JP2017537386A - 虹彩に基づく生体測定システムでスプーフを検出するためのシステム及び方法 - Google Patents
虹彩に基づく生体測定システムでスプーフを検出するためのシステム及び方法 Download PDFInfo
- Publication number
- JP2017537386A JP2017537386A JP2017523434A JP2017523434A JP2017537386A JP 2017537386 A JP2017537386 A JP 2017537386A JP 2017523434 A JP2017523434 A JP 2017523434A JP 2017523434 A JP2017523434 A JP 2017523434A JP 2017537386 A JP2017537386 A JP 2017537386A
- Authority
- JP
- Japan
- Prior art keywords
- image
- iris
- reflection
- exposure
- exposure time
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Pending
Links
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
- G06F21/00—Security arrangements for protecting computers, components thereof, programs or data against unauthorised activity
- G06F21/30—Authentication, i.e. establishing the identity or authorisation of security principals
- G06F21/31—User authentication
- G06F21/32—User authentication using biometric data, e.g. fingerprints, iris scans or voiceprints
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
- G06F16/00—Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
- G06F16/00—Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor
- G06F16/40—Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor of multimedia data, e.g. slideshows comprising image and additional audio data
- G06F16/43—Querying
- G06F16/435—Filtering based on additional data, e.g. user or group profiles
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
- G06F16/00—Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor
- G06F16/50—Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor of still image data
- G06F16/58—Retrieval characterised by using metadata, e.g. metadata not derived from the content or metadata generated manually
- G06F16/583—Retrieval characterised by using metadata, e.g. metadata not derived from the content or metadata generated manually using metadata automatically derived from the content
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
- G06F21/00—Security arrangements for protecting computers, components thereof, programs or data against unauthorised activity
- G06F21/50—Monitoring users, programs or devices to maintain the integrity of platforms, e.g. of processors, firmware or operating systems
- G06F21/55—Detecting local intrusion or implementing counter-measures
- G06F21/554—Detecting local intrusion or implementing counter-measures involving event detection and direct action
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
- G06F21/00—Security arrangements for protecting computers, components thereof, programs or data against unauthorised activity
- G06F21/60—Protecting data
- G06F21/606—Protecting data by securing the transmission between two devices or processes
- G06F21/608—Secure printing
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06V—IMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
- G06V40/00—Recognition of biometric, human-related or animal-related patterns in image or video data
- G06V40/10—Human or animal bodies, e.g. vehicle occupants or pedestrians; Body parts, e.g. hands
- G06V40/18—Eye characteristics, e.g. of the iris
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06V—IMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
- G06V40/00—Recognition of biometric, human-related or animal-related patterns in image or video data
- G06V40/40—Spoof detection, e.g. liveness detection
-
- H—ELECTRICITY
- H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
- H04L—TRANSMISSION OF DIGITAL INFORMATION, e.g. TELEGRAPHIC COMMUNICATION
- H04L63/00—Network architectures or network communication protocols for network security
- H04L63/08—Network architectures or network communication protocols for network security for authentication of entities
- H04L63/0861—Network architectures or network communication protocols for network security for authentication of entities using biometrical features, e.g. fingerprint, retina-scan
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
- G06F2221/00—Indexing scheme relating to security arrangements for protecting computers, components thereof, programs or data against unauthorised activity
