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改进ResNet双目视觉算法在人脸活体检测中的应用研究

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r级联分类器同时提取双目图像中的人脸,将其提取到的局部人脸左右并联制作成数据集;然后把"shortcut"思想引入到残差块中提高特征的利用率,最后改进了具有注意力机制的SENet模块在SE-ResNet神经网络中的位置.利用实验室采集的图像数据进行验证,结果表明:该实验测试集的平均准确率达到了 98.62％,较ResNet34网络测试集的平均准确率提升2.07％,本实验对因为光线和角度变化的人脸活体检测有较好的鲁棒性.
Application Research of Improved ResNet Binocular Vision Algorithm in Face Detection

Face Liveness DetectionBinocular VisionSENet

张文兴、杨振凯、刘文婧、王建国

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内蒙古科技大学机械工程学院,内蒙古包头 014000

内蒙古自治区机电系统智能诊断与控制重点实验室,内蒙古包头 014000

人脸活体检测 残差神经网络 双目视觉 SENet

内蒙古自然科学基金重大项目内蒙基金古自然科学项目

2018ZD062020LH05025

2023

机械设计与制造
辽宁省机械研究院

机械设计与制造

CSTPCD北大核心
影响因子：0.511
ISSN：1001-3997
年,卷(期)：2023.391(9)
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