TWI727219B - 用於產生影像之表示之方法、成像系統、及機器可讀儲存裝置 - Google Patents
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Abstract
此文件中所闡述之技術可被體現在一種方法中,該方法包含:在一第一時間週期期間,接收來自一第一感測器之資訊,該資訊表示由在一第一波長範圍中輻射之一第一照明源照明之一目標;及接收來自一第二感測器之資訊,該資訊表示由在一第二波長範圍中輻射之一第二照明源照明之該目標。該方法亦包含:在一第二時間週期期間,接收來自該第一感測器之資訊,該資訊表示由在該第一波長範圍中輻射之該第二照明源照明之該目標,及接收來自該第二感測器之資訊,該資訊表示自由在該第二波長範圍中輻射之該第一照明源照明之該目標接收的反射光。該方法亦包含產生該影像之一表示,其中歸因於該等第一及第二照明源的影響經增強而勝於歸因於環境光源的影響。
Description
本發明係關於影像擷取裝置。
併入有諸如面部辨識或虹膜辨識之一生物計量識別技術之系統通常包含擷取一使用者之一影像之一相機。然後,所擷取影像經處理以使用生物計量識別技術來鑒認使用者。
在一項態樣中,此文件以一種用於產生一影像之一表示之方法為特徵,其中環境光條件之影響被減少。該方法包含:在一第一時間週期期間自一第一感測器接收表示自一目標接收之反射光之資訊,其中該目標由在一第一波長範圍中輻射電磁輻射之一第一照明源照明;及在該第一時間週期期間自一第二感測器接收表示自該目標接收之反射光之資訊,其中該目標由在一第二波長範圍中輻射電磁輻射之一第二照明源照明。該第二波長範圍與該第一波長範圍至少部分不重疊,且該第二照明源與該第一照明源空間分離。該方法亦包含:在一第二時間週期期間自該第一感測器接收表示自該目標接收之反射光之資訊,其中該目標由在該第一波長範
圍中輻射電磁輻射之該第二照明源照明,其中該第二時間週期與該第一時間週期至少部分不重疊。該方法進一步包含:在該第二時間週期期間自該第二感測器接收表示自該目標接收之反射光之資訊,其中該目標由在該第二波長範圍中輻射電磁輻射之該第一照明源照明。該方法亦包含:由一或多個處理裝置至少基於自該等第一及第二感測器接收之該資訊而產生該影像之該表示,其中歸因於該等第一及第二照明源之影響經增強而勝於歸因於與該等第一及第二照明源分離之環境光源之影響。
在另一態樣中,此文件以成像系統為特徵,該成像系統包含一第一照明源、一第二照明源及一或多個處理裝置。該等第一及第二照明源係各自可控制以在多個波長範圍處輻射電磁輻射,且該第二照明源經安置與該第一照明源空間分離。該一或多個處理裝置經組態以:在一第一時間週期期間自一第一感測器接收表示自該目標接收之反射光之資訊,其中該目標由在一第一波長範圍中輻射電磁輻射之該第一照明源照明;及在該第一時間週期期間自一第二感測器接收表示自該目標接收之反射光之資訊,其中該目標由在一第二波長範圍中輻射電磁輻射之該第二照明源照明。該第二波長範圍與該第一波長範圍至少部分不重疊。該一或多個處理裝置亦經組態以在一第二時間週期期間自該第一感測器接收表示自該目標接收之反射光之資訊,其中該目標由在該第一波長範圍中輻射電磁輻射之該第二照明源照明。該第二時間週期與該第一時間週期至少部分不重疊。該一或多個處理裝置進一步經組態以在該第二時間週期期間自該第二感測器接收表示自該目標接收之反射光之資訊,其中該目標由在該第二波長範圍中輻射電磁輻射之該第一照明源照明,且至少基於自該等第一及第二感測器接收之該資訊而產生該影像之一表示,其中歸因於該等第一及第二照
