基于特征融合与支持向量机的人脸活体检测技术

颜健

摘要：人脸识别已广泛应用于各种场景，随之而来的人脸伪造攻击对人脸识别应用的安全性带来了极大的挑战。人脸活体检测是应对此类攻击的最佳手段。本文在分析现有人脸活体检测方式的基础上，提出了一种基于LBP与色彩饱和度的融合特征进行人脸活体检测。经实验验证，该方法准确性有了较大提升。

关键词：LBP;色彩饱和度;SVM;特征融合

中图分类号：TP391 文献标识码：A 文章编号：1007-9416（2020）05-0046-02

0引言

近年来，随着计算机视觉技术的成熟，人脸识别的准确性已经完全能够满足身份验证系统的要求，逐渐被广泛应用在各种场景下，包括刷脸支付、门禁系统、安检系统等。但是基于人脸识别的身份验证系统有可能受到照片、视频、3D模型、面具等伪造攻击手段的威胁。为了保障系统安全性，需要首先对接受验证的人脸进行活体检测，判断该人脸是否为真实人脸。

目前主流的人脸活体检测方法可以分为三类：

（1）用户交互认证，此类方法通过要求用户按照指令做出相应动作，如眨眼、点头、摇头等，然后通过对用户动作的识别来验证被检测对象是否为真实的人脸。

（2）图像特征分析，此类方法通过活体人脸和伪造人脸在图像特征上的区别进行人脸活体检测。Maatta通过对人脸图像进行微纹理分析的方式实现活体检测，田野等提出一种基于LBP特征的人脸活体检测方法，李莉等提出一种LBP特征与小波变换结合的人脸活体检测方法。

（3）借助硬件设备验证，此类方法需要配备专用硬件设备，如借助近红外与可见光双目装置进行活体检测，利用双目关系实现特征点的匹配并获取其深度信息。……