TWI455041B - 人臉影像辨識方法及裝置 - Google Patents

Description

人臉影像辨識方法及裝置

本發明係關於一種人臉影像辨識方法及裝置；詳細而言，係關於一種利用獨立成分分析法之人臉影像辨識方法及裝置。

近年來，由於多媒體技術快速地發展，人臉辨識技術已被廣泛地使用於不同的應用領域，例如電腦遊戲、監控系統等等。人臉辨識技術中，除了辨識影像內是否含有人臉之外，更重要的則是判斷影像中的人臉係擷取自「真人」或「假人」。

習知技術係利用複數張人臉影像來判斷其內的人臉為「真人」或「假人」。具體而言，習知技術先判斷這些人臉影像中是否含有人類的眼睛，再由這些人臉影像判斷是否有「眨眼」的動作。倘若判斷的結果為「有眨眼的動作」，則表示影像中的人臉影像為真人的人臉影像；倘若判斷的結果為「無眨眼的動作」，則表示影像中的人臉影像為假人的人臉影像。

由於習知技術需判斷人臉影像中是否含有人類的眼睛，因此需要高解析度的影像方能獲得較為正確的結果。當解析度低時，則判斷錯誤之機率會大幅提高。

有鑑於此，本領域仍亟需一種能不受影像解析度影響而能判斷人臉影像係擷取自真人或假人的技術。

為解決前述問題，本發明提供了一種人臉影像辨識方法及一種 人臉影像辨識裝置。

本發明所提供之人臉影像辨識方法，其係適用於一電子裝置。該電子裝置包含一處理器及一記憶體單元。該記憶體單元儲存複數張人臉影像。該人臉影像辨識方法包含下列步驟：(a)使該處理器對各該人臉影像計算一紅色成分統計資訊、一綠色成分統計資訊及一藍色成分統計資訊；(b)使該處理器利用一獨立成分分析法(Independent Component Analysis)對該等紅色成分統計資訊、該等綠色成分統計資訊及該等藍色成分統計資訊中的至少二種顏色成分統計資訊進行處理，藉此取得一第一成分資訊及一第二成分資訊；(c)使該處理器分別將該第一成分資訊及該第二成份資訊轉換至一頻率域，藉此取得一第一頻域資訊及一第二頻域資訊；(d)使該處理器計算該第一頻域資訊於一預設頻率範圍之一能量值；以及(e)使該處理器將該能量值與一預設值進行比較，藉此決定該等人臉影像擷取自一真人或一假人。

本發明所提供之人臉影像辨識裝置，其係包含一記憶體單元及一處理器。該記憶體單元儲存複數張人臉影像，而該處理器電性連接至該記憶體單元。該處理器對各該人臉影像計算一紅色成分統計資訊、一綠色成分統計資訊及一藍色成分統計資訊。該處理器再利用一獨立成分分析法對該等紅色成分統計資訊、該等綠色成分統計資訊及該等藍色成分統計資訊中的至少二種顏色成分統計資訊進行處理，藉此取得一第一成分資訊及一第二成分資訊。該處理器更分別將該第一成分資訊及該第二成份資訊轉換至一頻率域，藉此取得一第一頻域資訊及一第二頻域資訊。該處理器更 計算該第一頻域資訊於一預設頻率範圍之一能量值，且將該能量值與一預設值進行比較，藉此決定該等人臉影像擷取自一真人或一假人。

本發明所提供之人臉影像辨識方法及人臉影像辨識裝置係利用獨立成分分析法對複數張人臉影像的不同顏色成分的統計資訊進行分析，藉此獲取第一成分資訊及第二成分資訊。之後再將第一成分資訊及第二成分資訊轉換至頻率域以分析該二成分資訊於頻率域上之能量值，再根據能量值判斷該等人臉影像係擷取自真人或假人。簡言之，本發明係對人臉影像中的顏色成分的統計資訊進行分析再為後續的處理及判斷。從各張人臉影像的角度觀之，由於各顏色成分係來自人臉影像，而非影像中的一小部份，故所涵蓋的資訊較為準確，不會因為影像的解析度不佳而影響到後續的處理及判斷結果。

