Python中人脸识别中的人脸反欺骗方法

Question

我正在做一个面部识别项目，在那里我可以首先注册自己，然后启动一个识别脚本，这将启动我的网络摄像头，它将识别我自己。我正在跟踪这个文章，它的工作非常好。

我注意到的是，如果我把我的照片给相机，而不是我自己在镜头前，它仍然检测和识别我的脸。这里面没有反欺骗的成分。我想在代码中包括反欺骗方法，这样它就可以检测到是否检测到/识别到的人脸是真实的假的。为此，我想到以下方法：

1.眨眼检测：最初以为我会实现一种眨眼检测算法，但它也有其缺点。如果一个真正的脸的人没有眨眼一段时间，在这种情况下，我们的代码将标记为假的脸。此外，眼睛在离相机1-1.5米远的地方也没有被检测到。

2.使用温度传感器：I也接口了欧姆龙热传感器，这样我就可以得到脸部的温度。在正常人的脸上，温度总是高于一个阈值。如果在照片中的脸，它将始终低于这一阈值。我实现了它，它运行得很好。但后来意识到，如果有人在手机上显示照片，在这种情况下，由于手机的高屏幕温度，它总是超过阈值，因此它被标记为真实照片。

上面提到的方法对我没用。我正在寻找一个简单的解决方案，可以在所有的情况下工作。我正在做这个项目的覆盆子皮，所以寻找一个解决方案，是兼容的覆盆子皮。请帮帮忙。谢谢

Answer 1

抱歉，因为我不是从树莓皮的背景，但作为一个正派的人帮助别人，我认为你应该尝试分辨率检查(如果可能的话)，因为手机的屏幕上的分辨率总是比真实的脸少。然后你可以用它和眨眼的方法抓住一个电话，因为照片不眨眼。平均人类眨眼12次，所以每5秒1次。这将帮助你抓住打印的照片。希望这能帮上忙。

Answer 2

您应该在面部检测器的顶部使用对象检测器。它绝对能探测到手机。

你也可以对它进行再培训，以检测出一张被搁置的照片。

让目标探测器先运行，保存手机的包围盒坐标，然后查看手机内部是否存在面部包围盒坐标。

Answer 3

我现在正在研究一个人脸识别系统，作为我的论文项目。你试过这篇文章了吗？禤浩焯说它在树莓Pi中是可用的，但这意味着我们必须安装TensorFlow和Keras才能做到这一点。我觉得这能帮上忙。