基于注意力模型的双路卷积神经网络的人脸防伪检测方法

摘要

本发明公开了一种基于注意力模型的双路卷积神经网络的人脸防伪检测方法，包括：构建训练集，包括RGB人脸图像和MSR人脸图像组成的训练样本；构建人脸防伪检测网络，包括用于提取RGB特征向量和MSR特征向量的特征提取单元，用于对RGB特征向量和MSR特征向量进行融合的特征融合单元，用于对融合特征向量进行分类的特征分类单元；利用训练集对人脸防伪检测网络进行训练，获得人脸防伪检测模型；应用时，对待测RGB人脸图片进行预处理后，输入至人脸防伪检测模型中，经计算输出检测结果，即真脸或者假脸。该方法能够同时利用MSR图片降低光照对检测的影响和RGB图片丰富的纹理信息，使检测结果准确并且具有一定的泛化性。