人脸识别系统的活体检测综述

Journal of Frontiers of Computer Science & Technology(2021)

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摘要
人脸识别系统的快速发展对人脸活体检测技术提出了新要求,包括检测实时性、面对复杂环境的泛化性、对多种攻击类型的鲁棒性以及用户体验的友好性等.主要阐述了人脸活体检测的必要性,对方法进行了分类、整理和总结,根据所提特征的不同,将活体检测分为基于手工特征的方法和基于深度学习的方法,并将近期针对算法泛化性的研究进展归纳为基于辅助监督信号方法、基于域适应域泛化的方法、基于特征解耦的方法、基于噪声建模的方法、基于异常检测的方法,对每类方法的代表性算法进行了分析介绍,详细总结了每类方法的基本思想和优缺点.从各方面系统地概括了人脸活体检测问题,包括不同类型的呈现攻击、先进的人脸活体检测方法、常用公共数据库、标准化评价指标、测试方法等的介绍.此外,还讨论了该领域的难点与挑战,总结了未来的研究方向扣发展趋势.
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关键词
face recognition,presentation attack detection,deep learning,texture features
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