CN105474230A - 用于比较图像的方法、系统以及计算机程序 - Google Patents

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Abstract

一种通过处理系统验证设备的用户是否对应于预先验证的用户的方法。处理系统能够访问第一图像和第二图像。第一图像是身份证件的图像，包括预先验证的用户的图像。第二图像是通过该设备捕捉的图像。该方法包括：将所述第一图像和所述第二图像进行比较，从而确定它们是不是相同用户的图像；并且，如果确定第一图像和第二图像是相同用户的图像：将第一图像和第二图像中的一个指定为较高质量的图像；并且，将所述指定的图像存储为预先验证的用户的验证图像。

Description

用于比较图像的方法、系统以及计算机程序
技术领域
本发明涉及用于比较图像的方法、系统以及计算机程序。
背景技术
对服务供应商经由设备(诸如，PC、平板电脑和移动电话)提供它们的服务的需求增加。然而，对于许多服务提供者，需要验证他们提供服务的用户的证书是很重要的。对于某些在线服务的提供者，例如，存在需要保证它们的用户在某个年龄之上。例如，在该用户允许访问用户限制的银行服务之前，网上银行服务提供者需要保证用户的身份被可靠地验证。例如，与经由面对面交易验证个人的身份相比，当经由设备验证用户身份时，具有特殊的挑战。
发明内容
根据本发明的第一方面，提供了确定移动设备的用户是否对应于预先验证的用户的方法，通过身份证件预先验证了该用户，该身份证件包括：预先验证的用户的摄影图像，该摄影图像在身份证件上是可见的；以及集成电路元件，存储表示预先验证的用户的数字图像的数据，该方法包括：使连接至移动设备或者与移动设备成为整体的芯片读取器访问集成电路元件，从而检索表示预先验证的用户的数字图像的数据；使连接至移动设备或者与移动设备成为整体的照相机捕捉第一图像，第一图像对应于身份证件的部分的图像，该身份证件的部分包含身份证件上可见的所述摄影图像；使连接至移动设备或者与移动设备成为整体的照相机捕捉第二图像，该第二图像对应于移动设备的用户；并且，排列所检索的数据以及表示要比较的第一图像和第二图像的数据，从而确定第一图像、第二图像和数字图像是否表示相同用户；并且，如果确定第一图像、第二图像和数字图像表示相同用户，则形成预先验证的用户和移动设备之间的关联。
将所检索的数据以及表示第一图像和第二图像的数据进行比较的步骤可基于所检索的数据以及表示第一图像和第二图像的数据的每个可能的置换来执行。可替代地，可采用较少处理器密集过程，其中，所检索的数据分开与表示第一图像的数据以及表示第二图像的数据进行比较。
通过形成预先验证的用户和移动设备之间的关联，实际上，该移动设备被验证为预先验证的用户的移动设备。该关联可用于几个目的。
如第一实例，经由移动设备提供访问用户限制业务或者资源的第三方可以使用该关联。更具体地，第三方可以使用该关联以确定在哪个移动设备上提供访问预先验证的用户已经请求的服务/资源。在这种情况下，一旦确定第一图像、第二图像和数字图像表示相同用户，可通知第三方预先验证的用户与哪个移动设备相关联。以此方式，第三方可以保证他们提供的服务或者资源被供应给预先验证的用户持有的移动设备。
如另一实例，该关联可用于识别可疑的用户行为。例如，如果第一移动设备的用户表明是预先验证的用户；然而，预先验证的用户与不同的移动设备相关，并且曾经仅在该设备上验证了他自己，则第一移动设备的用户可被识别为可疑用户。在这种情况下，可在第一设备的用户提供的身份证件上进行更严格的验证核对。
如又一实例，该关联可用于在对于该设备的稍后验证事件中验证移动设备的用户。更具体地，一旦确定第一图像、第二图像和数字图像表示相同用户，表示第二图像的数据和/或表示从身份证件的芯片检索的数字图像的数据可与移动设备的关联一起存储为预先验证的用户的验证图像。
在对移动设备随后的验证事件中，可以检索与移动设备相关的预先验证的用户的存储图像并且将其与移动设备用户新捕捉的图像进行比较。以此方式，在不要求用户提供身份证件的情况下，可以确定移动设备的当前用户是不是与移动设备相关的预先验证的用户。在这种情况下，因此，移动设备和预先验证的用户之间的关联实际上是移动设备和图像之间的关联，该图像是已经验证为预先验证的用户的图像。
在其中第二图像(即，通过移动设备捕捉的预先验证的用户的图像)在远离移动设备的存储设备中存储为预先验证的用户的验证图像的具体布置中，移动设备和第二图像之间的此种关联具有特定用途。这是因为特定用户通常将具有在其上验证他自己的多个移动设备。因此，远程存储设备可以存储预先验证的用户的多个“第二”图像；它们中的每一个是通过不同的移动设备捕捉的。通过存储第二图像中的每一个和捕捉第二图像的移动设备之间的关联，当用户试图经由这些设备中的一个验证他自己时，可以从存储设备检索“正确的”第二图像。换言之，当用户试图通过特定的移动设备验证他自己时，可以从存储设备检索通过该移动设备捕捉的第二图像并且将其与该移动设备的用户的新捕捉的图像进行比较。通过比较由相同设备捕捉的图像，可以提高图像匹配结果的可靠性。
不管如何使用该关联，可以形成预先验证的用户和移动设备之间形成的关联，例如，通过存储唯一的设备标识符和唯一识别预先验证的用户的数据之间的关联。如上所述，唯一识别预先验证的用户的数据可以包括表示预先验证的用户的数字图像的数据。唯一的设备标识符和唯一识别预先验证的用户的数据可以通过远离移动设备的存储设备进行存储。
通过确定第一图像、第二图像和数字图像是否表示相同用户，可以确定达到移动设备的用户是不是预先验证的用户的高级别的信任度。
更具体地，与在例如所检索的数据与第二图像之间执行两次比较相比，通过在所检索的数据与表示第一图像和第二图像的数据之间执行三次比较，提高了图像匹配结果的可靠性。
此外，通过将表示第一图像(即，在身份证件上可见的预先验证的用户的摄影图像的图像)的数据与表示在集成电路元件上存储的预先验证的用户的数字图像进行比较，可以验证身份证件的有效性。例如，可以检测身份证件上可见的摄影图像的变化。也可执行另外的有效性核对。
有利地，为了验证身份证件的有效性的目的，该方法可包括安排所检索的数据和表示第一图像的数据进行比较。例如，身份证件可进一步包括第一数据，在这样的情况下，该方法可进一步包括安排从身份证件中得出第一数据，使得基于第一数据执行验证身份证件的有效性。
在一个实例中，所述第一数据中的至少一些可存储在集成电路元件中，并且安排从身份证件中得出第一数据的步骤可包括使连接至移动设备或者与移动设备成为整体的芯片读取器访问集成电路元件以检索所述第一数据。如具体实例，在集成电路元件中存储的第一数据可包括通过签发身份证件的机构标记的数据。在这种情况下，基于第一数据验证身份证件的有效性的步骤可包括验证已经通过签发机构标记的数据。
此外或者可替代地，所述第一数据中的至少一些在所述身份证件上可以是可见的，并且所述第一图像包括身份证件包含所述第一数据的部分。在这种情况下，安排从身份证件得出第一数据的步骤包括以下任意一个：分析第一图像内的特征，或者将所述第一图像发送到被配置为分析所述第一图像内的特征的远程处理系统，从而从身份证件中得出所述第一数据。
如具体实例，一些第一数据可储存在集成电路元件中并且一些在身份证件上可以是可见的。可以利用从身份证件上可见的数据得出的密钥将集成电路元件中存储的数据进行加密。在这种情况下，验证身份证件的有效性的步骤可包括从身份证件得出可见数据，并且使用可见数据得出用于解密在集成电路元件中存储的数据。以此方式，例如，可以验证可见数据和/或集成电路元件上的数据没有被篡改。
如又一实例，至少一些第一数据可包括与身份证件相关的用户的唯一标识符。在此布置中，唯一标识符可用于进一步从远离身份证件的存储设备中检索与用户有关的数据。所检索的数据可用于核对身份证件的有效性。如具体实例，所检索的数据可包括与身份证件相关的用户图像，并且可以通过将所检索的图像与身份证件的图像(即，“第一图像”)和/或表示芯片上存储的数字图像的数据进行比较来核对身份证件的有效性，以便验证该身份证件没有被篡改。此外，或者可替代地，所检索的图像可以与设备的用户图像(即，“第二图像”)进行比较。这样做可提高用户身份证验证结果的可靠性。
在一个布置中，身份证件可进一步包括与预先验证的用户有关的第二数据，并且该方法可进一步包括安排从身份证件得出所述第二数据。第二数据可以是识别预先验证的用户的数据，诸如，姓名、出生日期和/或用户地址。如果第一图像、第二图像和数字图像确定表示相同用户，可以与预先验证的用户的标识符一起存储这个第二数据，以用于用户随后的验证事件。因此，在随后的验证事件中不需要提供这个数据。
在一个实例中，所述第二数据中的至少一些存储在集成电路元件中，并且安排从身份证件得出所述第二数据的步骤包括使连接至移动设备或者与移动设备成为整体的芯片读取器访问集成电路元件，从而检索所述第二数据。
此外，或者可替代地，所述第二数据中的至少一些在所述身份证件上可以是可见的，并且所述第一图像可包括包含所述第二数据的身份证件的部分。在这种情况下，安排从身份证件得出所述第二数据的步骤可包括使用光学字符识别安排从第一图像中提取所述第二数据。
第二数据可以是以上所述第一数据的子集。
在一个布置中，芯片读取器可利用近场通信协议访问集成电路元件。
在一些布置中，以上所述的安排比较表示预先验证的用户的数字图像的数据和表示第一图像和第二图像的数据的步骤可包括，将表示预先验证的用户的数字图像的数据和表示所述第一图像和所述第二图像的数据发送到被配置为执行所述比较的远程处理系统。可替代地，表示预先验证的用户的数字图像的数据和表示所述第一图像和所述第二图像的数据可以通过移动设备的处理系统进行比较。
根据本发明的第二方面，提供了用于确定移动设备的用户是否对应于预先验证的用户的处理系统，通过身份证件被预先验证该用户，该身份证件包括：预先验证的用户的摄影图像，该摄影图像在身份证件上是可见的；以及集成电路元件，存储表示预先验证的用户的数字图像的数据，该处理系统被配置为：使连接至移动设备或者与移动设备成为整体的芯片读取器访问集成电路元件，从而检索表示预先验证的用户的数字图像的数据；使连接至移动设备或者与移动设备成为整体的照相机捕捉第一图像，第一图像对应于身份证件的部分的图像，该身份证件的部分包含身份证件上可见的所述摄影图像；使连接至移动设备或者与移动设备成为整体的照相机捕捉第二图像，该第二图像对应于移动设备的用户；并且，安排所检索的数据以及表示所述第一图像和所述第二图像的数据进行比较，从而确定第一图像、第二图像和数字图像是否代表相同用户；并且，如果确定第一图像、第二图像和数字图像代表相同用户，则形成预先验证的用户和移动设备之间的关联。
根据本发明的第三方面，提供了用于确定移动设备的用户是否对应于预先验证的用户的计算机程序，通过身份证件被预先验证该用户，该身份证件包括：预先验证的用户的摄影图像，该摄影图像在身份证件上是可见的；以及存储表示预先验证的用户的数字图像的数据的集成电路元件；以及计算机程序，包括当在处理系统上执行计算机程序时，使处理系统被配置为执行根据第一方面的方法的指令。
根据本发明的第四方面，提供了通过处理系统验证设备的用户是否对应于预先验证的用户的方法，该处理系统能够访问第一图像和第二图像，第一图像是身份证件的图像，身份证件包括预先验证的用户的图像和识别预先验证的用户的数据，通过信任机构关于预先验证的用户验证该身份证件，从而预先验证该用户，并且该处理系统被布置为从身份证件得出识别预先验证的用户的数据，其中，第二图像是通过该设备捕捉的图像，该方法包括：将所述第一图像和所述第二图像进行比较，从而确定它们是不是相同用户的图像；并且，如果确定第一图像和第二图像是相同用户的图像：将第一图像和第二图像中的一个指定为较高质量的图像；将所指定的图像作为预先验证的用户的验证图像和用于预先验证的用户的标识符一起存储在存储设备中，所指定的图像被指定为用于预先验证的用户随后的验证事件中并且；安排所得出的数据与用于预先验证的用户的所述标识符一起存储，从而使数据能够在预先验证的用户的随后的验证事件中检索到。
通过在存储设备中存储指定图像与预先验证的用户的关联，较高质量的指定图像可用作较低质量图像的替换物以验证设备的用户是否对应于随后的验证事件中的预先验证的用户。
身份证件通常包括用户关联的图片；然而，这些图片对于面部图像匹配来说通常具有较低的质量。当前的身份证件通常以卡片或者其他复印介质的形式签发；然而，例如，本发明同样可适用于具有电子身份部件的身份证件。该电子身份部件的实例可以是身份证件内的芯片，该身份证件存储诸如表示用户图像的数字的数据。如另一实例，电子身份部件可以是远离身份证件的存储设备，并且该身份证件存储诸如用户数字图像的数据。
通常，第二图像对于面部图像匹配来说将具有较高质量，其是通过设备捕捉的图像。因此，通过存储第二图像，并且使用优于随后的核对事件中的身份证件的图像的第二图像，可以提高随后的验证结果的可靠性。
如所提到的，身份证件也包括识别与哪个用户关联的数据。例如，数据可以包括诸如姓名、出生日期和/或用户地址的信息。通过布置与预先验证的用户的标识符一起存储这个数据，可以在随后的用户验证事件中稍后检索这个数据。因此，在随后的验证事件中不需要提供这个数据。
在一些情况下，数据可以印制或者以其他方式呈现在身份证件的表面上。例如，在此布置中，可以使用光学字符识别从身份证件的图像得出该数据。
此外，或者可替代地，身份证件可包括存储识别预先验证的用户的数据的芯片。在这种情况下，该数据可以使用例如近场通信来源于身份证件。更具体地，用于捕捉身份证件图像的设备可包括近场通信读取器，该近场通信读取器被配置为当非常接近于芯片时检索在身份证件的芯片中存储的数据。实际上，因此，在这个布置中，处理系统通过设备的近场通信读取器间接得出在芯片中存储的数据。
身份证件内的芯片中存储的数据可包括预先验证的用户的数字图像。其中，就是这种情况，可以检索数字图像并且与第一图像进行比较，以验证第一图像是有效身份证件的图像。通过该方法，处理系统能够确定身份证件并且尤其是身份证件上的预先验证的用户的图片是否已经被篡改。来自芯片的数字图像也可以与源自身份证件的其他数据以及用于预先验证的用户的标识符一起被存储。
来源于身份证件的数据可以另外或者可替代地包括用于与身份证件相关的用户的唯一标识符。在此布置中，唯一标识符可用于进一步从远离身份证件的存储设备中检索与用户有关的数据。处理系统可以使用所检索的数据核对身份证件的有效性。如具体实例，所检索的数据可包括与身份证件相关的用户的图像，并且可以通过将所检索的图像与身份证件的图像(即，“第一图像”)进行比较来核对身份证件的有效性，以验证身份证件上的图片没有被篡改。此外，或者可替代地，所检索的图像可以与设备的用户图像(即，“第二图像”)进行比较。这样做可提高用户身份证验证结果的可靠性。
此外，或者如可替代的，为了使用所检索的数据核对身份证件的有效性，处理系统可以安排存储所检索的数据使得其可用于随后的验证事件中。
有利地，在设备用户的随后的验证事件中，该方法包括将随后通过所述设备捕捉到的图像作为随后的验证事件的部分与所述指定的图像进行比较，从而确定设备的用户是不是所述预先验证的用户。使用较高质量的指定图像用于比较提高随后的验证事件的结果的可靠性。
如果在随后的验证事件中确定设备用户是预先验证的用户，在一个布置中，该方法可包括：使用预先验证的用户的所述标识符检索来源于第一图像的详情；并且，将详情与所述标识符一起发送给远离处理系统的系统。
在一个布置中，该方法包括在存储第二图像的步骤中存储所编码的第二图像之前，使用单向编码算法编码所述第二图像。
预先验证的用户可以与唯一的用户标识符相关，并且如果确定第一图像和第二图像表示相同的用户，该方法可进一步包括存储所述唯一用户标识符和第二图像之间的关联。如果预先验证的用户随后希望在随后的核对事件中验证他自己，则唯一用户标识符可用于从存储设备中检索第二图像。
此外，如果确定第一图像和第二图像是相同用户的图像，该方法可进一步包括将所述标识符发送到远离所述处理系统的系统，从而显示设备的用户已经验证为与所述标识符相关的用户。例如，远离处理系统的系统可以是与服务提供者相关的系统，设备的用户利用服务提供者希望验证他自己。
在又一布置中，该设备与设备唯一标识符相关，并且如果确定第一图像和第二图像是相同用户的图像，则该方法进一步包括存储所述设备唯一标识符和第二图像之间的关联。
如果确定第一图像和第二图像是相同用户的图像，该方法可进一步包括将所述设备唯一标识符与设备的用户已经被验证的指示一起发送到远离所述处理系统的系统。如上所述，其中远离处理系统的系统与服务提供者相关可以是特别有用的，并且服务提供者将服务直接提供给设备。
在一个布置中，将第一图像和第二图像中的一个指定为较高质量的图像的步骤包括将第一图像的图像质量与第二图像的图像质量进行比较的步骤。可替代地，假定默认第二图像是较高质量的图像，不用执行比较。然而，执行第一图像和第二图像的图像质量比较保证较高质量的图像总是可以用于随后的验证事件中。
根据本发明的第五方面，提供了用于比较两个图像的处理系统，以便确定它们是否表示相同的实体，该处理系统被配置为：评估所述两个图像中的第一图像的多个部分中的每一个的图像质量，从而将图像质量分配给第一图像的所述多个部分中的每一个；对于确定为具有的图像质量不同于第一图像的所述多个部分的其他的图像质量的第一图像的至少一部分；执行图像处理过程，该图像处理过程包括：根据该部分分配的图像质量配置用于第一图像的该部分的匹配算法；并且使用所配置的匹配算法将第一图像的部分与所述两个图像的第二图像的相应部分进行比较，从而产生输出；并且，使用所述输出确定第一图像和第二图像是否表示相同实体。
根据本发明的第六方面，提供了用于验证设备的用户是否对应于预先验证的用户的计算机程序，该计算机程序包括当计算机程序在能够访问第一图像和第二图像的处理系统上执行时，该处理系统被配置为执行根据第三方面的方法的指令，其中：第一图像是身份证件的图像，身份证件包括预先验证的用户的图像以及识别预先验证的用户的数据，通过信任机构该身份证件相对于预先验证的用户已经验证，从而预先验证该用户，并且处理系统被布置为从身份证件得出识别预先验证的用户的数据，并且第二图像是通过设备捕捉的图像。
