[发明专利]基于光场相机的人脸活体检测方法

摘要

本发明公开了一种基于光场相机的人脸活体检测方法，包括：(1)光场相机原始数据的提取与解码；(2)从光场数据中提取面部不同深度的重对焦图像；(3)从重对焦图像中提取聚焦特征和功率谱特征，连接两种特征作为该人脸图像的综合特征；(4)对采集到的所有光场图像提取上述综合特征，将训练集的综合特征输入支持向量机训练，得到可用于人脸活体检测的模型；然后将待检测的图像的综合特征输入训练好的模型，得到检测结果。本发明利用光场相机一次拍照后可获得不同深度重对焦图像的特点，从中提取人脸重对焦变化特征来进行人脸活体检测，对比传统的人脸活体检测方法，本发明检测结果准确，检测效率更高，更为简单便利，符合实际应用的要求。

主权项

1.一种基于光场相机的人脸活体检测方法，其特征在于，包括下述步骤：(1)光场相机原始数据的提取与解码，通过微透镜中心标定、Bayer格式解码、六边形‑正交格点校正的步骤从Lytro光场相机中提取原始光场数据并进行色彩校正；(2)通过数字重对焦，从光场数据中提取出两张对焦在面部不同深度的重对焦图像；(3)综合两张不同深度的重对焦图像，分别提取聚焦特征和功率谱特征，将两种特征连接在一起作为人脸图像的综合特征；(4)对采集到的所有光场图像提取上述综合特征，将训练集的综合特征输入支持向量机训练，支持向量机模型选择径向基函数，得到可用于人脸活体检测的模型，然后将待检测的图像的综合特征输入训练好的模型，得到检测结果；所述步骤(3)中，提取聚焦特征的具体方法为：(3‑1‑1)采用Nayar提出的方法从两幅重对焦图像中提取改进的拉普拉斯能量和特征，记为SML₁和SML₂；(3‑1‑2)计算差异变化值矩阵DIF＝SML₁‑SML₂；(3‑1‑3)把矩阵DIF按列相加得到SumDIF；(3‑1‑4)通过二次方程式y＝ax²+bx+c曲线拟合SumDIF；(3‑1‑5)计算拟合的曲线y＝ax²+bx+c的系数A＝[a b c]^T即为聚焦特征F_R。