TWM633280U - 學習型臉部辨識登入系統 - Google Patents

Abstract

一種學習型臉部辨識登入系統，包括：驗證碼產生單元；生物特徵擷取裝置；表情預估單元，依據使用者的預設生物特徵資料、預設表情移轉資料以及預設讀數表情資料產生預估表情移轉資料；資料存取裝置；以及處理單元，分別預設登入資料值、推估登入資料值，再依據登入生物特徵資料、登入表情移轉資料以及登入讀數表情資料產生登入辨識值，於處理單元取得登入請求時，判斷登入辨識值是否與預設登入資料值以及推估登入資料值一致，當判斷登入辨識值與預設登入資料值以及推估登入資料值一致時，執行登入程序。

Description

學習型臉部辨識登入系統

本新型創作為一種學習型臉部辨識登入系統，特別是有關於一種透過朗讀隨機產生的驗證碼時的表情變化，與系統中儲存的生物特徵進行比對的學習型臉部辨識登入系統。

現今釣魚程式及電腦病毒十分猖獗，使用者只要稍有不慎，其電腦便很容易被植入後門程式(例如特洛伊木馬，Trojan Horse)，使該電腦之登入密碼遭到駭客等不法人士側錄而竊取，並進一步地造成儲存於該電腦之個人資料或機密資訊外流，甚至被不法人士取得該電腦之控制權。如此可知，現今之以密碼驗證使用者之登入機制已無法提供電腦足夠之安全性。

而隨之產生的辨識臉部辨識系統(Face ID)，是除了原先使用密碼驗證的登入機制外，透過臉部辨識以確保登入者為原始註冊的使用者，但僅是執行人臉辨識的情況中，當下的情緒反應的狀況可能會影響人臉識別的辨識率，主要原因是建立人臉識別資料庫時，可能是在任意表情拍攝每個人的靜態臉部影像，或是隨著每個人年齡增長或是體態改變都會影響了辨識率。

本新型創作的目的在於提供一種學習型臉部辨識登入系統，朗讀隨機產生的驗證碼時的表情變化，與系統中儲存的生物特徵進行比對，且當驗證碼與系統中儲存的生物特徵不同時，可透過表情預估單元，透過儲存的生物特徵預估出符合驗證碼的生物特徵。

為達成上述目的，本新型創作提供一種學習型臉部辨識登入系統，包括：一驗證碼產生單元，用以產生至少二位數字的一驗證碼；一生物特徵擷取裝置，用以取得一使用者的一臉部影像，並依據該臉部影像產生一登入生物特徵資料、一登入表情移轉資料以及一登入讀數表情資料；一表情預估單元，依據該使用者的一預設生物特徵資料、一預設表情移轉資料以及一預設讀數表情資料產生一預估表情移轉資料；一資料存取裝置，電性連接該生物特徵擷取裝置以及該表情預估單元，包括：一實際特徵儲存單元，用以儲存該預設生物特徵資料、該預設表情移轉資料、該預設讀數表情資料、該登入生物特徵資料、該登入表情移轉資料以及該登入讀數表情資料；以及一預估特徵儲存單元，用以儲存該預估表情移轉資料；以及一處理單元，電性連結該驗證碼產生單元、該生物特徵擷取裝置以及該資料存取裝置，依據該使用者的該預設生物特徵資料、該預設表情移轉資料以及該預設讀數表情資料產生一預設登入資料值，並依據該預設生物特徵資料、該預估表情移轉資料以及該預設讀數表情資料產生一推估登入資料值，再依據該登入生物特徵資料、該登入表情移轉資料以及該登入讀數表情資料產生一登入辨識值，其中該處理單元更包括產生一登入頁面，用以顯示該驗證碼，於該處理單元取得一登入請求時，判斷該登入辨識值是否與該預設登入資料值以及該推估登入資料值一致，當判斷該登入辨識值與該預設登入資料值以及該推估登入資料值一致時，執行一登入程序。

