TWI695182B - 用於假冒偵測及活躍度分析之系統及方法 - Google Patents
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Abstract
在具有一攝影機、音訊輸出組件(例如耳機)及音訊輸入組件(例如麥克風)之一使用者裝置(諸如一智慧型電話)上使用一基於軟體之解決方案來執行假冒偵測及活躍度分析。一或多個音訊信號自該使用者裝置之該音訊輸出組件發射、由一目標反射且由該裝置之該音訊輸入組件收回。基於該等反射而判定該目標是否由三維臉形結構及/或臉形組織組成。至少使用此判定來發現該目標是否可能為偽裝的,並非為一真正活人。
Description
本申請案主張2015年6月16日申請且名稱為「Liveness Analysis Using Vitals Detection」之美國臨時專利申請案第62/180,481號之優先權及權利,該案之全文以引用之方式併入本文中。
本發明大體上係關於影像、音波信號及振動信號分析,且特定言之,本發明係關於用於偵測一影像中所描繪之一主體是否活躍之影像及信號處理技術。
通常可期望限制特定個體存取屬性或資源。生物辨識系統可用於鑑認一個體之身分以准許或拒絕存取一資源。例如,虹膜掃描器可一生物辨識保全系統使用以基於個體虹膜中之獨特結構而識別一個體。然而,若一冒名頂替者呈現一經核准個體之臉之一預錄影像或視訊供掃描,則此一系統會錯誤地核准該冒名頂替者。此一假影像或視訊可通過保持於用於掃描之一攝影機前面之光面照片等等而顯示於諸如一陰極射線管(CRT)或液晶顯示器(LCD)螢幕之一監視器上。其他假冒技術包含使用一真正使用者之臉之一照相般逼真三維面具。
一類別之既有防假冒措施主要聚焦於靜態成像(例如,基於照片)攻擊。此等措施假定:靜態假冒攻擊無法再現影像之不同部分(大部
分在臉內)之自然發生且相異之移動。該等措施亦假定:活體掃描中之上述運動之各者使相關聯肌群之自然敏捷度及頻率依一不同尺度發生。然而,此等措施僅可偵測靜態(例如,基於圖片)假冒攻擊,且需要觀測之某一時間窗依足以能夠將上述運動向量(若有)解析成其所需速度及頻率分佈(若存在)之高圖框速率觀察。該等措施亦會錯誤地拒絕在掃描期間完全保持靜止之活體或錯誤地接受(例如)因依某些方式彎曲及晃動假冒照片而具有附加運動之靜態複製。
一第二類別之既有防假冒措施假定:生物辨識樣本之照片或視訊複製之品質不佳且影像紋理分析方法可因此識別假冒者。然而,可辨別之低品質假冒複製之假定係一不可靠的,尤其當出現甚至可在現代智慧型電話及平板電腦中發現之先進高品質且極其普通之高清晰度記錄及顯示技術時。不出意料地,藉由依靠特定及技術相依之偽造複製假影,此等技術已被表現為具資料集相依性且已演示低劣一般化能力。與第二類別相關之另一類別之防假冒措施(其係基於參考或非參考影像品質度量)存在相同缺點。
在本文所描述之各種實施方案中,偵測指示存在一活人之實體屬性用於區分活人真臉與影像/視訊、受脅迫之驗證及其他偽裝及詐欺鑑認方法及/或用於(諸如)藉由偵測用於重放真正使用者之記錄影像/視訊/其他實體重建以欺騙一生物辨識系統的裝置之存在而識別假冒者。此藉由(a)偵測假冒者之特徵且(b)使用三維人臉偵測及雙因子脈衝識別來驗證一個體之活躍度及實體存在而部分達成。
相應地,在一態樣中,一種電腦實施方法包含以下步驟:使用一使用者裝置之一音訊輸出組件來發射一或多個音訊信號;使用該使用者裝置之一音訊輸入組件來接收該等音訊信號自一目標之一或多個反射;基於該一或多個反射而判定該目標是否包括一臉形結構及一臉
形組織之至少一者;及至少部分基於該目標是否包括一臉形結構及一臉形組織之至少一者的該判定而判定該目標是否為一假冒者。該使用者裝置可為(例如)包含一智慧型電話、一平板電腦或一膝上型電腦之一行動裝置。該一或多個音訊信號可包含短編碼脈衝音源、短期連續變頻信號或CTFM音源。可使該一或多個音訊信號之一或多個特性隨機化。
在一實施方案中,該方法進一步包含以下步驟:訓練一分類器來識別該目標之實體特徵;及提供基於該等音訊信號自該目標之該一或多個反射之資訊作為至該分類器之輸入,其中判定該目標是否為一假冒者係進一步至少部分基於回應於所提供之輸入而接收之該分類器之一輸出。
在另一實施方案中,該方法進一步包含以下步驟:接收該目標之複數個影像;及基於該等影像之偵測光反射而判定該目標是否包括三維臉形結構。
在另一實施方案中,該方法進一步包含以下步驟:接收該目標之複數個影像;及基於該等影像而識別該目標是否具有一第一脈衝,其中判定該目標是否為一假冒者係進一步至少部分基於該目標是否具有一脈衝之該識別。可使用遠端光容積脈波描記法來識別該第一脈衝。
在又一實施方案中,透過與該目標之實體接觸而識別該目標之一第二脈衝,其中判定該目標是否為一假冒者係進一步至少部分基於該第二脈衝之量測。可判定該第二脈衝是否與該第一脈衝相關,其中判定該目標是否為一假冒者係進一步至少部分基於該相關性。量測該第二脈衝可包含:自該使用者裝置或另一手持式或穿戴式裝置接收與該第二脈衝相關聯之資訊。與該第二脈衝相關聯之該資訊可包含一心衝擊信號。
在附圖及[實施方式]中闡述本說明書中所描述之標的之一或多項實施例之細節。將自[實施方式]、圖式及申請專利範圍明白標的之其他特徵、態樣及優點。
102‧‧‧行動裝置
104‧‧‧目標使用者
106‧‧‧行動裝置/液晶顯示(LCD)監視器
110‧‧‧第二使用者
202‧‧‧步驟
208‧‧‧步驟
212‧‧‧步驟
216‧‧‧步驟
220‧‧‧步驟
230‧‧‧步驟
302‧‧‧電話耳機
304‧‧‧電話麥克風
圖1A至圖1C描繪防假冒及活躍度偵測之各種使用情況。
圖2描繪根據一實施方案之用於防假冒及活躍度偵測之一方法。
圖3描繪一電話耳機與麥克風之間之一音波探測脈衝之實例性直接及間接聲波路徑。
圖4及圖5描繪分別展現一監視器螢幕及真實人臉之反射的實例性匹配濾波器之解調變回波。
圖6及圖7分別描繪來自一人臉及一監視器螢幕之不同小面之反射。
各種圖式中之相同元件符號及名稱指示相同元件。
本文之各種實施方案中描述用於提供一基於軟體之多級防假冒及「活躍度」偵測技術之系統及隨附方法,該技術將使用人臉調變聲音反射之音波三維(3D)「人臉真實性」感測與多源/多路徑生命偵測組合。如本文中所使用,「活躍度」係指趨向於指示存在一活人(不是一活人之一假冒者或模仿者,諸如眼睛或臉之一影像或預錄視訊、三維模型頭等等)之特性。此等特性可包含(例如)可辨識實體屬性,諸如一臉、一脈衝、一呼吸型態等等。「人臉真實性」係指趨向於指示存在一真實人臉之特性,諸如真實(非複製)存在配置成一可辨識型態之眼睛、一鼻子、一嘴、下巴及/或其他面部特徵及組織。可藉由包含真實人臉(非假冒人臉)之被動或主動音波、感光及/或電磁特徵而擴大此人臉真實性定義。
本發明提供一基於物理學之新解決方案,其可完全實施於軟體
中且尤其偵測假冒螢幕重放(不管其品質如何)。其透過評估將一真實3D人臉呈現給一使用者裝置之可能性(透過審查依一方式穿過使用者之該真實3D人臉之所有音波(及/或光度)特徵)而克服基於視覺之既有防假冒解決方案之缺點。有利地,此技術僅使用各種日常環境中之典型行動電話耳機/聲音傳感器及麥克風來偵測用於生物辨識鑑認之假冒者。使用行動裝置之既有硬體來得到之音波特徵係較弱的且面臨所描述之方法需克服之多重混雜因數之挑戰。上述不佳音波信雜比之成因包含無用回波以及聲波路徑非線性度及頻寬限制(其包含傳感器之聲波路徑非線性度及頻寬限制)、麥克風/耳機定向性及敏感性及裝置之內部混響。此外,由於所利用之音訊頻帶之波長較長,所以空間解析度比既有超音波聲納系統減小且大部分目標反射代以經由散射而驅散以提供嵌入音波特徵之間接偵測,如本文所詳述。
