基于小波卷积神经网络的活体人脸检测算法

人脸识别技术已日趋商业化，但易于被伪造人脸攻击，现有人脸活体检测算法存在泛化性能不高、网络模型结构复杂、预测结果依赖于数据的规模等问题。因此，提出一种基于小波卷积神经网络的活体人脸检测算法。算法网络结构整体简单，在NUAA和CASIA-FASD数据集上均取得了较好的分类精度，HTER分别达到了2.1%和8.3%的效果。