RU2019116007A - Качество изображения и признака, улучшение изображения и выделение признаков для распознавания по сосудам глаза и лицам, и объединение информации о сосудах глаза с информацией о лицах и/или частях лиц для биометрических систем - Google Patents

Качество изображения и признака, улучшение изображения и выделение признаков для распознавания по сосудам глаза и лицам, и объединение информации о сосудах глаза с информацией о лицах и/или частях лиц для биометрических систем Download PDF

Info

Publication number
RU2019116007A
RU2019116007A RU2019116007A RU2019116007A RU2019116007A RU 2019116007 A RU2019116007 A RU 2019116007A RU 2019116007 A RU2019116007 A RU 2019116007A RU 2019116007 A RU2019116007 A RU 2019116007A RU 2019116007 A RU2019116007 A RU 2019116007A
Authority
RU
Russia
Prior art keywords
eye
image
area
surrounding
biometric
Prior art date
Application number
RU2019116007A
Other languages
English (en)
Other versions
RU2711050C2 (ru
RU2019116007A3 (ru
Inventor
Саши К. САРИПАЛЛЕ
Викас ГОТТЕМУККУЛА
Реза Р. ДЕРАКХШАНИ
Original Assignee
Айверифай Инк.
Priority date (The priority date 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 date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Айверифай Инк. filed Critical Айверифай Инк.
Publication of RU2019116007A publication Critical patent/RU2019116007A/ru
Publication of RU2019116007A3 publication Critical patent/RU2019116007A3/ru
Application granted granted Critical
Publication of RU2711050C2 publication Critical patent/RU2711050C2/ru

Links

Classifications

    • 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
    • G06V40/16—Human faces, e.g. facial parts, sketches or expressions
    • G06V40/168—Feature extraction; Face representation
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F18/00—Pattern recognition
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06V—IMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
    • G06V10/00—Arrangements for image or video recognition or understanding
    • G06V10/20—Image preprocessing
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06V—IMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
    • G06V10/00—Arrangements for image or video recognition or understanding
    • G06V10/70—Arrangements for image or video recognition or understanding using pattern recognition or machine learning
    • G06V10/74—Image or video pattern matching; Proximity measures in feature spaces
    • G06V10/75—Organisation of the matching processes, e.g. simultaneous or sequential comparisons of image or video features; Coarse-fine approaches, e.g. multi-scale approaches; using context analysis; Selection of dictionaries
    • G06V10/751—Comparing pixel values or logical combinations thereof, or feature values having positional relevance, e.g. template matching
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06V—IMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
    • G06V10/00—Arrangements for image or video recognition or understanding
    • G06V10/98—Detection or correction of errors, e.g. by rescanning the pattern or by human intervention; Evaluation of the quality of the acquired patterns
    • G06V10/993—Evaluation of the quality of the acquired pattern
    • 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
    • G06V40/16—Human faces, e.g. facial parts, sketches or expressions
    • G06V40/161—Detection; Localisation; Normalisation
    • 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
    • G06V40/16—Human faces, e.g. facial parts, sketches or expressions
    • G06V40/172—Classification, e.g. identification
    • 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
    • G06V40/10—Human or animal bodies, e.g. vehicle occupants or pedestrians; Body parts, e.g. hands
    • G06V40/18—Eye characteristics, e.g. of the iris
    • G06V40/197—Matching; Classification
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06V—IMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
    • G06V10/00—Arrangements for image or video recognition or understanding
    • G06V10/40—Extraction of image or video features
    • G06V10/46—Descriptors for shape, contour or point-related descriptors, e.g. scale invariant feature transform [SIFT] or bags of words [BoW]; Salient regional features
    • G06V10/467—Encoded features or binary features, e.g. local binary patterns [LBP]
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06V—IMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
    • G06V10/00—Arrangements for image or video recognition or understanding
    • G06V10/40—Extraction of image or video features
    • G06V10/50—Extraction of image or video features by performing operations within image blocks; by using histograms, e.g. histogram of oriented gradients [HoG]; by summing image-intensity values; Projection analysis
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06V—IMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
    • G06V10/00—Arrangements for image or video recognition or understanding
    • G06V10/40—Extraction of image or video features
    • G06V10/56—Extraction of image or video features relating to colour
    • 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
    • G06V40/193—Preprocessing; Feature extraction

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Multimedia (AREA)
  • Health & Medical Sciences (AREA)
  • General Health & Medical Sciences (AREA)
  • Computer Vision & Pattern Recognition (AREA)
  • Oral & Maxillofacial Surgery (AREA)
  • Human Computer Interaction (AREA)
  • Evolutionary Computation (AREA)
  • Artificial Intelligence (AREA)
  • Quality & Reliability (AREA)
  • Computing Systems (AREA)
  • Databases & Information Systems (AREA)
  • Medical Informatics (AREA)
  • Software Systems (AREA)
  • Ophthalmology & Optometry (AREA)
  • Bioinformatics & Cheminformatics (AREA)
  • Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
  • Bioinformatics & Computational Biology (AREA)
  • Data Mining & Analysis (AREA)
  • Evolutionary Biology (AREA)
  • General Engineering & Computer Science (AREA)
  • Collating Specific Patterns (AREA)
  • Image Analysis (AREA)
  • Image Processing (AREA)
  • Eye Examination Apparatus (AREA)

Claims (63)