根据本发明的第七方面，提供了通过处理系统比较两个图像以便确定它们是否表示相同实体的方法，该方法包括：评估所述两个图像中的第一图像的多个部分中的每一个的图像质量，从而将图像质量分配给第一图像的所述多个部分中的每一个；对于确定为具有的图像质量不同于第一图像的所述多个部分的其他的图像质量的第一图像的至少一部分；执行图像处理过程，该图像处理过程包括：根据该部分分配的图像质量配置用于第一图像的该部分的匹配算法；并且使用所配置的匹配算法将第一图像的部分与所述两个图像的第二图像的相应部分进行比较，从而产生输出；使用所述输出确定第一图像和第二图像是否表示相同实体。
通过确定对另一个图像执行图像匹配过程有用的该部分包含的详情的量可以有助于评估第一图像的部分的质量。包含对面部匹配有用的很少关于详情的第一图像的部分可以在第一图像和第二图像之间偏置总体比较结果。通过一部分一部分的考虑第一图像的图像质量，包含很少此种详情的第一图像的部分可以被识别，并且当配置匹配算法时可以被考虑，使得可以降低这些部分的偏置影响。
在一个布置中，所述部分的图像质量通过识别该部分内的特征并且将所述特征的特性与训练特征的预定组的特征的特性进行比较来确定。训练图像的设置可包括具有“理想”特征的一组或多组图像以及具有“不理想”特征的一组或多组图像。具有理想特征的一组图像可以由适用于图像比较的图像构成。具有不理想特征的图像组可包括例如具有不良照明或者模糊特征的图像组。
可替代地，或者此外，可以通过识别该部分内的特征确定所述部分的图像质量并且确定所识别特征的锐度。与具有相对较低的确定的锐度的特征的部分相比，具有相对较高的确定的锐度的特征的部分可以分配更高的图像质量。例如，通过确定给定区域上的像素密度的变化可以评估特征的锐度。在相对较小区域上的像素密度的较大变化可以显示相对较清晰的特征，但是较大区域上的较小变化可以显示相对不清楚的特征。包含清晰特征的图像的部分通常包含可以有助于图像匹配的详情。
在一个布置中，用于第一图像的给定部分的匹配算法被配置为：将第一图像的部分以及第二图像的相应部分分别转换为第一图像和第二图像的部分的第一数值表示和第二数值表示，第一数值表示和第二数值表示分别表示第一图像和第二图像的部分内的所述特征的特性；并且，比较所述第一数值表示和第二数值表示，从而确定第一图像和第二图像是否表示相同实体。
在一个具体布置中，该方法可包括为第一图像的多个所述部分执行图像处理过程，从而产生多个输出，每个对应于第一图像的部分的比较；并且使用第一图像的部分的相应输出确定第一图像和第二图像是否表示相同实体。
此外，所配置的匹配算法可被配置为结合各个输出，所述结合包括：将相对高的权重分配给与第一图像的具有相对高的分配图像质量的部分的比较相对应的输出；将相对低的权重分配给与第一图像的具有相对低的分配图像质量的部分的比较相对应的输出；并且结合所述权重输出。
在本布置中，所述权重输出可结合以给出指示第一图像和第二图像表示相同实体的概率的值，并且确定第一图像和第二图像是否表示相同实体的步骤可包括将所述值与预定阈值进行比较。
可选地，第一图像可以是通过处理系统或者结合处理系统捕捉的图像。可替换地或者此外，第二图像可以是通过处理系统或者结合处理系统捕捉的图像。其中，处理系统是用户设备(诸如，移动设备)的部件，例如，第一和/或第二图像可以通过用户设备的图像捕捉部件捕捉。可替代地，其中，处理系统例如是远程服务器，第一和/或第二图像可通过远离处理系统的设备捕捉，其中，结合处理系统操作确定第一图像和第二图像是否表示相同实体。
如果确定第一图像和第二图像不表示相同实体，该方法可包括通过处理系统或者结合处理系统连续捕捉另外图像，并且将每个所述另外图像与第一图像进行比较，从而确定它们是否表示相同实体。该布置在第二图像是通过移动设备捕捉的图像中是特别有益的，因为移动设备的图像捕捉条件可以改变(亮度。例如，极大根据设备的位置和方位)。因此，如果由于第二图像的不良图像质量造成错误地确定第一图像和第二图像不表示相同实体，则可以捕捉另外的图像并且与第一图像进行比较。如果另外的图像具有适当地提高图像质量，则可以增加校正用户的另外图像的比较结果的可能性。
在一个布置中，该方法进一步包括比较两个图像的总体图像质量并且指定具有较低的总体图像质量的图像作为第一图像以及具有较高的总体图像质量的图像作为第二图像。较低的质量图像可能具有包含在详情方面很少对于图像有用的更多数量的部分，并且因此，提高图像匹配结果的可靠性的上述方法的有效性可以增加，将较低的质量图像指定为第一图像。
根据本发明的第八方面，提供了用于比较两个图像的处理系统，以便确定它们是否表示相同实体，该处理系统被配置为：评估所述两个图像中的第一图像的多个部分中的每一个的图像质量，从而将图像质量分配给第一图像的所述多个部分中的每一个；对于确定为具有的图像质量不同于第一图像的所述多个部分的其他的图像质量的第一图像的至少一部分；执行图像处理过程，该图像处理过程包括：根据该部分分配的图像质量配置用于第一图像的该部分的匹配算法；并且使用所配置的匹配算法将第一图像的部分与所述两个图像的第二图像的相应部分进行比较，从而产生输出；并且，使用所述输出确定第一图像和第二图像是否表示相同实体。
根据本发明的第九方面，提供了比较两个图像以确定它们是否表示相同实体的计算机程序，该计算机程序包括当在能够访问两个图像的处理系统上执行计算机程序时，使得该处理系统被配置为执行根据第七方面的方法的指令。
如根据本发明的第十方面，提供了验证设备的用户是不是关于该用户已经预先验证的用户的方法，其中，该设备能够访问多个图像，在连续时间周期内为用户捕捉了多个图像中的至少两个，该方法包括：为所述至少两个图像执行区别检测过程，所述区别检测过程包括：比较所述至少两个图像，从而检测它们之间的区别；并且，确定所检测的区别是否足以显示所述至少两个图像对应于活跃用户，从而输出活跃度指示符；并且根据活跃度指示符，选择性地将所述至少两个图像中的一个与所述预先验证的用户的预先验证的图像在图像匹配过程中进行比较，以便确定所比较的图像是否对应于预先验证的用户。
在将为用户捕捉的图像与预先验证的用户的预先验证的图像进行比较之前执行该区别检测过程，保证为用户所捕捉的图像时活跃用户(即，持有该设备的用户)的图像，并且不是例如没有持有该设备的用户的照片的图像。如果发现两个图像之间的区别是不充分的，则可以不执行图像匹配过程并且该用户可以不被验证为预先验证的用户。
如果所检测的区别被确定为不充分显示所述至少两个图像对应于活跃用户，该方法包括为在所述连续时间周期内为用户捕捉的不同的两个图像重复所述区别检测过程，从而输出用于所述两个不同图像的活跃度指示符，并且根据活跃度指示符为所述不同的两个图像中的一个选择性地执行图像匹配过程。这在设备的用户仍然特定地保持为允许更多时间用于移动要检测的用户的情况下是有用的。
此外，该方法可进一步包括重复已经在所述连续时间窗口内捕捉的多个不同图像的所述区别检测过程。因此，实际上，设备的用户被给定预定时间，其中，他们可以“证明”他们是活跃用户(即，给他们预定时间显示表示“活跃度”的移动)。如果区别检测过程在该时间窗口中捕捉的图像之间没有发现充分地区别，可以确定该图像不是活跃用户的图像，并且因此，不可对该用户实施该图像匹配过程。
在一个布置中，检测所述至少两个图像之间的区别的步骤包括将所述至少两个图像的第一图像的部分内的像素与所述至少两个图像的第二图像的相应部分内的像素进行比较，所述部分是已经确定为包括面部特征的部分。以此方式可以检测用户表达的变化，并且此变化可用于识别活跃用户的图像。
可替代地或者此外，检测所述至少两个图像之间的区别的步骤可包括将所述至少两个图像的第一图像的部分内的像素与所述至少两个图像的第二图像的相应部分内的像素进行比较，所述部分是已经确定为包括面部特征和背景特征两者的部分。以此方式可以关于背景检测用户位置的变化，并且该变化可用于识别活跃用户的图像。
根据本发明的第十一方面，提供了用于验证设备的用户是不是关于该设备已经预先验证的用户的处理系统，该处理系统能够访问多个图像，多个图像中的至少两个在连续时间周期内已经通过该设备为用户捕捉，该处理系统被配置为：执行用于所述至少两个图像的区别检测过程，所述区别检测过程包括：比较所述至少两个图像，从而检测它们之间的区别；并且，确定所检测的区别是否足以显示所述至少两个图像对应于活跃用户，从而输出活跃度指示符；并且根据活跃度指示符，选择性地将所述至少两个图像中的一个与所述预先验证的用户的预先验证的图像在图像匹配过程中进行比较，以便确定所比较的图像是否对应于预先验证的用户。
根据本发明的第十二方面，提供了用于验证设备的用户是不是关于该设备已经预先验证的用户的计算机程序，该计算机程序包括当在能够访问多个图像的处理系统上执行计算机程序时，多个图像中的至少两个在连续时间周期内已经为用户捕捉，使得该处理系统被配置为执行根据第十方面的方法的指令。
任何上述方面中的处理系统可包括至少一个处理器以及包括计算机程序指令的至少一个存储器，至少一个存储器和计算机程序指令利用至少一个处理器被配置为执行上述第一方面、第四方面、第七方面和第十方面的方法。尽管上述某些功能可体现在服务器系统上，但是处理系统可体现在诸如移动设备的用户终端设备上，在这样的情况下，可以由服务器系统从远离该服务器系统的设备中接收图像。进一步地，本文中描述的本发明可体现在存储所述计算机程序指令的非易失性计算机可读存储介质上。
附图说明
图1示意性地示出了根据本发明的实施方式的示例性第一捕捉图像；
图2示意性地示出了根据本发明的实施方式的示例性第二捕捉图像；
图3示意性地示出了根据本发明的实施方式的配置为执行方法的示例性设备；
图4示意性地示出了根据本发明的实施方式的方法的流程图；
图5示意性地示出了根据本发明的实施方式的示例性第一捕捉图像的特写；
图6示意性地示出了根据本发明的实施方式的配置为执行方法的示例性设备；以及，
图7是根据本发明的实施方式的示例性处理系统以及配置为执行方法的示例性设备。
具体实施方式
验证个人的身份和/或证书的传统方式是要求那个人提供证明他们的身份和/或证书的文件。例如，可要求个人提供有效的拍摄ID(诸如，护照或者驾照)作为他们身份的证据。在这种情况下，为了验证那个人的身份，通常执行两项分开核对。首先，核对拍摄ID的有效性，其次将提供拍摄ID的那个人与拍摄ID上的图像进行比较，以便验证拍摄ID属于那个人。通常，这些核对通过人类执行。
存在经由设备核对身份证件(诸如，拍摄ID)的有效性的已知技术。例如，通过配置设备以寻找图像中的某些特征，达到合理的确定水平，可以经由设备验证身份证件的图像是不是有效身份证件的图像。例如，此种特征可包括身份证件上的机器可读区域内的某些核对数字的包含物(其可以使用光学字符识别(OCR)技术由设备读取)，或者位于有关证件的其他特征的预期位置中的人类面部的图像的包含物。例如，其他有效性指示器包括水印或者全息图以及使用的特殊字体的包含物。
通过本发明人已经识别了如果可以经由设备执行二次核对，即，设备的用户的面部与拍摄ID上的人类面部的图片的比较由设备的用户保持，则将可以此方式验证设备的用户。本发明人已经认识到可以通过配置设备来实现捕捉设备的用户图像以及由设备的用户保持的身份证件的图像，并且将设备的用户图像与身份证件上的人类面部的图片进行比较，以确定它们是否表示相同实体。图1和图2示出了两个此种捕捉图像100、200的实例。
如图1中示意性所示，第一图像100是与个人相关的身份证件110的图像。身份证件110包含与身份证件110相关的那个人的图片120。通常，身份证件110将包括可用于识别与身份证件110相关的那个人的身份和/或其他证书的详情130。一些身份证件110还可包括芯片，该芯片存储关于与身份证件110相关的那个人的附加信息并且可以经由适当协议由芯片读取器查询。该芯片可以存储例如生物特征信息，诸如，与身份证件110相关的那个人的数字图像和/或关于那个人的其他识别信息，例如，姓名、地址等，以及与签发身份证件110的机构有关的数据。
例如，身份证件通常由信任机构(诸如，政府)签发。该信任机构已经预先验证了图片120是与身份证件110相关的那个人的图片，并且将这个人验证为与详情130相关的那个人。身份证件可以是物理证件，诸如，身份证、护照或证书，或者可以是电子证件，诸如，数码照片和相关身份数据。
如图2中示意性所示，第二图像200是设备的用户210的图像，该图像是如通过设备上的照相机所捕捉的。通过将第一图像100和第二图像200进行比较，可以在第二图像200被捕捉时验证设备的用户210是不是与身份证件110相关的那个人。
本领域中存在许多面部识别和匹配技术。为了可靠地执行所需要的匹配，大部分此种技术要求具有高质量的面部图像，使得它们包含充分的有区别的详情以便确定它们是否表示相同的人。通常影响两个图像之间的面部匹配的可靠性的因素包括图像的分辨率(其可以有效地量化为那个人的眼睛之间的像素的数量)和个人面部的亮度。具有太多亮度的图像看起来像褪色的，使得只有很强的面部特征(诸如，眼睛和鼻子)引人注目，并且具有太少亮度的图像仅具有非常有限的对照，并且因此所提到的强面部特征较少可见。
身份证件110上的图片120通常具有低质量。例如，它们通常较小、曝光过度并且具有低分辨率。此外，许多身份证件110具有印在图片120上面的可见的防伪标记，其可以使图片120的面部详情模糊，使面部匹配困难。如果身份证件110随后成像，则减少所讨论的面部的质量。
当前的面部匹配技术不能很好地执行，以便在身份证件110的图像100中的质量很低的捕捉图片120与通过设备捕捉的设备的用户210的图像200之间可靠地执行比较。因此，本发明的方面涉及提供可以可靠地将低质量图像与另一个图像进行比较以便确定它们是否表示相同实体的图像匹配方法。
图3示出了根据本发明的示例性实施方式的布置为执行比较的设备300的框图。例如，设备300可以是移动电话、计算机或者平板电脑。在这个实例中，设备300包括处理系统310和图像捕捉部件320，诸如，照相机。图像捕捉部件320可以与设备300整合，或者可以是分离的，但与设备300是可通信的。
在本布置中，设备300被配置为捕捉与预先验证的用户相关的身份证件110的第一图像100以及设备300的用户210的第二图像200两者。如图3中的箭头示意性所示，这些图像100、200被提供给处理系统310。在可替代布置中，处理系统310可以远离设备300，在这样的情况下，设备300可以将第一图像100和第二图像200经由例如有线或者无线网络发送到处理系统310。参考图7，以下将更详细地讨论该布置。
在又一布置中，第一图像100可以预先被步骤并且存储在存储设备中，并且处理系统310可布置为从存储设备中检索第一图像100。
处理系统310被布置为将第一图像100与第二图像200进行比较以确定它们是否表现相同用户(即，以确定第二图像200中表示的用户210是不是与身份证件110相关的预先验证的用户)。图4示出了根据本发明的实施方式的在该比较过程中包含的步骤的流程图。
在步骤400中，处理系统310被配置为评估第一图像100的多个部分中的每一个的图像质量，从而将图像质量分配给第一图像100的所评估的部分中的每一个。图5示出了第一图像100的特写，示出了与身份证件110相关的预先验证的用户的捕捉图片120。图像的两个示例性部分500、510由虚线表示，第一部分500覆盖眼睛区域，并且第二部分510覆盖面颊区域。在这个实例中，这些部分500、510中的每一个被分配图像质量。分配的图像质量可对应于用于面部匹配的那个部分的合用性，其可受到如上所讨论的大量因素的影响。
通常，图像由具有不同密度的像素阵列构成。在一个布置中，如第一部分500的部分的质量可以使用子波处理进行评估，以便识别该部分内的给定区域内的像素之间的像素密度的变化。
更具体地，例如，考虑到第一部分500，子波的栅格可以利用组成第一部分500的像素缠绕，从而提供表示子波所覆盖的区域上的像素密度的变化的响应。通过使用不同大小的子波，可以识别图像的特征并且可以确定那些特征的“锐度”。
例如，在相对较小区域上的像素密度的较大变化将显示相对较清晰的特征，但是较大区域上的较小变化将显示相对不清楚的特征。包含清晰特征的图像的部分通常包含可以用于面部匹配的详情。例如，通常在相对小的区域中包含许多详情的眼睛的图像通常包含小区域上的像素密度中的相对较大的变化。另一方面，通常包含对面部匹配有用的较少有关详情的面颊的图像通常包含全部区域上的像素密度中的极少变化。因此，与具有较少清晰特征的部分相比，具有较清晰特征(即，每一单位面积的像素密度中的较大变化)的图像100的部分可被分配较高质量。在这种情况下，第一部分500将很可能被分配比第二部分510更高的图像质量。
进一步地，在给定部分中识别的特征的锐度，和/或所识别特征的其他特性，可以与一组训练图像内的特征的特性进行比较。该组训练图像可包括具有“理想”特征的一组或多组图像以及具有“不理想”特征的一组或多组图像。这些组的图像可用于进一步评估图像100的部分的质量。例如，其中，已经识别了具有清晰特征的图像100的部分，例如，该试验图像可用于确定那些清晰特征是否可能是面部特征或者它们是否可能是非面部特征，诸如，印在面部上的防伪标记。具有理想特征的一组图像可由适用于面部比较的人类面部的一组图像构成。例如，具有不理想特征的图像组可包括具有诸如强加于上面的防伪标记的特征的人类面部的图像组。训练图像组也可用于训练处理系统310以区分具有在低照明条件下捕捉的亮肤色的个人的面部与具有较暗肤色的个人的面部。
通过使用该训练图像，因此，可以训练处理系统310以区分理想的面部特征的特性与非理想的特征的特性。换言之，当执行图像比较时，训练图像可用于识别可能具有大多数用途的图像的部分。在这个布置中，已经确定为包括理想特征的部分500、510可被分配有关具有较少理想特征的部分，和/或具有较多不理想特征的部分的高图像质量。
