TW201905758A - 用於抗欺騙臉部辨識之活性偵測 - Google Patents

用於抗欺騙臉部辨識之活性偵測

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Abstract

本發明提供一種臉部辨識系統及設施存取控制系統。該臉部辨識系統包含經組態以擷取經聲稱係一人之一主體之一輸入影像之一攝影機(110)。該臉部辨識系統進一步包含一記憶體(122)，其儲存經組態以執行包含一活性偵測任務及一臉部辨識任務之一對任務之多任務學習之一深度學習模型。該臉部辨識任務亦包含一處理器(121)，其經組態以將該深度學習模型應用於該輸入影像以辨識該輸入影像中之該主體之一身份及該主體之一活性。該活性偵測任務經組態以評估對應於不同實體欺騙材料之複數個不同干擾項模態，以防止該臉部辨識任務之臉部欺騙。

Description

用於抗欺騙臉部辨識之活性偵測
本發明係關於安全性且更特定言之，本發明係關於用於抗欺騙臉部辨識之活性偵測。
臉部辨識已用於辨識個人。例如，通常使用無生命物件來欺騙當前臉部辨識系統及方法。因此，需要改良當前臉部辨識系統及方法以能夠挫敗欺騙試圖。
根據本發明之一態樣，提供一種臉部辨識系統。該臉部辨識系統包含經組態以擷取聲稱係一人之一主體之一輸入影像之一攝影機。該臉部辨識系統進一步包含儲存經組態以執行包含一活性偵測任務及一臉部辨識任務的一對任務之多任務學習之一深度學習模型之一記憶體。該臉部辨識任務亦包含經組態以將該深度學習模型應用於該輸入影像以辨識該輸入影像中之該主體之一身份及該主體之一活性之一處理器。該活性偵測任務經組態以評估對應於不同實體欺騙材料之複數個不同干擾項模態以防止該臉部辨識任務之臉部欺騙。
根據本發明之另一態樣，提供一種設施存取控制系統。該設施存取控制系統包含經組態以擷取試圖進入或離開一限制設施之一主體之一輸入影像之一攝影機。該設施存取控制系統進一步包含儲存經組態以執行包含一活性偵測任務及一臉部辨識任務的一對任務之多任務學習之一深度學習模型之一記憶體。該設施存取控制系統亦包含經組態以將該深度學習模型應用於該輸入影像以辨識關於經授權以存取該設施之該輸入影像中之該主體之一身份及該主體之一活性之一處理器。該活性偵測任務經組態以評估對應於不同實體欺騙材料之複數個不同干擾項模態以防止該臉部辨識任務之臉部欺騙。
此等及其他特徵及優點將自結合附圖閱讀之其繪示性實施例之以下詳細描述變得明白。
本發明係針對用於抗欺騙臉部辨識之活性偵測。
本發明有利地使用活性偵測來區分一真實臉部之一影像及一偽造臉部之一影像。偽造影像可由(例如)一高品質三維(3D)遮罩實施、一紙張印出、一電子顯示器或其他「干擾項」模態。活性偵測支援臉部辨識以判定輸入之真實性且可與各種硬體一起操作。本發明係硬體獨立。
在一實施例中，具有純基於外觀之資訊之一單一影像可用於區分一真實臉部之一影像與一臉部影像之一紙張印出之影像。在一實施例中，可使用擷取局部資訊(諸如(例如，但不限於)紋理)以及全域資訊(諸如(例如，但不限於)形狀及照明)之一或多個深度學習方法以提供一用於活性偵測之多任務深度學習框架(例如使用一單一影像)。
在一實施例中，設定一深度網路結構以自一同屬影像分類問題專用於活性偵測之二進位(活性或非活性)分類問題。
在一實施例中，構造用於活性偵測任務連同一大規模臉部辨識任務之一多任務框架。此允許網路學習更佳較低層級特徵且改良其一般化能力。
在一實施例中，提供資料增強方法以訓練深度學習架構。資料增強方法改良多個方案中之偵測效能。
在一實施例中，可在諸如(例如，但不限於)車輛電子通道、自動鑑認獨立式終端機服務台(自動櫃員機ATM)等)、乘客電子通道、行動器件(諸如(例如，但不限於手機及膝上型電腦)等等之其中部署臉部辨識之若干平台上實施根據本發明之活性偵測。
圖1展示根據本發明之一實施例之用於抗欺騙臉部辨識之活性偵測之一例示性系統100。
系統100包含一攝影機系統110。儘管圖1中為了繪示及簡潔起見而展示一單一攝影機系統110，但應瞭解亦可使用多個攝影機系統，同時維持本發明之精神。
在圖1之實施例中，攝影機系統110安裝於一安裝實體160上。為了繪示，安裝實體160係一柱160。儘管為了繪示而展示一柱160，但鑑於本文所提供之本發明之教示，如一般技術者所易於瞭解，同時維持本發明之精神，可使用任何其他安裝實體。例如，攝影機系統110可安裝於一建築、一無人機等等上。先前實例僅具繪示性。應瞭解多個安裝實體可位於控制轉運站處且視需要發送至一特定位置。
攝影機系統110可為一無線攝影機系統或可使用包含於柱160 (或攝影機系統110安裝或接近於其之其他安裝實體(例如建築、無人機等等))中一或多個天線。
系統100進一步包含用於抗欺騙臉部辨識之活性偵測之一伺服器120。伺服器120可定位為遠離或接近於攝影機系統110。伺服器120包含一處理器121、一記憶體122及一無線收發器123。遠端伺服器120之處理器121及記憶體122經組態以基於由遠端伺服器120 (之無線收發器123)自攝影機系統110接收之影像而執行抗欺騙臉部辨識之活性偵測。據此而言，處理器121及記憶體122可經組態以包含一臉部辨識系統及一活動影像辨識系統之組件。依此方式，可辨識一車輛180中之一人170之臉部且亦可判定人170之一活性。
