多模态人脸活体检测技术

本项目专注于人脸活体检测，克服各类仿冒攻击，研发多模态活体检测算法，完成相关设备研制，助力智慧金融和智慧园社区等生物识别场景。项目研究开发内容包括：构建多模态全天候人脸检测算法；设计多模态轻量化活体检测的深度学习算法模型；研制支持多模态活体检测的金融支付终端设备。

续研究的主要思路是辨别真实人脸和攻击对象的图像细节纹理，制定特征提取算法，提取对应特征，并送入分类器进行判定。用来区分的特征主要有：颜色纹理、非刚性运动变形、材料、图像或者视频的质量。随着攻击手段的不断进步，这几年出现了一批以高质量的头部模型和面具为代表的三维攻击。 2018年，Yousef Atoum团队首次把深度学习特征代入到活体检测，从此开启了通过深度学习来进行人脸活体检测的大门。随着硬件设备的不断进步，这两年业界提出将深度摄像头采集的深度特征和光学特征相结合的多模态的人脸活体检测方法。

联系人：庄仙竹电话：15295039286 单位名称：武进区科技成果转移中心