1. Реализуемый компьютером способ, содержащий этапы, на которых:
принимают изображение области лица пользователя, при этом упомянутая область лица включает в себя глаз и область, окружающую глаз;
обрабатывают изображение, чтобы задавать глазную область изображения, включающую в себя по меньшей мере часть глаза на изображении упомянутой области лица, при этом по меньшей мере часть глаза содержит склеральную область глаза;
задают множество окружающих глаз областей изображения, каждая из которых включает в себя по меньшей мере часть области, окружающей глаз на изображении упомянутой области лица, причем каждая из окружающих глаз областей изображения имеет размеры, отличающиеся от размера глазной области изображения, и при этом задание конкретной одной из окружающих глаз областей изображения содержит:
вычисление высоты области путем умножения высоты глазной области изображения, включая склеральную область, на первый числовой коэффициент;
вычисление ширины области путем умножения ширины глазной области изображения, включая склеральную область, на второй числовой коэффициент;
установление высоты конкретной окружающей глаз области изображения, равной вычисленной высоте области; и
установление ширины конкретной окружающей глаз области изображения, равной вычисленной ширине области;
вычисление одной или нескольких биометрических оценок совпадения на основе глазной области изображения и по меньшей мере одной из окружающих глаз областей; и
обозначение изображения области лица как подлинного или не подлинного на основе одной или нескольких биометрических оценок совпадения.
2. Способ по п. 1, в котором множество окружающих глаз областей изображения содержит по меньшей мере четыре окружающих глаз области изображения.
3. Способ по п. 2, в котором по меньшей мере четыре окружающих глаз области изображения содержат нижнюю окружающую глаз область изображения, расположенную ниже глазной области изображения, правую окружающую глаз область изображения, расположенную справа от глазной области изображения, окружающую глаз область изображения, расположенную слева от глазной области изображения, и окружающую глаз область изображения, расположенную выше глазной области изображения.
4. Способ по п. 1, в котором этап, на котором задают множество окружающих глаз областей изображения, содержит этап, на котором задают правую окружающую глаз область изображения, расположенную справа от глазной области изображения, при этом правая окружающая глаз область изображения имеет ширину в диапазоне от 10% до 80% ширины глазной области изображения и высоту в диапазоне от 120% до 550% высоты глазной области изображения.
5. Способ по п. 1, в котором этап, на котором задают множество окружающих глаз областей изображения, содержит этап, на котором задают левую окружающую глаз область изображения, расположенную слева от глазной области изображения, при этом левая окружающая глаз область изображения имеет ширину в диапазоне от 10% до 50% ширины глазной области изображения и высоту в диапазоне от 120% до 550% высоты глазной области изображения.
6. Способ по п. 1, в котором этап, на котором вычисляют одну или несколько биометрических оценок совпадения, содержит этапы, на которых:
вычисляют первую биометрическую оценку совпадения на основе глазной области изображения и глазного шаблона регистрации; и
вычисляют вторую биометрическую оценку совпадения на основе глазной области изображения, первой из окружающих глаз областей изображения, глазного шаблона регистрации и окружающего глаз шаблона регистрации, в ответ на определение, что первая биометрическая оценка совпадения не удовлетворяет первой пороговой величине совпадения.
7. Способ по п. 6, в котором этап, на котором вычисляют одну или несколько биометрических оценок совпадения, в ответ на определение, что вторая биометрическая оценка совпадения не удовлетворяет второй пороговой величине совпадения, дополнительно содержит этап, на котором вычисляют одну или несколько дополнительных биометрических оценок совпадения путем многократного включения дополнительных областей из окружающих глаз областей изображения в вычисление дополнительных биометрических оценок совпадения до тех пор, пока либо конкретная дополнительная биометрическая оценка совпадения не будет удовлетворять соответствующей пороговой величине совпадения, либо никакие дополнительные окружающие глаз области изображения не будут доступны для включения.
8. Способ по п. 7, в котором множество окружающих глаз областей изображения ранжируется по меньшей мере на основе дискриминирующей способности и/или качества, и в котором дополнительные окружающие глаз области изображения многократно включаются на основе соответствующих ранжирований дополнительных окружающих глаз областей изображения.
9. Способ по п. 7, дополнительно содержащий этап, на котором делят одну или несколько из множества окружающих глаз областей изображения на подобласти на основе одной или нескольких черт лица, выведенных из окружающих глаз областей изображения, где дополнительные окружающие глаз области изображения многократно включаются на основе кластерной значимости или соответствующих ранжирований дополнительных окружающих глаз областей изображения.
10. Способ по п. 1, в котором этап, на котором вычисляют одну или несколько биометрических оценок совпадения, содержит этапы, на которых:
идентифицируют первый набор пар согласованных точек на основе глазной области изображения и шаблона регистрации; и
идентифицируют второй набор пар согласованных точек на основе по меньшей мере одной из окружающих глаз областей изображения и шаблона регистрации.
11. Способ по п. 10, в котором этап, на котором вычисляют одну или несколько биометрических оценок совпадения, дополнительно содержит этапы, на которых:
определяют одну или несколько невыпадающих согласованных точек путем ввода сочетания первого и второго наборов пар согласованных точек в алгоритм обнаружения выпадающих значений;
определяют, что количество невыпадающих согласованных точек, которые соответствуют глазной области изображения, соответствует минимальному подсчету глазных невыпадающих значений; и
вычисляют одну из биометрических оценок совпадения по меньшей мере частично на основе невыпадающих согласованных точек.
12. Способ по п. 11, в котором минимальный подсчет глазных невыпадающих значений равен 3.
13. Способ по п. 10, в котором этап, на котором вычисляют одну или несколько биометрических оценок совпадения, дополнительно содержит этапы, на которых:
определяют одну или несколько первых невыпадающих согласованных точек путем ввода первого набора пар согласованных точек в алгоритм обнаружения выпадающих значений;
определяют одну или несколько вторых невыпадающих согласованных точек путем ввода второго набора пар согласованных точек в алгоритм обнаружения выпадающих значений; и
вычисляют одну или несколько биометрических оценок совпадения по меньшей мере частично на основе результата алгоритма обнаружения выпадающих значений с использованием в качестве входа сочетания первых и вторых невыпадающих согласованных точек.
