JP6629513B2 - ライブネス検査方法と装置、及び映像処理方法と装置 - Google Patents
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Description
図1A及び図1Bは、一つの実施形態に係るライブネス検査を説明する図である。ライブネス検査は、入力映像に含まれたオブジェクトが生きているか(live)否かを検査する方式であって、例えば、ライブネス検査は、入力映像に含まれた顔が実際の顔などのライブオブジェクト(live object)であるか又は写真などフェイクオブジェクト(fake object)であるか否かを判断してもよい。ライブネス検査によって写真偽造又は写真変調などにより他人の顔認証を試みる事例などを効果的に防止することができる。
図7は、一つの実施形態に係る映像処理を説明する図である。図7を参照すると、一つの実施形態に係る入力映像710はユーザの顔を含む。入力映像710に含まれたユーザの顔は、照明によって大きく影響を受ける。例えば、図8を参照すると、同一人の顔を撮影しても照明により生成する映像が大きく変わる。このように照明の変化に脆弱な入力映像を用いる場合、顔認識及び/又はユーザ認証の信頼度が大きく低下し、演算の複雑度が増加する場合がある。
図10は、一つの実施形態に係るライブネス検査方法を示した動作フローチャートである。一例として、図10に示された動作フローチャートは、図3及び図6に示されたライブネス検査装置と関連する。図10を参照すると、一つの実施形態に係るライブネス検査方法は、入力映像を受信するステップS1010及び受信された入力映像に含まれたオブジェクトのライブネスを検査するステップS1020を含む。
115 イメージセンサ
120 ユーザ
210 媒体
211 表示された顔
220 ユーザの実際の顔
310 ライブネス検査装置
410、420、430 映像
510、520 SRマップ
600 ライブネス検査装置
710 入力映像
720 照明成分に関する映像
730 非照明に関する映像
Claims (31)
- 受信された入力映像に含まれたオブジェクトに対応する複数のピクセルの拡散速度に関する統計的情報に基づいて、前記オブジェクトのイメージが平面を示す平面的な特性又は3次元構造を示す3次元構造的な特性を有するか否かを判断するステップと、
前記オブジェクトのイメージが平面を示す平面的な特性又は前記3次元構造的な特性を有するか否かに基づいて、前記オブジェクトのライブネスを検査するステップと、を含む、
ライブネス検査方法。 - 前記入力映像に含まれたオブジェクトのイメージは、顔に該当する、
請求項1に記載のライブネス検査方法。 - 前記オブジェクトのイメージが前記平面的な特性又は3次元構造的な特性を有するか否かを判断する前記ステップは、光エネルギーの分布に基づく、
請求項1に記載のライブネス検査方法。 - 前記オブジェクトのイメージが前記平面的な特性又は3次元構造的な特性を有するか否かを判断する前記ステップは、光エネルギーが均一に分布した程度に基づく、
請求項1に記載のライブネス検査方法。 - 拡散方程式に基づいて前記複数のピクセル値を繰り返し更新するステップと、
反復的な更新前後のピクセル値の差に基づいて、前記複数のピクセルの拡散速度を算出するステップ、をさらに含む、
請求項1に記載のライブネス検査方法。 - 前記拡散速度に関する統計的情報は、
前記複数のピクセルのうち予め決定した第1閾値以上の拡散速度に対応するピクセルの数と、
前記第1閾値以上の拡散速度に対応するピクセルの分布と、
前記拡散速度の大きさに基づいて抽出された第1スケールの領域に含まれた雑音成分の量と、
前記拡散速度の平均と、
前記拡散速度の標準偏差と、
前記拡散速度に基づいたフィルタ応答と、
のうち少なくとも1つを含む、
請求項1または5に記載のライブネス検査方法。 - 受信された入力映像に含まれたオブジェクトのイメージが平面を示す平面的な特性又は3次元構造を示す3次元構造的な特性を有するか否かに基づいて、前記オブジェクトのライブネスを検査するステップと、