在一實施方案中,防假冒及活躍度偵測技術包含:驗證三維臉形結構之存在;及使用多個訊源來量測目標之脈衝。可使用人臉調變聲音反射(例如,來自由一電話耳機或其他聲音傳感器發射之一編碼高音調探測信號(類似於聲納),以及自一電話麥克風接收之信號之反射或其他音訊輸入)及/或結構化光度立體攝影(例如,來自一電話螢幕之快速圖案化照明)來執行三維人臉感測。可自誘發臉色變化及手/身體振動之心臟泵血作用量測生命偵測,諸如一使用者之脈衝偵測。可透過以下多個途徑而達成心率偵測:人體之心跳誘發機械振動(亦稱為心衝擊)及自由一紅-綠-藍(RGB)攝影機記錄之膚色變化偵測脈衝(亦稱為遠端光容積脈波描記(遠端PPG或rPPG)。亦可經由具有心率感測器之其他穿戴式/行動裝置而偵測一使用者之脈衝。
圖1A至圖1C繪示如本文所描述之防假冒及活躍度分析技術之各種使用情況。例如,在圖1A中,一目標使用者104使用其行動裝置102(例如智慧型電話、平板電腦等等)以使用由行動裝置攝影機擷取
之一生物辨識讀數(例如眼睛掃描)來自我鑑認。除攝影機之外,行動裝置102亦可利用諸如一加速度計、迴轉儀、指尖心跳感測器、振動感測器、音訊輸出組件(例如揚聲器、耳機或其他聲音傳感器)、音訊輸入組件(例如麥克風)及其類似者之其他感測器以使用當前所描述之技術來驗證使用者之實體存在。在圖1B中,行動裝置106將一目標之一影像或視訊擷取於一LCD監視器106或其他顯示器螢幕上。在行動裝置102上執行之軟體可使用當前技術(例如三維人臉偵測、反射光及/或聲音信號之評估、及脈衝偵測)來判定目標實體不存在。圖1C描繪手持行動裝置102且使行動裝置102面向目標使用者104之一第二使用者110。在此例項中,儘管將確定目標使用者104之實體存在(例如,藉由三維面部結構及視覺脈衝辨識),但由行動裝置102經由裝置102與第二使用者110之間之實體接觸而取得之一第二脈衝讀數不會對應於針對目標使用者104所識別之一視覺脈衝,因此,使用者身分之驗證將失效。
用於防假冒及活躍度分析之其他技術可與本文所描述之技術一起使用。此等技術包含2014年9月9日申請且名稱為「Systems and Methods for Liveness Analysis」之美國專利申請案第14/480,802號及2015年3月30日申請且名稱為「Bio Leash for User Authentication」之美國專利申請案第14/672,629號中所描述之技術,該等申請案之全文以引用之方式併入本文中。
圖2中描繪用於假冒及活躍度偵測之一方法之一實施方案。自步驟202開始,一使用者裝置(例如行動裝置102或其他蜂巢式電話、智慧型電話、平板電腦、虛擬實境裝置或用於一生物辨識增強使用者互動(諸如,當使用生物辨識眼驗證時登錄一銀行應用程式)中之其他裝置)偵測一臉形三維(3D)物體是否定位於該裝置前面,且不偵測諸如一平面顯示器上之一預錄視訊之一假冒物。
步驟202中之3D面部偵測可使用各種方法或其等之組合來達成且可基於一使用者裝置上之某些感測器及傳輸器之可用性。在一實施方案中,聲波(例如高頻聲波)用於判定是否將三維人臉或替代地一平面顯示器或非臉形3D物體呈現給一生物辨識感測器(針對使用一人臉或其子區域之任何者(其包含眼睛子區域)之基於影像之生物辨識技術,該生物辨識感測器可包含(例如)一行動裝置攝影機)。一基於音波(聲波)之技術之一實例係連續傳輸頻率調變(CTFM),其中基於由一量測裝置(例如一裝置之一音訊輸出組件(耳機、揚聲器、聲音傳感器)結合該相同裝置或一不同裝置之一音訊輸入組件(麥克風))傳輸之一音波探測之時變頻率而量測至一人臉之不同小面/表面之距離。就生物辨識鑑認而言,音波距離量測亦可用於證實:量測眼間距離對應於在目標登記時判定之一預期眼間距離。上述內容係一真實尺度量測檢查之一實例,但應瞭解,亦可使用其他裝置至人臉距離量測,諸如來自攝影機之聚焦機構之量測。下文將進一步詳細描述用於3D面部偵測之技術。
在另一實施方案中,針對趨向於指示存在三維臉形物體之特性而分析光度立體攝影之存在及範圍。光度效應之效力亦可與早先所提及之音波量測距離組合且視情況與在一生物辨識登記階段期間所蒐集之光度立體攝影資料比較。若可依一較高圖框速率驅動裝置螢幕以使使用者更難以察覺螢幕誘發之感光探測之時間變動,則感光量測可使用頻疊來與具有較低圖框速率之攝影機一起工作。應注意,若依較高準確度量測上述三維特性,則在進行有效登記時使用音波及/或光度量測來判定之使用者臉部之3D輪廓在某種程度上可變為使用者特定的且可將更多特異性(作為軟生物辨識技術)引入至本文所描述之防假冒量測中。
若偵測到一臉形3D結構,則裝置可視情況藉由偵測該臉形結構
是否具有一預期範圍內之一脈衝存在(使用(例如)基於由一裝置攝影機擷取之影像之面部rPPG)(步驟208)而進一步驗證活躍度。否則,若未偵測到3D面部結構,則活躍度拒絕失效且目標被拒絕(步驟230)。若偵測到一有效脈衝,則將具有表觀血液循環之一3D臉形物體確定為活躍度偵測及防假冒之第一階段。此階段使假冒攻擊受限於具有經得起繞道rPPG檢驗之脈動皮膚之臉形3D結構,此係一高門檻。
在一第二階段中,系統可視情況嘗試使自臉形結構偵測之初級脈衝(例如音波及/或光度3D人臉檢查之後之人臉rPPG)與透過用於較強活躍度偵測/防假冒之一不同方法而獲得之一次級脈衝量測相關(步驟212及216)。可(例如)透過心衝擊信號(其可基於由心臟泵血作用誘發且由裝置運動感測器或一脈衝感測穿戴式裝置(若可用)量測之手持式裝置晃動而擷取)或用於檢查心率或其諧波之其他適合次級途徑而達成次級脈衝量測。若未偵測到次級脈衝或否則次級脈衝無效(例如,落於一預期範圍外),或若相關性失效(例如,系統偵測到脈衝不匹配心率或其他特性),則拒絕目標(步驟230)。相反地,若前述步驟驗證活躍度,則目標可被接受為一活的真正使用者(步驟220)。應瞭解,此實施方案中所描述之驗證階段無需依所描述之順序執行;確切而言,亦可設想替代步驟順序。例如,可首先進行一或多個脈衝量測,接著使用3D面部偵測來強化基於脈衝量測而判定之活躍度對假冒之一結論。此外,無需執行所有步驟(例如,可僅基於3D面部偵測而判定是否存在一假冒者)。
音波3D人臉真實性量測
此音波技術偵測是否存在對一生物辨識感測器(例如一行動電話之前置攝影機)顯示之一人臉(預期用於面向裝置之合法眼睛或人臉生物辨識掃描)或其他非臉形結構物體(例如一平面螢幕或其他假冒情境)。該技術用於使用人臉或其子區域(其包含眼睛子區域)之基於影像
之生物辨識技術。可用於3D人臉真實性量測之音波音源之實例包含(但不限於)短編碼脈衝音源、短期連續變頻信號及CTFM。
短編碼脈衝音源包含其中透過諸如一電話耳機或其他板載聲音傳感器之一音訊輸出組件而發送最大相關碼(例如巴克碼(Barker)2至巴克碼13型樣,呈其原始形式或二進位相移鍵控碼)及/或短期連續變頻信號(例如具有諸如一凱斯(Kaiser)窗之一包絡之線性頻率掃描)之音源。若存在多個音訊輸出組件,則聲束成型可用於較佳地空間集中音波音源。來自上述脈衝壓縮技術之回波之匹配濾波或自相關解碼允許重建目標之粗略3D特徵(此亦反映歸因於受衝擊小面之聲波阻抗之其紋理及材料結構)。透過所接收之回波之飛行時間及形態而將此資訊呈現給一使用者裝置,類似於聲納及雷達系統中看見之內容。匹配濾波需要使所接收之回波與原始音源信號交叉相關。可代以使用回波與其本身之自相關,其中前進信號之一即時接收複本有效地變為偵測模板。無論何種情況,在特徵選擇及分類之前執行進一步後置處理,諸如,計算解碼信號之分析版本之振幅。
針對CTFM音源,基於由裝置傳輸(例如,透過一電話之耳機)之高音調音波探測之時變頻率而量測與目標之不同小面/表面(此處為使用者之臉或一假冒螢幕)之距離。
在一些實施方案中,音波距離量測亦用於檢查總人臉距離以確保適當對應於經由生物辨識登記時之成像而量測之預期眼間距離(真實尺度量測檢查)。在一些實施方案中,可藉由平均多個音源及/或多麥克風波束成型及雜訊消除而進一步克服回波之低信雜比。
