JP5592040B1 - バイオメトリクスタイプのアクセス制御システムにおける不正の検出 - Google Patents
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Abstract
Description
− 個人によってアクセス制御システムに提示される顔の少なくとも2つの画像を、アクセス制御システムの前面における個人の少なくとも2つの位置又は個人に対する2つの撮影角度に従って撮影するステップと、
− これら2つの画像を処理して、画像に現れる顔の平坦性を表すスコアを求めるステップと、
− この平坦性スコアの関数として、個人の側での任意の不正を検出するステップであって、この検出はアクセス制御システムによる個人の識別処理の使用を条件付ける、ステップと
からなるステップを含む、バイオメトリクス認証によるアクセス制御システムにおける不正を検出する方法を提供する。
− この方法は、個人の顔の少なくとも部分の深度マップを画像から求め、この深度マップを処理して、そこから平坦性スコアを推測することからなってもよい。
− この場合、この方法は、深度マップが個人の顔の画像の撮影角度に依存しないようにする、深度マップの正規化ステップも含む。
− この方法は、個人の顔の深度マップの正中面を推定し、この正中面に対する深度マップの点の分散を計算することからなり、分散は平坦性スコアを形成する。
− 深度マップの分散の推定による方法は、個人の鼻を中心とするブロックに対して行われる。
− この方法は、顔の幾つかの部分の深度マップの分散の計算によって得られる複数の平坦性スコアから、1つの平坦性スコアを求めることからなる。
− 個人の顔の平坦性スコアは、
− 顔の平坦性の評価に用いられる2つの画像において、個人の顔の対象点を検出するステップと、
− 2つの画像に共通する顔の対象点の数から、平坦性スコアを求めるステップと
を行うことによって計算される。
− 平坦性スコアは、特に、2つの画像に共通する対象点の数を、以下のグループ群:2つの画像内の対象点の平均数、2つの画像間の対象点の最小数又は最大数、から選択される数で割ることによって計算される。
− 個人の顔の平坦性スコアは、
− 顔の平坦性の評価に用いられる、2つの画像における個人の顔の対象点を検出するステップと、
− 検出された対象点から変換パラメータを求めるステップと、
− 変換を2つの画像のうちの一方に適用するステップと、
− 2つの画像における対象点を求めるステップと、
− 2つの画像における対象点の対応付けを行うステップと、
− 対象点の間の差異の測定値から、顔の平坦性スコアを求めるステップと
からなるステップを行うことによって評価される。
− 2つの画像のうちの一方で行われる変換は、アフィン変換であるか、又は2次変換である。
− 平坦性スコアを求めることは、本明細書において上述した代替形態を実行することによって得られる平坦性スコアのうちの少なくとも1つに基いて行われる。
− 1つ又は複数の取得システムであって、個人によって提示される顔の少なくとも2つの画像を、当該取得システム(12)に対する個人の少なくとも2つの位置又は角度に従ってキャプチャするように構成される、1つ又は複数の取得システムと、
− 取得システムから画像が送信される計算プラットフォームであって、これら2つの画像を処理して当該画像に現れる顔の平坦性を表すスコアを求めるように構成される、計算プラットフォームと
を備え、
− この評価から、個人の側での任意の不正を検出し、この検出は個人の顔のバイオメトリクス解析による個人の識別を条件付ける、バイオメトリクス認証によるアクセス制御システムにも関する。
個人Iがアクセス制御システムの近傍にいる場合、1つ又は複数の取得システム12は、取得ステップ100において、個人によって提示される顔の少なくとも2つの画像をキャプチャする。
− 「Face recognition: <<Features versus Templates>>」(R. Brunelli、T. Poggio、IEEE Transactions on Pattern analysis and feature intelligence, Vol. 15, No. 10, October 1993)
− 「Pose-Robust Recognition of Low-Resolution Face Images」(Soma Biswas、Gaurav Aggarwal、Patrick J. Flynn、Department of Computer Science and Engineering, University of Notre Dame, Notre Dame, CVPR 2011)
− 「A Deformation and Lighting-Insensitive Metric for Face Recognition Based on Dense Correspondences」(Anne Jorstad、David Jacobs、Alan Trouve、CVPR 2011)
図4aを参照すると、平坦性を計算する第1の方法M1は、取得システム12によって撮影されて計算プラットフォーム13に送信された画像S2から、個人によって提示された顔の画像を選択することからなる第1のステップ301を行う。これらの画像は、センチメートル又は半センチメートル程度の最小解像度を有していなければならない。また、これらの画像は、個人Iの左側と右側にそれぞれ配置された2つの取得システム12によって同じ瞬間に撮影されることが好ましい。しかしながら、取得システム12は、視線軸に対して0度〜90度の角度で個人Iの顔の取得を行うことが好ましい。
