圖像生物特征識別中的面部活體檢測的制作方法
優(yōu)先權(quán)要求
本專利申請要求以下所有申請的權(quán)益和優(yōu)先權(quán)：于2014年11月13日提交的題為“l(fā)ivenessdetectioninfacialrecognitionwithspoof-resistantprogressiveeyelidtracking(具有防欺騙的漸進眼瞼跟蹤的面部識別中的活體檢測)”的美國臨時申請序列號62/079,011；于2014年11月13日提交的題為“facialspoofingdetectioninimagebasedbiometrics(基于圖像的生物特征識別中的面部欺騙檢測)”的美國臨時申請序列號62/079,020；于2014年11月13日提交的題為“covertlivenessdetectionsystemandmethod(隱蔽活體檢測系統(tǒng)和方法)”的美國臨時申請序列號62/079,036；于2014年11月13日提交的題為“facialspoofingdetectionfacilitation(面部欺騙檢測促進)”的美國臨時申請序列號62/079,044；于2014年11月13日提交的題為“screenreflectionanti-spoofingsystemandmethod(屏幕反射防欺騙系統(tǒng)和方法)”的美國臨時申請序列號62/079,082；于2014年11月13日提交的題為“eyelidtrackingforbiometriclive-nesstest(用于生物特征活體測試的眼瞼跟蹤)”的美國臨時申請序列號62/079,095；以及于2014年11月13日提交的題為“spoofingdetectioninimagebasedbiometrics(基于圖像的生物特征識別中的欺騙檢測)”的美國臨時申請序列號62/079,102；所述申請的全部內(nèi)容通過引用結(jié)合在此。
本文中所描述的實施例總體上涉及生物特征計算機認證，并且更具體地，涉及圖像生物特征識別中的面部活體檢測。
背景技術(shù)：
用于認證目的的面部識別允許用戶使用她的面部來向計算機系統(tǒng)進行認證。通常，捕獲用戶的面部并對其進行分析以便產(chǎn)生并存儲用于在設(shè)置過程期間對用戶進行唯一標識的特征集。當用戶希望在未來的認證嘗試中使用她的面部時，相機將捕獲對用戶面部的表示并對其進行分析以便判定其是否與所存儲的特征集充分匹配。當進行了用戶面部的當前圖像捕獲與所存儲的特征集之間的充分匹配時，向計算機系統(tǒng)認證了所述用戶。
附圖說明
在不一定按比例繪制的附圖中，相同標號可以描述不同視圖中的類似部件。具有不同字母后綴的相同標號可以表示類似部件的不同實例。附圖總體上通過示例的方式而不是通過限制的方式展示了本文檔中所討論的各種實施例。
圖1是根據(jù)實施例的包括用于圖像生物特征識別的系統(tǒng)的環(huán)境的示例的框圖。
圖2是根據(jù)實施例的由用于圖像生物特征識別的相機可見的場景的示例。
圖3是根據(jù)實施例的用于圖像生物特征識別的系統(tǒng)和場景成分的示例安排的圖示。
圖4是根據(jù)實施例的不可見光的場景反射率的示例的圖示。
圖5a是根據(jù)實施例的所發(fā)射的圖案的示例，并且圖5b是根據(jù)實施例的在所發(fā)射的圖案下的場景反射率的示例。
圖6是根據(jù)實施例的場景中的距離平面的示例。
圖7是根據(jù)實施例的與所提供的提示的眼睛注視相關(guān)性的示例。
圖8是根據(jù)實施例的用于圖像生物特征識別的用戶界面的示例的框圖。
圖9是根據(jù)實施例的使用所標識的面部標記來進行的場景線性變換。
圖10是根據(jù)實施例的對使用所標識的面部標記來進行的場景線性變換的場景簡化。
圖11是根據(jù)實施例的示例用戶界面序列，在所述用戶界面中，向用戶呈現(xiàn)目標。
圖12a和圖12b是根據(jù)實施例的向用戶呈現(xiàn)的目標提示的示例用戶界面，在所述用戶界面中，模糊了場景。
圖13是根據(jù)實施例的用于促進目標放置的示例注視向量確定。
圖14是根據(jù)實施例的眨眼時的眼瞼運動序列的示例。
圖15是根據(jù)實施例的跟蹤眼睛的眨眼特性的幀序列。
圖16是根據(jù)實施例的對兩只眼睛中的每只眼睛的眨眼的示例活動分析。
圖17是根據(jù)實施例的對兩只眼睛中的每只眼睛的眨眼的示例活動分析。
圖18展示了根據(jù)實施例的在圖像生物特征識別中用于進行欺騙檢測的方法的示例的流程圖。
圖19展示了根據(jù)實施例的在圖像生物特征識別中用于進行面部活體檢測的方法的示例的流程圖。
圖20是框圖，展示了可以在其上實施一個或多個實施例的機器的示例。
具體實施方式
一些當前面部識別解決方案易于通過例如電話、平板計算機等上的照片來欺騙(例如，偽造)。例如，人員可以例如經(jīng)由平板計算機相機或者從雇員的社交媒體簡況中獲取用戶的照片，在設(shè)備上顯示該照片，并將所述設(shè)備保持在用于捕獲面部表示的相機前面以便認證用戶。因此，所述人員已經(jīng)欺騙了用戶的真實面部以便規(guī)避基于面部的認證過程。
為了防止面部欺騙，可以采用一些類型的防欺騙技術(shù)(單獨地或組合地)，比如，讓用戶執(zhí)行某些任務(wù)(例如，調(diào)用可能很難預(yù)測的動態(tài)用戶參與以便使欺騙復(fù)雜化)或分析圖像捕獲的情境(例如，環(huán)境)以便判定所捕獲的圖像是否表示“活體(live)”用戶。兩種技術(shù)都可以在活體用戶與仿真品之間進行區(qū)分，但是僅要求更多用戶輸入(例如，以特定任務(wù)的形式、采取身體位置等)可能呈現(xiàn)一些用戶體驗挑戰(zhàn)(例如，如何呈現(xiàn)請求、用戶遵循請求的難度、執(zhí)行請求的過多時間等)。然而，分析在其中捕獲圖像的情境可以避免與更加交互式的技術(shù)相關(guān)聯(lián)的用戶體驗挑戰(zhàn)。進一步地，在沒有特定指令的情況下，可以采用技術(shù)來誘導(dǎo)用戶行為。例如，簡單地呈現(xiàn)移動的令人感興趣的物體將捕獲用戶注意力，而不必告知用戶跟蹤物體。這種技術(shù)可以在不煩擾用戶的情況下增加環(huán)境觀察。
以下描述了用于分析認證情境的機制和技術(shù)。如本文中所使用的，情境不包括如當日時間、位置或其他可辨別情境等情境，而是包括可從認證設(shè)備上的相機或其他傳感器中觀察的或者向用戶引入的環(huán)境情境(例如，屏幕上的移動目標)。而且，盡管以下可能描述了用于標識欺騙嘗試(例如，使用仿真品而不是活體生物特征成分來認證用戶)的技術(shù)，但是可以使用相同技術(shù)來標識活體生物特征成分。因此，甚至在欺騙不是問題的環(huán)境中——比如，在是否可以為了應(yīng)用或環(huán)境定制而不是訪問安全而將認證主要用于標識用戶的家庭中，標識活體面部可以通過避免對身體部位的無生命表示(例如，抱在孩子手臂中的玩偶)的認證處理來減小處理開銷或否定的認證嘗試。
圖1是根據(jù)實施例的包括用于圖像生物特征識別的系統(tǒng)105的環(huán)境100的示例的框圖。系統(tǒng)105可以包括傳感器120(例如，數(shù)碼相機或錄像機、不可見光檢測器等)、顯示器145(例如，屏幕、監(jiān)視器、可見光發(fā)射器等)、(可選地)附加發(fā)射器150(例如，紅外線(ir)或其他不可見或可見光譜發(fā)射器)、環(huán)境特征檢測器125、生物特征檢測器130、同步性檢測器135和欺騙指示控制器140。當分析從標識欺騙嘗試轉(zhuǎn)移到標識活體身體部位(例如，面部)時，欺騙指示控制器140還可以被稱為活體指示控制器。系統(tǒng)105還可以包括用于實際執(zhí)行對用戶115的認證的認證控制器(未示出)。如以下關(guān)于圖20而描述的，在如電路組等計算機硬件中實施這些成分中的每個成分。
系統(tǒng)105可以從傳感器120獲得圖像序列。圖像序列包括第一多個圖像(例如，幀、圖片等)，所述第一多個圖像包括對用戶身體部位(例如，面部、手指等)的表示。如本文中所使用的，對身體部位的表示是對實際部位的傳感器表示。因此，用戶面部的數(shù)字圖像是對面部的表示。圖像序列還包括第二多個圖像，所述第二多個圖像包括對用戶115的環(huán)境的表示。此第一多個圖像和第二多個圖像可以完全或部分重疊(例如，包括相同圖像或其他傳感器讀數(shù))。如所展示的，傳感器120是具有視場110的相機，所述視場包括用戶115以及如用戶115的背景等其他一些物體。在示例中，可以對圖像序列進行處理以便減小噪聲(例如，應(yīng)用濾波器)。在示例中，可以對圖像序列進行處理以便減少顏色信息。在示例中，可以將顏色信息減少至每像素一位(例如，黑色和白色)。
在示例中，可以在用戶115靠近傳感器120時捕獲圖像序列。例如，連續(xù)流中的相關(guān)圖像受約束于靠近傳感器120的或者在附加傳感器(未示出)指示用戶115正靠近(例如，經(jīng)由設(shè)備定位或基于位置的服務(wù)、運動檢測器等)時激活傳感器120的用戶115的標識。這種早期激活(例如，在做出認證請求之前)可以提供可以在以下所描述的技術(shù)中使用的附加情境信息(例如，用戶115與其他環(huán)境成分之間的相對運動)。
生物特征檢測器(bfd)130可以獲得傳感器120數(shù)據(jù)并創(chuàng)建用于身體部位的表示的標記。如本文中所使用的，標記是對身體部位的變換或替代性表示并且特定于正應(yīng)用的活體或欺騙測試。例如，眼睛在對面部的表示中的位置可以是確定面部在圖像中的位置所需的唯一定位信息。相應(yīng)地，標記可以是表示眼睛的中心的點。
在示例中，標記可以是基于深度測量結(jié)果(以下所描述的)的對身體部位的測量結(jié)果?？梢酝ㄟ^按與在其中檢測到身體部位的區(qū)域相關(guān)聯(lián)的深度來縮放對身體部位的像素表示從而執(zhí)行這種測量。這種測量不可以直接轉(zhuǎn)化為身體部位的真實大小，而更遠的物體將被縮放成比附近物體更大。在示例中，傳感器120的光學(xué)特性可以用于使用深度測量結(jié)果來縮放身體部位。盡管這種機制可能比簡單的縮放機制更復(fù)雜，但是有可能導(dǎo)致對相應(yīng)身體部位的大小的更準確確定。在示例中，可以通過以下方式來確定基于深度測量結(jié)果以及對身體部位的表示的對身體部位的測量結(jié)果：使用身體部位的深度圖像和對身體部位的表示的尺寸(例如，長度、寬度、高度、體積等)來推斷身體部位的大小。也就是說，可以縮放單個尺寸，而不是縮放整個身體部位表示。在示例中，測量可以包括身體部位的深度圖。這種圖可以提供輪廓細節(jié)，所述輪廓細節(jié)可以用于與系統(tǒng)105所維持的身體部位模型的關(guān)聯(lián)目的。
在示例中，標記可以是在對身體部位的表示中的眼睛之間的線。在示例中，標記可以是所述線中間的點。在示例中，標記可以是以對身體部位的表示的形心為中心的形狀。
在示例中，bfd130可以從對身體部位的表示中跟蹤眼睛注視。因此，bfd130可以在任何給定時刻確定眼睛盯著的方向。在示例中，這種跟蹤在圖像序列中的多個圖像中發(fā)生。在示例中，可以通過測量對眼睛可見的虹膜的量來確定眼睛的注視。在示例中，校準會話可由bfd130用于校準眼睛跟蹤。在示例中，校準會話可以包括呈現(xiàn)移動提示?？梢栽诔尸F(xiàn)移動提示期間捕獲第二(例如，不同的)圖像序列。用戶115的眼瞼位置與移動提示的對應(yīng)性可以從第二圖像序列中測量。然后，所測量的對應(yīng)性可以用作以下所描述的欺騙指示嘗試閾值。
在示例中，標記可以是所測量的眨眼序列。也就是說，可以跟蹤一只或多只眼睛的眨眼，貫穿眨眼而測量眼睛的特性。
環(huán)境特征檢測器(efd)125可以獲得傳感器120數(shù)據(jù)并且標識用戶115的環(huán)境的在圖像序列中的第二多個圖像期間呈現(xiàn)的特征。在示例中，標識環(huán)境特征可以包括例如使用顯示器145或發(fā)射器150來將圖案發(fā)射到環(huán)境中。均勻圖案在空間和時間上是相同的(在公差內(nèi))。這種均勻圖案可以包括聚光燈或其他照明器。非均勻圖案在發(fā)射空間或時間、波長或振幅方面變化。這種變化是蓄意的而非偶然的。例如，圖5中所描繪的波動圖案是非均勻圖案，而如燈泡等球形發(fā)射器是均勻圖案發(fā)射(即使可能存在發(fā)射變化)。
圖案發(fā)射可以在不使用戶115負擔任務(wù)的情況下提供關(guān)于環(huán)境的許多有用細節(jié)。例如，發(fā)射可以用于確定與環(huán)境成分的距離。進一步地，這些環(huán)境成分的一些表面可能具有可以用于在設(shè)備屏幕與例如活體面部之間進行區(qū)分的不同反射特性。在示例中，圖案可以是均勻的。在示例中，圖案可以是非均勻的。在示例中，圖案可以在可見光譜中。在示例在，圖案可以在不可見光譜中。在示例中，圖案的不可見光譜包括ir光。
在示例中，可以在可見光譜中發(fā)射非均勻圖案中的圖案。在示例中，非均勻圖案是移動圖案。移動圖案涉及在時間上隨著區(qū)域的波長和振幅變化，從而使得對于用戶115而言，好像圖案的一部分從一個地方移動到另一個地方。例如，從顯示器145的頂部橫穿到底部的黑色水平條。在示例中，例如由發(fā)射器150在不可見光譜中發(fā)射圖案。在示例中，不可見光譜發(fā)射是ir發(fā)射。