應注意,此技術存在兩個態樣:(i)拒絕非臉形物體(例如假冒螢幕);及(ii)接受臉形3D音波輪廓,尤其是類似於已登記使用者之輪廓(例如登記期間所建立之使用者特定音波人臉模板)的輪廓,從而藉由探究物體特異性而提高防假冒準確度。後一態樣利用自音波反射學習
人臉特徵(表象學習),此可使用諸如分類器系集及深度學習之熟知機器學習技術來執行。可藉由包含來自一影像感測器之輔助信號而進一步提高音波3D人臉輪廓辨識之準確度。例如,若使用者戴著眼鏡或用一圍巾遮住其臉之部分,則回波輪廓將改變。影像分析可揭露此等變化且(例如)藉由使用適合於此等情形之模板及臨限值來相應調整分類模組。
光度3D人臉真實性量測
在一些實施方案中,在音波人臉結構偵測之後(或在音波人臉結構偵測之前或與音波人臉結構偵測同時地),藉由自詢問照明變動(諸如由使用照明強度、相位及頻率來編碼之一行動裝置螢幕之高頻模式及色彩(結構化螢幕照明)誘發之光度立體攝影)審查面部3D結構之存在及範圍而進一步強化3D人臉真實性量測。光度立體攝影效應一般取決於光源距離且因此可與早先所提及之聲納量測距離組合。
在進一步實施方案中,驗證光度特徵可與一使用者之登記期間所取得之一或多個光度特徵比較以使此等量測專針對較高敏感度及特異性之主體。藉由組合改良之音波及光度3D人臉輪廓,該組合不僅可在繼續避免拒絕真實使用者時依較高準確度偵測假冒者,且可將使用者特定音波光度人臉特徵偵測為一軟生物辨識且因此進一步提高作為一附加軟識別模態之初級生物辨識模態之效能。
若(例如)可依一較高圖框速率驅動裝置螢幕以使螢幕誘發之感光探測之時間變動更難以察覺,則感光量測亦可利用一較佳使用者體驗之成像感測器頻疊。即,若依比螢幕低之一圖框速率驅動攝影機,則吾人可使用結構光之頻疊頻率分量且正常進行。
心跳量測
在一些實施方案中,若人臉真實性經音波及/或光度確認,則可在比一全rPPG脈衝率計算所需之時間短之一觀察時間段內自一行動
裝置之前置攝影機偵測/量測一面部脈衝之存在(及一些例項中之值)。此快速檢查使假冒攻擊受限於具有脈動皮膚之臉形3D結構,此係一非常高之門檻。此脈衝識別步驟可充當音波(及視情況光度)人臉真實性量測之後之防假冒保護之一補充措施。
在進一步實施方案中,針對一甚至更嚴格活躍度檢查,所提出之方法量測及交叉確認使用者之多路徑心臟活力。可基於(例如)早先所提及之3D確認人臉rPPG而判定一心跳信號。額外心跳信號(或其主諧波)可恢復自心衝擊信號(例如手持式裝置振動及其諧波,如由心臟之機械泵血作用所誘發及如由裝置運動感測器所量測,且視情況如在嚴密信號處理及運動放大之後自裝置攝影機饋入偵測之相關小振動所確證)。可由其他心率感測器(若可用)(諸如健康監測穿戴式裝置或嵌入使用者之行動裝置中之其他心率感測器)獲取此等額外心跳信號。在一些實施方案中,藉由目標心率頻率範圍及其諧波中之濾波帶通而預處理運動感測器信號。在其他實施方案中,心率諧波用作為初級心衝擊信號。在進一步實施方案中,藉由心臟誘發之放大相關運動而加強心衝擊,如由(例如)行動裝置之攝影機所見。
一旦偵測到一脈衝及多個心跳信號(例如rPPG及心衝擊脈衝量測)之間之一重要即時相關性,則可保證活躍度之一較大可能性。此一心臟迴圈活躍度分數可為(例如)兩個心跳信號(心衝擊及rPPG)之間之即時相關性/類似性強度。此額外防假冒措施使用追尋生物辨識驗證之使用者之心跳來使心臟活躍度驗證迴圈形成閉環(自握手(機械路徑)至感知確認人臉/眼睛(光學及聲波路徑))。
當前所描述之技術可併入此項技術中已知且在(例如)以下各者中描述之各種心率偵測技術:2014年4月14日發佈且名稱為「Cardiac Performance Monitoring System for Use with Mobile Communications Devices」之美國專利第8,700,137號、「Biophone:Physiology
Monitoring from Peripheral Smartphone Motions」(Hernandez、McDuff及Picard,Engineering in Medicine and Biology Society,IEEE之2015年第37屆年度國際會議,2015年)及「Exploiting Spatial Redundancy of Image Sensor for Motion Robust rPPG」(Wang、Stuijk及de Haan,IEEE Transactions on Biomedical Engineering,第62卷,第2期,2015年2月),其等之全文以引用之方式併入本文中。
額外實施方案
現參考圖3,根據本文所描述之技術,在使用一前置攝影機對一使用者之臉部及/或眼睛區域進行一生物辨識掃描期間,一電話耳機302(及/或其他聲音傳感器,其包含聚焦於目標臉部區域上之一波束成型配置中之多個揚聲器)發射一系列信號以聲音詢問所感知之互動使用者之人臉真實性。若鑑認為活體,則(若干)電話麥克風304主要自人臉收集信號之反射。然而,在一假冒攻擊期間,可代以呈現一螢幕或人臉之其他複製。在一些實施方案中,當使用裝置之底部麥克風304時,鑑於音源行進通過/橫越電話本體時之聲音速度及聲波阻抗,透過由麥克風304聽到之第一傳輸之時戳而偵測探測信號發射之起始點作為聲波探測之第一且最響之接收複本(路線0)。原始信號與由電話之麥克風304接收之其回波一起用於匹配濾波(可包含經由外部路線1(其中信號透過空氣而自耳機302傳播至麥克風)及外部路線2(其中信號由目標反射且由麥克風304接收)而接收之信號/回波)。聲波音源之實例包含脈衝壓縮及/或最大相關序列,諸如短連續變頻信號或巴克碼/M序列碼。
在一些實施方案中,一前置麥克風(若可用)用於改良定向性、背景雜訊抑制及探測信號初發偵測。一裝置麥克風之定向極座標場型(諸如心臟線)可經選擇以用於較佳定向接收。裝置上之多個麥克風(若可用)可用於波束成型以改善定向性且因此改善人臉真實性回波之接
收。
在一些實施方案中,反射聲音之自相關用於解碼反射聲音之人臉/假冒回波分量。此方法可產出較佳解調變,因為匹配濾波器核基本上為本文之探測波型之實際傳輸版本。在進一步實施方案中,探測信號屬於一CTFM類型,因此,外差作用用於解析目標結構之空間輪廓及距離。最後,一分類器可基於自來自任何數目個上述方法之解調變回波提取之特徵而判斷所感知之人臉真實性。
基於由裝置之(若干)麥克風記錄之回波之特性,存在不同方式來判定聲音是否由使用者之臉而非一假冒螢幕或其他假冒物體反射以注意一人臉之特定多面3D形狀及其吸收/反射性質對(例如)二維假冒物(諸如所關注之臉部或眼睛區域之一LCD複製)之形狀及其吸收/反射性質。
圖4及圖5描繪聲波路徑飛行之前20cm內之使用巴克2碼序列之實例性匹配濾波解調變回波,其中清楚地觀察到透過路線0、1及2之各種聲波反射(參閱圖3)。更特定言之,圖4描繪由與發射脈衝之電話相距約10cm至約12cm之一監視器螢幕引起之反射,而圖5描繪由電話前面約10cm至約14cm之一真實人臉引起之不同回波特性。
在一些實施方案中,音波探測信號係一最大相關信號,諸如巴克2至13碼(呈其原始形式或使用二進位相移鍵控(BPSK)調變,其中載波頻率針對各位元級變化而使其相位移位180度)或偽隨機M序列。在一些實施方案中,音波探測信號由短連續變頻信號(其具有各種頻率範圍及掃描及振幅包絡)構成。探測信號可為(例如)一CTFM信號。自一音訊輸出組件(諸如一耳機)(就(例如)一智慧型電話或平板電腦而言,當使用前置攝影機來擷取時,其自然面向目標)傳輸此等短高頻信號。然而,在一些實施方案中,其他或多個裝置聲音傳感器用於波束成型以將音波探測較佳地集中於生物辨識目標上。