因此，本發明可應用於其之一些例示性適合環境可包含其中活性偵測可用於增強一臉部辨識結果之任何環境。例如，一大眾運輸轉運站或停靠站、一戰場及/或其中可發生潛在因果關係及其中活性偵測可用於有利地增強一臉部辨識結果(例如以判定受傷人員之一數目、未受傷人員之一數目、受傷人員對未受傷人員之一比率等等)之任何位置。
圖2展示根據本原理之一實施例之用於抗欺騙臉部辨識之活性偵測之另一例示性系統200。系統200可表示根據本發明之一實施例之系統100之一實施方案。
系統200包含一活動影像辨識系統220、一臉部辨識系統230及一電腦處理系統240。
電腦處理系統240基本上控制包含影像辨識系統220及臉部辨識系統230之系統200之其他系統。
活動影像辨識系統220辨識活動影像。影像辨識系統220可(例如)偵測一活動物件之一影像對應於欺騙之一無生命物件之一影像。
臉部辨識系統230辨識臉部。據此，臉部辨識系統230亦可辨識與經辨識之臉部相關聯之個人。
電腦處理系統240執行與(例如)以下相關(但不限於以下)之功能：(i)處理影像辨識結果；(ii)處理臉部辨識結果；(iii)基於影像辨識結果及/或臉部辨識結果而執行一或多個動作。
活動影像辨識系統220及/或臉部辨識系統230及/或電腦處理系統240可包含一攝影機。為了繪示，圖中展示一分離之攝影機271。攝影機271可擷取使用者之影像/視訊。接著，影像/視訊可由電腦處理系統240及/或在電腦處理系統240之控制下之系統之任何者處理。在一實施例中，攝影機271可能夠擷取靜止及移動影像。在一實施例中，攝影機可獲取可見及/或紅外線光譜中之影像。
活動影像辨識系統220及/或臉部辨識系統230及/或電腦處理系統240可包含一顯示器。為了繪示，圖中展示一分離之顯示器272。顯示器272可展示活性偵測(活動影像)資訊及/或臉部辨識資訊至使用者或其他人員(例如安全人員)。例如，顯示器272可指示至一駐警隊員有人試圖欺騙一臉部辨識系統以允許該一駐警隊員介入。
活動影像辨識系統220及/或臉部辨識系統230及/或電腦處理系統240可包含一揚聲器。為了繪示，圖中展示一分離之揚聲器273。揚聲器273可提供聽覺指導至使用者(例如關於臉部定位等等)及/或有人試圖欺騙系統之一局部警示以吸引該人之注意力。
在一實施例中，使用一基於雲端之組態在雲端中實施系統200之元件之一或多者。
在圖2中所展示之實施例中，系統之元件由一(若干)匯流排/網路201互連。然而，在其他實施例中，亦可使用其他類型之連接。再者，在一實施例中，系統200之元件之至少一者係基於處理器。
此外，儘管一或多個元件可展示為分離之元件，但在其他實施例中，此等元件可組合為一元件。例如，儘管攝影機211展示與臉部辨識系統230分離之一實體，但在其他實施例中，臉部辨識系統230可包含攝影機以消除一分離之攝影機之需要。亦例如，儘管活動影像辨識系統220展示為與臉部辨識系統230分離之一實體，但在其他實施例中，活動影像辨識系統220可包含於臉部辨識系統中。另外，例如，儘管活動影像辨識系統220、臉部辨識系統230及電腦處理系統240展示為分離之實體，但在其他實施例中，活動影像辨識系統220及臉部辨識系統230可包含於電腦處理系統240中。亦可適用相反情況，其中儘管一或多個元件可為另一元件之部分，但在其他實施例中，該一或多個元件可實施為獨立元件。
再者，圖2之一或多個元件可在包含(例如)一分佈式組態中之一雲端組態中實施。
另外，圖2中之一或多個元件可由包含(但不限於)數位信號處理(DSP)電路、可程式化處理器、應用特定積體電路(ASIC)、場可程式化閘陣列(FPGA)、複雜可程式化邏輯器件(CPLD)等等之多種器件實施。
鑑於本文所提供之本原理之教示，系統200之元件之此等及其他變體易於由一般技術者判定，同時維持本原理之精神。
圖3展示根據本發明之一實施例之本發明原理可應用於其之一例示性處理系統300。處理系統300可用於(例如)實施圖1之伺服器120、圖2之總系統200或電腦處理系統240。
處理系統300包含經由一系統匯流排302操作性耦合至其他組件之至少一處理器(CPU) 304。一快取306、一唯讀記憶體(ROM) 308、一隨機存取記憶體(RAM) 310、一輸入/輸出(I/O)配接器320、一聲音配接器330、一網路配接器340、一使用者介面配接器350及一顯示配接器360操作性耦合至系統匯流排302。
一第一儲存器件322及一第二儲存器件324由I/O配接器320操作性耦合至系統匯流排302。儲存器件322及324可為一磁碟儲存器件(例如一磁碟或光碟儲存器件)、一固態磁性器件等等。儲存器件322及324可為相同類型之儲存器件或不同類型之儲存器件。
一揚聲器332由聲音配接器330操作性耦合至系統匯流排302。一收發器342由網路配接器340操作性耦合至系統匯流排302。一顯示器件362由顯示配接器360操作性耦合至系統匯流排302。
一第一使用者輸入器件352、一第二使用者輸入器件354及一第三使用者輸入器件356由使用者介面配接器350操作性耦合至系統匯流排302。使用者輸入器件352、354及356可為一鍵盤、一滑鼠、一小鍵盤、一影像擷取器件、一運動感測器件、一麥克風、併入先前器件之至少兩者之功能性之一器件等等之任何者。當然，亦可使用其他類型之輸入器件，同時維持本發明之精神。使用者輸入器件352、354及356可為相同類型之使用者輸入器件或不同類型之使用者輸入器件。使用者輸入器件352、354及356用於將資訊輸入系統300中及自系統300輸出資訊。