為讓本發明之上述目的、技術特徵和優點能更明顯易懂，下文係以較佳實施例配合所附圖式進行詳細說明。

以下將透過實施例來解釋本發明所提供之人臉影像辨識裝置及人臉影像辨識方法。然而，本發明的實施例並非用以限制本發明需在如實施例所述之任何環境、應用或方式方能實施。因此，關於實施例之說明僅為闡釋本發明之目的，而非用以直接限制本發明。需說明者，以下實施例及圖示中，與本發明非直接相關之元件已省略而未繪示。

本發明之第一實施例為一人臉影像辨識裝置1，其內部元件示意圖如第1圖所示。人臉影像辨識裝置1包含一影像感測器11、一處理器13、一記憶體單元15及一接收介面17，其中處理器13電性連接至影像感測器11、記憶體單元15及接收介面17。影像感測器11可為視訊攝影機(Webcam)或所屬技術領域中具有通常知識者可輕易思及之其他具有影像擷取能力之裝置。處理器13可為本發明所屬技術領域中具有通常知識者所熟知之各種處理器、中央處理裝置(central processing unit)、微處理器或其它計算裝置其中之任一種。記憶體單元15可為記憶體、軟碟、硬碟、光碟、隨身碟、磁帶、可由網路存取之資料庫或所屬技術領域中具有通常知識者可輕易思及具有相同功能之儲存媒體。

首先，影像感測器11於一時間區間內擷取複數張影像。針對影像感測器11所擷取之各張影像，處理器13會進行人臉偵測。若偵測的結果為影像中含有人臉，則處理器13會視該張影像為人臉影像，並將之儲存於記憶體單元15；若偵測的結果為影像中不含有人臉，則處理器13會捨棄該張影像。處理器13對影像進行人臉偵測之技術為本發明所屬技術領域之通常知識，且並非本發明之重點，因此不贅述其細節。茲假設經影像感測器11及處理器13進行前述處理後，已儲存了複數張人臉影像於記憶體單元15中。

須說明者，依本發明所實施之其他人臉影像辨識裝置可不配置影像感測器11。於此情形下，使用者可先將複數張人臉影像儲存於記憶體單元即可。

接著，處理器13對各張人臉影像計算一紅色成分統計資訊、一 綠色成分統計資訊及一藍色成分統計資訊。茲以一範例說明紅色成分統計資訊、綠色成分統計資訊及藍色成分統計資訊之計算方式。舉例而言，處理器13可先分離各張人臉影像之紅色成分、綠色成分及藍色成分，於處理完所有的人臉影像後，便得到複數張紅色成分影像、複數張綠色成分影像及複數張藍色成分影像。

處理器13接著可對各該紅色成分影像進行計算，以得一紅色成分資訊，當處理完所有的紅色成分影像後，便獲得複數個紅色成分資訊。類似的，處理器13可對各該綠色成分影像進行計算，以得一綠色成分資訊，當處理完所有的綠色成分影像後，便獲得複數個綠色成分資訊。類似的，處理器13可對各該藍色成分影像進行計算，以得一藍色成分資訊，當處理完所有的藍色成分影像後，便獲得複數個藍色成分資訊。

舉例而言，各紅色成分資訊可為相對應之紅色成分影像之平均亮度值、最大亮度值、最小亮度值或其他統計值；各綠色成分資訊可為相對應之綠色成分影像之平均亮度值、最大亮度值、最小亮度值或其他統計值；各藍色成分資訊可為相對應之藍色成分影像之平均亮度值、最大亮度值、最小亮度值或其他統計值。

於取得該等紅色成分資訊、該等綠色成分資訊及該等藍色成分資訊後，處理器13選取其中二種顏色成分資訊進行後續處理，假設處理器13選取該等紅色成分資訊及該等綠色成分資訊。之後，處理器13利用獨立成分分析法(Independent Component Analysis)對該等紅色成分資訊及該等綠色成分資訊進行處理，處理之後便得到一第一成分資訊及一第二成分資訊。須說明者，獨立成分分 析法為一既有的演算法，當有二組輸入資料時，獨立成分分析法會產生二組輸出資料，此為本發明所屬技術領域中的通常知識者。另外，第一成分資訊及第二成分資訊之「第一」及「第二」僅用來區分第一成分資訊及第二成分資訊為不同的成分資訊而已。