在所揭示技術之實施方案中,音波探測信號可呈各種形式。例如,在一實施方案中,音波探測信號係具有掃描16kHz至20kHz之漢林(Hanning)窗線性連續變頻信號之一CTFM信號。在另一實施方案中,探測信號係一最大相關序列,諸如在依44100Hz取樣之11.25kHz載波頻率處具有180度移位正弦BPSK之巴克2序列。在另一實施方案中,探測信號係一開窗連續變頻信號。該連續變頻信號可為(例如)具有11.25kHz之一起動頻率之一餘弦信號,其在10ms內線性掃描至22.5kHz且依44100Hz取樣。開窗函數可為長度440個樣本(10ms,依44.1kHz取樣速率)之一凱斯窗,其具有6之一β值。前述值表示提供合理準確結果之探測信號參數。然而,應瞭解,提供準確結果之探測信號參數可基於裝置及音訊輸入/輸出組件特性而變動。相應地,可設想用於與本發明之技術一起使用之其他值範圍。
在一些實施方案中,發射探測信號之初始相位、頻率及確切重放起始點或甚至編碼類型本身可由行動生物辨識模組隨機化(例如,針對一PSK編碼巴克探測脈衝串)。此隨機化可阻撓假設(但影響廣泛且精巧)攻擊,其中對電話重放一複製假回波以挫敗所提出之音波人臉真實性檢查器。由於攻擊者不知道外發探測之編碼音波序列或其他動態屬性之PSK調變之即時隨機化相位/類型/起始點/頻率,所以假設注入回波不會被匹配濾波器解調變,且不遵循確切預期型樣。
在基本巴克碼/連續變頻信號/CTFM程序期間,由裝置之(若干)麥克風或(若干)其他音訊輸入組件記錄探測信號基於其往返距離而延時(及因此CTFM之頻率延遲)之反射。原始連續變頻信號或否則編碼聲波探測可藉由一匹配濾波或自相關(針對巴克碼及短連續變頻信號)而偵測或藉由使回波與原始頻率斜率相乘且得到較低頻率副產物(外差作用)而解調變至基頻帶。目標之各受衝擊小面依與其紋理及結構性質(例如空氣與受衝擊表面之間之聲波阻抗差及其大小及形狀)及與音
波源之距離(聲音往返延遲)相關之一方式反射探測脈衝。因此,簡言之(假定無雜訊及無用背景回波),一人臉將具有較低量值之多個反射(如由其在空氣-皮膚及軟組織-骨界面處之多個主小面所反射),而(例如)一假冒監視器螢幕將具有一單一較強反射(比較圖4與圖5)。
鑑於各反射之往返延遲,可將各反射目標小面之距離轉化成匹配濾波/自相關回應之時間延遲或功率譜密度或PSD之一頻率差量(參閱下文將進一步描述之圖6及圖7)以提供目標特定回波形態。可使用不同方法來自CTFM信號計算PSD特徵。在一些實施方案中,將一多重削幅法應用於0Hz至200Hz跨度之一解調變回波,且將格化輸出用作為至一分類器(其可為(例如)一線性或高斯核支援向量機或其類似者)之輸入。
更具體言之,在各種實施方案中,對連續變頻信號/編碼脈衝解調變及目標分類採取以下步驟之一或多者。在一例項中,音波探測藉由頻繁(例如,每隔100ms、每隔500ms、每隔1s等等)檢查麥克風示值讀數而避免響聲環境雜訊以傾聽潛在干擾雜訊。此檢查可包含:計算相關(基於反轉時間之卷積)連續變頻信號/編碼脈衝探測信號;及將觸發臨限值設置為一相當安靜環境中所獲得之臨限值。在一些實施方案中,在播放聲波探測信號之後即時進行一額外類似檢查以判定一干擾雜訊是否恰好發生於音波音源之後。若干擾雜訊恰好發生於音波音源之後,則可捨棄作業階段。亦可依信號或決策分數等級平均化(或中值處理)多個連續變頻信號以改良結果。
在一實施方案中,預處理涉及所接收之信號之一高通濾波以僅允許與傳輸連續變頻信號/編碼信號相關之頻率。此高通濾波器可為(例如)具有9300Hz之一阻帶頻率、11750Hz之通帶頻率、0.015848931925之阻帶衰減、0.037399555859之通帶漣波及20之密度因子之一等漣波有限脈衝回應濾波器。
在一些實施方案中,解調變包含所接收之高通回波與原始音波連續變頻信號/編碼信號之一正規化交叉相關(等效於基於音波探測之時間反轉版本之正規化卷積)。最大回應被認為解碼信號之起始點/起源。解調變可包含(例如)上文所提及之起始點之前之0.227ms至起始點標記之後之2.27ms+連續變頻信號/編碼信號之時間長度之信號之部分之自相關。後處理解調變信號可包含:計算其分析信號之量值(由實際信號+其之一虛數(其之90度相移版本)構成之一複合螺旋序列)以進一步闡明調解變回波之包絡。在一實施方案中,假定一44100Hz取樣速率,使分析信號之上述量值之前100個樣本進一步乘以一分段線性加權因子(對於前20個樣本而言,其係1,且對應樣本21至100而言,其線性地增大至5)以補償歸因於行進距離之聲音衰減。可使用其他加權因子,諸如二階區間之後之1。
圖6描繪來自一人臉之不同小面之多個反射(使用一CTFM技術來展示三個樣本)。此等回波揭露特定空間人臉結構(而非假冒特徵)。此係歸因於由解調變音波探測回波偵測之不同音波路徑之不同延遲(及量值)。相反地,圖7中所展示之假冒顯示器主要引起解調變期間之一單一大峰值。挑戰可起因於一典型人臉之低空間解析度及高散射,其歸因於由某些電話之音訊電路施加之一20KHz頻率上限。其他挑戰包含由使用者行為及背景雜訊引起之變動及由不受控環境誘發之運動/反射假影及歸因於裝置音訊電路限制之總體較低SNR,所有挑戰可由本文所描述之技術解決。
在一些實施方案中,上文所提及之分類器之特徵集係使用一隨機子集集成分類技術來針對最佳分類效能而選擇之一子集集合。隨機子空間分類器系集可為(例如)k最近鄰分類器之一求和定則融合集合或基於解碼分析信號之一組特徵向量而操作之支援向量機之一求和定則融合集合。附錄A及B提供分類器及使用一隨機子空間系集建立方
法來實驗性得到之輸入空間。附錄A列出使用由超過18000個回波(其使用結合kNN集成分類器之隨機子空間取樣來自真實使用者及各種假冒螢幕記錄)組成之一大訓練/測試資料集選擇之一組實例性80個特徵向量。基於不同子空間組態(即,輸入樣本位置及尺寸以及參加分類器之數目)之平均交叉確認效能(經由ROC曲線分析而量測)而獲得子空間。各數字之行位置展示來自使用44100Hz之一取樣速率之連續變頻信號/編碼信號傳輸之解碼起始點之數位信號樣本數目。在另一實施方案中,子空間系集係支援向量機分類器之一集合(其中高斯核接收附錄B中所列之解碼分析信號之40個特徵向量之集合)且基於其費雷(Fisher)判別比(來自使用較大資料集之費雷判別線性分類)而被選為附錄A中之80個特徵之一子集。此外,各數字之行位置展示來自使用44100Hz之一取樣速率之連續變頻信號/編碼信號傳輸之解碼起始點之數位信號樣本數目。
在一些實施方案中,將聲納分類器訓練為主體特定(且可為裝置特定的,此係因為以下方法適合於組合之使用者-裝置特點)以準確地識別回波空間中之特定人臉之表示(而非僅為一般人臉對假冒者)。可藉由訓練分類器以區分生物辨識登記期間所獲得之使用者音波特徵與一代表性冒名頂替者群體(而非僅為針對主體特異性之假冒者)之音波特徵。此方法之另一優點係:登記期間所收集之特徵亦反映用於登記之裝置之特性,因此,分類器適合於特定裝置之聲波特點。所得使用者(及裝置)特定音波型樣偵測器可用作為一更精確之使用者(及裝置)調諧之防假冒分類器之一部分,其中此主體特定分類與早先所提及之假冒偵測分類器組合。在一些實施方案中,使用者特定音波輪廓偵測器本身可用作為一軟生物辨識。
可藉由對由場景詢問行動裝置給予之結構光之臉部光度回應而增強眼睛/臉部生物辨識目標之上述聲波詢問以改善防假冒。在一些
實施方案中,結構光呈由裝置(例如)經由嵌入式LCD或LED光源而給予之光之編碼強度、編碼色彩變動、編碼空間分佈及/或編碼相位變動之形式。可自頻率型式及特定最大相關序列(諸如巴克或M序列)方面界定上述編碼。在其他實施方案中,基於使用者之一般群體輪廓對假冒者(使用者不可知之光度人臉真實性)而預計算使用者臉之光度輪廓。
