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文檔簡(jiǎn)介
1、人臉檢測(cè)在人機(jī)交互及未來視頻監(jiān)控等應(yīng)用中都有著非常重要的作用,如何有效提高在復(fù)雜環(huán)境下的檢測(cè)和識(shí)別能力非常關(guān)鍵。傳統(tǒng)的人臉檢測(cè)主要基于RGB圖像或視頻,極易受到類似人臉的其他物體干擾。多光譜圖像中含有豐富的場(chǎng)景信息,因此得到的檢測(cè)結(jié)果更可靠,這有助于降低系統(tǒng)誤檢率。本文研究了基于窄帶多光譜成像系統(tǒng)的人臉檢測(cè)技術(shù),本文工作包括以下幾點(diǎn):
1.研究了人體皮膚的獨(dú)特生理特征。利用光纖光譜儀測(cè)量并比較了400nm-1000nm波段下人
2、體皮膚與生活中常見類似皮膚物品在的多光譜反射率特性曲線,確定了人臉活體檢測(cè)的方案。
2.搭建了窄帶多光譜成像系統(tǒng)。該系統(tǒng)可以采集不同場(chǎng)景下的窄帶多光譜圖像。本文中采集了人臉正樣本,包括人臉照片、人臉模型以及人臉面具的負(fù)樣本,建立多光譜人臉圖像數(shù)據(jù)庫。
3.在光照可控、拍攝距離一定的場(chǎng)景下,提取了窄帶多光譜圖像的反射率特征,設(shè)計(jì)了人臉活體檢測(cè)算法,利用SVM(Support Vector Machine,支持向量機(jī))訓(xùn)
3、練和檢測(cè),可以有效區(qū)分人臉與類人臉物品。
4.許多實(shí)際應(yīng)用場(chǎng)景中,外界光照條件與拍攝距離不可控。本文提出了窄帶多光譜圖像灰度比值特征,該特征可以降低拍攝距離的影響;本文提出了灰度差值特征,該特征可以消除外界光照的影響;進(jìn)而本文提出了灰度差值-比值特征,設(shè)計(jì)了相應(yīng)的活體檢測(cè)算法,利用SVM訓(xùn)練和測(cè)量。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,灰度差值-比值特征較有效地消除了拍攝距離與外界光照的影響。
本文實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,基于窄帶多光譜成像的活體檢測(cè)
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