专利汇可以提供一种基于纹理分析的活体人脸检测系统及方法专利检索,专利查询,专利分析的服务。并且本 发明 公开一种基于纹理分析的活体 人脸检测 系统,原始图像ROM模 块 预存原始图像,产生从0开始依次累加的地址数据,生成原始图像的 像素 流; 颜色 空间转换模块将RGB图像分别转换成Y、Cb、Cr和H、S、V六种像素流;LBP值计算模块每接收一个像素数据后计算对应的LBP值并输出该LBP值;直方图统计模块依次接收LBP值,进行直方图统计并生成相应的LBP直方图,该直方图为人脸图片的 特征向量 ;SVM模块计算特征向量与外部输入的所有训练图片的支持向量的距离,根据计算结果标记出真假人脸的识别标签。此种系统的 硬件 实现采用FPGA作为主要的运算器件,以实现在大数目的人脸训练图片条件下提高活体人脸检测速度。本发明还公开一种基于纹理分析的活体人脸检测方法。,下面是一种基于纹理分析的活体人脸检测系统及方法专利的具体信息内容。
1.一种基于纹理分析的活体人脸检测系统,其特征在于包括:
原始图像ROM模块,预存原始图像,产生从0开始依次累加的地址数据,生成原始图像的像素流;
与所述原始图像ROM模块连接的颜色空间转换模块,其将原始图像ROM模块输出的RGB图像分别转换成Y、Cb、Cr和H、S、V六种像素流;
与所述颜色空间转换模块连接的LBP值计算模块,其依次接收颜色空间转换模块输出的像素数据,每接收一个像素数据后计算该像素数据对应的LBP值并输出该LBP值;
与所述LBP值计算模块连接的直方图统计模块,依次接收所述LBP值计算模块输出的LBP值,进行直方图统计并生成相应的LBP直方图,该直方图为人脸图片的特征向量,存储在一个RAM中;以及,
与所述直方图统计模块连接的SVM模块,计算从所述直方图统计模块读出的特征向量与外部输入的所有训练图片的支持向量的距离,根据计算结果标记出真假人脸的识别标签。
2.如权利要求1所述的一种基于纹理分析的活体人脸检测系统,其特征在于:所述LBP值计算模块包括存储人脸图片n行像素的行缓存结构和n*n方形邻域结构,数值n为大于1的自然数。
3.如权利要求2所述的一种基于纹理分析的活体人脸检测系统,其特征在于:所述行缓存结构为距离值为图像行长度、抽头数为n的移位寄存器。
4.如权利要求2所述的一种基于纹理分析的活体人脸检测系统,其特征在于:所述n*n方形邻域结构被配置为:每接收到行缓存抽头输出的n个数据后,将中间像素数据与其周围的像素数据分别进行比较以获得该像素数据的LBP数值。
5.如权利要求2所述的一种基于纹理分析的活体人脸检测系统,其特征在于:所述数值n取值为3。
6.如权利要求1所述的一种基于纹理分析的活体人脸检测系统,其特征在于:所述检测系统采用FPGA实现。
7.一种基于纹理分析的活体人脸检测方法,其特征在于包括如下步骤:
步骤1,将输入的原始图像配置为像素大小为N*N的RGB图像,设置为从0开始依次累加的地址数据,生成原始图像的像素流;
步骤2,将RGB图像形式的像素流转换成Y、Cb、Cr和H、S、V六种像素流;
步骤3,对步骤2转换的每一个像素数据,均计算其对应的LBP值;
步骤4,对步骤3计算得到的LBP值进行直方图统计并生成相应的LBP直方图,该直方图为人脸图片的特征向量;
步骤5,计算所述特征向量与外部输入的所有训练图片的支持向量的距离,根据计算结果标记出真假人脸的识别标签。
8.如权利要求7所述的一种基于纹理分析的活体人脸检测方法,其特征在于:所述步骤
3的具体过程是:读取步骤2输出的像素数据,并保存在n行像素的行缓存结构中;在时钟节拍控制下将n行行缓存结构中的每一列数据依次移位寄存到n*n方形邻域结构中,n*n方形邻域结构将中间像素数据与其周围的像素数据分别进行比较,从而获得该像素数据的LBP数值。
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