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一种基于卷积神经网络的活体人脸检测方法，涉及机器学习以及模式识别领域。本发明是面向人脸识别中的欺骗问题提出的。传统的人脸识别技术很容易被攻击，攻击者经常采用照片、视频以及3D模型等方法对合法用户的人脸进行复制。如果人脸识别系统不能有效地区分真实人脸和假冒人脸，入侵者就很容易以假冒身份通过识别系统。基于这个问题，本发明提出了一种针基于卷积神经网络的活体人脸检测方法。本发明所提出的方法中的卷积神经网络是基于cuda_convnet框架实现的，网络结构包括四个卷积层，两个max pooling层，以及一个全连接层和一个soft max层，soft max层包括两个神经元，用来预测真假人脸的概率分布。
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Type： 发明申请
Patent No.： CN201610320416.0
Filing Date： 2016-05-15
Publication Date： 2016-09-21
Pub. No.： CN105956572A
Applicants： 北京工业大学
Legal Status： 撤回-视为撤回
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