採用獨立成分分析法之目的在於分離該等紅色成分資訊及該等綠色成分資訊中的人類心跳的訊號與其他訊號。換言之，第一成分資訊及第二成分資訊其中之一可視為人類心跳的訊號。人類心跳的訊號在頻率域上有特殊的特性，亦即，於特定頻率範圍內的訊號能量較強。本實施例將此特定頻率範圍設為預設頻率範圍，以便進行後續的處理。一般而言，大部分人類心跳的訊號之頻率較低，故此預設頻率範圍可設在低頻之處。

具體而言，處理器13接著會將第一成分資訊及第二成分資訊分別轉換至一頻率域，藉此取得一第一頻域資訊及一第二頻域資訊。舉例而言，處理器13可採用快速傅立葉轉換(Fast Fourier Transform)以將第一成分資訊及第二成分資訊分別轉換為第一頻域資訊及第二頻域資訊。依本發明所實施之其他人臉影像辨識裝置亦可採用其他的頻域轉換方式。

之後，處理器13計算第一頻域資訊於預設頻率範圍之一能量值，再將此能量值與一預設值進行比較。倘若第一頻域資訊於預設頻率範圍之能量值大於預設值，則記憶體單元15內所儲存之人臉影像擷取自一真人。倘若第一頻域資訊於預設頻率範圍之能量值小於預設值，則處理器13再計算第二頻域資訊於預設頻率範圍 之一能量值，再將此能量值與預設值進行比較。倘若第二頻域資訊於預設頻率範圍之能量值大於預設值，則記憶體單元15內所儲存之人臉影像亦可被認定為擷取自一真人。倘若第一頻域資訊於預設頻率範圍之能量值小於預設值，且第二頻域資訊於預設頻率範圍之能量值亦小於預設值，則記憶體單元15內所儲存之人臉影像會被認定為擷取自一假人。簡言之，只要第一頻域資訊或第二頻域資訊其中之一之能量值大於預設值，則記憶體單元15內所儲存之人臉影像會被認定為擷取自一真人。

倘若經前述處理後，處理器13決定該等人臉影像係擷取自一真人，則人臉影像辨識裝置1會繼續進行登入程序。具體而言，接收介面17會接收一登入訊息，而處理器13則會進一步地處理此登入訊息。舉例而言，假設登入訊息包含使用者之帳號及密碼，處理器13便會判斷此帳號及密碼是否正確。然而，倘若經前述處理後，處理器13決定該等人臉影像係擷取自一假人，則人臉影像辨識裝置1不會進行登入程序。

本發明之第二實施例亦為人臉影像辨識裝置1，然其詳細運作與第一實施例稍有不同。以下將僅說明第二實施例與第一實施例之相異處。

本實施例中，當處理器13取得該等紅色成分資訊、該等綠色成分資訊及該等藍色成分資訊後，處理器13選取全部的顏色成分資訊進行後續處理。之後，處理器13利用獨立成分分析法對該等紅色成分資訊、該等綠色成分資訊及該等藍色成分資訊進行處理，處理之後便得到一第一成分資訊、一第二成分資訊及一第三成份 資訊。須說明者，獨立成分分析法為一既有的演算法，當有三組輸入資料時，獨立成分分析法會產生三組輸出資料，此為本發明所屬技術領域中的通常知識者之通常知識。另外，第一成分資訊、第二成分資訊及第三成份資訊之「第一」、「第二」及「第三」僅用來區分第一成分資訊、第二成分資訊及第三成份資訊為不同的成分資訊而已。

由於本實施之處理器13選取三種顏色成分資訊進行後續處理，因此獨立成分分析法會分離該等紅色成分資訊、該等綠色成分資訊及該等藍色成分資訊中的人類心跳的訊號、人類移動(或晃動)的訊號與其他訊號。換言之，第一成分資訊、第二成分資訊及第三成份資訊其中之一可視為人類心跳的訊號。

