用于识别假脸的装置和方法与流程

本申请要求2012年2月29日在韩国知识产权局提交的韩国专利申请No.10-2012-0021305的优先权和权益，通过引用将该申请的全部内容合并于此。

技术领域

下述技术涉及用于识别假脸的装置和方法。

背景技术：

在诸如访问控制系统、工作时间管理系统、楼宇自动化系统、银行ATM、计算机安全系统、电子商务认证系统以及机场自动化系统之类的各种系统中，生物特征识别技术包括指纹识别技术。提出一种用于识别用户的面部并且对用户进行认证的技术，作为生物特征识别技术之一。当第三方利用诸如人工眼睛、眼睛图像、显示在显示设备上的图像或者面部的假眼之类的假脸伪造面部时，传统的面部识别技术无法识别该假脸。

技术实现要素：

本发明的实施例提供一种利用眼睛图像的特征来识别假脸并提高认证性能的假脸识别装置和方法。

根据本发明另一实施例，提供一种用于识别假脸的装置。该装置包括第一眼睛图像采集器、第二眼睛图像采集器和控制器。第一眼睛图像采集器通过在辐射具有第一波长的第一射线的同时拍摄对象的图片来采集第一眼睛图像，第二眼睛图像采集器通过在辐射具有比所述第一波长短的第二波长的第二射线的同时拍摄所述对象的图片来采集第二眼睛图像。控制器从所述第一眼睛图像和所述第二眼睛图像中每一个中分离第一区域和具有比所述第一区域亮的亮度的第二区域，计算所述第一眼睛图像中的第一区域的第一亮度和第二区域的第二亮度以及所述第二眼睛图像中的第一区域的第三亮度和第二区域的第四亮度，并且基于所述第一亮度、所述第二亮度、所述第三亮度和所述第四亮度确定所述对象是否使用假脸。

所述第一射线可以包括红外线，并且所述第二射线可以包括可见光线。

所述第一区域可以包括虹膜区域，并且所述第二区域可以包括巩膜区域。

所述控制器可以进一步被配置为当所述第一亮度和所述第二亮度之间的差等于或大于所述第三亮度和所述第四亮度之间的差时确定所述对象使用所述假脸，并且当所述第一亮度和所述第二亮度之间的差小于所述第三亮度和所述第四亮度之间的差时确定所述对象使用真脸。

所述控制器可以进一步被配置为当所述第一亮度等于或小于所述第三亮度和/或所述第二亮度等于或高于所述第四亮度时确定所述对象使用所述假脸，并且当所述第一亮度高于所述第三亮度和/或所述第二亮度小于所述第四亮度时确定所述对象使用真脸。

所述控制器可以进一步被配置为将所述第一亮度和所述第二亮度之间的差转换为第一空间频率，并且将所述第三亮度和所述第四亮度之间的差转换为第二空间频率，以及通过使用所述第一空间频率和所述第二空间频率确定所述对象是否使用所述假脸。

在这种情况下，所述控制器可以进一步被配置为当所述第一空间频率的高频成分的幅度等于或大于所述第二空间频率的高频成分的幅度时确定所述对象使用所述假脸，并且当所述第一空间频率的高频成分的幅度小于所述第二空间频率的高频成分的幅度时确定所述对象使用真脸。

所述假脸可以包括人工眼睛、照片上的眼睛图像、打印页面上的眼睛图像、人体模特的眼睛或录像机所播放的眼睛图像中的任意一种。

所述装置可以进一步包括被配置为存储所述第一亮度、所述第二亮度、所述第三亮度、所述第四亮度以及所述控制器的确定结果的存储器。

根据又一实施例，提供一种通过假脸识别装置识别假脸的方法。该方法包括：通过在辐射具有第一波长的第一射线的同时拍摄对象的图片而采集第一眼睛图像；通过在辐射具有比第一波长短的第二波长的第二射线的同时拍摄所述对象的图片而采集第二眼睛图像；从所述第一眼睛图像和所述第二眼睛图像中每一个中分离第一区域和具有比所述第一区域亮的亮度的第二区域；计算所述第一眼睛图像中的第一区域的第一亮度和第二区域的第二亮度以及所述第二眼睛图像中的第一区域的第三亮度和第二区域的第四亮度；以及基于所述第一亮度、所述第二亮度、所述第三亮度和所述第四亮度确定所述对象是否使用假脸。

