基于颜色纹理的人脸活体检测
项目地址:https://github.com/zhongqianli/svm_classification
《FACE ANTI-SPOOFING BASED ON COLOR TEXTURE ANALYSIS》提出了基于颜色纹理的人脸活体检测。
颜色纹理
将RGB图像转换到指定的颜色空间,对颜色空间的三个通道的图像分别计算LBP直方图,这三个通道的LBP直方图合并起来构成颜色纹理。
算法流程
将RGB图像转换到某个颜色空间,分别计算LBP直方图,拼接每个通道的LBP直方图构成颜色纹理,即特征,再用SVM进行分类。
实验
将问题定义为真人人脸与“欺诈人脸”的二分类问题。
数据准备
使用公开数据库CASIA-face_spoofing,其中HR_1为真人, HR_2与HR_3为照片攻击, HR_4为视频攻击。根据数据库提供的人脸位置信息获得人脸ROI,归一化大小为100x100。
训练集: 真人人脸图像4577张,假人脸图像11841张。
测试集: 真人人脸图像5782张,假人脸图像17331张。
算法实现
受到该论文的启发,将YCbCr空间的颜色纹理与HSV空间的颜色纹理相结合构成新的特征,训练SVM模型。
实验结果
在测试集的准确率达到97.18%