![](/images/graphics-bg.png)
DTFA-Net: Dynamic and Texture Features Fusion Attention Network for Face Antispoofing
المؤلفون المشاركون
Zhou, Jingmei
Chang, Hui
Cheng, Xin
Wang, Hongfei
Jia, Yilin
Zhao, Xiangmo
المصدر
العدد
المجلد 2020، العدد 2020 (31 ديسمبر/كانون الأول 2020)، ص ص. 1-11، 11ص.
الناشر
Hindawi Publishing Corporation
تاريخ النشر
2020-07-10
دولة النشر
مصر
عدد الصفحات
11
التخصصات الرئيسية
الملخص EN
For face recognition systems, liveness detection can effectively avoid illegal fraud and improve the safety of face recognition systems.
Common face attacks include photo printing and video replay attacks.
This paper studied the differences between photos, videos, and real faces in static texture and motion information and proposed a living detection structure based on feature fusion and attention mechanism, Dynamic and Texture Fusion Attention Network (DTFA-Net).
We proposed a dynamic information fusion structure of an interchannel attention block to fuse the magnitude and direction of optical flow to extract facial motion features.
In addition, for the face detection failure of HOG algorithm under complex illumination, we proposed an improved Gamma image preprocessing algorithm, which effectively improved the face detection ability.
We conducted experiments on the CASIA-MFSD and Replay Attack Databases.
According to experiments, the DTFA-Net proposed in this paper achieved 6.9% EER on CASIA and 2.2% HTER on Replay Attack that was comparable to other methods.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Cheng, Xin& Wang, Hongfei& Zhou, Jingmei& Chang, Hui& Zhao, Xiangmo& Jia, Yilin. 2020. DTFA-Net: Dynamic and Texture Features Fusion Attention Network for Face Antispoofing. Complexity،Vol. 2020, no. 2020, pp.1-11.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1142574
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Cheng, Xin…[et al.]. DTFA-Net: Dynamic and Texture Features Fusion Attention Network for Face Antispoofing. Complexity No. 2020 (2020), pp.1-11.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1142574
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Cheng, Xin& Wang, Hongfei& Zhou, Jingmei& Chang, Hui& Zhao, Xiangmo& Jia, Yilin. DTFA-Net: Dynamic and Texture Features Fusion Attention Network for Face Antispoofing. Complexity. 2020. Vol. 2020, no. 2020, pp.1-11.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1142574
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references
رقم السجل
BIM-1142574
قاعدة معامل التأثير والاستشهادات المرجعية العربي "ارسيف Arcif"
أضخم قاعدة بيانات عربية للاستشهادات المرجعية للمجلات العلمية المحكمة الصادرة في العالم العربي
![](/images/ebook-kashef.png)
تقوم هذه الخدمة بالتحقق من التشابه أو الانتحال في الأبحاث والمقالات العلمية والأطروحات الجامعية والكتب والأبحاث باللغة العربية، وتحديد درجة التشابه أو أصالة الأعمال البحثية وحماية ملكيتها الفكرية. تعرف اكثر
![](/images/kashef-image.png)