Как я могу использовать фронтальную камеру iPhone с истинной глубиной, чтобы определить, является ли снятая карта глубин ⇐ IOS

[Anonymous]

Я пытаюсь реализовать защиту от спуфинга в приложении iOS с помощью фронтальной камеры iPhone с истинной глубиной. Я проверил следующие вопросы, но все еще не могу найти правильное рабочее решение.
Использование датчика iPhone TrueDepth для обнаружения настоящего лица по сравнению с фотографией?
Как чтобы определить, является ли лицо плоским, как изображение, с помощью ARKit?
Я обучил модель coreML, используя 22 000 глубинных изображений человеческого лица и 22 000 изображений нечеловеческих лиц (предметов, еды и т. д.). Точность модели очень низкая.
При тестировании плоских 2D-изображений на экране смартфона я обнаружил, что получаю карту глубины даже для таких плоских 2D-изображений. Несмотря на то, что изображение плоское, как оно дает карту глубины человека, показанного на плоском 2D-изображении, чтобы модель думала, что это настоящее лицо, а не поддельное? Вот так
Я реализовал захват глубины, следуя этой документации, и убедился, что получаю карту глубины вместо карты несоответствия.
https://developer .apple.com/documentation/avfoundation/additional_data_capture/capturing_photos_with_length
Следующий подход, который я попробовал, заключался в том, чтобы вручную вычислить дисперсию в пикселях карты глубины, как упоминалось в этом ответе, но эта вещь была также неточно.
Мой следующий подход заключался в использовании инфраструктуры NCNN для реализации защиты от спуфинга с использованием модели, используемой в образце защиты от спуфинга Android Mini-vision. Я переписал их библиотеку в iOS, используя объектную оболочку C++ для C++, поскольку образец был доступен только для приложения для Android. И я проверил, подав UI-изображение 80x80 в формате открытой матрицы CV, его точность меньше, чем у Android.
Как я могу решить эту проблему.

Подробнее здесь: https://stackoverflow.com/questions/791 ... -depth-map