在一些實施方案中，該生物特徵擷取裝置包括一影像擷取單元，用以取得該使用者的一臉部生物特徵。

在一些實施方案中，該臉部生物特徵更包括鼻長、鼻寬、額寬、下巴長、人中長、眼長以及眼寬等的人體臉部特徵資料。

在一些實施方案中，該臉部影像透過該生物特徵擷取裝置，將臉部影像切分成複數個維度的矩陣，用以擷取出以向量為基礎的各特徵資料。

在一些實施方案中，該登入生物特徵資料及該預設生物特徵資料包括搖頭、點頭、眨眼睛以及聳鼻等活體行為的生物特徵資料。

在一些實施方案中，該登入讀數表情資料及該預設讀數表情資料包括該使用者分別朗讀單一位數字1、2、3、…、8、9以及0等數字時的讀數表情資料。

在一些實施例中，該登入表情移轉資料及該預設表情移轉資料包括該使用者分別朗讀兩位數字，如1至2、2至3、3至4、4至5、5至6、6至7、7至8、8至9以及9至0等數字時，臉部特徵變化的表情移轉資料。

在一些實施例中，該表情預估單元用以預估除上述表情移轉資料以外，如1至3、1至4、1至5、1至6、1至7、1至8、1至9、8至9以及1至0等的該預估表情移轉資料。

在一些實施例中，該處理單元於該登入表情移轉資料與該預估表情移轉資料相同，將該登入表情移轉資料更新為該預設表情移轉資料並儲存至該實際特徵儲存單元。

本新型創作亦提出一種學習型臉部辨識登入系統的登入方法，其中包括：透過一資料存取裝置的一實際特徵儲存單元儲存一使用者的一預設生物特徵資料、一預設表情移轉資料以及一預設讀數表情資料；透過該處理單元，依據該使用者的該預設生物特徵資料、該預設表情移轉資料以及該預設讀數表情資料產生一預設登入資料值；透過一表情預估單元，依據該登入者的該預設生物特徵資料、該預設表情移轉資料以及該預設讀數表情資料產生一預估表情移轉資料；將該預估表情移轉資料儲存於該資料存取裝置的一預估特徵儲存單元中；當該使用者登入時，透過一驗證碼產生單元，隨機亂數產生至少二位數的一驗證碼；透過一處理單元產生一登入頁面，並顯示該驗證碼；透過一生物特徵擷取裝置，取得該使用者的朗讀該驗證碼時的一臉部影像，並依據該臉部影像產生一登入生物特徵資料、一登入表情移轉資料以及一登入讀數表情資料；透過該處理單元，依據該登入生物特徵資料、該登入表情移轉資料以及該登入讀數表情資料產生一登入辨識值；透過該處理單元，依據該預設生物特徵資料、該預估表情移轉資料以及該預設讀數表情資料產生一推估登入資料值；透過該處理單元，判斷該登入辨識值是否與該預設登入資料值以及該推估登入資料值一致，當判斷該登入辨識值與該預設登入資料值以及該推估登入資料值一致時，執行一登入程序。

本新型創作的學習型臉部辨識登入系統至少具有下列特點：透過使用者朗讀隨機產生的驗證碼時取得的臉部生物特徵，可以確保臉部辨識系統是活體而非相片，且由於每次登入時所用到的驗證碼都不相同，更可以避免偽造影像的情況發生，更由於使用者在多次登入的過程中，以增加儲存單元中的生物特徵資料，強化臉部辨識的正確度，有效提升登入之方便性及安全性。

茲配合圖式將本新型創作實施例詳細說明如下，其所附圖式主要為簡化之示意圖，僅以示意方式說明本新型創作之基本結構，因此在該等圖式中僅標示與本新型創作有關之元件，且所顯示之元件並非以實施時之數目、形狀、尺寸比例等加以繪製，其實際實施時之規格尺寸實為一種選擇性之設計，且其元件佈局形態有可能更為複雜。

以下各實施例的說明是參考附加的圖式，用以例示本新型創作可據以實施的特定實施例。本新型創作所提到的方向用語，例如「上」、「下」、「前」、「後」、「左」、「右」、「內」、「外」、「側面」等，僅是參考附加圖式的方向。因此，使用的方向用語是用以說明及理解本申請，而非用以限制本申請。另外，在說明書中，除非明確地描述為相反的，否則詞語“包括”將被理解為意指包括所述元件，但是不排除任何其它元件。

