-
公开(公告)号：CN116889388B
公开(公告)日：2023-11-17
申请号：CN202311161515.5
申请日：2023-09-11
申请人： 长春理工大学 , 长春市高斯视觉科技有限公司
摘要： 本发明涉及rPPG技术领域，具体为一种基于rPPG技术的智能检测系统及方法，所述系统包括信息数据预处理模块、rPPG信号分割与波形选择模块、双通道特征融合数据预测模块以及rPPG信号特征提取与数据预测模块，所述信息数据预处理模块用于通过摄像头实时采集用户手掌部位信息，结合采集用户手掌部位信息进行ROI区域划分并提取划分区域中图像G通道信号，将G通道信号中平均像素值作为原始rPPG信号进行预处理，本发明提供一种基于rPPG的非接触数据测量方法，具有非侵入性、便携性以及普适性的优点。
-
公开(公告)号：CN116524612B
公开(公告)日：2023-09-12
申请号：CN202310737596.2
申请日：2023-06-21
申请人： 长春理工大学 , 长春市高斯视觉科技有限公司
IPC分类号： G06V40/40 , G06N3/0464 , G06N3/048 , G06N3/084 , G06N20/10 , G06V10/25 , G06V10/44 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06V40/16 , A61B5/1171 , A61B5/00 , A61B5/02
摘要： 本发明公开了一种基于rPPG的人脸活体检测系统及方法，属于生物识别技术领域。本发明包括：S10：获取面部感兴趣区域帧序列；S20：基于面部感兴趣区域帧序列，通过时空卷积网络模型预测人体面部脉搏波信号；S30：对预测的人体面部脉搏波信号进行频域转换并提取多尺度长期频谱统计特征；S40：通过支持向量机模型分辨目标人脸的真伪。本发明设计了一种轻量级的时空卷积网络，并设计一种新的学习方式来训练模型，设计并改进一种蕴含丰富生理信息的频谱特征，大大提高了活体检测的准确率和检测速率，本发明在面对打印、视频、面具等多种欺诈攻击时，只需普通摄像头采集的RGB视频就能够高效、快速地区分人脸的真伪。
-
公开(公告)号：CN116889388A
公开(公告)日：2023-10-17
申请号：CN202311161515.5
申请日：2023-09-11
申请人： 长春理工大学 , 长春市高斯视觉科技有限公司
摘要： 本发明涉及rPPG技术领域，具体为一种基于rPPG技术的智能检测系统及方法，所述系统包括信息数据预处理模块、rPPG信号分割与波形选择模块、双通道特征融合数据预测模块以及rPPG信号特征提取与数据预测模块，所述信息数据预处理模块用于通过摄像头实时采集用户手掌部位信息，结合采集用户手掌部位信息进行ROI区域划分并提取划分区域中图像G通道信号，将G通道信号中平均像素值作为原始rPPG信号进行预处理，本发明提供一种基于rPPG的非接触数据测量方法，具有非侵入性、便携性以及普适性的优点。
-
公开(公告)号：CN116524612A
公开(公告)日：2023-08-01
申请号：CN202310737596.2
申请日：2023-06-21
申请人： 长春理工大学 , 长春市高斯视觉科技有限公司
IPC分类号： G06V40/40 , G06N3/0464 , G06N3/048 , G06N3/084 , G06N20/10 , G06V10/25 , G06V10/44 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06V40/16 , A61B5/1171 , A61B5/00 , A61B5/02
摘要： 本发明公开了一种基于rPPG的人脸活体检测系统及方法，属于生物识别技术领域。本发明包括：S10：获取面部感兴趣区域帧序列；S20：基于面部感兴趣区域帧序列，通过时空卷积网络模型预测人体面部脉搏波信号；S30：对预测的人体面部脉搏波信号进行频域转换并提取多尺度长期频谱统计特征；S40：通过支持向量机模型分辨目标人脸的真伪。本发明设计了一种轻量级的时空卷积网络，并设计一种新的学习方式来训练模型，设计并改进一种蕴含丰富生理信息的频谱特征，大大提高了活体检测的准确率和检测速率，本发明在面对打印、视频、面具等多种欺诈攻击时，只需普通摄像头采集的RGB视频就能够高效、快速地区分人脸的真伪。
-
-
-
搜索结果
4 条记录 (耗时 0.038 秒)
