基于上下文特征與單類支持向量機的人臉活體檢測
所屬分類:技術(shù)論文
上傳者:aetmagazine
文檔大小:466 K
標(biāo)簽: 人臉活體檢測 上下文特征 單類支持向量機
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文檔介紹:非法入侵者通過偽裝人臉欺騙識別系統(tǒng), 給人臉識別應(yīng)用帶來嚴(yán)重威脅。現(xiàn)有人臉活體檢測方法多為在同一數(shù)據(jù)集內(nèi)進(jìn)行訓(xùn)練和測試,當(dāng)應(yīng)用在跨數(shù)據(jù)集場景中時效果并不理想。針對這一問題,提出了利用HOG等算法對上下文環(huán)境中的線索信息進(jìn)行提取,提取出來的特征送入單類支持向量機進(jìn)行訓(xùn)練、分類。將分類結(jié)果與上下文環(huán)境中異常線索的探測結(jié)果相結(jié)合。算法在公開的數(shù)據(jù)集NUAA和CASIA-FASD上進(jìn)行了驗證,實驗結(jié)果表明在跨數(shù)據(jù)集檢測時該算法的泛化能力及檢測準(zhǔn)確率較已存在算法有所提高。
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