TWM551285U - 臉部辨識安控系統 - Google Patents

Description

臉部辨識安控系統

本新型係有關一種臉部辨識安控系統，特別係關於一種可設置在任何需要兼顧保全與隱私場所之臉部辨識安控系統。

要創造一個現代化的智慧型城市，除了布署綿密的網路及功能強大的控制中心外，還須充分掌握人群的集散動線，才能據此提供快速、節能及狀況防範的智慧控制。以交通控制為例，路燈、監視攝影機與交通號誌，甚至車輛間得彼此交換資料，並透過單一平台即時進行監控管理，如交通堵塞、節慶聚會，車禍肇事，或聚眾滋事的犯罪現場，協助疏散車潮、劃分避行區域與確實追蹤犯罪車輛。

然而，隨著監控的範圍越來越廣，空間越來越多元，有越來越多的監控系統使用方便的網路IP攝影機傳送監視影像，卻難抵駭客入侵IP攝影機洩漏隱私。對此，美國專利證號7,634,662揭露一種僅傳輸臉部影像的監視系統。該專利提出的IP攝影機會自動偵測影像裡是否出現臉部，並擷取含有臉部的影像 發送至區域網路或是廣域網路，再由網路裡的身分辨識設備比對人臉影像資料庫進行人員的管控。

上述先前技術使用的攝影機為一般二維影像攝影機，為了正確比對資料庫裡的身分影像，需嚴格限制拍攝角度與位置。除此之外，雖然僅有臉部相關影像在網路裡傳輸，個人隱私權及肖像權洩漏的疑慮仍舊無法消除。最後，能被允許設立監視攝影機的點會越來越少，而所謂的智慧控制將失去它原先設立的目的。因此，若是有一種臉部辨識模組能夠在監視端即充分的解析出個人獨特特徵值，那麼僅靠這些特徵值在網路裡傳輸，就足以提供進出人員的安全控制而不致侵犯到個人隱私權。

根據上海復旦大學2013年發表在PLOS的一篇文章(https：//doi.org/10.1371/journal.pcbi.1003375)，某些DNA序列對於形成臉部立體形構有密切相關。研究指出，利用臉部的三維形構比單純地利用二維輪廓更能夠明確地對應至上述DNA序列。除此之外，法國LIRIS Laboratory在2009年的IEEE Computer Society(DOI：10.1109/BTAS.2009.5339052)，也證實了2.5維影像技術能徹底修正人臉偵測時的旋轉量，而不需要像傳統二維人臉辨識一樣地限制拍照角度與位置。

從上述資料得知，2.5維影像也就是包含物體表面高低數據的影像，能夠使臉部辨識變得更加準確，也不用再限制人員的拍照角度與位置。更可以被配置在各種日常生活用品或移動裝置中，以不中斷不侵犯的方式偵測系統內人員或生物的流動。

本創作之主要目的係提供一種能即時分析並傳送臉部特徵值之臉部辨識安控系統。

為達上述目的，本創作係包含：複數個臉部辨識模組100、至少一個攝影機2以及一個控制中心4。該臉部辨識模組100係依據一視角內201至少一個臉部物件1的2.5維影像，各自辨識出一組臉部特徵值101，包含：雙眼距離11、眼鼻口相對位置、山根與眉骨高度12、顴骨面積曲率13、鼻頭寬度14、臉型弧度15、臉部膚色16、眼睛顏色17、臉部方向232、以及該臉部物件1相對於該臉部辨識模組100之相對位置中至少其一。每該個臉部辨識模組100係透過無線網路或是實體訊號線，傳輸上述組臉部特徵值101以及一位置碼102至該控制中心4。該控制中心4可以從上述組臉部特徵值101以及上述位置碼102，推測至少一個該臉部物件1的移動路線，例如：近似的該臉部特徵值101在一合理時間內前後出現在其二的該臉部辨識模組100，則可推測該臉部特徵值101對應的該臉部物件1應從稍早的該臉部辨識模組位置移動至稍晚的該臉部辨識模組位置。在本創作中，關於臉部物件1的影像並不會在網路裡傳輸，所以不會有隱私外洩的疑慮存在，而該臉部辨識模組100安裝地點與外型也不會因此受限。

