基于CNN的人脸活体检测算法及实现任务书

 2021-12-22 21:24:43

全文总字数：1323字

1. 毕业设计（论文）主要内容：

  1. 学习并掌握Python编程；
  2. 学习深度学习及活体检测相关原理；
  3. 基于python实现活体检测。

2. 毕业设计（论文）主要任务及要求

  1. 编写程序实现基于CNN的活体检测；
  2. 撰写格式必须规范；
  3. 阅读的参考文献不少于15篇（其中近5年外文文献不少于3篇)；
  4. 完成不少于12000字的论文的撰写并完成答辩的相关工作；
  5. 完成不低于5000汉字（20000英文印刷符）的教师指定的相关文献的英译汉翻译；
  6. 正文应包含不少于12幅图（包括：电路原理图、流程图、结构框图、程序框图等）。

3. 毕业设计（论文）完成任务的计划与安排

  • 第1周—第3周 搜集资料，撰写开题报告；
  • 第4周—第5周 论文开题；
  • 第6周—第12周 撰写论文初稿；
  • 第12周—第15周 修改论文；
  • 第16周 论文答辩

4. 主要参考文献

  1. Boulkenafet Z, Komulainen J, Hadid A. Face anti-spoofing based on color texture analysis[C]//2015 IEEE international conference on image processing (ICIP). IEEE, 2015: 2636-264
  2. Zhang P, Zou F, Wu Z, et al. FeatherNets: Convolutional Neural Networks as Light as Feather for Face Anti-spoofing[C]//Proceedings of the IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition Workshops. 2019: 0-0.
  3. Wen, Di, Han, Hu, Jain, Anil K. Face Spoof Detection With Image Distortion Analysis[J]. IEEE Transactions on Information Forensics Security, 10(4):746-761.
  4. Souza L, Oliveira L, Pamplona M, et al. How far did we get in face spoofing detection?[J]. Engineering Applications of Artificial Intelligence, 2018, 72: 368-381.
  5. Jourabloo A, Liu Y, Liu X. Face de-spoofing: Anti-spoofing via noise modeling[C]//Proceedings of the European Conference on Computer Vision (ECCV). 2018: 290-306.

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