- G06F2221/03—Indexing scheme relating to G06F21/50, monitoring users, programs or devices to maintain the integrity of platforms
- G06F2221/031—Protect user input by software means
Landscapes
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Theoretical Computer Science (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- General Engineering & Computer Science (AREA)
- Computer Security & Cryptography (AREA)
- Software Systems (AREA)
- Computer Hardware Design (AREA)
- Health & Medical Sciences (AREA)
- General Health & Medical Sciences (AREA)
- Databases & Information Systems (AREA)
- Data Mining & Analysis (AREA)
- Multimedia (AREA)
- Library & Information Science (AREA)
- Human Computer Interaction (AREA)
- Signal Processing (AREA)
- Computer Networks & Wireless Communication (AREA)
- Computing Systems (AREA)
- Biomedical Technology (AREA)
- Bioethics (AREA)
- Ophthalmology & Optometry (AREA)
- Collating Specific Patterns (AREA)
- Measurement Of The Respiration, Hearing Ability, Form, And Blood Characteristics Of Living Organisms (AREA)
- Image Input (AREA)
Abstract
【解決手段】本発明は、虹彩に基づく生体認識の際にスプーフを検出するための方法、システム及びコンピュータプログラム製品を提供する。実施形態では、本発明は、(i) 第1の露光設定の撮像装置で虹彩の第1の虹彩画像を得るステップ(202) 、(ii)第2の露光設定の撮像装置で虹彩の第2の虹彩画像を得るステップ(204) 、(iii) 第1の虹彩画像及び第2の虹彩画像内の反射パターンの発生状態を比較するステップ(206) 、及び(iv)第1の虹彩画像及び第2の虹彩画像内の反射パターンの発生状態の比較結果に基づき、撮像された虹彩の真正性を判断するステップ(208) を有する。
Description
本発明は、生体認識のために対象の目の一又は複数の特徴の画像を得て処理するためのシステム及び方法に関する。本発明は特に、スプーフの検出(つまり、生体認証のために撮像された虹彩が本物であるか又は偽物であるかの判断)を可能にするシステム及び方法に関する。
虹彩認識のための方法は、対象の虹彩の取得した画像を対象の虹彩の既に記憶されている画像と比較するためにパターン認識技術を利用することにより、対象の同一性を判断するか又は確認する。取得した虹彩の画像に対応するデジタル特徴セットが、数学的アルゴリズム又は統計的アルゴリズムを使用して画像に基づいて符号化される。デジタル特徴セット又はテンプレートは、一致を見つけて対象の同一性を判断するか又は確認するために、既に符号化されたデジタルテンプレートのデータベース(既に取得された虹彩の画像に対応する記憶された特徴セット)と比較される。
虹彩認識のための装置は典型的には、対象の一又は複数の虹彩の画像を取り込むための撮像装置、及び取り込んだ画像を既に記憶している虹彩の画像情報と比較するための画像処理装置を備えている。撮像装置及び画像処理装置は、個別のデバイスを備えてもよく、又は単一のデバイス内に組み合わせられてもよい。
虹彩に基づく生体測定技術は、虹彩の偽造された画像が虹彩認識のために提供された真の虹彩としてなりすまされるスプーフィング攻撃を受けやすい。例えば、ある虹彩同定システムは、撮像、その後の特徴の抽出及び比較のために虹彩カメラに提供された対象の目又は虹彩の高解像度で印刷された画像によるスプーフィングを受けやすい。
(米国特許第8364971 号明細書に開示されている)虹彩のスプーフを検出するための既知の方法は、(a) 照明のレベルを変えて、目の照度の変化の影響を観察すること、(b) 光を照らすLEDの位置又はパターンを変更して、目の角膜に反射する正反射パターンの差を観察すること、及び(c) 連続画像に亘って照明の角度を変更して、「赤目」として一般に知られている瞳孔を通して見られる目の内側からの反射率のレベルを変えることの一又は複数を有する。上記の全ては対象の目に対して動作している照明のレベルの変化を含んでいるので、このような方法は、ユーザに不快感をもたらし、照度が増加して安全性の閾値に近づき安全性の閾値を超える場合に目の安全性に関する懸念を更に引き起こす場合がある。
本発明の目的は、虹彩に基づく生体測定システムでスプーフを検出するための安全且つ効率的な解決法を提供することである。
本発明は、虹彩に基づく生体認識の際にスプーフを検出するための方法、システム及びコンピュータプログラム製品を提供する。
本方法の実施形態では、本発明は、第1の露光設定の撮像装置で虹彩の第1の虹彩画像を得るステップ、及び第2の露光設定の撮像装置で虹彩の第2の虹彩画像を得るステップを有する。第1の虹彩画像及び第2の虹彩画像内の反射パターンの発生状態を比較して、第1の虹彩画像及び第2の虹彩画像内の反射パターンの発生状態の比較結果に基づき、撮像された虹彩の真正性を判断する。
本方法の実施形態では、第1の露光設定は、画像センサによる画像取得のための第1の露光時間を定め、第2の露光設定は、画像センサによる画像取得のための第2の露光時間を定めている。第2の露光時間は第1の露光時間より短くてもよい。
本方法の実施形態では、第1の露光設定のための第1の撮像装置の構成は、シャッタ速度の設定及び積分時間の設定の一方又は両方に関して、第2の露光設定のための第2の撮像装置の構成とは異なっている。
より具体的な実施形態では、第1の撮像装置の構成に対応する第1のシャッタ速度の設定として、第2の撮像装置の構成に対応する第2のシャッタ速度より遅いシャッタ速度が設定されてもよい。代替的な実施形態では、第1の撮像装置の構成に対応する第1の積分時間の設定として、第2の撮像装置の構成に対応する第2の積分時間の設定より長い積分時間が設定されてもよい。
本発明の方法では、(i) 第1の虹彩画像で検出された反射の第1組の画像特性と(ii)第2の虹彩画像で検出された同一の反射の第2組の画像特性との変化が、前記第1組の画像特性及び第2組の画像特性の予測される変化と一致すると確認することにより、撮像された虹彩が本物であると判断してもよい。
本方法の特定の実施形態では、(i) 画像センサによる画像取得のための第1の露光時間を定めている第1の露光設定、(ii)画像センサによる画像取得のための第2の露光時間を定めている第2の露光設定、及び(iii) 第1の露光時間より短い第2の露光時間に応じて、反射の第1組の画像特性及び第2組の画像特性の予測される変化は、第2の虹彩画像で撮像された反射が第1の虹彩画像で検出された同一の反射と比較して(a) より小さいサイズ、(b) より低い強度、(c) 画素飽和のより低い発生状態、(d) 画素飽和のより低い発生状態によるマルチピーク照射プロファイルとの干渉、及び(e) より高い明瞭度のいずれかを有するという予測に基づいている。
本方法の実施形態では、(i) 第1の虹彩画像で検出された反射の第1組の画像特性と(ii)第2の虹彩画像で検出された同一の反射の第2組の画像特性との変化が、前記第1組の画像特性及び第2組の画像特性の予測される変化と不一致であると確認することにより、撮像された虹彩が偽物であると判断する。
本方法の別の実施形態では、(i) 画像センサによる画像取得のための第1の露光時間を定めている第1の露光設定、(ii)画像センサによる画像取得のための第2の露光時間を定めている第2の露光設定、及び(iii) 第1の露光時間より短い第2の露光時間に応じて、反射の第1組の画像特性及び第2組の画像特性の予測される変化は、第1の虹彩画像で撮像された反射が第2の虹彩画像で検出された同一の反射と比較して(i) より大きいサイズ、(ii)より高い強度、(iii) 画素飽和のより高い発生状態、(iv)画素飽和のより高い発生状態によるマルチピーク照射プロファイルとの干渉、及び(v) より低い明瞭度のいずれかを有するという予測に基づいている。