14. Способ по п. 13, в котором этап, на котором вычисляют одну или несколько биометрических оценок совпадения, дополнительно содержит этап, на котором определяют, что количество невыпадающих согласованных точек, полученных из результата алгоритма обнаружения выпадающих значений, которые соответствуют глазной области изображения, соответствует минимальному подсчету глазных невыпадающих значений.
15. Способ по п. 14, в котором минимальный подсчет глазных невыпадающих значений равен 3.
16. Система, содержащая:
по меньшей мере одно запоминающее устройство для хранения исполняемых компьютером команд; и
по меньшей мере один блок обработки для исполнения команд, сохраненных по меньшей мере в одном запоминающем устройстве, причем исполнение команд программирует по меньшей мере один блок обработки на выполнение операций, содержащих:
прием изображения области лица пользователя, при этом упомянутая область лица включает в себя глаз и область, окружающую глаз;
обработку изображения для задания глазной области изображения, включающей в себя по меньшей мере часть глаза на изображении упомянутой области лица, при этом по меньшей мере часть глаза содержит склеральную область глаза;
задание множества окружающих глаз областей изображения, включающих в себя по меньшей мере часть области, окружающей глаз на изображении области лица, причем каждая из окружающих глаз областей изображения имеет размеры, отличающиеся от размера глазной области изображения, и при этом задание конкретной одной из окружающих глаз областей изображения содержит:
вычисление высоты области путем умножения высоты глазной области изображения, включая склеральную область, на первый числовой коэффициент;
вычисление ширины области путем умножения ширины глазной области изображения, включая склеральную область, на второй числовой коэффициент;
установление высоты конкретной окружающей глаз области изображения, равной вычисленной высоте области; и
установление ширины конкретной окружающей глаз области изображения, равной вычисленной ширине области;
вычисление одной или нескольких биометрических оценок совпадения на основе глазной области изображения и по меньшей мере одной из окружающих глаз областей; и
обозначение изображения области лица как подлинного или не подлинного на основе одной или нескольких биометрических оценок совпадения.
17. Система по п. 16, в которой множество окружающих глаз областей изображения содержит по меньшей мере четыре окружающих глаз области изображения.
18. Система по п. 17, в которой по меньшей мере четыре окружающих глаз области изображения содержат нижнюю окружающую глаз область изображения, расположенную ниже глазной области изображения, правую окружающую глаз область изображения, расположенную справа от глазной области изображения, окружающую глаз область изображения, расположенную слева от глазной области изображения, и окружающую глаз область изображения, расположенную выше глазной области изображения.
19. Система по п. 16, в которой задание множества окружающих глаз областей изображения содержит задание правой окружающей глаз области изображения, расположенной справа от глазной области изображения, при этом правая окружающая глаз область изображения имеет ширину в диапазоне от 10% до 80% ширины глазной области изображения и высоту от 120% до 550% высоты глазной области изображения.
20. Система по п. 16, в которой задание множества окружающих глаз областей изображения содержит задание левой окружающей глаз области изображения, расположенной слева от глазной области изображения, при этом левая окружающая глаз область изображения имеет ширину в диапазоне от 10% до 50% ширины глазной области изображения и высоту в диапазоне от 120% до 550% высоты глазной области изображения.
21. Система по п. 16, в которой вычисление одной или нескольких биометрических оценок совпадения содержит:
вычисление первой биометрической оценки совпадения на основе глазной области изображения и глазного шаблона регистрации; и
вычисление второй биометрической оценки совпадения на основе глазной области изображения, первой из окружающих глаз областей изображения, глазного шаблона регистрации и окружающего глаз шаблона регистрации, в ответ на определение, что первая биометрическая оценка совпадения не удовлетворяет первой пороговой величине совпадения.
22. Система по п. 21, в которой вычисление одной или нескольких биометрических оценок совпадения в ответ на определение, что вторая биометрическая оценка совпадения не удовлетворяет второй пороговой величине совпадения, дополнительно содержит вычисление одной или нескольких дополнительных биометрических оценок совпадения путем многократного включения дополнительных областей из окружающих глаз областей изображения в вычисление дополнительных биометрических оценок совпадения до тех пор, пока либо конкретная дополнительная биометрическая оценка совпадения не будет удовлетворять соответствующей пороговой величине совпадения, либо никакие дополнительные окружающие глаз области изображения не будут доступны для включения.
23. Система по п. 22, в которой множество окружающих глаз областей изображения ранжируется по меньшей мере на основе дискриминирующей способности и/или качества, и в которой дополнительные окружающие глаз области изображения многократно включаются на основе соответствующих ранжирований дополнительных окружающих глаз областей изображения.
24. Система по п. 22, в которой операции дополнительно содержат деление одной или нескольких из множества окружающих глаз областей изображения на подобласти на основе одной или нескольких черт лица, выведенных из окружающих глаз областей изображения, причем дополнительные окружающие глаз области изображения многократно включаются на основе кластерной значимости или соответствующих ранжирований дополнительных окружающих глаз областей изображения.
25. Система по п. 16, в которой вычисление одной или нескольких биометрических оценок совпадения содержит:
идентификацию первого набора пар согласованных точек на основе глазной области изображения и шаблона регистрации; и
идентификацию второго набора пар согласованных точек на основе по меньшей мере одной из окружающих глаз областей изображения и шаблона регистрации.
26. Система по п. 25, в которой вычисление одной или нескольких биометрических оценок совпадения дополнительно содержит:
определение одной или нескольких невыпадающих согласованных точек путем ввода сочетания первого и второго наборов пар согласованных точек в алгоритм обнаружения выпадающих значений;
определение, что количество невыпадающих согласованных точек, которые соответствуют глазной области изображения, соответствует минимальному подсчету глазных невыпадающих значений; и
вычисление одной из биометрических оценок совпадения по меньшей мере частично на основе невыпадающих согласованных точек.
RU2019116007A 2015-09-11 2016-09-09 Качество изображения и признака, улучшение изображения и выделение признаков для распознавания по сосудам глаза и лицам и объединение информации о сосудах глаза с информацией о лицах и/или частях лиц для биометрических систем RU2711050C2 (ru)

