超像素分割提升IPPG活体皮肤检测精度与实时性

本文主要探讨了一种创新的活体皮肤检测方法——基于超像素分割的成像式光电容积描记（IPPG）活体皮肤检测（SPASD）算法。该算法针对当前活体皮肤检测技术存在的精度不高和实时性较差的问题进行了改进。首先，算法采用零参数简单线性迭代聚类算法对输入图像进行分割，将图像划分为多个相互独立的超像素子块。超像素技术的优势在于它能捕获局部区域的纹理和颜色信息，这有助于提高后续处理的准确性。 接着，IPPG技术在此基础上被用于并行提取每个子块中的脉搏波信号。IPPG是一种非接触式的生物传感器技术，通过测量皮肤表面的光强度变化来获取微弱的生物电信号，如脉搏。这种并行处理方式显著提高了数据采集的速度，从而增强了实时性。 最后，利用支持向量机（SVM）这一强大的机器学习模型对收集到的脉搏波信号进行训练分类。SVM通过构建高维空间的决策边界，有效地提高了信号处理的精度和分类能力。通过这种方法，SPASD算法能够准确地识别和区分活体皮肤与其他非活体材料，检测精度高达92.02%，这在人脸防骗、非接触生理信号监测（如心率、血氧饱和度等）以及面部表情识别等领域具有广泛的应用潜力。 本文提出的SPASD算法通过结合超像素分割、IPPG技术和机器学习，不仅提升了活体皮肤检测的精度，还优化了系统的实时响应速度。这项技术的进步对于生物医学、安防监控和人机交互等多个领域都具有重要意义，为未来的研究和实际应用提供了新的方向。