计算机应用

作者：邓茜文, 冯子亮, 邱晨鹏

单位：四川大学 计算机学院, 成都 610065

关键词：活体人脸检测,伪造攻击,近红外,双目视觉,人脸特征点

基金：国家自然科学基金委和民航局联合基金资助项目（U1833115）。

针对人脸识别系统易受伪造攻击的问题，提出了一种基于近红外与可见光双目视觉的活体人脸检测方法。首先，采用近红外与可见光双目装置同步获取人脸图像，提取两图像的人脸特征点，利用双目关系实现特征点的匹配并获取其深度信息，再利用深度信息进行三维点云重建；然后，将全部人脸特征点划分为四个区域，计算各区域内人脸特征点在深度方向的平均方差；接着，选取人脸关键特征点，以鼻尖点为参照点，计算鼻尖点到人脸关键特征点之间的空间距离；最后，利用人脸特征点的深度值方差和空间距离来构造特征向量，使用支持向量机（SVM）实现活体人脸判断。实验结果表明，所提方法能够准确检测活体人脸以及有效抵御伪造人脸的攻击，在实验测试中达到99.0%的识别率，在准确性和鲁棒性上优于利用人脸特征点深度信息进行检测的同类算法。

来源：2020年第7期

《计算机应用》期刊编辑部

查看计算机应用杂志2020年第7期