明源之影響經增強而勝於歸因於與該等第一及第二照明源分離之環境光源之影響。
在另一態樣中,此文件以一或多個機器可讀儲存裝置為特徵,該一或多個機器可讀儲存裝置上已編碼電腦可讀指令用於致使一或多個處理裝置執行各種操作。該等操作包含:在一第一時間週期期間自一第一感測器接收表示自一目標接收之反射光之資訊,其中該目標由在一第一波長範圍中輻射電磁輻射之一第一照明源照明;及在該第一時間週期期間自一第二感測器接收表示自該目標接收之反射光之資訊,其中該目標由在一第二波長範圍中輻射電磁輻射之一第二照明源照明。該第二波長範圍與該第一波長範圍至少部分不重疊,且該第二照明源與該第一照明源空間分離。該等操作亦包含在一第二時間週期期間自該第一感測器接收表示自該目標接收之反射光之資訊,其中該目標由在該第一波長範圍中輻射電磁輻射之該第二照明源照明,其中該第二時間週期與該第一時間週期至少部分不重疊。該等操作進一步包含在該第二時間週期期間自該第二感測器接收表示自該目標接收之反射光之資訊,其中該目標由在該第二波長範圍中輻射電磁輻射之該第一照明源照明。該等操作亦包含由一或多個處理裝置至少基於自該等第一及第二感測器接收之該資訊而產生該影像之該表示,其中歸因於該等第一及第二照明源之影響經增強而勝於歸因於與該等第一及第二照明源分離之環境光源之影響。
上述態樣之實施方案可包含以下特徵中之一或多者。該等第一及第二時間週期可構成在改變該等第一及第二照明源之該等照明波長中使用之一個二進制碼(例如,一最大相關碼)之兩個位元。在一第三波長範圍及照明源之情形下,可使用一個三元-最大-相關碼,如此等等。該影
像之該表示可藉由對自該第一感測器接收之該資訊執行一第一經匹配濾光操作來偵測該二進制最大相關碼而產生,該第一經匹配濾光係基於該二進制碼,且經組態以藉由具有特定長度之一最大相關碼(舉例而言一巴克碼)增強藉由該第一波長範圍之照明之影響而勝於藉由該第一波長範圍以外之波長之照明之影響。該影像之該表示可藉由對自該第二感測器接收之該資訊執行一第二經匹配濾光操作而產生,該第二經匹配濾光係基於該二進制碼,且經組態以增強藉由該第二波長範圍之照明之影響而勝於藉由該第二波長範圍以外之波長之照明之影響。該第一感測器對該第一波長範圍中之光之一敏感度可係大致高於該第一感測器對該第二波長範圍中之光之一敏感度,且該第二感測器對該第二波長範圍中之光之一敏感度可係大致高於該第二感測器對該第一波長範圍中之光之一敏感度。該第一感測器可包含一RGB相機之一紅色(R)或藍色(B)感測器,且該第二感測器可包含該RGB相機之一綠色(G)感測器。如使用紅外光範圍中之光譜頻帶之其他組態係可能的。該第一波長範圍可以對應於紅色及藍色之波長之間之一波長為中心,且該第二波長範圍可以對應於綠色之一波長為中心。該等第一及第二時間週期中之每一者可對應於大於或大致等於120Hz之一頻率。歸因於該等第一及第二照明源相對於被成像之目標之空間分離,該目標之一個三維(3D)表示可對自該等第一及第二感測器接收之資訊使用一光度立體程序來產生,舉例而言,使用自陰影/照明圖案搜集之資訊。
該影像之該表示可經處理以減少鏡面反射之影響。此可包含在基於來自該第一感測器之該資訊而產生之一第一影像中識別歸因於使用該第一波長範圍照明之一反射區,且用對應於基於由該第二感測器大致同時擷取之資訊而產生之一第二影像之像素值替換該反射區中之像素值。