本発明の方法の実施形態では、本方法は、(i) 第1の露光設定の撮像装置で虹彩の第1の虹彩画像を得るステップ、(ii)第1の虹彩画像から抽出された虹彩情報を、少なくとも1つの虹彩に対応する記憶された虹彩情報と比較するステップ、(iii) 第1の虹彩画像に対応する虹彩情報と少なくとも1つの虹彩に対応する記憶された虹彩情報との比較結果による一致決定に応じて、(a) 第2の露光設定の撮像装置で虹彩の第2の虹彩画像を得るステップ、(b) 第1の虹彩画像及び第2の虹彩画像内の反射パターンの発生状態を比較するステップ、(c) 第1の虹彩画像及び第2の虹彩画像内の反射パターンの発生状態の比較結果に基づき、撮像された虹彩の真正性を判断するステップ、及び(d) 撮像された虹彩が本物であるという判断に応じて、アクセス許可を認めるステップを有する。
本発明は、虹彩に基づく生体認識のためにスプーフを検出するためのシステムを更に提供する。実施形態では、本システムは、第1の露光設定で虹彩の第1の虹彩画像を得て、第2の露光設定で虹彩の第2の虹彩画像を得るように構成された画像センサを有する撮像装置を備えている。本システムは、第1の虹彩画像及び第2の虹彩画像内の反射パターンの発生状態を比較して、第1の虹彩画像及び第2の虹彩画像内の反射パターンの発生状態の比較結果に基づき、撮像された虹彩の真正性を判断するように構成されたプロセッサを更に備えてもよい。
本システムの撮像装置は、第1の露光設定が画像センサによる画像取得のための第1の露光時間を定め、第2の露光設定が画像センサによる画像取得のための第2の露光時間を定めるように構成されてもよい。第1の露光設定のための撮像装置の第1の構成が、シャッタ速度の設定及び積分時間の設定の一方又は両方に関して、第2の露光設定のための撮像装置の第2の構成とは異なってもよい。
本システムの実施形態では、プロセッサは、(i) 第1の虹彩画像で検出された反射の第1組の画像特性と(ii)第2の虹彩画像で検出された同一の反射の第2組の画像特性との変化が、前記第1組の画像特性及び第2組の画像特性の予測される変化と一致するという判断に応じて、撮像された虹彩を本物として受け付けるように構成されてもよい。
(i) 画像センサによる画像取得のための第1の露光時間を定めている第1の露光設定、(ii)画像センサによる画像取得のための第2の露光時間を定めている第2の露光設定、及び(iii) 第1の露光時間より短い第2の露光時間に応じて、反射の第1組の画像特性及び第2組の画像特性の予測される変化は、第2の虹彩画像で撮像された反射が第1の虹彩画像で検出された同一の反射と比較して(i) より小さいサイズ、(ii)より低い強度、(iii) 画素飽和のより低い発生状態、(iv)画素飽和のより低い発生状態によるマルチピーク照射プロファイルとの干渉、及び(v) より高い明瞭度のいずれかを有するという予測に基づいているように、プロセッサは更に構成されてもよい。
プロセッサは、(i) 第1の虹彩画像で検出された反射の第1組の画像特性と(ii)第2の虹彩画像で検出された同一の反射の第2組の画像特性との変化が、前記第1組の画像特性及び第2組の画像特性の予測される変化と不一致であると確認することにより、撮像された虹彩を偽物として拒否するように更に構成されてもよい。
本システムの実施形態では、(i) 画像センサによる画像取得のための第1の露光時間を定めている第1の露光設定、(ii)画像センサによる画像取得のための第2の露光時間を定めている第2の露光設定、及び(iii) 第1の露光時間より短い第2の露光時間に応じて、反射の第1組の画像特性及び第2組の画像特性の予測される変化は、第1の虹彩画像で撮像された反射が第2の虹彩画像で検出された同一の反射と比較して(i) より大きいサイズ、(ii)より高い強度、(iii) 画素飽和のより高い発生状態、(iv)画素飽和のより高い発生状態によるマルチピーク照射プロファイルとの干渉、及び(v) より低い明瞭度のいずれかを有するという予測に基づいているように、プロセッサは構成されてもよい。
本発明は、虹彩に基づく生体認識のためにスプーフを検出するためのコンピュータプログラム製品であって、コンピュータ可読プログラムコードが具体化されている、コンピュータが使用可能な非一時的な媒体を備えており、コンピュータ可読プログラムコードは、第1の露光設定の撮像装置で虹彩の第1の虹彩画像を得て、第2の露光設定の撮像装置で虹彩の第2の虹彩画像を得るための命令を有していることを特徴とするコンピュータプログラム製品を更に提供する。コンピュータ可読プログラムコードは、第1の虹彩画像及び第2の虹彩画像内の反射パターンの発生状態を比較して、第1の虹彩画像及び第2の虹彩画像内の反射パターンの発生状態の比較結果に基づき、撮像された虹彩の真正性を判断するための命令を更に有してもよい。
図1Aは、虹彩画像に基づく認識システムに典型的に関わるステップを示すフローチャートである。ステップ102Aで、撮像装置は対象の虹彩の画像を取得する。
ステップ104Aで、取得した画像に関して虹彩分割を行う。虹彩分割は、取得した画像内の虹彩の内側境界及び外側境界を見つけて、虹彩に対応する画像の一部を切り取るステップを指す。虹彩は環状であるので、虹彩分割には、取得した画像内の2つの実質的に同心状の円形の境界を特定することが典型的に含まれており、円形の境界は虹彩の内側境界及び外側境界に相当する。このために、虹彩分割のための複数の技術が、例えばDaugman の虹彩分割アルゴリズムを含めて利用されてもよい。虹彩分割には、取得した画像から瞼及び睫毛の部分を切り取ることが更に含まれてもよい。虹彩分割は、特徴抽出及び比較の前の任意のステップであり、完全に使われなくてもよいことが理解される。虹彩分割は、特徴抽出操作の一部を含むと時には理解され、必ずしも別々に記載されるとは限らない。
続いて、ステップ106Aで特徴抽出を行う。特徴抽出には、切り取られた虹彩画像に相当する画像データを処理して、基本的な生体形質を表す顕著で区別的な特徴を抽出して符号化することが含まれる。虹彩画像に関して、デジタルフィルタを適用して分割された虹彩画像の質感を検査することにより特徴を抽出してもよい。デジタルフィルタの適用によって、虹彩の顕著で区別的な特徴の表現を含む(「虹彩コード」又は「特徴セット」とも称される)二値化出力が与えられてもよい。虹彩の特徴抽出のための多くの技術が、例としてガボールフィルタの適用を含めて利用されてもよい。
ステップ108Aで、比較アルゴリズムが、取得した虹彩画像に対応する特徴セットをデータベースからの既に記憶された虹彩画像テンプレートと比較して、入力画像とデータベーステンプレートとの差(つまり類似性又は非類似性の程度)を表わすスコアを生成する。比較アルゴリズムは、例えば2つの虹彩画像の特徴セット間のハミング距離の計算を含んでもよく、計算され正規化されたハミング距離は2つの虹彩間の非類似性の大きさを表す。
特徴抽出ステップ及び特徴比較ステップは単一のステップにまとめられてもよい。同様に、特徴抽出ステップは完全に省略されてもよく、この場合、特徴比較ステップで、受信フレームに対応する虹彩画像情報を、少なくとも1つの虹彩画像に対応する記憶された虹彩情報と比較してもよい。本発明の目的のために、特徴比較ステップへのあらゆる言及が、(i) 特徴抽出ステップで得られた特徴セットと記憶された虹彩画像テンプレートとの比較、及び(ii)受信フレームに対応する虹彩画像情報と少なくとも1つの虹彩画像に対応する記憶された虹彩情報との比較に等しく適用すると理解される。
ステップ110Aで、特徴比較ステップの結果を使用して、取得した虹彩画像の同一性に関する決定(同一性決定)を行う。
本明細書の目的のために、同一性決定は肯定的な決定又は否定的な決定のいずれかを含んでもよい。肯定的な決定(「一致」又は「一致決定」)は、取得した虹彩画像が、(i) システム内に既に登録されているか又は組み入れられている虹彩画像又は虹彩テンプレートと一致する、又は(ii)システム内に既に登録されているか又は組み入れられている虹彩画像又は虹彩テンプレートとの類似性の所定の程度を満たすという判断を含む。否定的な決定(「不一致」又は「不一致決定」)は、取得した虹彩画像が、(i) システム内に既に登録されているか又は組み入れられているあらゆる虹彩画像又は虹彩テンプレートと一致しない、又は(ii)システム内に登録されているか又は組み入れられているあらゆる虹彩画像又は虹彩テンプレートとの類似性の所定の程度を満たさないという判断を含む。一致(又は不一致)がシステム内に登録されているか又は組み入れられている虹彩画像又は虹彩テンプレートとの類似性の所定の程度を満たす(又は満たさない)ことに基いている実施形態では、類似性の所定の程度は用途及び正確さの要件に応じて変更されてもよい。ある電子デバイス(例えば携帯機器)では、同一性の確認によって、ロック解除、アクセス許可、又は電子デバイス若しくは電子デバイスの通信の承認がもたらされる一方、虹彩画像を認識しないことにより、ロック解除に対する拒否又はアクセス許可に対する拒否がもたらされる。本発明の実施形態では、一致(又は不一致)の判断結果が別のデバイス又は装置に通信されてもよく、別のデバイス又は装置は、通信された判断結果に応じてトランザクションを許可するか若しくは拒否するように構成されてもよく、又はデバイス、装置、敷地若しくは情報へのアクセスを許可するか若しくは拒否するように構成されてもよい。