當然，如熟習技術者易於考量，處理系統300亦可包含其他元件(圖中未展示)以及忽略某些元件。例如，取決於處理系統300之特定實施方案，各種其他輸入器件及/或輸出器件可被包含於處理系統300中，如一般技術者所易於理解。例如，可使用各種類型之無線及/或有線輸入及/或輸出器件。再者，如一般技術者所易於瞭解，亦可利用呈各種組態之額外處理器、控制器、記憶體等等。鑑於本文所提供之本發明之教示，一般技術者易於考量處理系統300之此等及其他變體。
圖4展示根據本發明之一實施例之圖2之活動影像辨識系統220。
活動影像辨識系統220包含一資料收集器401、一資料收集器402、一資料收集器403、一基於深度學習之引擎410，及應用相關資料420。
資料收集器401係用於收集用作為至一臉部辨識系統之潛在輸入之3D遮罩的3D遮罩資料401A。
資料收集器402係用於收集用作為至一臉部辨識系統之潛在輸入之印刷紙的印刷紙資料402A。
資料收集器403係用於收集用作為至一臉部辨識系統之潛在輸入之電子顯示器的電子顯示器資料403A。
就資料收集器401、402及403而言，3D遮罩、2D印刷紙、具有顯示器之電子器件分別係用作為臉部辨識之欺騙材料。在一實施例中，收集共同用於各種應用/方案中之大量資料樣本。在一實施例中，所收集之資料宜係由一個以上人提供(例如佩戴具有不同配件(諸如(例如，但不限於)假髮、圍巾、眼鏡等等)之3D遮罩)。在一實施例中，所收集之資料宜包含使用諸如閉路電視(CCTV)攝影機、網路攝影機、行動器件攝影機、工業級攝影機等等之不同攝影機拍攝的圖片。2D印刷紙及電子器件亦呈現於攝影機前面以收集訓練資料。在一實施例中，所收集之資料涉及具有不同國籍及不同姿勢之人，以收集多種訓練資料。
基於深度學習之引擎410包含一訓練部分410A及一架構部分410B。基於深度學習之引擎410執行用於臉部辨識之活性偵測之深度學習。
就基於深度學習之引擎410之架構部分410B而言，在一實施例中，設定一多任務學習目標以增強一大規模臉部辨識任務之活性偵測。在一實施例中，在此等兩個任務之間共用深度學習架構中之較低層處之特徵。
此外，就基於深度學習之引擎410之架構部分410B而言，在一實施例中，可使用除空間變換之外之呈色度變換及影像對比增強之形式之資料增強。
就基於深度學習之引擎410之訓練部分410A而言，在一實施例中，訓練藉由微調聯合最佳化活性偵測及臉部辨識之一多任務目標上之GoogLeNet架構達成。此允許藉由使用大規模臉部辨識資料集而克服用於活性偵測之有限資料之挑戰。
此外，就基於深度學習之引擎410之架構部分410B而言，架構藉由在原始結構之頂部設定多任務學習而不同於一標準GoogLeNet，其改良吾人模型之一般化能力。
此外，就基於深度學習之引擎410之訓練部分410A而言，在一實施例中，凍結除最後全連接層之外之所有層。接著，組合(聯合最佳化)活性偵測及臉部辨識之兩個任務以進行多任務訓練。在多任務訓練期間，解凍層之所有權重。
就基於深度學習之引擎410而言，藉由將臉部偵測應用於資料(輸入影像)而達成資料預處理。接著，在一實施例中，輸入影像歸一化為256×256。藉由進一步隨機中心剪裁，至網路之最終輸出係228×228。為增加訓練資料之多樣性及改良模型之一般化能力，一資料增強層恰在影像輸入之後。影像具有待水平翻轉、縮放、平移或旋轉之一50%機率。另外，在一實施例中，藉由將一或多個高斯分佈例項隨機添加至原始RGB值而應用一影像對比增強。另外，在一實施例中，藉由將一或多個高斯分佈例項添加至HSV域及乘以一些係數以進一步調整S及V而應用另一影像對比增強。
應用相關資料420可包含與基於車輛之應用420A、基於獨立式終端機服務台之應用420B、基於電子通道之應用420C、基於行動器件之應用420D及基於個人電腦(PC)之應用420E有關之資料。應瞭解先前應用僅具繪示性且因此，鑑於本文所提供之本發明之教示，如一般技術者所易於判定，同時維持本發明之精神，本發明可應用於許多其他應用。
就基於車輛之應用420A而言，活性偵測引擎可在可用於高速通道處之自動鑑認、稱量站及邊界控制位置之車輛自動清除通道之一新穎平台上實施。
就基於獨立式終端機服務台之應用420B而言，活性偵測引擎可在可用於航空站處之存取控制等等之自動鑑認獨立式終端機服務台之一新穎平台上實施。
就基於電子通道之應用420C而言，活性偵測引擎可在可用於之自動進入鑑認至安全區域中之乘客自動清除通道之一新穎平台上實施。
就基於行動器件之應用420D而言，活性偵測引擎可在用於支援安全存取、行動支付、銀行業及類似應用等等中之臉部辨識之諸如手機及膝上型電腦之行動平台上實施。
就基於個人電腦(PC)之應用420E而言，活性偵測引擎可在用於支援安全存取、行動支付、銀行業及類似應用等等中之臉部辨識之諸如桌上電腦及膝上型電腦之PC平台上實施。
圖5展示根據本發明之一實施例之圖4之深度學習引擎410之一例示性模型架構500。
模型架構500包含一卷積最大池化局部響應歸一化(LRN)層505、一卷積最大池化局部響應歸一化(LRN)層510、一起始x4層515、一起始x3層520、一起始x2層525、一全連接(FC)層530、一損失層535、一FC層540、一FC層545、一損失層550及一損失層555。
卷積最大池LRN層505及510將一輸入影像劃分為一組非重疊矩形且就各此子區域而言，輸出最大值。直覺係一特徵之精確位置不如其相對於其他特徵之粗略位準重要。卷積最大池LRN層505及510用於逐漸減少表示之空間大小、減少網路中之參數之數目及運算量且因此亦控制過度擬合。
