基于LBP-MDCT和CNN的人臉活體檢測算法
劉偉; 章琬苓; 項世軍 暨南大學信息科學技術學院; 廣州510632
關鍵詞：人臉活體檢測 局部二值模式 多層離散余弦變換 卷積神經網絡 決策級融合
摘要：人臉活體檢測技術作為人臉識別系統(tǒng)安全運行的重要保障,對保障網絡空間安全意義重大.針對基于視頻的人臉欺騙攻擊,提出一種基于局部二值模式-多層離散余弦變換(local binary pattern and multilayer discrete cosine transform,LBP-MDCT)和卷積神經網絡(convolutional neural network,CNN)融合的人臉活體檢測算法.首先從檢測視頻中提取人臉圖像;接著對人臉圖像進行LBP和多層DCT變換以得到LBP-MDC T特征,將部分人臉圖像輸入CNN中以得到CNN特征;然后將兩種特征分別輸入到支持向量機(support vector machine,SVM)中得到分類結果;最后將SVM的輸出進行決策級融合以判定檢測視頻的合法性.在Replay-Attack和CASIA-FASD數據庫上的實驗結果表明,相對于現有算法,該算法的檢測性能更加優(yōu)越.
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