基于YOLOv9和Streamlit实现视频人脸活体检测系统（可检测三种类型人脸，重放攻击、真实人脸、戴面具人脸）+模型+运行教...

基于YOLOv9和Streamlit实现视频人脸活体检测系统（可检测三种类型人脸，重放攻击、真实人脸、戴面具人脸）+模型+运行教程.zip 这个项目旨在使用YOLOv9创建一个可靠的人脸活体检测模型。它可以检测三种类型的人脸:重放攻击(0)、真实人脸(1)和戴面具的人脸(2)。该项目使用了来自Kaggle和Zalo的数据集,并在Google Colab上进行了训练。该模型已部署在Streamlit上,可以进行图像和视频的人脸活体检测。 【主要功能】 检测三种类型的人脸:重放攻击、真实人脸和戴面具的人脸 在图像和视频中进行人脸活体检测 在Streamlit上部署模型,提供在线服务 【技术栈】 Python YOLOv9 OpenVINO Streamlit 1、该资源内项目代码百分百可运行，请放心下载使用！有问题请及时沟通交流。 2、适用人群：计算机相关专业(如计科、信息安全、数据科学与大数据技术、人工智能、通信、物联网、自动化、电子信息等)在校学生、专业老师或者企业员工下载使用。 3、用途：项目具有较高的学习借鉴价值，不仅适用于小白学习入门进阶。也可作为毕设项目、课程设计、大作业、初期项目立项演示等。 4、如果基础还行，或热爱钻研，亦可在此项目代码基础上进行修改添加，实现其他不同功能。 欢迎下载！欢迎交流学习！不清楚的可以私信问我！