此外,在一些實施方案中,分類器針對使用者特異性而學習在確認登記時藉由使用者之光度反射而偵測之使用者臉之3D輪廓。此等使用者特定選集可與音波模態一起或單獨用作為亦將更多主體特異性及因此更佳準確度引入至此等防假冒措施中之軟生物辨識技術。
可在一運算系統中實施本文所描述之系統及技術,該運算系統包含一後端組件(例如,作為一資料伺服器),或包含一中介軟體組件(例如一應用伺服器),或包含一前端組件(例如具有一使用者可透過其而與本文所描述之系統及技術之一實施方案互動之一圖形使用者介面或一網頁瀏覽器之一用戶端電腦)或此等後端組件、中介軟體組件或前端組件之任何組合。該系統之該等組件可由數位資料通信之任何形式或媒體(例如一通信網路)互連。通信網路之實例包含一區域網路(「LAN」)、一廣域網路(「WAN」)及網際網路。
該運算系統可包含用戶端及伺服器。一用戶端及伺服器一般彼此遠離且可透過一通信網路而互動。用戶端與伺服器之關係藉由在各自電腦上運行且彼此具有一用戶端-伺服器關係之電腦程式而建立。本文已描述若干實施例。然而,應瞭解,可在不背離本發明之精神及範疇之情況下作出各種修改。
可在以下各者中實施本說明書中所描述之標的及操作之實施例:數位電子電路;或電腦軟體、韌體或硬體,其包含本說明書中所揭示之結構及其結構等效物;或上述之一或多者之組合。可將本說明
書中所描述之標的之實施例實施為在電腦儲存媒體上編碼以由資料處理設備執行或控制資料處理設備之操作的一或多個電腦程式,即,電腦程式指令之一或多個模組。替代地或另外,可在一人工產生之傳播信號(例如一機器產生之電、光或電磁信號,其經產生以編碼用於傳輸至適合接收器設備以由一資料處理設備執行之資訊)中編碼該等程式指令。一電腦儲存媒體可為以下各者或包含於以下各者中:一電腦可讀儲存裝置、一電腦可讀儲存基板、一隨機或串列存取記憶體陣列或裝置、或其等之一或多者之一組合。再者,儘管一電腦儲存媒體不是一傳播信號,但一電腦儲存媒體可為在一人工產生之傳播信號中編碼之電腦程式指令之一來源或目的地。該電腦儲存媒體亦可為一或多個分離實體組件或媒體(例如多個CD、磁碟或其他儲存裝置)或包含於該一或多個分離實體組件或媒體中。
可將本說明書中所描述之操作實施為由一資料處理設備對儲存於一或多個電腦可讀儲存裝置上或自其他來源接收之資料執行之操作。
術語「資料處理設備」涵蓋用於處理資料之所有種類之設備、裝置及機器,其包含(例如)一可程式化處理器、一電腦、一單晶片系統、或上述之多者或組合。該設備可包含專用邏輯電路,例如一FPGA(場可程式化閘極陣列)或一ASIC(特定應用積體電路)。該設備除包含硬體之外,亦可包含產生討論中之電腦程式之一執行環境的編碼,例如構成處理器韌體、一協議堆疊、一資料庫管理系統、一作業系統、一跨平台運行時間環境、一虛擬機或其等之一或多者之一組合的編碼。該設備及執行環境可實現各種不同運算模型基礎架構,諸如網頁服務、分散式運算及網格運算基礎架構。
可以包含編譯或解譯語言、宣告或程序語言之任何形式之程式設計語言撰寫一電腦程式(亦稱為一程式、軟體、軟體應用程式、指
令碼或程式碼),且可以任何形式(其包含作為一獨立程式或作為一模組、組件、子常式、物件或適合用於一運算環境中之其他單元)部署該電腦程式。一電腦程式可(但未必)對應於一檔案系統中之一檔案。一程式可儲存於保存其他程式或資料(例如儲存於一標示語言資源中之一或多個指令碼)之一檔案之一部分中,儲存於專用於討論中之程式之一單一檔案中,或儲存於多個協調檔案(例如儲存一或多個模組、子程式或程式碼之部分的檔案)中。一電腦程式可經部署以在一個電腦上執行或在定位於一個位置處或分佈於多個位置中且由一通信網路互連之多個電腦上執行。
可在一運算系統中實施本說明書中所描述之標的之實施例,該運算系統包含一後端組件(例如,作為一資料伺服器),或包含一中介軟體組件(例如一應用伺服器),或包含一前端組件(例如具有一使用者可透過其而與本說明書中所描述之標的之一實施方案互動之一圖形使用者介面或一網頁瀏覽器之一用戶端電腦)或一或多個此等後端組件、中介軟體組件或前端組件之任何組合。該系統之該等組件可由數位資料通信之任何形式或媒體(例如一通信網路)互連。通信網路之實例包含一區域網路(「LAN」)及一廣域網路(「WAN」)、一全球性網路(例如網際網路)及同級間網路(例如特定同級間網路)。
該運算系統可包含用戶端及伺服器。一用戶端及伺服器一般彼此遠離且可透過一通信網路而互動。用戶端與伺服器之關係藉由在各自電腦上運行且彼此具有一用戶端-伺服器關係之電腦程式而建立。在一些實施例中,一伺服器將資料(例如一HTML頁)傳輸至一用戶端裝置(例如,為了對與該用戶端裝置互動之一使用者顯示資料且自該使用者接收使用者輸入)。可在該伺服器處自該用戶端裝置接收在該用戶端裝置處產生之資料(例如該使用者互動之一結果)。
一或多個電腦之一系統可經組態以藉由具有軟體、韌體、硬體
或其等之一組合而執行特定操作或動作,該軟體、韌體、硬體或其等之組合安裝於該系統上以在操作中引起該系統執行該等動作。一或多個電腦程式可經組態以藉由包含指令而執行特定操作或動作,該等指令在由資料處理設備執行時引起該設備執行該等動作。
附錄A
特徵向量集1:
分類器1:7,9,14,15,18,20,24,27,35,37,40,45,55,58,60,64,65,70,80,81,98,100
分類器2:6,12,13,23,26,36,44,47,50,52,58,59,63,64,67,76,77,85,86,87,89,92
分類器3:10,21,22,25,31,32,34,37,38,46,49,62,72,73,80,82,83,84,86,90,93,95
分類器4:1,2,5,8,15,17,20,22,23,28,29,30,41,42,51,56,61,78,83,94,96,99
分類器5:3,4,12,16,28,30,32,37,39,43,45,54,57,60,63,66,76,78,84,87,88,97
分類器6:4,11,13,19,27,31,39,44,47,48,49,53,58,69,71,74,75,91,93,94,99,100
分類器7:1,2,4,6,8,9,11,13,26,33,36,41,50,51,54,67,68,69,73,79,85,90
分類器8:10,14,17,18,19,24,33,34,36,38,41,43,52,55,59,60,68,92,93,96,98,100
分類器9:8,17,22,23,24,25,27,30,35,40,46,56,57,62,63,70,71,72,79,88,89,99
分類器10:3,5,9,11,29,42,58,61,62,63,66,71,75,77,80,81,82,90,94,95,96,97
分類器11:1,3,6,14,16,21,25,32,34,35,38,39,48,49,53,55,66,70,75,78,80,97
分類器12:7,10,15,20,24,31,33,36,40,43,44,50,52,65,67,74,76,85,91,96,98,99
分類器13:9,16,19,20,26,41,46,47,48,49,51,68,69,73,77,82,83,84,87,89,91,95
分類器14:2,6,8,11,18,23,26,28,29,35,38,42,45,57,61,62,64,72,88,93,96,100
分類器15:6,12,19,20,21,37,42,43,53,54,58,59,61,70,73,74,77,78,79,83,86,93
分類器16:3,5,6,7,18,28,30,35,39,47,51,54,55,56,65,72,82,85,86,89,90,92
分類器17:1,2,7,31,33,34,36,39,46,56,59,64,65,66,67,69,75,79,81,86,87,92
