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题名基于LBP和多层DCT的人脸活体检测算法
被引量：17
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作者
田野
项世军
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机构
暨南大学信息科学技术学院
信息安全国家重点实验室(中国科学院信息工程研究所)
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出处
《计算机研究与发展》
EI
CSCD
北大核心
2018年第3期643-650,共8页
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基金
国家自然科学基金面上项目(61772234
61272414)
信息安全国家重点实验室开放基金项目(2016-MS-07)~~
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文摘
随着安全性成为制约人脸识别系统应用的最大瓶颈,提高人脸识别系统的抗欺骗攻击能力已成为亟待解决的问题.针对基于视频的人脸欺骗攻击,基于局部二值模式(local binary patterns,LBP)和多层离散余弦变换(discrete cosine transform,DCT)提出了一种新的人脸活体检测算法.其基本思想是首先从目标视频中每隔一定帧数提取1张人脸图像;其次对提取出的每张人脸图像进行LBP操作得到低级特征描述子(LBP算子);然后在LBP特征上进行多层DCT变换得到高级特征描述子(LBP-MDCT算子);最后将得到的高级特征描述子送入支持向量机(support vector machine,SVM)中判断该视频是非法用户实施的人脸欺骗攻击还是合法用户的进入请求.通过在Replay-Attack和CASIAFASD数据库上与现有的人脸活体检测算法做比较,验证了该算法能够取得优异的检测效果且十分简单、高效.
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关键词
人脸活体检测
局部二值模式
多层离散余弦变换
Replay-Attack数据库
CASIA-FASD数据库
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Keywords
face antispoofing
local binary patterns(LBP)
multilayer discrete cosine transform(DCT)
Replay-Attack database
CASIA-FASD database
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分类号
TP391
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名基于LBP-MDCT和CNN的人脸活体检测算法
被引量：4
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作者
刘伟
章琬苓
项世军
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机构
暨南大学信息科学技术学院
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出处
《应用科学学报》
CAS
CSCD
北大核心
2019年第5期609-617,共9页
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基金
国家自然科学基金面上项目(No.61772234)
2018年广东大学生科技创新培育专项资金项目(No.pdjhb0061)资助
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文摘
人脸活体检测技术作为人脸识别系统安全运行的重要保障,对保障网络空间安全意义重大.针对基于视频的人脸欺骗攻击,提出一种基于局部二值模式-多层离散余弦变换(local binary pattern and multilayer discrete cosine transform,LBP-MDCT)和卷积神经网络(convolutional neural network,CNN)融合的人脸活体检测算法.首先从检测视频中提取人脸图像;接着对人脸图像进行LBP和多层DCT变换以得到LBP-MDC T特征,将部分人脸图像输入CNN中以得到CNN特征;然后将两种特征分别输入到支持向量机(support vector machine,SVM)中得到分类结果;最后将SVM的输出进行决策级融合以判定检测视频的合法性.在Replay-Attack和CASIA-FASD数据库上的实验结果表明,相对于现有算法,该算法的检测性能更加优越.
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关键词
人脸活体检测
局部二值模式
多层离散余弦变换
卷积神经网络
决策级融合
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Keywords
face anti-spoofing
local binary pattern (LBP)
multilayer discrete Cosinetransform (DCT)
convolutional neural network (CNN)
decision-level fusion
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分类号
TP391
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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