Applications Claiming Priority (2)

Application Number Priority Date Filing Date Title
US201562217660P 2015-09-11 2015-09-11
US62/217,660 2015-09-11

Related Parent Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
RU2018112713A Division RU2691195C1 (ru) 2015-09-11 2016-09-09 Качество изображения и признака, улучшение изображения и выделение признаков для распознавания по сосудам глаза и лицам, и объединение информации о сосудах глаза с информацией о лицах и/или частях лиц для биометрических систем

Publications (3)

Publication Number Publication Date
RU2019116007A true RU2019116007A (ru) 2019-06-11
RU2019116007A3 RU2019116007A3 (ru) 2019-07-17
RU2711050C2 RU2711050C2 (ru) 2020-01-14

Family

ID=56940461

Family Applications (2)

Application Number Title Priority Date Filing Date
RU2018112713A RU2691195C1 (ru) 2015-09-11 2016-09-09 Качество изображения и признака, улучшение изображения и выделение признаков для распознавания по сосудам глаза и лицам, и объединение информации о сосудах глаза с информацией о лицах и/или частях лиц для биометрических систем
RU2019116007A RU2711050C2 (ru) 2015-09-11 2016-09-09 Качество изображения и признака, улучшение изображения и выделение признаков для распознавания по сосудам глаза и лицам и объединение информации о сосудах глаза с информацией о лицах и/или частях лиц для биометрических систем

Family Applications Before (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
RU2018112713A RU2691195C1 (ru) 2015-09-11 2016-09-09 Качество изображения и признака, улучшение изображения и выделение признаков для распознавания по сосудам глаза и лицам, и объединение информации о сосудах глаза с информацией о лицах и/или частях лиц для биометрических систем

Country Status (14)

Country Link
US (3) US9721150B2 (ru)
EP (1) EP3347853A1 (ru)
JP (3) JP6416438B2 (ru)
KR (3) KR101967123B1 (ru)
CN (2) CN110852160B (ru)
AU (3) AU2016319775B2 (ru)
BR (2) BR122018007961B1 (ru)
HK (1) HK1251933A1 (ru)
MX (1) MX2018003051A (ru)
PH (1) PH12018500541A1 (ru)
RU (2) RU2691195C1 (ru)
SG (2) SG10202001380RA (ru)
TW (3) TWI706272B (ru)
WO (1) WO2017044782A1 (ru)

