基于多光譜成像的人臉活體檢測(cè).pdf

1、隨著人臉識(shí)別技術(shù)的日趨成熟，其商業(yè)化應(yīng)用也愈加廣泛。然而在傳統(tǒng)的基于RGB成像的人臉識(shí)別身份驗(yàn)證和安全防護(hù)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(cè)的任務(wù)。本文研究了一種基于多光譜成像的人臉活體檢測(cè)方法。主要研究內(nèi)容包括:
　　1.針對(duì)人體皮膚活體檢測(cè)，為了提取人體皮膚獨(dú)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(chǔ)，結(jié)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(cè)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(jī))訓(xùn)練活體人臉檢測(cè)分類器，驗(yàn)證了上述特征的有效性，對(duì)正面人臉的檢測(cè)率達(dá)到98.3％