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基于超像素分割的IPPG活体皮肤检测 [Early Posting]

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摘要

基于成像式光电容积描记(Image photoplethysmography, IPPG)技术的活体皮肤检测算法克服了传统皮肤检测技术鲁棒性差且无法区分活体皮肤的缺点,已成为目标检测和临床生命体征信号监测领域的研究热点。然而,现有的IPPG活体皮肤检测算法往往对图像进行规则化子区域分割,忽略了皮肤的轮廓信息且算法过于复杂,限制了其检测精度和实时性。本文提出了一种基于超像素分割的IPPG活体皮肤检测算法SPASD(Super pixel alive-skin detection, SPASD)。该方法利用零参数简单线性迭代聚类算法(Simple linear iterative clustering-zero parameter, SLICO)实现了皮肤轮廓的精确分割,提高了活体皮肤的检测精度;并行地提取各超像素子块的脉搏波并利用SVM对脉搏波信号和背景噪声信号进行训练分类,简化了算法复杂度,有效提高了算法实时性。实验结果表明,SPASD可以精确分割图像中的活体皮肤,有效保留了皮肤原有轮廓信息,提高了活体皮肤的检测精度和实时性。

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补充资料

DOI:10.3788/aos202040.1310001

作者单位:

    北京理工大学
    北京理工大学
    北京理工大学光电学院
    北京理工大学光电成像与信息技术研究所
    北京理工大学

引用该论文

孔令琴,吴育恒,赵跃进,董立泉,刘明,惠梅. 基于超像素分割的IPPG活体皮肤检测[J].光学学报,2020,40(13):1310001.