為了將上述追蹤到的臉部物件1與現實影像連接，至少一個該臉部辨識模組100之視角201與該攝影機2拍攝的二維影像視角202重疊，該臉部辨識模組稱為鄰近模組3，而出現在該 鄰近模組之臉部物件稱為鄰近物件300。該控制中心4係透過無線網路或是實體訊號線，在該鄰近物件300出現的時間內配對該鄰近物件300與該二維影像200。該攝影機2與該鄰近模組3可以組合在同一裝置或者是設置在同一塊電路板上，上述配對的動作亦可以由該鄰近模組3觸動該攝影機2傳送二維影像至該控制中心4，或是儲存至上述同一裝置/電路板上的記憶體。

該2.5維影像係包含：該臉部物件1之二維影像以及該臉部物件1至該臉部辨識模組100的表面距離205。該二維影像可以是可見光影像(RGB image)、紅外線影像(IR image)或是其他特定頻段之影像。該表面距離205的數目係小於等於該二維影像的像素數目，可以一個表面距離205對應一像素，也可以是一個表面距離205對應一固定區域內的若干像素。該臉部辨識模組100係根據該二維影像以及該表面距離205計算出臉部特徵區(facial landmarks)231及臉部旋轉角度232，並根據該臉部旋轉角度232修正該臉部特徵區數值。該臉部特徵區包含：雙眼輪廓、眉毛區域、鼻型、嘴型以及下巴弧度(jawline)等等。最後，依據修正後的數據，計算出至少一個上述臉部特徵值101。

該控制中心4可以利用該鄰近模組3與該攝影機2事先建立門禁名單401，並在出現非門禁名單內之該臉部辨識特徵101時，建立警報事件。為了達到最佳的監控效果，該控制中心4可以統計系統內人員的流動路徑模式，調整該臉部辨識模組100的設置，也可以統計該臉部辨識模組辨識出的該臉部特徵值數量 404，據此更換或調整辨識能力較差之該臉部辨識模組405。除此之外，該控制中心4收集的人員移動資料，亦可以做為系統內大數據的分析，例如：空調可以在大量人員離開後即進行階段式關閉以節約能源、電梯也可以在樓層移動率較低的時段減少開放的電梯數或變動直達樓層、或廁所也能依據使用頻率增加或減少清掃次數等等。

1‧‧‧臉部物件

100‧‧‧臉部辨識模組

100a‧‧‧配置臉部辨識模組之吸頂燈

100b‧‧‧配置臉部辨識模組之電視

100c‧‧‧配置臉部辨識模組之冰箱

101‧‧‧臉部特徵值

102‧‧‧對應臉部辨識模組之位置碼

102A-H‧‧‧各臉部辨識模組之位置碼

11‧‧‧雙眼距離

12‧‧‧山根與眉骨高度

13‧‧‧顴骨面積曲率

14‧‧‧鼻頭寬度

15‧‧‧臉型弧度

2‧‧‧攝影機

200‧‧‧攝影機節錄之二維影像

201‧‧‧臉部辨識模組之視角

202‧‧‧攝影機之視角

205‧‧‧從臉部辨識模組到視角內物體之表面距離

231‧‧‧臉部特徵區(facial landmarks)

232‧‧‧臉部相對於臉部辨識模組之旋轉角度

3‧‧‧鄰近攝影機之臉部辨識模組(鄰近模組)