分類器18:9,12,13,14,15,16,17,21,27,41,44,45,49,52,57,74,76,77,81,88,91,95
分類器19:5,17,26,29,30,45,46,48,63,65,67,68,71,72,74,75,76,88,92,96,97,98
分類器20:1,9,13,19,21,22,25,27,37,47,50,51,53,60,61,66,70,78,79,84,95,98
分類器21:1,2,11,12,16,18,29,32,40,42,48,50,57,62,71,73,83,84,87,90,94,100
分類器22:3,4,7,10,15,23,25,26,31,32,33,41,43,52,56,58,76,82,88,91,92,99
分類器23:3,4,5,7,8,12,13,22,23,33,34,38,40,44,54,60,62,63,64,89,94,97
分類器24:10,14,15,16,20,21,27,30,42,45,47,53,68,69,72,74,79,80,81,84,89,97
分類器25:10,11,24,28,29,32,43,44,52,64,65,66,70,71,75,77,85,87,90,94,95,100
分類器26:5,8,16,29,33,36,37,40,52,53,54,55,56,57,59,60,69,73,82,86,91,97
分類器27:2,5,6,12,17,22,25,34,35,39,46,48,55,59,61,64,73,75,78,79,90,99
分類器28:2,4,9,18,24,27,31,34,36,37,42,43,44,66,78,80,81,83,85,93,96,98
分類器29:4,5,8,13,14,17,18,19,22,26,28,38,45,46,49,51,58,60,61,72,89,93
分類器30:20,21,27,29,31,38,40,41,50,54,58,64,65,67,68,69,81,82,92,94,98,100
分類器31:3,4,7,9,11,19,25,26,28,30,33,53,54,55,57,65,67,71,76,80,83,86
分類器32:2,8,10,12,14,21,23,32,35,36,47,49,56,62,69,70,77,82,84,91,95,99
分類器33:1,14,17,18,24,28,34,39,48,51,53,59,63,67,74,85,87,88,89,95,97,100
分類器34:3,10,11,13,15,23,28,31,35,43,46,50,51,55,60,63,68,71,77,85,88,98
分類器35:1,6,19,38,41,42,44,45,46,47,56,57,58,61,70,73,79,81,84,90,92,100
分類器36:16,24,25,30,32,35,37,40,48,50,52,56,64,65,66,68,72,75,76,80,87,94
分類器37:6,7,8,39,48,54,55,57,59,63,67,74,78,79,82,86,87,89,91,93,96,99
分類器38:4,13,15,20,23,29,31,39,40,41,42,43,47,49,50,53,59,72,73,75,82,84
分類器39:7,15,16,17,20,22,25,27,49,51,60,62,65,76,77,80,86,91,92,93,95,97
分類器40:1,11,14,22,24,26,28,30,35,36,38,41,49,52,56,61,78,83,90,92,96,99
分類器41:2,9,12,18,21,30,33,34,44,47,49,61,69,71,74,76,77,81,84,85,93,94
分類器42:3,8,12,19,22,26,31,32,42,48,50,51,64,66,67,70,79,83,87,91,98,100
分類器43:4,6,10,21,23,34,37,44,45,46,52,55,57,58,59,60,63,68,75,78,79,94
分類器44:2,5,7,11,13,23,24,39,41,43,57,62,70,72,74,77,80,84,88,94,97,100
分類器45:3,5,10,14,16,21,32,33,34,39,45,64,70,73,74,83,87,88,89,90,96,99
分類器46:10,15,18,19,20,25,26,29,40,52,55,58,62,68,78,81,85,86,89,93,96,98
分類器47:1,8,10,15,27,30,32,33,36,38,48,53,54,66,67,69,70,71,85,95,97,98
分類器48:2,3,5,7,9,14,22,28,43,47,50,51,53,54,65,71,73,76,81,82,83,92
分類器49:4,6,16,17,25,31,35,41,42,45,50,51,55,62,68,77,79,80,83,86,87,95
分類器50:1,5,9,12,13,17,18,21,24,28,37,38,39,40,61,63,69,70,73,75,82,91
分類器51:2,3,11,15,19,26,27,29,32,34,36,37,44,48,56,59,62,66,69,71,90,93
分類器52:8,12,14,20,22,35,47,52,54,57,60,63,64,65,69,72,78,81,84,88,91,96
分類器53:4,8,17,29,31,42,43,46,48,53,56,58,60,61,62,65,66,68,75,76,86,94
分類器54:7,13,15,16,19,20,21,24,25,33,36,49,70,80,86,89,90,94,95,98,99,100
分類器55:2,6,7,10,13,18,19,22,23,29,30,40,57,58,65,66,67,72,73,88,92,99
分類器56:1,6,9,11,18,20,27,30,38,44,59,74,75,78,82,84,85,86,89,91,92,97
分類器57:5,12,26,33,37,38,39,42,45,46,49,52,54,56,60,66,71,73,77,90,91,94
分類器58:6,8,16,26,28,34,35,41,44,45,46,49,50,63,68,72,79,83,87,96,97,99
分類器59:1,4,17,23,27,29,30,31,40,43,50,51,61,64,67,68,74,76,81,93,95,100
分類器60:2,3,11,13,23,24,25,35,47,49,52,56,57,59,71,74,75,79,81,88,96,98
分類器61:1,7,9,12,16,17,22,32,34,36,37,46,53,72,76,77,82,85,87,88,92,95
分類器62:3,4,11,14,17,18,22,24,25,31,50,51,54,55,57,63,78,80,87,89,92,97
分類器63:5,6,20,21,24,32,33,36,37,38,39,43,44,46,47,60,64,66,67,69,83,90
分類器64:7,10,14,15,19,27,28,35,40,45,48,53,54,59,61,78,82,84,85,96,98,100