卷積層(例如層510)在原始影像中被視為輸入且將輸出發送至起始層515、520及525，其進一步產生全連接(FC)層530、540及545。FC層之輸出預測分類標籤且由進行反向傳播以更新整個結構之損失層535、550及555損失。
使用FC層530、540及545執行神經網路之高層級推理。一全連接層中之神經元具有至先前層中之所有活化之全連接。因此，可使用其後接著一偏置偏移之一矩陣乘法來計算神經元之活化。
損失層535、550及555指定訓練如何損失預測標籤與真實標籤之間的偏差。可使用各種適當損失函數，同時維持本發明之精神。
圖6展示根據本發明之一實施例之圖5之起始層515、520及525之一起始結構600。
起始結構600包含一深度級聯元件601、一卷積1×1 (Conv 1×1)元件611、一卷積1×1 (Conv 1×1)元件612、一最大池化3×3元件613、一卷積1×1 (Conv 1×1)元件621、卷積3×3 (Conv 3×3) 622、一卷積5×5 (Conv 5×5)元件623、一卷積1×1 (Conv 1×1)元件624及一深度級聯元件631。
圖7展示根據本發明之一實施例之圖5之損失層505及510之一損失結構700。
損失結構700包含一全連接(FC)層701、一活性FC層711、一臉部辨識FC層712、一活性損失元件721及一臉部辨識損失元件722。
圖8至圖9展示根據本發明之一實施例之用於臉部辨識之活性偵測之一例示性方法800。步驟805至815可被視為對應於方法800之一訓練階段，而步驟820至825可被視為對應於方法800之一辨識階段，且步驟830可被視為對應於一後辨識階段。
在步驟805處，提供用於欺騙一臉部辨識系統之各種類型之欺騙材料之影像。各種類型之欺騙材料可包含(例如，但不限於) 3D遮罩之影像、印刷於紙上之影像及描繪於電子顯示器上之影像。
在步驟810處，對影像執行資料預處理。資料預處理可涉及(例如，但不限於)影像對比增強、歸一化、剪裁(例如隨機中心剪裁)、資料增強等等。
在一實施例中，步驟810包含步驟810A、810B、810C及810D之一或多者。
在步驟810A處，藉由將一或多個高斯分佈例項隨機添加至一RGB色彩空間中之一原始RGB值而將一影像對比增強應用於影像。原始影像改變為另一影像，其展示各像素之RGB色彩空間中之變異數。展示來自原始輸入之特定變異數之此改變影像充當網路輸入，其人為增加輸入影像之多樣性。
在步驟810B處，藉由將一或多個高斯分佈例項添加至一色調、飽和度及值(HSV)域(RGB色彩空間之圓柱形座標表示)而將一影像對比增強應用於影像且乘以一些高斯分佈係數以進一步調整S及V (亮度)。藉此，改變色調、飽和度及值(亮度)以產生網路之輸入之足夠多樣性。
在步驟810C處，歸一化影像(例如關於大小或一些其他特性)。
在步驟810D處，對影像執行剪裁。在一實施例中，可對影像執行隨機中心剪裁。
在步驟815處，使用由步驟810處理之影像訓練一基於活性之辨識系統以形成一基於深度學習之模型。步驟815可涉及訓練基於深度學習之引擎。
在一實施例中，步驟815包含步驟815A及815B之一或多者。
在步驟815A處，凍結除了最後全連接層之外之所有層。
在步驟815B處，執行涉及一活性偵測任務及一臉部辨識任務之多任務訓練。在一實施例中，可在多任務訓練期間解凍層之所有權重。
在步驟820處，接收待辨識之一人之一輸入影像。
在步驟825處，使用基於深度學習之模型聯合執行涉及一特定應用之活性偵測及臉部辨識之一多任務操作。該特定應用可包含(但不限於)一基於車輛之應用、一基於獨立式終端機服務台之應用、一基於電子通道之應用、一行動器件應用及一個人電腦應用。
在步驟830處，基於該多任務操作之一結果而執行一或多個動作。例如，該一或多個動作可針對以下之一或多者：識別人及亦判定人係活的；交通執法；設施存取控制；實體系統(例如工作場所機器)存取控制；及登入存取控制(例如安全/專用資料)。
在一實施例中，步驟830可包含步驟830A至830E之一或多者。
在步驟830A處，對應於識別人及依判定人係活的，執行可包含(但不限於)以下之一或多者之一或多個動作：允許或阻擋一項目之一購買；產生局部及/或遠端警報；等等。
在步驟830B處，對應於交通執法，執行可包含(但不限於)以下之一或多者之一或多個動作：回應於確定一交通違規之機動車輛而將機動車輛中之該一或多個主體之輸入影像轉送至一對應交通執法主管機關；回應於判定為無活性之機動車輛之該一或多個主體之另一者之一活性判定及機動車輛之一位置位於一高乘載車輛(HOV)車道中而將描繪位於機動車輛中之一操作位置中之該一或多個主體之一特定主體之輸入影像轉送至一對應交通執法主管機關；回應於判定為無活性之該一或多個主體之另一者之一活性判定及機動車輛之一位置位於一HOV車道中而將描繪位於機動車輛中頻之一操作位置中之該一或多個主體之一特定主體及位於機動車輛綜合之一非操作位置中之該一或多個主體之另一者之輸入影像轉送至一對應交通執法主管機關；轉送車輛操作者之一影像(當一乘客「物件」之一活性已被判定為「無活性」)；擷取使用者(其應接近於欺騙物件)之一更膨脹影像以擷取使用者之實際臉部(或在當在HOV車道中駕駛時使用者利用一偽造乘客之情況下係汽車號牌)及將膨脹影像轉送至一對應訊務加強主管機關。應瞭解最初列舉之動作可涵蓋其後之動作。
