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senliuy / FaceLivenessDetection

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请问通过光流法判断是否是人脸的时候，采用的评价指标的意义还有为什么评价指标越小越有可能是活体？ #6

Open jzying opened 6 years ago

jzying commented 6 years ago

看了下代码，评价指标： //计算差值 float numeratorofD = 0.0; float denominatorofD = 0.0; for(int i = 0; i < m; ++i){ for (int j = 0; j < n; ++j){ Vec2f flow_at_point = flow.at(i, j); float U_ij = flow_at_point[0]; float V_ij = flow_at_point[1]; float temp1 = (a1i + b1j + c1 - U_ij); float temp2 = (a2i + b2j + c2 - V_ij); numeratorofD += sqrt( temp1 temp1 + temp2 temp2 ); denominatorofD += sqrt(U_ij U_ij + V_ijV_ij); } } optDifference = numeratorofD/denominatorofD;

请问这样评价有什么理论依据么？还有为什么optDifference越小越好？

senliuy commented 6 years ago

可以简单理解为3D的真实人脸和2D的照片或者视频产生的光流会存在很大差异，详细理解可以参考代码注释处给出的论文 《A Liveness Detection Method for Face Recognition Based on Optical Flow Field》。

jzying commented 6 years ago

感谢回复，可以分享一下这篇论文么？我这里下载不到，我的邮箱是179417764@qq.com

jzying commented 6 years ago

@senliuy 能否说明一下您算法中第一步moveIdentificate验证的思路呢？待测对象保持面对摄像头不动，然后判断计算的optDifference是否小于一定的threshold来判断是否是活体。但论文里面不是说optDifference越大越有可能是活体么？

zjLeung commented 6 years ago

@jzying 请问你有下载到作者说的那篇论文吗，可以发给我吗？stewart_leung@163.com