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申请/专利权人：华东交通大学
摘要：本发明属于人脸识别技术领域，公开了一种基于自适应图神经网络的鲁棒人脸活体检测方法及系统，该方法将人脸图像训练样本按照设置的比例划分为支持集样本和查询集样本，同时对支持集样本和查询集样本分批次进行数据预处理和数据增强处理，最后通过分块处理将人脸图像划分为大小相同的图像块；将图像块进行向量化，提取人脸图像特征，引入图像块的空间位置信息，将划分的每个图像块都视作节点，采用动态K近邻稠密算法自适应地构造拓扑图，循环边的更新以及节点的更新过程，得到最优拓扑图；分类器根据最优拓扑图的特征信息判断是活体还是伪装人脸。本发明提高了人脸活体检测在面对未知攻击时的准确性、适应性和可信度。
主权项：1.基于自适应图神经网络的鲁棒人脸活体检测方法，采用的鲁棒人脸活体检测模型按功能划分包括数据处理模块、特征提取模块、拓扑图构建及更新模块和分类器，其特征在于，步骤如下：S1：数据处理模块将人脸图像训练样本按照设置的比例划分为支持集样本和查询集样本，同时对支持集样本和查询集样本分批次进行数据预处理和数据增强处理，最后通过分块处理将人脸图像划分为大小相同的图像块；S2：通过特征提取模块将图像块进行向量化，提取人脸图像特征；S3：拓扑图构建及更新模块包括动态K近邻稠密算法和自适应图卷积模块，根据人脸图像特征，引入图像块的空间位置信息，将划分的每个图像块都视作节点，采用动态K近邻稠密算法自适应地构造拓扑图，拓扑图的更新包括边的更新以及节点的更新，通过自适应图卷积模块实现节点特征的更新，更新节点特征之后再通过动态K近邻稠密算法进行边的更新，循环边的更新以及节点的更新过程，得到最优拓扑图；S4：分类器根据最优拓扑图的特征信息判断是活体还是伪装人脸。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 华东交通大学 基于自适应图神经网络的鲁棒人脸活体检测方法及系统
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