HyperFAS 基于深度学习人脸静默活体算法

人脸活体验证是人脸识别过程中重要的一环，主要用以区分真实人脸与假脸图像，能够识别利用纸张打印、屏幕翻拍、3D模型等方式的欺骗行为。我们在算法设计阶段，尝试了不同的方法，包括：SVM、LBP、深度学习等。针对单一场景或者摄像头，能够得到不错的效果，但是没有得到一个能够适配多种摄像头的活体算法，这里我们将其中一个较好模型开放出来，但是在逆光等情况下效果依然不是很好，大家可以作为参考。

这个模型大约采用了36w张图像，其中假脸18w张，真脸18w万张，包括纸张、屏幕，也采用了大部分公开的假脸数据集。

依赖

• 基于mobilenet-0.5

• OpenCV 3.4.3+

• MTCNN人脸检测

• Keras，TF

• Python3

运行

• python src/demo.py

测试样例

相关数据集

• NUAA

• IDIAP：The Replay-Attack Database

• CASIA FASD

• The Oulu-NPU face anti-spoofing database

• Spoof in the Wild (SiW) Face Anti-spoofing Database