基于图像扩散速度模型和纹理信息的人脸活体检测

为了解决人脸身份认证中的欺诈问题,提出了一种基于图像扩散速度模型和纹理信息的人脸活体检测算法。真实人脸和虚假人脸图像的空间结构不同,为了提取这种差异特征,该方法使用各向异性扩散增强图像的边缘信息。然后,将原始图像与扩散后图像的差值作为图像的扩散速度,并构建扩散速度模型。接着使用局部二值算法提取图像扩散速度特征并训练分类器。真实人脸图像和虚假人脸图像之间存在很多差异特征,为了进一步提高人脸活体检测算法的泛化能力,该方法同时提取人脸图像的模糊程度特征和色彩纹理特征,通过特征矩阵级联的方法将两种特征进行融合,并训练另一个分类器。最后根据分类器输出概率加权融合的结果做出判决。实验结果表明,该算法能够快速有效地检测出虚假的人脸图像。     

人脸活体检测技术在校园智能安防的应用综述

人脸活体检测技术是一种人脸面部信息匹配与定位的生物识别技术,其能够根据摄像头采集的人脸信息进行检测与跟踪,以此来进行个体的身份信息识别.该技术在校园的智能安防建设中具有较高的应用价值.通过分析当前人脸活体检测技术的综合特征与优势,全面探究在校园智能安防中应用人脸活体检测技术的工作流程以及应用路径,以期推进我国校园智能安...     

人脸识别系统的活体检测综述

人脸识别系统的快速发展对人脸活体检测技术提出了新要求,包括检测实时性、面对复杂环境的泛化性、对多种攻击类型的鲁棒性以及用户体验的友好性等.主要阐述了人脸活体检测的必要性,对方法进行了分类、整理和总结,根据所提特征的不同,将活体检测分为基于手工特征的方法和基于深度学习的方法,并将近期针对算法泛化性的研究进展归纳为基于辅助...     

安全人脸识别解决方案研究

人脸面部特征,与生俱来,具有唯一性、自然性、终身不变等特点,因此人脸识别作为一种身份鉴别方式,相比于传统的认证技术具有巨大的便利性优势.然而人脸识别容易受到图片、视频、面具等伪造攻击,由于其不可更改特性,若生物特征发生泄漏或篡改,会造成难以挽回的风险和损失.本文提出的安全人脸识别解决方案,通过特殊的安全人脸采集模组,完...     

基于近红外与可见光双目视觉的活体人脸检测方法

针对人脸识别系统易受伪造攻击的问题,提出了一种基于近红外与可见光双目视觉的活体人脸检测方法。首先,采用近红外与可见光双目装置同步获取人脸图像,提取两图像的人脸特征点,利用双目关系实现特征点的匹配并获取其深度信息,再利用深度信息进行三维点云重建;然后,将全部人脸特征点划分为四个区域,计算各区域内人脸特征点在深度方向的平均方差;接着,选取人脸关键特征点,以鼻尖点为参照点,计算鼻尖点到人脸关键特征点之间的空间距离;最后,利用人脸特征点的深度值方差和空间距离来构造特征向量,使用支持向量机（SVM）实现活体人脸判断。实验结果表明,所提方法能够准确检测活体人脸以及有效抵御伪造人脸的攻击,在实验测试中达到99.0%的识别率,在准确性和鲁棒性上优于利用人脸特征点深度信息进行检测的同类算法。     

基于深度学习和特征融合的人脸活体检测算法

针对目前基于深度学习的活体检测算法大都基于大型卷积神经网络的问题,提出一种基于轻量级网络MobileNetV2和特征融合的活体检测算法。首先,以改进的MobileNetV2为基础网络分别从RGB、HSV、LBP图中提取特征;然后,将得到的特征图堆叠在一起以进行特征层的融合;最后,从融合后的特征图中继续提取特征,并利用Softmax层作出真假人脸的判断。仿真结果显示,所提算法在NUAA数据集上的等错误率(EER)为0. 02%,在Siw数据集上的ACER(Average Classification Error Rate)为0. 75%,而且测试单张图像仅用时6 ms。实验结果表明:融合不同的信息可以获得更低的错误率,改进的轻量化网络保证了算法的高效性并满足实时性需求。     

基于双摄像头下的活体人脸检测方法

为了解决以往身份认证中的人脸识别问题,提出了一种基于可见光与红外摄像头获取人像差异的方式来实现活体人脸检测。首先利用近红外相机成像特性防止假脸攻击问题,然后针对近红外相机获取的图像不能利用现有的大量可见光照片进行人脸匹配问题,利用扩大近红外图像中检测到的活体人脸特征框,放到可见光图像中同坐标位置等比例"裁剪"的方式来确定活体人脸在可见光图像中的位置,最后对"裁剪"后的图像进行人脸检测,获取面积最大的人脸(即活体人脸)。在自建样本库中场景实验分析,所提出的方法能够抵御假脸攻击的同时,又能保证活体人脸检测的准确度。     