如另一实例，部分的质量可以选择性地或者另外通过确定给定部分中的每一单位面积的像素数量进行评估。应当认识到存在图像质量的其他指示器，并且这些可用作可替代的或者除了上述之外的指示器将图像质量分配给第一图像100的部分。
在处理系统310将图像质量分配给第一图像100的多个部分之后，处理系统310然后为第一图像100的至少一部分执行图像处理过程，该部分被确定为具有的图像质量不同于第一图像100的其他所评估部分的图像质量。处理过程包括步骤410和步骤420。考虑到第一部分500，例如，在步骤410中，处理系统310根据该部分500所分配的图像质量配置用于第一部分500的匹配算法。
在步骤420中，处理系统310使用所配置的匹配算法比较第一部分500与第二图像200的相应部分(即，与第一图像100的第一部分500覆盖相同的面部部分的第二图像200的部分)。
在第一图像100和第二图像200中的每一个中，对应于第一图像100的第一部分500的第二图像200的部分可以使用传统的面部识别技术进行确定，诸如上述技术识别人类面部的主要特征，诸如，眼睛、鼻子和嘴。这些特征可用作固定点将部分的栅格配合至图像100、200中的每一个，使得栅格中的每个部分覆盖面部的预定部分。
从用于第一图像100的第一部分500的匹配算法的输出可以表示第一部分500表示面部的部分的概率，该部分也存在于第二图像200的相应部分中。匹配算法可被配置为通过比较第一部分500内的特征(或者特征的特性)与第二图像200的相应部分内的特征(或者特征特性)来比较第一部分500与第二图像200的相应部分，以确定是否存在匹配。
更具体地，在一个布置中，处理系统310可以通过首先分析如上所讨论的像素密度中的变化，比较第一图像100的第一部分500与第二图像200的相应部分。可以用数字表示跨越第一部分500的像素密度的变化。可以为第二图像200的相应部分重复这个过程，从而产生跨越第二图像200的该部分的像素密度的变化的数字表示。然后可以比较这两个数字表示以确定这两个部分是否具有相同的特征特性。
为了加速比较过程，并且减少处理系统310上的计算需要，在一个布置中，可以使用辨别分析降低该部分的数值表示的大小。
可以为第一图像100的多个部分重复图像处理过程，在这样的情况下，匹配算法根据第一图像100的多个部分所分配的图像质量被配置并且用于比较第一图像100的那些部分与第二图像200的相应部分，从而产生多个输出。
最后，在步骤430中，处理系统310被配置为使用来自匹配算法的一个或多个输出确定第一图像100是否包括用户210的图像。
当评估那些部分中给定的一个与第二图像200的相应部分之间的非常匹配(或者缺乏匹配)的重要性时，评估第一图像100的部分的图像质量并且根据那些部分中的至少一个所分配的图像质量来配置匹配算法，意味着可以考虑到不同部分的图像质量。
在第一图像100的第一部分500被分配比第二部分510更高的图像质量的实例中，例如，附属于第一部分500与相应部分之间的非常匹配(或者缺乏匹配)比附属于第二部分510与第二图像200的相应部分之间的非常匹配(或者缺乏匹配)，可以更具意义。
这在第一图像100通常具有低质量中是特别有用的(如以上所讨论的，通常是具有身份证件110上的图片120的捕捉图像的情况)。这是因为，如果第一图像100与总体上的第二图像200进行比较，具有很少详情(诸如，面颊)的第一图像100的部分之间的强烈对应(或者缺乏对应)可以偏置总体比较结果，导致关于图像100、200是否表示相同用户210的不正确确定。换言之，通过一部分一部分地考虑第一图像100的质量，匹配算法可以被配置为考虑了具有低图像质量的图像的部分的偏置效果。
在一个具体布置中，匹配算法可被配置为通过为第一图像100的部分加权输出然后结合所加权的输出来考虑这些偏置效果，以产生表示第一图像100和第二图像200表示相同用户210的概率的值。用于具有较高图像质量的第一图像100的部分的输出的加权可被设置为高于用于具有较低图像质量的部分的加权。结合的加权输出然后可以与阈值进行比较以确定该图像是否表示相同用户。
在一个布置中，匹配算法可被配置用于已经确定为具有预定阀值以上的图像质量的第一图像的部分。在这种情况下，具有阈值以上的分配图像质量的那些部分与第二图像200的相应部分进行比较，并且具有阈值以下的分配图像质量的部分不与第二图像200进行比较。这减少处理系统310上的计算需要并且防止那些低质量部分与第二图像200的相应部分之间的极强相似性或者区别偏置总体比较结果。
如果确定第一图像100和第二图像200是相同用户210的图像，则可以将设备300的用户210验证为与身份证件110相关的用户。在用户210验证为与身份证件110相关的用户之前，如将在以下进行更详细描述的，处理系统310可以执行验证图像100是有效身份证件的图像的另外步骤。
尽管已经在将身份证件110的第一图像100中的图片120与设备300的用户210的第二图像200进行比较的背景中描述了用于比较两个图像来确定它们是否表示相同用户210的上述方法，但是应当认识到，该方法可应用于比较任何两个图像以确定它们是否表示相同实体。如上所述，该方法尤其在第一图像100是低质量的图像中有用，诸如，除了直接与处理系统310相关的一个图像之外预先在复印介质上捕捉到的任何图像，因此可以减少图像的低质量部分在总体比较结果上的偏置效果。
因此，通常该方法可包括评估要比较的两个图像的总体图像质量，并且在执行如上所述的图像匹配过程之前，将具有较低的总体图像质量的图像指定为第一图像100以及将具有较高总体图像质量的图像指定为第二图像200的预备步骤。
当已知要比较的两个图像中的一个是身份证件110的图像100时，可以假定身份证件110的图像是较低质量的图像(如上所述，为了面部匹配的目的，身份证件110上的图片120通常具有极差的质量)。
然而，一般地说，上述方法用于比较任何两个面部图像，可以关于用于面部比较的图像的合用性评估图像质量。影响用于面部比较的个人的图像的合用性的因素包括：当图像被捕捉时那个人是不是固定的，当图像被捕捉时那个人是否正在注视照相机(或者其他图像捕捉设备)，那个人是否睁开了他们的眼睛，并且那个人是否佩戴使他们面部模糊的物品，诸如眼镜。如上所述，其他因素包括图像的分辨率和个人面部的亮度。
在一个布置中，以上所述训练图像组可用于评估图像100、200的质量。如上所讨论的，使用训练图像来训练处理系统310以识别某些“理想”特征并且从其他类似的“不理想”特征中区分它们。为了这个目的，例如，训练图像可用于训练处理系统310以识别其中照明是次佳的图像。因此，处理系统310可以通过确定那些图像中的哪个具有最多“理想”特征来确定要比较的两个图像中的哪个是较低质量的图像。
作为可替代的或者其他预备步骤，处理系统310可以将两个图像的图像质量与阈值质量进行比较，例如，如果图像中的一个的图像质量在阈值质量以下，则可以请求可替代的图像。特别对比较第二图像200的质量和阈值质量有用，因为可以通过例如指示设备300的用户210发现更好的照明条件来捕捉用户210更好的第二图像。
此外或者可替代地，如果第一图像100被确定为不是第二图像200中表示的用户210的图像，设备300可被配置为捕捉用户210的另外图像并且将该图像与上述第一图像100进行比较。再次，关于如何提高第二图像200的质量可以为用户210给出方向。因此，如果第一图像100实际上是用户210的图像，但是由于第二图像200的不良图像质量导致确定为不是用户210的图像，则通过捕捉具有适当改善的图像质量的另外的第二图像可以增加校正用户210的另外图像的比较结果的可能性。
如上所述，在用户210被验证为与身份证件110相关的用户之前，处理系统310可以执行验证该图像100是有效身份证件的图像的步骤。在一个示例性实施方式中，身份证件110可包括存储关于与身份证件110相关的用户身份的数据的芯片，并且该数据可用于验证图像100是有效身份证件的图像。具体地，该数据可包括与身份证件110相关的用户的数字图像和/或用户的其他数据，诸如，与身份证件110相关的用户的姓名、地址和/或出生日期。通常这个数据将在芯片内加密。
在一个布置中，设备300可被配置为检索来自芯片的数据，并且将该数据传送到处理系统310。处理系统然后可以使用该数据验证身份证件110。实际上，因此，处理系统被配置为经由设备300从身份证件的芯片得出用于验证身份证件的数据。其中，数据被加密，在其用于验证身份证件之前可以通过处理系统310解密该数据。
如具体实例，其中，存储在身份证件110的芯片中的数据包括与身份证件110相关的用户的数字图像，处理系统310可被配置为将来自芯片的数字图像与第一图像100进行比较。通过该方法，处理系统310能够确定身份证件110上的图片120已经被篡改(例如，利用不同用户的图片替换)。如果第一图像100和来源于芯片的图像确定为表示相同用户，则处理系统可确定第一图像100中的身份证件110有效。
可替代地，或者此外，来源于身份证件110的芯片的数字图像可以与第二图像200(即，设备300的用户210的图像200)进行比较。可以代替上述第一图像100和第二图像200之间的比较，或者除了第一图像100和第二图像200之间的比较之外执行该比较。当除了第一图像100和第二图像200之间的比较之外执行此比较时，可以提高用户验证方法的可靠性。在具体布置中，第二图像200和第一图像100的比较结果可以结合第二图像200以及来源于芯片的图像的比较结果。所结合的结果可用于确定设备300的用户210是否可能是与身份证件110相关的用户。
在一个布置中，可以使用近场通信(NFC)检索存储在身份证件110的芯片中的数据。在该布置中，设备300可包括NFC读取器部件，其被配置为当非常靠近于芯片时检索存储在芯片中的数据。可替代地，设备300可以经由例如USB端口通信地连接至分离的NFC读取器。
在一个具体实施方式中，身份证件110可以是电子仪器可读旅行证件(eMRtd)或者遵守ICAO(国际民航局)eMRtd标准的类似的身份证件110。该身份证件包括尤其可用于验证身份证件110的有效性的芯片。如以下详细所述，存在多个可以使用该芯片验证该身份证件110的有效性的方法。然而，首先将更详细地描述eMRtd或者遵守ICAOeMRtd标准的类似的身份证件110。
EMRtd的芯片以“逻辑数据结构”存储第一数据。第一数据可包括数据，例如对应于身份证件110的表面上可见的数据。如具体实例，第一数据可包括数据，该数据对应于在身份证件110的机器可读区域(MRZ)中以光学字符识别(OCR)格式编码的数据。
该芯片也存储用于验证身份证件的有效性的“文件安全对象”。文件安全对象包括第一数据散列。如将在以下更详细地描述的，也可包括身份证件110的公开密钥。
文件安全对象由签发机构签署；就是说，文件安全对象利用签发机构的私人密钥加密。例如，签发机构可以是政府。
为了验证该身份证件110的有效性，设备300可被配置为从身份证件110的芯片读取第一数据以及文件安全对象。该数据可以经由例如与设备300成为整体或者连接至设备300的芯片读取器(诸如，近场通信读取器)读取。这个数据然后可以发送到处理系统310。一旦接收到，处理系统310可被配置为识别签发身份证件110的机构并且获取他们的公开密钥。
可以从来源于身份证件110的数据识别签发机构。例如，可以通过编码在身份证件110的机器可读区域中的数据识别签发机构。在这种情况下，例如，处理系统310可被配置为分析第一图像100并且使用光学字符识别技术提取识别签发机构的数据。
识别了签发机构，然后可以从例如由信任的第三方保持的公开密钥本获取公开密钥。
可替代地，公开密钥可以与第一数据和文件安全对象一起存储在芯片上，并且可通过设备300读取并且发送到处理系统310。
可替代地，处理系统310可以为签发机构利用公开密钥进行预配置。
不管如何检索公开密钥，处理系统310都可被配置为通过首先使用签发机构的公开密钥解密文件安全对象来验证身份证件110的有效性。从而，处理系统310可以验证文件安全对象是有效的文件安全对象。
一旦解密，处理系统310可被配置为将解密的文件安全对象与第一数据散列进行比较。如果存在对应，处理系统310可以验证第一数据没有被篡改，而且身份证件110是有效的。
除了以上所述之外，可以编码存储在芯片中的数据(即，第一数据、文件安全对象以及上面存储的任何其他数据)。在一个具体实施方式中，可以使用来源于在身份证件的表面上可见的数据的密钥编码该数据。例如，此种可见数据可以包括在身份证件110的MRZ中以OCR格式编码的数据。
因此，为了从身份证件110的芯片读取第一数据和文件安全对象，设备300可首先需要从身份证件的表面得出可见数据。可以例如使用OCR技术从身份证件110的表面或者从身份证件100的第一图像直接得出这个数据。
如果处理系统310能够使用身份证件110的表面上可见的数据成功解码存储在芯片上的数据，则可以确定身份证件110的芯片没有被替换，和/或身份证件110的表面上的可见数据没有被改变。
该芯片可进一步包括安全元件，该安全的元件包含用于身份证件110的私人密钥。在这种情况下，该设备可以将挑战发送到芯片，使得芯片对利用身份证件110的私人密钥签署响应做出反应。
一旦收到签署响应，处理系统310可被配置为使用身份证件110的公开密钥验证已经通过身份证件110的私人密钥签署的响应。这提供在身份证件110的芯片上存储的数据没有从另一个芯片进行复制。
如应理解的，其中处理系统310是设备300的部件，将通过设备300本身验证身份证件的有效性。其中，处理系统310远离设备300，将远距离地执行该验证，并且设备300被配置为将处理系统310验证身份证件110的有效性所需要的来源于身份证件110的数据发送到处理系统310。
可替代地或者上述有效性核对之外，利用存储在身份证件110的芯片上的数据和/或身份证件110的表面上可见的数据，可以通过使用存储在远离身份证件110的存储设备中的数据执行有效性核对。例如，所述存储数据可包括与身份证件110相关的用户的图像，并且可以从远距离的存储设备中检索这个图像，并且比较第一图像100和第二图像200中的一个或两个，从而验证身份证件110是否有效并且提高用户验证结果的可靠性。例如，该远距离存储设备可以是由政府主体保持的存储设备，其存储公民的验证图像。
在一个具体实例中，可以通过使用来源于身份证件110的数据检索由远距离存储设备存储的图像，其唯一地识别与身份证件110相关的用户。换言之，可以通过使用来源于身份证件的唯一用户标识符检索该图像。如上所述，该唯一标识符可以包括例如唯一用户标识码(诸如，护照号码或者社会保险号码)并且可以从身份证件110的表面和/或身份证件110的芯片得出。
在本实例中，首先可以通过将得出的唯一用户标识符发送到远距离存储设备来检索由远距离存储设备存储的图像，从而将与身份证件110相关的用户识别到远距离存储设备。远距离存储设备然后可以使用唯一用户标识符检索身份证件110的用户的图像，并且可以将所检索的图像发送到设备300和/或处理系统310。
根据本发明的另一方面，如图6所示，在一个实施方式中，处理系统310能够访问存储设备600。如图6所示，一旦确定身份证件110的第一图像100和设备300的用户210的第二图像200表示相同用户，用户210的第二图像200可在存储设备600中存储为与身份证件110相关的用户的验证图像。
如上所述，通常，通过设备300捕捉的第二图像200比身份证件110的第一图像100将具有更高的质量。在一个布置中，如果设备300的用户以后希望在设备300上将他自己验证为与身份证件110相关的预先验证的用户210，则处理系统310可以捕捉设备300的用户的随后图像200*并且可以将随后的图像200*与有效的第二图像200进行比较，以确定它们是不是相同用户的图像。可以根据上述方法比较图像，或者可替代地，可以用于传统的面部匹配算法比较图像。
如果确定两个图像200、200*表示相同用户，则处理系统310可以将设备300的用户验证为与身份证件110相关的预先验证的用户210。
因此，在本实施方式中，一旦曾经使用身份证件110的图像100验证了用户210，为了在随后的验证事件中验证他自己，用户210不需要提供身份证件110的任何另外的图像。反而，用户210可以使用存储的验证图像200验证他自己。
此外，例如，通过存储优于第一图像100的第二图像200可以提高随后的验证事件的可靠性。这是因为第二图像200将通常比第一图像100具有更高的质量，并且因此随后的验证事件通过彼此比较两个相对高质量的图像200、200*来执行，而不是将很低质量的图像(第一图像100)与较高质量图像200*进行比较。实际上，因此，可以说当存储时第二图像200被指定为较高质量的图像。有效的第二图像200可用于用户210的所有随后的验证事件。
可替代地，在一个布置中，如果确定设备300的用户随后捕捉的图像200*表示有效第二图像200中表示的预先验证的用户210，则处理系统310也可在存储设备600中将随后捕捉的图像200*存储为预先验证的用户210的验证图像。示意性示出的存储在图6中的存储设备600中的两个示例性随后捕捉的图像200**、200***，这两个图像使用第二图像200预先验证为与身份证件110相关的用户的图像。
在一个布置中，处理系统310可以比较有效的第二图像200与随后捕捉的图像200*的质量并且可以将一个指定为较高质量的图像。此后，在又一随后的验证事件中，处理系统310可以从存储设备600中选择指定的较高质量的图像，并且在该又一随后的验证事件中使用该图像，从而进一步提高该又一随后的验证事件中的比较结果的可靠性。在一个布置中，处理系统310可以将图像质量分配给每一个存储的验证图像，并且处理系统300每次都确认设备300的用户，其可以从存储设备600中选择最高质量的验证图像来验证该用户。
