基于多域时序特征挖掘的伪造人脸检测方法

随着计算机技术在金融服务行业中的不断发展,金融科技便利了人们的日常生活,与此同时,数字金融存在着危害性极大的安全问题。人脸生物信息作为人物身份信息的重要组成部分,广泛应用于金融行业中的支付系统、账号注册等方面;伪造人脸技术的出现不断冲击着数字金融安全体系,给国家资产安全和社会稳定造成了一定的威胁。为了应对伪造人脸带来的安全问题,提出了一种基于多域时序特征挖掘的伪造人脸检测方法。所提方法从视频在空域和频域中存在的时序特征出发,基于人脸统计特征数据分布的一致性以及时间上动作趋势的一致性,对篡改特征进行区分增强。在空域中,所提方法使用改进的长短记忆网络(LSTM)来挖掘帧间的时序特征;在频域中,利用3D卷积层来挖掘不同频段频谱的时序信息,并与主干网络提取到的篡改特征进行融合,进而有效地区分伪造人脸和真实人脸。所提方法在主流数据集中表现优越,证明了所提方法的有效性。

人脸识别技术在社区人员管理中的应用

本文通过对人脸识别技术的现状及在社区管理工作当中的应用进行了详细的分析,以此为人脸识别技术在管理工作当中的发展提供一定的参考。

浅谈人脸识别技术应用及发展趋势

本文主要阐述了人脸识别技术的现状、应用情况、存在问题及发展方向,并重点从人脸的检测、查询、身份认证、比对方面进行了介绍和图表说明。