處理器13接著會將第一成分資訊、第二成分資訊及第三成分資訊分別轉換至一頻率域，藉此取得一第一頻域資訊、一第二頻域資訊及一第三頻域資訊。之後，處理器13計算第一頻域資訊於預設頻率範圍之一能量值，第二頻域資訊於預設頻率範圍之一能量值，及第三頻域資訊於預設頻率範圍之一能量值。只要第一頻域資訊、第二頻域資訊或第三頻域資訊其中之一之能量值大於預設值，則記憶體單元15內所儲存之人臉影像會被認定為擷取自一真人。

除了上述步驟，第二實施例亦能執行第一實施例所描述之所有操作及功能，所屬技術領域具有通常知識者可直接瞭解第二實施例如何基於上述第一實施例以執行此等操作及功能，故不贅述。

本發明之第三實施例為一人臉影像辨識方法，其流程圖如第2A及2B圖所示。此人臉影像辨識方法適用於一電子裝置，例如第一實施例及第二實施例之人臉影像辨識裝置1。此電子裝置包含一處理器及一記憶體單元，且此記憶體單元儲存複數張人臉影像。

首先，人臉影像辨識方法執行步驟S21，以使處理器對各該人臉影像計算一紅色成分統計資訊、一綠色成分統計資訊及一藍色成分統計資訊。

舉例而言，步驟S21可藉由第2C圖所描繪之細部流程圖來完成。於步驟S211中，人臉影像辨識方法使處理器分離各張人臉影像之紅色成分、綠色成分及藍色成分，藉此得到複數張紅色成分影像、複數張綠色成分影像及複數張藍色成分影像。接著，步驟S212使處理器對各該紅色成分影像計算，以得該等紅色成分統計資訊。步驟S213使處理器對各該綠色成分影像計算，以得該等綠色成分統計資訊。步驟S214使處理器對各該藍色成分影像計算，以得該等藍色成分統計資訊。須說明者，本實施例並未限制步驟S212、S213及S214之執行順序。再者，各該紅色成分統計資訊可為相對應之該紅色成分影像之平均亮度值、最大亮度值、最小亮度值或其他統計值，各該綠色成分統計資訊為相對應之該綠色成分影像之平均亮度值、最大亮度值、最小亮度值或其他統計值，且各該藍色成分統計資訊為相對應之該藍色成分影像之平均亮度值、最大亮度值、最小亮度值或其他統計值。

於步驟S21後，人臉影像辨識方法執行步驟S22，使處理器利用獨立成分分析法對該等紅色成分統計資訊、該等綠色成分統計 資訊及該等藍色成分統計資訊中的至少二種顏色成分統計資訊進行處理，藉此取得一第一成分資訊及一第二成分資訊。

接著，步驟S23使處理器分別將該第一成分資訊及該第二成份資訊轉換至一頻率域，藉此取得一第一頻域資訊及一第二頻域資訊。舉例而言，步驟S23可使處理器採用傅立葉轉換法。

人臉影像辨識方法之後執行步驟S24，使處理器計算第一頻域資訊於一預設頻率範圍之一能量值。接著執行步驟25，使處理器判斷第一頻域資訊於預設頻率範圍之能量值是否大於一預設值。若步驟S25之判斷結果為是，人臉影像辨識方法便執行步驟S29，使處理器判斷該等人臉影像係擷取自真人。若步驟S25之結果為否，則執行步驟S26使處理器計算第二頻域資訊於一預設頻率範圍之一能量值。接著步驟S27使處理器判斷第二頻域資訊於預設頻率範圍之能量值是否大於預設值。若步驟S27之判斷結果為是，人臉影像辨識方法便執行步驟S29，使處理器判斷該等人臉影像係擷取自真人。若步驟S27之判斷結果為否，人臉影像辨識方法便執行步驟S28，使處理器判斷該等人臉影像係擷取自假人。

須說明者，步驟S24至步驟S29亦可改由其他步驟來加以實現。舉例而言，可先計算第一頻域資訊於一預設頻率範圍之一能量值，並計算計算第二頻域資訊於一預設頻率範圍之一能量值。接著選取此二能量值較大者進行後續的比對。倘若此二能量值較大者大於預設值，則處理器便能判斷該等人臉影像係擷取自真人。倘若此二能量值較大者小於預設值，則處理器便能判斷該等人臉影像係擷取自假人。

