基于光流的协作人脸活体检测
计算机视觉与模式识别
2025-08-15 v1
摘要
本文提出了一种新颖的基于视频的人脸活体检测方法，核心创新点在于一种新的用户交互场景——指示参与者缓慢地将面部正面朝向的脸部靠近摄像头。这种受控靠近人脸协议结合了光流分析，是我们方法的核心创新。通过设计系统，让用户遵循特定的运动模式，我们能够通过神经光流估计 robustly 提取人脸体积信息，从而显著提高对真实人脸与各种投屏攻击（包括打印照片、屏幕显示、面具和视频回放）之间的区分能力。我们的方法同时处理预测的光流和 RGB 帧，通过神经分类器，有效利用时空特征，相较于被动方法实现更可靠的活体检测。
引用
@article{arxiv.2508.10786,
title = {Cooperative Face Liveness Detection from Optical Flow},
author = {Artem Sokolov and Mikhail Nikitin and Anton Konushin},
journal= {arXiv preprint arXiv:2508.10786},
year = {2025}
}