[发明专利]基于主动近红外光的人脸防伪算法

权利要求书

1.基于主动近红外光的人脸防伪算法，其特征在于，包括以下步骤：

S1：在近红外光源下采集人脸的正类样本；

S2：在近红外光源下采集图片的负类样本；

S3：使用SGD优化方法训练一个基于深度神经网络的分类器；

S4：利用分类器进行人脸识别，得到结果。

2.根据权利要求1所述的基于主动近红外光的人脸防伪算法，其特征在于，步骤S3中分类器包括依次连接的第一层、第二层、第三层、第四层、第五层、第六层，所述第一层为Input层，所述第二层包括依次连接的Conv0层、Bn0层、Relu0层以及Pool0层，所述第三层包括依次连接的Conv1层、Bn1层、Relu1层、Conv2层、Bn2层、Relu2层、Pool1层，所述第四层包括依次连接的Local0层、Bn3层、Relu3层、Pool2层，所述第五层包括依次连接的Local1层、Bn4层、AvgPool层，所述第六层为Softmax层。

3.根据权利要求1所述的基于主动近红外光的人脸防伪算法，其特征在于，步骤S2中SGD优化方法为：对于训练样本集，我们首先将其分成n个batch，每个batch包含m个样本，我们每次更新都利用一个batch的数据，而非整个训练集，即：

x_t+1＝x_t+Δx_t

Δx_t＝-ηg_t

其中，η为学习率，g_t为x在t时刻的梯度。