Families Citing this family (81)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN114758406B (zh) * 2015-05-11 2024-02-23 奇跃公司 用于使用神经网络的生物特征用户识别的设备、方法和系统
US10043071B1 (en) * 2015-07-30 2018-08-07 Morphotrust Usa, Llc Automated document classification
US10255040B2 (en) * 2017-05-11 2019-04-09 Veridium Ip Limited System and method for biometric identification
US11329980B2 (en) 2015-08-21 2022-05-10 Veridium Ip Limited System and method for biometric protocol standards
US9830708B1 (en) * 2015-10-15 2017-11-28 Snap Inc. Image segmentation of a video stream
FR3046691B1 (fr) * 2016-01-13 2019-03-29 Commissariat A L'energie Atomique Et Aux Energies Alternatives Dispositif de selection et description de points d'interets dans une sequence d'images, par exemple pour l'appariement de points d'interets
CA3015658A1 (en) 2016-03-11 2017-09-14 Magic Leap, Inc. Structure learning in convolutional neural networks
US10956544B1 (en) 2016-04-01 2021-03-23 Massachusetts Mutual Life Insurance Company Access control through head imaging and biometric authentication
US10733275B1 (en) * 2016-04-01 2020-08-04 Massachusetts Mutual Life Insurance Company Access control through head imaging and biometric authentication
CH712399A2 (fr) * 2016-04-27 2017-10-31 Bron Christophe Système d'identification biométrique basé sur les réseaux veineux et des codages uniques et non falsifiables de structures arborescentes et procédé associé.
FR3054905B1 (fr) * 2016-08-04 2019-10-18 Safran Identity & Security Procede de generation de cle et procede de controle d'acces
US10262187B1 (en) * 2016-11-10 2019-04-16 Synaptics Incorporated Systems and methods for spoof detection based on local binary patterns
US10565433B2 (en) * 2017-03-30 2020-02-18 George Mason University Age invariant face recognition using convolutional neural networks and set distances
US10762335B2 (en) 2017-05-16 2020-09-01 Apple Inc. Attention detection
CN107169535B (zh) * 2017-07-06 2023-11-03 谈宜勇 生物多光谱图像的深度学习分类方法及装置
CN107480488B (zh) * 2017-07-18 2020-01-14 Oppo广东移动通信有限公司 解锁控制方法及相关产品
CN107492075B (zh) * 2017-07-28 2019-12-10 浙江大学 一种基于细节增强的单张ldr图像曝光校正的方法
CN109325327B (zh) 2017-08-01 2021-08-03 苹果公司 用于更新在面部识别中所使用的模板的过程
WO2019027505A1 (en) 2017-08-01 2019-02-07 Apple Inc. FACE DETECTION, ESTIMATED INSTALLATION AND ESTIMATED DISTANCE BETWEEN THE FACE AND THE SHOOTING DEVICE USING A SINGLE ARRAY
CN109325394B (zh) 2017-08-01 2022-06-21 苹果公司 确定稀疏图案照明与密集图案照明
US10210381B1 (en) 2017-08-01 2019-02-19 Apple Inc. Multiple enrollments in facial recognition
US10719692B2 (en) 2017-09-09 2020-07-21 Apple Inc. Vein matching for difficult biometric authentication cases
US10552671B2 (en) * 2017-11-22 2020-02-04 King Fahd University Of Petroleum And Minerals Multi-kernel fuzzy local Gabor feature extraction method for automatic gait recognition
US10579908B2 (en) * 2017-12-15 2020-03-03 Google Llc Machine-learning based technique for fast image enhancement
US10510145B2 (en) 2017-12-27 2019-12-17 Industrial Technology Research Institute Medical image comparison method and system thereof
CN108734085A (zh) * 2018-03-27 2018-11-02 中国银联股份有限公司 虹膜识别方法及虹膜识别系统
JP2019204288A (ja) * 2018-05-23 2019-11-28 富士通株式会社 生体認証装置、生体認証方法及び生体認証プログラム
US10303866B1 (en) 2018-06-03 2019-05-28 Apple Inc. Automatic retries for facial recognition
US10769414B2 (en) 2018-06-03 2020-09-08 Apple Inc. Robust face detection
TWI674557B (zh) * 2018-07-31 2019-10-11 瑞昱半導體股份有限公司 影像處理裝置及其方法
CN109389031B (zh) * 2018-08-27 2021-12-03 浙江大丰实业股份有限公司 演出人员自动定位机构
US11163981B2 (en) 2018-09-11 2021-11-02 Apple Inc. Periocular facial recognition switching
US11568681B2 (en) 2018-09-27 2023-01-31 Nec Corporation Iris authentication device, iris authentication method and recording medium
JP7387726B2 (ja) * 2018-10-09 2023-11-28 エシロール・アンテルナシオナル 着用者の視覚探索戦略に応じて視力矯正機器を適合させる方法
EP3651057B1 (fr) * 2018-11-09 2023-06-14 Tissot S.A. Procede d'authentification faciale d'un porteur d'une montre
CN109766925B (zh) * 2018-12-20 2021-05-11 深圳云天励飞技术有限公司 特征融合方法、装置、电子设备及存储介质
CN109766809B (zh) * 2018-12-29 2021-01-29 山东财经大学 一种改进的人眼检测及跟踪方法
US10796194B2 (en) * 2019-01-23 2020-10-06 Ncku Research And Development Foundation Motion-aware keypoint selection system adaptable to iterative closest point
US10803343B2 (en) * 2019-01-23 2020-10-13 Ncku Research And Development Foundation Motion-aware keypoint selection system adaptable to iterative closest point
CN111666796B (zh) * 2019-03-08 2023-04-07 财团法人成大研究发展基金会 适用于迭代最近点法的可察觉移动的关键点选择系统
US10599934B1 (en) * 2019-03-21 2020-03-24 Alibaba Group Hoding Limited Spoof detection using optokinetic response
US10853642B2 (en) * 2019-03-22 2020-12-01 Advanced New Technologies Co., Ltd. Fusing multi-spectral images for identity authentication
FR3094122A1 (fr) * 2019-03-22 2020-09-25 Stmicroelectronics (Grenoble 2) Sas Dispositif électronique de traitement d’images
CN110070037B (zh) * 2019-04-22 2022-11-01 深圳力维智联技术有限公司 人脸识别模型的平滑升级方法、装置和可读存储介质
CN110110637A (zh) * 2019-04-25 2019-08-09 深圳市华嘉生物智能科技有限公司 一种人脸皮肤皱纹自动识别和皱纹严重程度自动分级的方法
CN113874883A (zh) 2019-05-21 2021-12-31 奇跃公司 手部姿势估计
CN112102543A (zh) * 2019-05-31 2020-12-18 杭州海康威视数字技术股份有限公司 一种安检系统和方法
CN110472479B (zh) * 2019-06-28 2022-11-22 广州中国科学院先进技术研究所 一种基于surf特征点提取和局部lbp编码的指静脉识别方法
JP7237768B2 (ja) * 2019-08-02 2023-03-13 株式会社日立製作所 生体情報検出装置
US11087444B2 (en) * 2019-08-09 2021-08-10 The Boeing Company Field programmable gate array (FPGA) implementation and optimization of augmented contrast limited adaptive histogram equalization
US11916612B2 (en) * 2019-10-01 2024-02-27 Nippon Telegraph And Telephone Corporation Mobile terminal and communication quality prediction method
US11294996B2 (en) 2019-10-15 2022-04-05 Assa Abloy Ab Systems and methods for using machine learning for image-based spoof detection
US11348375B2 (en) 2019-10-15 2022-05-31 Assa Abloy Ab Systems and methods for using focal stacks for image-based spoof detection
US11304645B2 (en) * 2019-10-15 2022-04-19 Biosense Webster (Israel) Ltd. Local rendering based detail subset presentation
US10607077B1 (en) * 2019-10-28 2020-03-31 EyeVerify Inc. Identity authentication using an inlier neural network
KR20210071410A (ko) 2019-12-06 2021-06-16 삼성전자주식회사 센서 특화 이미지 인식 장치 및 방법
US11276153B2 (en) * 2020-01-14 2022-03-15 Adobe Inc. Auto-complete image suggestions for image editing
KR102409790B1 (ko) * 2020-01-30 2022-06-17 주식회사 알체라 생체정보 분산관리 시스템 및 이를 이용한 생체인식 방법
DE102020202946A1 (de) 2020-03-08 2021-09-09 Volkswagen Aktiengesellschaft Verfahren zum Bereitstellen des Zugangs zu einem Gerät sowie Kraftfahrzeug
CN111415397B (zh) * 2020-03-20 2024-03-08 广州虎牙科技有限公司 一种人脸重构、直播方法、装置、设备及存储介质
CN111507208B (zh) * 2020-03-30 2021-06-25 中国科学院上海微系统与信息技术研究所 一种基于巩膜识别的身份验证方法、装置、设备和介质
DE102020109171A1 (de) 2020-04-02 2021-10-07 Bundesdruckerei Gmbh Integritätsprüfung eines Dokuments mit personenbezogenen Daten
JP7363675B2 (ja) * 2020-06-15 2023-10-18 株式会社島津製作所 イメージング質量分析装置、及びイメージング質量分析方法
US11275959B2 (en) * 2020-07-07 2022-03-15 Assa Abloy Ab Systems and methods for enrollment in a multispectral stereo facial recognition system
WO2022051775A1 (en) 2020-09-04 2022-03-10 Abova, Inc. Method for x-ray dental image enhancement
US11689822B2 (en) 2020-09-04 2023-06-27 Altek Semiconductor Corp. Dual sensor imaging system and privacy protection imaging method thereof
CN112329674B (zh) * 2020-11-12 2024-03-12 北京环境特性研究所 基于多纹理特征融合的结冰湖泊检测方法和装置
AU2021401427A1 (en) * 2020-12-17 2023-07-13 Avedro, Inc. Treatments for eye infection
US11921831B2 (en) 2021-03-12 2024-03-05 Intellivision Technologies Corp Enrollment system with continuous learning and confirmation
TWI775356B (zh) * 2021-03-19 2022-08-21 宏碁智醫股份有限公司 用於眼底圖的影像前處理方法及影像處理裝置
TWI758162B (zh) * 2021-04-15 2022-03-11 和碩聯合科技股份有限公司 生物形體的追蹤系統及方法
CN113785304A (zh) * 2021-09-20 2021-12-10 商汤国际私人有限公司 人脸识别方法和装置
WO2023041963A1 (en) * 2021-09-20 2023-03-23 Sensetime International Pte. Ltd. Face identification methods and apparatuses
EP4160548A1 (en) * 2021-10-01 2023-04-05 Amadeus S.A.S. System and method for processing biometric characteristics
US20230222197A1 (en) 2022-01-07 2023-07-13 Jumio Corporation Biometric Authentication Using Head-Mounted Devices
CN114936361A (zh) * 2022-01-28 2022-08-23 中国银联股份有限公司 生物特征识别方法、服务器以及客户端
CN116797500B (zh) * 2022-03-14 2024-09-06 腾讯科技（深圳）有限公司 图像处理方法、装置、存储介质、电子设备及产品
CN115442021A (zh) * 2022-08-09 2022-12-06 中国银联股份有限公司 一种数据匹配方法、装置、系统、设备及介质
US11762969B1 (en) * 2023-01-12 2023-09-19 King Saud University Systems and methods for facilitating biometric recognition
CN115984952B (zh) * 2023-03-20 2023-11-24 杭州叶蓁科技有限公司 基于球结膜血管图像识别的眼动跟踪系统及其方法
CN117392225B (zh) * 2023-12-06 2024-07-23 中导光电设备股份有限公司 一种显示屏检测区域位置校正的方法和系统