可以在它们被存储之前利用单向编码算法编码所存储的验证图像200、200**、200***。换言之，图像200、200**、200***可存储为数值表示，原始图像将不可以从该数值表示中得出。当设备300的用户的随后捕捉的图像200*与存储设备600中存储的编码图像200、200**、200***进行比较时，因此，在随后捕捉的图像200*与所存储的编码图像比较之前，类似地编码随后捕捉的图像200*。如上所述，当在图像(例如，编码图像)的数值表示之间而不是原始图像本身之间执行比较时，处理系统310上的计算需要较低，并且因此，在比较它们之前通过编码图像可以更快地执行该比较。
在一个布置中，处理系统310可以产生或者以其他方式得出与身份证件110相关的用户210的唯一用户标识符610，并且可以与第二图像200以及用户210的任何其他所存储的验证图像200**、200***一起存储这个标识符610。处理系统310可以在用户210随后的验证事件中使用这个标识符610从存储设备600中检索用户210的验证图像。
在一个具体实例中，用户210的唯一用户标识符610可以是来源于关于用户210的详情的散列值。例如，该详情可包括用户210的姓和名，以及用户210的出生日期。可以通过处理系统310从身份证件110中得出这些详情(例如，使用光学识别或者其他适用技术)。
此后，为了在用户210的随后的验证事件中将用户210识别到处理系统310，处理系统310仅需要具备关于验证的用户210的详情，然后可以从详情中得出唯一用户标识符610。处理系统310可选择性地或者另外地存储与唯一用户标识符相关但是与唯一用户标识符分离的某些用户详情。
在一个实例中，处理系统310也可将用户210的唯一用户标识符610发送到远离处理系统310的服务器，从而将已经验证为与唯一用户标识符610相关的用户的设备300的用户210显示到服务器。例如，这在设备300的用户请求访问经由设备300由远程服务器提供的服务是有用的，并且远程服务器在提供该服务之前需要验证设备300的用户210的身份。
在一个布置中，处理系统310可以将关于与身份证件110相关的用户210的身份的详情与用户210和/或用户标识符610的验证图像200一起存储。在一个实例中，这些详情可以来源于身份证件110的图像100。例如，其中，身份证件包含以文本形式印在或者以其他方式呈现在身份证件110的表面上的详情130，可以使用光学字符识别提取并且存储这些详情。
此外或者可替代地，该详情可以来源于存储在身份证件110的芯片中的数据。更具体地，如上所述，身份证件110可包括存储识别与身份证件110相关用户的数据的芯片(例如，用户的姓名、地址和/或数字图像)。设备300可被配置为(例如，使用NFC)从芯片中检索数据，并且将这个数据传送到处理系统310来存储。换言之，处理系统310可以经由设备300存储来源于身份证件110的芯片的数据。
另外或者可替代地，可以使用来源于身份证件的数据从远距离存储设备中检索一些或者所有存储的详情。更具体地，在一个布置中，处理系统310被配置为从唯一识别与身份证件110相关的用户的身份证件110中得出数据。换言之，处理系统310可被配置为从身份证件110中得出唯一用户标识符。处理系统310然后可以将唯一用户标识符发送到远距离存储设备，并且远距离存储设备可以使用唯一用户标识符检索关于与身份证件110相关的用户的详情，并且将所检索的详情发送到处理系统310。
另外的或者可替代地，当利用身份证件110的第一图像100最初验证用户210时，可以由设备300的用户210提供所存储的详情。
此外，或者作为可替代的，关于在处理系统310局部存储来源于身份证件的数据，处理系统310可以在远离处理系统310的存储设备600中安排与用户210的验证图像200和/或用户210的标识符一起存储关于用户210的身份的详情。例如，远距离存储设备600可以是服务提供者的存储设备，利用该存储设备用户试图验证他自己。
在任何情况下，在随后的验证事件中，当设备300的用户验证为与身份证件110相关的预先验证的用户210时，可以从存储设备600中检索这些详情。在一个实例中，该详情可以发送到远离处理系统310的服务器，从而将所验证的用户识别到服务器。
如以上参考图3所述的，可使用实施方式验证多个设备上的用户。当给定设备的用户的捕捉图像200*确定为表示预先验证的用户210(通过所捕捉的图像200*与身份证件110的图像100的比较或者通过所捕捉的图像200*与存储图像200、200**、200***的比较，其已经通过处理系统310预先验证为预先验证的用户210的图像)时，处理系统310可以将该设备的设备唯一标识符与所捕捉的图像200*一起存储。如在以下描述中将清晰可见的，可以多个方式使用这个设备唯一标识符。
设备唯一标识符可用于识别可疑的用户行为。例如，如果设备的用户试图将他自己验证为给定的预先验证的用户，但是给定的预先验证的用户已经在不同设备上验证了他自己，则处理系统310可从设备的设备唯一标识符能够确定该验证是可疑验证。
进一步地，当设备的用户希望经由该设备将他自己验证到远离处理系统310的服务器时，唯一用户标识符可以发送到服务器，从而在用户已经验证的那个设备上识别到服务器。
根据本发明的又一方面，在通过设备300捕捉的设备300的用户210的图像200与预先验证的用户的图像(即，与用户相关的身份证件110的图像或者已经通过处理系统310预先验证为用户图像的图像)进行比较之前，可以核对验证第二图像200是实际个人(“活跃度”用户)的图像而不是例如那个人的静态照片。
该核对可包括捕捉设备300的用户的一系列图像，并且比较连续图像以寻找连续图像之间的区别的步骤，连续图像显示该图像时活跃用户的图像。一旦拍摄的两个连续图像足够不同的显示该图像是活跃用户的图像，则在如上所述的比较过程中处理系统310可以使用这些图像中的一个作为第二图像200。
执行该核对将通过在图像捕捉部件320前面保持不同用户的照片防止设备300的用户将他自己验证为不同的用户。
在一个布置中，在两个连续捕捉的图像之间执行比较之前寻找这些图像之间的区别，可以分析图像以确定图像部分表示人类面部，并且图像部分表示背景(如上所述，训练图像组可用于该分析)。在这个布置中，确定包括面部特征和背景特征的图像中的一个的至少一部分可以与另一个图像的相应部分进行比较，以寻找面部关于背景的运动。可以像素为基础完成该比较。
可替代地或者此外，确定为仅包括面部特征的图像中的一个的至少一部分与另一个图像的相应部分进行比较。该比较可寻找表示面部运动(诸如，眨眼)的图像之间的区别。
随后捕捉的图像对可以直到一对随后捕捉的图像被识别为足够不同以至显示该图像是活跃用户的图像，或者直到已经比较了随后所捕捉的图像对的预定数量才进行比较。可替代地，直到预定时间已经过去才可以比较随后捕捉的图像对。
如上所述，具体参考图3，在一个布置中，处理系统310的至少一部分可远离设备300。图7示意性地示出了在该布置中的示例性远程处理系统310。处理系统310通信地连接至多个设备，图7中示出了此设备的两个设备(300和300*)。
在一个实例中，两个设备300的第一设备的用户在第一设备300上发起用户验证事件，从而使得第一设备300捕捉第一设备300的用户图像。如以上所讨论的，第一设备300也可捕捉与用户210相关的身份证件110的图像100。在这个布置中，第一设备300然后将两个所捕捉的图像100、200发送到处理系统310，并且一旦接收到，处理系统310则确定两个图像100、200是不是相同用户的图像。处理系统310可以执行如图4所示的步骤以确定该图像是否表示相同用户。
第一设备300也可以可选地从身份证件110的芯片检索数据，并且可以将这个所检索的数据发送到处理系统310。
该验证事件可以与验证事件标识符相关。通过处理系统310或者第一设备300可以生成标识符，但是在任何情况下，验证事件标识符在两个部件300、310之间共享，从而将验证事件识别到两个部件300、310。
一旦处理系统310确定了图像是否表示相同用户，则处理系统310可以将指示与验证事件标识符一起发送到第一设备300，以便确认验证事件的结果，从而将第一设备300的用户是不是该验证事件的身份证件110中表示的用户210显示到第一设备300。
在第一设备300将从身份证件110的芯片检索的数据发送到处理系统310的布置中，在将验证事件的结果确认到第一设备300之前，处理系统310可以使用从芯片检索的数据执行进一步核对。具体地，其中，从芯片检索的数据包括与身份证件110相关的用户的图像，处理系统可以将该图像与如上所述的第一图像100和第二图像200中的一个或两个进行比较。这在验证身份证件110的有效性中以及在增加验证结果的可靠性中是有用的。
在可替代布置中，其中，处理系统310预先验证了用户210，处理系统310可以已经将用户210的一个或多个验证图像200**、200***存储在存储设备600中。在这种情况下，因此，第一设备300可以不将与用户210相关的身份证件110的图像100发送到处理系统310，但是反而可以将识别用户的详情发送到处理系统310，处理系统310可以使用该详情识别用户210并且从存储设备600检索用户210的验证图像。
如上所述，在一个布置中，处理系统310可以将用户210的验证图像200**、200***与用户210的用户标识符610一起存储。在这个布置中，从第一设备300发送到处理系统310的详情可包括用户210的用户标识符610，或者可替代地，该详情可包括可以得出用户标识符610的详情。该后者情况是可采用的，例如，其中，用户标识符610是以上参考图6所讨论的散列值。
一旦从存储设备600检索到用户210的图像200**、200***，处理系统310将从第一设备300接收的第一设备300的用户的图像200与用户210预先有效的图像200**、200***进行比较，从而验证设备300的用户是不是预先验证的用户210。
再次，验证事件可以与验证事件标识符相关联，并且处理系统310可以将验证结果与验证事件标识符一起显示到第一设备300。
如应理解的，用户通常具有多于一个设备，每个设备均具有用于捕捉图像的部件。因此，尽管第一设备300用于拍摄“活跃度”用户的图像，但是通过第二设备300*可以捕捉身份证件110的图像100。例如，如果第二设备300*可以捕捉比通过第一设备300捕捉的图像具有更高质量的图像，这可能是有用的。在这个布置中，上述验证事件标识符可以提供至设备300、300*，使得处理系统310可以识别从涉及相同验证事件的两个不同设备接收的图像。
一旦接收两个图像100、200，以上述方式，处理系统可被配置为在比较它们之前验证与相同验证事件标识符相关的两个图像100、200，从而确定它们是否表示相同用户。
如前述，可以结合关于设备的详情存储预先验证的用户210的给定的验证图像200，该设备用于捕捉预先验证的用户210在其上验证他自己的图像。因此，其中，预先验证的用户210具有多个设备300、300*，并且经由多个设备300、300*对他自己进行验证，用户210的多个验证图像200**、200***可存储在远距离的存储设备600中。
在一个布置中，在预先验证的用户210的随后的验证事件中，处理系统310可以至少根据设备的设备唯一标识符从存储设备600选择预先验证的用户210的预先有效的图像200**、200***，预先验证的用户210希望在该设备上验证他自己(即，“验证”设备)。例如，处理系统310可以选择通过验证设备捕捉的用户210的预先有效的图像200**、200***以便验证验证设备的用户。这可提高面部匹配结果的可靠性，因为要比较的两个图像可能相似，由于它们被相同设备捕捉。如以上所讨论的，当根据图像的指定图像质量验证用户时，处理系统310也可确定要使用哪一个预先存储的验证图像200**、200***。例如，如果预先验证的图像200**、200***比通过验证设备捕捉的验证图像具有明显较高的质量，则处理系统310可以使用通过不同于验证设备的设备捕捉的预先有效的图像200**、200***。
以上实施方式将被理解为本发明的示例性实例。还设想了本发明的另一实施方式。例如，关于本发明的方面，其中，验证图像存储在存储设备600中，处理系统310可被配置为评估每个验证图像的图像质量并且可以存储这些图像与他们的确定图像质量之间的关联。在随后的验证事件中，处理系统310可以从存储设备600选择最高质量的图像并且将其与设备的用户图像进行比较，从而验证该用户。可替代地，如果所捕捉的图像比与其相比较的预先验证的用户的验证图像具有更高的质量，则处理系统310仅可以存储捕捉的图像。如果所捕捉的图像具有较高质量，处理系统310可以利用所捕捉的图像取代预先验证的图像，使得在任何时候仅存储给定用户的一个验证图像。
应当理解的是，关于任何一个实施方式描述的任何特征可单独使用，或者可组合所描述的其他特征使用，并且还可组合任何其他实施方式的一个或多个特征或者组合任何其他实施方式的任何使用。此外，以上未描述的等价物和修改也可以在不脱离所附权利要求所限定的本发明的范围的情况下使用。
尽管本文中参考附图描述的实施方式的至少一些方面包括在处理系统或处理器中执行的计算机过程，但是本发明也扩展到计算机程序，特别是在载体上或在载体中适用于实现本发明的计算机程序。该程序可以非易失性源代码、目标代码、代码中间源和目标代码的形式，诸如以部分编译形式，或者以适用于实现根据本发明的过程的任何其他非易失性形式。载体可以是能够承载程序的任何实体或设备。例如，该载体可包括存储介质，诸如，固态驱动器(SSD)或者其他基于半导体的RAM；ROM，例如，CDROM或者半导体ROM；磁记录介质，例如，软盘或者硬盘；通常光存储器设备；等。
应当理解，本文中涉及的处理系统实际上可由单个芯片或集成电路或者多个芯片或集成电路提供，可选地，提供作为芯片组、专用集成电路(ASIC)、活跃度可编程门阵列(FPGA)、数字信号处理器(DSP)等。芯片或者多个芯片可包括用于体现数据处理器或多个数据处理器、数字信号处理器或多个数字信号处理器、基带电路和射频电路中至少一个或多个的电路(以及有可能固件)，该数据处理器、数字信号处理器、基带电路和射频电路是可配置的以便根据示例性实施方式进行操作。在这方面，示例性实施方式可至少部分由存储在(非易失性)存储器中的计算机软件实现，并且可由处理器或硬件或有形存储软件和硬件(以及有形存储固件)的组合执行。

Claims (88)

1.一种确定移动设备的用户是否对应于预先验证的用户的方法，用户通过身份证件被预先验证，所述身份证件包括：所述预先验证的用户的摄影图像，所述摄影图像在所述身份证件上是可见的；以及集成电路元件，存储表示所述预先验证的用户的数字图像的数据，所述方法包括：
使连接至所述移动设备或者与所述移动设备成为整体的芯片读取器访问所述集成电路元件，从而检索表示所述预先验证的用户的数字图像的数据；
使连接至所述移动设备或者与所述移动设备成为整体的照相机捕捉第一图像，所述第一图像对应于所述身份证件的部分的图像，所述身份证件的所述部分包含身份证件上可见的所述摄影图像；
使连接至所述移动设备或者与所述移动设备成为整体的照相机捕捉第二图像，所述第二图像对应于所述移动设备的用户；并且，
安排将所检索的数据以及表示所述第一图像和所述第二图像的数据进行比较，从而确定所述第一图像、所述第二图像和所述数字图像是否表示相同用户；并且，
如果确定所述第一图像、所述第二图像和所述数字图像表示相同用户，则形成所述预先验证的用户和所述移动设备之间的关联。
2.根据权利要求1所述的方法，包括安排将所检索的数据和表示所述第一图像的数据进行比较，从而验证所述身份证件的有效性。
3.根据权利要求2所述的方法，其中，所述身份证件进一步包括第一数据，并且所述方法进一步包括安排从所述身份证件得出所述第一数据，并且基于所述第一数据安排执行所述身份证件的有效性的验证。
4.根据权利要求3所述的方法，其中，所述第一数据中的至少一些存储在所述集成电路元件中，并且安排从所述身份证件得出所述第一数据的步骤包括使连接至所述移动设备或者与所述移动设备成为整体的芯片读取器访问所述集成电路元件以检索所述第一数据。
5.根据权利要求3或4所述的方法，其中，所述第一数据中的至少一些在所述身份证件上是可见的，并且所述第一图像包括所述身份证件包含所述第一数据的部分，并且其中，安排从所述身份证件得出所述第一数据的步骤包括以下中的一个：分析所述第一图像内的特征，或者将所述第一图像发送到被配置为分析所述第一图像内的特征的远程处理系统，从而从所述身份证件得出所述第一数据。
6.根据权利要求1至5中任一项所述的方法，其中，所述身份证件进一步包括有关所述预先验证的用户的第二数据，并且所述方法进一步包括安排从所述身份证件得出所述第二数据，并且安排所得出的第二数据与所述预先验证的用户的标识符一起存储。
7.根据权利要求6所述的方法，其中，所述第二数据中的至少一些存储在所述集成电路元件中，并且安排从所述身份证件得出所述第二数据的步骤包括使连接至所述移动设备或者与所述移动设备成为整体的芯片读取器访问所述集成电路元件，从而检索所述第二数据。
8.根据权利要求6或7所述的方法，其中，所述第二数据中的至少一些在所述身份证件上是可见的，并且所述第一图像包括所述身份证件包含所述第二数据的部分，并且其中，安排从所述身份证件得出所述第二数据的步骤包括安排使用光学字符识别从所述第一图像提取所述第二数据。
9.根据权利要求3和权利要求6所述的方法，其中，所述第二数据是所述第一数据的子集。
10.根据权利要求1至9中任一项所述的方法，其中，安排将表示所述预先验证的用户的数字图像的数据和表示所述第一图像和第二图像的数据进行比较的步骤包括，将表示所述预先验证的用户的数字图像的数据和表示所述第一图像和第二图像的数据发送到被配置为执行所述比较的远程处理系统。
11.根据权利要求1至10中任一项所述的方法，其中，通过所述移动设备的处理系统将表示所述预先验证的用户的数字图像的数据与表示所述第一图像和第二图像的数据进行比较。
12.一种用于确定移动设备的用户是否对应于预先验证的用户的处理系统，用户通过身份证件被预先验证，所述身份证件包括：所述预先验证的用户的摄影图像，所述摄影图像在所述身份证件上是可见的；以及集成电路元件，存储表示所述预先验证的用户的数字图像的数据，所述处理系统被配置为：