此亦可包含在基於來自該第二感測器之該資訊而產生之一第一影像中識別歸因於使用該第二波長範圍照明之一反射區,且用對應於基於由該第一感測器大致同時擷取之資訊而產生之一第二影像之像素值替換該反射區中之像素值。
該第一波長範圍或該第二波長範圍中之至少一者可係在電磁輻射光譜之近紅外線(NIR)部分內。該第一波長範圍或該第二波長範圍中之至少一者可係在320nm至420nm中,或在長波UV或紫色範圍中,諸如在400nm至460nm範圍中。
上文所闡述之成像系統可包含其上呈現該影像之該表示之一顯示裝置。該第一照明源及該第二照明源可安置在一資訊站裝置中。該成像系統可包含一相機,其包含該等第一及第二感測器。
本文中所闡述之各種實施方案可提供以下優點中之一或多者。藉由使用至少兩個空間分離之照明源而產生時間上及光譜上不重疊照明序列,相機感測器可用於同時獲得各自在一不同照明下的至少兩個單獨影像。個別影像(其中之每一者係使用一對應已知照明而獲得)可接著用於增強歸因於系統照明之影響而勝於歸因於來自環境之照明之影響。此繼而可用於產生大致獨立於環境照明之影像。在某些情形中,此等環境-獨立影像可(舉例而言)藉由分別減少偽陽性及/或偽陰性而改良生物計量識別系統之準確度及/或效率。在某些情形中,在編碼-光照明下獲取之影像可用於(舉例而言)使用光度立體技術而產生物件之三維表示。在某些情形中,藉由仔細地修整在多光譜照明源中使用之波長範圍,可偵測以其他方式不可偵測之特徵(例如,眼睛或面部中之微觀特徵)。此繼而可潛在地改良基本生物計量鑒認系統及/或此等系統在各種應用中之可用性。舉例而言,
本文中所闡述之技術可在欺騙偵測中用於減少來自影像之鏡面反射及/或眩光,及用於各種其他應用中。
100:資訊站機器/資訊站/資訊站裝置
105:相機
110:顯示裝置
115a:照明源/第一照明源
115b:照明源/第二照明源
120:發光二極體元件
205a:序列/編碼序列/照明序列
205b:序列/互補序列
305:實例組/組
310:處理裝置/處理器
315:顯示裝置
400:影像/上部影像
405:反射
410:類似區
450:影像/下部影像
455:反射
460:類似區
500:程序
510:步驟
520:步驟
530:步驟
540:步驟
550:步驟
600:計算裝置
602:處理器/組件
604:記憶體/組件
606:儲存裝置/組件
608:高速介面/組件/高速控制器
610:高速擴展埠/組件
612:低速介面/組件/低速控制器
614:低速匯流排/低速擴展埠
616:顯示器
620:標準伺服器
622:膝上型電腦
624:框架式伺服器系統
650:計算裝置/裝置/組件
652:處理器/組件
654:顯示器/組件
656:顯示介面
658:控制介面
660:音訊編解碼器
662:外部介面
664:記憶體/組件
666:通信介面/組件
668:收發器/組件/射頻收發器
670:全球定位系統接收器模組
672:擴展介面
674:擴展記憶體
680:蜂巢式電話
682:智慧電話
圖1展示作為一實例環境之一資訊站機器,其中可使用本文中所闡述之技術。
圖2展示可使用兩個空間分離之照明源產生之兩個照明序列之一實例組。
圖3展示作為可用於實施本文中所闡述之技術之感測器之一實例之一組RGB影像感測器。
圖4係圖解說明使用本文中所闡述之技術自眼鏡之影像移除鏡面反射之一實例。
圖5係用於產生大致獨立於環境光條件之一影像之一表示之一實例程序之一流程圖。
