活体检测模型训练方法、系统、设备及存储介质
公开
摘要
本发明提供了一种活体检测模型训练方法、系统、设备及存储介质，包括如下步骤：对多次采集的连续多帧真实人脸散斑图像进行人脸检测确定第一人脸像素区域，对第一人脸像素区域进行裁剪生成正样本训练集；对多次采集的连续多帧头模假体人脸散斑图像进行人脸检测确定第二人脸像素区域，对第二人脸像素区域进行裁剪生成负样本训练集：根据负样本训练集和正样本训练集对神经网络模型或机器学习模型进行训练生成活体检测模型。本发明通过采集连续的多帧真实人脸散斑图像和头模假体人脸散斑图像形成正负样本训练集，训练生成形成用神经网络模型或机器学习模型的活体检测模型，通过该活体检测模型能够有效的抓住活体真人和攻击假体的本质特征，对于各类攻击假体具有广泛的抵挡作用。
基本信息
专利标题 ：
活体检测模型训练方法、系统、设备及存储介质
专利标题（英）：
暂无
公开（公告）号 ：
CN114627520A
申请号 ：
CN202011618605.9
公开（公告）日 ：
2022-06-14
申请日 ：
2020-12-30
授权号 ：
暂无
授权日 ：
暂无
发明人 ：
段兴朱力吕方璐汪博
申请人 ：
深圳市光鉴科技有限公司
申请人地址 ：
广东省深圳市南山区粤海街道高新区社区白石路3609号深圳湾科技生态园二区9栋518B
代理机构 ：
代理人 ：
优先权 ：
CN202011618605.9
主分类号 ：
G06V40/16
IPC分类号 ：
G06V40/16 G06V40/40 G06V10/70 G06V10/82 G06N3/08 G06N20/00
法律状态
2022-06-14 ：
公开
注：本法律状态信息仅供参考，即时准确的法律状态信息须到国家知识产权局办理专利登记簿副本。
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