倘若前述步驟S27之判斷結果為是且人臉影像辨識方法因此執行步驟S29，則人臉影像辨識方法可繼續進行登入程序。具體而言，人臉影像辨識方法可進一步執行步驟S291，使電子裝置之一接收介面接收一登入訊息；接著，人臉影像辨識方法執行步驟S293，使處理器處理此登入訊息。舉例而言，假設登入訊息包含使用者之帳號及密碼，則步驟S293便使處理器判斷此帳號及密碼是否正確。須說明者，倘若前述步驟S27之判斷結果為否且人臉影像辨識方法因此執行步驟S28，則人臉影像辨識方法不會進行登入程序。

除了上述步驟，第三實施例亦能執行第一實施例所描述之所有操作及功能，所屬技術領域具有通常知識者可直接瞭解第三實施例如何基於上述第一實施例以執行此等操作及功能，故不贅述。

本發明之第四實施例為一人臉影像辨識方法，其流程圖如第3圖所示。此人臉影像辨識方法適用於一電子裝置，例如第一實施例及第二實施例之人臉影像辨識裝置1。此電子裝置包含一處理器及一記憶體單元，且此記憶體單元儲存複數張人臉影像。第四實施例之詳細流程與第三實施例稍有不同。以下將僅詳述第四實施例與第三實施例之相異處。

與第三實施例相同，第四實施例之人臉影像辨識方法先執行步驟S21，使處理器對各該人臉影像計算一紅色成分統計資訊、一綠色成分統計資訊及一藍色成分統計資訊。步驟S21亦可藉由第2C圖所繪示之步驟S211、S212、S213及S214來完成。

第四實施例接著執行步驟S32，使處理器利用獨立成分分析法對該等紅色成分統計資訊、該等綠色成分統計資訊及該等藍色成分統計資訊中的全部顏色成分統計資訊進行處理，藉此取得一第一成分資訊、一第二成分資訊及一第三成分資訊。之後，步驟S33使處理器分別將該第一成分資訊、該第二成份資訊及該第三成份資訊轉換至一頻率域，藉此取得一第一頻域資訊、一第二頻域資訊及一第三頻域資訊。

接著，執行步驟S34、S35及S36，使處理器計算第一頻域資訊、第二頻域資訊及第三頻域資訊各自於一預設頻率範圍之一能量值。須說明者，第四實施例並未限制步驟S34、S35及S36之執行順序。於步驟S37，處理器選取步驟S34、步驟S35及步驟S36之三個能量值之較大者以便進行後續的處理。

第四實施例接著執行步驟S38，判斷步驟S37所選取之能量值是否大於預設值。若步驟S37之判斷結果為是，則執行步驟S39，使處理器判斷該等人臉影像係擷取自真人。若步驟S37之判斷結果為否，人臉影像辨識方法便執行步驟S40，使處理器判斷該等人臉影像係擷取自假人。

類似的，第四實施例之步驟S34至S40亦可改由其他步驟來加以實現。舉例而言，第四實施例可先計算第一頻域資訊、第二頻域資訊及第三頻域資訊其中之一於預設頻率範圍之能量值，並判斷該能量值是否大於一預設值。若是，則該等人臉影像係擷取自真人，便可停止運作；若否，則再選取其他的頻域資訊計算能量值及後續的判斷。後續之處理依此類推。倘若所有的頻域資訊之 能量值皆不大於預設值，則該等人臉影像係擷取自假人。

除了上述步驟，第四實施例亦能執行第二實施例所描述之所有操作及功能，所屬技術領域具有通常知識者可直接瞭解第四實施例如何基於上述第二實施例以執行此等操作及功能，故不贅述。