本発明は、複数の連続画像に亘って測定された、撮像された目の表面での反射パターン(例えば表面グレアのパターン又は正反射パターン)の検出された変化に基づきスプーフを検出するためのシステム及び方法を提供する。対象の目に入射する照明光の照度を変えなければならないことを回避するために、本発明はその代りに、スプーフの検出のために虹彩撮像装置内の露光パラメータを変えることに基いている。
写真撮影では、「露光」は(フィルムを用いたカメラの場合には)写真フィルム又は(デジタルカメラの場合には)画像センサのような撮像面に達する単位面積当たりの光の量を指す。撮像面の露光は、画像取得のために撮像面が入射波長に曝される有限時間(「露光時間」)を決定するシャッタ速度、積分時間又はこれら両方によって決定されてもよい。
「シャッタ速度」は、カメラのシャッタが画像取得中に開いている時間の長さを指し、写真フィルム又はカメラ内の画像センサに達する光の量を決定する。
デジタルカメラでは、露光時間が更に「積分時間」によって決定されてもよく、画像センサ内の感光素子が入射波長に応じて(CCD 画像センサの場合には)電荷を蓄積するか、又は(CMOS画像センサの場合には)電荷を放出させ得ることを可能にする有限時間を指す。積分時間の終わりに、画像情報を発生させるために夫々の感光素子に蓄積されているか又は残っている電荷を読んでデジタル化する。
デジタルカメラは、撮像装置の露光時間を制御するためにシャッタ速度及び積分時間の一方又は両方を制御してもよい。
撮像装置の露光を制御することにより、これに対応して、撮像面で検出される照度を制御することが理解される。本発明は、虹彩のスプーフを検出するための手段として露光制御を使用することによりこのような制御を利用している。
図1Bは、目に基づく生体認識(例えば虹彩又は網膜に基づく生体認識)のために構成された、本発明に係る装置を備えたデバイス100Bの機能ブロック図であり、本デバイスは撮像装置102B及び画像処理装置104Bを備えている。撮像装置102Bは、対象の目の画像を取得するための画像センサを有しており、画像を画像処理装置104Bに送信する。撮像装置102Bによって取り込まれる画像は静止画像であってもよく、ビデオ画像であってもよい。その後、画像処理装置104Bは、対象の目/虹彩の取り込まれた画像から抽出されたデータを分析して、既に取得された目/虹彩の画像から抽出されたデータと比較し、対象を特定するか又は対象の同一性を確認する。デバイス100Bは、照明源106B(例えば白熱光源、IR若しくはNIR のスペクトルの照明源又はあらゆる他の照明源)、及び撮像装置の露光時間を制御すべく構成された露光制御部108Bを更に備えている。露光制御部108Bは、撮像装置のシャッタ速度及び画像センサの積分時間の一方又は両方を変えることにより、露光時間を制御してもよい。図1に示されていないが、デバイス100Bは、一又は複数の光学組立体を含む他の要素、ビデオ画像から静止フレームを抽出するための要素、画像データを処理してデジタル化するための要素、及び装置の要素間の通信を可能にするための要素を備えてもよい。
図2は、本発明に係る虹彩のスプーフを検出する方法を示す。
ステップ202 で、第1の露光設定の撮像装置で対象の虹彩の第1の画像を取得する。第1の露光設定は、撮像装置内の画像センサによる画像取得のための第1の露光時間を定める。ステップ204 で、第2の露光設定の撮像装置で対象の虹彩の第2の画像を取得する。第2の露光設定は、画像センサによる画像取得のための第2の露光時間を定める。本発明の実施形態では、第2の露光時間は第1の露光時間より短くてもよい。別の実施形態では、第2の露光時間は第1の露光時間より長くてもよい。
第1の露光設定のための第1の撮像装置の構成は、シャッタ速度の設定及び積分時間の設定の一方又は両方に関して、第2の露光設定のための第2の撮像装置の構成とは異なってもよい。実施形態では、第1の撮像装置の構成に対応する第1のシャッタ速度の設定として、第2の撮像装置の構成に対応する第2のシャッタ速度より遅いシャッタ速度が設定されてもよい。別の実施形態では、第1の撮像装置の構成に対応する第1の積分時間の設定として、第2の撮像装置の構成に対応する第2の積分時間の設定より長い積分時間が設定されてもよい。
ステップ206 で、本方法は、取得した第1の画像及び第2の画像で検出された一又は複数の反射パターンの画像特性を比較する。取得した第1の画像及び第2の画像で検出された反射パターンは、対象の角膜、虹彩又は撮像される目のあらゆる他の部分からのグレア反射又は正反射によって引き起こされる反射を含んでもよい。
上述したように、撮像装置の露光を制御することにより、これに対応して、撮像面で検出される照度を制御する。特に虹彩画像で検出される反射パターンに関連して検討する(虹彩の位置並びに照明源の位置及び強度を含む全ての他の要因が同一のままであるか実質的に同一のままであると仮定する)とき、長い露光時間を通じて取得した第1の虹彩画像は、対応する第1組の画像特性を有する第1組の反射パターンを含み、短い露光時間を通じて取得した第2の虹彩画像は、対応する第2組の画像特性が第1組の画像特性とは異なるように対応する第2組の画像特性を有する第2組の反射パターンを含む。第1組の反射パターン及び第2組の反射パターンに夫々対応する第1組の画像特性及び第2組の画像特性の特定された差の分析結果を使用して、撮像のために提供された虹彩が本物であるか又は偽物であるかを判断してもよい。図2の方法の実施形態では、ステップ206 での比較のための根拠を形成する(取得した第1の画像及び第2の画像内の第1組の反射パターン及び第2組の反射パターンに対応する)画像特性は、外観、サイズ、明瞭度、形状、パターン、絶対位置若しくは相対位置、反射パターン内の反射成分の特性、検出された照射プロファイル情報又は反射の強度を含むがこれらに限定されないあらゆる検出された画像特性を含んでもよい。
ステップ208 では、撮像された虹彩の真正性(つまり、撮像のために提供された虹彩が本物であるか又は偽物であるか)を判断する。この判断は、ステップ206 での比較の結果に基いている。真正性を判断する際に、(i) 第1の虹彩画像で検出された反射の第1組の画像特性と第2の虹彩画像で検出された同一の反射の第2組の画像特性との変化を決定し、(ii)決定された変化が、第1の露光設定から第2の露光設定に撮像装置の構成を変えた結果として前記第1組の画像特性及び第2組の画像特性に生じると予測される変化と一致しているか否かを確認する。
具体的には、撮像のために提供された虹彩がスプーフである、つまり偽物であるとの判断は、第1の画像及び第2の画像で一又は複数の反射パターンの画像特性の決定される変化又は観察される変化が、第1の露光設定から第2の露光設定に撮像装置の構成を変えた結果として生じると予測される変化と一致しないという状況でなされてもよい。逆に、撮像のために提供された虹彩が本物であるとの判断は、第1の画像及び第2の画像で一又は複数の反射パターンの画像特性の決定される変化が、第1の露光設定から第2の露光設定に撮像装置の構成を変えた結果として生じると予測される変化と一致するという状況でなされてもよい。
例えば、第1の露光設定が第1の露光時間を保証して、第2の露光設定が第1の露光時間より短い第2の露光時間を保証する場合、第1の虹彩画像で検出される反射が、本発明の実施形態では、第2の虹彩画像で検出される同一の反射と比較して(i) より大きいサイズ、(ii)より高い強度、(iii) 画素飽和の増加、(iv)画素飽和のより高い発生状態によるマルチピーク照射プロファイルとの干渉、及び(v) より低い明瞭度の一又は複数を示すと予期されてもよい。比較ステップ206 で、第1の虹彩画像で検出された反射が、第2の虹彩画像で検出された同一の反射と比較して上記の特性の内の一又は複数を示していることが分かった場合、撮像のために提供された虹彩が本物であると判断される。他方、ステップ206 で、第1の虹彩画像で検出された反射が、第2の虹彩画像で検出された同一の反射と比較して(i) 同一の又はより小さいサイズ、(ii)同一の又はより低い強度、(iii) 画素飽和の同一の又はより低い発生状態、(iv)画素飽和の同一の又はより低い発生状態によるマルチピーク照射プロファイルとの干渉、及び(v) 同一の又はより高い明瞭度の一又は複数を示すと分かった場合、撮像のために提供された虹彩がスプーフ、つまり偽物であると判断される。
逆に、第1の露光設定が第1の露光時間を保証して、第2の露光設定が第1の露光時間より長い第2の露光時間を保証する場合、第1の虹彩画像で検出される反射が、第2の虹彩画像で検出される同一の反射と比較して(i) より小さいサイズ、(ii)より低い強度、(iii) 画素飽和のより低い発生状態、(iv)画素飽和の同一の又はより低い発生状態によるマルチピーク照射プロファイルとの干渉、及び(v) より高い明瞭度の一又は複数を示すと予期される。比較ステップ206 で、第1の虹彩画像で検出された反射が、第2の虹彩画像で検出された同一の反射と比較して(i) より小さいサイズ、(ii)より低い強度、(iii) 画素飽和のより低い発生状態、(iv)画素飽和の同一の又はより低い発生状態によるマルチピーク照射プロファイルとの干渉、及び(v) より高い明瞭度の一又は複数を実際に示すと分かった場合、撮像のために提供された虹彩が本物であると判断される。他方、ステップ206 で、第1の虹彩画像で検出された反射が、第2の虹彩画像で検出された同一の反射と比較して(i) 同一の又はより大きいサイズ、(ii)同一の又はより高い強度、(iii) 画素飽和の同一の又はより高い発生状態、(iv)画素飽和のより高い発生状態によるマルチピーク照射プロファイルとの干渉、及び(v) 同一の又はより低い明瞭度の一又は複数を示すと分かった場合、撮像のために提供された虹彩がスプーフ、つまり偽物であると判断される。
