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项目地址：https://github.com/zhongqianli/svm_classification
《FACE ANTI-SPOOFING BASED ON COLOR TEXTURE ANALYSIS》提出了基于颜色纹理的人脸活体检测。
颜色纹理
将RGB图像转换到指定的颜色空间，对颜色空间的三个通道的图像分别计算LBP直方图，这三个通道的LBP直方图合并起来构成颜色纹理。
算法流程
将RGB图像转换到某个颜色空间，分别计算LBP直方图，拼接每个通道的LBP直方图构成颜色纹理，即特征，再用SVM进行分类。
实验
将问题定义为真人人脸与“欺诈人脸”的二分类问题。
数据准备
使用公开数据库CASIA-face_spoofing，其中HR_1为真人， HR_2与HR_3为照片攻击， HR_4为视频攻击。根据数据库提供的人脸位置信息获得人脸ROI，归一化大小为100x100。
训练集： 真人人脸图像4577张，假人脸图像11841张。
测试集： 真人人脸图像5782张，假人脸图像17331张。
算法实现
受到该论文的启发，将YCbCr空间的颜色纹理与HSV空间的颜色纹理相结合构成新的特征，训练SVM模型。
实验结果
在测试集的准确率达到97.18%