附图说明

图1是根据本发明实施例的假脸识别装置的示意图。

图2A和图2B示出假眼和真眼之间的区别。

图3示出根据本发明实施例的假脸识别装置从红外线眼睛图像和可见光线眼睛图像中分离的区域。

图4示出假眼和真眼两者的可见光线眼睛图像和红外线眼睛图像。

图5是根据本发明另一实施例的假脸识别装置的示意图。

图6是根据本发明实施例的假脸识别方法的流程图。

具体实施方式

在下面具体描述中，只是通过图示的方式，来仅仅示出并描述本发明的特定实施例。如本领域技术人员所认识到的，在不脱离本发明的精神或范围的所有情况下，可以以各种不同的形式修改所描述的实施例。因此，附图和描述在本质上应被视为例证性的，而非限制性的。在整篇说明书中，相同的附图标记代表相同的要素。

在说明书中，一张假脸是指包括虹膜的整个面部、包括虹膜的面部的一部分或者包括面部的身体，等等。因此，假脸可以包括假眼、假虹膜以及假的整张脸。

图1是根据本发明实施例的假脸识别装置的示意图。

参照图1，假脸识别装置1a包括红外线眼睛图像采集器10、可见光线眼睛图像采集器12、控制器14、操作员16、输出单元17以及存储器18。

假脸识别装置1a是用于验证人脸的装置，并且可以识别出假脸。假脸识别装置1a可以适用于诸如访问控制系统、工作时间管理系统、楼宇自动化系统、银行ATM、计算机安全系统、电子商务认证系统或者机场自动化系统之类的各种系统。假脸识别装置1a利用眼部验证。假脸识别装置1a可以同时利用指纹验证和眼部验证。

红外线眼睛图像采集器10和可见光线眼睛图像采集器12用于采集对象的眼睛图像，并且可以包括摄像机。红外线眼睛图像采集器10通过在辐射红外线的同时拍摄对象的图片来采集红外线眼睛图像。红外线眼睛图像采集器10具有用于辐射红外线的红外线辐射器10a。如图1所示，红外线辐射器10a可以连接至红外线眼睛图像采集器10。在特定实施例中，红外线辐射器10a可以嵌入在红外线眼睛图像采集器10中。可以利用各种辐射器作为红外线辐射器10a。例如，红外线辐射器10a可以是用于辐射具有700nm至800nm波长的短波长红外线或具有800nm至900nm波长的长波长红外线的氙气闪光灯或者卤素灯。卤素灯或氙气闪光灯可以被布置为比对象的眼睛更接近红外线眼睛图像采集器10。

可见光线眼睛图像采集器12通过在辐射具有比红外线短的波长的可见光线的同时拍摄对象的图片来采集可见光线眼睛图像。可见光线眼睛图像采集器12具有用于辐射可见光线的可见光线辐射器12a。如图1所示，可见光线辐射器12a可以连接至可见光线眼睛图像采集器12。在特定实施例中，可见光线辐射器12a可以嵌入在可见光线眼睛图像采集器12中。可以利用各种辐射器作为可见光线辐射器12a。例如，绿色发光二极管（LED）、白色LED或用于辐射具有可见光线波长的射线的其它发光设备可以用作可见光线辐射器12a。此外，卤素灯、白炽灯泡或氙气闪光灯可以用作可见光线辐射器12a。

在特定实施例中，如果特定射线和具有比特定射线的波长短的波长的另一射线可以提供与红外线和可见光线所提供的相似的眼睛特性，则假脸识别装置可以使用该特定射线和该另一射线，来代替红外线和可见光线。

控制器14控制假脸识别装置1a的操作。控制器14控制红外线眼睛图像采集器10和可见光线眼睛图像采集器12，以同时辐射红外线和可见光线以及采集可见光线眼睛图像和红外线眼睛图像。控制器14计算红外线眼睛图像和可见光线眼睛图像中每一个的虹膜区域的亮度和巩膜区域的亮度。此外，控制器14计算红外线眼睛图像和可见光线眼睛图像中每一个的虹膜和巩膜之间的亮度差，并且基于该亮度差确定对象是否是假脸。

在特定实施例中，控制器14可以通过计算每个区域的多个像素中的亮度的平均值来计算每个区域的亮度。多个像素中的亮度平均值可以是多个像素中的亮度的平均值、中间值或众值。多个像素可以是每个区域的全部像素或者每个区域的一些像素。