在示例中，環(huán)境的特征是源自圖案的對身體部位的深度測量結(jié)果。例如，反射出表面的發(fā)射的飛行時間可以用于測量從發(fā)射器到表面的深度或距離。還可以使用如發(fā)射已知圖案和確定圖案反射變化等其他機制。例如，可以發(fā)射點圖案。對于更近物體，反射點之間的距離將更大，并且對于反射出遙遠物體的點，所述距離將更小?？梢栽诳梢娀虿豢梢姽庾V中執(zhí)行類似分析。在可見光譜中，圖案可以是認證屏幕的背景。在示例中，可見光譜圖案可以包括如白色上的黑色或黑色上的白色等高對比度要素。
在示例中，所述環(huán)境的特征可以是圖案在所述環(huán)境的包含所述標記的區(qū)域中的反射率。雖然設(shè)備和墨水通常吸收ir光，但是以相對均勻的方式反射可見光。相反，例如，人類面部反射ir并且是可見光的不良反射器。此外，設(shè)備或紙張的平整表面以及用于認證的大多數(shù)身體部位的帶輪廓的性質(zhì)兩者都對發(fā)射進行反射導(dǎo)致不同的反射特性(即使兩者都反射發(fā)射)。
在示例中，環(huán)境的特征可以包括在所述多個圖像中檢測到的邊緣上的點凸包。也就是說，在分析圖像序列中的可檢測邊緣時，所述邊緣可能暗示封閉形狀。當所述邊緣相交或符合期預(yù)期相交(例如，并不實際相交，但是足夠接近給定形狀模型)并且相交邊緣封閉區(qū)域時構(gòu)造凸包。在示例中，可以將所述邊緣與設(shè)備邊緣構(gòu)型目錄進行比較以便判定所述邊緣是否表示已知設(shè)備。在此示例中，點凸包基于已知設(shè)備的物理構(gòu)型。在示例中，邊緣是移動邊緣。也就是說，非移動邊緣被排除在凸包構(gòu)造之外。此示例承認欺騙設(shè)備在如與例如掛在辦公室中的一件藝術(shù)品相反的視場110內(nèi)可移動。
在示例中，環(huán)境的特征可以是接近于身體部位的背景。如本文中所使用的，接近表示毗鄰身體部位的區(qū)域，包括可單獨標識的特征，并且不是身體部位的一部分。接近度可以基于閾值距離。因此，在閾值距離上毗鄰圖像序列中的身體部位的要素被視為接近真實場景中的身體部位。
在示例中，接近度可以包括與對身體部位的表示相交的物體。因此，檢測到的接觸對身體部位的表示的書櫥可以被視為是接近的。因此，只要物體接觸圖像序列中的身體部位，就不需要應(yīng)用特定閾值距離。應(yīng)當注意的是，因為通過身體部位之下的物體將好像接觸對身體部位的表示(當被扁平化成圖像序列中的二維表示時)，所以“接觸”無需是真實構(gòu)成中的實際接觸。
背景與對身體部位的表示之間的接近度僅解決了認證環(huán)境背景也處于具有欺騙設(shè)備的視場中的問題。因此，盡管背景將圍繞如設(shè)備所顯示的身體部位，但是認證環(huán)境背景也可以是可檢測的。然而，此處重要的特征是身體部位周圍的將難以在移動設(shè)備時相對于身體部位而變化的背景特性。
在示例中，環(huán)境特征是眨眼序列的模型。在此示例中，環(huán)境特征是環(huán)境的功能，但不可直接從環(huán)境本身中觀察。眨眼模型提供偏差，可以將所測量的眨眼序列與所述偏差進行比較。眨眼模型提供用戶115的活體眨眼的預(yù)期特性。可以基于如有可能增大用戶115眨眼的眨眼速率或其他特性的光照條件等環(huán)境條件來提供不同的眨眼模型。在示例中，所述模型可以限定與眼瞼相對應(yīng)的眼瞼序列，所述眼瞼在與異常眼瞼序列相反的方向上移動。
同步性檢測器(sd)135可以量化標記與圖像序列中的環(huán)境的特征之間的相關(guān)性以便產(chǎn)生對標記與環(huán)境的特征相關(guān)的程度的同步性度量。因此，將標記與環(huán)境特征進行比較以便確定他們有多靠近。然后，向此靠近度分配值。所述值可以是許多離散值之一、真實表示(例如，對計算硬件所允許的精確度的數(shù)字表示)、二進制表示等。特定量化(例如，對靠近度的測量)將取決于所使用的特定環(huán)境特征和標記。
在環(huán)境特征是對身體部位的深度測量結(jié)果且標記是對身體部位的測量的示例中，相關(guān)性可以是身體部位的測量結(jié)果符合深度測量結(jié)果處的活體身體部位的程度。因此，可以維持可接受身體部位大小的范圍。如果身體部位測量超出所維持的范圍之外，則發(fā)生這種情況的程度可以是同步性度量。在示例中，同步性度量可以是關(guān)于測量落入所述范圍內(nèi)與否的二進制指示。
在示例中，環(huán)境的特征與標記之間的相關(guān)性可以是區(qū)域反射圖案的程度。例如，在ir發(fā)射中，將不預(yù)期設(shè)備反射許多ir光。因此，如果身體部位由設(shè)備顯示，則在其中發(fā)現(xiàn)身體部位的區(qū)域與反射特性之間應(yīng)當存在更高相關(guān)性。相反，如果身體部位是真實的，則可以分配更低相關(guān)性。如果預(yù)期設(shè)備，則可以顛倒關(guān)聯(lián)的方向(例如，高或低)。在示例中，圖案是移動的，并且區(qū)域反射圖案的程度包括判定圖案的指定特征是否移動了預(yù)期距離。例如，如果直射光移動圖案投射到平整表面上，則在反射時，線的進度應(yīng)當是均勻的。然而，如果圖案移動跨過帶有輪廓的表面(比如，面部或指尖)，則圖案將被扭曲并且由此將不會移動預(yù)期距離。在示例中，區(qū)域反射圖案的程度可以包括對光的反射的均勻性。
在環(huán)境特征包括以上所描述的凸包的示例中，標記與環(huán)境特征之間的相關(guān)性可以是在凸包內(nèi)找到標記的程度。因此，更大的相關(guān)性可以歸因于標記處于凸包之內(nèi)，并且更小的相關(guān)性可以歸因于標記處于凸包之外。相關(guān)性中的附加梯度可以歸因于標記與凸包的邊緣之間的給定相對距離。因此，更小的相關(guān)性可以歸因于標記比仍處于凸包之外的但更靠近凸包的第二標記更遠地處于凸包之外。
在示例中，sd135可以測量所跟蹤的眼睛注視跟蹤在顯示器145上顯示的移動圖案的程度。因此，可以利用人員在視覺上跟蹤移動提示的本能傾向來確定活體，而無需要求用戶115執(zhí)行特定任務(wù)。在此示例中，活人將預(yù)期跟蹤移動圖案或其一部分，而仿真品將難以模擬這種跟蹤。
在環(huán)境特征是接近于身體部位的背景的示例中，相關(guān)性可以是接近于圖像序列中的身體部位的背景隨著標記移動的程度。因此，如果接近背景隨著對身體部位的表示移動，則可以假設(shè)背景是包括身體部位的圖片的一部分并且由此是欺騙嘗試。相反，如果在對身體部位的表示移動的同時，接近背景保持靜止，則可以假設(shè)相應(yīng)身體部位屬于活人。這種相關(guān)性測量涉及身體部位移動跨過背景。盡管通常自然地發(fā)生這種情況，但是其也可以被促進。例如，可以在顯示器145上向用戶115顯示目標。這種目標不是對用戶115的特定指令，而是依賴于用戶115朝著目標移動的自然傾向。
在示例中，可以向用戶115顯示目標連同對身體部位的表示。在此示例中，在與對身體部位的表示不同的位置中顯示目標。因此，用戶115將傾向于移動，以便將身體部位置于目標上。用戶實際到達目標不重要，而重要的是發(fā)生某個移動。在示例中，目標是一定形狀的輪廓，所述形狀的大小被設(shè)定成使得當形狀的中心與對身體部位的表示的中心重合時對身體部位的表示放置在形狀之內(nèi)。例如，圓的輪廓可以是目標，圓足夠大以便將對用戶115的面部的表示放置在其之內(nèi)。因此，用戶115可以傾向于嘗試并將她的面部置于圓內(nèi)。在示例中，形狀可以是矩形、橢圓形、星形或三角形。在示例中，目標是一定形狀，所述形狀的大小被設(shè)定成使得當形狀的中心與對身體部位的表示的中心重合時對身體部位的表示不放置在形狀之內(nèi)。在示例中，目標可以是圖標、形狀、點或其他區(qū)分視覺元素。
在示例中，目標位于與對身體部位的表示不同的位置中可以包括在與身體部位的某個偏移處顯示目標。在示例中，偏移可由相對運動模型來確定，所述相對運動模型限定了身體部位的運動參數(shù)以便在捕獲圖像序列的傳感器120的視場110中的前景物體與背景物體之間進行區(qū)分。相對運動模型由此指示將允許在前景物體(像身體部位)與背景物體之間的區(qū)分的運動量。在示例中，相對運動模型可以包括足以在前景物體與背景物體之間進行區(qū)分的移動的閾值。
在示例中，對身體部位的表示可以是模糊身體部位的來自圖像序列的至少一個特征的符號。在示例中，符號可以是對身體部位的展示。模糊對身體部位的表示或者所顯示的目標場景的其他部分為可能在展示對身體部位的表示向以下所描述的目標的運動時執(zhí)行的操縱提供益處。進一步地，這種模糊可能使惡意人員難以精確地確定系統(tǒng)105正監(jiān)控的東西并且由此更難創(chuàng)建用于欺騙目的的現(xiàn)實仿真品。
在示例中，身體部位可以是面部，并且偏移的方向與面部的取向相反。因此，目標被置于用戶115的向前運動的前方的方向上。這可能導(dǎo)致從用戶115的角度而言的更直觀運動。在示例中，與對身體部位的表示的偏移的距離可能不耦合至在圖像序列中捕獲的身體部位與目標之間的像素位置差。在示例中，顯示對身體部位的表示可以包括使用相對運動模型來修改身體部位的運動。這種修改可以包括在貫穿移動的各個點處加速或減慢移動。因此，目標可以轉(zhuǎn)移、生長、收縮等，或者對身體部位的表示可以在所顯示的圖像內(nèi)轉(zhuǎn)化。這種操縱可能引起從用戶處的更大運動，同時指示向用戶115指示到達目標的進展。如以上所描述的，在對用戶115模糊了場景時，這種技術(shù)可能更容易。
在測量眨眼序列的示例中，相關(guān)性可以是所測量的眨眼序列符合眨眼模型的程度。在此示例中，強相關(guān)性指示活人，而差相關(guān)性指示欺騙嘗試。在示例中，可以通過憑借于圖案識別器來處理從眼瞼阻礙的眼睛百分比中計算的所述對應(yīng)分數(shù)系列從而確定所測量的眨眼序列符合所述模型的程度。在此示例中，圖案識別器基于模型檢查異常眼瞼序列或異常眨眼序列中的至少一者的對應(yīng)分數(shù)系列。在示例中，在驗證眼瞼序列正常之后，圖案識別器可以連續(xù)地檢查異常眨眼序列。也就是說，首先執(zhí)行眼瞼序列檢查。如果眼瞼序列檢查通過，則檢查異常眨眼序列。
欺騙指示控制器(sic)140可以響應(yīng)于同步性度量超過閾值而提供欺騙嘗試指示。在示例中，sic140可以提供活體指示或除了或替代提供欺騙指示之外以其他方式將對身體部位的表示分類為活的。在示例中，可以在欺騙嘗試指示的情況下拒絕認證嘗試。在示例中，可以將欺騙嘗試指示與其他欺騙嘗試指示組合以便判定是否拒絕認證嘗試。例如，每個欺騙嘗試指示可以是加權(quán)值。將加權(quán)值相加得到總數(shù)，將所述總數(shù)與閾值進行比較以便判定是否正進行活動的欺騙嘗試；在活動的欺騙嘗試期間拒絕認證。在示例中，向要用于認證過程的另一個系統(tǒng)部件提供欺騙指示。
在環(huán)境中的區(qū)域的反射率是同步性度量的偏差的示例中，閾值可以限定圖案的最小反射率。也就是說，如果預(yù)期設(shè)備對發(fā)射進行反射，則當區(qū)域反射足夠(例如，大于閾值)時，進行欺騙嘗試指示。在示例中，最小反射率包括圖案的指定特征的最小反射率。這種特征可以包括視覺特征(例如，所發(fā)射的線或形狀的一部分)、波長等。
在環(huán)境中的區(qū)域的反射率是同步性度量的偏差的示例中，閾值可以限定圖案的最大反射率。也就是說，如果預(yù)期設(shè)備不對發(fā)射(在ir光的情況下)進行反射，則當區(qū)域反射足夠的光(例如，小于閾值)時，進行欺騙嘗試指示。在圖案處于不可見光譜中的示例中，區(qū)域反射圖案的程度包括對不可見光的反射的均勻性。在示例中，區(qū)域反射圖案的程度可以包括對不可見光的反射的亮度，明亮反射與高反射率相對應(yīng)。在此示例中，不可見光譜中的高反射表面將不會被認為是欺騙設(shè)備。相反，將預(yù)期設(shè)備具有均勻的低反射率。
在示例中，sic140可以響應(yīng)于所跟蹤的眼睛注視跟蹤在顯示器145中提供的移動圖案的程度而提供欺騙指示嘗試。如以上指出的，如果程度很低，指示差跟蹤或不存在的跟蹤，則有可能的是，相應(yīng)身體部位是不真實的。相反，高跟蹤程度指示正在對身體部位的表示中表示活人。
在相關(guān)性是接近背景隨著對身體部位的表示移動的程度的示例中，當程度很低時，sic140可以提供欺騙指示。在示例中，可以在對身體部位的表示到達目標之前作出欺騙嘗試指示。也就是說，欺騙嘗試指示并不依賴于用戶實際移動到目標中，而是在已經(jīng)發(fā)生必需的運動量以便將對身體部位的表示的相對運動與接近背景關(guān)聯(lián)之后。
圖2至圖17展示了以上相對于圖1而描述的實施例的各種特征。通常，所述圖中的一個或多個圖展示了efd125、bfd130與sd135之間相對于特定實施例的交互。
圖2是根據(jù)實施例的由用于圖像生物特征識別的相機可見的場景210。圖2展示了環(huán)境成分，比如，對用戶115的表示205、設(shè)備220、設(shè)備220上的面部215以及其他背景成分。場景210是對圖1上所展示的視場110內(nèi)的成分的圖形表示。此場景210包括在圖3至圖13中所展示的大多數(shù)實施例示例中使用的要素。
圖3是根據(jù)實施例的用于圖像生物特征識別的系統(tǒng)和場景成分的示例安排300的圖示。如以上所指出的，將光發(fā)射到環(huán)境中可以產(chǎn)生有用的測量以便確定環(huán)境特征。安排300包括傳感器120以及用于發(fā)射目的顯示器145。在示例中，可以除了顯示器145以外或者單獨地使用發(fā)射器150來將光發(fā)射到環(huán)境中。在安排300中，用戶115握著設(shè)備220。實線箭頭指示在顯示器145發(fā)射光之后光從設(shè)備145反射到傳感器120。類似地，虛線箭頭指示在發(fā)射光之后，光從用戶115反射到傳感器120。