サイズ、強度、画素飽和の発生、画素飽和の発生によるマルチピーク照射プロファイルとの干渉及び明瞭度の特性が、露光時間の変化の影響を受ける網羅的に列挙された画像特性を含まないと理解される。他の例示的な制限しない画像特性は、検出された反射の絶対位置又は相対位置、及び反射内の反射成分の特性を含んでもよい。
図3〜10は、露光時間を変えた結果として生じて、撮像のために提供された虹彩が図2の方法に従ってスプーフ、つまり偽物であるか否かを判断するために使用されてもよい正反射パターンに対応する画像特性の検出可能な変化の例示的な実施形態を示す。
図3及び4は、真の目(つまり、画像取得のために撮像装置の前に置かれた本物の人間の目)の第1の画像301 及び第2の画像401 を夫々示しており、これらの画像は共に同一の撮像装置を用いているが、異なる露光時間で取得されている。具体的には、図3の第1の画像301 が撮像装置によって取得された第1の露光時間は、図4の第2の画像401 が取得された第2の露光時間より長い。対象の目の第1の画像301 及び第2の画像401 が虹彩−瞳孔の境界の近傍に正反射(一次正反射)302, 402を夫々含んでいる一方、第1の画像301 内の前記一次正反射302 のサイズ及び強度の特性は、第2の画像401 内の一次正反射402 の対応するサイズ及び強度の特性とは異なることが観察される。
図5は、(i) 図3の第1の画像301 内の一次正反射302 、及び(ii)図4の第2の画像401 内の一次正反射402 に対応する照射プロファイルを示す。図5の比較プロットは、真の虹彩、つまり本物の虹彩の画像が異なる露光時間で取得されたときの、一次正反射パターン302, 402の照射プロファイルの観察された変化を示す。
図6及び7は、同一の撮像装置を用いているが、異なる露光時間で取得された偽の目、つまり偽物の目の第1の画像601 及び第2の画像701 (例えば、紙に印刷されて画像取得のために撮像装置の前に置かれた対象の目の画像)を夫々示している。具体的には、図6の第1の画像601 が撮像装置によって取得された第1の露光時間は、図7の第2の画像701 が取得された第2の露光時間より長い。偽物の目の第1の画像601 及び第2の画像701 が虹彩−瞳孔の境界の近傍に正反射(一次正反射)602, 702を夫々含んでいることが観察される。
図8は、(i) 図6の第1の画像601 内の一次正反射602 、及び(ii)図7の第2の画像701 内の一次正反射702 に対応する照射プロファイルを示す。図8の比較プロットは、偽物の目の画像が異なる露光時間で取得されたときの、一次正反射パターン602, 702の照射プロファイル特性の観察された変化を示す。
図5及び8夫々の比較プロットを比較すると、2つの異なる露光時間を使用して真の目の画像取込から生じる正反射照射プロファイル特性の変化のタイプが、2つの異なる露光時間を使用して偽の目の画像取込から生じる正反射照射プロファイル特性の変化のタイプとは著しく異なることが分かる。図2に関連して記載された本方法の実施形態では、本発明は、少なくとも2つの異なる露光時間で目又は虹彩の少なくとも2つの画像を取得して、検出された正反射の画像特性の観察された変化を、(i) 真の目の画像が前述の少なくとも2つの異なる露光時間で取得されるとき又は(ii)偽の目の画像が前述の少なくとも2つの異なる露光時間で取得されるときに予期されるか又は予測される変化と比較することにより、画像取得のために提供された目又は虹彩が本物であるか又は偽物であるかを確認する。
図9Aは、「点光源」ではない光源(例えば、LED アレイ内又はマルチチップLED パッケージ内などの2以上のLED を有する照明源)による反射に対応する照射プロファイルを示す。検出された照射プロファイルは、単一ピークを有する代わりに、調節された(つまりマルチピークの)照射プロファイルを有しており、この照射プロファイルは、図9Aではツインピークの照射プロファイルを有している。
画像センサの画素によって記録されるか又は検出されることが可能な最大の放射照度Imaxが、画像センサの画素が飽和に達する放射強度(つまり飽和レベル)を決定し、この飽和レベルを超えると、画像センサの画素は、入射光に関する直接的な情報を与えることができず、このような画素が最大の放射照度Imaxに少なくとも等しい強度を有する照射にさらされていることのみを示すことができると理解される。
従って、図9Bの照射プロファイルに示されているように、画像センサは、最大の放射照度Imaxに等しい強度レベルまでの照射情報しか検出することができず、この強度レベルを超えると、画像センサの画素が飽和に達し、図9Aに示されているツインピークの照射プロファイルの先端に対応する照射情報の検出及び記録を妨げる。結果として、図9Bの照射プロファイルは図9Aのツインピークの照射プロファイルを反映せず、代わりに飽和レベルImaxでの平坦領域を示しており、そのため、画素が飽和レベルImaxに少なくとも等しい放射強度に曝されていることが示されている。
多点光源による反射の場合、露光時間を変えることによって引き起こされる(画素飽和の発生によるマルチピーク照射プロファイルとの干渉に関する情報を含む)検出されて記録された照射プロファイル情報の変化が、実施形態では、画像取得のために提供された虹彩又は目が本物であるか又は偽物であるかを確認するために使用され得る。
図10は、露光時間の変化に応じて(多点光源によって引き起こされる)検出されるか又は記録されるマルチピーク照射プロファイルの変化を示す。図10の比較プロットに示されているように、より長い露光時間で取得した画像の場合、正反射による最大の照射強度は画像センサの画素の飽和レベルを超える場合があるため、照射プロファイルの複数のピークが画像センサによって検出されて記録されることが妨げられる。対照的に、画像がより短い露光時間で取得される場合、正反射による最大の照射強度は画像センサの画素の飽和レベルより小さい場合があるため、結果として、画像センサの画素は照射プロファイルの複数のピークを検出して記録することが可能である。
従って、照明源がマルチピーク照射プロファイルを有する正反射を生じさせることができる多点照明源である本発明の実施形態では、長い露光時間及び短い露光時間で夫々検出される照射プロファイルの予想される変化又は予測される変化を実際に決定された変化と比較して、撮像のために提供された目又は虹彩が本物であるか又は偽物であるかを確認してもよい。本発明の実施形態では、短い露光時間の場合の画素飽和によるマルチピーク照射プロファイルとの干渉が、長い露光時間の場合の画素飽和によるマルチピーク照射プロファイルとの干渉より小さい場合、撮像のために提供された目又は虹彩が本物であるとみなされてもよい。本発明の実施形態では、短い露光時間の場合の画素飽和によるマルチピーク照射プロファイルとの干渉が、長い露光時間の場合の画素飽和によるマルチピーク照射プロファイルとの干渉より大きいか又は同一である場合、撮像のために提供された目又は虹彩が偽物であるとみなされてもよい。
上記に従って、撮像のために提供される虹彩の真正性のための例示的な規則に基づく判断が、以下の表に要約されている。
上記の例示的な規則に基づく判断に記載されている画像特性に加えて、本発明は、露光時間の変化に応じた予測可能な変化を示すことが多いあらゆる他の画像特性の決定される変化と予測される変化との比較に等しく基いてもよいことが理解される。
図11は例示的な方法を示しており、撮像のために提供された虹彩の真正性を判断するための方法は、虹彩に基づく生体認識のための方法の範囲内で行われる。
ステップ1102で、第1の露光設定で対象の虹彩の第1の画像を取得する。ステップ1104で、本方法は、第1の画像から抽出された虹彩情報を、少なくとも1つの虹彩に対応する記憶された虹彩情報と比較する。図11に具体的に示されていないが、本方法のステップ1104は、図1Aに関連して上述された虹彩認識のための方法に関するあらゆる一又は複数のステップを含んでもよいと理解される。
ステップ1106で、ステップ1104で実行された比較の結果のいずれかによる一致決定に応じて、虹彩の第2の画像を第2の露光設定で得る。その後、ステップ1108で、虹彩の取得した第1の画像及び第2の画像内の反射パターンの画像特性を比較する。ステップ1110で、撮像された虹彩の真正性を、第1の虹彩画像及び第2の虹彩画像内の反射パターンの画像特性の比較結果に基づき判断してもよい。比較ステップ1108及び認証ステップ1110を、図2に関連して上述された比較ステップ206 及び認証ステップ208 に基づき夫々実行してもよいと理解される。
本発明の実施形態では、図11の方法は、(i) ステップ1104での一致決定(つまり、対象の同一性の確認)という結果、及び(ii)ステップ1110での撮像された虹彩の真正性の確認(つまり、撮像された虹彩が本物であるとの判断)という結果に応じてアクセス許可を与えてもよい。アクセス許可は、電子デバイス又はあらゆる他のシステム、装置若しくはデバイスのロック解除、及び虹彩に基づく生体測定アクセス許可制御を行うあらゆるシステム、デバイス、装置又は環境へのアクセス許可の一又は複数を含んでもよい。逆に、図11の方法は、(i) ステップ1104での一致決定(つまり、対象の同一性の確認)ではない結果、又は(ii)ステップ1110での撮像された虹彩の真正性の確認ではない結果のいずれかに応じてアクセス拒否を行ってもよい。
