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1、第15卷第7期计算机辅助设计与图形学学报VoI.15,No.72003年7月JOURNALOFCOMPUTER-AIDEDDESIGN&COMPUTERGRAPHICSJuIy,2003!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!基于支持向量机眼动模型的活性判别算法1,3)1,3)1,3)1,2,3)1,2,3)邓刚曹波苗军高文赵德斌1()中国科学院计算技术研究所数字化技术研究室北京100080)2()哈尔滨工业大学计算机科学与工程系哈尔滨150001)3()中国科学院研究生院计算机学
2、院北京100039)摘要提出一种基于支持向量机眼动模型的活性判别算法.该算法通过大量的人眼的样本来训练基于支持向量机的眼动模型,然后在活性判别过程中,通过被识别人进行眨眼的配合动作来完成活性判别的过程.由于人脸照片不可能做出眨眼的配合动作,因此照片就被成功地排除在了人脸识别系统的外面,从而提高了人脸自动识别系统的安全性.关键词活性判别;眼动模型;人脸识别;人脸确认;支持向量机中图法分类号TP391LivenessCheckAlgorithmBasedonEyeMovementModelUsingSVMDengGang1,3CaoBo1,3MiaoJun1,3GaoW
3、en1,2,3ZhaoDebin1,2,31()DigitalTechnologyLaboratory,InstituteofComputingTechnology,ChineseAcademyofSciences,Beiing100080)2()DepartmentofComputerScienceandEngineering,HarbinInstituteofTechnology,Harbin150001)3()DepartmentofComputerScience,GraduateSchool,ChineseAcademyofSciences,Beiing10
4、0039)AbstractWesoIvedtheIivenesscheckprobIemusingaSupportVectorMachinebasedeyemovementmodeI.WetrainedtheeyemovementmodeIusingmanyeyestateexampIes.AndIntheIivenesscheckprocedure,theuserhastobIinkhis/hereyestogetthroughthecheck.Thephotos,whichcannotbIink,aresuccessfuIIystoppedbeforeenter
5、ingtherecognitionstage.KeywordsIivenesscheck;eyemovementmodeI;facerecognition;faceidentification;SupportVectorMachine别的研究已有30多年的历史[2-4].20世纪90年代引言中后期以来,一些商业性的实用人脸识别系统开始进入市场.目前,主要的商业性人脸识别系统包括:在生物特征识别技术[1]中,近年来以人脸为特[5]、Viiage的Visionics公司的FaceIt人脸识别系统征的识别技术发展十分迅速,相对于指纹、虹膜等识FaceFINDER身份认证系
6、统、LauTech公司的别技术,人脸识别是一种更直接、更方便、更友好、更[6]等.在国内,成都Hunter系统、德国的BioID系统容易被人们接受的非侵犯性识别方法.对于人脸识银晨网讯科技有限公司也推出了一系列基于面像识原稿收到日期:2002-04-18;修改稿收到日期:2002-07-19.本课题得到国家自然科学基金(69789301)、国家“八六三”高技术研究发展计划(863-306-ZT03-01-2,2001AA114190)和中国科学院百人计划资助.邓刚,男,1977年生,硕士,主要研究方向为模式识别、图像处理.曹波,男,1977年生,博士研究生,主要研究
7、方向为模式识别、图像处理.苗军,男,1970年生,博士研究生,主要研究方向为模式识别、图像处理、多媒体技术.高文,男,1956年生,博士,教授,博士生导师,主要研究方向为多媒体数据压缩、图像处理、计算机视觉、多模式接口、虚拟现实.赵德斌,男,1963年生,博士,教授,博士生导师,主要研究方向为多媒体数据压缩、图像处理等.854计算机辅助设计与图形学学报2003年别系统的产品和解决方案.统的工作过程如下:视频信息由摄像机获得,当检测随着人脸特征的身份鉴定系统的实用化,身份到人脸的时候,活性判别系统开始介入,向用户发出鉴定系统中的安全问题正逐步地受到重视.利用用要求
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