圖4是根據(jù)實施例的不可見光的場景反射率405的圖示。如所展示的，陰影越暗，不可見光反射率水平越大。因此，設(shè)備220正以類似于背景410的水平均勻地反射光，并且對用戶115的表示205指示比背景410水平更大的非均勻光反射。如以上所指出的，設(shè)備220的顯示器和許多商業(yè)墨水通常不充分地反射ir光，而人類皮膚則不這樣。將場景反射率405與場景205組合允許區(qū)域中的反射率促進關(guān)于以下各項的確定：表示205是否是活體的(通過在圖像序列中的相同位置處找到非均勻反射率)或者是否是仿真面部215(通過記錄均勻反射)或者在設(shè)備220的位置處缺少反射。
圖5a是根據(jù)實施例的所發(fā)射的圖案的示例，并且圖5b是根據(jù)實施例的在所發(fā)射的圖案下的場景反射率505的示例。在此示例中，所展示的波動圖案是非均勻的并且由顯示器145發(fā)射。如圖5b中所展示的，這種發(fā)射將投射到環(huán)境中，并且反射出其中的表面以便由傳感器120進行測量。與以上所描述的不可見反射率相反，將預(yù)期可見光反射率在設(shè)備220的發(fā)光面上更大。因此，可以在設(shè)備220上而不是在對用戶115的表示205上觀察圖案。在圖案充分地從用戶115反射的示例中，用戶115的面部的非均勻性質(zhì)將導(dǎo)致可以觀察到的圖案扭曲。在任一種情況下，設(shè)備220具有與用戶115的反射特性不同的反射特性。
以下描述了這種技術(shù)的附加特征。這種技術(shù)通過將已知圖案投射到環(huán)境中然后檢測在欺騙圖像上是否呈現(xiàn)反射來利用欺騙介質(zhì)中的許多欺騙介質(zhì)的反射性質(zhì)。對在傳感器120的圖像中的這種唯一圖案的檢測暗示使用欺騙設(shè)備220來替代用戶115的面部。因為這種技術(shù)避免了社交可觀察的定向移動(例如，照手稿進行的眨眼或姿勢移動)給用戶帶來不便，使其在登錄身份驗證階段期間透明，所以這種方式比例如基于定向或照手稿進行的用戶移動的防欺騙技術(shù)更好。做到這一點還維持了基于特征的認證的初始易于訪問承諾。
在示例中，在顯示器145上放置了似乎無害的歡迎屏幕。當用戶115試圖登錄時，由于圖案漫射在面部和衣服上而未檢測到從他們面部的任何反射。然而，當如電話或平板計算機等設(shè)備220將個人的面部215呈現(xiàn)給傳感器120時，如由顯示器145投射的歡迎屏幕的圖案從設(shè)備220的屏幕中反射。在示例中，在圖像序列中的多個圖像中跟蹤圖案的特征。如果信噪比超過閾值，則此面部215被宣告無效。
在示例中，圖案包括與在人類面部、上部軀體或身體的其他項上找到的或者穿戴在身體上的有機形狀良好分離的特征。在示例中，圖案被作為bfd130的一部分而提供。在示例中，圖案是傳感器120的硬件、軟件或固件的一部分。在示例中，圖案由用戶115提供。在示例中，當圖案由用戶115提交時，可由系統(tǒng)105對圖像執(zhí)行分析和特征提取以便確?？梢栽陔x開設(shè)備220時檢測到圖案。
在示例中，圖案可以移動跨過屏幕145。靜態(tài)圖像的顯性特性是直線的銳邊緣對比度。在示例中，移動的高對比度線邊緣集合可以以固定移動速率橫掃顯示器145，并且由此在檢測靜態(tài)圖像時有效。這種方式還具有增大信噪比的益處。其還避免靜態(tài)圖案的特征落在面部的使圖案的重要方面模糊的部分(例如，胡須)上的問題。在示例中，系統(tǒng)105可以在傳感器120的視場110中搜索一條或多條掃略線的特征。如果在圖像中檢測到圖案特征，則使用對掃略速率和傳感器120取樣時間的了解來預(yù)測該特征在隨后圖像中的位置。以此方式，實現(xiàn)了系統(tǒng)105正生成反射圖案的附加確定性。
圖6是根據(jù)實施例的場景600中的距離平面605和610的示例。如以上所指出的，可以經(jīng)由在可見光譜中的圖案縮放，或者經(jīng)由在不可見光譜中的圖案縮放、變形或飛行時間經(jīng)由來自顯示器145、發(fā)射器150或兩者的發(fā)射來確定距離平面605和610。在典型場景中，將需要把設(shè)備220保持靠近傳感器120，以便讓面部215大到足以試圖進行認證。當將這種接近度與對用戶115的表示205的接近度進行比較時，變得明顯的是，面部215太小而不能作為有效人類面部。
圖7是根據(jù)實施例的與所提供的提示的眼睛注視相關(guān)性的示例。圖7展示了幀705至730的序列700，每個幀包括線位置和相應(yīng)眼睛位置。如以上關(guān)于圖1和圖5而指出的，可以從顯示器145中發(fā)射可見移動圖案。隨著序列700進行，從頂部到底部并且再次向上返回掃略。如人類本能地傾向于進行的那樣，眼睛(真實眼睛)跟蹤移動圖案。在示例中，移動要素可以以非線性方式移動，比如，沿著顯示器145半路向下停止并且移動向上返回或從顯示器145的頂部跳到底部。在示例中，可以通過眼瞼定位(例如，跟蹤眼瞼位置以及推斷眼睛注視方向)來執(zhí)行眼睛跟蹤。
在示例中，移動圖案可以采取包括形狀(例如，水平線、星形等)、照片或字母數(shù)字字符的許多圖形形式。每次接收到認證請求時，移動圖案可以在顯示器145上的隨機點處開始。在示例中，移動圖案并不跨越整個顯示器145。例如，可以在web瀏覽器的窗口內(nèi)顯示移動圖案。在示例中，可以在認證請求所源自的分離設(shè)備上顯示移動圖案。例如，用戶115可以攜帶包括相機和用于呈現(xiàn)移動圖案的顯示屏幕的配套設(shè)備。
在示例中，圖像序列可以與移動圖案同步。同步可以是基于時間的或者基于圖案位置的。例如，在基于時間的方式中，可以在第一次顯示移動圖案的時刻與時間戳‘0’一起存儲圖像序列。還可以在認證序列(例如，顯示移動圖案)期間針對移動圖案的每個位置而存儲時間戳。當使用基于圖案位置的方式來存儲視頻數(shù)據(jù)時，圖像序列包括當捕獲圖像序列時移動圖案處于顯示器145上的位置(例如，絕對坐標或與顯示器145的一個或多個邊緣的相對位置)的指示。
在示例中，對圖像序列進行分析以便判定用戶115的眼瞼的位置是否與移動圖案的位置一致。例如，完全張開的眼瞼位置可以被視為與靠近顯示器145的頂部的移動圖案一致。在示例中，眼睛跟蹤技術(shù)用于定位用戶115的(多只)眼睛以及確定可見虹膜的量。可見虹膜的量可以用作眼瞼位置的代用品。因此，如果虹膜完全可見，則眼瞼的位置可以是100％張開或完全張開。在各種示例中，虹膜的量可以從頂部或底部測量。換言之，虹膜可能從底部或頂部被覆蓋。
圖8至圖10展示了使用凸包來進行活體檢測。這種技術(shù)利用框入邊緣(具體地，移動邊緣)中的面部有可能是活體面部的可能性。
圖8是根據(jù)實施例的用于圖像生物特征識別的用戶界面805的示例的框圖。界面805可以包括觀察孔810中的圖像序列。如所示出的，觀察孔810包括面部215以及具有對用戶115的面部的表示205的設(shè)備220。
圖9是根據(jù)實施例的使用所標識的面部標記來進行的場景線性變換?？梢詫D8中所展示的圖像進行分析以便辨別環(huán)境特征和標記的相對運動。如所展示的，虛線為非移動邊緣，點線為圖像中的曲線(例如，不是直邊緣)，并且實線是移動邊緣。bfd130可以檢測所表示的面部，并且創(chuàng)建活體面部的標記905以及欺騙面部的標記910。進一步地，efd125可以確定邊緣915移動到一起并且封閉區(qū)域。sd135和sic140可以確定標記910在移動邊緣915內(nèi)，并且由此，這種面部是應(yīng)當被標記或者以其他方式未能認證用戶115的可能欺騙嘗試。相比而言，標記905不在邊緣915之內(nèi)并且所以可能不會像欺騙嘗試一樣容易地被訪問。然而，如果標記905與移動邊緣915同步移動，則可以確定圖像中的每件事物都是用戶環(huán)境的仿真品——盡管在所展示的示例中，因為如由虛線所證明的，邊緣中的一些邊緣并未相對于移動邊緣915而移動，所以這不可能。
圖10是根據(jù)實施例的對使用所標識的面部標記來進行的場景線性變換的場景簡化。圖9的移動邊緣可以包括比執(zhí)行分析必要的復(fù)雜事物更多的復(fù)雜事物(例如，如圖9中所展示的設(shè)備邊緣內(nèi)的顯示邊緣)。進一步地，只要標記是可確定的，就有必要確定面部表示的取向。對場景線性變換的簡化通過基于來自移動邊緣的一組轉(zhuǎn)角來創(chuàng)建凸包1015從而提供這些簡化。如所示出的，凸包1015包括區(qū)域，所述區(qū)域包括設(shè)備220的邊緣。進一步地，可以將標記910和905改變?yōu)榈诙擞?010和1005(在此示例中，在圖9的眼睛線標記的中點處的點)。因此，可以做出關(guān)于第二標記是否在凸包之內(nèi)的簡明確定，像第二標記1010和凸包1015的情況而不是第二標記1005和凸包1015的情況一樣。這考慮了同步的概念，其中，檢測移動設(shè)備的界限內(nèi)的面部足以標識欺騙嘗試。這種方式具有進一步優(yōu)點：在設(shè)備220上播放的視頻而不是用作仿真品的靜態(tài)圖像將因為其仍然由設(shè)備220框住而無效。
圖11至圖13展示了各種技術(shù)，其中，相對背景的用戶115移動提供了關(guān)于身體部位是否活體的指示。
圖11是根據(jù)實施例的示例用戶界面的序列1100，在所述用戶界面中，目標1115與對用戶115的表示205一起呈現(xiàn)在框中。活體用戶115相對他們的背景移動。相比而言，當攻擊者嘗試移動設(shè)備顯示的仿真面部215來模擬用戶115的運動時，背景隨著仿真面部215移動。系統(tǒng)105可以通過使用戶115執(zhí)行將難以用靜態(tài)圖像來模擬的動作從而利用此特性。例如，人們可以要求用戶115執(zhí)行如眨眼或轉(zhuǎn)頭等動作。
然而，系統(tǒng)105可以通過在用戶處于傳感器120前面之后誘導(dǎo)用戶115移動來利用活體場景與靜態(tài)圖像之間的差異。在示例中，系統(tǒng)105將目標1115置于屏幕上包括對用戶115的表示205的一部分的但是遠離表示205的中心的位置中。目標1115誘導(dǎo)用戶115移動，從而使得她的面部205以目標為中心。這允許系統(tǒng)105檢查被驗證的特征(例如，面部、腳、手、眼睛形狀等)正獨立于背景而移動。所述方法如此流暢且自然以至于用戶115甚至感覺他們不必做任何交互性事情。
如所展示的，當用戶115靠近傳感器120時，捕獲圖像序列。圖像包括對用戶115的表示205和背景圖像。在基于面部的認證實施例中，認證系統(tǒng)105檢測用戶115面部205在框1105中的位置并且將目標1115投射到框1110中的表示205周圍或遠離其中心。
對目標1115的放置誘導(dǎo)用戶115將他們的表示205置于目標1115之內(nèi)以便進行認證。在示例中，目標1115是距離傳感器120的比可以實際顯示的視圖小得多的視圖，比如，200x200像素而不是640x480。在示例中，代替總是讓此窗口處于框的中心處，其將移動至當前并不由表示205占據(jù)的點。然后，用戶115將保證他們在目標1115所限定的框中，并且將自然地移動至正確區(qū)域。如框1120a中所展示的，這種移動向系統(tǒng)105呈現(xiàn)足夠的數(shù)據(jù)以便確保表示205移動而背景未移動。如在框1120b中所展示的，如果背景像針對靜態(tài)圖像而預(yù)期的那樣移動(即，隨著用戶115移動)，則圖像是模擬物。
此流程如此自然以便用戶甚至認為他們未進行任何交互性事情。不存在要讀出的詞語、要遵循的步驟，僅存在對他們面部的自然定位。
圖12a和圖12b是根據(jù)實施例的向用戶呈現(xiàn)的目標提示1210的示例用戶界面805，在所述用戶界面中，模糊了場景。用戶界面805包括顯示區(qū)域1205、視覺目標1210和對身體部位1215的表示。如所展示的，沒有對在用戶115的面部或其他方面之后的身體部位1215的表示進行建模。相反，對用戶115而言，模糊了所感知的身體部位的特定性質(zhì)。通過從所顯示的表示中模糊圖像序列中的實際圖像數(shù)據(jù)之間的關(guān)系，惡意用戶將更難確定如何移動面部仿真品以便擊敗本文中所描述的防欺騙技術(shù)。
盡管之前描述了在與對用戶115的表示1215的某個偏移處呈現(xiàn)目標1210，但是目標1210或?qū)τ脩?15的表示1215都不需要與顯示區(qū)域1205的位置(例如，中心)保持任何特殊關(guān)系。圖12a展示了接近對用戶115的表示1215的目標1210，而圖12b展示了作為目標1210的任意形狀。
圖13是根據(jù)實施例的用于促進目標放置1320的示例注視向量1315確定。如所展示的，用戶面部1310不在目標點1320上。面部取向被確定為與包含用戶眼睛之間的線的平面垂直的向量并且以該線為中心。偏移1325是作為面部取向向量1315的分量(或所有分量)的反向量，以目標點1320為中心，并且具有由相對運動模型確定的大小的向量，以便促進用戶115的充分移動——試圖將對用戶115的表示1215移動到目標1210上而執(zhí)行——從而促進場景分析和防欺騙技術(shù)。
