一种基于局部特征和轻量级网络人脸融合攻击检测的方法

摘要

本发明涉及一种基于局部特征与轻量级网络的人脸融合攻击检测方法，用于解决检测精度效率以及基于深度学习的方法无法应用于IOT(如移动、嵌入式系统等)资源受限的应用场景。包括下列步骤：1)准备人脸数据集用于训练、测试和验证；2)进行人脸图像的预处理；3)对构建基于局部特征和轻量级人脸融合攻击检测网络；4)将训练集和验证集图像输入到基于局部特征和轻量级人脸融合攻击检测网络中，进行“二级”分类判断真假人脸，获得训练好的基于局部特征和轻量级网络的人脸融合攻击检测模型；5)将测试集人脸图像输入到训练好的基于局部特征和轻量级人脸融合攻击检测模型中，得到最终的人脸人脸融合攻击检测结果。本发明使用轻量级网络提取人脸图像的局部特征，有效提高了人脸融合攻击检测的精度，符合实际应用场景。