《表3 不同算法在Replay-Attack数据集上的准确率和误判率》
单位:%
由表2可知,虽然LBP算法在EER、HTER的实验结果上优于其他算法,但本文通过与传统活体检测算法做实验对比验证了轻量级神经网络在活体检测中的可行性,如表3所示,其中M??tt?等[28]提出了MLBP(Multi-scale Local Binary Pattern)的方法,通过分析人脸照片的纹理进行人脸反欺骗检测。由图4~5、表2可知,模型参数的大小也在一定程度上影响了活体检测的精确度。
图表编号 | XD00197783400 严禁用于非法目的 |
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绘制时间 | 2020.12.10 |
作者 | 陈放、刘晓瑞、杨明业 |
绘制单位 | 青岛大学自动化学院、青岛大学未来研究院、电子科技大学机器人研究中心、青岛大学自动化学院、青岛大学自动化学院 |
更多格式 | 高清、无水印(增值服务) |