Методы защиты от спуфинга для распознавания лиц в Python ⇐ Python

[Anonymous]

Я работаю над проектом распознавания лиц, в котором я могу сначала зарегистрироваться, а затем запустить сценарий распознавания, который запустит мою веб-камеру и она распознает меня. Я следую этой статье, и она работает отлично.
Я заметил, что если я показываю свою фотографию камере, а не себя перед камерой, она все равно обнаруживает и распознает мою фотографию. лицо. Никакой защиты от спуфинга здесь нет. Я хочу включить в код метод защиты от спуфинга, чтобы он мог определять, является ли обнаруженное/распознанное лицо настоящим или поддельным. Для этого я подумал о следующих подходах:
1. Обнаружение моргания: Сначала я думал реализовать алгоритм обнаружения моргания, но у него есть и свой недостаток. Что, если человек с реальным лицом какое-то время не моргнул глазами, в этом случае наш код пометит это лицо как фальшивое. Также глаза не обнаруживались на расстоянии 1-1,5 метра от камеры.
2. Использование датчика температуры: я также подключил термодатчик omron, чтобы измерять температуру лица. У нормального человеческого лица температура всегда выше порога. В случае лица на фотографии оно всегда будет ниже этого порога. Я реализовал это, и все работало нормально. Но позже понял, что если кто-то показывает фотографию на телефоне, в этом случае из-за высокой температуры экрана телефона она всегда превышает пороговое значение и поэтому помечается как настоящая фотография.
Вышеупомянутое методы мне не помогли. Я ищу простое решение, которое может работать во всех сценариях. Я делаю этот проект на Raspberry Pi, поэтому ищу решение, совместимое с Raspberry Pi.

Подробнее здесь: https://stackoverflow.com/questions/636 ... -in-python