在830C主，對應於設施存取控制，該一或多個動作可包含(但不限於)以下之一或多者：允許或限制存取一物件及/或一設施；鎖定一門或區域以阻止某人外出或使某人留下；產生局部及/或遠端警報(例如指示設施之一安全違反)；等等。
在步驟830D處，對應於實體系統(例如工作場所機器)存取控制，該一或多個動作可包含(但不限於)以下之一或多者：對工作場所機器(例如控制系統、機器及/或器件或其等之一部分)斷電或通電；鎖定或解鎖阻止工作場所機器(例如控制系統、機器及/或器件或其等之一部分)之操作之一實體或電子鎖；產生局部及/或遠端警報(例如指示未經授權之試圖使用工作場所機器)；等等。
在步驟830E處，對應於登入存取控制(例如安全/專用資料)，該一或多個動作可包含(但不限於)以下之一或多者：允許或限制存取(例如安全/專用資料)；產生局部及/或遠端警報(例如指示未經授權之試圖存取(例如)安全/專用資料)；等等。可使用(例如)一開關或其他實體元件達成存取限制以防止存取安全資料。
如一般技術者所顯而易見，所採取之該(等)動作取決於本發明應用於其之應用之類型。
圖11展示根據本發明之一實施例之用於交通執法之又一例示性系統1100。
系統1100包含一攝影機系統1110。儘管圖11中為了繪示及簡潔起見而展示一單一攝影機系統1110，但應瞭解亦可使用多個攝影機系統，同時維持本發明之精神。
在圖11之實施例中，攝影機系統1110安裝於一安裝實體1160上。為了繪示起見，安裝實體1160係一柱1160。柱1160亦用於支撐一停止標誌。當然，亦可使用一專用柱或其他安裝實體。因此，儘管為了繪示起見而展示柱1160，但鑑於本文所提供之本發明之教示，如一般技術者所易於瞭解，可使用任何其他安裝實體，同時維持本發明之精神。例如，攝影機系統1110可安裝於一建築、一無人機等等上。先前實例僅具繪示性。應瞭解多個安裝實體可位於控制轉運站處且視需要發送至一特定位置。
攝影機系統1110可為一無線攝影機系統或可使用包含於柱1160 (或攝影機系統1110安裝或接近於其之其他安裝實體(例如建築、無人機等等))中一或多個天線。
系統1100進一步包含用於交通執法之一伺服器1120。伺服器1120可經組態以基於抗欺騙臉部辨識之活性偵測來執行交通執法。伺服器1120可被定位為遠離或接近於攝影機系統1110。伺服器1120包含一處理器1121、一記憶體1122及一無線收發器1123。遠端伺服器1120之處理器1121及記憶體1122經組態以基於由遠端伺服器1120 (之無線收發器1123)自攝影機系統1110接收之影像來執行抗欺騙臉部辨識之活性偵測。據此而言，處理器1121及記憶體1122可經組態以包含一臉部辨識系統及一活動影像辨識系統之組件。依此方式，可辨識一車輛1180中之一人1170之臉部，且亦可判定人1170之一活性。因此，可明確識別一車輛駕駛員，且該車輛駕駛員可係與一交通違規相關聯，同時亦可識別一「乘客物件」(諸如(例如)一人體模型之假人)之活性(若存在)之狀態，且該狀態亦係與車輛駕駛員之一交通違規(一高乘載車輛(HOV)車道中所允許之人之數目之違反)相關聯。
因此，本發明可被應用於其之一些例示性適合環境可包含一臉部辨識結果可係與交通環境相關聯的任何環境。再者，進一步例示性適合環境可包含其中活性偵測可被用以增強交通執法之一臉部辨識結果的任何環境。
圖12展示根據本發明之一實施例之用於設施存取控制之又一例示性系統1200。
系統1200包含一攝影機系統1210。儘管圖12中為了繪示及簡潔起見而展示一單一攝影機系統1210，但應瞭解亦可使用多個攝影機系統，同時維持本發明之精神。
在圖12之實施例中，攝影機系統1210安裝於一安裝實體1260上。為了繪示起見，安裝實體1260係具有一控制閘1261之一拱形結構1260。閘1261通常可閉合且接著基於關於試圖獲得存取設施之人1270之一辨識結果而打開。儘管為了繪示起見而展示具有一閘1261之一拱形結構1260，但鑑於本文所提供之本發明之教示，如一般技術者所易於瞭解，同時維持本發明之精神，可使用任何其他安裝實體。例如，攝影機系統1210可安裝於一建築、一柱等等上。先前實例僅具繪示性。應瞭解多個安裝實體可位於控制轉運站處且視需要發送至一特定位置。
攝影機系統1210可為一無線攝影機系統或可使用包含於拱形結構1260 (或攝影機系統1210安裝或接近於其之其他安裝實體(例如建築、無人機等等))中一或多個天線。
系統1200進一步包含用於抗欺騙臉部辨識之活性偵測之一伺服器1220。伺服器1220可定位為遠離或接近於攝影機系統1210。伺服器1120包含一處理器1221、一記憶體1222及一無線收發器1223。遠端伺服器1220之處理器1221及記憶體1222經組態以基於由遠端伺服器1220 (之無線收發器1223)自攝影機系統1210接收之影像而執行抗欺騙臉部辨識之活性偵測。據此而言，處理器1221及記憶體1222可經組態以包含一臉部辨識系統及一活動影像辨識系統之組件。依此方式，可辨識一車輛1280中之一人1270之臉部且為了設施存取控制，亦可判定人1270之一活性。臉部辨識及活性偵測可對包含駕駛員之多個車輛占有人執行。再者，亦可根據本發明辨識走向拱形結構1260之人(即不位於一車輛中)等等。
因此，本發明可應用於其之一些例示性適合環境可包含必須辨識一人以獲得存取一設施之任何環境。再者，進一步例示性適合環境可包含其中活性偵測可用於增強設施存取控制之一臉部辨識結果之任何環境。
