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摘要
本发明公开了一种基于双解耦生成和半监督学习的活体检测方法及系统,该方法步骤包括：数据预处理得到RGB颜色通道图原始样本,并配对相同身份得到真假图像对；真人编码器输出真人身份向量,假体编码器输出假体身份向量和假体模式向量,三者合并送入解码器得到重建真假图像对,构建双解耦生成损失函数,噪声送到训练好的解码器得到生成样本；对原始样本和生成样本构造有标签样本、无标签样本、增强后无标签样本,三者送入教师学习模块得到教师半监督损失、无标签样本的伪标签、增强后无标签损失,更新检测器和教师网络参数；利用验证集确定阈值；加载测试数据到检测器得到分类分数,根据阈值判决分类结果。本发明能够提高活体检测模型的鲁棒性。
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