【摘 要】
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文章提出了一种简单、快速、有效的人脸活体检测方法:通过对人脸近红外(NIR)图计算局部二值模式(LBP)图以增强光照鲁棒性,然后计算灰度共生矩阵(GLCM)及特征值实现数据降维;
【机 构】
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乐山师范学院物理与电子工程学院,视觉合成图形图像技术国防重点学科实验室（四川大学）
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文章提出了一种简单、快速、有效的人脸活体检测方法:通过对人脸近红外(NIR)图计算局部二值模式(LBP)图以增强光照鲁棒性,然后计算灰度共生矩阵(GLCM)及特征值实现数据降维;通过支持向量机(SVM)对降维后正负样本部分数据训练后得到分类模型,从而成功实现了基于单帧人脸近红外图的活体检测。文章的算法有效抑制了环境光照、图像明暗、人脸姿态变化等的影响,在开放数据集CASIA NIR Database以及自行采集的数据集上进行的实验取得了很好的效果。
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