[发明专利]活性测试方法和活性测试计算设备

说明书

本申请要求于2016年8月23日在韩国知识产权局提交的第10-2016-0106763号韩国专利申请的权益，所述专利申请的全部公开为了所有目的通过引用合并于此。

技术领域

以下描述涉及一种检测对象的活性(liveness)的方法和设备。

背景技术

在用户识别系统中，计算设备可基于由用户提供的认证信息来确定是否允许用户访问计算设备。例如，认证信息可包括将由用户输入的密码和用户的生物测量学信息。例如，生物测量学信息可包括与用户的指纹、虹膜和面部关联的信息。

近来，面部反欺骗(anti-spoofing)技术已经作为用户识别系统的安全方法而吸引了越来越多的关注。面部欺骗(face spoof)可被视为一类使用图像、视频或面具的攻击，因此，可期望辨识这样的攻击或抵抗将其作为真实的接受。因此，面部反欺骗技术可确定输入到计算设备的用户的面部是虚假面部还是真实面部。例如，为了该确定，可执行诸如通过局部二元模式(LBP)、梯度方向直方图(HoG)和高斯差分(DoG)的“手工的”分析的特征的提取，以确定输入面部是虚假的还是真实的。由于这样的特征提取分析需要针对相应的环境或实施方式而手动设计每个系统，因此它们被视为“手工的”。

发明内容

提供该发明内容用于以简化的形式介绍对在以下的具体实施方式中进一步描述的构思的选择。该发明内容不意在识别要求保护的主题的关键特征或本质特征，也不意在用于帮助确定要求保护的主题的范围。

在一个总体方面，一种处理器实现的活性测试方法包括：从输入图像中的对象的部分提取所述对象的感兴趣区域；使用基于神经网络模型的活性测试模型对所述对象执行活性测试，其中，活性测试模型使用感兴趣区域的图像信息作为提供到活性测试模型的第一输入图像信息，并至少基于由活性测试模型从感兴趣区域的信息提取的纹理信息来确定活性；指示活性测试的结果。

活性测试模型可使用输入图像的图像信息或输入图像的所述部分的图像信息作为提供到活性测试模型的第二输入图像信息，其中，活性测试模型也被提供第一输入图像信息，确定活性的步骤可至少基于由活性测试模型从第一输入图像信息提取的纹理信息和基于第二输入图像信息提取的空间信息。

所述方法还可包括：在提取感兴趣区域之后，调整至少输入图像的所述部分的图像信息的像素尺寸，以产生第二输入图像信息。

第一输入图像信息的有效分辨率可高于第二输入图像信息的有效分辨率。

第一输入图像信息的像素尺寸可等于第二输入图像信息的像素尺寸。

活性测试模型可包括：回归层结构，其中，回归层结构被这样配置：针对输入图像为当前帧，所述对象的活性的确定依赖于针对之前帧获得的活性测试模型的结果。

第一输入图像信息和第二输入图像信息可通过活性测试模型的不同的输入层被输入到活性测试模型。

活性测试模型可在对来自对第一输入图像信息执行的过滤和对第二输入图像信息执行的过滤二者的结果的信息的组合执行进一步过滤之前，独立地对第一输入图像信息和第二输入图像信息执行过滤。

提取感兴趣区域的步骤可包括：从输入图像中的所述对象的所述部分提取包括瞳孔区域的选择部分作为感兴趣区域。

活性测试模型可使用输入图像的在所述对象的面部区域内并包括所述选择部分的所述部分的图像信息作为提供到活性测试模型的第二输入图像信息，其中，活性测试模型也被提供第一输入图像信息，确定活性的步骤可至少基于由活性测试模型从第一输入图像信息提取的纹理信息和基于第二输入图像信息提取的空间信息。

提取感兴趣区域的步骤可包括：从输入图像中的所述对象的所述部分提取包括两只眼睛或一只眼睛、鼻子和嘴唇中的至少两个的选择部分作为各个感兴趣区域。

提取感兴趣区域的步骤可包括：从输入图像中的所述对象的所述部分提取包括眼睛、鼻子和嘴唇中的至少一个的各个选择部分作为感兴趣区域。

活性测试模型可使用输入图像的在所述对象的面部区域内并包括所述选择部分的所述部分的图像信息作为提供到活性测试模型的第二输入图像信息，其中，活性测试模型也被提供第一输入图像信息，确定活性的步骤可至少基于由活性测试模型从所述各个感兴趣区域提取的纹理信息和由活性测试模型基于第二输入图像信息提取的空间信息。

提取感兴趣区域的步骤可包括：从作为输入图像中的所述对象的所述部分的指纹区域提取一个或各个多个选择部分作为各个感兴趣区域。