使连接至所述移动设备或者与所述移动设备成为整体的芯片读取器访问所述集成电路元件，从而检索表示所述预先验证的用户的数字图像的数据；
使连接至所述移动设备或者与所述移动设备成为整体的照相机捕捉第一图像，所述第一图像对应于所述身份证件的部分的图像，所述身份证件的所述部分包含所述身份证件上可见的所述摄影图像；
使连接至所述移动设备或者与所述移动设备成为整体的照相机捕捉第二图像，所述第二图像对应于所述移动设备的用户；
安排将所检索的数据以及表示所述第一图像和所述第二图像的数据进行比较，从而确定所述第一图像、所述第二图像和所述数字图像是否表示相同用户；并且，
如果确定所述第一图像、所述第二图像和所述数字图像表示相同用户，则形成所述预先验证的用户和所述移动设备之间的关联。
13.根据权利要求12所述的处理系统，其中，所述处理系统被配置为安排将所检索的数据和表示所述第一图像的数据进行比较，从而验证所述身份证件的有效性。
14.根据权利要求13所述的处理系统，其中，所述身份证件进一步包括第一数据，并且所述处理系统被配置为安排从所述身份证件得出所述第一数据，并且基于所述第一数据安排执行所述身份证件的有效性的验证。
15.根据权利要求14所述的处理系统，其中，所述第一数据中的至少一些存储在所述集成电路元件中，并且所述处理系统被配置为使连接至所述移动设备或者与所述移动设备成为整体的芯片读取器访问所述集成电路元件以检索所述第一数据，从而安排从所述身份证件得出所述第一数据。
16.根据权利要求14或15所述的处理系统，其中，所述第一数据中的至少一些在所述身份证件上是可见的，并且所述第一图像包括所述身份证件包含所述第一数据的部分，并且其中，所述处理系统被布置为以下中的一个：分析所述第一图像内的特征，或者将所述第一图像发送到被配置为分析所述第一图像内的特征的远程处理系统，从而安排从所述身份证件得出所述第一数据。
17.根据权利要求12至16中任一项所述的处理系统，其中，所述身份证件进一步包括有关所述预先验证的用户的第二数据，并且所述处理系统被配置为安排从所述身份证件得出所述第二数据，并且安排所得出的第二数据与所述预先验证的用户的标识符一起存储。
18.根据权利要求17所述的处理系统，其中，所述第二数据中的至少一些存储在所述集成电路元件中，并且所述处理系统被配置为使连接至所述移动设备或者与所述移动设备成为整体的芯片读取器访问所述集成电路元件，从而安排从所述身份证件得出所述第二数据。
19.根据权利要求17或18所述的处理系统，其中，所述第二数据中的至少一些在所述身份证件上是可见的，并且所述第一图像包括所述身份证件包含所述第二数据的部分，并且其中，所述处理系统被配置为安排使用光学字符识别从所述第一图像提取所述第二数据，从而安排从所述身份证件得出所述第二数据。
20.根据权利要求14和权利要求17所述的处理系统，其中，所述第二数据是所述第一数据的子集。
21.根据权利要求12至20中任一项所述的处理系统，其中，所述处理系统被配置为使所述芯片读取器利用近场通信协议访问所述集成电路元件。
22.根据权利要求12至21中任一项所述的处理系统，其中，所述处理系统被配置为将表示所述预先验证的用户的数字图像的数据以及表示所述第一图像和第二图像的数据发送到被配置为执行所述比较的远程处理系统，从而安排比较数据。
23.根据权利要求12至22中任一项所述的处理系统，其中，所述处理系统被配置为将表示所述预先验证的用户的数字图像的数据与表示所述第一图像和第二图像的数据进行比较。
24.一种用于确定移动设备的用户是否对应于预先验证的用户的计算机程序，用户通过身份证件被预先验证，所述身份证件包括：所述预先验证的用户的摄影图像，所述摄影图像在所述身份证件上是可见的；以及集成电路元件，存储表示所述预先验证的用户的数字图像的数据；以及所述计算机程序，包括当在处理系统上执行所述计算机程序时，使得所述处理系统被配置为执行根据权利要求1至11中任一项所述的方法的指令。
25.一种通过处理系统验证设备的用户是否对应于预先验证的用户的方法，所述处理系统能够访问第一图像和第二图像，所述第一图像是身份证件的图像，所述身份证件包括所述预先验证的用户的图像和识别所述预先验证的用户的数据，所述身份证件相对于所述预先验证的用户已经通过信任机构得到验证，从而预先验证用户，并且所述处理系统被安排为从所述身份证件得出识别所述预先验证的用户的数据，其中，所述第二图像是通过所述设备捕捉的图像，所述方法包括：
将所述第一图像和所述第二图像进行比较，从而确定它们是不是相同用户的图像；并且，
如果确定所述第一图像和第二图像是相同用户的图像：
将所述第一图像和第二图像中的一个指定为较高质量的图像；
将所指定的图像作为所述预先验证的用户的验证图像和用于所述预先验证的用户的标识符一起存储在存储设备中，所指定的图像被指定为用于所述预先验证的用户的随后的验证事件中并且；
安排所得出的数据与用于所述预先验证的用户的所述标识符一起存储，从而使数据能够在用于预先验证的用户的所述随后的验证事件中检索到。
26.根据权利要求25所述的方法，其中，在所述设备的用户的随后的验证事件中，所述方法包括将随后通过所述设备作为所述随后的验证事件的部分捕捉到的图像与所指定的图像进行比较，从而确定所述设备的用户是不是所述预先验证的用户。
27.根据权利要求26所述的方法，其中，如果在所述随后的验证事件中确定所述设备的用户是所述预先验证的用户，则所述方法包括：
使用用于所述预先验证的用户的所述标识符检索来源于所述第一图像的详情；并且，
将所述详情与所述标识符一起发送到远离所述处理系统的系统。
28.根据权利要求25或27所述的方法，包括在存储所述第二图像的步骤中存储编码的第二图像之前，使用单向编码算法编码所述第二图像。
29.根据权利要求25至28中任一项所述的方法，其中，如果确定所述第一图像和第二图像是相同用户的图像，所述方法进一步包括将所述标识符发送到远离所述处理系统的系统，从而显示所述设备的用户已经验证为与所述标识符相关的用户。
30.根据权利要求25至29中任一项所述的方法，其中，所述设备与设备唯一标识符相关，并且如果确定所述第一图像和第二图像是相同用户的图像，则所述方法进一步包括存储所述设备唯一标识符和所述第二图像之间的关联。
31.根据权利要求30所述的方法，其中，如果确定所述第一图像和第二图像是相同用户的图像，所述方法进一步包括将所述设备唯一标识符与所述设备的用户已经被验证的指示一起发送到远离所述处理系统的系统。
32.根据权利要求25至31中任一项所述的方法，其中，将所述第一图像和第二图像中的一个指定为所述较高质量的图像的步骤包括将所述第一图像的图像质量与所述第二图像的图像质量进行比较的步骤。
33.根据权利要求25至32中任一项所述的方法，其中，所述处理系统通信地连接至多个设备，从而验证所述多个设备中的任一个上的用户是否对应于所述预先验证的用户。
34.根据权利要求25至33中任一项所述的方法，其中，将所述第一图像与所述第二图像进行比较，从而确定它们是不是相同用户的图像的步骤，包括：
评估所述第一图像的多个部分中的每一个的图像质量，从而将图像质量分配给所述第一图像的所述多个部分中的每一个；
对于被确定为具有的图像质量不同于所述第一图像的所述多个部分的其它部分的图像质量的所述第一图像的至少一部分：
根据所述第一图像的部分的所分配的图像质量配置用于所述第一图像的部分的匹配算法；并且
使用所配置的匹配算法将所述第一图像的部分与所述第二图像的相应部分进行比较，从而确定所述第一图像和第二图像是不是相同用户的图像。
35.一种用于验证设备的用户是否对应于预先验证的用户的处理系统，所述处理系统能够访问第一图像和第二图像，所述第一图像是身份证件的图像，所述身份证件包括所述预先验证的用户的图像和识别所述预先验证的用户的数据，所述身份证件关于所述预先验证的用户已经通过信任机构验证过，从而预先验证用户，并且所述处理系统被安排为从所述身份证件得出识别所述预先验证的用户的数据，其中，所述第二图像是通过所述设备捕捉的图像，所述处理系统被配置为：
将所述第一图像和所述第二图像进行比较，从而确定它们是不是相同用户的图像；并且，
如果确定所述第一图像和第二图像是相同用户的图像：
将所述第一图像和第二图像中的一个指定为较高质量的图像；
将所指定的图像作为所述预先验证的用户的验证图像和用于所述预先验证的用户的标识符一起存储在存储设备中，所指定的图像被指定为用于所述预先验证的用户的随后的验证事件中并且；
安排所得出的数据与用于所述预先验证的用户的所述标识符一起存储，从而使数据能够在用于所述预先验证的用户的所述随后的验证事件中检索到。
36.根据权利要求35所述的处理系统，其中，在所述设备的用户的随后的验证事件中，所述处理系统被配置为将随后通过所述设备作为所述随后的验证事件的部分捕捉到的图像与所指定的图像进行比较，从而确定所述设备的用户是不是所述预先验证的用户。
37.根据权利要求36所述的处理系统，其中，如果在所述随后的验证事件中确定所述设备的用户是所述预先验证的用户，则所述处理系统被配置为：
使用用于所述预先验证的用户的所述标识符检索来源于所述第一图像的详情；并且，
将所述详情与所述标识符一起发送到远离所述处理系统的系统。
38.根据权利要求35或37所述的处理系统，其中，所述处理系统被配置为在存储所编码的第二图像之前使用单向编码算法编码所述第二图像，从而存储所述第二图像。
39.根据权利要求35至38中任一项所述的处理系统，其中，如果确定所述第一图像和第二图像是相同用户的图像，所述处理系统被配置为将所述标识符发送到远离所述处理系统的系统，从而显示所述设备的用户已经验证为与所述标识符相关的用户。
40.根据权利要求35至39中任一项所述的处理系统，其中，所述设备与设备唯一标识符相关，并且如果确定所述第一图像和第二图像是相同用户的图像，则所述处理系统被配置为存储所述设备唯一标识符和所述第二图像之间的关联。
41.根据权利要求40所述的处理系统，其中，如果确定所述第一图像和第二图像是相同用户的图像，所述处理系统被配置为将所述设备唯一标识符与所述设备的用户已经被验证的指示一起发送到远离所述处理系统的系统。
42.根据权利要求35至41中任一项所述的处理系统，其中，所述处理系统被配置为通过将所述第一图像的图像质量与所述第二图像的图像质量进行比较，将所述第一图像和第二图像中的一个指定为所述较高质量的图像。
43.根据权利要求35至42中任一项所述的处理系统，其中，所述处理系统通信地连接至多个设备并且被配置为验证所述多个设备的任一个上的用户是否对应于所述预先验证的用户。
44.根据权利要求35至43中任一项所述的处理系统，其中，所述处理系统被配置为比较所述第一图像与所述第二图像，从而确定它们是不是相同用户的图像，通过以下：
评估所述第一图像的多个部分中的每一个的图像质量，从而将图像质量分配给所述第一图像的所述多个部分中的每一个；
对于被确定为具有的图像质量不同于所述第一图像的所述多个部分的其它部分的图像质量的所述第一图像的至少一部分：
根据所述第一图像的部分的所分配的图像质量配置用于所述第一图像的部分的匹配算法；并且
使用所配置的匹配算法将所述第一图像的部分与所述第二图像的相应部分进行比较，从而确定所述第一图像和第二图像是不是相同用户的图像。
45.根据权利要求35至44中任一项所述的处理系统，其中，所述处理系统被配置为在移动设备上执行。
46.根据权利要求35至45中任一项所述的处理系统，其中，所述处理系统被配置为在服务器系统上执行。
47.一种用于验证设备的用户是否对应于预先验证的用户的计算机程序，所述计算机程序包括当所述计算机程序在能够访问第一图像和第二图像的处理系统上执行时，使得所述处理系统被配置为执行根据权利要求25至34中任一项所述的方法的指令，其中：
所述第一图像是身份证件的图像，所述身份证件包括所述预先验证的用户的图像和识别所述预先验证的用户的数据，所述身份证件关于所述预先验证的用户已经通过信任机构验证过，从而预先验证用户，并且
所述处理系统被布置为从所述身份证件得出识别所述预先验证的用户的数据，并且
所述第二图像是通过所述设备捕捉的图像。
48.一种通过处理系统比较两个图像以便确定它们是否表示相同实体的方法，所述方法包括：
评估所述两个图像中的第一图像的多个部分中的每一个的图像质量，从而将图像质量分配给所述第一图像的所述多个部分中的每一个；
对于被确定为具有的图像质量不同于所述第一图像的所述多个部分的其它部分的图像质量的所述第一图像的至少一部分：执行图像处理过程，所述图像处理过程包括：
根据部分的所分配的图像质量配置用于所述第一图像的部分的匹配算法；并且
使用所配置的匹配算法将所述第一图像的部分与所述两个图像的第二图像的相应部分进行比较，从而产生输出；
使用所述输出确定所述第一图像和第二图像是否表示相同实体。
49.根据权利要求48所述的方法，其中，部分的图像质量通过识别部分内的特征并且将所述特征的特性与训练特征的预定组的特征的特性进行比较来确定。
50.根据权利要求48或49所述的方法，其中，部分的图像质量通过识别部分内的特征并且确定所识别的特征的锐度来确定，并且其中，具有相对高的确定的锐度的特征的部分比具有相对低的确定的锐度的特征的部分分配更高的图像质量。
51.根据权利要求48至50中任一项所述的方法，其中，用于所述第一图像的给定部分的所述匹配算法被配置为：
将所述第一图像的部分以及所述第二图像的所述相应部分分别转换为所述第一图像和第二图像的部分的第一数值表示和第二数值表示，所述第一数值表示和第二数值表示分别表示所述第一图像和第二图像的部分内的所述特征的特性；并且，
比较所述第一数值表示和第二数值表示，从而确定所述第一图像和第二图像是否表示相同实体。
52.根据权利要求48至51中任一项所述的方法，包括：
执行用于所述第一图像的多个部分的图像处理过程，从而产生多个输出，每个所述输出对应于所述第一图像的部分的比较；并且
使用用于所述第一图像的部分的各个输出确定所述第一图像和第二图像是否表示相同实体。
53.根据权利要求52所述的方法，其中，所配置的匹配算法被配置为结合所述各个输出，所述结合包括：
将相对高的权重分配给与所述第一图像的具有相对高的分配图像质量的部分的比较相对应的输出；
将相对低的权重分配给与所述第一图像的具有相对低的分配图像质量的部分的比较的相对应输出；并且
结合所述权重输出。
54.根据权利要求53所述的方法，其中，所述权重输出结合以给出指示所述第一图像和第二图像表示相同实体的概率的值，并且确定所述第一图像和第二图像是否表示相同实体的步骤包括将所述值与预定阈值进行比较。
55.根据权利要求48至54中任一项所述的方法，其中，响应于所述第一图像和第二图像表示相同实体的确定，所述方法进一步包括将所述第二图像或者所述第二图像的表示和与所述实体相关的标识符一起存储在存储设备中。
56.根据权利要求55所述的方法，包括从所述第一图像或者所述第二图像得出所述标识符。
57.根据权利要求48至56中任一项所述的方法，其中，所述第一图像除了是直接与所述处理系统相关的图像之外，还是复印介质上预先捕捉的图像。
58.根据权利要求48至57中任一项所述的方法，其中，所述第一图像是通过所述处理系统或者结合所述处理系统捕捉的图像。
59.根据权利要求48至58中任一项所述的方法，其中，所述第二图像是通过所述处理系统或者结合所述处理系统捕捉的图像。
60.根据权利要求59中任一项所述的方法，其中，如果确定所述第一图像和第二图像不表示相同实体，则所述方法包括通过所述处理系统或者结合所述处理系统连续捕捉另外图像，并且将每个所述另外图像与所述第一图像进行比较，从而确定它们是否表示相同实体。
61.根据权利要求48至60中任一项所述的方法，所述方法进一步包括比较所述两个图像的总体图像质量，并且将具有较低总体图像质量的图像指定为所述第一图像，并且将具有较高总体图像质量的图像指定为所述第二图像。
62.一种用于比较两个图像以确定它们是否表示相同实体的处理系统，所述处理系统被配置为：
评估所述两个图像中的第一图像的多个部分中的每一个的图像质量，从而将图像质量分配给所述第一图像的所述多个部分中的每一个；
对于被确定为具有的图像质量不同于所述第一图像的所述多个部分的其它部分的图像质量的所述第一图像的至少一部分：执行图像处理过程，所述图像处理过程包括：
根据部分的所分配的图像质量配置用于所述第一图像的部分的匹配算法；并且
使用所配置的匹配算法将所述第一图像的部分与所述两个图像的第二图像的相应部分进行比较，从而产生输出；并且，
使用所述输出确定所述第一图像和第二图像是否表示相同实体。
63.根据权利要求62所述的处理系统，其中，所述处理系统被配置为通过识别部分内的特征并且将所述特征的特性与训练特征的预定组的特征的特性进行比较来确定部分的图像质量。
64.根据权利要求62或63所述的处理系统，其中，所述处理系统被配置为通过识别部分内的特征并且确定所识别的特征的锐度来确定部分的图像质量，并且其中，具有相对高的确定的锐度的特征的部分比具有相对低的确定的锐度的特征的部分分配更高的图像质量。
65.根据权利要求62至64中任一项所述的处理系统，其中，用于所述第一图像的给定部分的所述匹配算法被配置为：
将所述第一图像的部分以及所述第二图像的所述相应部分分别转换为所述第一图像和第二图像的部分的第一数值表示和第二数值表示，所述第一数值表示和第二数值表示分别表示所述第一图像和第二图像的部分内的所述特征的特性；并且
比较所述第一数值表示和第二数值表示，从而确定所述第一图像和第二图像是否表示相同实体。
66.根据权利要求62至65中任一项所述的处理系统，所述处理系统被配置为：
执行用于所述第一图像的多个部分的所述图像处理过程，从而产生多个输出，每个所述输出对应于所述第一图像的部分的比较；并且
使用用于所述第一图像的部分的各个输出，以确定所述第一图像和第二图像是否表示相同实体。
67.根据权利要求66所述的处理系统，其中，所配置的匹配算法被配置为结合各个输出，所述结合包括：
将相对高的权重分配给与所述第一图像的具有相对高的分配图像质量的部分的比较相对应的输出；
将相对低的权重分配给与所述第一图像的具有相对低的分配图像质量的部分的比较相对应的输出；并且
