【摘 要】
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非法入侵者通过伪装人脸骗取系统认证，给人脸认证系统带来了严重的威胁。因此，活体人脸检测成了人脸认证系统走向实用必须解决的一个重要课题。现有活体人脸检测方法多为基于照
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(61372193,61070167);广东高校优秀青年教师培训计划资助项目(SYQ2014001);广东省特色创新项目(2015KTSCX143,2015KTSCX145);广东省青年创新项目(2016KQNCX171)
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非法入侵者通过伪装人脸骗取系统认证，给人脸认证系统带来了严重的威胁。因此，活体人脸检测成了人脸认证系统走向实用必须解决的一个重要课题。现有活体人脸检测方法多为基于照片的人脸攻击方面的研究成果，对于基于视频的人脸攻击，效果并不理想。313卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）具有深度学习的特点，能自动学到图像的分布式特征表示；与2D卷积相比，它能学到连续视频帧的动作信息。本文结合3D卷积神经网络的特性，提出利用3D卷积实现视频人脸伪装检测。通过提取3D卷积神经网络最
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