Family Cites Families (122)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US5291560A (en) 1991-07-15 1994-03-01 Iri Scan Incorporated Biometric personal identification system based on iris analysis
US5303709A (en) 1991-12-16 1994-04-19 Dreher Andreas W Retinal eye disease diagnostic system
US5632282A (en) 1993-07-20 1997-05-27 Hay; S. Hutson Ocular disease detection apparatus
US6095989A (en) 1993-07-20 2000-08-01 Hay; Sam H. Optical recognition methods for locating eyes
US6707484B1 (en) 1994-07-28 2004-03-16 Semiconductor Energy Laboratory Co., Ltd. Information processing system
US6714665B1 (en) * 1994-09-02 2004-03-30 Sarnoff Corporation Fully automated iris recognition system utilizing wide and narrow fields of view
JPH1063858A (ja) * 1996-08-21 1998-03-06 Oki Electric Ind Co Ltd 個人識別方法及び個人識別装置
CA2273279A1 (en) 1996-12-04 1998-06-11 Dew Engineering And Development Limited Biometric security encryption system
JPH10340344A (ja) * 1997-06-06 1998-12-22 Oki Electric Ind Co Ltd 個体識別装置
JPH10340343A (ja) * 1997-06-06 1998-12-22 Oki Electric Ind Co Ltd 個体識別装置
US6185316B1 (en) 1997-11-12 2001-02-06 Unisys Corporation Self-authentication apparatus and method
JP3315648B2 (ja) 1998-07-17 2002-08-19 沖電気工業株式会社 アイリスコード生成装置およびアイリス認識システム
KR100320188B1 (ko) 1999-03-23 2002-01-10 구자홍 홍채인식 시스템의 위조 판별방법
JP4519963B2 (ja) 1999-06-21 2010-08-04 富士通株式会社 生体情報の暗号化・復号化方法および装置並びに、生体情報を利用した本人認証システム
US6839151B1 (en) 2000-02-02 2005-01-04 Zoran Corporation System and method for color copy image processing
DK1285409T3 (da) 2000-05-16 2005-08-22 Swisscom Mobile Ag Fremgangsmåde ved biometrisk identificering og autentificering
US7536557B2 (en) 2001-03-22 2009-05-19 Ensign Holdings Method for biometric authentication through layering biometric traits
US6836554B1 (en) 2000-06-16 2004-12-28 International Business Machines Corporation System and method for distorting a biometric for transactions with enhanced security and privacy
JP2002236666A (ja) * 2001-02-09 2002-08-23 Matsushita Electric Ind Co Ltd 個人認証装置
US7103200B2 (en) 2001-03-05 2006-09-05 Robert Hillhouse Method and system for adaptively varying templates to accommodate changes in biometric information
US8279042B2 (en) 2001-07-10 2012-10-02 Xatra Fund Mx, Llc Iris scan biometrics on a payment device
FR2831302A1 (fr) 2001-10-19 2003-04-25 St Microelectronics Sa Codage d'informations concentriques
WO2003105678A2 (en) 2002-06-12 2003-12-24 Advanced Research And Technology Institute, Inc. Method and apparatus for improving both lateral and axial resolution in ophthalmoscopy
JP2004023733A (ja) 2002-06-20 2004-01-22 Canon Inc 画像撮影装置及びその制御方法
US7668351B1 (en) 2003-01-17 2010-02-23 Kestrel Corporation System and method for automation of morphological segmentation of bio-images
US7474407B2 (en) 2003-02-20 2009-01-06 Applied Science Innovations Optical coherence tomography with 3d coherence scanning
US7599524B2 (en) * 2003-04-04 2009-10-06 Sarnoff Corporation Method and apparatus for providing a robust object finder
KR20050025927A (ko) * 2003-09-08 2005-03-14 유웅덕 홍채인식을 위한 동공 검출 방법 및 형상기술자 추출방법과 그를 이용한 홍채 특징 추출 장치 및 그 방법과홍채인식 시스템 및 그 방법
JP3945474B2 (ja) 2003-11-28 2007-07-18 松下電器産業株式会社 眼画像入力装置および認証装置ならびに画像処理方法
US7336806B2 (en) 2004-03-22 2008-02-26 Microsoft Corporation Iris-based biometric identification
US7542590B1 (en) 2004-05-07 2009-06-02 Yt Acquisition Corporation System and method for upgrading biometric data
US20050281440A1 (en) 2004-06-18 2005-12-22 Pemer Frederick A Iris feature detection and sensor-based edge detection
US7155040B2 (en) 2004-06-29 2006-12-26 Bio-Key International, Inc. Generation of quality field information in the context of image processing
US20060110011A1 (en) 2004-11-19 2006-05-25 Cohen Mark S Method and apparatus for producing a biometric identification reference template
US20060120571A1 (en) * 2004-12-03 2006-06-08 Tu Peter H System and method for passive face recognition
GB0427205D0 (en) 2004-12-11 2005-01-12 Ncr Int Inc Biometric system
MX2007007561A (es) 2004-12-22 2008-03-10 Merkatum Corp Metodo y sistema de autentificacion biometrica multimodal auto-adaptable.
WO2006078343A2 (en) 2005-01-14 2006-07-27 Ultra-Scan Corporation Multimodal fusion decision logic system
KR101224408B1 (ko) * 2005-01-26 2013-01-22 허니웰 인터내셔널 인코포레이티드 원격 홍채 인식 시스템
RU2365995C2 (ru) * 2005-01-31 2009-08-27 Самсунг Электроникс Ко., Лтд. Система и способ регистрации двухмерных изображений
US7327860B2 (en) 2005-05-04 2008-02-05 West Virginia University Conjunctival scans for personal identification
US8370639B2 (en) 2005-06-16 2013-02-05 Sensible Vision, Inc. System and method for providing secure access to an electronic device using continuous facial biometrics
JP4686284B2 (ja) 2005-07-13 2011-05-25 日立オムロンターミナルソリューションズ株式会社 生体情報登録装置
CN100336071C (zh) * 2005-08-19 2007-09-05 清华大学 复杂背景图像中鲁棒的眼睛精确定位方法
US8260008B2 (en) 2005-11-11 2012-09-04 Eyelock, Inc. Methods for performing biometric recognition of a human eye and corroboration of same
US7801335B2 (en) 2005-11-11 2010-09-21 Global Rainmakers Inc. Apparatus and methods for detecting the presence of a human eye
US8005277B2 (en) 2006-03-03 2011-08-23 Research Foundation-State University of NY Secure fingerprint matching by hashing localized information
US20070217708A1 (en) 2006-03-20 2007-09-20 International Business Machines Corporation Method, system, and program product for transforming a biometric image
JP4961214B2 (ja) 2006-03-29 2012-06-27 株式会社日立情報制御ソリューションズ 生体認証方法およびシステム
RU2304307C1 (ru) * 2006-03-29 2007-08-10 Юрий Витальевич Морзеев Способ идентификации человека по изображению его лица
WO2007124450A2 (en) 2006-04-21 2007-11-01 The Trustees Of The University Of Pennsylvania Motion artifact compensation
US20070286462A1 (en) 2006-04-28 2007-12-13 David Usher System and method for biometric retinal identification
KR100852629B1 (ko) 2006-06-02 2008-08-18 연세대학교 산학협력단 다초점 영상 시퀀스를 이용한 홍채인식 시스템 및 방법
US20070291277A1 (en) 2006-06-20 2007-12-20 Everett Matthew J Spectral domain optical coherence tomography system
US8417960B2 (en) 2006-09-06 2013-04-09 Hitachi, Ltd. Method for generating an encryption key using biometrics authentication and restoring the encryption key and personal authentication system
PL380581A1 (pl) 2006-09-07 2008-03-17 Naukowa I Akademicka Sieć Komputerowa Sposób testowania żywotności oka i urządzenie do testowania żywotności oka
US7535991B2 (en) * 2006-10-16 2009-05-19 Oraya Therapeutics, Inc. Portable orthovoltage radiotherapy
US20080298642A1 (en) 2006-11-03 2008-12-04 Snowflake Technologies Corporation Method and apparatus for extraction and matching of biometric detail
KR100855631B1 (ko) * 2006-12-26 2008-09-01 (주)엔토시스 특징벡터 검출장치 및 방법, 그리고, 이를 이용한얼굴인식장치 및 방법
JP4309926B2 (ja) * 2007-03-13 2009-08-05 アイシン精機株式会社 顔特徴点検出装置、顔特徴点検出方法及びプログラム
US8279329B2 (en) 2007-04-10 2012-10-02 University Of Rochester Structured illumination for imaging of stationary and non-stationary, fluorescent and non-fluorescent, objects