另外，第三實施例及第四實施例所描述之人臉影像辨識方法可由一電腦程式產品執行，當電子裝置或人臉辨識裝置載入該電腦程式產品，並執行該電腦程式產品所包含之複數個指令後，即可完成第三實施及第四實施例所述之人臉影像辨識方法。前述之電腦程式產品可儲存於電腦可讀取記錄媒體中，例如唯讀記憶體(read only memory；ROM)、快閃記憶體、軟碟、硬碟、光碟、隨身碟、磁帶、可由網路存取之資料庫或熟習此項技藝者所習知且具有相同功能之任何其它儲存媒體中。

由上述第一至第四實施例之說明可知，本發明所提供之人臉影像辨識方法及人臉影像辨識裝置係利用獨立成分分析法對複數張人臉影像的不同顏色成分的統計資訊進行分析，藉此獲取至少第一成分資訊及第二成分資訊。第一成分資訊及第二成分資訊其中之一可視為人類心跳的訊號。本發明之後再將第一成分資訊及第二成分資訊轉換至頻率域以分析該二成分資訊於頻率域上之能量值，再根據能量值判斷該等人臉影像係擷取自真人或假人。

簡言之，本發明係對人臉影像中的顏色成分的統計資訊進行分析再為後續的處理及判斷。從各張人臉影像的角度觀之，由於各顏色成分係來自整張影像，而非影像中的一小部份，故所涵蓋的 資訊較為準確，不會因為影像的解析度不佳而影響到後續的處理及判斷結果。

上述之實施例僅用來舉例本發明之實施態樣，以及闡述本發明之技術特徵，並非用來限制本發明之保護範疇。任何熟悉此技術者可輕易完成之改變或均等性之安排均屬於本發明所主張之範圍，本發明之權利保護範圍應以申請專利範圍為準。

1‧‧‧人臉影像辨識裝置

11‧‧‧影像感測器

13‧‧‧處理器

15‧‧‧記憶體單元

17‧‧‧接收介面

第1圖係描繪第一實施例之人臉影像辨識裝置之內部元件示意圖；第2A及2B圖係描繪第三實施例之人臉影像辨識方法之流程圖；第2C圖係描繪第三實施例之步驟21之細部流程圖；以及第3圖係描繪第四實施例之人臉影像辨識方法之流程圖。

Claims (17)