结合所述权重输出。
68.根据权利要求67所述的处理系统，其中，所述权重输出结合以给出指示所述第一图像和第二图像表示相同实体的概率的值，并且所述处理系统被配置为通过将所述值与预定阈值进行比较来确定所述第一图像和第二图像是否表示相同实体。
69.根据权利要求62至68中任一项所述的处理系统，其中，响应于所述第一图像和第二图像表示相同实体的确定，所述处理系统被配置为将所述第二图像或者所述第二图像的表示和与所述实体相关的标识符一起存储在存储设备中。
70.根据权利要求69所述的处理系统，其中，所述处理系统被配置为从所述第一图像或者所述第二图像得出所述标识符。
71.根据权利要求62至70中任一项所述的处理系统，其中，如果确定所述第一图像和第二图像不表示相同实体，则所述处理系统被配置为将另外的图像与所述第一图像进行比较，从而确定它们是否表示相同实体，所述另外的图像被连续捕捉。
72.根据权利要求62至71中任一项所述的处理系统，其中，所述处理系统被配置为比较所述两个图像的总体图像质量并且将具有较低总体图像质量的图像指定为所述第一图像并且将具有较高总体图像质量的图像指定为所述第二图像。
73.根据权利要求62至72中任一项所述的处理系统，其中，所述处理系统被配置为在移动设备上执行。
74.根据权利要求62至73中任一项所述的处理系统，其中，所述处理系统被配置为在服务器系统上执行。
75.一种用于比较两个图像以确定它们是否表示相同实体的计算机程序，所述计算机程序包括当在能够访问两个图像的处理系统上执行所述计算机程序时，使得所述处理系统被配置为执行根据权利要求48至61中任一项所述的方法的指令。
76.一种验证设备的用户是不是关于所述设备已经预先验证的用户的方法，其中，所述设备能够访问多个图像，所述多个图像中的至少两个在连续时间周期内为用户捕捉，所述方法包括：
执行用于所述至少两个图像的区别检测过程，所述区别检测过程包括：
比较所述至少两个图像，从而检测它们之间的区别；并且，
确定所检测的区别是否足以显示所述至少两个图像对应于活跃用户，从而输出活跃度指示符；并且
根据所述活跃度指示符，选择性地将所述至少两个图像中的一个与所述预先验证的用户的预先验证的图像在图像匹配过程中进行比较，以便确定所比较的图像是否对应于所述预先验证的用户。
77.根据权利要求76所述的方法，其中，如果所检测的区别被确定为不足以显示所述至少两个图像对应于活跃用户，所述方法包括为不同的两个图像重复所述区别检测过程，所述不同的两个图像已经在所述连续时间周期内为用户捕捉，从而输出用于所述两个不同图像的活跃度指示符，并且根据所述活跃度指示符选择性地为所述不同的两个图像中的一个执行图像匹配过程。
78.根据权利要求76或77所述的方法，进一步包括为在所述连续时间窗口内捕捉的多个不同图像重复所述区别检测过程。
79.根据权利要求76至78中任一项所述的方法，其中，检测所述至少两个图像之间的区别的步骤包括将所述至少两个图像的第一图像的部分内的像素与所述至少两个图像的第二图像的相应部分内的像素进行比较，部分是确定为包括面部特征的部分。
80.根据权利要求76至79中任一项所述的方法，其中，检测所述至少两个图像之间的区别的步骤包括将所述至少两个图像的第一图像的部分内的像素与所述至少两个图像的第二图像的相应部分内的像素进行比较，部分是确定为包括面部特征和背景特征两者的部分。
81.一种用于验证设备的用户是不是关于所述设备已经预先验证的用户的处理系统，所述处理系统能够访问多个图像，所述多个图像中的至少两个在连续时间周期内已经通过所述设备为用户捕捉，所述处理系统被配置为：
执行用于所述至少两个图像的区别检测过程，所述区别检测过程包括：
比较所述至少两个图像，从而检测它们之间的区别；并且，
确定所检测的区别是否足以显示所述至少两个图像对应于活跃用户，从而输出活跃度指示符；并且
根据所述活跃度指示符，选择性地将所述至少两个图像中的一个与所述预先验证的用户的预先验证的图像在图像匹配过程中进行比较，以便确定所比较的图像是否对应于所述预先验证的用户。
82.根据权利要求81所述的处理系统，其中，如果所检测的区别被确定为不足以显示所述至少两个图像对应于活跃用户，则所述处理系统被配置为重复用于不同的两个图像的所述区别检测过程，所述不同的两个图像在所述连续时间周期内为用户捕捉，从而输出用于所述两个不同图像的活跃度指示符，并且根据所述活跃度指示符选择性地执行用于所述不同的两个图像中的一个的图像匹配过程。
83.根据权利要求81或82所述的处理系统，其中，所述处理系统被配置为重复用于已经在所述连续时间窗口内捕捉的多个不同图像的所述区别检测过程。
84.根据权利要求81至83中任一项所述的处理系统，其中，所述处理系统被配置为通过将所述至少两个图像的第一图像的部分内的像素与所述至少两个图像的第二图像的相应部分内的像素进行比较来检测所述至少两个图像之间的区别，部分是确定为包括面部特征的部分。
85.根据权利要求81至84中任一项所述的处理系统，其中，所述处理系统被配置为通过将所述至少两个图像的第一图像的部分内的像素与所述至少两个图像的第二图像的相应部分内的像素进行比较来检测所述至少两个图像之间的区别，部分是确定为包括面部特征和背景特征两者的部分。
86.根据权利要求81至85中任一项所述的处理系统，其中，所述处理系统被配置为在移动设备上执行。
87.根据权利要求81至85中任一项所述的处理系统，其中，所述处理系统被配置为在服务器系统上执行。
88.一种用于验证设备的用户是不是关于所述设备已经预先验证的用户的计算机程序，所述计算机程序包括当所述计算机程序在能够访问多个图像的处理系统上执行时，所述多个图像中的至少两个在连续时间周期内为用户捕捉，使得所述处理系统被配置为执行根据权利要求76至80中任一项所述的方法的指令。
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Cited By (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN106326888A (zh) * 2016-08-16 2017-01-11 北京旷视科技有限公司 图像识别方法和装置
CN109561053A (zh) * 2017-09-26 2019-04-02 北京国双科技有限公司 一种用户身份识别方法及装置
CN110288349A (zh) * 2018-03-16 2019-09-27 杭州海康威视数字技术股份有限公司 用户信息管理方法、装置及系统、存储介质
CN110414454A (zh) * 2019-07-31 2019-11-05 南充折衍智能光电科技有限公司 一种基于机器视觉的人证合一识别系统
CN112766015A (zh) * 2019-10-21 2021-05-07 深圳君正时代集成电路有限公司 一种提高人脸识别准确性的二次识别方法
CN113316782A (zh) * 2019-03-24 2021-08-27 苹果公司 身份证件验证

Families Citing this family (75)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US9769354B2 (en) 2005-03-24 2017-09-19 Kofax, Inc. Systems and methods of processing scanned data
US9767354B2 (en) 2009-02-10 2017-09-19 Kofax, Inc. Global geographic information retrieval, validation, and normalization
US9576272B2 (en) * 2009-02-10 2017-02-21 Kofax, Inc. Systems, methods and computer program products for determining document validity
US9349046B2 (en) 2009-02-10 2016-05-24 Kofax, Inc. Smart optical input/output (I/O) extension for context-dependent workflows
US9165188B2 (en) 2012-01-12 2015-10-20 Kofax, Inc. Systems and methods for mobile image capture and processing
US10146795B2 (en) 2012-01-12 2018-12-04 Kofax, Inc. Systems and methods for mobile image capture and processing
US8666159B1 (en) * 2012-06-04 2014-03-04 Google Inc. Real time feature extraction
US9208536B2 (en) 2013-09-27 2015-12-08 Kofax, Inc. Systems and methods for three dimensional geometric reconstruction of captured image data
US9355312B2 (en) 2013-03-13 2016-05-31 Kofax, Inc. Systems and methods for classifying objects in digital images captured using mobile devices
GB2500823B (en) 2013-03-28 2014-02-26 Paycasso Verify Ltd Method, system and computer program for comparing images
US9122911B2 (en) 2013-03-28 2015-09-01 Paycasso Verify Ltd. System, method and computer program for verifying a signatory of a document
US20180365261A1 (en) * 2013-04-01 2018-12-20 International Business Machines Corporation Fingerprinting data for more aggressive de-duplication
US20140316841A1 (en) 2013-04-23 2014-10-23 Kofax, Inc. Location-based workflows and services
DE202014011407U1 (de) 2013-05-03 2020-04-20 Kofax, Inc. Systeme zum Erkennen und Klassifizieren von Objekten in durch Mobilgeräte aufgenommenen Videos
US20140363058A1 (en) * 2013-06-07 2014-12-11 EyeD, LLC Systems And Methods For Uniquely Identifying An Individual
JP2016538783A (ja) 2013-11-15 2016-12-08 コファックス， インコーポレイテッド モバイル映像データを用いて長尺文書の合成画像を生成するためのシステムおよび方法
US10025915B2 (en) * 2013-12-05 2018-07-17 Lenovo (Singapore) Pte. Ltd. Contact signature authentication of user of device
RU2648638C2 (ru) * 2014-01-30 2018-03-26 Общество с ограниченной ответственностью "Аби Девелопмент" Способы и системы эффективного автоматического распознавания символов, использующие множество кластеров эталонов символов
US9766702B2 (en) * 2014-06-19 2017-09-19 Apple Inc. User detection by a computing device
DE102014010339A1 (de) * 2014-07-11 2016-01-14 Giesecke & Devrient Gmbh Verfahren zum Auslesen eines Ausweisdokumentes
GB2544423A (en) * 2014-07-29 2017-05-17 Vatoscan (Pty) Ltd Identity verification
US9916500B2 (en) * 2014-10-17 2018-03-13 SimonComputing, Inc. Method and system for imaging documents, such as passports, border crossing cards, visas, and other travel documents, in mobile applications
US9760788B2 (en) 2014-10-30 2017-09-12 Kofax, Inc. Mobile document detection and orientation based on reference object characteristics
US9811649B2 (en) * 2014-11-13 2017-11-07 Intel Corporation System and method for feature-based authentication
US10311329B2 (en) 2015-01-30 2019-06-04 International Business Machines Corporation Social connection via real-time image comparison
US9858408B2 (en) * 2015-02-13 2018-01-02 Yoti Holding Limited Digital identity system
US9648496B2 (en) 2015-02-13 2017-05-09 Yoti Ltd Authentication of web content
US10692085B2 (en) 2015-02-13 2020-06-23 Yoti Holding Limited Secure electronic payment
US9852285B2 (en) 2015-02-13 2017-12-26 Yoti Holding Limited Digital identity
US9785764B2 (en) 2015-02-13 2017-10-10 Yoti Ltd Digital identity
US10853592B2 (en) 2015-02-13 2020-12-01 Yoti Holding Limited Digital identity system
US10594484B2 (en) 2015-02-13 2020-03-17 Yoti Holding Limited Digital identity system
WO2016131083A1 (en) * 2015-02-20 2016-08-25 S2D Pty Ltd Identity verification. method and system for online users
US9986289B2 (en) * 2015-03-02 2018-05-29 The Nielsen Company (Us), Llc Methods and apparatus to count people
US10242285B2 (en) 2015-07-20 2019-03-26 Kofax, Inc. Iterative recognition-guided thresholding and data extraction
US10467465B2 (en) 2015-07-20 2019-11-05 Kofax, Inc. Range and/or polarity-based thresholding for improved data extraction
CN106503534B (zh) * 2015-09-08 2020-05-12 腾讯科技（深圳）有限公司 一种信息处理方法及终端
CA3008323A1 (en) * 2015-12-15 2017-06-22 Applied Recognition Inc. Systems and methods for authentication using digital signature with biometrics
US10148855B2 (en) * 2016-01-15 2018-12-04 Kabushiki Kaisha Toshiba Image forming apparatus and control method for the same
US9779296B1 (en) 2016-04-01 2017-10-03 Kofax, Inc. Content-based detection and three dimensional geometric reconstruction of objects in image and video data