フィルタリングされた映像を生成するために前記受信された入力映像をフィルタリングするステップと、
前記受信された入力映像内の前記オブジェクトのイメージに対応する複数のピクセル、及び前記フィルタリングされた映像内の前記オブジェクトのイメージに対応する複数のピクセル値の変化に関する統計的情報に基づいて、前記オブジェクトのイメージが前記平面的な特性又は前記3次元構造的な特性を有するか否かを判断するステップと、を含む、
ライブネス検査方法。 - 拡散映像を生成するために前記受信された入力映像を拡散するステップと、
前記受信された入力映像内のピクセル値と前記拡散映像内のピクセル値との間の差に基づいて、前記オブジェクトのイメージに対応する複数のピクセルの拡散速度を算出するステップと、
をさらに含み、
前記算出された拡散速度に基づいて前記オブジェクトのイメージが前記平面的な特性又は3次元構造的な特性を有するか否かを判断するステップ、を含む、
請求項7に記載のライブネス検査方法。 - 前記オブジェクトのライブネスを検査するステップは、
前記オブジェクトが前記平面的な特性を有すると判断される場合、検査失敗に対応する信号を出力するステップと、
前記オブジェクトが前記3次元構造的な特性を有すると判断される場合、検査成功に対応する信号を出力するステップと、
のうち少なくとも1つを含む、
請求項1または7に記載のライブネス検査方法。 - 前記入力映像は、単一映像である、
請求項1または7に記載のライブネス検査方法。 - フィルタリングされた映像を生成するためにオブジェクトのイメージを含む受信された映像をフィルタリングするステップと、
前記受信された映像と前記フィルタリングされた映像に含まれたオブジェクトのイメージに対応するピクセル値の変化量を決定するステップと、
前記変化量に基づいて前記オブジェクトのライブネスを検査するステップと、
を含む、ライブネス検査方法。 - 前記フィルタリングするステップは、拡散映像を生成するために、前記受信された映像に含まれた前記オブジェクトのイメージに対応する複数のピクセルを拡散するステップ、を含み、
前記検査するステップは、前記拡散速度に基づいて前記オブジェクトのライブネスを検査するステップ、を含み、
前記ライブネス検査方法は、前記受信された映像と前記拡散映像内の前記オブジェクトのイメージに対応するピクセル値に基づいて、前記オブジェクトのイメージに対応するピクセルの拡散速度を算出するステップをさらに含む、
請求項11に記載のライブネス検査方法。 - 前記映像に含まれたオブジェクトは、顔に該当する、
請求項11または12に記載のライブネス検査方法。 - 前記複数のピクセルを拡散するステップは、拡散方程式に基づいて前記複数のピクセル値を繰り返し更新するステップ、を含む、
請求項12に記載のライブネス検査方法。 - 前記複数のピクセルを拡散するステップは、拡散方程式に加算演算子分割(additive operator splitting:AOS)方式を適用することによって、前記複数のピクセル値を繰り返し更新するステップ、を含む、
請求項14に記載のライブネス検査方法。 - 前記オブジェクトのライブネスを検査するステップは、
前記拡散速度に基づいて前記オブジェクトに関する表面特性を推定するステップと、
前記推定された表面特性に基づいて前記オブジェクトのライブネスを検査するステップと、
を含む、
請求項12に記載のライブネス検査方法。 - 前記表面特性は
前記オブジェクト表面の光反射性質と、
前記オブジェクト表面の次元数と、
前記オブジェクト表面の材質と、
のうち少なくとも1つを含む、
請求項16に記載のライブネス検査方法。 - 前記表面特性を推定するステップは、前記表面特性を推定するために、前記拡散速度に基づいて前記入力映像に含まれた光エネルギーの分布を分析するステップ、を含む、
請求項16または17に記載のライブネス検査方法。 - 前記オブジェクトのライブネスを検査するステップは、
前記表面特性が顔を表示する媒体の表面特性に対応する場合、検査失敗に対応する信号を出力するステップと、
前記表面特性が実際の顔の表面特性に対応する場合、検査成功に対応する信号を出力するステップと、
のうち少なくとも1つをさらに含む、