圖6係表示計算裝置之實例之一方塊圖。
在本說明書及圖式中重複使用參考字符意欲表示相同或類似特徵或元件。
本申請案主張2017年11月07日提出申請之美國臨時申請案第62/582,743號的優先權,該申請案之全部內容係以引用的方式併入本文中。
此文件闡述可允許擷取大致獨立於環境光條件之影像之技術。各種生物計量識別/鑒認系統係基於擷取一或多個影像,然後將該一或多個影像與在一註冊程序期間擷取之模板影像進行比較或參考該等模板
影像進行分析。舉例而言,使用面部辨識之一生物計量鑒認系統可需要註冊使用者在一註冊程序期間擺姿勢以採集其面部之一或多個影像。在註冊程序期間擷取之影像可儲存在可由生物計量鑒認系統存取之一儲存裝置上。在運行時期間,可擷取一使用者之一面部影像並與一或多個模板影像比較以判定是否可識別/驗證該使用者。在某些情形中,模板影像與運行時期間擷取之影像之間之環境照明之視差可不利地影響基本生物計量鑒認系統之準確度及/或效率。舉例而言,儘管在註冊程序期間可以一經控制照明設定擷取模板影像,但是當擷取運行時影像時可存在對照明之極少或沒有控制。舉例而言,若將一生物計量鑒認系統部署在諸如一自動櫃員機(ATM)之一資訊站型裝置中,且將安置在資訊站中之一相機用於擷取使用者之運行時影像,則環境照明可顯著影響所擷取影像。在此等情形中,運行時影像之擷取可取決於各種因素,舉例而言包含:資訊站之位置、一天中之時間及/或外部照明源(諸如電燈或窗戶)相對於資訊站之位置。此等因素可致使陰影、強調顯示等顯現在所擷取影像中,此繼而可(舉例而言)藉由不利地影響偽陽性及/或偽陰性比率而影響基本生物計量鑒認系統之準確度及/或效率。
本文中所闡述之技術允許藉由用自兩個或更多個空間-分離源輻射之一編碼照明序列照明目標而減輕環境照明對所擷取影像之影響。藉由處理在編碼照明序列下擷取之影像,經控制源之影響可經增強而勝於環境照明之影響,以此一方式,環境照明之影響在最終影像中大致減少,使得影像顯現為大致獨立於環境照明。當用於後續生物計量處理中時,此等影像可改良基本生物計量鑒認技術之準確度及/或效率。在由不同空間分離光源之照明下擷取之多個影像可用於使用光度立體重構技術而產生目
標之一個3D表示。此等3D表示可繼而(舉例而言)藉由區分同一目標之2D影像用於欺騙-偵測中。在某些實施方案中,該技術亦可(舉例而言)藉由偵測經控制照明源在目標之角膜上之反射而用於判定目標確實係一活人。在某些實施方案中,該技術亦可用於減輕或大致消除經控制光源在由目標所佩戴之眼鏡上之反射,此繼而可改良基本生物計量鑒認程序。在某些實施方案中,亦可仔細選擇用於照明目標之波長範圍以偵測目標中之特定特徵。舉例而言,近紅外線(NIR)波長可用於偵測在其他波長下可係不可偵測之眼睛血管分佈,及/或320nm至460nm範圍中之波長可用於偵測類似斑點之眼周微觀特徵。在特定修整之照明下擷取之不同組特徵可繼而改良基本生物計量鑒認系統。
圖1展示作為一實例環境之一資訊站機器100,其中可使用本文中所闡述之技術。此等資訊站機器可用於需要經由一或多個生物計量鑒認程序識別/驗證使用者之各種用途。舉例而言,資訊站100可包含一ATM,其允許一使用者自一銀行賬戶提取現金。在另一實例中,資訊站100可部署在一餐廳或一快餐店出口處,且允許一使用者訂購及支付食物。資訊站100亦可部署在一入口點處(例如,在一競技場或體育場之出入口處)以在進入場地之前識別/驗證進入者。大體而言,資訊站100可部署在各種類型之位置處以互動式地識別/驗證使用者,或甚至無需使用者之任何主動參與。
