人脸识别中的活体检测方法研究.pdf

分类号TN391．4 学校代码 10542 学号』剑202181481 人脸识别中的活体检测方法研究 Researchon MethodsinFace Anti--spoofing Recognition 指导教师姓名、职称 鋈叠茎塾撞 湖南师范大学学位评定委员会办公室 二。一五年 三 月 万方数据 摘要 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 万方数据 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。 关键字：活体人脸检测；背景对比；眨眼判断；人眼坐标定位；角点 跟踪 lI 万方数据 Abstract Face is usedin recognition technologywidely identity authentication onface system．The the spoof challengesystem duetothe orvideos easi photos acquiredlyandthe