請求項16乃至18いずれか一項に記載のライブネス検査方法。 - 前記オブジェクトのライブネスを検査するステップは、
前記拡散速度に関する統計的情報を算出するステップと、
前記統計的情報に基づいて前記オブジェクトのライブネスを検査するステップと、
を含む、
請求項12に記載のライブネス検査方法。 - 前記統計的情報を算出するステップは、
前記拡散速度のうち予め決定した第1閾値以上の拡散速度に対応するピクセルの数を算出するステップと、
前記拡散速度のうち前記第1閾値以上の拡散速度に対応するピクセルの分布を算出するステップと、
前記拡散速度の平均及び標準偏差のうち少なくとも1つを算出するステップと、
前記拡散速度に基づいたフィルタ応答を算出するステップと、
のうち少なくとも1つを含む、
請求項20に記載のライブネス検査方法。 - 前記統計的情報を算出するステップは、
前記拡散速度の大きさに基づいて前記入力映像から第1スケールの領域を抽出するステップと、
前記第1スケールの領域の特徴を抽出するステップと、
を含み、
前記検査するステップは、前記抽出された特徴に基づいて前記オブジェクトのライブネスを検査するステップを含む、
請求項20に記載のライブネス検査方法。 - 前記第1スケールの領域の特徴は、前記第1スケールの領域に含まれた雑音成分の量を含み、
前記雑音成分は、前記第1スケールの領域にメディアンフィルタリングを適用した結果と前記第1スケールの領域の間の差に基づいて算出される、
請求項22に記載のライブネス検査方法。 - 前記オブジェクトのライブネスを検査するステップは、
前記統計的情報が顔を表示する媒体に関する統計的情報に対応する場合、検査失敗に対応する信号を出力するステップと、
前記統計的情報が実際の顔に関する統計的情報に対応する場合、検査成功に対応する信号を出力するステップと、
のうち少なくとも1つをさらに含む、
請求項20に記載のライブネス検査方法。 - 前記拡散速度を算出するステップは、拡散前の前記ピクセルが有するオリジナル値と拡散後の前記ピクセルが有する拡散値に基づいて、前記複数のピクセルのいずれか1つのピクセルの拡散速度を算出するステップを含む、
請求項12に記載のライブネス検査方法。 - 前記オリジナル値と前記拡散値との間の差が大きいほど前記ピクセルの拡散速度が大きく算出され、前記オリジナル値と前記拡散値との間の差が小さいほど前記ピクセルの拡散速度が小さく算出される、
請求項25に記載のライブネス検査方法。 - 前記入力映像は、ユーザの顔を含む単一映像であることを特徴とする、
請求項11乃至13いずれか一項に記載のライブネス検査方法。 - 請求項1乃至請求項27いずれか一項に記載の方法を実行させるためのプログラムが記録されたコンピュータ読み出し可能な記録媒体。
- 受信された入力映像に含まれたオブジェクトのイメージが平面を示す平面的な特性又は3次元構造を示す3次元構造的な特性を有するか否かに基づいて、前記オブジェクトのライブネスを検査する検査部、を含み、
前記検査部は、
フィルタリングされた映像を生成するために前記受信された入力映像をフィルタリングし、
前記受信された入力映像内の前記オブジェクトのイメージに対応する複数のピクセル、及び前記フィルタリングされた映像内の前記オブジェクトのイメージに対応する複数のピクセル値の変化に関する統計的情報に基づいて、前記オブジェクトのイメージが前記平面的な特性又は前記3次元構造的な特性を有するか否かを判断する、
ライブネス検査装置。 - 前記入力映像に含まれたオブジェクトは顔である、
請求項29に記載のライブネス検査装置。 - 前記検査部は、
拡散映像を生成するために前記受信された入力映像を拡散し、
前記受信された入力映像内のピクセル値と前記拡散映像内のピクセル値との間の差に基づいて、前記オブジェクトのイメージに対応する複数のピクセルの拡散速度を算出し、
前記算出された拡散速度に基づいて前記オブジェクトのイメージが前記平面的な特性又は3次元構造的な特性を有するか否かを判断する、
請求項29に記載のライブネス検査装置。
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