| 摘要 | 第4-6页 |
| ABSTRACT | 第6-7页 |
| 1 绪论 | 第11-17页 |
| 1.1 引言 | 第11-14页 |
| 1.2 人脸识别以及人脸欺骗 | 第14-16页 |
| 1.3 本文的工作及论文安排 | 第16-17页 |
| 2 常见的活体人脸检测方法 | 第17-28页 |
| 2.1 三维深度信息分析 | 第17-18页 |
| 2.2 面部光流分析 | 第18-20页 |
| 2.3 傅里叶频谱分析 | 第20-21页 |
| 2.4 多光谱成像技术 | 第21-22页 |
| 2.5 眨眼等行为检测 | 第22页 |
| 2.6 基于局部二值模型的特征提取 | 第22页 |
| 2.7 背景与眨眼检测 | 第22-27页 |
| 2.7.1 算法概述 | 第24页 |
| 2.7.2 背景信息分析 | 第24-26页 |
| 2.7.3 眨眼判断 | 第26-27页 |
| 2.8 小结 | 第27-28页 |
| 3 改进的背景与眨眼相结合的活体人脸检测算法 | 第28-48页 |
| 3.1 背景对比建模 | 第28-36页 |
| 3.1.1 角点检测 | 第29-32页 |
| 3.1.2 光流跟踪 | 第32-35页 |
| 3.1.3 角点位移改变计算 | 第35-36页 |
| 3.2 眨眼判断建模 | 第36-46页 |
| 3.2.1 人脸检测和人眼检测 | 第37-43页 |
| 3.2.2 形态学运算 | 第43-45页 |
| 3.2.2.1 膨胀 | 第43-44页 |
| 3.2.2.2 腐蚀 | 第44页 |
| 3.2.2.3 形态学开闭操作 | 第44-45页 |
| 3.2.3 眨眼判断 | 第45-46页 |
| 3.3 小结 | 第46-48页 |
| 4 基于VC++与OPENCV的活体人脸检测系统设计 | 第48-57页 |
| 4.1 系统环境搭建 | 第48-50页 |
| 4.2 开发环境介绍 | 第50-52页 |
| 4.2.1 VISUAL C++ | 第50-51页 |
| 4.2.2 OPENCV | 第51-52页 |
| 4.3 主要模块实现 | 第52-56页 |
| 4.3.1 视频采集模块 | 第52页 |
| 4.3.2 背景保存与读取模块 | 第52-53页 |
| 4.3.3 背景对比模块 | 第53页 |
| 4.3.4 眨眼判断模块 | 第53-55页 |
| 4.3.5 效果显示 | 第55-56页 |
| 4.4 小结 | 第56-57页 |
| 5 实验结果与分析 | 第57-65页 |
| 5.1 角点数量的选择及背景鲁棒性测试 | 第57-59页 |
| 5.1.1 角点数量的选择 | 第57页 |
| 5.1.2 不同背景条件下D的鲁棒性 | 第57-58页 |
| 5.1.3 单一场景条件下背景鲁棒性 | 第58-59页 |
| 5.1.4 光照改变条件下的鲁棒性测试 | 第59页 |
| 5.2 眼珠检测中结构元素的选择 | 第59-61页 |
| 5.3 不同方法下的正确率以及用时对比 | 第61-63页 |
| 5.3.1 准确率对比 | 第61-62页 |
| 5.3.2 实时性对比 | 第62-63页 |
| 5.4 小结 | 第63-65页 |
| 6 总结与展望 | 第65-67页 |
| 6.1 总结 | 第65-66页 |
| 6.2 展望 | 第66-67页 |
| 参考文献 | 第67-73页 |
| 附录：攻读硕士学位期间科研成果以及参加的科研课题 | 第73-74页 |
| 致谢 | 第74页 |