Face Spoofing Detection From Single Images Using Micro-Texture Analysis
Face Spoofing Detection From Single Images Using Micro-Texture Analysis
标签: anti-spoofing
论文出处:978-1-4577-1359-0111/$26.00 ©2011 IEEE
摘要
因为打印图片在质量上与真正的人脸有差别,所以本文提出了一种基于LBP特征的活体检测。除此之外,本文提出的方法融合了人脸检测+活体检测,并且更加健壮。
引言
主要就是讲了当前人脸作为生物特越来越重要,但是其安全性得不到保障,所以就有了活体检测这个需求。一般的攻击有视频攻击、面具(mask)、3D打印、照片打印等。典型的对策可以使用一些体征,比如眼眨或者面部表情。也有的是多个生物模型混合(比如面部+声音或者步态(gait))。
本文使用的是图片质量,由于打印图片内在的打印缺陷,以及面部是复杂的非刚性3D模型(non rigid 3D object)但是打印照片只是平面的(planar rigid object),所以提出了使用LBP[9] 进行特征提取然后喂入SVM中。
相关工作
之前的研究有眼动法、光流法、DoG等,但是都具有缺点。所以才有了本文的方案使用LBP,具有快速,并且特征具有高度的可区分性。本文使用的数据库是NUAA[12]。
关于微纹理(Micro-Texture):其实就是LBP,本文的LBP主要使用的就是[9]中的,其中对于LBP的定义以及等价LBP的定义可以参考本文第三节或者[9],LBPP,RuxLBP^{ux}_{P,R}LBPP,Rux,其中R代表在周围R区域内采样,而P代表采样点的个数,u代表使用等价模式,而x代表超过x的跳数公用一个模式。所以本文最终的使用特征是一整张图片的两种LBP,以及把一张图片分为9个区域的LBP所以共833个特征,然后喂入SVM。
因为单独的一种LBP,似乎不具有区别性,所以这里给出了多种模式:
实验
实验就是先得到833个特征,然后把特征放入SVM分类器即可,计算得到的EER以及ROC曲线如下:
本文还分析了那些出错的图片发现都是具有过度曝光或者模糊的:
除此之外还对比了本实验中不同的LBP的组合的结果:
从这个结果图可以看出不同LBP组合的情况:
收获
1、学习了关于LBP的知识
金句:It is a powerful means of texture description and among its properties in real-world applications are its discriminative power, computational simplicity and tol-erance against monotonic gray-scale changes.
参考文献重点摘录可作为以后读
LBP
[9] T. Ojala, M. Pietikainen, and T. M aenpaa. M ultiresolution
gray-scale and rotation invariant texture classification with
local binary patterns. IEEE Trans. Pattern Anal. Mach. Intell., 24:971-987, July 2002. 2,3,4
NUAA数据库
[12] X. Tan, Y. Li, J. Liu, and L. Jiang. Face liveness detection
from a single image with sparse low rank bilinear discriminative model. In Proceedings of the 11th European conference on Computer vision: Part VI, ECCV’lO, pages 504-
517, Berlin, Heidelberg, 2010. Springer-Verlag. 2, 4, 5, 6
Face Spoofing Detection From Single Images Using Micro-Texture Analysis相关推荐
- Context Based Face Spoofing Detection Using Active Near-Infrared Images(论文翻译)活体检测相关
摘要 - 在本文中,借助可控的有源近红外(NIR)光,我们构建了近红外差分(NIRD)图像.基于反射模型,NIRD图像被认为包含具有和不具有活动NIR光的图像之间的光照差异.基于NIRD图像的两个主 ...
- 文献记录(part32)--Face spoofing detection under super-realistic 3D wax face attacks
学习笔记,仅供参考,有错必究 关键词:人脸反欺骗:3D人脸呈现攻击:蜡像脸数据库:剩余注意网络 主要记录实验 文章目录 Face spoofing detection under super-real ...
- Moving Face Spoofing Detection via 3D Projective Invariants
Moving Face Spoofing Detection via 3D Projective Invariants 标签: 论文 spoofing 论文出处:978-1-4673-0397-2/1 ...
- 论文阅读 [TPAMI-2022] Disentangling Monocular 3D Object Detection: From Single to Multi-Class Recognitio
论文阅读 [TPAMI-2022] Disentangling Monocular 3D Object Detection: From Single to Multi-Class Recognitio ...
- hand keypoint detection in single images using multiview bootstrapping
这篇文章主要detect手关节的位置 对于labelled 的数据直接用公式(3) 然后对于unlabelled的数据用algorithm 1去生成labelled数据 用于下一次的训练 sectio ...
- Breast cancer detection in rotational thermography images using texture feature
基于纹理特征的旋转热成像图像乳腺癌检测 Abstract 乳腺癌是发展中国家年轻妇女死亡的主要原因.早期诊断是提高癌症患者生存率的关键.乳腺热成像是一种诊断程序,它对乳腺表面的红外辐射进行非侵入性成像 ...
- 活体检测论文研读二:Learn Convolutional Neural Network for Face Anti-Spoofing
Learn Convolutional Neural Network for Face Anti-Spoofing 论文简介 ➢指出手工制作的特征例如LBP.LBP-TOP无法捕捉到真假脸之间最具区别 ...
- 【Paper】A Comparative Evaluation of Unsupervised Anomaly Detection Algorithms for Multivariate Data
论文原文:HTML 论文年份:2020 论文被引:396(2020/10/03) 696(2022/03/26) 文章目录 Abstract Introduction Categorization o ...
- Object Detection(目标检测神文)
目标检测神文,非常全而且持续在更新.转发自:https://handong1587.github.io/deep_learning/2015/10/09/object-detection.html,如 ...
最新文章
- re.match函数 re.search方法 区别
- CYPRESS USB芯片win10驱动
- MySQL数据库az排序_RDS Mysql Single-AZ和Multi-AZ性能差异
- zabbix配置发送报警邮件
- C语言之struct A *b和struct A c区别
- NoSQL和Redis简介及Redis在Windows下的安装和使用教程
- BZOJ2820:YY的GCD
- Unity中的文件夹和路径
- Mac Chrome搜索引擎突然变成了Yahoo?!SearchToolHelper控制了我的搜索引擎
- Hexo 搭建个人博客(九)NexT 主题进阶配置
- Python中字母大小写转换
- 【人脸识别项目一】:眨眼检测
- 八、RISC-V SoC外设——GPIO接口 代码讲解
- m3u8转mp4,不用格式软件
- Web3的流支付代表Zebec,熊市布局的价值逻辑
- python locust学习笔记
- 回声问题和回声消除技术及在可视监控对讲、楼宇对讲等领域的应用综述
- matplotlib绘制3D图像
- 根据设备不同,加载不同尺寸图片
- Python Tron波场 离线交易签名