基于InceptionV3和特征融合的人脸活体检测

针对身份验证中经常出现的照片欺诈问题,提出了一种基于InceptionV3和特征融合的人脸活体检测模型——InceptionV3_FF。首先,在ImageNet数据集上预训练InceptionV3模型;其次,从InceptionV3模型的不同层得到图像的浅层、中层和深层特征;然后,将不同的特征进行融合得到最终的特征;最后,使用全连接层对特征进行分类,从而实现端到端的训练。InceptionV3_FF模型在NUAA数据集和自制的STAR数据集上进行仿真实验,实验结果表明,InceptionV3_FF模型在NUAA数据集和STAR数据集上分别取得了99.96%和98.85%的准确率,高于InceptionV3迁移学习和迁移微调模型;而与非线性扩散卷积神经网络(ND-CNN)、扩散核(DK)、异构内核卷积神经网络(HKCNN)等模型相比,InceptionV3_FF模型在NUAA数据集上的准确率更高,具备一定的优越性。InceptionV3_FF模型对数据集中随机抽取的单张图片进行识别时,仅需4 ms。InceptionV3_FF模型和OpenCV结合构成的活体检测系统可以对真假人脸进行识别。