圖13展示根據本發明之一實施例之用於實體系統存取控制之又一例示性系統1300。系統1300可用於控制至一工作場所機器之存取。
系統1300包含一攝影機系統1310。儘管圖13中為了繪示及簡潔起見而展示一單一攝影機系統1310，但應瞭解亦可使用多個攝影機系統，同時維持本發明之精神。
在圖13之實施例中，攝影機系統1310安裝於一安裝實體1360上。為了繪示起見，安裝實體1360涉及一壁之一區段(下文中指稱「壁區段」) 1360及一安裝托架1361。儘管為了繪示起見而展示一壁區段1360及一安裝托架1361，但鑑於本文所提供之本發明之教示，如一般技術者所易於瞭解，可使用任何其他安裝實體，同時維持本發明之精神。例如，攝影機系統1310可安裝於一柱等等上。先前實例僅具繪示性。應瞭解多個安裝實體可位於控制轉運站處且視需要發送至一特定位置。
攝影機系統1310可為一無線攝影機系統或可使用包含於壁區段1360及/或安裝托架1361 (或攝影機系統1310安裝或接近於其之其他安裝實體(例如建築、柱、無人機等等))中一或多個天線。
系統1300進一步包含用於允許工作場所機器使用之抗欺騙臉部辨識之活性偵測之一伺服器1320。伺服器1320可定位為遠離或接近於攝影機系統1310。伺服器1320包含一處理器1321、一記憶體1322及一無線收發器1323。遠端伺服器1320之處理器1321及記憶體1322經組態以基於由遠端伺服器1320 (之無線收發器1323)自攝影機系統1310接收之影像而執行抗欺騙臉部辨識之活性偵測。據此而言，處理器1321及記憶體1322可經組態以包含一臉部辨識系統及一活動影像辨識系統之組件。依此方式，可辨識操作一工作場所機器1390之一人1370之臉部且亦可判定人1370之一活性。此處，活性可與注意力相關，因為一正在睡覺之人可被視為缺乏活性，因此導致一警報或正在執行之其他動作以防止疏忽的員工操作一工作場所機器1390。對多個工作場所機器1390之操作者執行臉部辨識及活性偵測。
因此，本發明可應用於其之一些例示性適合環境可包含必須辨識一人以獲得存取一工作場所機器之任何環境。再者，進一步例示性適合環境可包含其中活性偵測可用於增強工作場所機器使用控制之一臉部辨識結果之任何環境。
圖14展示根據本發明之一實施例之用於安全/專用資料之登入存取控制又一例示性系統1400。
系統1400包含一攝影機系統1410。儘管圖14中為了繪示及簡潔起見而展示一單一攝影機系統1410，但應瞭解亦可使用多個攝影機系統，同時維持本發明之精神。
在圖14之實施例中，攝影機系統1410體現在一膝上型電腦1460上。因此，膝上型電腦可被視為攝影機系統1410之一安裝實體。儘管為了繪示起見而展示膝上型電腦1460，但鑑於本文所提供之本發明之教示，如一般技術者所易於瞭解，同時維持本發明之精神，可使用任何其他安裝實體。例如，攝影機系統1410可安裝於一柱等等上。先前實例僅具繪示性。應瞭解多個安裝實體可位於控制轉運站處且視需要發送至一特定位置。
攝影機系統1410可使用膝上型電腦1460之一無線收發器1410A與收發器1420通信。
系統1400進一步包含用於至一伺服器1490上安全/專用資料之控制存取之抗欺騙臉部辨識之活性偵測之一伺服器1420。伺服器1420可定位為遠離或接近於攝影機系統1410。伺服器1420包含一處理器1421、一記憶體1422及一無線收發器1423。遠端伺服器1420之處理器1421及記憶體1422經組態以基於由遠端伺服器1420 (之無線收發器1423)自攝影機系統1410接收之影像而執行抗欺騙臉部辨識之活性偵測。據此而言，處理器1421及記憶體1422可經組態以包含一臉部辨識系統及一活動影像辨識系統之組件。依此方式，可辨識登入一網路(例如網路1480)之一人1470之臉部且或可辨識器件(例如伺服器1490)且亦可判定人1470之一活性以控制存取安全/專用資料。
系統1400可用於透過電腦網路1480控制存取伺服器1490。存取控制由伺服器1420執行。為了繪示起見而闡述相對於圖14展示之元件。然而，應瞭解鑑於本文所提供之本發明之教示，如一般技術者所易於預期，同時維持本發明之精神，本發明可應用於其他網路組態及其他操作環境。
現將根據本發明之一或多個實施例給出具有本發明之許多伴隨優點之一些優點之一描述。
在一實施例中，本發明使用一單一影像，因此相較於先前技術減少擷取系統之複雜性。
在一實施例中，本發明達成非常高準確度及可忽略假警報，因此提供比先前方法高之結果之一品質。
在一實施例中，使用一純基於影像之系統，因此相較於使用主動感測器減少系統之成本。
在一實施例中，本發明之穩健性高於先前技術解決方案，此係由於被動成像對部署組態不敏感。
在一實施例中，本發明可達成非常高一般性，因此能夠用於支援其中部署臉部辨識之任何應用。在一實施例中，不需要額外硬體，因為本發明可併入一既有臉部辨識系統中。
本文所描述之實施例可完全係硬體、完全係軟體或包含硬體元件及軟體元件兩者。在一較佳實施例中，本發明在軟體中實施，其包含(但不限於)韌體、常駐軟體、微碼等等。
