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人臉識別 活體檢測 在生物識別系統中，為防止惡意者偽造和竊取他人的生物特征用于身份認證，生物識別系統需具有 活體檢測 功能，即判斷提交的生物特征是否來自有生命的個體。 一般生物特征的 活體檢測 技術利用的是人們的生理特征，例如 活體 指紋 檢測 可以基于手指的溫度、排汗、導電性能等信息， 活體 人臉 檢測 可以基于頭部的移動、呼吸、紅眼效應等信息， 活體 虹膜 檢測 可以基于虹膜振顫特性、睫毛和眼皮的運動信息、...
隨著電子商務等應用的發展，人臉 識別成為最有潛力的生物身份驗證手段，這種應用背景要求自動人臉識別系統能夠對一般 圖像具有一定的識別能力，由此所面臨的一系列問題使得人臉檢測開始作為一個獨立的課 題受到研究者的重視。 現在，人臉檢測的應用背景已經遠遠超出了人臉識別系統的范疇， 在基于內容的檢索、數字視頻處理、視頻檢測等方面有著重要的應用價值。
本課題研究的實施方案、進度安排： 實施方案: （1）人臉檢測的研究經歷了較長的發展階段，了解人臉檢測的基本思路。 （2）研究傳統經典的人臉檢測技術，開發檢測率高，堅持速度快的算法 （3）了解人臉檢測算法（Adaboost）的原理， （4）運用cmake、opencv、VC 開發人臉檢測軟件。
隨著人臉檢測研究的深入，國際上發表的有關論文數量也在大幅度增長，如IEEE 的FG、 ICIP\CVPR 等重要國際會議上每年都有大量關于人臉檢測的論文，占有關人臉研究論文 的1/3 之多。 由此可見世界范圍的學者對人臉檢測技術的重視。