利用场景光照识别优化的双目活体检测方法

摘要：

人脸识别是生物特征识别技术中应用最广的技术之一.其中,能判断人脸图像是否是真实人脸的活体检测模块,是系统安全运行的重要保障.目前从安全度和经济性两方面综合考虑,最常用的活体检测方法是双目活体检测.但由于不同场景下光线亮度和角度变化很大,拍摄的人脸图片质量参差不齐,严重影响了活体检测的质量.针对这一问题,提出了通过对场景光照识别进行优化从而提升检测准确度的双目活体识别算法.算法通过串级PID算法对摄像头的感光度和补光灯进行控制,并利用人脸识别算法定位优化测光区域,从而对不同的光线强度和角度采取不同的策略.经过实验验证:本方法将活体检测在复杂场景下的准确率提升约30％,保证了算法在室内外不同光照场景下的有效性.

关键词：人脸活体检测、人脸防伪、展示攻击检测、身份识别、生物识别安全、深度学习、卷积神经网络、PID控制

所属期刊栏目：15

分类号：TP391(计算技术、计算机技术)

在线出版日期：2020-07-01（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：160-165