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人脸识别 活体检测 在生物识别系统中，为防止恶意者伪造和窃取他人的生物特征用于身份认证，生物识别系统需具有 活体检测 功能，即判断提交的生物特征是否来自有生命的个体。 一般生物特征的 活体检测 技术利用的是人们的生理特征，例如 活体 指纹 检测 可以基于手指的温度、排汗、导电性能等信息， 活体 人脸 检测 可以基于头部的移动、呼吸、红眼效应等信息， 活体 虹膜 检测 可以基于虹膜振颤特性、睫毛和眼皮的运动信息、...
随着电子商务等应用的发展，人脸 识别成为最有潜力的生物身份验证手段，这种应用背景要求自动人脸识别系统能够对一般 图像具有一定的识别能力，由此所面临的一系列问题使得人脸检测开始作为一个独立的课 题受到研究者的重视。 现在，人脸检测的应用背景已经远远超出了人脸识别系统的范畴， 在基于内容的检索、数字视频处理、视频检测等方面有着重要的应用价值。
本课题研究的实施方案、进度安排： 实施方案: （1）人脸检测的研究经历了较长的发展阶段，了解人脸检测的基本思路。 （2）研究传统经典的人脸检测技术，开发检测率高，坚持速度快的算法 （3）了解人脸检测算法（Adaboost）的原理， （4）运用cmake、opencv、VC 开发人脸检测软件。
随着人脸检测研究的深入，国际上发表的有关论文数量也在大幅度增长，如IEEE 的FG、 ICIP\CVPR 等重要国际会议上每年都有大量关于人脸检测的论文，占有关人脸研究论文 的1/3 之多。 由此可见世界范围的学者对人脸检测技术的重视。