基于哈尔小波分解和等价局部2值模式的人脸防欺骗算法

• 作者: 李冰 王宝亮 由磊 苏天宇
• 来源期刊: 南开大学学报（自然科学版）
• 学科: 工学
• 关键词: 人脸识别 防欺骗 哈尔小波分解 等价局部2值模式
• 年，卷（期）: 2018,（3）
• 页码范围: 37-43
• 页数: 7页
• 分类号: TP391.4
• 语种: 中文

摘要

针对人脸识别技术在身份认证中极易受到假冒用户欺骗的问题,提出1种基于哈尔(Haar)小波分解和等价局部2值模式(Uniform Local Binary Pattern,ULBP)的算法,致力于检测假冒的照片人脸.算法对人脸图像进行4级Haar小波分解,计算1-4级的高频子图系数矩阵的均值、方差作为特征,并提取ULBP特征谱的统计直方图,形成最终的75维特征向量,训练支持向量机(SVM)以判定人脸是否来自活体.在公开的NUAA、RE-PLAY-ATTACK数据库上实验,最高准确率分别为99.96％和96.26％,最高受试者工作特征曲线下方面积(At-ea Under Curve,AUC)为1.实验结果表明算法准确度高,计算复杂度小,对不同介质的假人脸图像都能有效检测,能够用来保障人脸识别系统的可靠性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	李冰		11	44	4.0	5.0
2	由磊		10	25	3.0	4.0
3	王宝亮		25	135	7.0	10.0
4	苏天宇		1	0	0.0	0.0