[发明专利]一种基于灰度共生矩阵和小波分析的活体人脸检测方法

摘要

本发明公开了一种基于灰度共生矩阵和小波分析的活体人脸检测方法，其首先将从摄像头获取包含人脸区域的RGB图像转换为灰度图像，将灰度级压缩为16级，之后分别计算4个灰度共生矩阵（取距离为1，角度分别为0°、45°、90°、135°），然后在灰度共生矩阵的基础上再提取能量、熵、惯性矩和相关性四个纹理特征量，再次分别对四个灰度共生矩阵的4个纹理特征量求均值和方差；同时对原始图像利用Haar小波基进行二级分解，提取子带HH1，HH2的系数矩阵后求其均值和方差；最后将所有的特征值作为待检测样本送入训练后的支持向量机中进行检测，分类识别真实或假冒人脸图像，该方法的优点是降低了计算复杂度，提高了检测准确率。

主权项

一种基于灰度共生矩阵和小波分析的活体人脸检测方法，其特征在于：该方法具体包括：1）从摄像头获取RGB颜色空间的包含人脸的图像，对输入的图像进行人脸检测，获得人脸区域；2）将包含人脸区域的图像从RGB颜色空间转换成灰度图像，同时将图像的灰度级压缩为16级；3）将压缩后的图像分别计算4个方向的灰度共生矩阵，取距离为1，角度分别为0°，45°，90°，135°；然后在灰度共生矩阵的基础上再提取能量、熵、惯性矩和相关性4个纹理特征量；再次对4个纹理特征量的4个灰度共生矩阵分别求均值和方差，共8维特征；4）将步骤2）获得的原灰度图像进行2级小波分解，分别提取子带HH1，HH2的系数矩阵，求均值和方差，共4维特征；5）将活体检测问题视为一个两类分类问题，使用SVM作为分类器，判断真实和照片人脸。