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文檔簡介
1、隨著微電子技術(shù)的不斷發(fā)展和視覺系統(tǒng)的研究不斷深入,人臉身份認(rèn)證技術(shù)的穩(wěn)定性和效率有了較大提高,已被廣泛應(yīng)用在安防、金融、網(wǎng)絡(luò)安全、物業(yè)管理以及考勤等領(lǐng)域。但與此同時,針對人臉身份認(rèn)證的攻擊手段也層出不窮,其中手持合法人的照片或重放錄制的合法人的視頻冒充合法身份的攻擊對人臉識別系統(tǒng)構(gòu)成了較大威脅。如果人臉身份認(rèn)證系統(tǒng)缺少有效的假冒攻擊檢測功能,攻擊者僅憑照片和視頻就能夠騙取系統(tǒng)的信任,將給被仿冒者帶來不可估量的損失。因此區(qū)別真實人臉和照片
2、或視頻,進(jìn)行人臉身份認(rèn)證中活體檢測的研究具有重要意義。
論文根據(jù)照片或視頻重采集的特點,尋找區(qū)分真實用戶成像和照片或視頻成像的不同,分別從人臉身份認(rèn)證采集圖像的預(yù)處理,特征提取,多特征融合等方面研究高效可靠的活體檢測算法。主要研究內(nèi)容如下:
1、面向?qū)嶋H應(yīng)用中的人臉身份認(rèn)證系統(tǒng)復(fù)雜的背景和光照環(huán)境,研究針對人臉檢測系統(tǒng)采集到的圖像進(jìn)行預(yù)處理的方法。采用一種對復(fù)雜的背景和光照具有魯棒性的閾值分割方法,對光照條件和環(huán)境條
3、件進(jìn)行預(yù)處理,區(qū)分人臉部分和背景部分,提取人臉圖像。然后,對檢測提取到的人臉部分進(jìn)行歸一化處理。
2、根據(jù)照片或視頻通過人臉檢測系統(tǒng)的再采集會與真實人臉直接采集到的圖像在紋理上的差異性,本文采用多尺度動態(tài)紋理分析方法,提取動態(tài)紋理信息,對比真實人臉和照片或視頻在特征空間的差異,尋求特征差別的最大化。通過實驗驗證,本文提出的基于多尺度動態(tài)紋理分析的方法能夠有效地區(qū)分真實人臉和照片活體視頻人臉。
3、為進(jìn)一步提高檢測的準(zhǔn)
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