[发明专利]防欺骗方法和设备

说明书

公开了防欺骗方法和设备。所述防欺骗方法包括：基于第一神经网络的第一输出向量，检测关于生物特征信息是否被伪造的第一信息，第一神经网络被配置为从输入数据检测生物特征信息是否被伪造；从包括生物特征信息的输入数据提取包括用户的生物特征信息的特征的输入嵌入向量；基于预先提供的真实嵌入向量和登记嵌入向量中的任一个或两个以及虚假嵌入向量来计算输入嵌入向量的相似度值；根据是否检测到第一信息，基于相似度值和第一神经网络的第二输出向量来计算总伪造分数；以及基于总伪造分数，检测关于生物特征信息是否被伪造的第二信息。

本申请要求于2021年3月31日在韩国知识产权局提交的第10-2021-0042081号韩国专利申请以及于2021年6月15日在韩国知识产权局提交的第10-2021-0077373号韩国专利申请的权益，所述韩国专利申请的全部公开出于所有目的通过引用包含于此。

技术领域

下面的描述涉及具有防欺骗的方法和设备，更具体地，涉及检测生物特征信息是否被伪造的方法。

背景技术

由于智能手机和各种移动装置和可穿戴装置的发展，用于生物特征信息的安全认证的技术的重要性正在提高。例如，在这样的形式的技术中，指纹识别技术由于高水平的便利性、安全性和经济可行性而被广泛使用。在通常的指纹识别中，可通过经由传感器获得用户的指纹图像并且将获得的指纹图像与预先登记的指纹图像进行比较来执行用户认证或验证。当精细制造的虚假指纹图案被输入到传感器时，指纹识别装置可能无法将虚假指纹图案与真实指纹图案区分开。因此，指纹识别装置可能不正确地将虚假指纹图案识别为生物特征指纹。例如，当其上刻有指纹图案的材料(诸如，橡胶、硅树脂、明胶、环氧树脂和乳胶)与传感器接触时，刻在这样的材料上的指纹可被识别为人类指纹。在生物特征信息的安全性方面，区分欺骗生物特征信息与活体生物特征信息会是重要的。

发明内容

提供本发明内容以简要的形式介绍在以下具体实施方式中进一步描述的构思的选择。本发明内容不意在用于确定要求保护的主题的关键特征或必要特征，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，一种防欺骗方法包括：基于第一神经网络的第一输出向量，检测关于用户的生物特征信息是否被伪造的第一信息，第一神经网络被配置为从包括生物特征信息的输入数据检测生物特征信息是否被伪造；从输入数据提取包括生物特征信息的特征的输入嵌入向量；基于真实嵌入向量和登记嵌入向量中的任一个或两个以及虚假嵌入向量来计算输入嵌入向量的相似度值，真实嵌入向量和登记嵌入向量被预先提供；根据是否检测到第一信息，基于相似度值和第一神经网络的第二输出向量来计算总伪造分数；以及基于总伪造分数，检测关于生物特征信息是否被伪造的第二信息。

检测第一信息的步骤可包括：从第一神经网络的中间层提取第一输出向量；以及基于第一输出向量来计算中间伪造分数。

检测第一信息的步骤可包括：确定中间伪造分数是否在用于检测第一信息的阈值范围内；以及响应于确定中间伪造分数在阈值范围内，基于中间伪造分数检测第一信息。

计算总伪造分数的步骤可包括：响应于未检测到第一信息，基于第二输出向量和相似度值来计算总伪造分数。

计算总伪造分数的步骤可包括：响应于未检测到第一信息，基于从第一神经网络的输出层输出的第二输出向量来计算最终伪造分数；以及基于最终伪造分数和相似度值来计算总伪造分数。

计算总伪造分数的步骤可包括：执行最终伪造分数和相似度值的加权求和；以及通过将非线性函数应用于加权求和的结果来计算总伪造分数。

检测第二信息的步骤可包括：通过将总伪造分数与用于检测第二信息的第一阈值进行比较来检测第二信息。

所述方法还可包括：基于总伪造分数确定是否满足输入嵌入向量的嵌入向量更新条件；以及基于确定满足嵌入向量更新条件，使用输入嵌入向量来更新登记嵌入向量、真实嵌入向量和虚假嵌入向量中的任何一个或任何组合。