【摘 要】
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为了进一步提升VTM人脸识别登录系统的识别率和安全性,提出一种将改进的眨眼检测、背景检测和随机组合动作指令相结合的交互式活体检测算法。该算法基于Open CV级联分类器人
【机 构】
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北京工商大学计算机与信息工程学院食品安全大数据技术北京市重点实验室;
【基金项目】
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国家自然科学基金61702020;北京市自然科学基金4172013
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为了进一步提升VTM人脸识别登录系统的识别率和安全性,提出一种将改进的眨眼检测、背景检测和随机组合动作指令相结合的交互式活体检测算法。该算法基于Open CV级联分类器人脸检测和LBF人脸对齐算法,通过结合坐标比例和眼球色素变化改进眨眼检测,利用背景检测和随机组合动作指令抵御动态视频攻击,并加入图像质量检测与校正功能,使系统在弱光、歪斜等环境影响下对活体人脸检测均有较好的效果。通过在活体人脸数据库CASIA-FASD和自建样本库上进行实验,识别率达到97.67%,与其他活体检测算法相比有明显的提升,验证了该算法的有效性。
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