實施例可包含可自提供用於由一電腦或任何指令執行系統使用或連同一電腦或任何指令執行系統之程式碼之一電腦可用或電腦可讀媒體存取之一電腦程式產品。一電腦可用或電腦可讀媒體可包含儲存、傳達、傳播或傳輸用於由指令執行系統、裝置或器件使用或連同指令執行系統、裝置或器件之程式之任何裝置。媒體可為磁力系統、光學系統、電子系統、電磁系統、紅外線系統或半導體系統(或裝置或器件)或一傳播媒體。媒體可包含諸如一半導體或固態記憶體、磁帶、一可移除電腦磁片、一隨機存取記憶體(RAM)、一唯讀記憶體(ROM)、一剛性磁碟及一光碟等等之一電腦可讀儲存媒體。
各電腦程式可有形地儲存於可由一通用或專用可程式化電腦讀取之一機器可讀儲存媒體或器件(例如程式記憶體或磁碟)中以當儲存媒體或器件由電腦讀取以執行本文所描述之程序時組態及控制一電腦之操作。本發明系統亦可被視為體現在經組態具有一電腦程式之一電腦可讀儲存媒體中，其中如此組態之儲存媒體引起一電腦依一特定及預界定方式操作以執行本文所描述之功能。
適合於儲存及/或執行程式碼之一資料處理系統可包含直接或透過一系統匯流排間接耦合至記憶體元件之至少一處理器。記憶體元件可包含在程式碼之實際執行期間採用之局部記憶體、大量儲存器及提供至少一些程式碼之暫時儲存之快取記憶體以減少在執行期間自大量儲存器擷取之時間碼之數目。輸入/輸出或I/O器件(包含(但不限於)鍵盤、顯示器、指向器件等等)可直接或透過居間I/O控制器耦合至系統。
網路轉接器亦可耦合至系統以使得資料處理系統能夠透過居間公用網路或專用網路耦合至其他資料處理系統或遠端印表機或儲存器件。數據機、纜線數據機及乙太網路卡僅係一些當前可用類型之網路轉接器。
前述應理解為在各方面具繪示性及例示性而非限制性，且不應自[實施方式]而自如根據專利法允許之全寬所解譯之申請專利範圍判定本文所揭示之本發明之範疇。應理解本文所展示及描述之實施例僅繪示本發明之原理且熟習技術者可在不背離本發明之範疇及精神之情況下實施各種修改。熟習技術者可在不背離本發明之範疇及精神之情況下實施各種其他特徵組合。因此，已描述本發明之態樣，其中隨附申請專利範圍中闡述由專利證主張及期望保護之專利法所需之細節及特殊性。
100‧‧‧系統
110‧‧‧攝影機系統
120‧‧‧伺服器
121‧‧‧處理器
122‧‧‧記憶體
123‧‧‧無線收發器
160‧‧‧安裝實體/柱
170‧‧‧人
200‧‧‧系統
201‧‧‧匯流排/網路
220‧‧‧活動影像辨識系統
230‧‧‧臉部辨識系統
240‧‧‧電腦處理系統
271‧‧‧攝影機
272‧‧‧顯示器
273‧‧‧揚聲器
300‧‧‧處理系統
302‧‧‧系統匯流排
304‧‧‧處理器(CPU)
306‧‧‧快取
308‧‧‧唯讀記憶體(ROM)
310‧‧‧隨機存取記憶體(RAM)
320‧‧‧輸入/輸出(I/O)配接器
322‧‧‧第一儲存器件
324‧‧‧第二儲存器件
330‧‧‧聲音配接器
332‧‧‧揚聲器
340‧‧‧網路配接器
342‧‧‧收發器
350‧‧‧使用者介面配接器
352‧‧‧第一使用者輸入器件
354‧‧‧第二使用者輸入器件
356‧‧‧第三使用者輸入器件
360‧‧‧顯示配接器
362‧‧‧顯示器件
401‧‧‧資料收集器
401A‧‧‧3D遮罩資料
402‧‧‧資料收集器
402A‧‧‧印刷紙資料
403‧‧‧資料收集器
403A‧‧‧電子顯示器資料
410‧‧‧基於深度學習之引擎
410A‧‧‧訓練部分
410B‧‧‧架構部分
420‧‧‧應用相關資料
420A‧‧‧基於車輛之應用
420B‧‧‧基於獨立式終端機服務台之應用
420C‧‧‧基於電子通道之應用
420D‧‧‧基於行動器件之應用
420E‧‧‧基於個人電腦(PC)之應用
500‧‧‧模型架構
505‧‧‧卷積最大池化局部響應歸一化(LRN)層/損失層
510‧‧‧卷積最大池化局部響應歸一化(LRN)層/損失層
515‧‧‧起始x4層/起始層
520‧‧‧起始x3層/起始層
525‧‧‧起始x2層/起始層
530‧‧‧全連接(FC)層
535‧‧‧損失層
540‧‧‧全連接(FC)層
545‧‧‧全連接(FC)層
550‧‧‧損失層
555‧‧‧損失層
600‧‧‧起始結構
601‧‧‧深度級聯元件
611‧‧‧卷積1×1 (Conv 1×1)元件
612‧‧‧卷積1×1 (Conv 1×1)元件
613‧‧‧最大池化3×3元件
621‧‧‧卷積1×1 (Conv 1×1)元件
622‧‧‧卷積5×5 (Conv 5×5)元件
623‧‧‧卷積1×1 (Conv 1×1)元件
631‧‧‧深度級聯元件
700‧‧‧損失結構
701‧‧‧全連接(FC)層
711‧‧‧活性全連接(FC)層
712‧‧‧臉部辨識全連接(FC)層
721‧‧‧活性損失元件
722‧‧‧臉部辨識損失元件
800‧‧‧方法
805至815‧‧‧步驟
820至825‧‧‧步驟
830A至830E‧‧‧步驟
1100‧‧‧系統
1110‧‧‧攝影機系統
1120‧‧‧伺服器
1121‧‧‧處理器
1122‧‧‧記憶體
1123‧‧‧無線收發器
1160‧‧‧安裝實體/柱
1170‧‧‧人
1180‧‧‧車輛
1200‧‧‧系統
1210‧‧‧攝影機系統
1220‧‧‧伺服器
1221‧‧‧處理器
1222‧‧‧記憶體
1223‧‧‧無線收發器
1260‧‧‧安裝實體/拱形結構
1261‧‧‧控制閘
1270‧‧‧人
1280‧‧‧車輛
1300‧‧‧系統
1310‧‧‧攝影機系統
1320‧‧‧伺服器
1321‧‧‧處理器
1322‧‧‧記憶體
1323‧‧‧無線收發器
1360‧‧‧安裝實體/壁區段
1361‧‧‧安裝托架
1370‧‧‧人
