作者：王宇龙; 刘开元活体识别面部特征点深度学习lstm
摘要：提出一种应用于手机移动端基于深度学习反照片及反视频的生物识别方法,该方法利用面部动作数据集训练一个LSTM网络,通过用户配合输入一段随机动作顺序的视频,对视频预处理后提取面目特征特点得到特征点数据,最后将特征点数据放入循环神经网络判断视频是否发生了伪造攻击。实验结果表明,该方法能够有效抵御照片攻击和视频回放攻击。
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《网络与信息安全学报》（CN：10-1366/TP）是一本有较高学术价值的大型双月刊，自创刊以来，选题新奇而不失报道广度，服务大众而不失理论高度。颇受业界和广大读者的关注和好评。 《网络与信息安全学报》通过刊载信息安全领域有突破的基础理论研究、创新性的关键技术研究、热点安全问题研究，以及与信息安全技术相关的交叉领域的科研学术论文，充分展示我国的研究成果，向科研人员提供全面的前沿信息，开展多边的网络国际交流合作，促进我国信息安全技术的发展与学术水平的提高，为建设网络强国服务。
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