圖1為本新型創作一實施例之學習型臉部辨識登入系統的方塊圖。請參照圖1所示，學習型臉部辨識登入系統，包括：一驗證碼產生單元110，用以產生至少二位數字的一驗證碼；一生物特徵擷取裝置120，用以取得一使用者的一臉部影像，並依據該臉部影像產生一登入生物特徵資料、一登入表情移轉資料以及一登入讀數表情資料；一表情預估單元130，依據該使用者的一預設生物特徵資料、一預設表情移轉資料以及一預設讀數表情資料產生一預估表情移轉資料；一資料存取裝置140，電性連接該生物特徵擷取裝置120以及該表情預估單元130，包括：一實際特徵儲存單元141，用以儲存該預設生物特徵資料、該預設表情移轉資料、該預設讀數表情資料、該登入生物特徵資料、該登入表情移轉資料以及該登入讀數表情資料；以及一預估特徵儲存單元142，用以儲存該預估表情移轉資料；以及一處理單元150，電性連結該驗證碼產生單元110、該生物特徵擷取裝置120以及該資料存取裝置140，依據該使用者的該預設生物特徵資料、該預設表情移轉資料以及該預設讀數表情資料產生一預設登入資料值，並依據該預設生物特徵資料、該預估表情移轉資料以及該預設讀數表情資料產生一推估登入資料值，再依據該登入生物特徵資料、該登入表情移轉資料以及該登入讀數表情資料產生一登入辨識值，其中該處理單元150更包括產生一登入頁面，用以顯示該驗證碼，於該處理單元150取得一登入請求時，判斷該登入辨識值是否與該預設登入資料值以及該推估登入資料值一致，當判斷該登入辨識值與該預設登入資料值以及該推估登入資料值一致時，執行一登入程序。

在一些實施例中，該生物特徵擷取裝置包括一影像擷取單元，用以取得該使用者的一臉部生物特徵。

在一些實施例中，該臉部生物特徵更包括鼻長、鼻寬、額寬、下巴長、人中長、眼長以及眼寬等的人體臉部特徵資料。

在一些實施例中，該臉部影像透過該生物特徵擷取裝置，將臉部影像切分成複數個維度的矩陣，用以擷取出以向量為基礎的各特徵資料。

在一些實施例中，該登入生物特徵資料及該預設生物特徵資料包括搖頭、點頭、眨眼睛以及聳鼻等活體行為的生物特徵資料。

在一些實施例中，該登入讀數表情資料及該預設讀數表情資料包括該使用者分別朗讀單一位數字1、2、3、…、8、9以及0等數字時的讀數表情資料。

在一些實施例中，該登入表情移轉資料及該預設表情移轉資料包括該使用者分別朗讀兩位數字，如1至2、2至3、3至4、4至5、5至6、6至7、7至8、8至9以及9至0等數字時，臉部特徵變化的表情移轉資料。

在一些實施例中，該表情預估單元用以預估除上述表情移轉資料以外，如1至3、1至4、1至5、1至6、1至7、1至8、1至9、8至9以及1至0等的該預估表情移轉資料。

在一些實施例中，該處理單元於該登入表情移轉資料與該預估表情移轉資料相同，將該登入表情移轉資料更新為該預設表情移轉資料並儲存至該實際特徵儲存單元。

圖2為本新型創作一實施例之學習型臉部辨識登入方法的登入步驟流程圖，步驟流程如下:

