TWI750504B - 活體偵測的方法及相關裝置 - Google Patents

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Abstract

一種活體偵測的方法，用於一計算裝置，該方法包含有：從含皮膚區域的一影像，取得至少一個完整週期的遠程光體積描記圖法(Remote Photoplethysmography，rPPG)訊號；從該rPPG週期訊號，擷取一rPPG波型特徵；以及根據該rPPG波型特徵，判斷該影像是否存在一活體。

Description

活體偵測的方法及相關裝置
本發明涉及一種活體偵測的方法，尤指一種透過遠程光體積描記圖法來辨識影像中的皮膚為活體或假影像的方法及裝置。
傳統實現活體偵測的機制包含有利用影像中色彩紋理、影像反射係數、影像深度信息，用來避免有心人士透過列印紙張、相片、影片或3D面具等方式，欺騙人臉辨識系統。然而，此些機制無法對高質量抑或是高解析度的欺騙手段做出有效的辨別。另亦有機制要求待辨識人物作出如眨眼或張嘴等的主動反應，但，此要求待辨識人物作出主動反應的方式往往造成使用者體驗不佳。
另亦有利用生理訊號實現活體偵測的機制，此機制主要是基於遠程光體積描記圖法(Remote Photoplethysmography，rPPG)，遠程光體積描記圖法是一種利用攝像頭非接觸式的偵測人體心跳波形及心率估計方法，因此能判斷影像中的人臉是否為真實人臉。詳細來說，人體的心臟活動在體內產生生理訊號，即皮下微血管充血量之變化，導致血液對光的吸收率產生變化，因此能監測到血液流動導致的皮膚亮度變化。遠程光體積描記圖法的概念就是透過分析皮膚區域的顏色變化偵測生理訊號(在本文中稱為rPPG訊號)。簡單來說，rPPG訊號可反應出多種生理資訊，例如心臟週期變化、血管內血液體積變化、心跳值等。 然而，此項技術的主要難題包括光源變化與運動干擾。
舉例來說，現有利用rPPG訊號判斷是否為活體的方式需透過時頻轉換得到rPPG頻譜。然而，若假影像在固定頻率晃動或固定頻率光源變化的情況下，皆會產生一週期訊號，因此由此週期訊號計算出的生理訊號，如心跳值，容易被控制在正常的心跳範圍內，而產生影像內有活體的誤判。除此之外，時頻轉換演算法需要大量的rPPG訊號才得以計算，因此rPPG頻譜在收集相當數量的訊號後才會穩定，造成後續人臉辨識系統不夠及時運作。
另外，傳統在時頻轉換後得到的rPPG頻譜，進一步地執行頻譜亂度計算，藉以判斷活體是否存在。然而，在固定頻率晃動或固定頻率光源變化的情況下，還是會產生一週期訊號，因此頻譜亂度也容易在合格範圍內，而造成活體誤判。除此之外，透過在不同感興趣區間獲得的多個rPPG訊號，進行互相關波型計算，以得出兩區域的波型相似性。然而，同樣地，此方式仍具有上述問題存在。
因此，本發明的主要目的即在於提供一種活體偵測的方法，能改善因光源變化與運動干擾造成的活體誤判，以解決上述問題。
本發明揭露一種活體偵測的方法，用於一計算裝置，該方法包含有：從含皮膚區域的一影像，取得至少一個完整週期的遠程光體積描記圖法(Remote Photoplethysmography，rPPG)訊號；從該rPPG週期訊號，擷取一rPPG波型特徵；以及根據該rPPG波型特徵，判斷該影像是否存在一活體。
本發明另揭露一種計算裝置，包含有：一處理單元，用來執行一程式碼；一儲存單元，連接該處理單元，用來儲存該程式碼；其中該程式碼指示該處理單元執行以下步驟：從含皮膚區域的一影像，取得至少一個完整週期的遠程光體積描記圖法(Remote Photoplethysmography，rPPG)訊號；從該rPPG週期訊號，擷取一rPPG波型特徵；以及根據該rPPG波型特徵，判斷該影像是否存在一活體。
本發明另揭露一種活體偵測裝置，包含有：一訊號擷取單元，用來接收含皮膚區域的一影像，以及從該影像取得至少一個完整週期的遠程光體積描記圖法(Remote Photoplethysmography，rPPG)訊號；一波型特徵擷取單元，用來根據該rPPG週期訊號，擷取一rPPG波型特徵；一判斷單元，用來根據該rPPG波型特徵，判斷該影像是否存在一活體。
10、40:活體偵測裝置
100:處理單元
110:儲存單元
120:通訊介面單元
114:程式碼
20:流程
201~203:步驟
410:訊號擷取單元
420:波型特徵擷取單元
430:判斷單元
第1圖為本發明實施例一活體偵測裝置的示意圖。
第2圖為本發明實施例一活體偵測流程的示意圖。
第3圖為本發明實施例一波型特徵的示意圖。
第4圖為本發明實施例一活體偵測裝置的操作示意圖。