圖14至圖17展示了觀察眨眼和將該觀察的眨眼與模型進行比較以便判定相應(yīng)面部是否活體。用于活體檢測的現(xiàn)有解決方案可以將眨眼和頭部移動跟蹤用作用于將活體主體與欺騙主體區(qū)分的方式。部署在當前面部識別產(chǎn)品中的眨眼檢測解決方案經(jīng)常使用二進制眼睛狀態(tài)——張開的眼睛和閉上的眼睛——并且通過計算這兩個狀態(tài)之差來檢測眨眼。這些解決方案具有許多弊端。第一，這些解決方案通常要求用戶115在面部捕獲期間是靜止的以便嘗試防止錯誤的眨眼檢測；如果用戶115正在行走或以其他方式移動(比如，在車輛中或在車輛上)，則錯誤的眨眼檢測往往會增加。第二，這些解決方案通常需要非常好的光照條件。第三，這些解決方案通常需要具有極佳的信噪比(“snr”)的非常好的相機。第四，這些解決方案通常要求用戶115的眼睛張開很寬；在更小眼睛的情況下或者在面部處于某個距離的情況下，它們通常也不會起作用。最后，使用圖像操縱的動畫往往容易欺騙這些解決方案。
相比而言，本文中所給出的示例使用任何數(shù)碼相機(包括低質(zhì)量嵌入式相機(包括在當前市場上的大多數(shù)低成本膝上型計算機中))而表現(xiàn)成功。在一些示例中，因為跟蹤眼睛移動序列而不是單個圖像，減小了任何給定圖像所需的質(zhì)量，所述snr并不重要。進一步地，即使噪聲顯著，在序列中呈現(xiàn)的噪聲也可能在序列中的每一幀中呈現(xiàn)，并且算法排除這種噪聲。
圖14是根據(jù)實施例的眨眼時的眼瞼運動序列1400的示例。隨著序列1400從幀1405到1410到1415進行時，眼睛正眨眼閉上。幀1415到1420到1425展示了眨眼序列1400的張開部分。
圖15是根據(jù)實施例的跟蹤眼睛的眨眼特性的幀序列1500具體地，序列1500展示了隨著眼睛從張開位置轉(zhuǎn)變成閉上位置的典型人類眨眼圖案。示出了眼睛(底部)的原始圖像以及眼睛(頂部)的二進制(例如，黑色或白色)圖像版本以便每個幀1505至1530展示一些實施例如何跟蹤幀序列中的眼瞼位置。如所展示的眼瞼位置等眼瞼位置的序列可以用于檢測幀1500序列中的眼瞼是否在張開的眼睛(例如，幀1505)與閉上的眼睛(例如，1530)位置之間以自然(例如，正常)或不自然(例如，異常)的方式轉(zhuǎn)變。在示例中，從閉上的眼睛(例如，幀1530)到部分張開的眼睛(例如，幀1510至1525中的任何幀)并且然后到完全張開的眼睛(例如，幀1505)監(jiān)測像素強度變化。在示例中，以相反順序監(jiān)測像素強度變化。在示例中，監(jiān)測兩種順序(例如，閉上的眼睛到張開的眼睛，以及張開的眼睛到閉上的眼睛)的像素強度變化。在示例中，監(jiān)測許多(例如，多于3個)不同的眼瞼移動狀態(tài)。
圖16是根據(jù)實施例的對兩只眼睛中的每只眼睛的眨眼的示例活動分析1600?；顒臃治?600展示了典型人類眨眼模式中的眼瞼序列。在所展示的圖表中，x軸是時間，并且y軸是對眼瞼多么張開的測量。如圖16中所展示的，人類的正常眨眼模式遵循張開的眼睛的狀態(tài)與閉上的眼睛的狀態(tài)之間的似正弦波。此外，正常的眨眼模式在眨眼之前具有穩(wěn)定的張開眼睛位置，然后在眨眼期間具有基本上均勻的閉上和張開眼瞼序列。盡管左眼和右眼幾乎同步地移動并且產(chǎn)生類似移動，但是在人類的正常眨眼模式中，左眼和右眼通常顯示出彼此之間的輕微差異。使用操縱的圖像和圖像操縱動畫來模擬的眨眼通常不顯示這種序列。在示例中，圖案識別器1605對驗證張開動作、眼睛閉上動作或兩者進行操作。在活動分析1600中所展示的實施例中，圖案識別器1605對眼睛張開動作進行操作。
圖17是根據(jù)實施例的對兩只眼睛中的每只眼睛的眨眼的示例活動分析1700?；顒臃治?700展示了基于圖像操縱動畫的活體欺騙攻擊期間觀察到的示例異常眨眼模式。在示例中，具有低振幅和或高抖動的眼瞼移動被檢測和標記為異常。在示例中，不同步的眼瞼移動被檢測和標記為異常。在示例中，不同步的眼瞼移動包括在相反方向上移動的眼瞼。
圖18展示了根據(jù)實施例的在圖像生物特征識別中用于進行欺騙檢測的方法1800的示例的流程圖。在如以上關(guān)于圖1而描述的部件或以下關(guān)于圖20而描述的部件等計算機硬件上執(zhí)行方法1800的操作。如以上所指出的，在基于圖像的生物特征認證中，檢測欺騙嘗試是硬幣的一面；另一面是活體檢測。方法1800針對確定面部是否是仿造的或欺騙的。然而，可以稍微改變所描述的技術(shù)中的許多技術(shù)以便執(zhí)行活體評估。
在操作1805處，可以從相機獲得圖像序列。圖像序列中的第一多個圖像可以包括對用戶身體部位的表示和對用戶環(huán)境的表示。在示例中，身體部位是面部。在示例中，可以對圖像序列進行處理以便減小噪聲。在示例中，可以對圖像序列進行處理以便減少顏色信息。在示例中，可以將顏色信息減少至每像素1位(例如，黑色和白色)。在示例中，可以隨著用戶靠近相機發(fā)起捕獲圖像序列。
在操作1810處，可以創(chuàng)建對身體部位的表示的標記。標記與對身體部位的表示中的特征相對應(yīng)。在示例中，標記可以是應(yīng)用于身體部位的縮放。在示例中，可以通過以下方式來確定基于深度測量結(jié)果以及對身體部位的表示的身體部位的測量結(jié)果：使用身體部位的深度圖像和對身體部位的表示的尺寸來推斷身體部位的大小?？梢酝ㄟ^以下方式來實現(xiàn)這種縮放：取得圖像序列中對身體部位的像素表示以及通過考慮到場景中的物體離相機的距離的透視模型來對其進行變換。在一些示例中，對身體部位的測量可以包括身體部位的深度圖。
在示例中，標記可以是在面部中的眼睛之畫的線。在示例中，標記可以是眼睛之間的中心點處的單個點。在示例中，標記可以是所測量的眨眼序列。在示例中，可以通過從圖像序列中在其中檢測到用戶的眼睛的每個圖像中提取的與用戶的每只眼睛相對應(yīng)的對應(yīng)興趣區(qū)域(所述對應(yīng)興趣區(qū)域包括眼瞼)來確定所測量的眨眼序列。然后，對于每個對應(yīng)興趣區(qū)域，可以計算與眼瞼所阻礙的眼睛百分比相對應(yīng)的對應(yīng)分數(shù)以便創(chuàng)建對應(yīng)分數(shù)系列。
在操作1815處，可以對在圖像序列中的第二多個圖像期間呈現(xiàn)的用戶的環(huán)境的特征進行標識。在示例中，標識環(huán)境的特征可以包括將圖案發(fā)射到環(huán)境中。圖案包括光在認證相機的視場內(nèi)的位置處的頻率和振幅。因此，圖案可以是均勻的，比如，單個波長在視場(例如，實線圖案)內(nèi)隨著時間的均勻振幅，或者是非均勻的，從而使得波長或振幅中的至少一者在視場內(nèi)隨著時間變化，比如，具有白色背景的綠色星形被投射到視場中。在示例中，非均勻圖案可以是對用戶或者對相機可辨別的移動圖案。移動圖案包括相對于所發(fā)射的其他特征而變化以便暗示隨著時間的移動的波長或振幅的至少一個變化(例如，在對圖像的光柵表示的隨后更大行上的水平黑條的之前表示未被復(fù)制或覆蓋(例如，由背景圖像或顏色)的同時隨著時間重復(fù)所述條，給出所述條向下移動的印象)。
在具有移動非均勻圖案的示例中，方法1800的操作可以可選地包括：從對身體的表示中跟蹤眼睛注視；測量注視跟蹤移動圖案的程度；以及響應(yīng)于注視跟蹤移動圖案的程度滿足預(yù)定范圍而提供欺騙嘗試指示。在此示例中，可以利用用戶跟蹤移動物體的自然傾向來確定用戶活體，而無需附加程序或指令。因此，這種觀察可以與其他欺騙指示組合以便提供更準確的欺騙決策，而無需用戶進行附加開銷活動。在示例中，可以通過測量對眼睛可見的虹膜的量來確定眼睛的注視。為了確保準確結(jié)果，可以在某個點處對用戶進行校準會話，并將其存儲以便評價用戶的眼瞼位置從而確定眼睛的注視。這種校準會話可以包括呈現(xiàn)移動提示；在呈現(xiàn)移動提示期間捕獲第二圖像序列；從第二圖像序列中測量用戶眼瞼位置與移動提示的對應(yīng)性；以及將所述對應(yīng)性用作針對用戶的閾值。
在示例中，可以發(fā)射對人類眼睛不可見的光譜中的圖案。這種不可見光可以是紅外(ir)或更長波長的光，或紫外或短波長的光。
在示例中，環(huán)境特征可以是源自所述圖案的對身體部位的深度測量結(jié)果。例如，ir深度相機可以用于確定場景中的物體的深度信息。在示例中，如記錄對反射至相機的非均勻圖案的縮放等可見光深度計算可以用于收集深度信息。
在示例中，環(huán)境特征可以包括圖案在包含身體部位的標記的環(huán)境區(qū)域中的反射率。這種反射率可以指示該區(qū)域處可能與非欺騙身體部位不一致的材料或表面。例如，人類表面對近紅外線是部分反射的，而大多數(shù)商業(yè)墨水和設(shè)備屏幕是不反射的。然而，如相紙或設(shè)備屏幕等光澤面通常比人類面部更好地反射可見光譜的光。
在示例中，環(huán)境的特征可以包括在所述多個圖像中檢測到的邊緣上的點凸包。這種結(jié)構(gòu)提供了由在圖像序列中移動到一起的邊緣封閉的區(qū)域，比如，設(shè)備或設(shè)備屏幕的邊界。在示例中，可以將所述邊緣與設(shè)備邊緣構(gòu)型目錄進行比較，以便判定所述邊緣是否表示已知設(shè)備。然后，可以將點的特定凸包放置到已知設(shè)備的物理構(gòu)型中。在示例中，僅移動邊緣用作邊緣。也就是說，忽略圖像序列中的圖像之間的非移動邊緣。
在示例中，環(huán)境特征是接近于身體部位的背景。
在示例中，環(huán)境特征可以是眨眼序列的模型。這種模型存在于捕獲圖像序列之前。
在操作1820處，可以量化標記與圖像序列中的環(huán)境的特征之間的相關(guān)性以便產(chǎn)生對標記與環(huán)境的特征相關(guān)的程度的同步性度量。在標記是對身體的縮放且環(huán)境特征是相機到身體部位的距離的示例中，相關(guān)性可以是對身體部位的測量符合深度測量結(jié)果處的活體身體部位的程度。由此，可以確定身體部位是否太小而不能來自有效人類(比如，將是在電話顯示器中的表示或者人員的小復(fù)制品用于欺騙認證嘗試的情況下的結(jié)果)。
在示例中，標記與環(huán)境的特征與標記之間的相關(guān)性可以是區(qū)域反射圖案的程度。如以上所指出的，這種相關(guān)性可以提供對材料的理解，所述材料提供圖像序列中的身體部位表示。在示例中，圖案均勻性可以用于關(guān)聯(lián)效應(yīng)。例如，從設(shè)備屏幕反射的ir光的均勻不存在和從人類面部的不均勻ir反射可以是將身體標記與環(huán)境特征關(guān)聯(lián)的偏差。
在環(huán)境特征是點凸包的示例中，標記與凸包之間的相關(guān)性是標記位于凸包內(nèi)的程度。
在環(huán)境特征是接近于身體部位的背景的示例中，相關(guān)性可以是接近背景隨著標記移動的程度。因此，如果標記在圖像序列上從右到左移動，并且如邊緣等背景反射標記的移動、取向變化等，則兩個成分之間將存在高關(guān)聯(lián)移動。因此，同步性度量是這些移動實際關(guān)聯(lián)的程度。為了促進測量這些成分的關(guān)聯(lián)移動，誘導(dǎo)用戶移動可能有幫助。為此，可以向用戶顯示目標，連同對身體部位的表示。用戶未被提供有特定指令，但相反可能本能地試圖將身體部位移動至目標。因此，這種機制誘導(dǎo)某個用戶移動，但是所述移動是移動程度并且不依賴于特定移動類型(例如，進行一組照手稿進行的位置)。
在示例中，目標可以是一定形狀的輪廓，所述形狀的大小被設(shè)定成使得當形狀的中心與對身體部位的表示的中心重合時對身體部位的表示放置在形狀之內(nèi)。在示例中，形狀可以是矩形。在示例中，目標可以是一定形狀，所述形狀的大小被設(shè)定成使得當形狀的中心與對身體部位的表示的中心重合時對身體部位的表示并不放置在形狀之內(nèi)。在示例中，對身體部位的表示可以是模糊身體部位的來自圖像序列的至少一個特征的符號。在示例中，符號是對身體部位的展示。
在示例中，可以在與身體部位的某個偏移處顯示目標。在示例中，偏移可由相對運動模型來確定，所述相對運動模型限定了身體部位的運動參數(shù)以便在捕獲圖像序列的相機的視場中的前景物體與背景物體之間進行區(qū)分。在示例中，當身體部位是面部時，偏移的方向與面部的取向相反。在示例中，與對身體部位的表示的偏移的距離可能不耦合至在圖像序列中捕獲的身體部位與目標之間的像素位置差。也就是說，偏移不需要反映圖像序列中的身體部位與填有目標的區(qū)域之間的差異的現(xiàn)實。在示例中，相對運動模型包括足以將前景物體與背景物體進行區(qū)分的移動的閾值。在示例中，顯示對身體部位的表示可以包括使用相對運動模型來修改身體部位的運動。這種修改可以包括在貫穿移動的各個點處加速或減慢移動。因此，用戶可以從左到右橫跨整個圖像，顯示器仍然指示身體部位在目標左方。
在示例中，相關(guān)性是以上所描述的所測量的眨眼序列標記符合眨眼環(huán)境模型的程度。這種相關(guān)性解決了使用于進行欺騙以便模擬眨眼的靜止圖片生動的不正確嘗試。在通過以下方式來確定眨眼序列的示例中：針對每個對應(yīng)興趣區(qū)域，計算與眼瞼所阻礙的眼睛百分比相對應(yīng)的對應(yīng)分數(shù)以便創(chuàng)建對應(yīng)分數(shù)系列，可以通過憑借于圖案識別器來處理對應(yīng)分數(shù)系列從而確定所測量的眨眼序列符合模型的程度。圖案識別器基于眨眼模型檢查異常眼瞼序列或異常眨眼序列中的至少一者的對應(yīng)分數(shù)系列。在示例中，在驗證眼瞼序列正常之后，圖案識別器可以連續(xù)地檢查異常眨眼序列。在示例中，所述模型限定了與眼瞼相對應(yīng)的眼瞼序列，所述眼瞼在與異常眼瞼序列相反的方向上移動。
