深度学习-人脸识别活体检测 WMCA 人脸识别活体检测数据集（压缩卷5）

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简介：
该数据集涵盖四种模态的人脸图像通道：C代表可见光/彩色图像,D代表深度图,I代表红外热成像,T代表热成像序列。它通过对原始多模态采集数据进行统一裁剪、对齐和标准化处理,使得研究人员能够便捷地在不同通道上开展算法训练与测试,无需额外处理原始视频或多传感器输出。该数据集的价值主要体现在三个方面:首先,作为多模态研究基准工具,它提供了丰富的传感器维度,支持单通道、跨通道以及多通道融合的研究工作；其次,其复杂攻击覆盖能力突出,涵盖了多种攻击类型(如纸质照片、3D面具及视频回放等),结合四通道特性,为研究人员提供了更贴近真实应用场景的数据集；最后,该版本预处理工作有助于探索各通道间的互补性关系,从而提升系统在真实环境中的泛化能力和安全性保障。

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客服

百度云人脸识别中的活体检测技术

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简介：本文探讨了百度云在人脸识别领域中采用的先进活体检测技术，确保生物识别的安全性和准确性。百度云人脸识别技术的一个简单示例是创建一个JSP页面用于拍摄人脸，并通过一个Servlet接收并识别上传的人脸数据。

iOS活体检测与人脸识别Objective-C版.zip

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本资源提供iOS平台下的人脸识别及活体检测功能实现代码，使用Objective-C语言编写，适用于需要集成此类安全验证技术的应用开发。人脸活体检测与人脸识别Demo能够快速高效地实现人脸识别及活体检测功能，支持张嘴、摇头等多种动作验证，并具备自动拍摄照片的能力。

iOS活体检测与人脸识别Objective-C版.zip

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本资源提供iOS平台下的人脸识别及活体检测技术实现代码，采用Objective-C编写。适用于开发者进行身份验证、安全登录等相关应用开发。人脸活体检测与人脸识别Demo能够快速高效地实现人脸识别及活体检测功能，支持张嘴、摇头等多种验证方式，并能自动拍摄照片。

利用dlib进行人脸识别及活体检测

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本项目采用开源库dlib实现人脸识别与活体检测功能，通过精准的人脸特征点定位和分析，确保身份验证的安全性和可靠性。使用dlib实现人脸识别和活体检测可以结合dlib库的面部识别功能与额外的算法来判断是否为真实的人脸而非照片、视频等形式的伪造人脸。具体步骤包括：首先，利用dlib提供的预训练模型进行人脸关键点定位；然后通过分析这些关键点的位置关系及运动特征等信息来进行活体检测。此过程可能需要结合机器学习技术对不同类型的输入数据（如静止图像或动态视频流）做进一步的分类和判断。

用于高质量2D人脸RGB活体检测的人脸识别数据集（OULU-NPU）

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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。

OULU-NPU人脸活体检测数据集

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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。

关于SeetaFace6的人脸识别和活体检测源代码

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SeetaFace6是一款开源的人脸识别与活体检测库。该项目提供了高质量、高性能的人脸关键点定位、人脸识别以及活体监测等功能，适用于多种应用场景下的身份验证需求。使用SeetaFace6人脸识别与活体检测源代码的步骤如下：第一步：在项目的根目录build.gradle文件中的repositories部分末尾添加以下内容： ```gradle allprojects { repositories { ... maven { url https://jitpack.io } } } ``` 第二步：在dependencies部分添加依赖项： ```gradle dependencies { implementation com.github.zining925:FaceAliveVer:1.0.1 } ``` 第三步：在项目的根目录build.gradle文件中的defaultConfig ndk部分末尾添加以下内容： ```gradle ndk { abiFilters armeabi-v7a } ```

Android人脸识别活性检测测试用例

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本简介探讨了针对Android设备的人脸识别系统中活性检测功能的测试方法与标准。通过设计并实施一系列详尽的测试用例，旨在确保该技术在各种条件下均能准确、可靠地验证用户身份。根据不同的使用环境，测试仅限于人脸识别活检部分，排除了关于使用背景的测试点，仅供参考。

FaceRecognition: 活体人脸识别，检测人脸及张嘴、摇头动作并拍照

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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。