US10187216B2 (en) 2016-04-14 2019-01-22 Honeywell International Inc. Connecting a portable computing device to a vehicle by comparing a captured image of a vehicle indicator with stored images of known vehicle indicators
JP6886090B2 (ja) * 2017-04-07 2021-06-16 富士フイルムビジネスイノベーション株式会社 画像形成装置
CN113177437A (zh) * 2017-06-13 2021-07-27 阿里巴巴集团控股有限公司 一种人脸识别方法和装置
US10579783B1 (en) * 2017-07-31 2020-03-03 Square, Inc. Identity authentication verification
CN108875478B (zh) * 2017-08-14 2022-04-12 北京旷视科技有限公司 人证合一核验方法、装置和系统及存储介质
US10679082B2 (en) * 2017-09-28 2020-06-09 Ncr Corporation Self-Service Terminal (SST) facial authentication processing
CN107808127B (zh) * 2017-10-11 2020-01-14 Oppo广东移动通信有限公司 人脸识别方法及相关产品
CN107729847B (zh) 2017-10-20 2020-08-04 阿里巴巴集团控股有限公司 一种证件验证、身份验证方法和装置
CN107944339B (zh) * 2017-10-20 2020-01-21 阿里巴巴集团控股有限公司 一种证件验证、身份验证方法和装置
US11062176B2 (en) 2017-11-30 2021-07-13 Kofax, Inc. Object detection and image cropping using a multi-detector approach
US20190205617A1 (en) * 2017-12-29 2019-07-04 Idemia Identity & Security USA LLC System and method for combining identity information to facilitate image acquisition
CA3091858A1 (en) * 2018-03-05 2019-09-12 Walker Digital Table Systems, Llc Systems and methods for verifying player identity at a table game
US10664811B2 (en) 2018-03-22 2020-05-26 Bank Of America Corporation Automated check encoding error resolution
WO2019194701A1 (ru) * 2018-04-06 2019-10-10 Виталий Борисович ДАГИРОВ Средство удалённой регистрации пользователей мобильной связи
CN108805005A (zh) * 2018-04-16 2018-11-13 深圳市商汤科技有限公司 身份验证方法和装置、电子设备、计算机程序和存储介质
US11093771B1 (en) 2018-05-04 2021-08-17 T Stamp Inc. Systems and methods for liveness-verified, biometric-based encryption
US11288530B1 (en) * 2018-05-04 2022-03-29 T Stamp Inc. Systems and methods for liveness-verified identity authentication
US11496315B1 (en) 2018-05-08 2022-11-08 T Stamp Inc. Systems and methods for enhanced hash transforms
GB2576521A (en) * 2018-08-21 2020-02-26 Shufti Pro Ltd Systems and methods for remotely verifying user identities
US11301586B1 (en) 2019-04-05 2022-04-12 T Stamp Inc. Systems and processes for lossy biometric representations
FR3096480B1 (fr) * 2019-05-24 2021-04-23 Idemia Identity & Security France Procédé d’authentification forte d’un individu
TWI725443B (zh) * 2019-06-03 2021-04-21 銓鴻資訊有限公司 用於第三方認證的身分的註冊與存取控制方法
US11532183B1 (en) 2019-06-19 2022-12-20 Checkpoint ID, Inc. Identification verification system and related methods
KR102665968B1 (ko) * 2019-06-27 2024-05-16 삼성전자주식회사 블러 추정 방법 및 장치
CN110443184B (zh) * 2019-07-31 2022-09-30 上海海事大学 身份证信息提取方法、装置及计算机存储介质
US11003957B2 (en) 2019-08-21 2021-05-11 Advanced New Technologies Co., Ltd. Method and apparatus for certificate identification
US10974537B2 (en) 2019-08-27 2021-04-13 Advanced New Technologies Co., Ltd. Method and apparatus for certificate identification
JP7419712B2 (ja) * 2019-09-12 2024-01-23 富士フイルムビジネスイノベーション株式会社 情報処理装置およびプログラム
JP7423039B2 (ja) * 2019-10-02 2024-01-29 ビーコア株式会社 認証装置、方法及びプログラム
US11157722B2 (en) * 2019-10-10 2021-10-26 Unisys Corporation Systems and methods for facial recognition in a campus setting
DE102020109171A1 (de) * 2020-04-02 2021-10-07 Bundesdruckerei Gmbh Integritätsprüfung eines Dokuments mit personenbezogenen Daten
US11967173B1 (en) 2020-05-19 2024-04-23 T Stamp Inc. Face cover-compatible biometrics and processes for generating and using same
CN116209974A (zh) 2020-09-25 2023-06-02 苹果公司 用于导航用户界面的方法
JP7019007B1 (ja) * 2020-09-28 2022-02-14 楽天グループ株式会社 照合システム、照合方法及びプログラム
US20230377309A1 (en) * 2022-05-17 2023-11-23 Fmr Llc Methods and systems for automated cross-browser user interface testing

Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN101964126A (zh) * 2010-09-13 2011-02-02 中兴通讯股份有限公司 移动终端支付方法及移动终端
CN102129555A (zh) * 2011-03-23 2011-07-20 北京深思洛克软件技术股份有限公司 基于第二代身份证进行身份验证的方法及系统
CN102456130A (zh) * 2010-11-01 2012-05-16 厦门爱登特科技有限公司 通过人脸校验用户身份证件的方法及系统
CN202435418U (zh) * 2012-02-14 2012-09-12 刘桂香 一种个人信息认证系统

Family Cites Families (83)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US6111506A (en) * 1996-10-15 2000-08-29 Iris Corporation Berhad Method of making an improved security identification document including contactless communication insert unit
US20020097145A1 (en) 1997-11-06 2002-07-25 David M. Tumey Integrated vehicle security system utilizing facial image verification
GB2372165A (en) * 2001-02-10 2002-08-14 Hewlett Packard Co A method of selectively storing images
US20020158750A1 (en) 2001-04-30 2002-10-31 Almalik Mansour Saleh System, method and portable device for biometric identification
US20050212657A1 (en) * 2001-11-07 2005-09-29 Rudy Simon Identity verification system with self-authenticating card
JP4022131B2 (ja) * 2002-11-21 2007-12-12 富士通株式会社 端末装置の位置登録方法、プログラム及び装置
KR100473600B1 (ko) * 2002-12-04 2005-03-10 삼성전자주식회사 얼굴 인식 시스템에서의 사진 판별 장치 및 방법
JP4406547B2 (ja) 2003-03-03 2010-01-27 富士フイルム株式会社 Ｉｄカード作成装置、ｉｄカード、顔認証端末装置、顔認証装置およびシステム
CN100397421C (zh) * 2003-03-07 2008-06-25 日本电信电话株式会社 生物测量图像对照设备及其对照方法
US7308581B1 (en) 2003-03-07 2007-12-11 Traffic101.Com Systems and methods for online identity verification
JP4298371B2 (ja) 2003-05-13 2009-07-15 キヤノン株式会社 画像形成装置及び当該装置におけるプログラム起動方法、画像形成システム及びそのプログラムと記憶媒体
US20050063569A1 (en) 2003-06-13 2005-03-24 Charles Colbert Method and apparatus for face recognition
US20040258280A1 (en) * 2003-06-23 2004-12-23 Canadian Bank Note Company, Ltd. Optical document authentication system
US7591415B2 (en) * 2004-09-28 2009-09-22 3M Innovative Properties Company Passport reader for processing a passport having an RFID element
DE102004055495A1 (de) * 2004-11-17 2006-05-24 Bundesdruckerei Gmbh Personaldokument in Heftform
US7711158B2 (en) * 2004-12-04 2010-05-04 Electronics And Telecommunications Research Institute Method and apparatus for classifying fingerprint image quality, and fingerprint image recognition system using the same
KR100608596B1 (ko) * 2004-12-28 2006-08-03 삼성전자주식회사 얼굴 검출을 기반으로 하는 휴대용 영상 촬영 기기 및영상 촬영 방법
US7479882B2 (en) * 2005-04-14 2009-01-20 Flexilis, Inc. RFID security system and methods
US7152787B2 (en) 2005-04-15 2006-12-26 Beacon Communications Kk Handheld system and method for age verification
US20070033150A1 (en) * 2005-08-08 2007-02-08 Enenia Biometrics, Inc. Biometric web payment system
DE102005038092A1 (de) * 2005-08-11 2007-02-15 Giesecke & Devrient Gmbh Verfahren und Einrichtung zur Prüfung eines elektronischen Passes
JP4700452B2 (ja) * 2005-09-16 2011-06-15 株式会社リコー 情報管理装置、情報管理方法、情報管理プログラムおよび記録媒体
CN101263732B (zh) * 2005-11-24 2011-08-17 诺基亚公司 实现射频识别(rfid)子系统和无线通信子系统的调度操作的方法、模块、终端和系统
JP2007188321A (ja) * 2006-01-13 2007-07-26 Sony Corp 通信装置および通信方法、プログラム、並びに記録媒体
EP1999724A1 (en) * 2006-02-20 2008-12-10 Senthis BVBA Method and system for identifiying and handling (tracing/locating/identifying to receive services) an owner and items in a secure/private area
US20070260886A1 (en) 2006-05-02 2007-11-08 Labcal Technologies Inc. Biometric authentication device having machine-readable-zone (MRZ) reading functionality and method for implementing same
CN101162500A (zh) * 2006-10-13 2008-04-16 上海银晨智能识别科技有限公司 分区式人脸识别方法
GB2458087A (en) 2006-10-30 2009-09-09 Cryptometrics Canada Inc Computerized biometric passenger identification system and method
US8572703B2 (en) 2007-03-29 2013-10-29 Ricoh Americas Corporation System and method for authenticating a user of an image processing system
US8694792B2 (en) * 2007-02-16 2014-04-08 Honeywell International Inc. Biometric based repeat visitor recognition system and method
