[發(fā)明專利]使用漸進式眼瞼跟蹤的生命活性檢測

在審

• 申請?zhí)枺?/td>: 201580058118.2
• 申請日: 2015-11-12
• 公開（公告）號: CN107111743A
• 公開（公告）日: 2017-08-29
• 發(fā)明（設計）人: R·高希;A·內(nèi)吉
• 申請（專利權）人: 英特爾公司
• 主分類號: G06K9/00
• 分類號: G06K9/00
• 代理公司: 永新專利商標代理有限公司72002
• 代理人: 劉瑜,王英

優(yōu)先權要求

本專利申請要求于2015年6月24日提交的題為“LIVENESS DETECTION USING PROGRESSIVE EYELID TRACKING”的序號為14/749,193的美國申請的優(yōu)先權的權益，該申請要求于2014年11月13日提交的題為“LIVENESS DETECTION IN FACIAL RECOGNITION WITH SPOOF-RESISTANT PROGRESSIVE EYELID TRACKING”的序號為62/079,011的美國臨時專利申請的優(yōu)先權的權益，所有這些申請的全部內(nèi)容通過引用特此并入本文。

技術領域

本文所描述的實施例總體上涉及生物計量計算機認證，以及更具體地涉及使用防假冒的漸進式眼瞼跟蹤的面部識別中的生命活性檢測。

背景技術

出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。一般地，對用戶的面部進行捕獲和分析以產(chǎn)生并存儲特征集，以在建立過程期間唯一地識別用戶。當用戶希望在將來的認證嘗試中使用其面部時，照相機將捕獲用戶的面部的表示并對其進行分析，以確定其是否足夠地匹配所存儲的特征集。當用戶的面部的當前圖像捕獲與所存儲的特征集之間得以足夠匹配時，用戶認證到計算機系統(tǒng)。

附圖說明

在附圖中，不一定按比例繪制，同樣的數(shù)字在不同的視圖中可以描述類似的組件。具有不同字母后綴的同樣的數(shù)字可以表示類似組件的不同實例。附圖作為示例而非作為限制，總體地示出了本文檔中所討論的各種實施例或示例。

圖1是根據(jù)實施例的用于使用漸進式眼瞼跟蹤的生命活性檢測的系統(tǒng)的示例的框圖。

圖2是根據(jù)實施例的眨眼中的眼瞼運動的序列的示例。

圖3是根據(jù)實施例的跟蹤眼睛的眨眼特性的幀序列。

圖4是示出根據(jù)實施例的典型人類眨眼模式中的眼瞼序列的圖表。

圖5示出了根據(jù)實施例的在基于圖像操縱的動畫的生命活性假冒攻擊期間所觀察到的示例異常眨眼模式。

圖6是示出根據(jù)實施例的用于使用漸進式眼瞼跟蹤的生命活性檢測的方法的流程圖。

圖7是示出可以在其上實現(xiàn)一個或多個實施例的機器的示例的框圖。

具體實施方式

生命活性檢測是指對呈現(xiàn)給生物計量設備的、具有破壞識別系統(tǒng)的意圖的人造對象進行檢測的過程。例如，采用面部識別作為認證手段的系統(tǒng)可以使用生命活性檢測來確定正在被認證的用戶的面部是否是“有生命的”(例如，物理存在的)，而不僅僅是用戶的面部的圖像或視頻。面部識別中的當前生命活性檢測技術的缺陷正在阻止采用面部識別作為安全認證機制。當前的生命活性檢測手段(例如，眨眼檢測和頭部運動跟蹤)可能不足夠安全，或者可能無法提供積極的用戶體驗。沒有可靠、一致且用戶友好的手段來阻止假冒嘗試，面部識別將不被接受為對基于密碼的認證的主流替代。本文所公開的實施例通過使用對人類眼瞼運動進行用戶友好且魯棒的檢測而解決假冒漏洞來加強面部識別。所公開的實施例通過漸進式地跟蹤用戶的眼瞼的運動來抵抗假冒攻擊(例如，圖像操縱的動畫)，同時需要最少的用戶交互，由此產(chǎn)生更加用戶友好的認證過程。

用于生命活性檢測的現(xiàn)有解決方案可以使用眨眼或頭部運動跟蹤作為區(qū)分真實人類與假冒人類的手段。市售的一些當前面部識別產(chǎn)品中部署的眨眼檢測解決方案使用二進制眼睛狀態(tài)——“眼睛張開”和“眼睛閉合”——并通過計算這兩種狀態(tài)之間的差異來檢測眨眼。這些現(xiàn)有解決方案具有若干缺點。首先，因為如果用戶正在行走或以其它方式運動(例如，在車輛里或在車輛上)，則錯誤眨眼檢測趨于增加，所以這些現(xiàn)有的解決方案通常需要用戶在面部捕獲期間保持靜止，以設法防止錯誤眨眼檢測。第二，這些現(xiàn)有的解決方案通常需要非常好的照明條件。第三，這些現(xiàn)有的解決方案通常需要具有優(yōu)良的信噪比(“SNR”)的非常好的照相機。第四，這些現(xiàn)有的解決方案通常需要用戶的眼睛張大；這些現(xiàn)有的解決方案通常對于較小的眼睛或?qū)τ谠谶h處的面部還不起作用。最后，這些現(xiàn)有的解決方案趨于容易被圖像操縱的動畫假冒。

相比之下，本文所描述的實施例使用幾乎任何數(shù)字照相機(包括當前市售的大多數(shù)低成本筆記本電腦中所包括的低質(zhì)量的、嵌入式照相機)而成功地執(zhí)行。在示例中，數(shù)字照相機的SNR并不重要，因為跟蹤了眼睛運動的序列；序列中存在的任何噪聲(即使顯著)可能存在于序列的每個幀中，并且算法析出該噪聲。