− 「3D Probabilistic Feature Point Model for Object Detection and Recognition」(Sami Romdhani、Thomas Vetter 、University of Basel, Computer Science Department, Bernoullistrasse 16, CH-4056 Basel, Switzerland)
− 「Multiple Kernel Learning SVM and Statistical Validation for Facial Landmark Detection」(Vincent RAPP、Thibaud SENECHAL、Kevin BAILLY、Lionel PREVOST)
− 例えば勾配又は色の情報に基づく、2つの画像における対象点の自動検索、
− 各対象点に関連付けられる記述子の計算、
− メトリックM(x,y)のセットアップ、及び記述子(d(i),d(j))が良好なスコアM(d(i),d(j))、例えば学習ベースから統計学的に定義される所定の閾値よりも大きいスコアを示す2つの画像間の点の対(i,j)の検索。第1の画像の点は、第2の画像の最大の点のみに関連付けることができる。しかしながら、第1の画像の点は、第2の画像にスコアM(d(i),d(j))となる点がない場合には、対に属することができない。
− これらのスコアの計算が点の間の距離を表し、深度マップのボリュームの推定を生成するように、メトリックが求められる。
− 第1の画像の座標(x1,y1)の各点iに、第2の画像内の座標(x2,y2)の点jが関連付けられる。
− 次に、各点の対(i,j)について、距離(例えば、ユークリッド距離)を求めることによって、深度マップが計算される。
顔認識の第2の方法M2は、そのステップが図4bに示さており、これは第1のM1の主要ステップの繰り返しである。
− まず、個人の完全な顔又は個人の顔の部分、例えば、幅が鼻を中心として両耳間に延び、その高さの1/3は鼻よりも上に配置され、残りの高さ2/3は個人の鼻の下に配置される顔の部分に対して、方法M1のステップ301〜305を適用し、第1のスコアP1を取得することと、
− また、顔の部分を中心とするブロック、例えば人物の鼻に対して、方法M1のステップ301’〜305’を適用し、第2のスコアP2を取得することと
からなる。特に、画像内の顔を選択するステップ301’は、ステップ301と同じ画像S2で行われ、また、上述した方法に従って人物の鼻を中心とするブロックを分離することからなる。
図4cは、顔の平坦性の第3の評価方法M3を示している。
図4dは、不正の検出のために顔の平坦性を評価する第4の方法M4を示している。
Claims (4)
- バイオメトリクス認証によるアクセス制御システムにおける不正を検出する方法であって、
− 個人(I)によって前記アクセス制御システムに提示される顔の少なくとも2つの画像(S2)を、前記アクセス制御システムの前面における前記個
人の少なくとも2つの位置又は前記個人に対する2つの撮影角度に従って撮影するステップと、
− 前記画像から顔を抽出するステップと、
− これら2つの画像を処理して、前記画像に現れる前記顔の平坦性を表すスコアを求めるステップと、
− この平坦性スコアの関数として、前記個人の側での任意の不正を検出するステップであって、該検出は前記アクセス制御システムによる前記個人の識別処理の使用を条件付ける、ステップと
を含み、
前記顔の平坦性を表すスコアを求めるステップは、
− 前記個人(I)の顔の深度マップを作成し、該マップの正中面を推定し、該マップのその正中面に対する点の分散を計算するステップと、
− 前記画像から前記個人の鼻を中心とする顔のブロックを分離し、該ブロックの深度マップ作成し、該マップの正中面を推定し、該マップのその正中面に対する点の分散を計算するステップと、
− 各深度マップのそれぞれの正中面に対する点の分散の線形結合から、顔の平坦性スコアを取得するステップと
を含むことを特徴とする、バイオメトリクス認証によるアクセス制御システムにおける不正を検出する方法。 - 前記深度マップを正規化して、該深度マップが前記個人(I)の顔の画像の撮影角度に依存しないようにする、前記深度マップの正規化ステップを更に含む、請求項1に記載の方法。
- バイオメトリクス認証によるアクセス制御システムであって、
− 1つ又は複数の取得システム(12)であって、個人(I)によって提示される顔の少なくとも2つの画像を、該取得システム(12)に対する前記個人の少なくとも2つの位置又は角度に従ってキャプチャするように構成される、1つ又は複数の取得システムと、
− 前記取得システム(12)から画像(S2)が送信される計算プラットフォーム(13)であって、これら2つの画像を処理して該画像に現れる前記顔の平坦性を表すスコアを求めるように構成され、
・前記画像から前記個人の鼻を中心とする顔のブロックを分離し、
・前記個人(I)の顔の深度マップ及び前記個人の鼻を中心とするブロックの深度マップを作成し、
・各マップについてそれぞれの正中面を推定し、
・各マップのそれぞれの正中面に対する点の分散を計算し、
・各深度マップのそれぞれの正中面に対する点の分散の線形結合から、顔の平坦性スコアを取得する、
計算プラットフォーム(13)と
を備え、
− 前記顔の平坦性を表すスコアから、前記個人の側での任意の不正を検出し、該検出は前記個人の顔のバイオメトリクス解析による前記個人の識別を条件付ける、バイオメトリクス認証を介するアクセス制御システム。 - 請求項3に記載のアクセス制御システムであって、該システムは規制されるアクセスドア(11)の上流に配置され、前記計算プラットフォーム(13)は、前記ドアを開くことを制御するように構成され、不正検出及び前記個人の識別は、前記ドア(11)を開くことを条件付ける、アクセス制御システム。
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