分類器65:1,8,12,15,27,29,34,40,41,44,47,52,53,55,58,59,66,70,80,89,93,97
分類器66:2,5,6,9,10,14,26,28,31,42,43,56,60,62,63,74,80,81,90,95,98,99
分類器67:11,13,18,20,21,27,37,38,41,42,45,51,61,62,70,76,77,82,83,88,91,93
分類器68:2,3,9,11,12,15,19,25,27,32,36,40,49,68,69,71,72,75,85,90,98,99
分類器69:13,16,17,18,26,29,30,32,36,39,41,46,48,55,58,61,64,65,67,79,86,100
分類器70:1,4,23,25,30,33,34,44,45,54,60,73,77,79,84,86,89,93,94,96,98,100
分類器71:2,4,10,13,20,22,28,34,37,38,44,45,50,58,67,69,73,81,87,91,92,94
分類器72:8,9,11,18,19,31,47,48,54,56,57,58,62,64,68,72,74,75,84,88,97,99
分類器73:3,4,5,21,24,33,35,40,42,43,53,55,59,63,64,65,78,83,84,85,95,97
分類器74:7,9,16,17,20,29,32,36,39,47,51,52,53,58,59,70,71,76,80,89,93,94
分類器75:5,10,12,14,19,23,26,33,41,44,56,57,59,60,62,69,72,75,91,92,95,99
分類器76:22,25,31,35,38,42,43,46,50,65,66,67,78,81,83,85,86,87,89,90,97,99
分類器77:1,2,3,8,10,11,37,49,54,61,63,66,68,69,71,75,76,77,78,79,83,100
分類器78:1,5,8,14,20,23,24,26,28,32,35,39,46,48,52,53,55,73,80,84,88,93
分類器79:3,6,7,14,16,21,29,30,37,47,52,55,60,61,62,70,74,79,81,82,92,100
分類器80:7,15,22,25,31,34,35,36,41,44,45,48,49,51,53,56,72,73,77,80,81,82
附錄B
特徵向量集2:
分類器1:7,9,14,15,18,20,24,27,35,37,40,45,55,58,60,64,65,70,80,81,98,100
分類器2:1,2,5,8,15,17,20,22,23,28,29,30,41,42,51,56,61,78,83,94,96,99
分類器3:3,4,12,16,28,30,32,37,39,43,45,54,57,60,63,66,76,78,84,87,88,97
分類器4:4,11,13,19,27,31,39,44,47,48,49,53,58,69,71,74,75,91,93,94,99,100
分類器5:1,2,4,6,8,9,11,13,26,33,36,41,50,51,54,67,68,69,73,79,85,90
分類器6:3,5,9,11,29,42,58,61,62,63,66,71,75,77,80,81,82,90,94,95,96,97
分類器7:7,10,15,20,24,31,33,36,40,43,44,50,52,65,67,74,76,85,91,96,98,99
分類器8:2,6,8,11,18,23,26,28,29,35,38,42,45,57,61,62,64,72,88,93,96,100
分類器9:3,5,6,7,18,28,30,35,39,47,51,54,55,56,65,72,82,85,86,89,90,92
分類器10:5,17,26,29,30,45,46,48,63,65,67,68,71,72,74,75,76,88,92,96,97,98
分類器11:3,4,7,10,15,23,25,26,31,32,33,41,43,52,56,58,76,82,88,91,92,99
分類器12:3,4,5,7,8,12,13,22,23,33,34,38,40,44,54,60,62,63,64,89,94,97
分類器13:5,8,16,29,33,36,37,40,52,53,54,55,56,57,59,60,69,73,82,86,91,97
分類器14:2,5,6,12,17,22,25,34,35,39,46,48,55,59,61,64,73,75,78,79,90,99
分類器15:2,4,9,18,24,27,31,34,36,37,42,43,44,66,78,80,81,83,85,93,96,98
分類器16:4,5,8,13,14,17,18,19,22,26,28,38,45,46,49,51,58,60,61,72,89,93
分類器17:3,4,7,9,11,19,25,26,28,30,33,53,54,55,57,65,67,71,76,80,83,86
分類器18:4,13,15,20,23,29,31,39,40,41,42,43,47,49,50,53,59,72,73,75,82,84
分類器19:4,6,10,21,23,34,37,44,45,46,52,55,57,58,59,60,63,68,75,78,79,94
分類器20:2,5,7,11,13,23,24,39,41,43,57,62,70,72,74,77,80,84,88,94,97,100
分類器21:3,5,10,14,16,21,32,33,34,39,45,64,70,73,74,83,87,88,89,90,96,99
分類器22:2,3,5,7,9,14,22,28,43,47,50,51,53,54,65,71,73,76,81,82,83,92
分類器23:4,6,16,17,25,31,35,41,42,45,50,51,55,62,68,77,79,80,83,86,87,95
分類器24:1,5,9,12,13,17,18,21,24,28,37,38,39,40,61,63,69,70,73,75,82,91
分類器25:4,8,17,29,31,42,43,46,48,53,56,58,60,61,62,65,66,68,75,76,86,94
分類器26:2,6,7,10,13,18,19,22,23,29,30,40,57,58,65,66,67,72,73,88,92,99
分類器27:5,12,26,33,37,38,39,42,45,46,49,52,54,56,60,66,71,73,77,90,91,94
分類器28:1,4,17,23,27,29,30,31,40,43,50,51,61,64,67,68,74,76,81,93,95,100
分類器29:1,7,9,12,16,17,22,32,34,36,37,46,53,72,76,77,82,85,87,88,92,95
分類器30:3,4,11,14,17,18,22,24,25,31,50,51,54,55,57,63,78,80,87,89,92,97
分類器31:5,6,20,21,24,32,33,36,37,38,39,43,44,46,47,60,64,66,67,69,83,90