US8831299B2 (en) * 2007-05-22 2014-09-09 Intellectual Ventures Fund 83 Llc Capturing data for individual physiological monitoring
FI20070501A0 (fi) 2007-06-21 2007-06-21 Timo Tapani Lehto Menetelmä ja järjestelmä ihmisen tunnistamiseksi
JP5110983B2 (ja) 2007-06-29 2012-12-26 日立オムロンターミナルソリューションズ株式会社 生体認証処理システム
WO2009029765A1 (en) 2007-09-01 2009-03-05 Global Rainmakers, Inc. Mirror system and method for acquiring biometric data
RU2382408C2 (ru) * 2007-09-13 2010-02-20 Институт прикладной физики РАН Способ и система для идентификации человека по изображению лица
RU2390844C2 (ru) * 2007-10-22 2010-05-27 Государственное образовательное учреждение высшего профессионального образования Курский государственный технический университет Способ распознавания глаз на изображении и устройство для его реализации
JP5080944B2 (ja) 2007-11-08 2012-11-21 興和株式会社 パノラマ眼底画像合成装置及び方法
ES2326205B1 (es) 2007-11-27 2010-06-29 Universidad Complutense De Madrid Metodo y dispositivo para el reconocimiento de individuos basado en la imagen de la retina que incorpora como constante biometrica el area imagen del punto de fijacion.
US8532344B2 (en) 2008-01-09 2013-09-10 International Business Machines Corporation Methods and apparatus for generation of cancelable face template
JP5277365B2 (ja) 2008-04-06 2013-08-28 国立大学法人九州工業大学 個人認証方法及びそれに使用する個人認証装置
US8238639B2 (en) 2008-04-09 2012-08-07 Cognex Corporation Method and system for dynamic feature detection
KR100949801B1 (ko) 2008-04-17 2010-03-30 한국전자통신연구원 퍼지볼트 시스템에서의 다항식 복원장치 및 그 방법
US8079711B2 (en) 2008-04-24 2011-12-20 Carl Zeiss Meditec, Inc. Method for finding the lateral position of the fovea in an SDOCT image volume
AU2009260721B2 (en) 2008-06-06 2013-05-09 Google Llc Annotating images
JP4569670B2 (ja) * 2008-06-11 2010-10-27 ソニー株式会社 画像処理装置、画像処理方法およびプログラム
US8249314B2 (en) 2008-06-16 2012-08-21 International Business Machines Corporation Anonymous and revocable fingerprint recognition
JP2010020594A (ja) * 2008-07-11 2010-01-28 Kddi Corp 瞳画像認識装置
ES2337866B2 (es) 2008-07-24 2011-02-14 Universidad Complutense De Madrid Reconocimiento biometrico mediante estudio del mapa de superficie delsegundo dioptrio ocular.
US8090246B2 (en) * 2008-08-08 2012-01-03 Honeywell International Inc. Image acquisition system
KR100996466B1 (ko) 2008-10-09 2010-11-25 조선대학교산학협력단 비밀분산 기법을 이용한 지문정보 저장 장치, 비밀분산 기법을 이용한 지문 인증 시스템 및 비밀분산 기법을 이용한 지문 인증 방법
US9226798B2 (en) 2008-10-10 2016-01-05 Truevision Systems, Inc. Real-time surgical reference indicium apparatus and methods for surgical applications
US8514277B2 (en) 2008-11-05 2013-08-20 Dyer Holdings, Llc Video infrared retinal image scanner
US20100142766A1 (en) 2008-12-04 2010-06-10 Alan Duncan Fleming Image Analysis
US8280119B2 (en) 2008-12-05 2012-10-02 Honeywell International Inc. Iris recognition system using quality metrics
KR20100073191A (ko) 2008-12-22 2010-07-01 한국전자통신연구원 거리 정보를 이용한 위조 얼굴 검출 방법 및 장치
US8768014B2 (en) 2009-01-14 2014-07-01 Indiana University Research And Technology Corp. System and method for identifying a person with reference to a sclera image
US20100232659A1 (en) 2009-03-12 2010-09-16 Harris Corporation Method for fingerprint template synthesis and fingerprint mosaicing using a point matching algorithm
GB2471192B (en) 2009-06-15 2011-08-17 Honeywell Int Inc An iris and ocular recognition system using trace transforms
US8472681B2 (en) * 2009-06-15 2013-06-25 Honeywell International Inc. Iris and ocular recognition system using trace transforms
JP5287550B2 (ja) 2009-07-01 2013-09-11 富士通株式会社 生体認証システム，生体認証方法，生体認証装置，生体情報処理装置，生体認証プログラムおよび生体情報処理プログラム
WO2011030675A1 (ja) 2009-09-09 2011-03-17 日本電気株式会社 生体認証システム、方法およびプログラム
KR101255555B1 (ko) 2009-11-24 2013-04-17 한국전자통신연구원 보안성이 강화된 지문인식 방법 및 장치
JP5218991B2 (ja) 2009-12-08 2013-06-26 株式会社日立製作所 複数種類のテンプレートを用いた生体認証システム及び生体認証方法
US8818048B2 (en) 2010-01-22 2014-08-26 Indiana University Research And Technology Corp. System and method for cancelable iris recognition
WO2011111102A1 (ja) 2010-03-10 2011-09-15 富士通株式会社 生体認証装置及び生体認証方法
US8948467B2 (en) * 2010-08-06 2015-02-03 Honeywell International Inc. Ocular and iris processing system and method
CN106209382A (zh) 2010-09-20 2016-12-07 安全第公司 用于安全数据共享的系统和方法
US8457370B2 (en) 2011-01-20 2013-06-04 Daon Holdings Limited Methods and systems for authenticating users with captured palm biometric data
US8355544B2 (en) 2011-02-01 2013-01-15 Universidade Da Coruna-Otri Method, apparatus, and system for automatic retinal image analysis
US9064145B2 (en) * 2011-04-20 2015-06-23 Institute Of Automation, Chinese Academy Of Sciences Identity recognition based on multiple feature fusion for an eye image
US9323980B2 (en) 2011-05-13 2016-04-26 Microsoft Technology Licensing, Llc Pose-robust recognition
US8385685B2 (en) * 2011-06-08 2013-02-26 Honeywell International Inc. System and method for ocular recognition
JP6338526B2 (ja) * 2011-10-17 2018-06-06 アイディール スキャニング リミテッド ライアビリティ カンパニー 眼のトポグラフィを特定するための方法及び装置
US8235529B1 (en) 2011-11-30 2012-08-07 Google Inc. Unlocking a screen using eye tracking information
CN102496007B (zh) 2011-12-02 2014-06-11 陈中山 人体身份识别仪
US9082011B2 (en) * 2012-03-28 2015-07-14 Texas State University—San Marcos Person identification using ocular biometrics with liveness detection
US8457367B1 (en) 2012-06-26 2013-06-04 Google Inc. Facial recognition
US8768049B2 (en) 2012-07-13 2014-07-01 Seiko Epson Corporation Small vein image recognition and authorization using constrained geometrical matching and weighted voting under generic tree model
US8369595B1 (en) 2012-08-10 2013-02-05 EyeVerify LLC Texture features for biometric authentication
US8437513B1 (en) 2012-08-10 2013-05-07 EyeVerify LLC Spoof detection for biometric authentication
US8483450B1 (en) * 2012-08-10 2013-07-09 EyeVerify LLC Quality metrics for biometric authentication
EP2892026A4 (en) * 2012-08-28 2016-05-18 Hitachi Ltd AUTHENTICATION DEVICE AND AUTHENTICATION METHOD
CN103679118B (zh) * 2012-09-07 2017-06-16 汉王科技股份有限公司 一种人脸活体检测方法及系统
US9171226B2 (en) * 2012-09-26 2015-10-27 Carnegie Mellon University Image matching using subspace-based discrete transform encoded local binary patterns
CN104143078B (zh) * 2013-05-09 2016-08-24 腾讯科技（深圳）有限公司 活体人脸识别方法、装置和设备
US9076238B2 (en) * 2013-08-21 2015-07-07 Seiko Epson Corporation Intelligent weighted blending for ultrasound image stitching
US8965066B1 (en) 2013-09-16 2015-02-24 Eye Verify LLC Biometric template security and key generation
US9053365B2 (en) * 2013-09-16 2015-06-09 EyeVerify, Inc. Template update for biometric authentication
TWI557004B (zh) * 2014-01-10 2016-11-11 Utechzone Co Ltd Identity authentication system and its method
MY180872A (en) * 2014-02-25 2020-12-10 Eyeverify Inc Eye gaze tracking
US9922238B2 (en) * 2015-06-25 2018-03-20 West Virginia University Apparatuses, systems, and methods for confirming identity

