申请/专利权人：西安电子科技大学

申请日：2024-01-25

公开（公告）日：2024-04-26

公开（公告）号：CN117935378A

主分类号：G06V40/40

分类号：G06V40/40;G06V40/16;G06V20/52;G06V10/80;G06V10/82;G06N3/0475;G06N3/0455;G06N3/0895;G06N3/09;G06N3/094

优先权：

专利状态码：在审-实质审查的生效

法律状态：2024.05.14#实质审查的生效;2024.04.26#公开

摘要：本发明公开了一种基于使用RGB与深度图异常检测的人脸活体检测方法及装置，结合生成对抗网络GAN模型与注意力机制，搭建双流半监督学习网络与中间特征融合网络框架；从监控设备获取当前时刻的监控图像，并从所述监控图像中截取RGB人脸图像作为待检测人脸图像，将待检测人脸图像经过预处理后输入双流网络模型中，经过RGB流的特征提取、重建，利用RGB多尺度特征指导深度图流的重建，从而提高对活体样本的利用效率，并提高准确率；本发明能有效利用活体人脸，同时综合利用两种模态的优势，进一步提高人脸图像检测的检测准确率。

主权项：1.一种基于使用RGB与深度图异常检测的人脸活体检测方法，其特征在于，包括：S100，从监控设备获取当前时刻的监控图像，并从所述监控图像中截取RGB人脸图像作为待检测人脸图像；S200，将所述待检测人脸图像作预处理得到深度人脸图像；S300，所述待检测人脸图像和所述深度人脸图像输入至训练完成的双流网络模型中，以使所述双流网络模型提取所述待检测深度人脸图像的深度图多尺度特征和所述待检测人脸图像的RGB多尺度特征，并将两者融合得到多尺度融合特征；根据所述多尺度融合特征重建所述深度人脸图像的模拟人脸，以及根据所述RGB多尺度特征重建所述RGB人脸图像的模拟人脸。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 西安电子科技大学 基于使用RGB与深度图异常检测的人脸活体检测方法及装置

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