1. 一種人臉影像辨識方法，適用於一電子裝置，該電子裝置包含一處理器及一記憶體單元，該記憶體單元儲存複數張人臉影像，該人臉影像辨識方法包含下列步驟：(a)使該處理器對各該人臉影像計算一紅色成分統計資訊、一綠色成分統計資訊及一藍色成分統計資訊；(b)使該處理器利用一獨立成分分析法(Independent Component Analysis)對該等紅色成分統計資訊、該等綠色成分統計資訊及該等藍色成分統計資訊中的至少二種顏色成分統計資訊進行處理，藉此取得一第一成分資訊及一第二成分資訊；(c)使該處理器分別將該第一成分資訊及該第二成份資訊轉換至一頻率域，藉此取得一第一頻域資訊及一第二頻域資訊；(d)使該處理器計算該第一頻域資訊於一預設頻率範圍之一能量值；以及(e)使該處理器將該能量值與一預設值進行比較，藉此決定該等人臉影像擷取自一真人或一假人。
2. 如請求項1所述之人臉影像辨識方法，其中該步驟(a)包含下列步驟：(a1)使該處理器分離各該人臉影像之紅色成分、綠色成分及藍色成分，藉此得到複數張紅色成分影像、複數張綠色成分影像及複數張藍色成分影像；(a2)使該處理器對各該紅色成分影像計算，以得該等紅色 成分統計資訊；(a3)使該處理器對各該綠色成分影像計算，以得該等綠色成分統計資訊；以及(a4)使該處理器對各該藍色成分影像計算，以得該等藍色成分統計資訊。
3. 如請求項2所述之人臉影像辨識方法，其中各該紅色成分統計資訊為相對應之該紅色成分影像之一平均亮度值，各該綠色成分統計資訊為相對應之該綠色成分影像之一平均亮度值，且各該藍色成分統計資訊為相對應之該藍色成分影像之一平均亮度值。
4. 如請求項1所述之人臉影像辨識方法，其中該步驟(b)係使該處理器利用該獨立成分分析法對該等紅色成分統計資訊、該等綠色成分統計資訊及該等藍色成分統計資訊進行處理，以取得該第一成分資訊、該第二成分資訊及一第三成份資訊，該步驟(c)更使該處理器將該第三成份資訊轉換至該頻率域，藉此取得一第三頻域資訊。
5. 如請求項1所述之人臉影像辨識方法，其中該步驟(c)係使該處理器分別對該第一成分資訊及該第二成份資訊進行一快速傅利葉轉換(Fast Fourier Transform)，藉此取得該第一頻域資訊及該第二頻域資訊。
6. 如請求項1所述之人臉影像辨識方法，其中當該能量值大於該預設值時，該步驟(e)決定該等人臉影像係擷取自該真人。
7. 如請求項1所述之人臉影像辨識方法，其中當該能量值小於 該預設值時，該步驟(e)決定該等人臉影像係擷取自該假人。
8. 如請求項1所述之人臉影像辨識方法，其中該步驟(e)係決定該等人臉影像擷取自一真人，且該人臉影像辨識方法更包含以下步驟：使該電子裝置之一接收介面接收一登入訊息；及使該處理器處理該登入訊息。
9. 一種人臉影像辨識裝置，包含：一記憶體單元，儲存複數張人臉影像；一處理器，電性連接至該記憶體單元，且執行下列運作：對各該人臉影像計算一紅色成分統計資訊、一綠色成分統計資訊及一藍色成分統計資訊，利用一獨立成分分析法對該等紅色成分統計資訊、該等綠色成分統計資訊及該等藍色成分統計資訊中的至少二種顏色成分統計資訊進行處理，藉此取得一第一成分資訊及一第二成分資訊，分別將該第一成分資訊及該第二成份資訊轉換至一頻率域，藉此取得一第一頻域資訊及一第二頻域資訊，計算該第一頻域資訊於一預設頻率範圍之一能量值，以及使該處理器將該能量值與一預設值進行比較，藉此決定該等人臉影像擷取自一真人或一假人。
10. 如請求項9所述之人臉影像辨識裝置，其中該處理器係分離各該人臉影像之紅色成分、綠色成分及藍色成分，藉此得到 複數張紅色成分影像、複數張綠色成分影像及複數張藍色成分影像，該處理器對各該紅色成分影像計算，以得該等紅色成分統計資訊，該處理器對各該綠色成分影像計算，以得該等綠色成分統計資訊，且該處理器對各該藍色成分影像計算，以得該等藍色成分統計資訊。
11. 如請求項10所述之人臉影像辨識裝置，其中各該紅色成分統計資訊為相對應之該紅色成分影像之一平均亮度值，各該綠色成分統計資訊為相對應之該綠色成分影像之一平均亮度值，且各該藍色成分統計資訊為相對應之該藍色成分影像之一平均亮度值。
12. 如請求項9所述之人臉影像辨識裝置，其中該處理器係利用該獨立成分分析法對該等紅色成分統計資訊、該等綠色成分統計資訊及該等藍色成分統計資訊進行處理，以取得該第一成分資訊、該第二成分資訊及一第三成份資訊，該處理器更將該第三成份資訊轉換至該頻率域，藉此取得一第三頻域資訊。
13. 如請求項9所述之人臉影像辨識裝置，其中該處理器係分別對該第一成分資訊及該第二成份資訊進行一快速傅利葉轉換，藉此取得該第一頻域資訊及該第二頻域資訊。
14. 如請求項9所述之人臉影像辨識裝置，其中當該能量值大於該預設值時，該處理器決定該等人臉影像係擷取自該真人。
15. 如請求項9所述之人臉影像辨識裝置，其中當該能量值小於該預設值時，該處理器決定該等人臉影像係擷取自該假人。
16. 如請求項9所述之人臉影像辨識裝置，更包含：一影像感測器，用以擷取複數張影像；其中，該處理器更對各該影像進行人臉偵測以得該等人臉影像。
17. 如請求項9所述之人臉影像辨識裝置，更包含：一接收介面，電性連接至該處理器，且於該處理器決定該等人臉影像係擷取自一真人後，接收一登入訊息；其中，該處理器更處理該登入訊息。