人脸识别活体检测技术理论
文章目录
- 1 人脸识别活体检测技术
- 2 人脸识别活体检测动作方案
- 2.1眨眼和张嘴
- 2.2 摇头与点头
- 2.3 防止照片攻击
- 2.4 关于哈希图像的比较
1 人脸识别活体检测技术
- 动作配合式活体检测
- 在线图片的活体检测
- H5视频活体检测
- 离线红外线活体检测
- 离线3D结构活体检测
- 离线RGB活体检测
2 人脸识别活体检测动作方案
下面的眨眼和张嘴,摇头和点头,都是通过连续的图片,计算变化距离与不变距离的比,进行上一帧图像与下一帧图像的比,来判断是否为活体。这里用的是dlib,速度很快,可以做到实施检测,每秒20帧是可以做到的。
2.1眨眼和张嘴
下面介绍张嘴检测,见下图。模仿眨眼,取点的时候需要注意,内圈的点变化更加明显。变化距离建议取内圈,固定距离选用外圈。
2.2 摇头与点头
摇头和点头的方法近视,用到一和上面的想法几乎一样。
首先说摇头,当摇头的时候,你的脸颊会变窄,而你的鼻子长度几乎是不变的。
点头的时候,鼻子的距离会变短,而脸颊的会几乎不会边窄。
2.3 防止照片攻击
用到的技术很简单,就是图像哈希算法。
过程是这样的:
- 1、通过摄像头检测场景,如果没有人脸,保存当前的背景图片。
- 2、如果5分钟内没有检测到人脸,用现在时间的场景图像代替内存中的图像。看作5分钟内场景内的光线变化不大。
- 3、如果检测人脸目标,随机截取背景图片,同时截取内存中对应位置的图像。两者进行哈希图像运算,比较两者的汉明距离。
- 4、关于随机截取多少个图像,和多大。这个要根据本地服务性能来决定。我设计的用了7个截图。
2.4 关于哈希图像的比较
(1)平均哈希(均值哈希算法)
- 1.图片缩放,一般为88,或者3232
- 2.将图片灰度化
- 3.求平均值,并根据平均值将每一个像素二值化
- 4.将8*8=64位bit,每8个比特为一个十六进制值,转换成字符串,生成哈希值(指纹)
(2)感知哈希(感知哈希算法)
- 1 图像缩放为32*32大小
- 2 将图像灰度化
- 3 对图像进行离散余弦变化(DCT),转换到频域。
- 4 取频域左上角8*8大小(图像的能量都集中在低频部分,低频位于左上角)
- 5 计算平均值,病菌据平均值二值化(同平均哈希)。
- 6 生成哈希值。
(3)差异值哈希(差值哈希算法)
- 1 图片缩放为9*8大小
- 2 将图片灰度化
- 3 差异值计算(每行相邻像素的差值,这样会生成一个8*8的差值,前一个像素大于后一个像素则为1,否则为0)。
- 4 生成哈希值。
(4)计算哈希距离(汉明距离)
生成每一个图片的哈希值后,需要计算哈希值的距离,来判断两张图片的相似度。一般使用汉明距离,也就是逐位计算两张图片的哈希值是否相同。
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