摘要
针对从RGB图像提取到的特征对光照敏感,导致人脸活体检测模型泛化性能较差的问题,提出一种结合反射图像的双流多层次融合人脸活体检测(Face Anti-spoofing Using Dual-stream Multi-level Fusion and Reflection Images,DMF-RI)算法。首先对RGB图像进行带色彩恢复的多尺度Retinex增强,获得反射图,并分别提取原图和反射图的低中高多层次深度特征;然后通过双流多层次特征融合模块(Dual Multi-level Feature Fusion,DMFF)实现不同层次不同特征的有效融合;最后联合基于二值掩码的像素级监督和基于二值标签的二分类监督训练网络模型。在CASIA-FASD、Replay-Attack、MSU-MFSD、OULU-NPU和SiW等5个人脸活体检测数据集上的多组实验表明,所提算法通过多层次融合RGB图像和MSRCR图像的深度特征,能提取人脸中更为本质的特征信息,在复杂背景条件下表现出较强的鲁棒性和泛化能力。
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单位上海大学; 通信与信息工程学院