改进ResNet双目视觉算法在人脸活体检测中的应用研究

简介

r级联分类器同时提取双目图像中的人脸,将其提取到的局部人脸左右并联制作成数据集;然后把“shortcut”思想引入到残差块中提高特征的利用率,最后改进了具有注意力机制的SENet模块在SE-ResNet神经网络中的位置。利用实验室采集的图像数据进行验证,结果表明该实验测试集的平均准确率达到了98.62%,较ResNet34网络测试集的平均准确率提升2.07%,本实验对因为光线和角度变化的人脸活体检测有较好的鲁棒性。