在操作1825處，可以響應(yīng)于同步性度量超過閾值而提供欺騙嘗試指示。在示例中，認證過程可以響應(yīng)于欺騙嘗試指示而拒絕認證用戶。在相關(guān)性基于所發(fā)射的光的反射率的示例中，閾值可以限定圖案的最小反射率。因此，在所反射的圖案超過閾值的情況下，指示欺騙嘗試。從設(shè)備屏幕反射的可見光圖案的情況就是這樣。這種反射不可能從人類面部發(fā)生。在示例中，圖案的最小反射率可以包括圖案的指定特征的最小反射率。例如，如果發(fā)射星形的高對比度圖像，則即使辨別出從面部的反射，也可預(yù)期忠實再現(xiàn)發(fā)射出如屏幕等平整表面，而不是人類面部。在示例中，圖案是移動的并且區(qū)域反射圖案的程度可以包括判定圖案的指定特征是否移動了預(yù)期距離。
在示例中，閾值可以限定圖案的最大分辨率。在這種情況下，如與ir光一起發(fā)生的，預(yù)期所發(fā)射的光將比其將反射出仿真品更好地反射出真實身體部位。因此，在具有很少至沒有ir反射的區(qū)域中發(fā)生欺騙嘗試面部。
在鼓勵用戶移動通過目標并且產(chǎn)生同步性度量的相關(guān)性是標記和接近背景的移動的示例中，可以在標記到達目標之前提供欺騙指示。因此，如以上所解釋的，用戶不需要實際到達目標，而僅需要移動得足以確定前景物體和背景物體的相對移動。當前景物體和背景物體移動到一起時，已經(jīng)有可能嘗試了欺騙嘗試。
圖19展示了根據(jù)實施例的在圖像生物特征識別中用于進行面部活體檢測的方法1900的示例的流程圖。在如以上關(guān)于圖1而描述的部件或以下關(guān)于圖20而描述的部件等計算機硬件上執(zhí)行方法1900的操作。如以上所指出的，在基于圖像的生物特征認證中，檢測活體檢測是硬幣的一面；另一面是欺騙嘗試檢測。方法1900涉及確定面部或其他身體部位是否是活體的(如與仿真品相反的)。然而，可以稍微改變所描述的技術(shù)中的許多技術(shù)以便執(zhí)行欺騙嘗試評估。
在操作1905處，可以在由用戶進行認證嘗試期間捕獲的圖像序列中檢測到潛在認證面部集合。
在操作1910處，將迭代過程應(yīng)用于檢測到的面部以便判定哪些是活體的以及哪些不是活體的。
在決策1915處，如果不存在更多的新面部(例如，一次對所述集合中的每個面部進行處理)，則方法1900繼續(xù)至操作1935。
在操作1920處，將活體模型測試集合應(yīng)用于當前面部。如以上所指出的，可以使用多于一項測試來提供對面部活體的理解?；铙w測試集合中的每項測試可以包括在活體面部與在對面部的圖形表示上模擬的面部之間存在差異的試驗(例如，測試)。也就是說，所述試驗基于活體面部的至少一個模型在活體面部與仿真品之間進行區(qū)分。例如，人類面部可能具有根據(jù)經(jīng)驗確定的可接受大小范圍。在袖珍屏幕上呈現(xiàn)的仿真品很可能比可接受大小范圍小得多。因此，試驗對面部的大小進行測試以便判定其是否在可接受大小范圍內(nèi)。進一步地，試驗獨立于給用戶的身體安排指令而進行操作。也就是說，試驗既不使用也不依賴于給出用戶指令(比如，按命令眨眼、以特定方式定位手臂等等)。盡管試驗可能使用用戶提示，但是不使用提示來向用戶給出關(guān)于做什么的任何特定指令。因此，在進行認證時，用戶從任何特定手稿中解脫出來。
在示例中，活體模型中的測試可以包括使用發(fā)射器來朝面部發(fā)射光。測試還可以包括測量光與面部的相互作用。測試可以進一步包括將相互作用與活體面部的模型進行比較。使用所發(fā)射的光的測試可以提供許多有用測量以便由測試的試驗使用。在示例中，光與面部的相互作用提供面部與發(fā)射器之間的距離測量結(jié)果。在此示例中，活體面部的模型可以包括活體面部的可接受大小范圍。因此，將相互作用與模型進行比較可以包括使用距離測量結(jié)果來對從圖像序列中獲取的面部的可見光譜表示(例如，所捕獲的面部照片)進行縮放以便判定面部是是否在活體面部的可接受大小范圍內(nèi)。
來自所發(fā)射的光的另一個有用測量是各種場景表面相對于各種類型的光的反射率。光與面部的相互作用可以是從面部反射的光的特性的反射率測量結(jié)果。光特性可以包括根據(jù)區(qū)域和時間的振幅或波長。在示例中，發(fā)射光可以包括發(fā)射不可見光譜光。在此示例中，活體面部的模型可以包括光的非均勻正反射率。也就是說，活體面部反射可檢測量的不可見光。此外，所反射的光是非均勻的(均勻發(fā)射暗示與人類表面不一致的平整表面)。因此，將相互作用與面部的模型進行比較可以包括判定在其中找到面部的區(qū)域是否在所述不可見光譜光中具有非均勻正反射率。在示例中，不可見光譜光是ir光。
在示例中，發(fā)射光可以包括發(fā)射可見光的非均勻圖案。如以上所指出的，非均勻圖案的波長或振幅中的至少一者隨著區(qū)域而變化(比如，圖5a中所示出的圖案)。在此示例中，活體面部的模型不反射(或者不良地反射)圖案。不良圖案反射可以通過調(diào)整閾值(例如，濾波器)來解決，計算超過所述閾值的反射率，并且因此低于閾值的局部反射率可以被視為不反射表面。而且，在此示例中，將相互作用與面部的模型進行比較可以包括判定是否可在面部上辨別所述圖案。例如，在圖像序列中不應(yīng)當使用圖案的重疊來表示不反射人類面部，而設(shè)備的反射表面將顯示如圖5b中所展示的這種圖案。
在示例中，活體測試模型中的測試可以包括在沒有給所述用戶指令的情況下，在顯示器上提供目標。這種目標可以驅(qū)使用戶以特定方式移動，但是并不要求遵守手稿或其他所指示的詭計來證明活體。例如，移動目標將可能引起用戶使用他們的眼睛來跟隨目標的本能反應(yīng)。類似地，呈現(xiàn)轉(zhuǎn)換自對用戶面部的表示的面部輪廓將有可能提示由用戶嘗試將他們的面部置于輪廓內(nèi)。在示例中，目標是移動的。在此示例中，來自活體模型測試集合的測試可以包括跟蹤用戶相對于目標的眼睛注視。而且，在此示例中，試驗是對眼睛注視多么緊密地跟蹤目標的評估。此處，對刺激物的自然人類反應(yīng)用于在真實面部與仿真品之間進行區(qū)別。
在示例中，目標是疊加在向用戶重新顯示的圖像序列上的框。因此，用戶看見他們自己以及顯示器中的仿造框。在此示例中，來自活體模型測試的測試包括確定用戶與可從圖像序列中確定的環(huán)境特征之間的同步移動。因此，通過面部相對于其周圍環(huán)境的獨立性來確定活體。例如，仿真面部將有可能具有隨著環(huán)境移動的偽像形式(比如，背景影像、設(shè)備邊界等)。相比而言，活體面部將不具有這種偽像。因此，在此示例中，試驗是對環(huán)境特征的移動與用戶的移動多么同步的評估。目標誘導(dǎo)用戶移動，直到已經(jīng)發(fā)生了足以判定用戶與環(huán)境特征充分分離(以便確定活體)的移動為止。
在示例中，目標可以是包括用戶的頭像的顯示區(qū)域中的圖標。在此示例中，顯示區(qū)域不包括圖像序列，而相反模糊認證的環(huán)境。這種模糊允許操縱可測量元素的相對運動或位置來使欺騙攻擊復(fù)雜化。在此示例中，來自活體模型測試集合的測試可以包括確定用戶與可從圖像序列中確定的環(huán)境特征之間的同步移動。進一步地，試驗可以是對環(huán)境特征的移動與用戶的移動多么同步的評估。
在示例中，活體測試模型中的測試可以包括在圖像序列中標識符合設(shè)備的輪廓。在此示例中，試驗可以是面部在所述圖像序列中的多個圖像中是否出現(xiàn)在輪廓內(nèi)。因此，如果面部在整個視頻中都置于設(shè)備輪廓內(nèi)，則可以確定設(shè)備正生成面部。相應(yīng)地，在設(shè)備邊緣輪廓內(nèi)不發(fā)生活體面部。
在操作1925處，當活體模型測試集合的結(jié)果滿足閾值時，可以將當前面部添加到認證面部集合中。在示例中，認證面部集合可以被維持為分離的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，或者可以是被選擇為認證面部的面部的標記或記錄。在示例中，如果面部出現(xiàn)在圖像序列中的圖像的區(qū)域中并且輪廓封閉了圖像序列中的先前圖像集合中的區(qū)域，則面部在所述多個圖像序列中是否出現(xiàn)在輪廓內(nèi)為真。這種規(guī)定捕獲了這樣的真實性：低質(zhì)量照明或圖像捕獲可能導(dǎo)致不可在其中辨別設(shè)備輪廓但是可以在其中辨別面部的幀，或反之亦然。如果發(fā)生不可在其中辨別設(shè)備的幀，但之前的幀具有可辨別設(shè)備輪廓，則可以在所述幀中推斷設(shè)備輪廓。在示例中，可以基于應(yīng)用于輪廓的移動閾值來選擇之前的圖像集合。因此，可以計算移動跨過視場的輪廓的速度。如果速度指示移動，則在判定在輪廓內(nèi)是否出現(xiàn)面部時，之前的輪廓位置將不會用作推斷的設(shè)備輪廓。相應(yīng)地，移動閾值表示輪廓移動以便確定可以推斷輪廓在圖像的什么區(qū)域內(nèi)的程度。
在操作1930處，潛在認證面部集合中的下一個面部被選擇為當前面部以供分析。操作1930可以作為決策1915的一部分，在操作1920之前，或者在如此處所展示的操作1925之后被執(zhí)行。
在操作1935處，在增添認證面部集合之后，可以將面部認證應(yīng)用于認證面部集合中的面部。在示例中，可以在每個當前面部被標識為活體時執(zhí)行操作1935，而不是等待，直到已經(jīng)處理了所有面部位置為止。
圖20展示了可以在其上執(zhí)行本文中所討論的技術(shù)(例如，方法)中的任何一中或多種技術(shù)的示例機器2000的框圖。在替代性實施例中，機器2000可作為獨立設(shè)備而進行操作或者可以連接(例如，連網(wǎng))至其他機器。在聯(lián)網(wǎng)部署中，機器2000在服務(wù)器-客戶端網(wǎng)絡(luò)環(huán)境中可以以服務(wù)器機器、客戶端機器、或兩者的身份進行操作。在示例中，機器2000可以充當點到點(p2p)(或其他分布式)網(wǎng)絡(luò)環(huán)境中的對等機器。機器2000可以是個人計算機(pc)、平板pc、機頂盒(stb)、個人數(shù)字助理(pda)、移動電話、web電器、網(wǎng)絡(luò)路由器、交換機或橋接器、或能夠(順序的或以其他方式)執(zhí)行指定要由該機器采取的動作的指令的任何機器。進一步地，雖然僅展示了單個機器，但術(shù)語“機器”也應(yīng)視為包括機器的任何集合，這些機器單獨地或聯(lián)合地執(zhí)行一組(或多組)指令以便執(zhí)行本文中所討論的方法中的任何一種或多種方法，比如，云計算、作為服務(wù)的軟件(saas)、其他計算機集群配置。
如本文中所描述的示例可以包括邏輯或許多部件或機制或可由其操作。電路組是在包括硬件的有形實體中實施的電路的集合(例如，簡單電路、柵極、邏輯等)。電路組隸屬可隨著時間而是靈活的并且可以是硬件可變性的基礎(chǔ)。電路組包括當進行操作時可以單獨地或組合地執(zhí)行指定操作的構(gòu)件。在示例中，電路組的硬件可以被不變地設(shè)計成用于實施特定操作(例如，硬接線)。在示例中，電路組的硬件可以包括不定連接的物理部件(例如，執(zhí)行單元、晶體管、簡單電路等)，包括被物理地修改成(例如，對不變質(zhì)量粒子的磁性、電可移動放置等)用于對特定操作的指令進行編碼的計算機可讀介質(zhì)。在連接物理部件時，硬件組成部分的基本電氣性質(zhì)例如從絕緣體改變成導(dǎo)體，或反之亦然。指令使嵌入式硬件(例如，執(zhí)行單元或加載機制)能夠經(jīng)由可變連接來在硬件中創(chuàng)建電路組的構(gòu)件以便當運行時執(zhí)行特定操作的部分。相應(yīng)地，當設(shè)備正運行時，計算機可讀介質(zhì)通信地耦合至電路組構(gòu)件的其他部件。在示例中，物理部件中的任何物理部件可以用于多于一個電路組的多于一個構(gòu)件中。例如，在運行時，執(zhí)行單元可以在一個時間點用于第一電路組的第一電路中，并且由第一電路組中的第二電路重復(fù)使用，或者在不同時間處由第二電路組中的第三電路重復(fù)使用。
機器(例如，計算機系統(tǒng))2000可以包括硬件處理器2002(例如，中央處理單元(cpu)、圖形處理單元(gpu)、硬件處理器核、或其任何組合)、主存儲器2004和靜態(tài)存儲器2006，其中的一些或全部可以經(jīng)由互連鏈路(例如，總線)2008彼此通信。機器2000可以進一步包括顯示單元2010、字母數(shù)字輸入設(shè)備2012(例如，鍵盤)和用戶接口(u1)導(dǎo)航設(shè)備2014(例如，鼠標)。在一個示例中，顯示單元2010、輸入設(shè)備2012和ui導(dǎo)航設(shè)備2014可以是觸摸屏顯示器。機器2000可以附加地包括存儲設(shè)備(例如，驅(qū)動單元)2016、信號生成設(shè)備2018(例如，揚聲器)、網(wǎng)絡(luò)接口設(shè)備2020、以及一個或多個傳感器2021(比如，全球定位系統(tǒng)(gps)傳感器、羅盤、加速度計、或其他傳感器)。機器2000可以包括輸出控制器2028(比如，串行(例如，通用串行總線(usb)、并行、或其他有線或無線(例如，紅外(ir)、近場通信(nfc)等)連接以便通信或控制一個或多個外圍設(shè)備(例如，打印機、讀卡器等)。
存儲設(shè)備2016可以包括機器可讀介質(zhì)2022，在機器可讀介質(zhì)上存儲了通過本文中描述的技術(shù)或功能中的任何一種或多種來實施或利用的一組或多組數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)或一個或多個指令集2024(例如，軟件)。指令2024還可以在由機器2000執(zhí)行期間完全或至少部分地駐留在主存儲器2004內(nèi)、靜態(tài)存儲器2006內(nèi)或硬件處理器2002內(nèi)。在一個示例中，硬件處理器2002、主存儲器2004、靜態(tài)存儲器2006或存儲設(shè)備2016的一個組合或任何組合可構(gòu)成機器可讀介質(zhì)。