300‧‧‧進入鄰近模組之臉部物件

4‧‧‧控制中心

401‧‧‧門禁名單

404‧‧‧辨識能力統計表

405‧‧‧辨識能力較差之位置碼

5‧‧‧區域網路基地

6‧‧‧遠端裝置/控制中心

61‧‧‧屋內人員或寵物的動線

62‧‧‧家庭攝影機節錄之二維影像

9‧‧‧私人空間

第1圖係為本創作第一實施例臉部辨識安控系統示意圖。

第2圖係為本創作第二實施例中鄰近模組與攝影機示意圖。

第3圖係為本創作第三實施例臉部辨識安控系統示意圖。

第4圖係為本創作第四實施例臉部辨識安控系統辨識能力統計示意圖。

第5圖係為本創作第五實施例之臉部辨識安控系統於居家環境示意圖。

第6圖係為本創作第六實施例之臉部辨識安控系統於大型建物環境示意圖。

請參照「第1圖」，係本創作第一實施例運作之示意圖。當一臉部物件1進入一臉部辨識模組100之視角201時，該臉部辨識模組100即以該視角201內的2.5維影像辨識出一組臉部特徵 值101，其係包含：雙眼距離11、眼鼻口相對位置、山根與眉骨高度12、觀骨面積曲率13、鼻頭寬度14、臉型弧度15、臉部膚色16、眼睛顏色17、臉部方向232、以及該臉部物件1相對於該臉部辨識模組100之相對位置中至少其一。相同的該臉部辨識模組100可以分別設置在系統中不同地區，並透過無線網路或是實體訊號線，傳輸上述組臉部特徵值101以及該臉部辨識模組的位置碼102至一控制中心4。該位置碼102可以是內建於電路的識別碼，也可以由設置在該臉部辨識模組100內的一個定位元件，例如：全球定位系統(GPS)或Wi-Fi基地台的定位元件，提供該臉部辨識模組100的絕對位置或相對位置。使用者可以輸入場所地圖，並在該場所地圖上標示該位置碼所在位置，方便該控制中心4追蹤路線。該控制中心4可以依據各該臉部辨識模組100傳送的該組臉部特徵值101以及該位置碼102，判斷該臉部物件1經過各該臉部辨識模組100的時間分別為何，並進行該臉部物件1的移動追蹤。

請參照「第2圖」，係本創作第二實施例運作之示意圖。由於該等臉部辨識模組100並不傳送實體影像200，所以可以裝置在任何需要兼顧隱私以及安全監控的場所，以不侵犯不中斷的方式進行該臉部物件1的移動監控。同時，在場所的主要出入口設立攝影機2，令其視角202與其一該臉部辨識模組之視角201大致重疊，為方便說明，該其一臉部特徵辨識模組又稱為鄰近模組3。如此，該控制中心4即可依據該鄰近物件300出現在該鄰近模組3時，同步擷取該攝影機2所錄製之二維影像200。本創作實 施時，僅有外露於明顯處的攝影機2會傳送實體二維影像200至控制中心4，除了可以完全避免被駭客入侵節錄私人活動影像，也可以大大減少傳輸量與儲存空間，減少因為儲存空間不足而覆蓋稍早的監控資料。

請參照「第3圖」，係本創作第三實施例中該控制中心4畫面切換至該鄰近模組3之示意圖。使用者可以利用該鄰近模組3與該攝影機2建立門禁名單401，令該鄰近物件300進入該鄰近模組視角201，檢視該組臉部特徵值101是否完整，並節錄該攝影機2之二維影像200以建立系統的安全層級。如此，該控制中心4在收到該組臉部特徵值101後，能對照門禁名單401內的資料找出其所對應的人員，並在發現非門禁名單內的人員侵入時，或是有人員進入非所屬區域時，發出警報訊號。

請參照「第4圖」，係本創作第四實施例中該控制中心4大數據示意圖。該控制中心4收到該組臉部特徵值101以及該臉部辨識模組之位置碼102之後，可以依所屬位置碼102A、102B…102H儲存該臉部辨識模組的辨識能力數據。舉例來說，某該臉部辨識模組102A某次成功辨識出包含：雙眼距離11、山根與眉骨高度12、顴骨面積曲率13、鼻頭寬度14以及臉部膚色16之六項數據，該控制中心即在該臉部辨識模組102A上述六項辨識功能上加一。經過一統計時間後，使用者便可以根據各該臉部辨識模組100在各項辨識的功能表404，找出辨識次數較少的位置碼405，並調整該臉部辨識模組的視角201和位置，或者是更換新的 該臉部辨識模組100。

