[发明专利]一种基于局部彩色纹理特征的人脸活体检测方法

摘要

本发明公开了一种基于局部彩色纹理特征的人脸活体检测方法，涉及智能安防认证、计算机视觉领域。本方法包括以下步骤：S1：读入视频图像，抽取样本集；S2：人脸检测及预处理；S3：提取彩色纹理特征；S4：选取高辨识度局部图像；S5：统计分类结果，输出分类类别。本发明通过提取一种高效的彩色纹理特征，选用CoALBP特征和LDP特征组成的融合纹理特征，增加了空间特征和梯度特征信息，同时选用HSV和YCbCr色彩空间组成的融合色彩空间，增加了亮度信息和色彩信息。本方法在选用高效特征的同时，采用了有效的策略，将图像进行局部分割，从中选取高辨识度的局部图像作为训练和检测数据，使训练得到的分类器更具一般性。

主权项

1.一种基于局部彩色纹理特征的人脸活体检测方法，其特征在于包括如下步骤：S1，读入视频图像，抽取样本集；S2，人脸检测及预处理S21，对样本图像进行人脸检测，检测得到人脸矩形框坐标以及人眼坐标信息；S22，利用得到的人脸矩形框坐标和人眼坐标，根据人眼距上额的距离与人脸高度的比例为1：3，两眼间的距离与人脸宽度比例为1：2，且人脸是左右对称的，对图像进行二次截取，得到仅包含人脸的图像，将截取后的图像进行归一化操作；S3，提取彩色纹理特征S31，将归一化图像划分为等大小且不重叠的若干个局部图像块；S32，对所有图像块进行色彩空间的转换，得到HSV色彩空间图像和YCbCr色彩空间图像，并对图像采取通道分离操作，将得到H通道图像、S通道图像、V通道图像、Y通道图像、Cb通道图像、Cr通道图像；S33，从单通道图像上分别提取多尺度的CoALBP特征和多尺度的LDP特征；S34，针对某一图像块，将所有单通道纹理特征按照设定拼接顺序，依次将所有特征串联为一个特征向量，即为该图像的特征向量；S4，选取高辨识度局部图像S41，计算同一图像中，不同图像块之间的相似度，相似度计算采用计算特征距离的方式，依次计算不同的两个图像块之间的特征向量距离，并将计算结果进行记录；S42，针对某一图像块，计算该图像块与其他所有图像块的特征距离平均值，将同一图像中所有图像块的平均特征距离计算完成后，将所有图像块重新排序，按照平均特征距离从大到小进行排序，最终从每幅图像中选取出平均特征距离最大的若干个图像块特征向量。S5，统计分类结果，输出分类类别。