基于注意力融合的多模态人脸活体检测算法

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针对人脸活体检测技术在复杂光线条件下识别率低,边缘设备硬件条件有限的问题,文章提出一种基于注意力机制融合的多模态人脸活体检测算法。将可见光图的PLGF特征图和近红外图作为输入,通过注意力机制进行融合,并采用颜色通道差值图进行辅助判定。设计了轻量化骨干网络提升算法在边缘设备中的推理效率,参数量相比mobelienetV2减少80%。在自建数据集上的实验表明,人脸活体检测准确率为99.93%,可有效提升算法在不同攻击方式、不同光照条件下的准确率。
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