分類器32:7,10,14,15,19,27,28,35,40,45,48,53,54,59,61,78,82,84,85,96,98,100
分類器33:2,5,6,9,10,14,26,28,31,42,43,56,60,62,63,74,80,81,90,95,98,99
分類器34:2,3,9,11,12,15,19,25,27,32,36,40,49,68,69,71,72,75,85,90,98,99
分類器35:1,4,23,25,30,33,34,44,45,54,60,73,77,79,84,86,89,93,94,96,98,100
分類器36:2,4,10,13,20,22,28,34,37,38,44,45,50,58,67,69,73,81,87,91,92,94
分類器37:3,4,5,21,24,33,35,40,42,43,53,55,59,63,64,65,78,83,84,85,95,97
分類器38:7,9,16,17,20,29,32,36,39,47,51,52,53,58,59,70,71,76,80,89,93,94
分類器39:5,10,12,14,19,23,26,33,41,44,56,57,59,60,62,69,72,75,91,92,95,99
分類器40:1,5,8,14,20,23,24,26,28,32,35,39,46,48,52,53,55,73,80,84,88,93
儘管本說明說含有諸多特定實施方案細節,但此等細節不應被解釋為對任何發明或可主張內容之範疇之限制,而是被解釋為專針對特定發明之特定實施例之特徵之描述。本說明書之單獨實施例之內文中所描述之某些特徵亦可組合地實施於一單一實施例中。相反地,一單一實施例之內文中所描述之各種特徵亦可單獨或依任何適合子組合方式實施於多個實施例中。再者,儘管特徵在上文中可被描述為在某些組合中起作用且甚至最初本身被主張,但在一些情況中,來自一主張組合之一或多個特徵可自該組合除去,且該主張組合可針對一子組合或一子組合之變動。
類似地,儘管圖式中依一特定順序描繪操作,但此不應被理解為需要:依所展示之特定順序或循序順序執行此等操作;或執行所有繪示操作以達成所要結果。在某些情形中,多任務並行處理可為有利
的。再者,上文所描述之實施例中之各種系統組件之分離不應被理解為所有實施例中需要此分離,且應瞭解,所描述之程式組件及系統一般可一起整合於一單一軟體產品中或封裝至多個軟體產品中。
因此,本文已描述標的之特定實施例。其他實施例係在以下申請專利範圍之範疇內。在一些情況中,申請專利範圍中所敘述之動作可依一不同順序執行且仍達成所要結果。另外,附圖中所描繪之程序未必需要所展示之特定順序或循序順序來達成所要結果。在某些實施方案中,多任務並行處理可為有利的。
202‧‧‧步驟
208‧‧‧步驟
212‧‧‧步驟
216‧‧‧步驟
220‧‧‧步驟
230‧‧‧步驟
Claims (21)
- 一種電腦實施方法,其包括:使用一使用者裝置之一音訊(audio)輸出組件來發射一或多個音訊信號;使用該使用者裝置之一音訊輸入組件來接收該等音訊信號自一目標之一或多個反射;基於該一或多個反射而判定該目標是否包括一臉形結構及臉形組織之至少一者;接收該目標之複數個影像;基於該等影像而識別該目標是否具有一第一脈衝;透過與該目標之實體接觸而量測該目標之一第二脈衝;及至少部分基於以下而判定該目標是否為一假冒者:(i)該目標是否包括一臉形結構及臉形組織之至少一者之該判定、(ii)該目標是否具有一脈衝之該識別及(iii)該第二脈衝之該量測。
- 如請求項1之方法,其中該使用者裝置係包括一智慧型電話、一平板電腦或一膝上型電腦之一行動裝置。
- 如請求項1之方法,其中該一或多個音訊信號包括短編碼脈衝音源、短期連續變頻信號或連續傳輸頻率調變(CTFM)音源。
- 如請求項1之方法,其進一步包括:訓練一分類器來識別該目標之多個實體特徵;及提供基於該等音訊信號自該目標之該一或多個反射之資訊作為至該分類器之輸入,其中判定該目標是否為一假冒者係進一步至少部分基於回應於經提供之該輸入而接收之該分類器之一輸出。
- 如請求項1之方法,其進一步包括使該一或多個音訊信號之一或 多個特性隨機化。
- 如請求項1之方法,其進一步包括:接收該目標之複數個影像;及基於該等影像中之多個經偵測光反射而判定該目標是否包括一個三維臉形結構。
- 如請求項1之方法,其中使用遠端光容積脈波描記法來識別該第一脈衝。
- 如請求項1之方法,其進一步包括判定該第二脈衝是否與該第一脈衝相關,其中判定該目標是否為一假冒者係進一步至少部分基於該相關性。
- 如請求項1之方法,其中量測該第二脈衝包括自該使用者裝置或另一手持式或穿戴式裝置接收與該第二脈衝相關聯之資訊。
- 如請求項9之方法,其中與該第二脈衝相關聯之該資訊包括一心衝擊信號。
- 一種系統,其包括:至少一記憶體,其用於儲存多個電腦可執行指令;至少一處理單元,其用於執行儲存於該記憶體上之該等指令,其中執行該等指令程式化該至少一處理單元以執行包括以下各者之多個操作:使用一使用者裝置之一音訊輸出組件來發射一或多個音訊信號;使用該使用者裝置之一音訊輸入組件來接收該等音訊信號自一目標之一或多個反射;基於該一或多個反射而判定該目標是否包括一臉形結構及臉形組織之至少一者;接收該目標之複數個影像; 基於該等影像而識別該目標是否具有一第一脈衝;透過與該目標之實體接觸而量測該目標之一第二脈衝;及至少部分基於以下而判定該目標是否為一假冒者:(i)該目標是否包括一臉形結構及臉形組織之至少一者之該判定、(ii)該目標是否具有一脈衝之該識別及(iii)該第二脈衝之該量測。
- 如請求項11之系統,其中該使用者裝置係包括一智慧型電話、一平板電腦或一膝上型電腦之一行動裝置。
- 如請求項11之系統,其中該一或多個音訊信號包括短編碼脈衝音源、短期連續變頻信號或CTFM音源。
- 如請求項11之系統,其中該等操作進一步包括:訓練一分類器來識別該目標之多個實體特徵;及提供基於該等音訊信號自該目標之該一或多個反射之資訊作為至該分類器之輸入,其中判定該目標是否為一假冒者係進一步至少部分基於回應於經提供之該輸入而接收之該分類器之一輸出。
- 如請求項11之系統,其中該等操作進一步包括使該一或多個音訊信號之一或多個特性隨機化。
- 如請求項11之系統,其中該等操作進一步包括:接收該目標之複數個影像;及基於該等影像中之多個經偵測光反射而判定該目標是否包括一個三維臉形結構。
- 如請求項11之系統,其中使用遠端光容積脈波描記法來識別該第一脈衝。
- 如請求項11之系統,其中該等操作進一步包括判定該第二脈衝是否與該第一脈衝相關,其中判定該目標是否為一假冒者係進一步至少部分基於該相關性。
- 如請求項11之系統,其中量測該第二脈衝包括自該使用者裝置或另一手持式或穿戴式裝置接收與該第二脈衝相關聯之資訊。
- 如請求項19之系統,其中與該第二脈衝相關聯之該資訊包括一心衝擊信號。
- 一種非暫時性電腦可讀媒體,其具有儲存於其上之多個指令,當執行該等指令時,該等指令程式化至少一處理器以執行包括以下各者之多個操作:使用一使用者裝置之一音訊輸出組件來發射一或多個音訊信號;使用該使用者裝置之一音訊輸入組件來接收該等音訊信號自一目標之一或多個反射;基於該一或多個反射而判定該目標是否包括一臉形結構及臉形組織之至少一者;接收該目標之複數個影像;基於該等影像而識別該目標是否具有一第一脈衝;透過與該目標之實體接觸而量測該目標之一第二脈衝;及至少部分基於以下而判定該目標是否為一假冒者:(i)該目標是否包括一臉形結構及臉形組織之至少一者之該判定、(ii)該目標是否具有一脈衝之該識別及(iii)該第二脈衝之該量測。
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