人脸识别中活体检测方法研究

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1、分类号：密级：UDC：编号：专业硕士学位论文（工程硕士）人脸识别中活体检测方法研究硕士研究生：丁莹指导教师：于立君副教授企业导师：杨文杰高级工程师工程领域：控制工程论文主审人：哈尔滨工程大学2018年5月分类号：密级：UDC：编号：专业硕士学位论文（工程硕士）人脸识别中活体检测方法研究硕士研究生：丁莹指导教师：于立君副教授学位级别：工程硕士工程领域：控制工程所在单位：自动化学院论文提交日期：2018年5月论文答辩日期：2018年6月学位授予单位：哈尔滨工程大学ClassifiedIndex:U.D.C:ADissertationfortheProfessionalDegreeo

2、fMaster(MasterofEngineering)StudyonLivenessDetectionMethodsinFaceRecognition.Candidate:DingYingSupervisor:AssociateProf.YuLijunAcademicDegreeAppliedfor:MasterofEngineeringSpecialty:ControlEngineeringDateofSubmission:May.,2018DateofOralExamination:June.,2018University:HarbinEngineeringUnivers

3、ity哈尔滨工程大学学位论文原创性声明本人郑重声明：本论文的所有工作，是在导师的指导下，由作者本人独立完成的。有关观点、方法、数据和文献的引用已在文中指出，并与参考文献相对应。除文中已注明引用的内容外，本论文不包含任何其他个人或集体已经公开发表的作品成果。对本文的研究做出重要贡献的个人和集体，均已在文中以明确方式标明。本人完全意识到本声明的法律结果由本人承担。作者(签字)：日期：年月日哈尔滨工程大学学位论文授权使用声明本人完全了解学校保护知识产权的有关规定，即研究生在校攻读学位期间论文工作的知识产权属于哈尔滨工程大学。哈尔滨工程大学有权保留并向国家有关部门或机构送交论文的复印件

4、。本人允许哈尔滨工程大学将论文的部分或全部内容编入有关数据库进行检索，可采用影印、缩印或扫描等复制手段保存和汇编本学位论文，可以公布论文的全部内容。同时本人保证毕业后结合学位论文研究课题再撰写的论文一律注明作者第一署名单位为哈尔滨工程大学。涉密学位论文待解密后适用本声明。本论文(□在授予学位后即可□在授予学位12个月后□解密后)由哈尔滨工程大学送交有关部门进行保存、汇编等。作者(签字)：导师(签字)：日期：年月日年月日人脸识别中活体检测方法研究摘要随着人脸识别在生活中的不断普及，其中的活体检测方法也引起了人们的重视。目前的活体检测技术在实际应用中主要面临虚伪照片、虚假视频的攻击

5、，活体检测技术的安全性和鲁棒性都需要提高，活体检测的效率随着人脸识别检测速度的提升也需要有大幅的提高。本文主要研究内容包括基于后验概率可变形模型的眨眼检测来排除掉照片攻击，然后再通过对人脸区域的SEMB-LBP特征提取和稀疏支持向量机的学习训练和分类来排除虚假视频攻击。本文的主要工作有：1、对获取的人脸图像的预处理主要包括直方图均衡化、中值滤波器去噪和光照补偿。对图像进行预处理的作用是使接下来检测人脸区域时可以得出更加准确的结果。然后建立肤色模型，检测到人脸部位区域并进行定位。再采用后验概率可变形模型对人脸进行边缘的定位分割，然后利用人脸具有“三庭五眼”的几何形状的特点进行人脸

6、五官区域的定位获取人眼及五官的分割后图像。2、针对照片攻击是活体检测面临的主要攻击方式之一，本文对基于后验概率可变形模型获取的人眼区域进行形态学操作，统计人眼区域巩膜内部像素点总和，如果是真实活体人眼或者是虚伪视频中的人眼，巩膜内部像素总和s会有周期性的波动，发生眨眼行为的次数应至少为1次，而照片中人眼发生眨眼行为的次数为0次。眨眼检测可以将照片攻击排除掉。3、面对视频攻击时，本文先对人脸区域分割后的12块小区域进行特征提取，特征提取的方法是改进后的LBP特征提取，改进后的SEMB-LBP特征提取方法弥补了原始LBP局部化的特点，加强对图像整体信息的把握，最后算法经过降维处理以

7、提高特征提取的速度。然后对图像提取到的SEMB-LBP特征进行支持向量机学习训练和分类，稀疏支持向量对比原始支持向量机的优点是其解有更好的稀疏性，提高了运行速率与准确率。关键词：人脸检测；可变形模型；SEMB-LBP特征提取；稀疏支持向量机；哈尔滨工程大学硕士学位论文人脸识别中活体检测方法研究AbstractWiththewideapplicationoffacerecognitioninlife,themethodoflivingdetectioninfacerecognitionhasa