基于多光谱和面部多区域联合的人脸活体检测算法

在常见的人脸活体检测应用场景中,绝大多数相关技术聚焦于RGB图像或IR图像,但是这些图像缺乏足够的生物特征,容易受到层出不穷的假体人脸攻击。该文提出了一种基于面部多区域联合的Transformer模型,并将多光谱成像技术引入人脸活体检测任务,旨在获取人脸的独特生物特征,增加与假体的可区分性,进而提高活体检测准确率。多光谱图像拓宽了光谱范围,可获取物体更为丰富的反射特性,通过逐像元进行光谱归一化操作,可降低光照强度变化带来的影响,增强人脸反射特征区域的一致性。该文提出的算法选取多个人脸核心区域(如眼睛、鼻子、嘴巴、脸颊等)作为深度学习模型输入,构建了基于Transformer的神经网络模型,同时获取人脸局部区域特征和区域间关联特征,整合成完备的人脸生物特征。在自建的多光谱人脸数据集上,该文提出的方法获得了95.72%的活体检测准确率及5.10%的活体检测错分率,优于常用的人脸活体检测模型。

基于三角级数拟合的间接飞行时间相机谐波误差校正方法

因激光发射端光波形和图像传感器抽头光响应的非理想因素,间接飞行时间(ITOF)相机测距结果与真实距离之间存在摆动式的谐波误差,测距准确度受到干扰。分析ITOF相机中谐波误差的产生原因,阐明谐波误差周期与测距周期、像素抽头数量的关系,并提出基于三角级数拟合校正谐波误差的方法。所提方法可在较短标定范围和较大标定间隔下拟合校正谐波误差,标定效率高。利用66.67 MHz三抽头ITOF相机测距实验对所提方法的有效性进行验证。实验结果表明,所提方法能够有效减小测距结果中的谐波误差,主点像素测距平均准确度达2.5787 mm,平面测距结果中的平面拟合平均误差达4.3876 mm。

用于快速光场调控的二值化计算全息法的研究进展

在相干时间内,研究迅速、灵活地完成波前测量和调控操作的光场调控系统意义重大。这种快速光场调控系统在生物医学和光通信等领域具有重要的应用价值,它为相干光在急变散射介质中的有效应用提供了重要的研究基础,而数字微镜器件与计算全息法则为这一技术的实现提供了切实可行的研究思路。介绍了快速光场调控技术的研究意义及其在光学相干领域中的应用进展,并对当前用于数字微镜器件实现快速波前调控的多种二值化计算全息算法进行综述,具体论述了它们的原理和特点,同时对这些全息算法所存在的问题进行总结,最后展望了计算全息法的未来发展趋势。