[发明专利]一种基于大规模RGB以及近红外数据集的双重认证人脸防伪方法在审
| 申请号： | 201910809299.8 | 申请日： | 2019-08-29 |
| 公开（公告）号： | CN110516616A | 公开（公告）日： | 2019-11-29 |
| 发明（设计）人： | 武淼;李慧斌;张帮中 | 申请（专利权）人： | 河南中原大数据研究院有限公司 |
| 主分类号： | G06K9/00 | 分类号： | G06K9/00;G06K9/62;G06K9/46;G06N3/04 |
| 代理公司： | 41156 洛阳九创知识产权代理事务所(普通合伙) | 代理人： | 炊万庭<国际申请>=<国际公布>=<进入 |
| 地址： | 471000 河南省洛阳市*** | 国省代码： | 河南;41 |
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| 摘要： | 本发明涉及一种基于大规模RGB以及近红外数据集的双重认证人脸防伪方法，包括一重判定和二重判定，若一重判定为真，则进行第二重判定，具体为：一重判定：1.1、训练数据集的采集和预处理；1.2、使用局部二进制模式的运算符提取RGB图像的纹理特征；1.3、将提取的纹理特征输入分类器进行一重防伪判定；二重判定：2.1、近红外数据集全局特征的提取；2.2、将提取的局部纹理特征和全局特征输入改进的卷积网络进行特征融合；2.3、将融合的特征输入改进的CNN网络进行分类来判定人脸的真伪。该方法无用户交互性要求，无需高端复杂的附加设备，双重认证的加持更使其真正达到了人脸检测的检测需求。 | ||
| 搜索关键词： | 判定 红外数据 全局特征 双重认证 纹理特征 防伪 人脸 预处理 局部纹理特征 二进制模式 输入分类器 无用户交互 训练数据集 附加设备 人脸检测 特征融合 特征输入 性要求 运算符 高端 卷积 改进 真伪 网络 采集 分类 融合 检测 | ||
【主权项】：
1.一种基于大规模RGB以及近红外数据集的双重认证人脸防伪方法，其特征在于：包括一重判定和二重判定，若一重判定为真，则进行第二重判定，具体为：/n一重判定：/n1.1、训练数据集的采集和预处理；/n1.2、使用局部二进制模式的运算符提取RGB图像的纹理特征；/n1.3、将提取的纹理特征输入分类器进行一重防伪判定；/n二重判定：/n2.1、提取近红外数据集的全局特征；/n2.2、将提取的局部纹理特征和全局特征输入改进的卷积网络进行特征融合；/n2.3、将融合的特征输入改进的CNN网络进行分类来判定人脸的真伪。/n
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