36、基于卷积神经网络的人脸反欺骗检测系统与温室物联网技术应用

基于卷积神经网络的人脸反欺骗检测系统与温室物联网技术应用

人脸反欺骗检测系统

1. 背景知识
   • 欺骗与变形的区别 ：欺骗是一种类似冒名顶替的网络犯罪，用于侵入设备或实体；而变形是使用计算机辅助技术将图像转换为其他形式。欺骗涉及转换为新实体，变形则侧重于图像形式或特征的改变。
   • 人脸反欺骗检测方法
     • 基于纹理的方法 ：Bromme等人在2018年对基于深度学习和传统结构描述方法检测假脸的不同方法进行了全面研究，并创建了一个新的假脸数据库。Geirhos等人在2018年指出模型更关注纹理而非形状，Gatys等人在2015 - 2016年提出Gram矩阵可用于纹理描述和图像处理。
     • 基于运动的方法 ：基于照片序列中物体的运动进行检测和识别，如循环运动检测、唇读、手势解读等。非刚性物体运动的周期性可作为分类的强标记，光流也是分类物体的重要工具。Feng等人在2016年将光流图和Shearlet图像函数传输到CNN，Xu等人在2015年提出LSTM - CNN架构用于二分类。
     • 基于图像质量和反射率的方法 ：Wen等人在2015年通过液晶显示器上的特征反射、不透明度、色度矩和颜色变化来区分真实和模拟人脸的表面反射差异。Feng等人在2016年结合图像质量特征和光流参数，Pinto等人在2015年利用傅里叶光谱识别出可有效检测面部复制的特征。这些方