Also Published As

Publication number Publication date
JP2018206442A (ja) 2018-12-27
CN110852160A (zh) 2020-02-28
KR101967123B1 (ko) 2019-04-08
BR122018007961B1 (pt) 2024-04-30
JP6449516B2 (ja) 2019-01-09
EP3347853A1 (en) 2018-07-18
TWI706266B (zh) 2020-10-01
TW202029035A (zh) 2020-08-01
WO2017044782A1 (en) 2017-03-16
TWI706272B (zh) 2020-10-01
KR20190038685A (ko) 2019-04-08
TW202029031A (zh) 2020-08-01
JP2019079546A (ja) 2019-05-23
JP6778247B2 (ja) 2020-10-28
RU2711050C2 (ru) 2020-01-14
AU2019204639B2 (en) 2019-12-19
AU2016319775A1 (en) 2018-04-12
AU2019204639A1 (en) 2019-07-18
AU2018256555A1 (en) 2018-11-22
US20170076146A1 (en) 2017-03-16
US9836643B2 (en) 2017-12-05
TWI687832B (zh) 2020-03-11
KR20200007085A (ko) 2020-01-21
BR122018007964A2 (pt) 2019-09-10
JP2018528543A (ja) 2018-09-27
PH12018500541A1 (en) 2018-09-24
SG10202001382XA (en) 2020-04-29
US20170206404A1 (en) 2017-07-20
KR102131104B1 (ko) 2020-07-07
RU2019116007A3 (ru) 2019-07-17
CN108351961B (zh) 2019-11-01
CN110852160B (zh) 2023-05-09
US20170076145A1 (en) 2017-03-16
US9721150B2 (en) 2017-08-01
KR20180057646A (ko) 2018-05-30
BR122018007961A2 (pt) 2019-09-10
MX2018003051A (es) 2018-06-08
CN108351961A (zh) 2018-07-31
KR102067947B1 (ko) 2020-01-17
JP6416438B2 (ja) 2018-10-31
SG10202001380RA (en) 2020-04-29
AU2018256555B2 (en) 2019-05-02
RU2691195C1 (ru) 2019-06-11
AU2016319775B2 (en) 2018-10-04
TW201712580A (zh) 2017-04-01
US10311286B2 (en) 2019-06-04
BR112018004755A2 (pt) 2018-09-25
HK1251933A1 (zh) 2019-05-03

Similar Documents

Publication Publication Date Title
RU2019116007A (ru) Качество изображения и признака, улучшение изображения и выделение признаков для распознавания по сосудам глаза и лицам, и объединение информации о сосудах глаза с информацией о лицах и/или частях лиц для биометрических систем
JP2019079546A5 (ru)
TWI611353B (zh) 一種眼球追蹤的方法及裝置
JP2021034035A (ja) 人面識別に基づいた智能化車載疲労検出システム、方法および装置
US9990538B2 (en) Face recognition apparatus and method using physiognomic feature information
WO2021004138A1 (zh) 一种屏幕显示方法、终端设备及存储介质
CN109033940B (zh) 一种图像识别方法、装置、计算设备及存储介质
TWI692729B (zh) 確定瞳孔位置的方法和裝置
JP2015512190A5 (ru)
EP2590111A2 (en) Face recognition apparatus and method for controlling the same
JP6798798B2 (ja) ユーザ認証のためのデータを更新する方法及び装置
JP2009015372A5 (ru)
KR20060056805A (ko) 다중스케일 가변영역분할 홍채인식 방법 및 시스템
KR20150099129A (ko) 국소 특징 기반 적응형 결정 트리를 이용한 얼굴 표정 인식 방법 및 장치
CN104021384A (zh) 一种人脸识别方法及装置
KR101089847B1 (ko) 얼굴 인식을 위한 ｓｉｆｔ 알고리즘을 이용한 키포인트 매칭 시스템 및 방법
US20180032545A1 (en) Product indexing method and system thereof
CN106355139A (zh) 人脸防伪方法和装置
CN111027534A (zh) 一种紧凑双车牌检测方法及装置
JP2007300185A (ja) 画像監視装置
CN105631285A (zh) 一种生物特征身份识别方法及装置
CN102968636B (zh) 一种人脸轮廓的提取方法
EP2998928A1 (en) Apparatus and method for extracting high watermark image from continuously photographed images
CN105447450B (zh) 虹膜识别中判断左右虹膜的方法和装置
WO2019154012A1 (zh) 匹配光源与光斑的方法和装置