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人脸活体检测是面部识别应用的先决条件.现有方法利用多种特征提升检测精度,针对特征优化的研究较少,一些能起有效区分作用的特征未被提取,提出结合空间上下文特征与对比学习的人脸活体检测(SAC),分两个阶段:① 对比学习得到高级语义特征,扩大活脸和攻击脸之间的特征差距.此外,提出两种定义样本的策略以增强特征的可辨性.② 上下文判别器:自我注意学习输入的极端贡献性空间上下文.两阶段用跳跃连接保持特征表示一致性,分别用特征相似度和交叉熵损失训练.在公开数据集SiW、CAISA FASD和Replay Attack上测试,SAC在SiW的3种测试协议下均取得了与先进算法可比较的结果,在CAISA FASD和Replay Attack的跨数据集测试结果分别提升4％、11％,表明SAC能够有效准确判别欺骗人脸. 相似文献
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