开源了活体模型训练架构，数据预处理方法，模型训练和测试脚本以及开源的APK供大家测试使用。 活体检测技术主要是判别机器前出现的人脸是真实还是伪造的，其中更多其他媒介呈现的人脸都可以定义为虚假的人脸，包括打印的纸质照片，电子产品的显示屏幕，硅胶面具，立体的3D人像等。目前主流的活体解决方案分为配合式活体检测和非配合式活体检测（静默活体检测）。 ，静默活体则在用户无感的情况下直接进行活体重置。 因傅里叶频谱图一定程度上能够React真假脸在频域的差异，因此我们采用了一种基于傅里叶频谱图的辅助监督的静默

Zeusee配合型人脸活体检测 在移动端进行人脸识别应用开发的时候，经常存在用户会使用翻拍照片录制录像等来欺骗人脸识别系统，因此活体检测是人脸识别和人脸验证中非常重要的一个部分，同时目前开源活体检测代码的补充，但配合型活体检测实现相对比较简单，因此我们可以做到简单的实现，并并进行了所有的代码。 更新 增加了基于IntraFace活体检测（2018.03.30） 单目配合型活体检测 由于移动端传感器的有限性，在广泛只有单个现有放置摄像机的情况下，非配合型的人脸活体检测实现相对比较复杂。需要的数据成本也相对较高。而配合性活体检测仅需要通过用户简单的低头摇头操作即可极大降低用户的欺骗攻击成本。 基本