FeatherNets 人脸反欺骗攻击检测挑战项目教程
项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/fe/FeatherNets_Face-Anti-spoofing-Attack-Detection-Challenge-CVPR2019 1. 项目介绍
FeatherNets 是一个用于人脸反欺骗攻击检测的开源项目，旨在通过深度学习技术识别和防止人脸识别系统中的欺骗攻击。该项目在 CVPR 2019 人脸反欺骗攻击检测挑战赛中获得了第三名，其核心模型 FeatherNetB 在 CPU 上的推理时间仅为 1.87ms，参数仅为 0.35M，具有极高的效率和准确性。
2. 项目快速启动
2.1 环境准备
首先，确保你已经安装了 Python 和 Conda。然后，创建并激活一个新的 Conda 环境：
conda env create -n feathernets -f env.yml
conda activate feathernets
2.2 下载项目代码
使用 Git 克隆项目代码到本地：
git clone https://github.com/SoftwareGift/FeatherNets_Face-Anti-spoofing-Attack-Detection-Challenge-CVPR2019.git
cd FeatherNets_Face-Anti-spoofing-Attack-Detection-Challenge-CVPR2019
2.3 下载预训练模型
下载预训练模型并将其放置在 checkpoints/pre-trainedModels/ 目录下：
mkdir -p checkpoints/pre-trainedModels/
# 下载 FishNet150 预训练模型
wget -O checkpoints/pre-trainedModels/fishnet150.pth https://path/to/fishnet150.pth
# 下载 MobileNet V2 预训练模型
wget -O checkpoints/pre-trainedModels/mobilenetv2.pth https://path/to/mobilenetv2.pth
2.4 训练模型
使用以下命令训练 FeatherNetB 模型：
python main.py --config="cfgs/FeatherNetB-32.yaml" --b 32 --lr 0.01 --every-decay 60 --fl-gamma 3 >> FeatherNetB-bs32-train.log
2.5 模型推理
训练完成后，可以使用以下命令进行模型推理：
python main.py --config="cfgs/FeatherNetB-32.yaml" --resume checkpoints/FeatherNetB_bs32/_4_best.pth.tar --val True --val-save True
3. 应用案例和最佳实践
3.1 应用案例
FeatherNets 可以广泛应用于需要高安全性的人脸识别系统中，如金融支付、门禁系统、机场安检等场景。通过集成 FeatherNets，这些系统可以有效防止使用照片、视频或 3D 面具等手段进行的欺骗攻击。
3.2 最佳实践
- 数据增强：在训练过程中使用数据增强技术（如随机翻转、随机裁剪、随机 PCA 光照）可以显著提高模型的泛化能力。
- 多模态融合：在测试阶段，结合深度数据和红外数据进行多模态融合，可以进一步提升检测精度。
- 模型集成：通过集成多个不同结构的模型，可以进一步降低误报率和漏报率。
4. 典型生态项目
4.1 OpenVINO
OpenVINO 是英特尔开发的一个开源工具包，用于优化和部署深度学习模型。FeatherNets 可以与 OpenVINO 结合使用，以进一步提高模型在英特尔硬件上的推理速度。
4.2 TensorFlow Lite
TensorFlow Lite 是 TensorFlow 的轻量级版本，适用于移动和嵌入式设备。FeatherNets 可以转换为 TensorFlow Lite 模型，以便在移动设备上进行实时人脸反欺骗检测。
4.3 ONNX
ONNX 是一个开放的深度学习模型交换格式，支持多种深度学习框架。FeatherNets 可以导出为 ONNX 格式，以便在不同的深度学习框架之间进行无缝迁移和部署。
通过以上步骤，你可以快速上手 FeatherNets 项目，并在实际应用中发挥其强大的反欺骗攻击检测能力。