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文檔簡介
1、隨著人臉識別技術的日趨成熟,其商業(yè)化應用也愈加廣泛。然而在傳統(tǒng)的基于RGB成像的人臉識別身份驗證和安全防護等系統(tǒng)中,合法用戶的人臉容易被照片、視頻、面具或者三維的人臉模型所假冒,因此基于RGB成像的方法難以勝任人臉活體檢測的任務。本文研究了一種基于多光譜成像的人臉活體檢測方法。主要研究內(nèi)容包括:
1.針對人體皮膚活體檢測,為了提取人體皮膚獨特的反射率信息,建立了一套多光譜成像系統(tǒng)。建立了人臉和生活中常見類人臉物品(照片、面具、
2、三維人臉模型)的多光譜人臉數(shù)據(jù)庫。
2.以多光譜圖像中人臉皮膚的反射率信息為基礎,結合人臉輪廓和五官的梯度信息,提出了一種基于梯度特征的多光譜人臉活體檢測方法。其中,為了降低外界光光照的影響,提出了4種不同的反射率梯度特征。
3.基于上述的多光譜人臉數(shù)據(jù)庫和特征提取方法,利用SVM(Support vectormachine,支持向量機)訓練活體人臉檢測分類器,驗證了上述特征的有效性,對正面人臉的檢測率達到98.3%
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