請參考第1圖，第1圖為本發明實施例一活體偵測裝置10的示意圖。活體偵測裝置10可為本地計算裝置或雲端裝置，並包含有一處理單元100、一儲 存單元110以及一通訊介面單元120。處理單元100可為一微處理器或一特殊應用積體電路(application-specific integrated circuit，ASIC)。儲存單元110可為任一資料儲存裝置，用來儲存一程式碼214，並透過處理單元100讀取及執行程式碼114。舉例來說，儲存單元110可為用戶識別模組(subscriber identity module，SIM)、唯讀式記憶體(read-only memory，ROM)、隨機存取記憶體(random-access memory，RAM)、光碟唯讀記憶體(CD-ROMs)、磁帶(magnetic tapes)、軟碟(floppy disks)、光學資料儲存裝置(optical data storage devices)等等，而不限於此。通訊介面單元120可透過有線或無線通訊方式，用來與其他裝置(如攝影機及/或顯示裝置)交換訊號。舉例來說，通訊介面單元120可從攝影機接收一影像並傳送至處理單元100，而處理單元100執行所產生的結果可進一步傳送至顯示裝置。因此，顯示裝置能指示活體偵測裝置10的偵測結果，如影像中存在真實活體，或為不具真實活體的假影像，進而通報保全系統或產生警示。
請參考第2圖，其為本發明實施例一活體偵測流程20的示意圖。活體偵測流程20用於第1圖所示的活體偵測裝置10，其可編譯為程式碼114，並包含有以下步驟：
步驟201：從一皮膚影像，取得至少一個完整週期的rPPG訊號。
步驟202：從rPPG週期訊號，擷取rPPG波型特徵。
步驟203：根據rPPG波型特徵，判斷皮膚影像是否包含活體。
由上述可知，本案提出擷取一個完整的rPPG週期訊號，並利用rPPG波型特徵來判斷是否有活體存在。請參見第3圖，其為本發明實施例一波型特徵的示意圖。詳細來說，rPPG波型特徵包含動脈切跡波型(dicroticnotch)、收縮壓波型(systolic)、舒張壓波型(diastolic)、收縮舒張壓波型(systolic-diastolic)、rPPG 一階微分特徵(如第3圖中間的波型圖)、rPPG二階微分特徵(如第3圖最下方的波型圖)，範圍不侷限於此。進一步來說，rPPG二階微分特徵包含早期收縮期正波(early systolic positive wave，標示為a)，早期收縮期負波(early systolic negative wave，標示為b)、晚期收縮再增波(late systolic reincreasing wave，標示為c)、晚期收縮再減波(late systolic redecreasing wave，標示為d)及早期舒張正波(early diastolic positive wave，標示為e)的至少其中之一。換句話說，當rPPG波型特徵包含有動脈切跡波型、收縮壓波型、舒張壓波型、收縮舒張壓波型、rPPG一階微分特徵、rPPG二階微分特徵的至少其中之一，活體偵測裝置10判斷皮膚影像存在活體。反之，若rPPG波型特徵未包含上述波型時，則判斷皮膚影像為假影像。
在一實施例中，活體偵測裝置10可對rPPG週期訊號進行波型的相關運算或演算法，如放大訊號或雜訊濾除，藉以強化rPPG波型特徵。
請參見第4圖，其為本發明實施例一活體偵測裝置的操作示意圖。活體偵測裝置40包含訊號擷取單元410、波型特徵擷取單元420及判斷單元430。訊號擷取單元410用來從皮膚影像取得至少一個完整週期的rPPG訊號，接著再將rPPG週期訊號傳送至波型特徵擷取單元420。波型特徵擷取單元420用來從rPPG週期訊號，取得rPPG波型特徵之後，再傳送至判斷單元430。判斷單元440用來根據rPPG波型特徵及預設閥值，判斷影像中是否存在真實活體。在一實施例中，判斷單元430可根據資料庫統計所得出的數學模板，或機器學習技術，判斷波型特徵出現的機率及/或調整閥值，進而判斷rPPG波型特徵是否存在。舉例來說，若rPPG波型特徵參數高於閥值，判斷單元430判斷影像中包含有活體；反之，若低於閥值，則判斷影像中不包含活體真人影像。
上述所有步驟，包含所建議的步驟，可透過硬體、韌體(即硬體裝置與電腦指令的組合，硬體裝置中的資料為唯讀軟體資料)或電子系統等方式實現。舉例來說，硬體可包含類比、數位及混合電路(即微電路、微晶片或矽晶片)。電子系統可包含系統單晶片(system on chip，SOC)、系統封裝(system in package，Sip)、電腦模組(computer on module，COM)及活體偵測裝置10、40。
綜上所述，本發明提供活體偵測的方法及相關裝置，其利用rPPG週期訊號，取得其波型特徵來直接判斷是否有活體存在，而不需執行時頻轉換運算，因此能避免規則的頻率晃動或固定頻率光源變化，所造成的活體誤判。因此，本發明與傳統方法相比，具有更高準確度的活體偵測效能。
以上所述僅為本發明之較佳實施例，凡依本發明申請專利範圍所做之均等變化與修飾，皆應屬本發明之涵蓋範圍。
20:流程
201~203:步驟

