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人脸验证-静态RGB单目活体检测-无需动作配合

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简介:
本系统为一款先进的面部识别技术应用,专注于通过分析静态RGB图像进行活体检测。它能够在用户不作出特定动作的情况下准确鉴别真人与非真实生物特征模拟,确保身份认证的安全性及便捷性。 注意事项: 1. 本程序在VS2017环境下编译,请确保安装vc_redist2015.x86.exe以解决缺少msvcr140.dll/msvcp140.dll的提示。 2. 活体检测算法基于单目摄像头进行RGB和光线分析,为静态检测方式,无需眨眼或张嘴等动作配合。 3. 本程序仅作为演示使用,并不包含源代码。 4. 关于人脸检测、特征提取、比对以及性别年龄的识别功能,请参考其他demo示例文件。 请注意:此版本仅供学习和展示用途,如需进一步技术支持或其他定制开发需求,请直接联系相关人员。

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客服
客服
  • -RGB-
    优质
    本系统为一款先进的面部识别技术应用,专注于通过分析静态RGB图像进行活体检测。它能够在用户不作出特定动作的情况下准确鉴别真人与非真实生物特征模拟,确保身份认证的安全性及便捷性。 注意事项: 1. 本程序在VS2017环境下编译,请确保安装vc_redist2015.x86.exe以解决缺少msvcr140.dll/msvcp140.dll的提示。 2. 活体检测算法基于单目摄像头进行RGB和光线分析,为静态检测方式,无需眨眼或张嘴等动作配合。 3. 本程序仅作为演示使用,并不包含源代码。 4. 关于人脸检测、特征提取、比对以及性别年龄的识别功能,请参考其他demo示例文件。 请注意:此版本仅供学习和展示用途,如需进一步技术支持或其他定制开发需求,请直接联系相关人员。
  • C#识别源码(支持
    优质
    这段代码提供了一个使用C#编程语言实现的人脸识别解决方案,具备静态活体检测功能,能够高效准确地识别人脸而不需要用户进行额外的动作配合。 源码展示了活体检测、人脸检测、特征提取与比对、性别年龄识别以及人脸姿态检测等功能的实现及接口调用方法,适用于门禁考勤系统、人证对比服务和无人零售环境等应用场景。
  • :张嘴、摇头识别
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    本研究聚焦于提升生物识别安全性的活体检测技术,特别关注通过分析个体做出特定动作如张嘴和摇头来验证身份的方法。 Java版和纯JavaScript代码实现的人脸活体检测功能包括张嘴、摇头动作的识别。
  • 数据集汇总
    优质
    本数据集汇总提供了多种用于人脸验证和活体检测的研究资源,涵盖不同场景下的高质量图像及视频样本。 本压缩包包含以下人脸识别与活体检测数据集:3DMAD、CALFW、CASIA-CeFA、CASIA-FASD、CASIA-SURF、CelebA_Spoof、CPLFW、DISFA、DISFA+、HKBU_MARS_V1+、HQ-WMCA、lfw、MSU-MFSD、OULU-NPU、Oulu唇语数据集、Oulu表情数据集、SIW、UVA-NEMO、Vggface2和WFFD蜡像数据集。这些数据集均是在构建抗欺骗的人脸识别系统过程中收集的。
  • HTML5 识别示例
    优质
    本示例展示如何使用HTML5技术实现人脸识别与人体动作检测的活体验证功能,确保身份认证过程的安全性和可靠性。 HTML5 的人脸识别活体认证实例可以在TOMCAT下部署并运行index.html来使用。
  • FaceRecognition: 识别,及张嘴、摇头并拍照
    优质
    FaceRecognition是一款先进的活体人脸识别软件,能够智能检测人脸,并识别用户是否做出张嘴和摇头等特定动作后自动拍摄照片。 在之前的工作项目中,我研究了人脸识别与活体识别技术,并利用讯飞的人脸识别服务进行了二次开发,增加了活体检测功能。根据项目的需要,我们加入了张嘴及摇头两种动作来验证用户身份。 首先谈谈使用第三方的讯飞人脸识别时遇到的一些问题:1. 该系统在进行面部特征点定位时不够稳定,坐标位置存在较大偏差;2. 连续运行一段时间后,CPU占用率较高且手机发烫现象明显,尤其是在配置较低的设备上反应速度会变慢。本人测试使用的是iPhone 6s,在中等配置条件下还算可以接受但依旧有发热情况;3. 对于屏幕较小的手持设备来说,识别准确度可能会有所下降。 为了提高活体检测的效果和准确性: 1. 在开发过程中发现讯飞的人脸定位存在较大波动性,全屏范围内的面部追踪容易导致误判。因此我们决定缩小识别区域,并将脸部的位置限定在更加精确的范围内。这样不仅降低了错误率还提升了整体系统的稳定性与可靠性。 通过这些改进措施,在一定程度上解决了上述问题并提高了用户体验和安全性。
  • 用于高质量2DRGB识别数据集(OULU-NPU)
    优质
    简介:OULU-NPU是一个专为2D人脸RGB图像设计的高质量人脸识别数据集,特别适用于活体检测研究。 Oulu-NPU人脸活体检测原始数据集包含4950个真实和攻击视频样本。这些视频使用六种不同型号的移动设备前置摄像头录制:Samsung Galaxy S6 edge、HTC Desire EYE、MEIZU X5、ASUS Zenfone Selfie、Sony XPERIA C5 Ultra Dual 和 OPPO N3。 数据集分为三个不同的光照条件和背景场景(Session 1, Session 2 and Session 3)。其中,攻击类型包括打印和视频重放。这些类型的攻击通过两台打印机(Printer 1 和 Printer 2)和两个显示设备 (Display 1 and Display 2) 创建。 本数据集主要基于原始视频抓取的帧图像制作而成,每个视频从中抽取了20到50张不等的照片。该数据集主要用于开发基于深度学习的人脸活体检测算法,并希望对需要此资源的研究人员有所帮助。
  • 利用Python实现的识别
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    本项目采用Python编程语言,结合先进的机器学习算法,开发了一套高效的人脸识别与静默活体检测系统。该系统能够在无需用户主动配合的情况下,准确鉴别人脸图像的真实性,并迅速完成身份验证过程,广泛适用于安全监控、移动支付等场景。 【作品名称】:基于 Python 实现的静默活体检测与人脸识别 【适用人群】:适用于希望学习不同技术领域的小白或进阶学习者。可作为毕设项目、课程设计、大作业、工程实训或初期项目立项。 【项目介绍】: 动态算法控制:通过 RabbitMQ 消息动态开启和关闭人脸检测算法。 实时人脸检测:根据 RabbitMQ 消息中的摄像头 URL 进行实时的人脸检测。 真人判断:在识别到人脸后,进行真实性验证以防止虚假人脸的欺骗行为。 防伪检测:利用小视科技提供的防伪技术提高人脸识别系统的准确性。 人物识别:进一步区分不同的人物,并将结果图片保存至 Minio 对象存储中以便后续处理和检索。 消息通知:通过向 RabbitMQ 发送信息来实现系统运行状态的通知功能。 对象存储:人脸检测的结果数据会被上传到 Minio 中,便于管理和查询。
  • OULU-NPU数据集
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    OULU-NPU人脸活体检测数据集是一个专为评估防伪算法效能设计的数据库,包含多种攻击类型的真实世界样本,促进生物识别安全研究。 目前质量最好的平面呈现攻击检测数据集现已上传至百度网盘。