，使用简单且分布广泛，也让rPPG有了很大的应用前景。...所以在为某个场景设计鲁棒的rPPG算法时，应考虑rPPG的典型特性，尝试先去寻找有帮助的先验信息。...因此，迫切需要一个与rPPG适用的与实际应用直接相关的新的公开数据集。...（5）监测多个生理指标 本文主要关注的是将rPPG用于心率检测，但实际上，rPPG可以被用于检测人体的很多生理指标，如心率变异性（HRV）、呼吸频率（RR）、血氧浓度、血压等等[17]。...图5：rPPG的未来前景 总结 基于视频分析的rPPG心率检测自从被提出以来，就一直吸引着研究者的关注，经过十多年的研究，研究对象从静止逐渐发展为运动，环境从单一光源发展为变化的多光源，rPPG的使用场景在逐渐接近真实场景
rPPG用于活体检测的原理 ---- 1....文中通过实验发现，rPPG对于面具攻击和纸张攻击效果很好，但是对于视频翻拍攻击效果一般，原因很可能是录制的视频人脸上也带有类似rPPG信息，故不好区分。...算法缺点 rPPG信号提取算法不够鲁棒；rPPG可判别性特征提取得过于简单。 ---- 2....Time Analysis rPPG [4], CVPRW 2018 该文致力于研究两个问题：1) 时间长短对rPPG活体检测性能的影响 2)在不同模态下，RGB or NIR 下的rPPG活体检测性能...---- 7. rPPG+Depth [7], CVPR2018 这也在之前的 活体检测综述 里说过，在这里，主要对比下 rPPG 的部分。
通过活体与非活体的多帧人脸图，来预测其rPPG信号的频域分布（同理先验知道 真人人脸的rPPG信号 与 无生命的纸张或屏幕 很不同） 上述共享一个 backbone，后接两个分支。...分支一直接回归深度图；分支二用来预测rPPG频域分布：即是通过non-rigid registration层来将pose都归一到正脸同姿态，后接RNN来获得temporal信息。...Oulu-NPU结果 FAS-BAS 指的是 MSU文章[2] 的方法，可见京东的方法用单纯的Depth，还是要比MSU的 rPPG+Depth 方法性能要好~~ 接着我们来看看网络里各个模块及Loss...总结与展望未来 文章给出了很好的思路和结论来使用多帧，这也是继MSU使用多帧来预测rPPG频域后的一大进步，这样未来face anti-spoofing将更多focus在多帧上；而不是单帧深度，单帧color...texture~~ 未来展望的话，可以看看其他图像预测深度图的文章如字节跳动DeepLens[3]等等，来激发灵感用于活体的任务~~另外正如前面综述所说，探索脸部微变化如rPPG等，和结合人脸检测，人脸识别
IEEE, 2017: 319-328. 3 CNN-RNN model 与人脸生理相关的rppG信号被研究者广泛运用于活体检测，文[3]中使用了CNN和RNN分别预测人脸深度和rppG信号提升了活体检测的精度
据该公司透露，他们开发的这个应用主要使用了rPPG成像技术。 这种技术可以不用接触人的身体，就监测到他的心率；Apple watch中正是采用了这种技术。...因为除了rPPG成像，它还需要进行相机校准、人脸检测、人脸跟踪、皮肤区域选择、运动补偿和光照正常化等技术配合。 所以有一些手机设备上可能还运行不了这个应用。
本课题聚焦活体检测中的难点问题，从rPPG、域泛化、域迁移、异常检测等方向进行研究，提升活体模型的鲁棒性和准确度。...建议研究方向： 从rPPG心率检测着手解决活体问题，重点关注如何消除人脸运动、光照、肤色等带来的噪声及影响； 从图像细节分析、网络结构设计等着手，提升模型精度和效率； 从视频序列分析技术着手，分析真人与介质攻击在时序运动过程中的不同
Updated on : 31 Aug 2022 total number : 1 Perfusion assessment via local remote photoplethysmography (rPPG
试试超分辨率 关键词：人脸检测 基于rPPG的人脸活体检测综述 关键词：活体检测 目标检测相关 基于深度学习的目标检测算法综述 关键词：目标检测 目标检测算法之YOLO 关键词：YOLO 目标检测最新进展总结与展望
通过远程光体积变化描记图法（Remote photoplethysmography, rPPG）等方法可以检测到来自摄像头的人体器官变化信息，通过计算人体心率以及人脸血流导致的颜色变化等有效信息来区分真假人脸
文章给出了很好的思路和结论来使用多帧，这也是继MSU使用多帧来预测rPPG频域后的一大进步，这样未来face anti-spoofing将更多focus在多帧上；而不是单帧深度，单帧color texture
下图可见，上面两行是真实人脸图中人脸区域与背景区域的直方图分布，明显与下面两行的非活体图的分布不一致；而通过与文章[5]中一样的rPPG提取方法，在文章[]中说明其在NIR图像中出来的特征更加鲁棒~ ?
基于局部rPPG相关的方法的框架： ?
然后我开始去复现motion-based methods，检测眨眼和张嘴这些动作，确实可行，但是老师要做静默活体，然后又去试了rPPG，发现也可以，但是时间开销太大了，分析发现受采样定律的限制，10s左右的视频才能做出一个比较好的估计结果
下图可见，上面两行是真实人脸图中人脸区域与背景区域的直方图分布，明显与下面两行的非活体图的分布不一致；而通过与文章[5]中一样的rPPG提取方法，在文章[]中说明其在NIR图像中出来的特征更加鲁棒~
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