步驟S210: 透過資料存取裝置的實際特徵儲存單元儲存使用者的預設生物特徵資料、預設表情移轉資料以及預設讀數表情資料。

步驟S220: 透過處理單元，依據使用者的預設生物特徵資料、預設表情移轉資料以及預設讀數表情資料產生預設登入資料值。

步驟S230: 透過表情預估單元，依據登入者的預設生物特徵資料、預設表情移轉資料以及預設讀數表情資料產生預估表情移轉資料。

步驟S240: 將預估表情移轉資料儲存於資料存取裝置的預估特徵儲存單元中。

步驟S250: 當使用者登入時，透過驗證碼產生單元，隨機亂數產生至少二位數的驗證碼。

步驟S260: 透過處理單元產生登入頁面，並顯示驗證碼。

步驟S270: 透過生物特徵擷取裝置，取得使用者的朗讀驗證碼時的臉部影像，並依據臉部影像產生登入生物特徵資料、登入表情移轉資料以及登入讀數表情資料。

步驟S280: 透過處理單元，依據登入生物特徵資料、登入表情移轉資料以及登入讀數表情資料產生登入辨識值。

步驟S290: 透過處理單元，依據預設生物特徵資料、預估表情移轉資料以及預設讀數表情資料產生推估登入資料值。

步驟S300: 透過處理單元，判斷登入辨識值是否與預設登入資料值以及推估登入資料值一致，當判斷登入辨識值與預設登入資料值以及推估登入資料值一致時，執行登入程序。

以下說明本新型創作之使用方式，請參閱圖3，當使用者於註冊程序中，即透過生物特徵擷取裝置，依據系統指示取得預設生物特徵資料、預設表情移轉資料以及預設讀數表情資料。

在一些實施例中，該預設生物特徵資料包括但不限於鼻長、鼻寬、額寬、下巴長、人中長、眼長以及眼寬等的人體臉部特徵資料。

在一些實施例中，該預設生物特徵資料更包括但不限於搖頭、點頭、眨眼睛以及聳鼻等活體行為的生物特徵資料。

在一些實施例中，該預設讀數表情資料包括該使用者分別朗讀單一位數字1、2、3、…、8、9以及0等數字時的讀數表情資料，即透過生物特徵擷取裝置分別取得使用者朗讀出數字1至0的表情。

在一些實施例中，該預設表情移轉資料包括該使用者分別朗讀兩位數字，如1至2、2至3、3至4、4至5、5至6、6至7、7至8、8至9以及9至0等數字時，臉部特徵變化的表情移轉資料，即透過生物特徵擷取裝置分別取得使用者朗讀出兩位數字時的表情移轉。

其中，透過處理單元將臉部影像區分成n個維度，例如當n為1024時，將臉部影像切分成1024維度的矩陣，取得以向量為基礎的各特徵資料。

請參閱圖4，當使用者提出登入請求時，該處理單元於登入頁面401顯示亂數驗證碼，使使用者朗讀出該驗證碼，用以取得登入生物特徵資料、登入表情移轉資料以及登入讀數表情資料，透過處理單元產生登入辨識值。

在本實施例中，以驗證碼1256為例，處理單元依據該使用者的該預設生物特徵資料、包括1至2、5至6的該預設表情移轉資料，以及包括1、2、5及6的該預設讀數表情資料產生預設登入資料值。

其中，實際特徵儲存單元中沒有2至5的預設表情移轉資料，透過表情預估單元產生2至5的預估表情移轉資料。

再透過處理單元依據該使用者的該預設生物特徵資料、2至5的預估表情移轉資料，以及包括1、2、5及6的該預設讀數表情資料產生推估登入資料值。

最後，透過處理單元判斷該登入辨識值是否與該預設登入資料值以及該推估登入資料值一致，以執行登入程序。

在本實施例中，該登入辨識值以及該推估登入資料值的相似度百分比大於一門檻值時，表示該登入辨識值以及該推估登入資料值一致。

其中，該門檻值百分比可透過本新型創作學習型臉部辨識登入系統設定。

在本實施例中，當登入辨識值通過辨識後，將包括2至5的登入表情移轉資料，更新為2至5的預設表情移轉資料，並儲存於實際特徵儲存單元。

在本實施例中，表情預估單元更可以預估使用者因年齡增長所造成的預估表情移轉資料。

在本實施例中，表情預估單元更可以預估使用者因體態改變所造成的預估表情移轉資料。

綜上所述，本新型創作的學習型臉部辨識登入系統至少具有下列特點：透過使用者朗讀隨機產生的驗證碼時取得的臉部生物特徵，可以確保臉部辨識系統是活體而非相片，且由於每次登入時所用到的驗證碼都不相同，更可以避免偽造影像的情況發生，更由於使用者在多次登入的過程中，以增加儲存單元中的生物特徵資料，強化臉部辨識的正確度，有效提升登入之方便性及安全性。

上述揭示的實施形態僅例示性說明本新型創作之原理、特點及其功效，並非用以限制本新型創作之可實施範疇，任何熟習此項技藝之人士均可在不違背本新型創作之精神及範疇下，對上述實施形態進行修飾與改變。任何運用本新型創作所揭示內容而完成之等效改變及修飾，均仍應為下述之申請專利範圍所涵蓋。

