1.一种基于邻域像素差加权模式的人脸反欺诈方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤一：从视频中提取一帧作为图像样本，并使用级联目标检测器来检测人脸区域，将检测到的人脸区域扩展到1.5倍，并进行裁剪；

步骤二：转换图片的颜色空间并提取WNDQLBP特征；

步骤三：利用空间金字塔的第一层和第三层将从各颜色通道提取的纹理特征级联形成统一的特征向量，并解决算法的多尺度问题；

步骤四：使用支持向量机(SVM)来检测和分类真实和虚假的人脸；

所述步骤二中提取WNDQLBP特征的具体流程为：(1)计算局部区域邻域相邻三个像素的差值，根据差值大小将其分为正部和负部，并分别得到这两个部分的二进制代码；

(2)在计算时直接使用差值对二进制码进行加权得到的特征值会超出[0‑255]的范围，所以将差值归一化为0到1：λ＝max{|Δn||n＝1,...,P}，λ即局部区域中最大差值的绝对值，加1是为了防止分母为0；

n‑1

(3)二进制序列的相应比特位的初始权重是2 ，将Dn融合到对应的初始权重从而形成新的权重，正负部分的二进制序列乘以相应的权重，然后累加得到各自的十进制代码：(4)为了平衡差异对不同位的影响并防止产生大量大于255的值，构建了以下约束函数：最终得到如下函数：

+ ‑

(5)根据LBP特征直方图的构造公式分别构造WNDQLBP和WNDQLBP的特征直方图，将这两部分级联得到图像的WNDQLBP特征直方图：