| 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：技術論文 | |
| 上傳者：aetmagazine | |
| 文檔大小：466 K | |
| 標簽： 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， 給人臉識別應用帶來嚴重威脅。現有人臉活體檢測方法多為在同一數據集內進行訓練和測試，當應用在跨數據集場景中時效果并不理想。針對這一問題，提出了利用HOG等算法對上下文環境中的線索信息進行提取，提取出來的特征送入單類支持向量機進行訓練、分類。將分類結果與上下文環境中異常線索的探測結果相結合。算法在公開的數據集NUAA和CASIA-FASD上進行了驗證，實驗結果表明在跨數據集檢測時該算法的泛化能力及檢測準確率較已存在算法有所提高。 | |
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