应用深度光学应变特征图的人脸活体检测

目的 随着人脸识别系统应用的日益广泛,提高身份认证的安全性,提升人脸活体检测的有效性已经成为迫切需要解决的问题。针对活体检测中真实用户的照片存在的人脸欺骗问题,提出一种新的解决照片攻击的人脸活体检测算法。方法 利用局部二值模式LBP（local binary pattern）、TV-L1（total variation regularization and the robust L1 norm）光流法、光学应变和深度网络实现的人脸活体检测方法。对原始数据进行预处理得到LBP特征图;对LBP特征图提取光流信息,提高对噪声适应的鲁棒性;计算光流的导数得到图像的光学应变图,以表征相邻两帧之间的微纹理性质的微小移动量;通过卷积神经网络模型（CNN）将每个应变图编码成特征向量,最终将特征向量传递给长短期记忆LSTM（long short term memory）模型进行分类,实现真假人脸的判别。结果 实验在两个公开的人脸活体检测数据库上进行,并将本文算法与具有代表性的活体检测算法进行对比。在南京航空航天大学（NUAA）人脸活体检测数据库中,算法精度达到99.79%;在Replay-attack数据库中,算法精度达到98.2%,对比实验的结果证明本文算法对照片攻击的识别更加准确。结论 本文提出的针对照片攻击的人脸活体检测算法,融合光学应变图像和深度学习模型的优点,使得人脸活体检测更加准确。     

联合 LTP 和 LPQ 的人脸识别方法

提出一种联合局部三值模式（LTP）和局部相位量化（LPQ）的人脸识别方法,该方法首先对预处理后的人脸分别采用LTP算子、LPQ算子提取各自的直方图,然后,通过特征选择将两者联合为LTP＿LPQ直方图,最后通过最近邻分类器进行分类识别。在ORL和YALE标准人脸数据库上的实验表明,该方法能有效地提高人脸的识别率。     

基于人脸识别技术的访问控制系统

本文介绍了基于人像识别技术的访问控制系统 ,讨论了系统结构和实现技术 ,分析了影响识别效果的因素 .系统主要的技术包括 :用主分量分析方法实现特征抽取 ,用最近邻域作为识别判据 ,以类内相似度为最终认定条件 .实验证明 ,系统达到较好的应用效果 .     

基于人脸识别与光流追踪的移动机器人视觉导航方法

针对移动机器人视觉导航中跟踪目标丢失的问题,提出了基于人脸识别与稀疏光流算法(KLT)结合的移动机器人视觉导航方法(FR-KLT视觉导航方法)。采用OpenCV库中的Haar特征提取人脸识别算法实时检测识别目标人脸,通过Harris角点检测获取目标人体特征点,对目标人体进行精准定位;KLT光流追踪法测算目标移动趋势,并预测目标下一刻大致位置。目标人体位置变动时移动机器人对目标进行实时追踪导航。通过Pioneer-LX机器人在真实环境下试验,验证了该方法准确识别并跟踪目标的实时性和有效性。     

统一化的LGBP特征及稀疏表示的人脸识别算法

为了克服非约束性(光照、遮挡、姿势等变化)条件下会大大降低人脸识别率的缺陷,提出一种基于Gabor相位和幅值信息的统一化局部二进制模式稀疏表示人脸识别算法.首先将人脸图像经过Gabor滤波器滤波得到Gabor相位和幅值图像,然后分块提取其统一化的局部二进制直方图,最后通过稀疏表示判断测试图像所属类.利用AR数据库进行实验的结果表明,与SRC、结合LBP和SRC特征的分割识别算法相比,该算法在非约束性条件下识别率最高.     

人脸识别技术研究

简要回顾了人脸自动识别技术的研究背景及发展历程,重点讨论了当前七种热点识别算法,对各种方法加以评价,总结了现存的研究困难,提出了解决方法及发展方向。     

基于多任务联合判别稀疏表示的人脸识别

针对人脸识别中由于姿态、光照及噪声等影响造成的识别率不高的问题,提出一种基于多任务联合判别稀疏表示的人脸识别方法。首先提取人脸的局部二值特征,并基于多个特征建立一个联合分类误差与表示误差的过完备字典学习目标函数。然后,使用一种多任务联合判别字典学习方法,将多任务联合判别字典与最优线性分类器参数联合学习,得到具有良好表征和鉴别能力的字典及相应的分类器,进而提高人脸识别效果。实验结果表明,所提方法相比其他稀疏人脸识别方法具有更好的识别性能。     

基于总变分模型的光照不变人脸识别算法

提出了一种基于L1总变分模型的对数商图像光照不变人脸识别算法。用L1总变分模型作为低通滤波算子对图像平滑滤波,得到图像光照分量的估计,然后在对数域中定义原图像与其光照分量的商为光照归一化图像,并用该图像作为光照不变量进行人脸识别。基于L1总变分模型的平滑滤波具有较好的边缘保持作用,能有效地消除光晕现象,并且参数设置简单。在YaleB和CMU PIE 人脸图像库上的试验结果表明,该算法能有效地提高人脸识别系统在不同光照条件下的识别率。     

基于人脸的活体检测系统

人脸识别技术由于其成本低、用户友好、效率高等特点被广泛应用,同时也出现了针对人脸识别的身份伪造攻击,主要包括照片人脸攻击、视频人脸攻击、三维人脸模型攻击等方式,对于这些攻击方式的防范方法都是围绕着基于人脸的活体检测这个中点进行展开. 本文着重研究的活体检测方法为眨眼检测与背景分析算法,通过区域增长算法进行人眼定位、形态学操作进行人眼张合判断、感知Hash 算法进行背景差异对比,构造出一个复合的活体检测系统. 基于复合的眨眼检测与背景分析算法,本文设计了一个包含眨眼检测模块与背景分析模块的活体检测系统,使用OpenCV2.4.9 与vs2012 的MFC 架构实现了一个可以抵御照片攻击与视频攻击的活体检测系统,并对系统进行实验与评估,在与其它同类型的系统进行比较的结果来看,本文实现的系统性能表现优异.