优化特征提取的互动式人脸活体检测研究

• 作者: 张娜娜 张进
• 来源期刊: 计算机工程与应用
• 学科: 工学
• 关键词: 人脸检测 人脸对齐 活体检测 支持向量机 交互式随机动作
• 年，卷（期）: 2019,（13）
• 所属期刊栏目: 图形图像处理
• 页码范围: 193-200
• 页数: 8页
• 分类号: TP39
• 字数: 4548字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3778/j.issn.1002-8331.1804-0227

摘要

针对人脸识别系统中出现的通过照片或视频"欺诈"解锁问题,提出一种活体检测方法,通过随机指令判断被检测对象是否为真人.利用HOG特征和随机森林算法对摄像头采集的图像进行人脸检测,预测脸部68个特征点位置,把68个特征点位置和脸部位置的相对位置归一化后作为姿态的特征,提取的姿态特征与SVM分类器相结合,训练出分类效果较好的头部姿态估计分类器.通过多次实验,对特征提取方法进行优化,进一步提高检测准确率.最后,使用随机互动式命令序列对被检测人发出指令,实现活体检测.该方法对头部姿态估计具有较高的鲁棒性,并且可以有效地防范照片和视频认证攻击.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	张娜娜	上海建桥学院信息技术学院	9	28	3.0	5.0