雖然機器可讀介質(zhì)2022被展示為單個介質(zhì)，但是術(shù)語“機器可讀介質(zhì)”可以包括被配置成用于存儲一個或多個指令2024的單個介質(zhì)或多個介質(zhì)(例如，集中式或分布式數(shù)據(jù)庫、和/或相關(guān)聯(lián)的高速緩存和服務(wù)器)。
術(shù)語“機器可讀介質(zhì)”可以包括能夠存儲、編碼或承載用于由機器2000執(zhí)行的指令、且使機器2000執(zhí)行本公開的技術(shù)中的任何一種或多種的任何介質(zhì)、或能夠存儲、編碼、或承載由這種指令使用或與這種指令相關(guān)聯(lián)的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)的任何介質(zhì)。非限制性機器可讀介質(zhì)示例可以包括固態(tài)存儲器、以及光介質(zhì)和磁介質(zhì)。在示例中，大容量的機器可讀介質(zhì)包括帶有具有不變(例如，靜止)質(zhì)量的多個粒子的機器可讀介質(zhì)。相應(yīng)地，大容量的機器可讀介質(zhì)不是瞬態(tài)傳播信號。大容量的機器可讀介質(zhì)的特定示例可以包括：非易失性存儲器，例如，半導(dǎo)體存儲器設(shè)備(例如，電可編程只讀存儲器(eprom)、電可擦除可編程只讀存儲器(eeprom))和閃速存儲器設(shè)備；磁盤，例如，內(nèi)部硬盤和可移動盤；磁光盤；以及cd-rom和dvd-rom盤。
可以進一步利用多個傳輸協(xié)議(例如，幀中繼、互聯(lián)網(wǎng)協(xié)議(ip)、傳輸控制協(xié)議(tcp)、用戶數(shù)據(jù)報協(xié)議(udp)、超文本傳輸協(xié)議(http)等)中的任一種協(xié)議、經(jīng)由網(wǎng)絡(luò)接口設(shè)備2020、使用傳輸介質(zhì)、通過通信網(wǎng)絡(luò)2026來傳輸或接收指令2024。示例通信網(wǎng)絡(luò)可以包括：局域網(wǎng)(lan)、廣域網(wǎng)(wan)、分組數(shù)據(jù)網(wǎng)絡(luò)(例如，因特網(wǎng))、移動電話網(wǎng)絡(luò)(例如，蜂窩網(wǎng)絡(luò))、普通老式電話(pots)網(wǎng)絡(luò)、以及無線數(shù)據(jù)網(wǎng)絡(luò)(例如，已知為
額外的注意事項與示例：
示例1包括在圖像生物特征識別中用于進行欺騙檢測的主題(比如，一種方法；用于執(zhí)行動作的裝置；包括指令的機器可讀介質(zhì)，所述指令當由機器執(zhí)行時使所述機器執(zhí)行動作；或者一種用于執(zhí)行的裝置)，所述主題包括：傳感器獲得圖像序列，所述圖像序列中的第一多個圖像包括對用戶身體部位的表示，并且所述圖像序列中的第二多個圖像包括對所述用戶的環(huán)境的表示，所述傳感器是相機；生物特征檢測器創(chuàng)建用于所述身體部位的所述表示的標記，所述標記與所述身體部位的所述表示中的特征相對應(yīng)；環(huán)境特征檢測器在所述圖像序列中標識在所述第二多個圖像期間呈現(xiàn)的所述用戶的所述環(huán)境的特征；同步性檢測器對所述標記與所述圖像序列中的所述環(huán)境的所述特征之間的相關(guān)性進行量化以便產(chǎn)生所述標記與所述環(huán)境的所述特征相關(guān)的程度的同步性度量；以及欺騙指示控制器響應(yīng)于所述同步性度量超過閾值而提供欺騙嘗試指示。
在示例2中，如示例1所述的主題可以包括：其中，所述身體部位是面部。
在示例3中，如示例1至2中任一項所述的主題可以包括：其中，所述系統(tǒng)用于處理所述圖像序列以便減小噪聲。
在示例4中，如示例1至3中任一項所述的主題可以包括：其中，所述系統(tǒng)用于處理所述圖像序列以便減少顏色信息。
在示例5中，如示例1至4中任一項所述的主題可以包括：其中，所述顏色信息被減少至每像素一位。
在示例6中，如示例1至5中任一項所述的主題可以包括：其中，所述傳感器用于當所述用戶靠近所述傳感器時使用相機來捕獲所述圖像序列。
在示例7中，如示例1至6中任一項所述的主題可以包括：認證控制器響應(yīng)于所述欺騙嘗試指示而拒絕用戶認證。
在示例8中，如示例1至7中任一項所述的主題可以包括：其中，標識所述環(huán)境的所述特征包括所述系統(tǒng)的發(fā)射器將圖案發(fā)射到所述環(huán)境中。
在示例9中，如示例1至8中任一項所述的主題可以包括：其中，發(fā)射所述圖案包括所述發(fā)射器在可見光譜中發(fā)射非均勻圖案。
在示例10中，如示例1至9中任一項所述的主題可以包括：其中，所述非均勻圖案是移動圖案。
在示例11中，如示例1至10中任一項所述的主題可以包括：其中，所述生物特征檢測器用于從對所述身體部位的所述表示中跟蹤眼睛注視；所述同步性檢測器用于測量所述注視跟蹤所述移動圖案的程度；以及所述欺騙指示控制器用于響應(yīng)于所述注視跟蹤所述移動圖案的所述程度滿足預(yù)定范圍而提供第二欺騙嘗試指示。
在示例12中，如示例1至11中任一項所述的主題可以包括：所述系統(tǒng)用于執(zhí)行呈現(xiàn)移動提示的校準會話；在呈現(xiàn)所述移動提示期間捕獲第二圖像序列；從所述第二圖像序列中測量用戶眼瞼位置與所述移動提示的對應(yīng)性；將所述對應(yīng)性用作所述閾值。
在示例13中，如示例1至12中任一項所述的主題可以包括：其中，通過測量對所述眼睛可見的虹膜的量來確定所述眼睛的所述注視。
在示例14中，如示例1至13中任一項所述的主題可以包括：其中，發(fā)射所述圖案包括所述發(fā)射器在不可見光譜中發(fā)射所述圖案。
在示例15中，如示例1至14中任一項所述的主題可以包括：其中，所述環(huán)境的所述特征是源自所述圖案的對所述身體部位的深度測量結(jié)果，其中，所述標記是基于所述深度測量結(jié)果以及對所述身體部位的所述表示的對所述身體部位的測量結(jié)果，其中，所述相關(guān)性是所述身體部位的所述測量結(jié)果符合所述深度測量結(jié)果處的活體身體部位的程度。
在示例16中，如示例1至15中任一項所述的主題可以包括：其中，通過以下方式來確定基于所述深度測量結(jié)果以及對所述身體部位的所述表示的對所述身體部位的所述測量結(jié)果：使用所述身體部位的深度圖像以及對所述身體部位的表示的尺寸來推斷所述身體部位的大小。
在示例17中，如示例1至16中任一項所述的主題可以包括：其中，所述身體部位的所述測量結(jié)果包括所述身體部位的深度圖。
在示例18中，如示例1至17中任一項所述的主題可以包括：其中，所述環(huán)境的所述特征包括所述圖案在所述環(huán)境的包含所述標記的區(qū)域中的反射率。
在示例19中，如示例1至18中任一項所述的主題可以包括：其中，所述環(huán)境的所述特征與所述標記之間的所述相關(guān)性是所述區(qū)域反射所述圖案的程度。
在示例20中，如示例1至19中任一項所述的主題可以包括：其中，所述閾值限定了所述圖案的最小反射率。
在示例21中，如示例1至20中任一項所述的主題可以包括：其中，所述圖案的所述最小反射率包括所述圖案的指定特征的最小反射率。
在示例22中，如示例1至21任一項所述的主題可以包括：其中，所述圖案是移動的，并且其中，所述區(qū)域反射所述圖案的所述程度包括判定所述圖案的所述指定特征是否移動了預(yù)期距離。
在示例23中，如示例1至22中任一項所述的主題可以包括：其中，所述閾值限定了所述圖案的最大反射率。
在示例24中，如示例1至23中任一項所述的主題可以包括：其中，發(fā)射所述圖案包括所述發(fā)射器在不可見光譜中發(fā)射所述圖案，其中，所述區(qū)域反射所述圖案的所述程度包括對所述不可見光的反射的均勻性。
在示例25中，如示例1至24中任一項所述的主題可以包括：其中，所述區(qū)域反射所述圖案的所述程度包括對不可見光的所述反射的亮度，明亮反射與高反射率相對應(yīng)。
在示例26中，如示例1至25中任一項所述的主題可以包括：其中，所述環(huán)境的所述特征包括在所述多個圖像中檢測到的邊緣上的點凸包。
在示例27中，如示例1至26中任一項所述的主題可以包括：其中，將所述邊緣與設(shè)備邊緣構(gòu)型目錄進行比較以便判定所述邊緣是否表示已知設(shè)備，并且其中，所述點凸包基于所述已知設(shè)備的物理構(gòu)型。
在示例28中，如示例1至27中任一項所述的主題可以包括：其中，所述邊緣是移動邊緣。
在示例29中，如示例1至28中任一項所述的主題可以包括：其中，所述標記與所述環(huán)境的所述特征之間的所述相關(guān)性是在所述凸包內(nèi)找到標記的程度。
在示例30中，如示例1至29中任一項所述的主題可以包括：其中，所述標記是在對所述身體部位的所述表示中的眼睛之間的線。
在示例31中，如示例1至30中任一項所述的主題可以包括：其中，所述環(huán)境的所述特征是接近于所述身體部位的背景，并且其中，所述相關(guān)性是接近于所述身體部位的所述背景與所述標記一起移動的程度。
在示例32中，如示例1至31中任一項所述的主題可以包括顯示器，并且其中，所述系統(tǒng)用于在所述顯示器上向所述用戶顯示目標以及對所述身體部位的所述表示，所述目標位于與對所述身體部位的所述表示不同的位置中。
在示例33中，如示例1至32中任一項所述的主題可以包括：其中，所述目標是一定形狀的輪廓，所述形狀的大小被設(shè)定成使得當所述形狀的中心與對所述身體部位的所述表示的中心重合時對所述身體部位的所述表示放置在所述形狀之內(nèi)。
在示例34中，如示例1至33中任一項所述的主題可以包括：其中，所述形狀是矩形。
在示例35中，如示例1至34中任一項所述的主題可以包括：其中，所述目標是一定形狀，所述形狀的大小被設(shè)定成使得當所述形狀的中心與對所述身體部位的所述表示的中心重合時對所述身體部位的所述表示不放置在所述形狀之內(nèi)。
在示例36中，如示例1至35中任一項所述的主題可以包括：其中，所述目標位于與對所述身體部位的所述表示不同的位置中包括在與所述身體部位的某個偏移處顯示所述目標，所述偏移由相對運動模型確定，所述相對運動模型限定了所述身體部位的運動參數(shù)以便在捕獲所述圖像序列的所述傳感器的視場中的前景物體與背景物體之間進行區(qū)分。
在示例37中，如示例1至36中任一項所述的主題可以包括：其中，所述身體部位是面部，并且其中，所述偏移的方向與所述面部的取向相反。
在示例38中，如示例1至37中任一項所述的主題可以包括：其中，與對所述身體部位的所述表示的所述偏移的距離不耦合至在所述圖像序列中捕獲的所述身體部位與所述目標之間的像素位置差。
在示例39中，如示例1至38中任一項所述的主題可以包括：其中，所述相對運動模型包括足以將前景物體與背景物體進行區(qū)分的移動的閾值。
在示例40中，如示例1至39中任一項所述的主題可以包括：其中，顯示對所述身體部位的所述表示包括所述系統(tǒng)使用所述相對運動模型來修改所述身體部位的運動，在貫穿所述移動的各個點處加速或減慢所述移動。
在示例41中，如示例1至40中任一項所述的主題可以包括：其中，在對所述身體部位的所述表示到達所述目標之前作出所述欺騙嘗試指示。
在示例42中，如示例1至41中任一項所述的主題可以包括：其中，對所述身體部位的所述表示是模糊所述身體部位的來自所述圖像序列的至少一個特征的符號。
在示例43中，如示例1至42中任一項所述的主題可以包括：其中，所述符號是對所述身體部位的展示。
在示例44中，如示例1至43中任一項所述的主題可以包括：其中，所述環(huán)境特征是眨眼序列的模型，其中，所述標記是所測量的眨眼序列，并且其中，所述相關(guān)性是所述所測量的眨眼序列符合所述模型的程度。
在示例45中，如示例1至44中任一項所述的主題可以包括：其中，所述所測量的眨眼序列由所述生物特征檢測器確定，所述生物特征檢測器用于：從所述圖像序列中在其中檢測到所述用戶的眼睛的每個圖像中提取與所述用戶的每只眼睛相對應(yīng)的對應(yīng)興趣區(qū)域，所述對應(yīng)興趣區(qū)域包括眼瞼；以及對于每個對應(yīng)興趣區(qū)域，計算與所述眼瞼所阻礙的所述眼睛的百分比相對應(yīng)的對應(yīng)分數(shù)以便創(chuàng)建對應(yīng)分數(shù)系列；并且其中，通過憑借于圖案識別器來處理所述對應(yīng)分數(shù)系列從而確定所述所測量的眨眼序列符合所述模型的所述程度，所述圖案識別器基于所述模型檢查異常眼瞼序列或異常眨眼序列中的至少一者的所述對應(yīng)分數(shù)系列。
在示例46中，如示例1至45中任一項所述的主題可以包括：其中，在驗證所述眼瞼序列正常之后，所述圖案識別器連續(xù)地檢查所述異常眨眼序列。
在示例47中，如示例1至46中任一項所述的主題可以包括：其中，所述模型限定了與眼瞼相對應(yīng)的眼瞼序列，所述眼瞼在與異常眼瞼序列相反的方向上移動。
示例48包括在圖像生物特征識別中用于進行欺騙檢測的主題(比如，一種方法；用于執(zhí)行動作的裝置；包括指令的機器可讀介質(zhì)，所述指令當由機器執(zhí)行時使所述機器執(zhí)行動作；或者一種用于執(zhí)行的裝置)，所述主題包括：使用第一組電路來從相機中獲得圖像序列，所述圖像序列中的第一多個圖像包括對用戶身體部位的表示，并且所述圖像序列中的第二多個圖像包括對所述用戶的環(huán)境的表示，所述傳感器是相機；使用第二組電路來創(chuàng)建用于所述身體部位的所述表示的標記，所述標記與所述身體部位的所述表示中的特征相對應(yīng)；使用第三組電路來在所述圖像序列中標識在所述第二多個圖像期間呈現(xiàn)的所述用戶的所述環(huán)境的特征；使用第三組電路來量化所述標記與所述圖像序列中的所述環(huán)境的所述特征之間的相關(guān)性以便產(chǎn)生所述標記與所述環(huán)境的所述特征相關(guān)的程度的同步性度量；以及響應(yīng)于所述同步性度量超過閾值而使用第四組電路來提供欺騙嘗試指示。