在某些實施方案中,資訊站100可包含支援一生物計量鑒認系統之一或多個組件。舉例而言,資訊站100可包含一相機105,其擷取與資訊站100互動之使用者之影像。所擷取影像可經處理以識別/驗證有效使用者,及/或準許或拒絕存取透過資訊站提供之服務/產品。舉例而
言,資訊站100可包含一顯示裝置110(例如,一電容式觸控螢幕),其允許一使用者在一零售商店處選擇及訂購食物。一旦使用者經由呈現在顯示裝置110上之使用者-介面完成選擇,則可要求使用者朝相機105方向看以便進行鑒認。使用相機105擷取之影像可接著用於驗證/識別使用者之一預儲存設定檔,且然後可自連結至該設定檔之一賬戶自動扣除對食物之支付。
在某些實施方案中,使用相機105擷取之影像可使用一基本生物計量鑒認系統來處理以識別/驗證使用者。在某些實施方案中,生物計量鑒認系統可自影像提取各種特徵一諸如自面部、虹膜、眼睛之鞏膜下之血管分佈或眼周區之特徵一以在一註冊程序期間基於將所提取特徵與針對一特定使用者儲存之一或多個模板影像之特徵匹配而識別/驗證該使用者。生物計量鑒認系統可使用一機器-學習程序(例如,舉例而言,使用一深度神經網路架構實施之一深度學習程序)來將使用者與針對該系統之各種使用者儲存之諸多模板中之一者匹配。在某些實施方案中,機器學習程序可至少部分地使用部署在資訊站100上之一或多個處理裝置來實施。在某些實施方案中,資訊站100可與實施機器學習程序之一或多個遠端處理裝置(例如,一或多個遠端伺服器)通信。
在某些實施方案中,使用相機105擷取之影像之內容可至少部分地調控基本生物計量鑒認系統之準確度及/或效率。然而,在某些情形中,在資訊站中部署高品質且昂貴之相機可係不可行的。本文中所闡述之技術允許在一判定性照明圖案下擷取影像且處理該等影像以大致減少隨機環境光之影響。在某些情形中,此可甚至在具有相對不昂貴及低品質相機之情形下允許實施一準確且高效之生物計量鑒認系統。
在某些實施方案中,資訊站100可包含至少兩個照明源115a及115b(統稱為115),照明源115a及115b彼此空間分離一已知距離且經組態以在多個波長處產生電磁輻射。舉例而言,照明源115可各自包含一或多個發光二極體(LED)元件120,其可經控制以在不同波長範圍處產生電磁輻射圖案或序列。波長範圍可包含約400nm至700nm之可見光譜、約700nm至1400nm之NIR光譜及/或320nm至400nm範圍中之近UV波長。儘管圖1中之實例僅展示沿著一水平方向實體分離之兩個照明源115,但各種其他組態亦係可能的。舉例而言,照明源115可沿著一垂直方向分離,及/或可使用多於兩個照明源。
在某些實施方案中,空間分離之照明源115可經組態以輻射電磁輻射使得在一既定時間處,照明源115a在與自照明源115b輻射之波長範圍至少部分不重疊之一波長範圍處輻射照明。圖2展示可使用兩個空間分離之照明源產生之兩個照明序列之一實例組。具體而言,序列205a表示由照明源115a輻射之照明序列且序列205b表示由照明源115b輻射之照明序列。在此實例中,序列205a及205b(統稱為205)中之每一者係一系列二位元碼,其中每一位元表示該碼之持續時間內之一時間週期。在圖2中,每一個二位元碼之總持續時間係使用週期T1、T2、T3等來表示,且碼內之兩個位元之持續時間係分別使用時間週期t1及t2來表示。儘管圖2中之實例表示彼此大致相等之時間週期t1及t2,但一碼內之位元持續時間亦可彼此不同。時間週期t1、t2之持續時間可基於特定應用及/或硬體能力而選擇。舉例而言,若相機105及照明源115支援此等頻率,則LED波長可(舉例而言)以120Hz或更高Hz來回切換,使得閃光對於人類使用者大致覺察不到。此將對應於t1及t2各自係為8.33ms之持續時間。
