matlab人脸特征定位代码SpecDiff欺骗检测器 该存储库包含一个示例代码，该示例代码计算出我们的IJCB论文中提出的SpecDiff描述符，以执行面部表情攻击（欺骗）检测。 SpecDiff描述符利用面部图像的镜面反射和漫反射，无需大型训练数据库或高性能计算系统，即可进行快速，准确的欺骗检测。 *十月2020年更新：我们的论文获得了IJCB 2020 Google PC Chairs Choice最佳论文奖。 经过测试的计算环境 MATLAB R2017b 示例代码教程 运行主脚本“ SpecDiff_main.m”。 该脚本会加载一对示例照片（使用闪光灯和不使用闪光灯拍摄），以计算SpecDiff描述符。 带有径向基函数（RBF）内核的支持向量机（SVM）将描述符分为实时或欺骗两种类别之一。 分类分数的正值和负值分别表示实时分类和欺骗分类。 结果图 文件和目录 SpecDiff_main.m 主脚本将预处理应用于示例照片对，并将其分类为实时或欺骗类。 load_facial_images.m 加载一对面部照片，一张带有闪光灯，另一张不带有闪光灯。 预处理程序 应用本文中描述的

本科毕业论文快速的人脸特征定位-毕业论文.rar 本科毕业论文                                第一章  概述 随着多媒体技术的发展,人脸图像在各种领域中具有越来越重要的作用,如人机交互系统、视频监测系统、人脸图像数据库管理系统、人脸检测与识别系统等。在各种人脸图像的应用系统中,人脸特征定位是重要组成部分之一。例如在安全监控应用中，银行部门的监控和安保部门的监控，需要对人的各项特征进行有针对性的监视。对于监控对象的身高，衣着等特征，可以在较模糊图像中获得，但是对人脸部分特征，却必须要清晰的图像才能获得[1]。如果可以对人脸进行针对性的监视，就可以使得应用安全监控的部门获得更多的安全保证。而人脸自动定位是这一监控方法的第一步，它的性能如何直接决定了监控的效果。简单的说，所谓的人脸定位，就是在静态图像或动态图像中标出人脸所在的位置，把人脸选取出来[2]。而人脸的识别就是把选取出来得人脸与数据库中已有的人脸进行比较，找出匹配的档案来。有的文献也把人脸的定位和识别统称为人脸识别，定位和识别则是两个主要的步骤。完整的人脸识别系统涉及到决定静态图像或动态图像中无人脸、计数、定位，然后根据数据库识别出个人，可能的话还要识别表情，以及根据脸的图像做出描述；或者反过来根据描述挑选匹配的人脸图像[3]。 而说道快速的人脸特征定位，就不得不提及人脸检测技术。人脸检测是人脸特征定位的前提，在整个过程中起着不可忽视的作用。人脸检测问题最初作为自动人脸识别系统的定位环节被提出，近年来由于其在安全访问控制、视觉监测、基于内容的检索和新一代人机界面等领域的应用价值，开始作为一个独立的课题受到研究者的普遍重视。下面我将对人脸检测的相关知识做一下简单的介绍。

基于ASM与AAM的人脸特征定位与匹配算法研究