【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及图像识别，尤其涉及一种通过视频进行真人验证的方法。
技术介绍
1、视频真人验证方法通过计算机视觉、图像处理以及生物统计学原理，对视频流中的人脸进行特征提取、匹配和身份鉴定；具体来说，系统会对视频中的人脸图像进行采集、定位、预处理，然后利用深度学习模型等先进算法分析人脸特征，与已知的人脸数据库进行比对，以验证视频中出现的人脸是否为真实个体；但现有技术下的视频真人验证方法通常根据人脸的一些特征如灰度特征、相对位置结构特征等进行检测与识别，而对于具有与人脸特征相似的图案、表情图片等，系统可能会被误认为人脸，判断能力不够高，可能导致验证系统无法有效抵御伪造人脸的攻击。
技术实现思路
1、为了克服在现有技术下的视频真人验证方法通常根据人脸的一些特征如灰度特征、相对位置结构特征等进行检测与识别，而对于具有与人脸特征相似的图案、表情图片等，系统可能会被误认为人脸，判断能力不够高，可能导致验证系统无法有效抵御伪造人脸的攻击的问题。
2、本专利技术的技术方案为：一种通过视频进行真人...
【技术保护点】
1.一种通过视频进行真人验证的方法；其特征在于：包括有以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种通过视频进行真人验证的方法，其特征在于：从公开数据集、网络爬虫渠道收集大量真实人脸视频和伪造人脸视频，对收集到的视频进行逐帧标注；具体步骤如下：
3.根据权利要求2所述的一种通过视频进行真人验证的方法，其特征在于：将视频转换为连续的视频帧图像，并进行图像数据预处理；具体步骤如下：
4.根据权利要求3所述的一种通过视频进行真人验证的方法，其特征在于：选择卷积神经网络模型，并进行模型训练，在训练中引入度量学习机制，帮助模型学习到一个嵌入空间；引...
【技术特征摘要】
1.一种通过视频进行真人验证的方法；其特征在于：包括有以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种通过视频进行真人验证的方法，其特征在于：从公开数据集、网络爬虫渠道收集大量真实人脸视频和伪造人脸视频，对收集到的视频进行逐帧标注；具体步骤如下：
3.根据权利要求2所述的一种通过视频进行真人验证的方法，其特征在于：将视频转换为连续的视频帧图像，并进行图像数据预处理；具体步骤如下：
4.根据权利要求3所述的一种通过视频进行真人验证的方法，其特征在于：选择卷积神经网络模型，并进行模型训练，在训练中引入度量学习机制，帮助模型学习到一个嵌入空间；引入单中心损失scl通过计算每个类别样本到其类别中心的距离，并最小化这个距离，来增强模型对伪造人脸的区分能力，结合度量学习和单中心损失，通过反向传播算法不断调整模型参数，以最小化损失函数值；具体步骤如下：
5.根据权利要求4所述的一种通过视频进行真人验证的方法，其特征在于：选择卷积神经网络模型，并进行模型训练，在训练中引入度量学习机制，帮助模型学习到一个嵌入空间；引入单中心损失scl通过计算每个类别样本到其类别中心的距离，并最小化这个距离，来增强模型对伪造人脸的区分能力，结合度量学习和单中心损失，通过反向传播算法不断调整模型参数，以最小化损失函数值；还包括有以下步骤：
6.根据权...
【专利技术属性】
技术研发人员：龚杰，宋景宁，
申请(专利权)人：深圳市德仪科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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