1390‧‧‧工作場所機器
1400‧‧‧系統
1410‧‧‧攝影機系統
1410A‧‧‧無線收發器
1420‧‧‧伺服器
1421‧‧‧處理器
1422‧‧‧記憶體
1423‧‧‧無線收發器
1460‧‧‧膝上型電腦
1470‧‧‧人
1480‧‧‧網路
1490‧‧‧伺服器
本發明將參考下圖在較佳實施例之以下描述中提供細節，其中：
圖1展示根據本發明之一實施例之用於抗欺騙臉部辨識之活性偵測之一例示性系統；
圖2展示根據本原理之一實施例之用於抗欺騙臉部辨識之活性偵測之另一例示性系統；
圖3展示根據本發明之一實施例之本發明原理可應用於其之一例示性處理系統；
圖4展示根據本發明之一實施例之圖2之活動影像辨識系統；
圖5展示根據本發明之一實施例之圖4之深度學習引擎之一例示性模型架構；
圖6展示根據本發明之一實施例之圖5之起始層之一起始結構；
圖7展示根據本發明之一實施例之圖5之損失層之一損失結構；
圖8至圖10展示根據本發明之一實施例之用於臉部辨識之活性偵測之一例示性方法；
圖11展示根據本發明之一實施例之用於交通執法之又一例示性系統；
圖12展示根據本發明之一實施例之用於設施存取控制之又一例示性系統；
圖13展示根據本發明之一實施例之用於實體系統存取控制之又一例示性系統；及
圖14展示根據本發明之一實施例之用於安全/專用資料之登入存取控制又一例示性系統。

Claims (15)

  1. 一種臉部辨識系統，其包括： 一攝影機(110)，其經組態以擷取經聲稱係一人之一主體之一輸入影像； 一記憶體(122)，其儲存經組態以執行包含一活性偵測任務及一臉部辨識任務之一對任務之多任務學習之一深度學習模型；及 一處理器(121)，其經組態以將該深度學習模型應用於該輸入影像，以辨識該輸入影像中之該主體之一身份及該主體之一活性，且其中該活性偵測任務經組態以評估對應於不同實體欺騙材料之複數個不同干擾項模態，以防止該臉部辨識任務之臉部欺騙。
  2. 如請求項1之臉部辨識系統，其中該等不同實體欺騙材料包括選自由一3D遮罩、一印刷影像及一電子顯示器組成之群組之一欺騙材料。
  3. 如請求項1之臉部辨識系統，其中該處理器(121)經進一步組態以對選自由影像對比增強、資料增強及剪裁組成之群組之該複數個輸入影像執行資料預處理。
  4. 如請求項1之臉部辨識系統，其中該處理器(121)經進一步組態以藉由將一或多個高斯分佈例項隨機添加至複數個影像中之至少一者之一原始RGB值來將一影像對比增強應用於該複數個輸入影像中之該至少一者。
  5. 如請求項1之臉部辨識系統，其中該處理器(121)經進一步組態以藉由將一或多個高斯分佈例項添加至一色調、飽和度及值(HSV)域，且乘以HSV域中之兩個或兩個以上係數以進一步調整該複數個輸入影像中之該至少一者的飽和度及值，來將一影像對比增強應用於該複數個輸入影像中之至少一者。
  6. 如請求項1之臉部辨識系統，其中該處理器(121)經進一步組態以對該複數個輸入影像中之至少一者執行隨機中心剪裁。
  7. 如請求項1之臉部辨識系統，其中該處理器(121)經進一步組態以對該複數個輸入影像中之至少一者執行一資料增強程序，以增強該等影像中之資料且增加該深度學習模型至該等不同干擾項模態之一一般性。
  8. 如請求項1之臉部辨識系統，其中該深度學習模型經形成以包含複數個層，且該處理器經進一步組態以藉由凍結除了其中之一最後全連接層之外之該複數個層之各者及藉由組合該活性偵測任務及該臉部辨識任務來執行多任務訓練以訓練該深度學習模型，其中在該多任務訓練期間，解凍該複數個層之所有權重。
  9. 如請求項1之臉部辨識系統，其中使用一起始結構來形成該深度學習模型，該起始結構經組態以使該深度學習模型之一卷積層之一輸出乘以該複數個輸入影像之至少一者，以產生具有相對於該複數個輸入影像之該至少一者之放大提取特徵之一新影像。
  10. 如請求項1之臉部辨識系統，其中使用包含一臉部活性損失及一臉部辨識損失之一損失結構來形成該深度學習模型。
  11. 一種設施存取控制系統，其包括： 一攝影機(1210)，其經組態以擷取試圖進入或離開一限制設施之一主體之一輸入影像； 一記憶體(1122)，其儲存經組態以執行包含一活性偵測任務及一臉部辨識任務之一對任務之多任務學習之一深度學習模型；及 一處理器(1121)，其經組態以將該深度學習模型應用於該輸入影像，以辨識關於經授權以存取該設施之該輸入影像中之該主體之一身份及該主體之一活性，且其中該活性偵測任務經組態以評估對應於不同實體欺騙材料之複數個不同干擾項模態，以防止該臉部辨識任務之臉部欺騙。
  12. 如請求項11之設施存取控制系統，其中該處理器(1121)經組態以回應於該活性偵測任務及該臉部辨識任務之結果而選擇性地允許或限制存取該設施。
  13. 如請求項11之設施存取控制系統，其中該處理器(1121)經組態以回應於該活性偵測任務及該臉部辨識任務之結果而鎖定一門以阻止該主體進入該設施。
  14. 如請求項11之設施存取控制系統，其中該處理器(1121)經組態以回應於該活性偵測任務及該臉部辨識任務之結果而鎖定一門以將該主體扣留在該設施中。
  15. 如請求項14之設施存取控制系統，其中該處理器(1121)經組態以回應於該活性偵測任務及該臉部辨識任務之結果而產生一警報以指示該主體係該設施中之一侵入者。
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