図12は、本発明の様々な実施形態が、撮像装置、画像処理装置及びディスプレイを含めて実施されてもよい例示的なシステムを示す。図12の例示的なシステムは、様々な実施形態で図1Bに示されている生体認識デバイスを備えてもよく、又は生体認識デバイス内に備えられてもよいと理解される。
コンピュータシステム1202は、少なくとも1つのプロセッサ1204及び少なくとも1つのメモリ1206を備えている。プロセッサ1204はプログラム命令を実行し、実際のプロセッサであってもよい。プロセッサ1204は更に仮想プロセッサであってもよい。コンピュータシステム1202は、記載された実施形態の使用又は機能性の範囲に関してあらゆる限定を示唆することを意図されていない。例えば、コンピュータシステム1202は、本発明の方法を構成するステップを実行することが可能な汎用コンピュータ、プログラムされたマイクロプロセッサ、マイクロコントローラ、集積回路及び他のデバイス又はデバイスの構成の一又は複数を含んでもよいが、これらに限定されない。本発明の実施形態では、メモリ1206は本発明の様々な実施形態を実施するためのソフトウェアを記憶してもよい。コンピュータシステム1202は追加の要素を備えてもよい。例えば、コンピュータシステム1202は、一又は複数の通信チャネル1208、一又は複数の入力デバイス1210、一又は複数の出力デバイス1212及び記憶部1214を備えている。バス、コントローラ又はネットワークのような相互接続機構(不図示)が、コンピュータシステム1202の要素を相互に接続する。本発明の様々な実施形態では、オペレーティングシステムソフトウェア(不図示)が、コンピュータシステム1202で実行する様々なソフトウェアのための動作環境を与えて、コンピュータシステム1202の要素の様々な機能性を管理する。
一又は複数の通信チャネル1208は、様々な他のコンピュータ本体への通信媒体を通じた通信を可能にする。通信媒体は、通信媒体内のプログラム命令のような情報又は他のデータを与える。通信媒体は、電気伝送媒体、光伝送媒体、RF伝送媒体、赤外線伝送媒体、音響伝送媒体、マイクロ波伝送媒体、bluetooth 伝送媒体又は他の伝送媒体で実施される有線又は無線の手段を含むがこれらに限定されない。
一又は複数の入力デバイス1210は、コンピュータシステム1202に入力を与えることができるタッチスクリーン、キーボード、マウス、ペン、ジョイスティック、トラックボール、音声デバイス、スキャンデバイス又はあらゆる他のデバイスを含んでもよいが、これらに限定されない。本発明の実施形態では、一又は複数の入力デバイス1210は、アナログ形式又はデジタル形式で音声入力を受けるサウンドカード又は同様のデバイスであってもよい。一又は複数の出力デバイス1212は、コンピュータシステム1202から出力を与えるCRT 若しくはLCD 、プリンタ、スピーカ、CD/DVDライタ又はあらゆる他のデバイスでのユーザインターフェースを含んでもよいが、これらに限定されない。
記憶部1214は、情報を記憶するために使用されてコンピュータシステム1202によってアクセスされ得る磁気ディスク、磁気テープ、CD-ROM、CD-RW 、DVD 、あらゆるタイプのコンピュータメモリ、磁気ストリップ、スマートカード、印刷されたバーコード又はあらゆる他の一時的若しくは非一時的な媒体を含んでもよいが、これらに限定されない。本発明の様々な実施形態では、記憶部1214は、記載された実施形態を実施するためのプログラム命令を含んでいる。
本発明の実施形態では、コンピュータシステム1202は、本発明の様々な実施形態がエンド・ツー・エンドのソフトウェアアプリケーションを迅速に開発するために実施される分散型ネットワークの一部である。
本発明は、システム、方法、又はコンピュータ可読記憶媒体のようなコンピュータプログラム製品、又はプログラム命令が遠隔地から通信されるコンピュータネットワークを含む様々な方法で実施されてもよい。
本発明は、コンピュータシステム1202と共に使用するためのコンピュータプログラム製品として適切に具体化されてもよい。本明細書に記載されている方法は、コンピュータシステム1202又はあらゆる他の同様のデバイスによって実行される一組のプログラム命令を含むコンピュータプログラム製品として典型的に行われる。一組のプログラム命令は、コンピュータ可読記憶媒体(記憶部1214)、例えばディスケット、CD-ROM、ROM 、フラッシュドライブ若しくはハードディスクのような有形媒体に記憶された一連のコンピュータ可読コードであってもよく、又は、一又は複数の光通信チャネル又はアナログ通信チャネル1208を含むが、これらに限定されない有形媒体を通じてモデム又は他のインターフェースデバイスを介してコンピュータシステム1202に送信可能であってもよい。本発明のコンピュータプログラム製品としての実施は、マイクロ波、赤外線、bluetooth 又は他の伝送技術を含むが、これらに限定されない無線技術を使用した無形の形態であってもよい。これらの命令は、システムに予めロードされることが可能であり、又はCD-ROMのような記憶媒体に記録されることが可能であり、又はインターネット若しくは携帯電話網のようなネットワークを通じたダウンロードに利用可能とすることが可能である。一連のコンピュータ可読命令は、本明細書に既に記載された機能性の全て又は一部を具体化してもよい。
本発明の例示的な実施形態が、本明細書に記載されて例証されているが、このような実施形態は単に例示に過ぎないと認識される。形態及び詳細の様々な変更が、添付の特許請求の範囲によって定義されている本発明の趣旨及び範囲から逸脱することなく又はこれらを損なうことなくなされてもよいことが当業者によって理解される。
本出願は2014年10月30日に出願された米国特許出願第14/528,619号の継続出願であり、その開示内容は、参照によって本明細書に組み込まれる。
Claims (19)
- 虹彩に基づく生体認識のためにスプーフを検出する方法であって、
第1の露光設定の撮像装置で虹彩の第1の虹彩画像を得て、
第2の露光設定の前記撮像装置で前記虹彩の第2の虹彩画像を得て、
前記第1の虹彩画像及び前記第2の虹彩画像内の反射パターンの発生状態を比較して、
前記第1の虹彩画像及び前記第2の虹彩画像内の反射パターンの発生状態の比較結果に基づき、撮像された虹彩の真正性を判断することを特徴とする方法。 - 前記第1の露光設定は、画像センサによる画像取得のための第1の露光時間を定めており、前記第2の露光設定は、前記画像センサによる画像取得のための第2の露光時間を定めていることを特徴とする請求項1に記載の方法。
- 前記第2の露光時間は、前記第1の露光時間より短いことを特徴とする請求項2に記載の方法。
- 前記第1の露光設定のための第1の撮像装置の構成は、シャッタ速度の設定及び積分時間の設定の一方又は両方に関して、前記第2の露光設定のための第2の撮像装置の構成とは異なっていることを特徴とする請求項2に記載の方法。
- 前記第1の撮像装置の構成に対応する第1のシャッタ速度の設定として、前記第2の撮像装置の構成に対応する第2のシャッタ速度より遅いシャッタ速度が設定されていることを特徴とする請求項4に記載の方法。
- 前記第1の撮像装置の構成に対応する第1の積分時間の設定として、前記第2の撮像装置の構成に対応する第2の積分時間の設定より長い積分時間が設定されていることを特徴とする請求項4に記載の方法。
- (i) 前記第1の虹彩画像で検出された反射の第1組の画像特性と(ii)前記第2の虹彩画像で検出された同一の反射の第2組の画像特性との変化が、前記第1組の画像特性及び前記第2組の画像特性の予測される変化と一致すると確認することにより、撮像された虹彩が本物であると判断することを特徴とする請求項1に記載の方法。
- 画像センサによる画像取得のための第1の露光時間を定めている前記第1の露光設定、
前記画像センサによる画像取得のための第2の露光時間を定めている前記第2の露光設定、及び
前記第1の露光時間より短い前記第2の露光時間
に応じて、
反射の第1組の画像特性及び第2組の画像特性の予測される変化は、第2の虹彩画像で撮像された反射が第1の虹彩画像で検出された同一の反射と比較して(i) より小さいサイズ、(ii)より低い強度、(iii) 画素飽和のより低い発生状態、(iv)画素飽和のより低い発生状態によるマルチピーク照射プロファイルとの干渉、及び(v) より高い明瞭度のいずれかを有するという予測に基づいていることを特徴とする請求項7に記載の方法。 - (i) 前記第1の虹彩画像で検出された反射の第1組の画像特性と(ii)前記第2の虹彩画像で検出された同一の反射の第2組の画像特性との変化が、前記第1組の画像特性及び前記第2組の画像特性の予測される変化と不一致であると確認することにより、撮像された虹彩が偽物であると判断することを特徴とする請求項1に記載の方法。
- 画像センサによる画像取得のための第1の露光時間を定めている前記第1の露光設定、
前記画像センサによる画像取得のための第2の露光時間を定めている前記第2の露光設定、及び
