【源码】基于TensorFlow的活体检测模型

项目简介

本项目借助深度学习技术，利用TensorFlow构建活体检测模型，用于识别视频中的人脸是否为真人。项目主要由产生训练集、训练模型和验证数据三部分构成，通过截取视频人脸图像构建数据集，训练卷积神经网络模型，并以测试视频进行验证。

项目的主要特性和功能

1. 活物识别：运用卷积神经网络模型分析图片，判断是否为真人。
2. 数据生成：截取视频人脸图像，生成真实和虚假数据集用于模型训练。
3. 模型训练：基于TensorFlow框架构建卷积神经网络模型并训练。
4. 验证数据：用测试视频验证模型，输出预测结果。

安装使用步骤

1. 准备环境：安装Python环境及所需库，如OpenCV、NumPy、TensorFlow、face_recognition。
2. 数据集准备：准备好训练数据集和测试视频。
3. 运行代码：
   • 运行Face_cut.py脚本，从视频文件中提取人脸图片并保存到指定文件夹。
   • 运行TFtrain_live.py脚本进行模型训练。
4. 模型验证：使用TFtrain_live.py脚本进行模型验证，输出预测结果。

注：本项目需要一定的Python编程和深度学习知识，以及适当的计算资源来运行。

下载地址

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