虹膜是靠近人眼的圆形彩色部分的区域，巩膜是靠近人眼的白色部分的区域。控制器可以利用眼睛区域的亮度差来分离出包括虹膜区域和巩膜区域的眼睛区域。

控制器14包括眼睛区域分离器140、亮度计算器142和确定器144。

眼睛区域分离器140从红外线眼睛图像采集器10和可见光线眼睛图像采集器12所采集的红外线眼睛图像和可见光线眼睛图像中分离出虹膜区域和巩膜区域。亮度计算器142计算红外线眼睛图像和可见光线眼睛图像中每一个的虹膜区域的亮度和巩膜区域的亮度，并且计算红外线眼睛图像和可见光线眼睛图像之间的虹膜亮度差和巩膜亮度差。

确定器144基于亮度计算器142的亮度差确定对象是否使用假脸。由硅制成的人工眼睛在接收红外线时呈现出特殊的反射性和吸收性。因此，人工眼睛的虹膜和巩膜的亮度不同于人眼的虹膜和巩膜的亮度。此外，在照片上或打印页面上的眼睛的反射性由照片或打印页面的材料或油墨确定。因此，在照片或打印页面上的眼睛的虹膜和巩膜的亮度不同于人眼的虹膜和巩膜的亮度。因此，确定器144可以利用可见光线图像和红外线图像之间的反射性区别来确定假脸。

根据实施例，当红外线眼睛图像的虹膜和巩膜之间的亮度差等于或大于可见光线眼睛图像的虹膜和巩膜之间的亮度差时，确定器144确定对象使用假脸。当红外线眼睛图像的虹膜和巩膜之间的亮度差小于可见光线眼睛图像的虹膜和巩膜之间的亮度差时，确定器144确定对象使用真眼。换言之，确定器144将红外线眼睛图像的虹膜比可见光线眼睛图像的虹膜亮和/或红外线眼睛图像的巩膜比可见光线眼睛图像的巩膜暗的情况确定为真脸。

例如，假设白色的亮度为0，黑色的亮度为10，则对于可见光线眼睛图像来说，虹膜的亮度为10，而巩膜的亮度为0。因此，虹膜和巩膜之间的亮度差为10。对于真眼的红外线眼睛图像来说，虹膜变亮，使得其亮度为1，而巩膜变暗，使得其亮度为9。因此，真眼的红外线眼睛图像的虹膜和巩膜之间的亮度差为8，小于红外线眼睛图像的虹膜和巩膜之间的亮度差（即10）。当虹膜和巩膜之间的亮度差降低时，确定器144确定出真脸。然而，对于假眼的红外线眼睛图像来说，虹膜的亮度维持不变或者稍微变暗，并且巩膜的亮度维持不变或者稍微变亮。上述亮度是示例，真实亮度可以具有不同的值。

在特定实施例中，亮度计算器142可以计算红外线眼睛图像的虹膜和可见光线眼睛图像的虹膜之间的亮度差以及红外线眼睛图像的巩膜和可见光线眼睛图像的巩膜之间的亮度差。当红外线眼睛图像中虹膜的亮度亮于可见光线眼睛图像中虹膜的亮度和/或红外线眼睛图像中巩膜的亮度暗于可见光线眼睛图像中巩膜的亮度时，确定器144可以确定对象使用真脸。此外，当红外线眼睛图像中虹膜的亮度等于或暗于可见光线眼睛图像中虹膜的亮度和/或红外线眼睛图像中巩膜的亮度等于或亮于可见光线眼睛图像中巩膜的亮度暗时，确定器144可以确定对象使用假脸。

存储器18存储每个用户的红外线眼睛图像和可见光线眼睛图像的虹膜和巩膜的亮度以及确定器144的确定结果。操作员16从用户接收操作指令，输出单元17显示确定器144的确定结果。

图2A和图2B示出假眼和真眼之间的区别。

假脸的眼睛可以是人工眼睛、照片上的眼睛图像、打印页面上的眼睛图像、人体模型的眼睛或者录像机所播放的眼睛图像。图2A是人的真眼的图像，图2B是带有隐形眼镜的人的眼睛图像，其中在隐形眼镜上印有假的虹膜。根据本发明的实施例，假脸识别装置1a可以识别试图利用包括假虹膜的假脸恶意访问系统的用户，从而提高安全性。

图3示出根据本发明实施例的假脸识别装置从红外线眼睛图像和可见光线眼睛图像中分离的区域。参照图3，巩膜区域22是覆盖眼球的大部分区域的白色膜，并且对应于眼睛2的白色。虹膜21是包围瞳孔的环形区域，并且通过收缩和舒张而调节瞳孔的大小来控制照射到视网膜的光数量。瞳孔区域20是位于眼睛2的虹膜的中央的孔，光穿过该孔而聚集在视网膜上。