Claims (9)

  1. 一種活體偵測的方法，用於一計算裝置，該方法包含有：從含皮膚區域的一影像，取得一個完整週期的遠程光體積描記圖法(Remote Photoplethysmography，rPPG)訊號；從該rPPG週期訊號，擷取一rPPG波型特徵；以及根據該rPPG波型特徵，判斷該影像是否存在一活體；其中rPPG波形特徵包含有rPPG一階微分特徵以及rPPG二階微分特徵。
  2. 如請求項1所述的方法，其中根據該rPPG波型特徵，判斷該皮膚影像是否存在該活體的步驟包含有：當該rPPG波型特徵包含有動脈切跡(dicroticnotch)波型、收縮壓(systolic)波型、舒張壓(diastolic)波型、收縮舒張壓(systolic-diastolic)波型的至少其中之一時，判斷該影像存在活體。
  3. 如請求項2所述的方法，其中該rPPG二階微分特徵包含有早期收縮期正波(early systolic positive wave)，早期收縮期負波(early systolic negative wave)、晚期收縮再增波(late systolic reincreasing wave)、晚期收縮再減波(late systolic redecreasing wave)及早期舒張正波(early diastolic positive wave)的至少其中之一。
  4. 一種計算裝置，包含有：一處理單元，用來執行一程式碼；一儲存單元，連接該處理單元，用來儲存該程式碼；其中該程式碼指示該處理單元執行以下步驟：從一皮膚影像，取得一個完整週期的遠程光體積描記圖法(Remote Photoplethysmography，rPPG)訊號；從該rPPG週期訊號，擷取一rPPG波型特徵；以及根據該rPPG波型特徵，判斷該皮膚影像是否存在一活體；其中rPPG波形特徵包含有rPPG一階微分特徵以及rPPG二階微分特徵。
  5. 如請求項4所述的計算裝置，其中該程式碼更指示該處理單元執行以下步驟：當該rPPG波型特徵包含有動脈切跡(dicroticnotch)波型、收縮壓(systolic)波型、舒張壓(diastolic)波型、收縮舒張壓(systolic-diastolic)波型的至少其中之一時，判斷該皮膚影像存在該活體皮膚。
  6. 如請求項4所述的計算裝置，其中該rPPG二階微分特徵包含有早期收縮期正波(early systolic positive wave)，早期收縮期負波(early systolic negative wave)、晚期收縮再增波(late systolic reincreasing wave)、晚期收縮再減波(late systolic redecreasing wave)及早期舒張正波(early diastolic positive wave)的至少其中之一。
  7. 一種活體偵測裝置，包含有：一訊號擷取單元，用來接收含皮膚區域的一影像，以及從該影像取得一個完整週期的遠程光體積描記圖法(Remote Photoplethysmography，rPPG)訊號；一波型特徵擷取單元，用來根據該rPPG週期訊號，擷取一rPPG波型特徵；以及一判斷單元，用來根據該rPPG波型特徵，判斷該影像是否存在一活體；其中rPPG波形特徵包含有rPPG一階微分特徵以及rPPG二階微分特徵。
  8. 如請求項7所述的活體偵測裝置，其中該判斷單元更用來當該rPPG波型特徵包含有動脈切跡(dicroticnotch)波型、收縮壓(systolic)波型、舒張壓(diastolic)波型、收縮舒張壓(systolic-diastolic)波型的至少其中之一時，判斷該影像存在該活體。
  9. 如請求項7所述的活體偵測裝置，其中該rPPG二階微分特徵包含有早期收縮期正波(early systolic positive wave)，早期收縮期負波(early systolic negative wave)、晚期收縮再增波(late systolic reincreasing wave)、晚期收縮再減波(late systolic redecreasing wave)及早期舒張正波(early diastolic positive wave)的至少其中之一。
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