一种基于多视角特征学习的人脸活体检测方法（人脸识别、身份认识、大数据）（2024年下证）

本发明提出了一种基于多视角特征学习的人脸活体检测方法，从“真实+面具”、“真实+视频”等多个视角进行组级分类，训练多个不同视角的特征提取模型用于提取具有辨别力的检测特征，通过二元分类模型进行融合后用于真伪分类。本发明可以缓解现有人脸活体检测方法在扩展攻击类型后鉴别性能出现下降的问题，增强防御攻击的能力，从而提高人脸活体检测的精度。

《一种基于多视角特征学习的人脸活体检测方法（人脸识别、身份认识、大数据）（2024年下证）》是一发明专利，专利号为 2021111920642，当前法律状态为已下证，由北京工业大学提出申请，发明人为毋立芳;王竹铭;徐姚文;简萌;石戈，申请日期为2021-10-13，公开（公告）日期为2024-09-24，国际专利分类号（IPC）为 G06V 40/16 (2022.01)，高新资质：未报高企，所属技术领域包括：人脸识别、生物识别、身份认证、安全监控、大数据、AI、电子商务。该专利已下发证书，权利稳定，适合直接办理转让过户，是企业申报高企、项目招投标、质押融资的优质标的。赋翼网提供从选品、尽调、合同签订到官方著录项目变更（过户）的一站式专利转让服务，专业顾问全程协助，确保交易合规、安全、高效。专利摘要：本发明提出了一种基于多视角特征学习的人脸活体检测方法，从“真实+面具”、“真实+视频”等多个视角进行组级分类，训练多个不同视角的特征提取模型用于提取具有辨别力的检测特征，通过二元分类模型进行融合后用于真伪分类。本发明可以缓解现有人脸活体检测方法在扩展攻击类型后鉴别性能出现下降的问题，增强防御攻击的能力，从而提高人脸活体检测的精度。

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