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面向人脸识别的人脸活体检测方法研究

摘要第4-7页
ABSTRACT第7-9页
目录第10-13页
第一章 绪论第13-21页
    1.1 研究背景和意义第13-14页
    1.2 研究内容第14-17页
    1.3 论文内容安排第17-21页
第二章 人脸活体检测研究综述第21-37页
    2.1 人脸活体检测方法第22-28页
        2.1.1 基于微纹理的活体检测方法第22-24页
        2.1.2 基于运动信息的活体检测方法第24-25页
        2.1.3 基于多光谱的活体检测方法第25-27页
        2.1.4 基于多特征融合的活体检测方法第27-28页
    2.2 人脸活体检测数据库第28-37页
        2.2.1 NUAA数据库第30页
        2.2.2 PRINT-ATTACK数据库第30-32页
        2.2.3 CASIA-FASD数据库第32-33页
        2.2.4 REPLAY-ATTACK数据库第33-37页
第三章 基于微纹理的活体检测第37-53页
    3.1 基于双色反射模型的人脸图像成像分析第37-42页
        3.1.1 成像模型第37-38页
        3.1.2 二次采集第38-39页
        3.1.3 图像差异分析第39-42页
    3.2 基于费舍尔准则的纹理差异分析第42-46页
    3.3 基于人脸部件相关描述子的活体检测方法第46-48页
        3.3.1 算法框架第46-47页
        3.3.2 部件纹理特征编码第47-48页
        3.3.3 特征池化第48页
    3.4 实验第48-52页
        3.4.1 NUAA数据库上实验对比第49页
        3.4.2 PRINT-ATTACK数据库上的实验对比第49-50页
        3.4.3 CASIA-FASD数据库上的实验对比第50-52页
    3.5 结论第52-53页
第四章 基于人脸三维结构的活体检测第53-63页
    4.1 基本框架第53-54页
    4.2 人脸三维结构估计第54-57页
        4.2.1 人脸关键点检测第54页
        4.2.2 关键帧选择第54-55页
        4.2.3 初始结构恢复第55-57页
        4.2.4 人脸结构精细化第57页
    4.3 人脸结构配准第57-58页
    4.4 实验第58-61页
        4.4.1 人脸三维重建数据库第58-59页
        4.4.2 实验结果与讨论第59-61页
    4.5 结论第61-63页
第五章 基于运动一致性的活体检测第63-75页
    5.1 稠密光流提取第63-65页
    5.2 运动一致性特征第65-68页
    5.3 实验第68-74页
        5.3.1 评估方法第70-72页
        5.3.2 实验结果第72-74页
    5.4 结论第74-75页
第六章 特定人活体检测第75-91页
    6.1 特征合成第75-79页
        6.1.1 数学描述第77页
        6.1.2 合成算法第77-79页
    6.2 实施方案第79-80页
        6.2.1 特征提取第79-80页
        6.2.2 样本匹配第80页
    6.3 实验第80-87页
        6.3.1 实验数据分配第81页
        6.3.2 CASIA-FASD数据库上的实验结果对比第81-84页
        6.3.3 REPLAY-ATTACK数据库上的实验结果对比第84页
        6.3.4 参考人员数量对性能的影响分析第84-86页
        6.3.5 实验结果分析与讨论第86-87页
    6.4 结论和工作展望第87-91页
第七章 结束语第91-93页
参考文献第93-97页
致谢第97-99页
攻读学位期间发表的学术论文目录第99页

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