FR2915301A1 (fr) * 2007-04-20 2008-10-24 Groupe Ecoles Telecomm Procede de comparaison d'images d'une biometrie entre au moi ns une image de reference et au moins une image de test dont on cherche a evaluer un degre de correlation avec l'image d e reference
WO2009002139A1 (en) * 2007-06-28 2008-12-31 Iris Corporation Berhad Method of reading mrz using sam for electronic chip based travel document or identification document
US7983452B2 (en) * 2007-08-20 2011-07-19 International Business Machines Corporation Using a surface based computing device for verification of an identification document
JP2009089174A (ja) * 2007-10-01 2009-04-23 Fujifilm Corp デジタルカメラおよびその撮影方法
DE102007050024A1 (de) 2007-10-17 2009-04-23 Bundesdruckerei Gmbh Personenkontrollsystem und Verfahren zum Durchführen einer Personenkontrolle
US7953268B2 (en) 2008-01-18 2011-05-31 Mitek Systems, Inc. Methods for mobile image capture and processing of documents
US8180112B2 (en) * 2008-01-21 2012-05-15 Eastman Kodak Company Enabling persistent recognition of individuals in images
US20090254479A1 (en) * 2008-04-02 2009-10-08 Pharris Dennis J Transaction server configured to authorize payment transactions using mobile telephone devices
US9269010B2 (en) 2008-07-14 2016-02-23 Jumio Inc. Mobile phone payment system using integrated camera credit card reader
AT507372A1 (de) 2008-10-07 2010-04-15 Nanoident Technologies Ag Identifikationsmerkmal
KR101064945B1 (ko) 2008-11-25 2011-09-15 한국전자통신연구원 적외선 영상을 이용한 위조 얼굴 검출 방법 및 그 장치
US9576272B2 (en) * 2009-02-10 2017-02-21 Kofax, Inc. Systems, methods and computer program products for determining document validity
US8364971B2 (en) * 2009-02-26 2013-01-29 Kynen Llc User authentication system and method
US20120002008A1 (en) 2010-07-04 2012-01-05 David Valin Apparatus for secure recording and transformation of images to light for identification, and audio visual projection to spatial point targeted area
US8990338B2 (en) * 2009-09-10 2015-03-24 Google Technology Holdings LLC Method of exchanging photos with interface content provider website
GB201002260D0 (en) * 2010-02-10 2010-03-31 Rue De Int Ltd Security element for document of value
US20110276484A1 (en) * 2010-05-04 2011-11-10 Gregory A. Pearson, Inc. Identity verification systems
US8675926B2 (en) * 2010-06-08 2014-03-18 Microsoft Corporation Distinguishing live faces from flat surfaces
FR2962616B1 (fr) * 2010-07-08 2012-08-17 Ryad Boulanouar Systeme et procede d'identification et d'enregistrement d'identite securises.
JP5561063B2 (ja) 2010-09-24 2014-07-30 株式会社デンソーウェーブ Ｉｃカードの認証システム及びｉｃカードの認証方法
US10043180B2 (en) 2010-09-30 2018-08-07 The Western Union Company System and method for secure transactions at a mobile device
JP5809792B2 (ja) * 2010-11-04 2015-11-11 株式会社日立製作所 生体認証装置および方法
US20120114196A1 (en) * 2010-11-04 2012-05-10 The Go Daddy Group, Inc. Methods for Person's Verification Using Photographs on Identification Documents
US9501882B2 (en) * 2010-11-23 2016-11-22 Morphotrust Usa, Llc System and method to streamline identity verification at airports and beyond
US20120140993A1 (en) 2010-12-05 2012-06-07 Unisys Corp. Secure biometric authentication from an insecure device
US8464324B2 (en) * 2010-12-06 2013-06-11 Mobilesphere Holdings LLC System and method for identity verification on a computer
FR2969344B1 (fr) 2010-12-17 2013-01-04 Thales Sa Procede de comparaison d'images d'iris par selection intelligente de zones texturees
US8610539B2 (en) * 2011-02-04 2013-12-17 Worthwhile Products Anti-identity theft and information security system
US8373540B2 (en) * 2011-02-04 2013-02-12 Worthwhile Products Anti-identity theft and information security system process
ES2495425T3 (es) * 2011-07-11 2014-09-17 Accenture Global Services Limited Detección de vida
US9256724B2 (en) * 2011-08-30 2016-02-09 Securepush Ltd. Method and system for authorizing an action at a site
US8917913B2 (en) * 2011-09-22 2014-12-23 International Business Machines Corporation Searching with face recognition and social networking profiles
US8752145B1 (en) * 2011-12-30 2014-06-10 Emc Corporation Biometric authentication with smart mobile device
US20130332359A1 (en) * 2012-02-22 2013-12-12 Maen Rajab QTEISHAT Electronic payment anti-fraudulent system through real-time phone based verification code
DE102012203311A1 (de) 2012-03-02 2013-09-05 Bundesdruckerei Gmbh Verfahren zum Identifizieren einer Person
US9087204B2 (en) * 2012-04-10 2015-07-21 Sita Information Networking Computing Ireland Limited Airport security check system and method therefor
US9177181B2 (en) * 2012-04-19 2015-11-03 Infineon Technologies Ag Secure epass booklet based on double chip technology
GB2501319A (en) * 2012-04-20 2013-10-23 Powa Technologies Ltd Utilising photographs to authorise transactions
US8923570B2 (en) * 2012-06-19 2014-12-30 Intel Coporation Automated memory book creation
US20140081858A1 (en) * 2012-09-14 2014-03-20 Diebold Self-Service Systems Division Of Diebold, Incorporated Banking system controlled responsive to data read from data bearing records
US9230415B2 (en) * 2012-10-19 2016-01-05 Diebold Self-Service Systems Division Of Diebold, Incorporated Time analysis of a banking system
US20140195424A1 (en) * 2013-01-09 2014-07-10 Paten Category Corporation Digital wallet including vending and payment receipt functions
US20140279516A1 (en) * 2013-03-14 2014-09-18 Nicholas Rellas Authenticating a physical device
GB2500823B (en) * 2013-03-28 2014-02-26 Paycasso Verify Ltd Method, system and computer program for comparing images
US9122911B2 (en) * 2013-03-28 2015-09-01 Paycasso Verify Ltd. System, method and computer program for verifying a signatory of a document
US9003196B2 (en) * 2013-05-13 2015-04-07 Hoyos Labs Corp. System and method for authorizing access to access-controlled environments
US10853592B2 (en) * 2015-02-13 2020-12-01 Yoti Holding Limited Digital identity system
US10127435B2 (en) * 2015-09-25 2018-11-13 American Express Travel Related Services Company, Inc. Systems and methods for authenticating facial biometric data against secondary sources
US9935947B1 (en) * 2015-12-18 2018-04-03 EMC IP Holding Company LLC Secure and reliable protection and matching of biometric templates across multiple devices using secret sharing
US10003971B2 (en) * 2016-06-29 2018-06-19 Xerox Corporation Compartmentalized multi-factor authentication for mobile devices
US10715520B2 (en) * 2016-12-08 2020-07-14 Mastercard International Incorporated Systems and methods for decentralized biometric enrollment
US11349666B2 (en) * 2017-01-27 2022-05-31 Meta Platforms, Inc. Electronically signing and distributing identification data as a service that provides proof of identity, integrity, validity and origin of data for non-repudiation and ID validation methods
DE102017009430B4 (de) * 2017-10-11 2024-04-25 Mühlbauer Gmbh & Co. Kg System zur Kontrolle einer Person

Patent Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN101964126A (zh) * 2010-09-13 2011-02-02 中兴通讯股份有限公司 移动终端支付方法及移动终端
CN102456130A (zh) * 2010-11-01 2012-05-16 厦门爱登特科技有限公司 通过人脸校验用户身份证件的方法及系统
CN102129555A (zh) * 2011-03-23 2011-07-20 北京深思洛克软件技术股份有限公司 基于第二代身份证进行身份验证的方法及系统
CN202435418U (zh) * 2012-02-14 2012-09-12 刘桂香 一种个人信息认证系统

Cited By (7)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN106326888A (zh) * 2016-08-16 2017-01-11 北京旷视科技有限公司 图像识别方法和装置
CN109561053A (zh) * 2017-09-26 2019-04-02 北京国双科技有限公司 一种用户身份识别方法及装置
CN109561053B (zh) * 2017-09-26 2021-05-07 北京国双科技有限公司 一种用户身份识别方法及装置
CN110288349A (zh) * 2018-03-16 2019-09-27 杭州海康威视数字技术股份有限公司 用户信息管理方法、装置及系统、存储介质
CN113316782A (zh) * 2019-03-24 2021-08-27 苹果公司 身份证件验证
CN110414454A (zh) * 2019-07-31 2019-11-05 南充折衍智能光电科技有限公司 一种基于机器视觉的人证合一识别系统
CN112766015A (zh) * 2019-10-21 2021-05-07 深圳君正时代集成电路有限公司 一种提高人脸识别准确性的二次识别方法

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