請參照「第5圖」，係本創作第五實施例配置於居家環境示意圖。在此實施例中，該臉部辨識模組100可以配合家庭電源驅動模組，安裝在居家生活用品裡，例如：天花板吸頂燈100a、電視100b及冰箱100c。由於本創作並不輸出實際影像僅輸出辨識後的該臉部特徵值101，故可以放置在私人空間9裡，如：臥室及浴室，並透過家庭區域網路基地5以網路IP方式傳送該組臉部特徵值101至遠端的該控制中心6。在此實施例中，家庭大門出入口附近架設該攝影機2以及該鄰近模組3，該攝影機2的二維影像62可透過網路儲存在該控制中心6記憶體中，或者是直接受該鄰近模組3制動儲存於該攝影機2或該鄰近模組3內的記憶卡。該家庭區域網路基地5具有IP分享器或路由器的功能，除了將該組臉部特徵值101與該位置碼102以及該二維影像62傳送至遠端的該控制中心6外，也可以本身就是該控制中心分析追蹤人員的流動61以及節錄該二維影像62，並傳送該人員流動61及該二維影像62至一遠端裝置6，例如：智慧型行動裝置(手機)，進行即時監控甚至進行對話。舉例來說，可以在沙發區裝設該臉部辨識模組100，並在家中寵物爬上沙發時，設定手機6發出警報閃燈或音樂，並可以透過手機6傳送主人聲音至沙發區的該臉部辨識模組100內的揚聲器。

請參照「第6圖」，係本創作第六實施例配置於大型建物環境示意圖。由於該臉部辨識模組100並不傳送實體影像，能以各種型態部置在通道轉角處以及各式進出口，例如：天花板吸頂燈、壁燈、畫框、花盆、魚缸等等日常生活物品中，也不會 顯得突兀。利用區域網路基地5轉傳該組臉部特徵值101至該控制中心4，即便是超大型的建物或是戶外廣場，也可以使用區域網路和廣域網路交替搭配擴充，也不怕駭客入侵截取私人生活畫面。在主要的入口處或是顯眼的通道，設置該攝影機2以及該鄰近模組3，便可以進行該組臉部特徵值101與該二維影像200的連結。在非門禁名單內的人員進出時，可以發出警報。

該2.5維影像係包括：該視角201內的二維影像以及從該臉部辨識模組100到該視角內物件表面之表面距離205。由於該2.5維影像比傳統二維影像多出了物件表面的表面距離205，不只可以增加臉部辨識的數據與能力，還可以利用該臉部物件1之臉部特徵區231的高度深淺值，計算出相對於該臉部辨識模組100的臉部旋轉角度232。因此，該臉部辨識模組100不需要規定使用者的拍攝位置與角度，可以配置在各種生活用品或是嵌入式的設備中，再以該臉部旋轉角度232修正該臉部特徵區231數值，從而計算出上述臉部特徵值101。

該臉部辨識模組100可以由一二維矩陣式互補式金屬氧化物半導體(CMOS)、一紅外線光源、一擴散片以及一飛行距離(Time of Flight)驅動暨計算器組成。該飛行距離驅動暨計算器係以高頻脈衝波驅動該紅外線光源，並比較該紅外線二維影像接收到的脈衝與該高頻脈衝波間相位差，根據光速計算出該紅外線打到前方物件的該表面距離205。

該臉部辨識模組100可以由一個大光圈影像擷取 器、一小光圈影像擷取器以及一景深控制器組成。該大光圈擷取器係以大光圈拍攝該視角201內之二維影像，該小光圈擷取器係以小光圈拍攝該視角201內之二維影像，如此該大光圈擷取器輸出的二維影像中有部分區塊影像較清晰，而其他區塊影像較模糊，而該小光圈擷取器輸出的二維影像則無區塊間明顯的差異。該景深控制器係比對兩組二維影像間影像糊化(blur)的效果，便可得知較該清晰區塊位置，以及計算光圈焦長比得出該清晰區塊物體的該表面距離205。

綜上所述，本創作之臉部辨識安控系統係利用2.5維影像的立體數據加強臉部辨識的正確性，而無須在系統內傳送大量的二維實體影像才能進行人員的追蹤。相較於傳統傳送實體二維影像的產品，更符合消費者使用上的需要且更為保護個人隱私，確已符合創作專利申請之要件，爰依法提出專利申請。