图4示出假眼和真眼中每一个的可见光线眼睛图像和红外线眼睛图像。

在假眼中，红外线眼睛图像410的虹膜和巩膜之间的亮度差等于或大于可见光线眼睛图像400的虹膜和巩膜之间的亮度差。然而，在真眼中，红外线眼睛图像430的虹膜和巩膜之间的亮度差小于可见光线眼睛图像420的虹膜和巩膜之间的亮度差。换言之，在真眼中，红外线眼睛图像430的虹膜亮于可见光线眼睛图像420的虹膜，和/或红外线眼睛图像430的巩膜暗于可见光线眼睛图像420的巩膜。根据本发明实施例，可以通过该特征识别出假脸。

图5是根据本发明另一实施例的假脸识别装置的示意图。

参照图5，根据另一实施例的假脸识别装置1b包括控制器14b，该控制器14b包括眼睛区域分离器140、空间频率分离器146以及确定器148，这与图1所示的假脸识别装置1a不同。

眼睛区域分离器140从红外线眼睛图像采集器10和可见光线眼睛图像采集器12所采集的红外线眼睛图像和可见光线眼睛图像中分离出虹膜区域和巩膜区域。空间频率分离器146将红外线眼睛图像和可见光线眼睛图像中每一个的虹膜和巩膜之间的亮度差转换为空间频率。确定器148基于空间频率确定对象是否使用假脸。空间频率代表图像中的亮度变化。随着在相同空间距离上虹膜和巩膜之间的对比度增加，空间频率的高频成分的幅值增大。

在假眼中，因为红外线眼睛图像的虹膜和巩膜之间的亮度差等于或大于可见光线眼睛图像的虹膜和巩膜之间的亮度差，因此红外线眼睛图像的空间频率的高频成分的幅值等于或大于可见光线眼睛图像的空间频率的高频成分的幅值。然而，在真眼中，因为红外线眼睛图像的虹膜和巩膜之间的亮度差小于可见光线眼睛图像的虹膜和巩膜之间的亮度差，因此红外线眼睛图像的空间频率的高频成分的幅值小于可见光线眼睛图像的空间频率的高频成分的幅值。因此，当红外线眼睛图像的空间频率的高频成分的幅值等于或大于可见光线眼睛图像的空间频率的高频成分的幅值时，确定器148可以确定对象使用假脸。

图6是根据本发明实施例的假脸识别方法的流程图。

参照图6，假脸识别装置通过在辐射红外线的同时拍摄对象的图片而采集红外线眼睛图像（S610），并且通过在辐射可见光线的同时拍摄对象的图片而采集可见光线眼睛图像（S620）。假脸识别装置从红外线眼睛图像和可见光线眼睛图像中分离虹膜区域和巩膜区域（S630）。

假脸识别装置计算红外线眼睛图像和可见光线眼睛图像中每一个的虹膜区域的亮度和巩膜区域的亮度（S640）。之后，假脸识别装置基于所计算的亮度确定对象是否使用假脸（S650）。

假脸识别装置可以计算红外线眼睛图像和可见光线眼睛图像中每一个的虹膜区域和巩膜区域之间的亮度差，并且基于所计算的亮度差来确定对象是否使用假脸。在特定实施例中，假脸识别装置可以计算红外线眼睛图像的虹膜和可见光线眼睛图像的虹膜之间的亮度差以及红外线眼睛图像的巩膜和可见光线眼睛图像的巩膜之间的亮度差，并且基于所计算的亮度差确定对象是否使用假脸。在特定实施例中，假脸识别装置可以将红外线眼睛图像和可见光线眼睛图像中每一个的虹膜和巩膜之间的亮度差转换为空间频率，并且基于空间频率来确定对象是否使用假脸。

如上所述，根据本发明实施例，假脸识别装置和方法可以识别出试图利用包括人工眼睛、照片上的眼睛图像、打印页面上的眼睛图像、人体模型的眼睛或者录像机所播放的眼睛图像的假脸来恶意访问系统的用户。因此，假脸识别装置和方法可以确定面部是否是伪造的，从而提高安全性。

虽然关于目前被视为可实施的实施例描述了本发明，但应当理解，本发明不限于所公开的实施例，而是相反，旨在覆盖包含于所附权利要求的精神和范围内的各种修改和等同布置。