【摘 要】
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人脸识别技术广泛应用于身份认证系统中。越来越容易获取的人脸照片和视频,其质量越来越高,这种人脸的伪造攻击行为给身份认证系统的安全性带来了挑战。为此,对认证的人脸进
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人脸识别技术广泛应用于身份认证系统中。越来越容易获取的人脸照片和视频,其质量越来越高,这种人脸的伪造攻击行为给身份认证系统的安全性带来了挑战。为此,对认证的人脸进行活体检测成为当前研究的一个热点,人脸识别中的活体检测具有重要的实用意义。本文详细介绍了当前主流的活体人脸检测技术,并对这些技术的优缺点进行分析。针对基于背景上下文与眨眼判断的活体人脸检测方法,分析了其取得高识别率的原因以及每个检测环节所用的时间,并在此基础上对其进行改进,使检测系统在识别率和实时性方面都有提高。最后,搭建了一个人脸识别活体检测系统,设计了系统硬件和软件,实现了人脸识别活体检测功能。针对背景检测时间较长和准确率较低的缺点,本文给出了一种基于图像金字塔的LK光流跟踪背景区域角点的计算方法。通过计算角点位移改变从而判断背景是否发生改变的方法。该方法用时只有改进前的算法的6%左右,极大地减少了算法所用时间和误差。针对依靠眨眼判断是否活体的检测方法检测率较低的情况,本文给出了一种基于面部坐标定位人眼区域方法和基于形态学眼珠检测的眨眼判断检测方法。在人眼区域定位算法部分,使用面部坐标定位人眼区域能显著地提高人眼的检测正确率,减少检测人眼所用时间;在眨眼判断算法部分,采用形态学方法检测出眼珠、分析其像素动态变化,与使用分类器进行眨眼判断的方法相比,极大地提高了检测速度,从而适应实时认证系统的要求。本系统采用VC++和OpenCV框架构建,搭建了活体人脸检测系统。本系统主要由图像获取、图像算法处理和软件界面控制部分组成。实验表明,该系统在实时性要求、环境鲁棒性以及准确率等方面有很大提高。
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