基于差分量化局部二值模式的人脸反欺诈算法研究

摘要

随着人脸识别技术已经融入到人们日常生活中,人脸欺诈检测作为人脸识别前的一个关键步骤越来越受到重视.针对打印攻击和视频攻击,提出了一种通过量化局部像素之间的差值来细化传统局部二值模式(local binary pattern,LBP)特征的差分量化局部二值模式(difference quantization local binary pattern,DQ_LBP)算法.DQ_LBP能够在不增加LBP维度的基础上提取像素之间的差值信息,以便更精确地描述图像的局部纹理特征.此外,使用空间金字塔算法统计了不同彩色空间中的DQ_LBP特征并将其融合成统一的特征向量,从而更加充分地描述了人脸的局部彩色纹理信息及其空间结构信息,进一步提高了算法的检测性能.实验结果表明:该算法在CASIA FASD,Replay-Attack,Replay-Mobile三个具有挑战性的人脸反欺诈数据库中都取得了较为优异的结果,而且在实时性设备的应用上具有很大的潜能.