关于一般人脸反欺骗的解开欺骗痕迹的研究 刘耀杰,乔尔·斯图维尔,刘晓明 [] [] 设置 已在Python 3.6和Tensorflow 1.13.0上测试。 由于其使用contrib软件包,因此代码应在Tensorflow> 1.8.0和<1.13.0下工作。 该代码应易于转移到keras软件包中。 训练 首先创建一个文件夹“ ./log/”。 要运行培训代码: python train.py 面部防欺骗数据库(例如,SiW-M,SiW和Oulu-NPU)必须分别应用。 我们提供了用于SiW-M协议I的训练/测试组。我们在“ ./data/”文件夹中提供了一些数据样本来说明数据格式和结构要求。 视频应预处理为裁剪的面部帧,并保存在“实时/”或“欺骗/”下的一个文件夹中。 地标(68)应在“ XXX.npy”文件中提供。 测验 要运行测试代码: python test.py 它将分数保