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基于注意力机制的多特征融合人脸活体检测
被引量：
10
1
作者
李盼盼
王朝立
孙占全
《信息与控制》
CSCD
北大核心
2021年第5期631-640,共10页
针对常规人脸活体检测中存在的特征信息提取不足、准确率不高、容易被欺骗等问题,提出了一种基于注意力机制的多特征融合人脸活体检测算法.首先,为充分利用图像的低层特征,将原始人脸图像通过变换得到傅里叶频谱图,结合局部二值模式图...
针对常规人脸活体检测中存在的特征信息提取不足、准确率不高、容易被欺骗等问题,提出了一种基于注意力机制的多特征融合人脸活体检测算法.首先,为充分利用图像的低层特征,将原始人脸图像通过变换得到傅里叶频谱图,结合局部二值模式图和简化的韦伯局部描述图作为检测模型的输入.其次,再把这3种类型的图像分别输入到3个结构相同的ResNet支流中.然后,引入注意力机制来表征不同特征对于识别的重要性,将提取到的特征进行加权融合.最后,在基准数据库CASIA-FASD和Replay-Attack上进行实验,并与现有方法进行对比.实验结果表明,引入注意力机制的多特征融合方法可以提高人脸活体检测的准确性,且可同时增强算法的鲁棒性和泛化能力.
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关键词
人脸活体检测
LBP
s-wld
傅里叶频谱图
注意力机制
特征融合
原文传递
Dempster-Shafer证据融合金字塔韦伯局部特征的表情识别
被引量：
7
2
作者
王晓华
金超
+1 位作者
任福继
胡敏
《中国图象图形学报》
CSCD
北大核心
2014年第9期1297-1305,共9页
目的针对韦伯局部特征(WLD)在局部细节表征上的局限性,提出一种基于金字塔韦伯局部特征(PWLD)的人脸表情识别方法。方法首先对人脸图像进行预处理,分割出表情显著区域;然后根据显著区域大小进行分层并加以分块,对每一层的不同块提取PWL...
目的针对韦伯局部特征(WLD)在局部细节表征上的局限性,提出一种基于金字塔韦伯局部特征(PWLD)的人脸表情识别方法。方法首先对人脸图像进行预处理,分割出表情显著区域;然后根据显著区域大小进行分层并加以分块,对每一层的不同块提取PWLD特征,将测试集与训练集的PWLD直方图的卡方距离归一化作为独立证据来构造基本概率分配(BPA);最后利用D-S(Dempster-Shafer)证据理论联合规则得到融合后的BPA,进而得出识别结果。结果在JAFFE库与Cohn-Kanade库上进行交叉验证,平均识别率分别为95.81%和97.47%。结论 PWLD特征在局部细节表征上比WLD特征更具有优势。与目前典型的方法进行对比实验,验证该方法的有效性和容错性,同时证明该方法在噪声和光照条件下具有一定的鲁棒性。
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关键词
表情识别
韦伯局部特征(WLD)
金字塔韦伯局部特征
DEMPSTER-SHAFER证据理论
原文传递
题名
基于注意力机制的多特征融合人脸活体检测
被引量：
10
1
作者
李盼盼
王朝立
孙占全
机构
上海理工大学理学院
上海理工大学光电信息与计算机工程学院
出处
《信息与控制》
CSCD
北大核心
2021年第5期631-640,共10页
基金
国防基金(JCKY2019413D001)
国家自然科学基金资助项目(6217023627,62003214)
上海市自然基金资助项目(19ZR1436000)。
文摘
针对常规人脸活体检测中存在的特征信息提取不足、准确率不高、容易被欺骗等问题,提出了一种基于注意力机制的多特征融合人脸活体检测算法.首先,为充分利用图像的低层特征,将原始人脸图像通过变换得到傅里叶频谱图,结合局部二值模式图和简化的韦伯局部描述图作为检测模型的输入.其次,再把这3种类型的图像分别输入到3个结构相同的ResNet支流中.然后,引入注意力机制来表征不同特征对于识别的重要性,将提取到的特征进行加权融合.最后,在基准数据库CASIA-FASD和Replay-Attack上进行实验,并与现有方法进行对比.实验结果表明,引入注意力机制的多特征融合方法可以提高人脸活体检测的准确性,且可同时增强算法的鲁棒性和泛化能力.
关键词
人脸活体检测
LBP
s-wld
傅里叶频谱图
注意力机制
特征融合
Keywords
face liveness detection
LBP(local binary pattern)
s-wld
(simplified weber local descriptor)
Fourier spectrum
attention mechanism
feature fusion
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
原文传递
题名
Dempster-Shafer证据融合金字塔韦伯局部特征的表情识别
被引量：
7
2
作者
王晓华
金超
任福继
胡敏
机构
合肥工业大学计算机与信息学院情感计算与先进智能机器安徽省重点实验室
德岛大学先端技术科学教育部
出处
《中国图象图形学报》
CSCD
北大核心
2014年第9期1297-1305,共9页
基金
国家自然科学青年基金项目(61300119)
国家高技术研究发展计划(863)基金项目(2012AA011103)
安徽省科技攻关基金项目(1206c0805039)
文摘
目的针对韦伯局部特征(WLD)在局部细节表征上的局限性,提出一种基于金字塔韦伯局部特征(PWLD)的人脸表情识别方法。方法首先对人脸图像进行预处理,分割出表情显著区域;然后根据显著区域大小进行分层并加以分块,对每一层的不同块提取PWLD特征,将测试集与训练集的PWLD直方图的卡方距离归一化作为独立证据来构造基本概率分配(BPA);最后利用D-S(Dempster-Shafer)证据理论联合规则得到融合后的BPA,进而得出识别结果。结果在JAFFE库与Cohn-Kanade库上进行交叉验证,平均识别率分别为95.81%和97.47%。结论 PWLD特征在局部细节表征上比WLD特征更具有优势。与目前典型的方法进行对比实验,验证该方法的有效性和容错性,同时证明该方法在噪声和光照条件下具有一定的鲁棒性。
关键词
表情识别
韦伯局部特征(WLD)
金字塔韦伯局部特征
DEMPSTER-SHAFER证据理论
Keywords
facial expression recognition
Weber local descriptor （WLD）
pyramid Weber local descriptor （PWLD）
Dempster-Shafer （D-S） theory of evidence
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
原文传递
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于注意力机制的多特征融合人脸活体检测
李盼盼
王朝立
孙占全
《信息与控制》
CSCD
北大核心
2021
10
原文传递
2
Dempster-Shafer证据融合金字塔韦伯局部特征的表情识别
王晓华
金超
任福继
胡敏
《中国图象图形学报》
CSCD
北大核心
2014
7
原文传递
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