前記第1の露光時間より短い前記第2の露光時間
に応じて、
反射の第1組の画像特性及び第2組の画像特性の予測される変化は、第1の虹彩画像で撮像された反射が第2の虹彩画像で検出された同一の反射と比較して(i) より大きいサイズ、(ii)より高い強度、(iii) 画素飽和のより高い発生状態、(iv)画素飽和のより高い発生状態によるマルチピーク照射プロファイルとの干渉、及び(v) より低い明瞭度のいずれかを有するという予測に基づいていることを特徴とする請求項9に記載の方法。 - 虹彩に基づく生体認識のための方法であって、
第1の露光設定の撮像装置で虹彩の第1の虹彩画像を得るステップ、
前記第1の虹彩画像から抽出された虹彩情報を、少なくとも1つの虹彩に対応する記憶された虹彩情報と比較するステップ、
前記第1の虹彩画像に対応する虹彩情報と少なくとも1つの虹彩に対応する記憶された虹彩情報との比較結果による一致決定に応じて、
第2の露光設定の前記撮像装置で前記虹彩の第2の虹彩画像を得るステップ、
前記第1の虹彩画像及び前記第2の虹彩画像内の反射パターンの発生状態を比較するステップ、
前記第1の虹彩画像及び前記第2の虹彩画像内の反射パターンの発生状態の比較結果に基づき、撮像された虹彩の真正性を判断するステップ、及び
撮像された虹彩が本物であるという判断に応じて、アクセス許可を認めるステップ
を有することを特徴とする方法。 - 虹彩に基づく生体認識のためにスプーフを検出するシステムであって、
第1の露光設定で虹彩の第1の虹彩画像を得て、第2の露光設定で前記虹彩の第2の虹彩画像を得るように構成されている画像センサを有する撮像装置と、
前記第1の虹彩画像及び前記第2の虹彩画像内の反射パターンの発生状態を比較して、前記第1の虹彩画像及び前記第2の虹彩画像内の反射パターンの発生状態の比較結果に基づき、撮像された虹彩の真正性を判断するように構成されているプロセッサと
を備えていることを特徴とするシステム。 - 前記撮像装置は、前記第1の露光設定が画像センサによる画像取得のための第1の露光時間を定めて、前記第2の露光設定が前記画像センサによる画像取得のための第2の露光時間を定めるように構成されていることを特徴とする請求項12に記載のシステム。
- 前記第1の露光設定のための前記撮像装置の第1の構成が、シャッタ速度の設定及び積分時間の設定の一方又は両方に関して、前記第2の露光設定のための前記撮像装置の第2の構成とは異なっていることを特徴とする請求項13に記載のシステム。
- (i) 前記第1の虹彩画像で検出された反射の第1組の画像特性と(ii)前記第2の虹彩画像で検出された同一の反射の第2組の画像特性との変化が、前記第1組の画像特性及び前記第2組の画像特性の予測される変化と一致するという判断に応じて、前記プロセッサは、撮像された虹彩を本物として受け付けるように構成されていることを特徴とする請求項12に記載のシステム。
- 画像センサによる画像取得のための第1の露光時間を定めている前記第1の露光設定、
前記画像センサによる画像取得のための第2の露光時間を定めている前記第2の露光設定、及び
前記第1の露光時間より短い前記第2の露光時間
に応じて、
反射の第1組の画像特性及び第2組の画像特性の予測される変化は、第2の虹彩画像で撮像された反射が第1の虹彩画像で検出された同一の反射と比較して(i) より小さいサイズ、(ii)より低い強度、(iii) 画素飽和のより低い発生状態、(iv)画素飽和のより低い発生状態によるマルチピーク照射プロファイルとの干渉、及び(v) より高い明瞭度のいずれかを有するという予測に基づいているように、前記プロセッサは構成されていることを特徴とする請求項15に記載のシステム。 - (i) 前記第1の虹彩画像で検出された反射の第1組の画像特性と(ii)前記第2の虹彩画像で検出された同一の反射の第2組の画像特性との変化が、前記第1組の画像特性及び前記第2組の画像特性の予測される変化と不一致であると確認することにより、前記プロセッサは、撮像された虹彩が偽物であると拒否するように構成されていることを特徴とする請求項12に記載のシステム。
- 画像センサによる画像取得のための第1の露光時間を定めている前記第1の露光設定、
前記画像センサによる画像取得のための第2の露光時間を定めている前記第2の露光設定、及び
前記第1の露光時間より短い前記第2の露光時間
に応じて、
反射の第1組の画像特性及び第2組の画像特性の予測される変化は、第1の虹彩画像で撮像された反射が第2の虹彩画像で検出された同一の反射と比較して(i) より大きいサイズ、(ii)より高い強度、(iii) 画素飽和のより高い発生状態、(iv)画素飽和のより高い発生状態によるマルチピーク照射プロファイルとの干渉、及び(v) より低い明瞭度のいずれかを有するという予測に基づいているように、前記プロセッサは構成されていることを特徴とする請求項17に記載のシステム。 - 虹彩に基づく生体認識のためにスプーフを検出するためのコンピュータプログラム製品であって、
コンピュータ可読プログラムコードが具体化されている、コンピュータが使用可能な非一時的な媒体を備えており、
前記コンピュータ可読プログラムコードは、
第1の露光設定の撮像装置で虹彩の第1の虹彩画像を得て、
第2の露光設定の前記撮像装置で前記虹彩の第2の虹彩画像を得て、
前記第1の虹彩画像及び前記第2の虹彩画像内の反射パターンの発生状態を比較して、
前記第1の虹彩画像及び前記第2の虹彩画像内の反射パターンの発生状態の比較結果に基づき、撮像された虹彩の真正性を判断する
ための命令を有していることを特徴とするコンピュータプログラム製品。
Applications Claiming Priority (3)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
US14/528,619 US9672341B2 (en) | 2014-10-30 | 2014-10-30 | Systems and methods for spoof detection in iris based biometric systems |
US14/528,619 | 2014-10-30 | ||
PCT/US2015/058023 WO2016069879A1 (en) | 2014-10-30 | 2015-10-29 | Systems and methods for spoof detection in iris based biometric systems |
Publications (1)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
JP2017537386A true JP2017537386A (ja) | 2017-12-14 |
Family
ID=55852972
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
JP2017523434A Pending JP2017537386A (ja) | 2014-10-30 | 2015-10-29 | 虹彩に基づく生体測定システムでスプーフを検出するためのシステム及び方法 |
Country Status (6)
Country | Link |
---|---|
US (1) | US9672341B2 (ja) |
EP (1) | EP3213245B1 (ja) |
JP (1) | JP2017537386A (ja) |
KR (1) | KR102387184B1 (ja) |
CN (1) | CN107111704B (ja) |
WO (1) | WO2016069879A1 (ja) |
Families Citing this family (18)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US8485442B2 (en) | 2009-07-02 | 2013-07-16 | Biometric Payment Solutions | Electronic transaction verification system with biometric authentication |
US8437513B1 (en) * | 2012-08-10 | 2013-05-07 | EyeVerify LLC | Spoof detection for biometric authentication |
US9886639B2 (en) | 2014-12-31 | 2018-02-06 | Morphotrust Usa, Llc | Detecting facial liveliness |
US9928603B2 (en) * | 2014-12-31 | 2018-03-27 | Morphotrust Usa, Llc | Detecting facial liveliness |
CN104834908B (zh) * | 2015-05-07 | 2018-09-07 | 惠州Tcl移动通信有限公司 | 一种移动终端基于眼纹识别的图像曝光方法及曝光系统 |
US20170061210A1 (en) * | 2015-08-26 | 2017-03-02 | Intel Corporation | Infrared lamp control for use with iris recognition authentication |