在示例49中，如示例48所述的主題可以包括：其中，所述身體部位是面部。
在示例50中，如示例48至49中任一項所述的主題可以包括：處理所述圖像序列以便減小噪聲。
在示例51中，如示例48至50中任一項所述的主題可以包括：處理所述圖像序列以便減少顏色信息。
在示例52中，如示例48至51中任一項所述的主題可以包括：其中，所述顏色信息被減少至每像素一位。
在示例53中，如示例48至52中任一項所述的主題可以包括：當所述用戶靠近相機時使用所述相機來捕獲所述圖像序列。
在示例54中，如示例48至53中任一項所述的主題可以包括：響應(yīng)于所述欺騙嘗試指示而拒絕用戶認證。
在示例55中，如示例48至54中任一項所述的主題可以包括：其中，標識所述環(huán)境的所述特征包括將圖案發(fā)射到所述環(huán)境中。
在示例56中，如示例48至55中任一項所述的主題可以包括：其中，發(fā)射所述圖案包括在可見光譜中發(fā)射非均勻圖案。
在示例57中，如示例48至56中任一項所述的主題可以包括：其中，所述非均勻圖案是移動圖案。
在示例58中，如示例48至57中任一項所述的主題可以包括：從對所述身體部位的所述表示中跟蹤眼睛注視；測量所述注視跟蹤所述移動圖案的程度；以及響應(yīng)于所述注視跟蹤所述移動圖案的所述程度滿足預(yù)定范圍而提供第二欺騙嘗試指示。
在示例59中，如示例48至58中任一項所述的主題可以包括：校準會話呈現(xiàn)移動提示；在呈現(xiàn)所述移動提示期間捕獲第二圖像序列；從所述第二圖像序列中測量用戶眼瞼位置與所述移動提示的對應(yīng)性；以及將所述對應(yīng)性用作所述閾值。
在示例60中，如示例48至59中任一項所述的主題可以包括：其中，通過測量對所述眼睛可見的虹膜的量來確定所述眼睛的所述注視。
在示例61中，如示例48至60中任一項所述的主題可以包括：其中，發(fā)射所述圖案包括在不可見光譜中發(fā)射所述圖案。
在示例62中，如示例48至61中任一項所述的主題可以包括：其中，所述環(huán)境的所述特征是源自所述圖案的對所述身體部位的深度測量結(jié)果，其中，所述標記是基于所述深度測量結(jié)果以及對所述身體部位的所述表示的對所述身體部位的測量結(jié)果，其中，所述相關(guān)性是所述身體部位的所述測量結(jié)果符合所述深度測量結(jié)果處的活體身體部位的程度。
在示例63中，如示例48至62中任一項所述的主題可以包括：其中，通過以下方式來確定基于所述深度測量結(jié)果以及對所述身體部位的所述表示的對所述身體部位的所述測量結(jié)果：使用所述身體部位的深度圖像和對所述身體部位的表示的尺寸來推斷所述身體部位的大小。
在示例64中，如示例48至63中任一項所述的主題可以包括：其中，所述身體部位的所述測量結(jié)果包括所述身體部位的深度圖。
在示例65中，如示例48至64中任一項所述的主題可以包括：其中，所述環(huán)境的所述特征包括所述圖案在所述環(huán)境的包含所述標記的區(qū)域中的反射率。
在示例66中，如示例48至65中任一項所述的主題可以包括：其中，所述環(huán)境的所述特征與所述標記之間的所述相關(guān)性是所述區(qū)域反射所述圖案的程度。
在示例67中，如示例48至66中任一項所述的主題可以包括：其中，所述閾值限定了所述圖案的最小反射率。
在示例68中，如示例48至67中任一項所述的主題可以包括：其中，所述圖案的所述最小反射率包括所述圖案的指定特征的最小反射率。
在示例69中，如示例48至68任一項所述的主題可以包括：其中，所述圖案是移動的，并且其中，所述區(qū)域反射所述圖案的所述程度包括判定所述圖案的所述指定特征是否移動了預(yù)期距離。
在示例70中，如示例48至69中任一項所述的主題可以包括：其中，所述閾值限定了所述圖案的最大反射率。
在示例71中，如示例48至70中任一項所述的主題可以包括：其中，發(fā)射所述圖案包括在不可見光譜中發(fā)射所述圖案，其中，所述區(qū)域反射所述圖案的所述程度包括對所述不可見光的反射的均勻性。
在示例72中，如示例48至71中任一項所述的主題可以包括：其中，所述區(qū)域反射所述圖案的所述程度包括對不可見光的所述反射的亮度，明亮反射與高反射率相對應(yīng)。
在示例73中，如示例48至72中任一項所述的主題可以包括：其中，所述環(huán)境的所述特征包括在所述多個圖像中檢測到的邊緣上的點凸包。
在示例74中，如示例48至73中任一項所述的主題可以包括：其中，將所述邊緣與設(shè)備邊緣構(gòu)型目錄進行比較以便判定所述邊緣是否表示已知設(shè)備，并且其中，所述點凸包基于所述已知設(shè)備的物理構(gòu)型。
在示例75中，如示例48至74中任一項所述的主題可以包括：其中，所述邊緣是移動邊緣。
在示例76中，如示例48至75中任一項所述的主題可以包括：其中，所述標記與所述環(huán)境的所述特征之間的所述相關(guān)性是在所述凸包內(nèi)找到標記的程度。
在示例77中，如示例48至76中任一項所述的主題可以包括：其中，所述標記是在對所述身體部位的所述表示中的眼睛之間的線。
在示例78中，如示例48至77中任一項所述的主題可以包括：其中，所述環(huán)境的所述特征是接近于所述身體部位的背景，并且其中，所述相關(guān)性是接近于所述身體部位的所述背景與所述標記一起移動的程度。
在示例79中，如示例48至78中任一項所述的主題可以包括向所述用戶顯示目標以及對所述身體部位的所述表示，所述目標位于與對所述身體部位的所述表示不同的位置中。
在示例80中，如示例48至79中任一項所述的主題可以包括：其中，所述目標是一定形狀的輪廓，所述形狀的大小被設(shè)定成使得當所述形狀的中心與對所述身體部位的所述表示的中心重合時對所述身體部位的所述表示放置在所述形狀之內(nèi)。
在示例81中，如示例48至80中任一項所述的主題可以包括：其中，所述形狀是矩形。
在示例82中，如示例48至81中任一項所述的主題可以包括：其中，所述目標是一定形狀，所述形狀的大小被設(shè)定成使得當所述形狀的中心與對所述身體部位的所述表示的中心重合時對所述身體部位的所述表示不放置在所述形狀之內(nèi)。
在示例83中，如示例48至82中任一項所述的主題可以包括：其中，所述目標位于與對所述身體部位的所述表示不同的位置中包括在與所述身體部位的某個偏移處顯示所述目標，所述偏移由相對運動模型確定，所述相對運動模型限定了所述身體部位的運動參數(shù)以便在捕獲所述圖像序列的相機的視場中的前景物體與背景物體之間進行區(qū)分。
在示例84中，如示例48至83中任一項所述的主題可以包括：其中，所述身體部位是面部，并且其中，所述偏移的方向與所述面部的取向相反。
在示例85中，如示例48至84中任一項所述的主題可以包括：其中，與對所述身體部位的所述表示的所述偏移的距離不耦合至在所述圖像序列中捕獲的所述身體部位與所述目標之間的像素位置差。
在示例86中，如示例48至85中任一項所述的主題可以包括：其中，所述相對運動模型包括足以將前景物體與背景物體進行區(qū)分的移動的閾值。
在示例87中，如示例48至86中任一項所述的主題可以包括：其中，顯示對所述身體部位的所述表示包括使用所述相對運動模型來修改所述身體部位的運動，在貫穿所述移動的各個點處加速或減慢所述移動。
在示例88中，如示例48至87中任一項所述的主題可以包括：其中，在對所述身體部位的所述表示到達所述目標之前作出所述欺騙嘗試指示。
在示例89中，如示例48至88中任一項所述的主題可以包括：其中，對所述身體部位的所述表示是模糊所述身體部位的來自所述圖像序列的至少一個特征的符號。
在示例90中，如示例48至89中任一項所述的主題可以包括：其中，所述符號是對所述身體部位的展示。
在示例91中，如示例48至90中任一項所述的主題可以包括：其中，所述環(huán)境特征是眨眼序列的模型，其中，所述標記是所測量的眨眼序列，并且其中，所述相關(guān)性是所述所測量的眨眼序列符合所述模型的程度。
在示例92中，如示例48至91中任一項所述的主題可以包括：其中，通過以下方式確定所述所測量的眨眼序列：從所述圖像序列中在其中檢測到所述用戶的眼睛的每個圖像中提取與所述用戶的每只眼睛相對應(yīng)的對應(yīng)興趣區(qū)域，所述對應(yīng)興趣區(qū)域包括眼瞼；以及對于每個對應(yīng)興趣區(qū)域，計算與所述眼瞼所阻礙的所述眼睛的百分比相對應(yīng)的對應(yīng)分數(shù)以便創(chuàng)建對應(yīng)分數(shù)系列；并且其中，通過憑借于圖案識別器來處理所述對應(yīng)分數(shù)系列從而確定所述所測量的眨眼序列符合所述模型的所述程度，所述圖案識別器基于所述模型檢查異常眼瞼序列或異常眨眼序列中的至少一者的所述對應(yīng)分數(shù)系列。
在示例93中，如示例48至92中任一項所述的主題可以包括：其中，在驗證所述眼瞼序列正常之后，所述圖案識別器連續(xù)地檢查所述異常眨眼序列。
在示例94中，如示例48至93中任一項所述的主題可以包括：其中，所述模型限定了與眼瞼相對應(yīng)的眼瞼序列，所述眼瞼在與異常眼瞼序列相反的方向上移動。
示例97包括在圖像生物特征識別中用于進行面部活體檢測的主題(比如，設(shè)備、裝置或機器)，所述主題包括：生物特征檢測器，所述生物特征檢測器用于在用戶進行認證嘗試期間捕獲的圖像序列中檢測潛在認證面部集合；活體指示控制器，所述活體指示控制器用于：針對所述潛在認證面部集合中的每個面部：調(diào)用同步性檢測器來將活體模型測試集合應(yīng)用于所述面部，在所述活體測試集合中的每項測試包括在活體面部與在對面部的圖形表示上模擬的面部之間存在差異的試驗，所述試驗獨立于給所述用戶的身體安排指令而進行操作；以及當所述活體模型測試集合的結(jié)果滿足閾值時，將所述面部添加到認證面部集合中；以及認證控制器，所述認證控制器用于將面部認證應(yīng)用于所述認證面部集合中的面部。
在示例98中，如示例97所述的主題可以包括：其中，所述活體測試模型中的測試包括：所述系統(tǒng)的發(fā)射器朝所述面部發(fā)射光；所述系統(tǒng)的傳感器測量所述光與所述面部的相互作用；以及所述同步性檢測器將所述相互作用與活體面部的模型進行比較。
在示例99中，如示例97至98中任一項所述的主題可以包括：其中，所述光與所述面部的所述相互作用提供了所述面部與所述發(fā)射器之間的距離測量結(jié)果，其中，所述活體面部的所述模型包括活體面部的可接受大小范圍，并且其中，將所述相互作用與所述模型進行比較包括所述同步性檢測器使用所述距離測量結(jié)果來縮放從所述圖像序列中獲取的對所述面部的可見光譜表示以便判定所述面部是否在活體面部的所述可接受大小范圍內(nèi)。
在示例100中，如示例97至99中任一項所述的主題可以包括：其中，所述光與所述面部的所述相互作用是從所述面部反射的所述光的特性的反射率測量結(jié)果。
在示例101中，如示例97至100中任一項所述的主題可以包括：其中，發(fā)射所述光包括所述發(fā)射器發(fā)射不可見光譜光，其中，活體面部的所述模型包括所述光的非均勻正反射率，并且其中，將所述相互作用與所述面部的所述模型進行比較包括所述同步性檢測器判定在其中找到所述面部的區(qū)域是否在所述不可見光譜光中具有非均勻正反射率。
在示例102中，如示例97至101中任一項所述的主題可以包括：其中，所述不可見光譜光是紅外光。
在示例103中，如示例97至102中任一項所述的主題可以包括：其中，發(fā)射所述光包括所述發(fā)射器發(fā)射可見光的非均勻圖案，其中，活體面部的所述模型不反射所述圖案，并且其中，將所述相互作用與所述面部的所述模型進行比較包括所述同步性檢測器判定是否可在所述面部上辨別所述圖案。
在示例104中，如示例97至103中任一項所述的主題可以包括：其中，所述活體測試模型中的測試包括在沒有給所述用戶指令的情況下，在顯示器上提供目標。
在示例105中，如示例97至104中任一項所述的主題可以包括：其中，所述目標是移動的，其中，來自所述活體模型測試集合的所述測試包括所述生物特征檢測器跟蹤所述用戶相對于所述目標的眼睛注視，并且其中，所述試驗是對所述眼睛注視多么緊密地跟蹤所述目標的評估。
在示例106中，如示例97至105中任一項所述的主題可以包括：其中，所述目標是疊加于經(jīng)由所述系統(tǒng)的顯示器來向所述用戶重新顯示的所述圖像序列上的框，其中，來自所述活體模型測試集合的所述測試包括所述同步性檢測器確定所述用戶與可從所述圖像序列中確定的環(huán)境特征之間的同步移動，并且其中，所述試驗是對所述環(huán)境特征的移動與所述用戶的移動多么緊密地同步的評估。
在示例107中，如示例97至106中任一項所述的主題可以包括：其中，所述目標是包括所述用戶的頭像的顯示區(qū)域中的圖標，所述顯示區(qū)域不包括環(huán)境特征檢測器檢測到的所述圖像序列，其中，來自所述活體模型測試集合的所述測試包括所述同步性檢測器確定所述用戶與可從所述圖像序列中確定的環(huán)境特征之間的同步移動，并且其中，所述試驗是對所述環(huán)境特征的移動與所述用戶的移動多么緊密地同步的評估。
