【摘 要】
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目前的人脸识别系统可以区分不同的用户人脸图像,但却无法判断该人脸是来源于真实人脸还是照片、视频中的欺骗人脸,很容易遭到攻击。为了提高人脸识别系统的抗攻击性,人脸活体检测技术成为新的研究课题,旨在检测所采集的人脸图像是否来自于真人,之后再考虑是否开启人脸识别系统。针对常见的人脸视频攻击方式和场景,从背景区域的运动一致性、人脸区域的纹理信息变化着手,研究了防视频欺骗的人脸活体检测方法,主要工作有以下三
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目前的人脸识别系统可以区分不同的用户人脸图像,但却无法判断该人脸是来源于真实人脸还是照片、视频中的欺骗人脸,很容易遭到攻击。为了提高人脸识别系统的抗攻击性,人脸活体检测技术成为新的研究课题,旨在检测所采集的人脸图像是否来自于真人,之后再考虑是否开启人脸识别系统。针对常见的人脸视频攻击方式和场景,从背景区域的运动一致性、人脸区域的纹理信息变化着手,研究了防视频欺骗的人脸活体检测方法,主要工作有以下三个方面:（1）针对手持欺骗视频中出现的全局抖动现象,关注背景区域的运动一致性,设计了一种视频欺骗人脸的检测方法。新方法根据人脸检测区外的三个方向划分背景对比区域,利用背景区的光流统计特征检测对比区域的运动相似性,以检测有抖动现象的手持设备播放的人脸视频攻击。（2）聚焦人脸视频攻击时的图像质量变化以及显示设备的反光现象,从人脸区域入手,针对欺骗视频中的边缘细节模糊和局部高光等特点,设计了联合边缘与局部纹理的人脸活体检测方法,提取人脸图像中的梯度方向直方图和局部二值模式,将两者的联合特征作为二次成像的显著变化特征,训练SVM分类器检测真实人脸和视频欺骗人脸。（3）以Replay-Attack数据库对新方法进行了实验检验,结果表明两种方法的结合运用可有效甄别常见的视频人脸攻击,实现人脸活体检测。
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