JP6607755B2 (ja) * | 2015-09-30 | 2019-11-20 | 富士通株式会社 | 生体撮影装置および生体撮影方法 |
WO2017127366A1 (en) * | 2016-01-19 | 2017-07-27 | Magic Leap, Inc. | Eye image collection, selection, and combination |
KR20190040962A (ko) * | 2016-07-05 | 2019-04-19 | 예청 우 | 라이브 이미지 캡처 중 스푸핑 공격 검출 |
US10430638B2 (en) * | 2016-11-10 | 2019-10-01 | Synaptics Incorporated | Systems and methods for spoof detection relative to a template instead of on an absolute scale |
US10701277B2 (en) * | 2017-05-31 | 2020-06-30 | Fotonation Limited | Automatic exposure module for an image acquisition system |
CN107992866B (zh) * | 2017-11-15 | 2018-06-29 | 上海聚虹光电科技有限公司 | 基于视频流眼部反光点的活体检测方法 |
CN109375358B (zh) * | 2018-11-28 | 2020-07-24 | 南京理工大学 | 一种基于最优照明模式设计下的差分相衬定量相位显微成像方法 |
CN110135370B (zh) * | 2019-05-20 | 2022-09-09 | 北京百度网讯科技有限公司 | 人脸活体检测的方法及装置、电子设备、计算机可读介质 |
US11074467B2 (en) * | 2019-12-05 | 2021-07-27 | Shenzhen GOODIX Technology Co., Ltd. | Anti-spoofing of transparent fake object overlays with optical sensing modules |
US11256939B2 (en) * | 2021-10-06 | 2022-02-22 | Arnav Gupta | Methods, systems and computer program products for eye based spoof detection |
WO2023075538A1 (ko) * | 2021-10-29 | 2023-05-04 | 주식회사 람다 | 정품 인증 방법 |
IT202200000548A1 (it) * | 2022-01-14 | 2023-07-14 | Biomeye S R L | Sistema e metodo di autenticazione di un essere vivente basato sul riconoscimento dell’iride |
Family Cites Families (7)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US6486915B2 (en) * | 1999-04-20 | 2002-11-26 | Intel Corporation | Determining a final exposure setting automatically for a solid state camera without a separate light metering circuit |
JP4424292B2 (ja) * | 2005-09-28 | 2010-03-03 | ソニー株式会社 | 撮像装置、露出制御方法およびプログラム |
US20090060286A1 (en) | 2007-09-04 | 2009-03-05 | General Electric Company | Identification system and method utilizing iris imaging |
US20130089240A1 (en) | 2011-10-07 | 2013-04-11 | Aoptix Technologies, Inc. | Handheld iris imager |
US8542879B1 (en) * | 2012-06-26 | 2013-09-24 | Google Inc. | Facial recognition |
US8437513B1 (en) | 2012-08-10 | 2013-05-07 | EyeVerify LLC | Spoof detection for biometric authentication |
US9767358B2 (en) * | 2014-10-22 | 2017-09-19 | Veridium Ip Limited | Systems and methods for performing iris identification and verification using mobile devices |
-
2014
- 2014-10-30 US US14/528,619 patent/US9672341B2/en active Active
-
2015
- 2015-10-29 CN CN201580067997.5A patent/CN107111704B/zh active Active
- 2015-10-29 WO PCT/US2015/058023 patent/WO2016069879A1/en active Application Filing
- 2015-10-29 JP JP2017523434A patent/JP2017537386A/ja active Pending
- 2015-10-29 EP EP15853973.4A patent/EP3213245B1/en active Active
- 2015-10-29 KR KR1020177014311A patent/KR102387184B1/ko active IP Right Grant
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
KR102387184B1 (ko) | 2022-04-14 |
EP3213245A1 (en) | 2017-09-06 |
EP3213245B1 (en) | 2019-05-08 |
EP3213245A4 (en) | 2018-05-02 |
WO2016069879A1 (en) | 2016-05-06 |
KR20170078729A (ko) | 2017-07-07 |
CN107111704A (zh) | 2017-08-29 |
CN107111704B (zh) | 2020-05-15 |
US9672341B2 (en) | 2017-06-06 |
US20160125178A1 (en) | 2016-05-05 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
JP2017537386A (ja) | 虹彩に基づく生体測定システムでスプーフを検出するためのシステム及び方法 | |
US9971920B2 (en) | Spoof detection for biometric authentication | |
US9922238B2 (en) | Apparatuses, systems, and methods for confirming identity | |
CN107438854B (zh) | 使用移动设备捕获的图像执行基于指纹的用户认证的系统和方法 | |
US9361681B2 (en) | Quality metrics for biometric authentication | |
JP7242528B2 (ja) | モバイルデバイスを用いてキャプチャした画像を使用する、指紋によるユーザ認証を実施するためのシステムおよび方法 | |
US8744141B2 (en) | Texture features for biometric authentication | |
JP7253691B2 (ja) | 照合装置及び照合方法 | |
KR102317180B1 (ko) | 3차원 깊이정보 및 적외선정보에 기반하여 생체여부의 확인을 행하는 얼굴인식 장치 및 방법 | |
JP2018514046A (ja) | マルチ生体認証 | |
JP2006043029A (ja) | 生体判別装置およびそれを用いた認証装置ならびに生体判別方法 | |
Dixit et al. | Iris recognition by daugman’s method | |
Swati et al. | Iris recognition using Gabor | |
WO2022024739A1 (ja) | 画像判定方法および画像判定装置 | |
KR102277122B1 (ko) | 인공지능 기반 지정맥을 이용한 인증 방법 |