在示例108中，如示例97至107中任一項所述的主題可以包括：其中，所述活體測試模型中的測試包括所述環(huán)境特征檢測器在所述圖像序列中標識符合設(shè)備的輪廓，并且其中，所述試驗是所述面部在所述圖像序列中的多個圖像中是否出現(xiàn)在所述輪廓內(nèi)。
在示例109中，如示例97至108中任一項所述的主題可以包括：其中，如果所述面部出現(xiàn)在所述圖像序列中的圖像的區(qū)域中并且所述輪廓封閉了所述圖像序列中的之前的圖像集合中的所述區(qū)域，則所述面部在所述多個所述圖像序列中是否出現(xiàn)在所述輪廓內(nèi)為真，所述之前的圖像集合是基于應(yīng)用于所述輪廓的移動閾值來選擇的。
示例110包括在圖像生物特征識別中用于進行面部活體檢測的主題(比如，一種方法；用于執(zhí)行動作的裝置；包括指令的機器可讀介質(zhì)，所述指令當由機器執(zhí)行時使所述機器執(zhí)行動作；或者一種用于執(zhí)行的裝置)，所述主題包括：在用戶進行認證嘗試期間捕獲的圖像序列中檢測潛在認證面部集合；針對所述潛在認證面部集合中的每個面部，執(zhí)行以下操作：將活體模型測試集合應(yīng)用于所述面部，在所述活體測試集合中的每項測試包括在活體面部與在對面部的圖形表示上模擬的面部之間存在差異的試驗，所述試驗獨立于給所述用戶的身體安排指令而進行操作；以及當所述活體模型測試集合的結(jié)果滿足閾值時，將所述面部添加到認證面部集合中；以及將面部認證應(yīng)用于所述認證面部集合中的面部。
在示例111中，如示例110所述的主題可以包括：其中，所述活體測試模型中的測試包括：使用發(fā)射器來朝所述面部發(fā)射光；測量所述光與所述面部的相互作用；以及將所述相互作用與活體面部的模型進行比較。
在示例112中，如示例110至111中任一項所述的主題可以包括：其中，所述光與所述面部的所述相互作用提供了所述面部與所述發(fā)射器之間的距離測量結(jié)果，其中，所述活體面部的所述模型包括活體面部的可接受大小范圍，并且其中，將所述相互作用與所述模型進行比較包括使用所述距離測量結(jié)果來縮放從所述圖像序列中獲取的對所述面部的可見光譜表示以便判定所述面部是否在活體面部的所述可接受大小范圍內(nèi)。
在示例113中，如示例110至112中任一項所述的主題可以包括：其中，所述光與所述面部的所述相互作用是從所述面部反射的所述光的特性的反射率測量結(jié)果。
在示例114中，如示例110至113中任一項所述的主題可以包括：其中，發(fā)射所述光包括發(fā)射不可見光譜光，其中，活體面部的所述模型包括所述光的非均勻正反射率，并且其中，將所述相互作用與所述面部的所述模型進行比較包括判定在其中找到所述面部的區(qū)域是否在所述不可見光譜光中具有非均勻正反射率。
在示例115中，如示例110至114中任一項所述的主題可以包括：其中，所述不可見光譜光是紅外光。
在示例116中，如示例110至115中任一項所述的主題可以包括：其中，發(fā)射所述光包括發(fā)射可見光的非均勻圖案，其中，活體面部的所述模型不反射所述圖案，并且其中，將所述相互作用與所述面部的所述模型進行比較包括判定是否可在所述面部上辨別所述圖案。
在示例117中，如示例110至116中任一項所述的主題可以包括：其中，所述活體測試模型中的測試包括在沒有給所述用戶指令的情況下，在顯示器上提供目標。
在示例118中，如示例110至117中任一項所述的主題可以包括：其中，所述目標是移動的，其中，來自所述活體模型測試集合的所述測試包括跟蹤所述用戶相對于所述目標的眼睛注視，并且其中，所述試驗是對所述眼睛注視多么緊密地跟蹤所述目標的評估。
在示例119中，如示例110至118中任一項所述的主題可以包括：其中，所述目標是疊加于向所述用戶重新顯示的所述圖像序列上的框，其中，來自所述活體模型測試集合的所述測試包括確定所述用戶與可從所述圖像序列中確定的環(huán)境特征之間的同步移動，并且其中，所述試驗是對所述環(huán)境特征的移動與所述用戶的移動多么緊密地同步的評估。
在示例120中，如示例110至119中任一項所述的主題可以包括：其中，所述目標是包括所述用戶的頭像的顯示區(qū)域中的圖標，所述顯示區(qū)域不包括所述圖像序列，其中，來自所述活體模型測試集合的所述測試包括確定所述用戶與可從所述圖像序列中確定的環(huán)境特征之間的同步移動，并且其中，所述試驗是對所述環(huán)境特征的移動與所述用戶的移動多么緊密地同步的評估。
在示例121中，如示例110至120中任一項所述的主題可以包括：其中，所述活體測試模型中的測試包括在所述圖像序列中標識符合設(shè)備的輪廓，并且其中，所述試驗是所述面部在所述圖像序列中的多個圖像中是否出現(xiàn)在所述輪廓內(nèi)。
在示例122中，如示例110至121中任一項所述的主題可以包括：其中，如果所述面部出現(xiàn)在所述圖像序列中的圖像的區(qū)域中并且所述輪廓封閉了所述圖像序列中的之前的圖像集合中的所述區(qū)域，則所述面部在所述多個所述圖像序列中是否出現(xiàn)在所述輪廓內(nèi)為真，所述之前的圖像集合是基于應(yīng)用于所述輪廓的移動閾值來選擇的。
以上的具體實施方式包括對附圖的參考，所述附圖形成具體實施方式的一部分。附圖通過展示的方式示出了可以實踐的特定實施例。所述實施例在本文中也被稱為“示例”。這種示例可以包括除所示出或所描述的要素之外的要素。然而，諸位發(fā)明人還設(shè)想了其中僅提供所示出或所描述的那些要素的示例。另外，諸位發(fā)明人還設(shè)想了相對于特定示例(或其一個或多個方面)或者相對于本文中所示出或所描述的其他示例(或其一個或多個方面)，使用所示出或所描述的那些要素(或其一個或多個方面)的任何組合或排列的示例。
在此文檔中提及的所有出版物、專利和專利文檔通過引用而整體結(jié)合在此，如同通過引用而單獨地結(jié)合。如果在本文檔與通過引用結(jié)合的那些文檔之間出現(xiàn)不一致的使用情況，則所結(jié)合的(多個)參考文檔中的使用情況應(yīng)被視為是對本文檔的補充；對于不可調(diào)和的不一致，本文檔中的使用情況占主導(dǎo)。
在本文檔中，如在專利文檔中是普遍的，術(shù)語“一個(a)”或“一個(an)”用于包括一個或多于一個，獨立于“至少一個”或者“一個或多個”的任何其他實例或用法。在本文檔中，術(shù)語“或者”用于指代非排他的或，從而使得除非另外指示，“a或b”包括“a而沒有b”、“b而沒有a”以及“a和b”。在所附權(quán)利要求書中，術(shù)語“包括(including)”和“其中(inwhich)”用作對應(yīng)術(shù)語“包括(comprising)”和“其中(wherein)”的通俗的英文等價詞。此外，在以下權(quán)利要求書中，術(shù)語“包括(including)”和“包括(comprising)”是開放式的，即，除在權(quán)利要求中列在此類術(shù)語之后的那些元素外還包括元素的系統(tǒng)、設(shè)備、物品或過程仍被視為落入該權(quán)利要求的范圍內(nèi)。此外，在以下權(quán)利要求書中，術(shù)語“第一”、“第二”和“第三”等僅僅用作標簽，并且不旨在對它們的對象施加數(shù)值要求。
以上說明旨在是說明性的，而非限制性的。例如，以上所描述的示例(或其一個或多個方面)可相互結(jié)合使用?？梢允褂闷渌麑嵤├热?，由本領(lǐng)域的技術(shù)人員在審閱以上說明時使用。本摘要用于允許讀者快速地確定本技術(shù)公開的性質(zhì)，并且提交本摘要的同時要明白，將不用它來解釋或限制權(quán)利要求書的范圍或含義。而且，在以上具體實施方式中，可以將各種特征組合在一起以便簡化本公開。這不應(yīng)當被解釋為意圖指未要求保護的公開的特征對于任何權(quán)利要求是必需的。相反，發(fā)明性主題可在于比特定的公開實施例的所有特征要少的特征。因此，據(jù)此將以下權(quán)利要求書結(jié)合到具體實施方式中，每一項權(quán)利要求獨立地代表單獨的實施例。所述實施例的范圍應(yīng)當參考所附權(quán)利要求書、連同這種權(quán)利要求書有權(quán)獲得的等效物的全部范圍來確定。
權(quán)利要求書(按照條約第19條的修改)
1.由國際局于2015年10月28日(28.10.15)接收
一種設(shè)備，包括：基座單元，所述基座單元被配置成用于接納吸液管尖端，所述基座單元被配置成提供所述吸液管尖端在光供應(yīng)單元與安裝至所述基座單元的光收集單元之間的結(jié)構(gòu)對準，其中，所述基座單元具有限定容納空間的內(nèi)輪廓，其中，所述基座單元的所述內(nèi)輪廓被配置成與被配置成用于固定吸液管尖端的部件單元的外輪廓物理地相互作用。
2.如權(quán)利要求1所述的設(shè)備，進一步包括：吸液管尖端，所述吸液管尖端被適配成附接至吸液管，其中，所述吸液管尖端包括被定位在所述光供應(yīng)單元與所述光收集單元之間的至少一個觀察區(qū)域中的至少一個光學(xué)部件。
3.如權(quán)利要求1所述的設(shè)備，進一步包括吸液管尖端，所述吸液管尖端被適配成附接至吸液管，其中，所述吸液管尖端被配置成具有至少一個光學(xué)透明的平整區(qū)域。
4.如權(quán)利要求1所述的設(shè)備，進一步包括吸液管尖端，所述吸液管尖端被適配成附接至吸液管，其中，所述吸液管尖端被配置成具有至少一個柔性區(qū)域，所述至少一個柔性區(qū)域由至少一個光供應(yīng)單元接觸以便改變通過所述吸液管尖端中的液體樣本的路徑長度。
5.如權(quán)利要求1所述的設(shè)備，進一步包括吸液管尖端，所述吸液管尖端被適配成附接至吸液管，其中，所述吸液管尖端被配置成具有至少一個柔性區(qū)域，所述至少一個柔性區(qū)域由至少一個光收集單元接觸以便改變通過所述吸液管尖端中的液體樣本的路徑長度。
6.一種測量系統(tǒng)，包括：基座單元，所述基座單元具有限定容納空間的內(nèi)輪廓；部件單元，所述部件單元被配置成用于固定吸液管尖端，并且所述部件具有被配置成與所述基座單元的所述內(nèi)輪廓物理地相互作用的外輪廓；至少一個光供應(yīng)單元，所述至少一個光供應(yīng)單元被定位成向所述吸液管尖端中的液體樣本供應(yīng)光；以及至少一個光收集單元，所述至少一個光收集單元被定位成從所述吸液管尖端中的液體樣本中收集光，所述測量系統(tǒng)進一步包括：光學(xué)透明的液體收集吸液管尖端，所述吸液管尖端被適配成附接至吸液管，其中，所述吸液管尖端被配置成具有至少一個柔性區(qū)域。
7.如權(quán)利要求6所述的系統(tǒng)，其中，所述光供應(yīng)單元和所述光收集單元被安裝至所述基座單元，并且所述基座單元被配置成用于提供對所述吸液管尖端的結(jié)構(gòu)對準。
8.如權(quán)利要求6所述的系統(tǒng)，其中，所述吸液管尖端被配置成具有至少一個平整區(qū)域。
9.如權(quán)利要求6所述的系統(tǒng)，其中，所述吸液管尖端被配置成具有至少兩個平行的平整區(qū)域。
10.如權(quán)利要求6所述的系統(tǒng)，其中，所述至少一個柔性區(qū)域由至少一個光供應(yīng)單元接觸以便改變通過所述液體樣本的路徑長度。
11.如權(quán)利要求6所述的系統(tǒng)，其中，所述至少一個柔性區(qū)域由至少一個光收集單元接觸以便改變通過所述液體樣本的路徑長度。
12.如權(quán)利要求6所述的系統(tǒng)，其中，所述吸液管尖端包括被定位在所述光供應(yīng)單元與所述光收集單元之間的至少一個觀察區(qū)域中的至少一個光學(xué)部件。
13.一種用于在光測量系統(tǒng)中使用分立吸液管尖端的方法，所述方法包括：提供由被配置成用于接納吸液管尖端的基座單元組成的設(shè)備，所述基座單元被配置成提供所述吸液管尖端在光供應(yīng)單元與安裝至所述基座單元的光收集單元之間的結(jié)構(gòu)對準，其中，所述基座單元具有限定容納空間的內(nèi)輪廓，其中，所述基座單元的所述內(nèi)輪廓被配置成與配置成固定吸液管尖端的部件單元的外輪廓物理地相互作用；以及
將吸液管尖端插入所述設(shè)備中。
14.如權(quán)利要求17所述的方法，進一步包括：將液體樣本添加到所述吸液管尖端中。
15.如權(quán)利要求18所述的方法，進一步包括通過與所述基座單元的相互作用來定位所述吸液管尖端的步驟。
16.如權(quán)利要求17所述的方法，其中，所述吸液管尖端被配置成具有柔性區(qū)域，所述方法進一步包括通過使所述柔性區(qū)域與至少一個光供應(yīng)單元接觸以改變通過所述液體樣的路徑長度來移動所述柔性區(qū)域的步驟。
17.如權(quán)利要求17所述的方法，其中，所述吸液管尖端被配置成具有柔性區(qū)域，所述方法進一步包括通過使所述柔性區(qū)域與至少一個光收集單元接觸以改變通過所述液體樣本的路徑長度來接觸所述柔性區(qū)域的步驟。
18.如權(quán)利要求17所述的方法，其中，所述吸液管尖端被配置成具有至少一個光學(xué)透明的平整區(qū)域，所述方法進一步包括將所述吸液管尖端的所述至少一個光學(xué)透明的平整區(qū)域與至少一個光學(xué)單元對準的步驟。
19.如權(quán)利要求17所述的方法，其中，所述吸液管尖端被配置成具有至少一個光學(xué)透明的平整區(qū)域，所述方法進一步包括將所述吸液管尖端的所述至少一個光學(xué)平整區(qū)域與至少一個光收集單元對準的步驟。
20.如權(quán)利要求17所述的方法，進一步包括使用所述吸液管尖端內(nèi)部的所述液體樣本來恢復(fù)所述吸液管尖端的步驟。
- 還沒有人留言評論。精彩留言會獲得點贊！