基于FS-LBP特征的人脸活体检测方法

• 作者: 吴云东 吴继鹏 蔡国榕 陈水利
• 来源期刊: 集美大学学报（自然科学版）
• 学科: 工学
• 关键词: 人脸识别 傅里叶频谱 局部二值模式 灰度共生矩阵 活体检测
• 年，卷（期）: 2017,（5）
• 所属期刊栏目: 数理科学与信息工程
• 页码范围: 65-72
• 页数: 8页
• 分类号: TP391
• 字数: 3821字
• 语种: 中文

摘要

针对人脸识别系统无法识别人脸图像是否来自真人的问题,首先改进了傅里叶频谱(Fourier spectrum,FS)特征的人脸活体检测方法,并验证了局部二值模式(local binary pattern,LBP)特征和灰度共生矩阵(gray-level co-occurrence matrix,GLCM)特征人脸活体检测性能.在此基础上,提出了融合LBP特征的FS-LBP特征人脸活体检测算法.实验结果表明,提出的FS-LBP特征在多数据库的混合数据的准确率高达83.17%,更优于多尺度局部二值模式(multiscale local binary pattern,MSLBP)特征.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	陈水利		62	510	12.0	21.0
5	吴云东		4	13	3.0	3.0
9	蔡国榕		5	26	3.0	5.0
13	吴继鹏		1	4	1.0	1.0