【摘 要】
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人脸识别技术目前虽然被广泛应用于生物特征识别等领域,但该技术仍存在被欺骗攻击的风险。为保障用户的合法权益,采用了一种基于近红外图像特征的活体人脸检测方法,以真假人脸在近红外光下成像存在纹理差异为依据,通过方向梯度直方图提取输入图像的局部特征,利用支持向量机进行二分类以判别真假人脸。最终在改进的CASIA NIR-VIS 2.0数据集和个人数据集上分别能得到97.2%和98.5%的分类准确率。
【机 构】
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南京理工大学自动化学院,南京210094
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人脸识别技术目前虽然被广泛应用于生物特征识别等领域,但该技术仍存在被欺骗攻击的风险。为保障用户的合法权益,采用了一种基于近红外图像特征的活体人脸检测方法,以真假人脸在近红外光下成像存在纹理差异为依据,通过方向梯度直方图提取输入图像的局部特征,利用支持向量机进行二分类以判别真假人脸。最终在改进的CASIA NIR-VIS 2.0数据集和个人数据集上分别能得到97.2%和98.5%的分类准确率。
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