惟以上所述者，僅為本創作之較佳實施例，當不能以此限定本創作實施之範圍；故，凡依本創作申請專利範圍及創作說明書內容所作之簡單的等效變化與修飾，皆應仍屬本創作專利涵蓋之範圍內。

1‧‧‧臉部物件

100‧‧‧臉部辨識模組

101‧‧‧臉部特徵值

102‧‧‧對應臉部辨識模組之位置碼

11‧‧‧雙眼距離

12‧‧‧山根與眉骨高度

13‧‧‧顴骨面積曲率

14‧‧‧鼻頭寬度

15‧‧‧臉型弧度

2‧‧‧攝影機

200‧‧‧攝影機節錄之二維影像

201‧‧‧臉部辨識模組之視角

205‧‧‧從臉部辨識模組到視角內物體之表面距離

231‧‧‧臉部特徵區(facial landmarks)

232‧‧‧臉部相對於臉部辨識模組之旋轉角度

4‧‧‧控制中心

Claims (13)

1. 一種臉部辨識安控系統，包含：複數個臉部辨識模組，係依據一視角內至少一個臉部物件的2.5維影像辨識出至少一組臉部特徵值，包含：雙眼距離、眼鼻口相對位置、山根與眉骨高度、顴骨面積曲率、鼻頭寬度、臉型弧度、臉部膚色、眼睛顏色、臉部方向、以及該臉部物件相對於該臉部辨識模組之相對位置至少其一，並透過無線網路或實體訊號線輸出該臉部特徵值及一組位置碼；至少一個攝影機；以及一個控制中心，係依據該複數組臉部特徵值與該複數組位置碼，推測至少一個該臉部物件的移動路線；其中，至少一個該臉部辨識模組之視角與該攝影機拍攝的二維影像視角重疊，供以在該臉部物件出現時透過該控制中心配對視角重疊的該臉部物件與該二維影像。
2. 如請求項1所述之臉部辨識安控系統，其中，該臉部物件之2.5維影像係包含：該臉部物件在該視角內的二維影像以及該臉部物件的表面高低數值。
3. 如請求項1所述之臉部辨識安控系統，其中，該臉部物件之2.5維影像係包含：該臉部物件在該視角內的二維影像以及從該臉部辨識模組到該臉部物件之表面距離。
4. 如請求項1所述之臉部辨識安控系統，其中，至少一個該臉部辨識模組係包含：一影像擷取器供以擷取該視角內二維影像，以及一飛行距離偵測器供以計算該臉部辨識模組至該臉部物件之表面距離。
5. 如請求項1所述之臉部辨識安控系統，其中，至少一個該臉部辨識模組係包含：一大光圈影像擷取器、一小光圈影響擷取器以及一測距器，供以擷取該視角內二維影像以及計算該臉部辨識模組至該臉部物件之表面距離。
6. 如請求項1所述之臉部辨識安控系統，其中，該臉部辨識模組係根據該2.5維影像，計算出該臉部物件相對於該臉部辨識模組之旋轉角度，並據此修正該組臉部特徵值。
7. 如請求項1所述之臉部辨識安控系統，其中，該臉部特徵值係以網際網路通訊協定棧(IP stack)，透過無線或是有線方式傳送至區域網路(LAN)或廣域網路(WAN)。
8. 如請求項1所述之臉部辨識安控系統，其中，該臉部辨識模組更包含：一個定位元件，例如：全球定位系統(GPS)與Wi-Fi基地台定位，供以輸出含絕對位置或相對位置的該位置碼。
9. 如請求項1所述之臉部辨識安控系統，其中，視角重疊的該攝影機與該臉部辨識模組係配置於同一機殼內或是同一電路板上。
10. 如請求項9所述之臉部辨識安控系統，其中，該電路板上更包含：一記憶卡，受該臉部辨識模組致能儲存該攝影機之二維影像。
11. 如請求項1所述之臉部辨識安控系統，其中，該控制中心係個人電腦、筆記型電腦、智慧型手機或智慧平板等行動智慧裝置。
12. 如請求項1所述之臉部辨識安控系統，其中，該控制中心更包含：IP分享器或是路由器。
13. 如請求項1所述之臉部辨識安控系統，其中，該臉部辨識模組更包含：揚聲器與麥克風至少其一。