人脸识别活体检测,多物理特征融合加分类器的算法技术

2019 年 12 月 11 日

人脸识别中的活体检测是要识别出成像设备上检测到的人脸图像是否是真实的人脸,还是某种形式的攻击或伪装。这些攻击形式主要包括照片攻击、视频回放攻击、面具攻击等。为提高人脸识别应用的安全性,将活体检测技术应用到实际应用中。


人脸识别活体检测,多物理特征融合加分类器的算法技术


目前主流的活体检测识别算法可以分为两种类型。一个是使用特定的某种物理特征,或多种物理特征的融合,通过深度学习方面的训练分类器,来区分是活体,还是攻击道具。另一个方式是通过使用卷积神经网络方法,直接在RGB图像上使用深度神经网络来提取特征,通过分类器来区分是否是活体。但在实际应用中,活体检测技术更多会应用到物理特征融合家分类器的算法。


人脸识别中的活体检测中的物理特征主要分为纹理特征、颜色特征、频谱特征、运动特征、图像质量特征等,还包括心跳特征等。其中纹理特征比较主流的是LBP、HOG、LPQ等。颜色特征有RGB,对此学术界还发现HSV或YCbCr具有更好的区分活体非活体的性能,被广泛应用在不同的纹理特征上。频谱特征的原理是检测活体、非活体在某些频段具有不同的响应。运动特征提取目标在不同时间上的变化,是一个有效的办法,但耗时较久,达不到实时的要求。图像质量特征可以通过反射、散射、边缘或形状等来进行检测。


将活体检测技术加入到人脸识别的实际应用中,可以有效防止照片、视频等道具的攻击,有效提高人脸识别的安全性

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文章来源:畅视智能


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