110:驗證碼產生單元

120:生物特徵擷取裝置

130:表情預估單元

140:資料存取裝置

141:實際特徵儲存單元

142:預估特徵儲存單元

150:處理單元

S210~S300:步驟流程

圖1為本新型創作一實施例之學習型臉部辨識登入系統的方塊圖； 圖2為本新型創作一實施例之學習型臉部辨識登入方法的登入步驟流程圖； 圖3為本新型創作一實施例之學習型臉部辨識登入系統的註冊程序示意圖； 圖4為本新型創作一實施例之學習型臉部辨識登入系統的登入程序示意圖。

110:驗證碼產生單元

120:生物特徵擷取裝置

130:表情預估單元

140:資料存取裝置

141:實際特徵儲存單元

142:預估特徵儲存單元

150:處理單元

Claims (9)

1. 一種學習型臉部辨識登入系統，包括： 一驗證碼產生單元，用以產生至少二位數字的一驗證碼； 一生物特徵擷取裝置，用以取得一使用者的一臉部影像，並依據該臉部影像產生一登入生物特徵資料、一登入表情移轉資料以及一登入讀數表情資料； 一表情預估單元，依據該使用者的一預設生物特徵資料、一預設表情移轉資料以及一預設讀數表情資料產生一預估表情移轉資料； 一資料存取裝置，電性連接該生物特徵擷取裝置以及該表情預估單元，包括： 一實際特徵儲存單元，用以儲存該預設生物特徵資料、該預設表情移轉資料、該預設讀數表情資料、該登入生物特徵資料、該登入表情移轉資料以及該登入讀數表情資料；以及 一預估特徵儲存單元，用以儲存該預估表情移轉資料；以及 一處理單元，電性連結該驗證碼產生單元、該生物特徵擷取裝置以及該資料存取裝置，依據該使用者的該預設生物特徵資料、該預設表情移轉資料以及該預設讀數表情資料產生一預設登入資料值， 並依據該預設生物特徵資料、該預估表情移轉資料以及該預設讀數表情資料產生一推估登入資料值， 再依據該登入生物特徵資料、該登入表情移轉資料以及該登入讀數表情資料產生一登入辨識值， 其中該處理單元更包括產生一登入頁面，用以顯示該驗證碼，於該處理單元取得一登入請求時，判斷該登入辨識值是否與該預設登入資料值以及該推估登入資料值一致，當判斷該登入辨識值與該預設登入資料值以及該推估登入資料值一致時，執行一登入程序。
2. 如請求項1所述之學習型臉部辨識登入系統，其中該生物特徵擷取裝置包括一影像擷取單元，用以取得該使用者的一臉部生物特徵。
3. 如請求項2所述之學習型臉部辨識登入系統，其中該臉部生物特徵更包括鼻長、鼻寬、額寬、下巴長、人中長、眼長以及眼寬等的人體臉部特徵資料。
4. 如請求項1所述之學習型臉部辨識登入系統，其中該臉部影像透過該生物特徵擷取裝置，將臉部影像切分成複數個維度的矩陣，用以擷取出以向量為基礎的各特徵資料。
5. 如請求項1所述之學習型臉部辨識登入系統，其中該登入生物特徵資料及該預設生物特徵資料包括搖頭、點頭、眨眼睛以及聳鼻等活體行為的生物特徵資料。
6. 如請求項1所述之學習型臉部辨識登入系統，其中該登入讀數表情資料及該預設讀數表情資料包括該使用者分別朗讀單一位數字1、2、3、…、8、9以及0等數字時的讀數表情資料。
7. 如請求項1所述之學習型臉部辨識登入系統，其中該登入表情移轉資料及該預設表情移轉資料包括該使用者分別朗讀兩位數字，如1至2、2至3、3至4、4至5、5至6、6至7、7至8、8至9以及9至0等數字時，臉部特徵變化的表情移轉資料。
8. 如請求項7所述之學習型臉部辨識登入系統，其中該表情預估單元用以預估除上述表情移轉資料以外，如1至3、1至4、1至5、1至6、1至7、1至8、1至9、8至9以及1至0等的該預估表情移轉資料。
9. 如請求項1所述之學習型臉部辨識登入系統，其中該處理單元於該登入表情移轉資料與該預估表情移轉資料相同，將該登入表情移轉資料更新為該預設表情移轉資料並儲存至該實際特徵儲存單元。

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