每一照明源可經組態以藉由在兩個或更多個波長範圍之間切換而產生編碼光序列。舉例而言,為實施編碼序列205a,照明源115a可經組態以在時間週期t1在一第一波長範圍中輻射電磁輻射且接著在時間週期t2切換至一第二波長範圍。此可針對後續週期T2、T3等重複。對應地,第二照明源115b可經組態以在一互補序列205b中輻射電磁輻射。具體而言,照明源115b可經組態以在時間週期t1在第二波長範圍中輻射電磁輻射且接著在時間週期t2切換至第一波長範圍,然後,此可針對後續週期T2、T3等重複,如圖2中所圖解說明。第二波長範圍與第一波長範圍至少部分不重疊。
在圖2中所展示之實例中,第一波長範圍以對應於紅色及藍色(其可對應於色彩品紅色,且因此表示為M)之波長之間之一波長為中心,且第二波長範圍以對應於綠色(且因此表示為G)之一波長為中心。第一及第二波長範圍可根據相機中使用之感測器來選擇。舉例而言,對應於品紅色及綠色之波長範圍係根據圖3中所展示之RGB影像感測器之實例組305而選擇。具體而言,圖3之實例展示具有安置在所繪示之配置中之紅色(R)、綠色(G)及藍色(B)色彩濾光器之感測器之一拜耳圖案。出於簡潔之目的,圖3圖解說明RGB感測器之一單個組305。然而,實務上,此等RGB感測器之多個組305將用於感測自經照明目標接收之照明。
在圖2之實例中,波長範圍經挑選使得一第一感測器(例如,下伏R或B色彩濾光器之一感測器)對第一波長範圍(例如,以紅色與藍色之間之一波長為中心之一範圍)中之光之一敏感度係大致高於第一感測器對第二波長範圍(例如,以綠色為中心之一範圍)中之光之一敏感度,且一第二感測器(例如,下伏G色彩濾光器中之一者之一感測器)對第二波
長範圍中之光之一敏感度係大致高於第二感測器對第一波長範圍中之光之一敏感度。由於波長範圍之此選擇,在時間週期t1期間,R及B感測器主要感測如由照明源115a(根據圖2之實例,其在t1期間輻射M波長)照明之目標,且G感測器主要感測如由照明源115b(根據圖2之實例,其在t1期間輻射G波長)照明之目標。在時間週期t2期間情況正好相反,此時G感測器主要感測如由照明源115a(根據圖2之實例,其在t2期間輻射G波長)照明之目標,且R及B感測器主要感測如由照明源115b(根據圖2之實例,其在t2期間輻射M波長)照明之目標。
在某些實施方案中,藉由兩個空間分離之源之此互補色彩編碼照明(連同使用相機感測器之同步擷取)意指相機之每一感測器在一既定時刻感測如由一單個照明源記錄之目標。舉例而言,在每一編碼序列之第一時間週期t1期間,R及B感測器感測猶如僅由照明源115a照明之目標,此乃因R及B感測器對來自照明源115b之同時G照明相對不敏感。類似地,在t1期間,G感測器感測猶如僅由照明源115b照明之目標。由於照明源115a與115b係空間分離的,因此在兩個對應影像中產生之陰影係不同的,且可使用一光度立體程序來利用此資訊以產生目標之一個3D重構。
