1.一种基于颜色梯度纹理表示的伪造人脸鉴别方法，其特征在于，其步骤为：步骤1：将彩色图像从RGB颜色空间转换到HSV颜色空间；

步骤2：对HSV颜色空间图像的每个颜色通道提取梯度域；

步骤3：将梯度域图像划分为N个等大的小块；

步骤4：从每个分块中提取局部方向数特征并进行合并，得到最终的特征值；

提取局部方向数特征过程为：

1)使用的LDN掩膜由高斯掩膜构成，高斯掩膜公式为LDN掩膜公式为：

Mσ(x，y)＝G′σ(x+k，y)*Gσ(x，y)将M以45°进行旋转，最终可在八个方向上获得M 0～M7八个掩膜；

i i

2)将每个掩膜与分块图像进行卷积运算：II＝I*M，对于每个像素与其领域，取正方向和负方向上的最大响应位置值，其公式为：i j

ix，y＝argimax{Π (x，y)|0≤i≤7}:jx，y＝argjmax{Π (x，y)|0≤j≤7}；

将当前像素的正方向和负方向上的最大响应位置值进行编码，其公式为：LDN(x，y)＝8ix，y+jx，y；

对所有像素进行LDN编码，构建LDN编码直方图，以此作为LDN特征进行编码，将所有图像块进行LDN特征值提取并进行连接构造最终的LDN特征值；

步骤5：将最终的特征值输入支持向量机进行鉴别。

2.根据权利要求1所述的一种基于颜色梯度纹理表示的伪造人脸鉴别方法，其特征在于，所述的步骤1中，具体为：对于输入的一张彩色图像，调整尺寸到256×256像素大小，通过matlab自带函数rgb2hsv对输入图像进行运算，得到的结果图像即为HSV颜色空间图像，图像的三个颜色通道分别代表为H、S、V。

3.根据权利要求1所述的一种基于颜色梯度纹理表示的伪造人脸鉴别方法，其特征在于，所述的步骤2中，具体为：对H、S、V颜色通道提取梯度域，通过matlab自带函数imgradientxy对颜色通道进行运算，得到的结果分别为水平和垂直方向上的图像梯度域。

4.根据权利要求1所述的一种基于颜色梯度纹理表示的伪造人脸鉴别方法，其特征在于，所述的步骤3中，具体为：对梯度域图像进行分块，对于每个颜色分量的水平和垂直方向梯度域图像，将大小为256×256像素的图像划分为16个64×64像素大小的分块。

5.根据权利要求1所述的一种基于颜色梯度纹理表示的伪造人脸鉴别方法，其特征在于，所述的步骤5中，具体为：将30000张真实图像和30000张伪造图像作为训练集，按前述步骤提取训练集图像特征值，并以此对支持向量机进行训练，训练完成的支持向量机模型对待检测的图像提取的特征值进行鉴别，最后得到鉴别结果。