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虹膜身份识别技术
- 介绍了当前最有发展前景的生物特征识别技术一虹膜身份识别技术，它包括虹膜图像的获取、预处理、特征提取与编码以及分类几个步骤。详细介绍了当今具有代表性的虹膜识别算法，指出各种算法的特点并比较其优劣。最后，针对 虹膜识别技术存在的主要问题分析了虹膜识别的发展方向，即精度高、速度快、鲁棒性好的定位算法，高效的特征提取方法，机器学习的分类方法，虹膜图像的质量评价方法，不完整、不合作情况下的虹膜识别研究以及活体虹膜检测等。
shuangshexianftourenlianjiance
- 活体检测及人脸跟踪系统的构建已成为现代计算机视觉及OpenCV研究的热点-In vivo detection and face tracking system, has become a modern building and the OpenCV computer vision research focus
FaceLivenessDetection
- 对可见光图片的人脸活体判断，内有C++和matlab实现，具体说明详见readme(For the visible light picture of the human face to determine, there are C++ and matlab implementation, specific instructions see readme)
antiProfApi
- 人脸抗攻击，用于检测是否是人脸照片和真实的人脸，即人脸的活体识别(Face attack is used to detect whether it is a face picture or a real human face, that is to say, human face recognition)
face_antispoofing-master
- 采用surf特征点， svm线性分类器 实现的人脸活体检测源码(face_antispoofing: this code takes surf feature to detect spoofing face in recognition.)