再次參考圖3,來自RGB感測器之組305之輸出可使用一或多個處理裝置310來處理。在某些實施方案中,一或多個處理裝置310之輸出可用於驅動一顯示裝置315。在某些實施方案中,顯示裝置315可係參考圖1所闡述之資訊站之顯示裝置110。在某些實施方案中,顯示裝置315可安置在諸如一智慧手機、平板電腦或一電子閱讀器之一行動裝置上。
一或多個處理裝置310可經組態以用各種方式處理來自RGB感測器之一或多個組305之輸出。在某些實施方案中,一或多個處理器310經組態以實施一光度立體重構程序來產生目標之一個三維表示。舉例而言,此可包含估計在不同光條件下擷取之兩個或更多個影像中之目標之表面法線,如上文所闡述。由於由一表面反射之光之量係取決於該表面相對於光源及觀察者之定向,因此可自在特定照明條件下獲得之一個影像來估計可能的表面定向。自在不同光條件下獲得之兩個或更多個影像,可準確估計一表面之真實定向。在某些情形中,此被稱為一自陰影恢復形狀技術,且可用以估計在編碼光條件下使用不同感測器擷取之目標之一個3D表示。
在某些實施方案中,一或多個處理裝置可經組態以對一或多個感測器之輸出執行一或多個經匹配濾光操作以增強歸因於對應類型之照明之影響。舉例而言,再次參考圖2,由R及B濾光器感測之照明圖案遵循2數位巴克碼之一序列(例如[1 0],其中1表示在M波長下之照明,且0表示在G波長下之照明)。因此,若使用一長度2巴克碼[1 0]來對R及B感測器之輸出進行匹配濾光,則與歸因於波長範圍M以外之照明波長之任何影響相比,歸因於在波長範圍M下之照明之影響將在濾光器輸出中得以增強。若針對幾個週期(例如,週期T1、T2及T3)執行經匹配濾光且組合對應輸出,信雜比(或歸因於所關注範圍中之波長之影響與歸因於所關注範圍以外之波長之影響之比)將顯著增加,且所得影像將表示猶如僅使用在M波長範圍中之照明擷取之一第一影像。可對G感測器之輸出執行另一組經匹配濾光以獲得將表示猶如僅使用在G波長範圍中之照明擷取之一第二影像的另一影像。因此,組合第一影像與第二影像將表示猶如僅使用來自
經控制照明源115之波長擷取之一最終影像,且其中歸因於環境中之任一寬頻帶照明之雜訊係大致減少。使用此一最終影像執行特徵提取及生物計量鑒認可潛在地顯著改良基本鑒認程序,此可繼而導致一更安全系統。
上文實例出於說明性目的闡述使用一巴克2碼[1 0]之經匹配濾光。亦可使用具有良好自相關特性之其他碼。舉例而言,亦可使用其他長度(例如,長度為3、4、5、7、11或13)之巴克碼或在其自相關性中具有良好主瓣旁瓣比之其他非巴克雙相碼。在某些實施方案中,在感測器組包含多於兩個可單獨使用之感測器之情況下,多相碼亦可用於色彩編碼。舉例而言,若一感測器組包含能夠大致感測波長之不重疊範圍之四個單獨感測器,則可根據一個四相碼對四個單獨照明源進行色彩編碼以實施本文中所闡述之技術。實務上,碼之選擇(包含相之數目及/或長度)及/或對每一感測器輸出之經匹配濾光操作之數目可取決於可容許潛時之程度。舉例而言,若預期目標在三個週期T1、T2及T3內係大致穩定的,則可組合在三個週期內之經匹配濾光輸出以改良SNR。另一方面,若預期目標之位置在三個週期內顯著移位,則可組合一較小數目個經匹配濾光器輸出(舉例而言)以避免最終影像中之模糊度。
在某些實施方案中,一照明源自一使用者之眼鏡之反射(例如,鏡面反射)可降格所擷取影像之品質,且繼而干擾諸如基於偵測虹膜圖案或眼睛血管分佈之彼等之生物計量鑒認程序。圖4係圖解說明使用本文中所闡述之技術自眼鏡之影像移除鏡面反射之一實例。在此實例中,上部影像400表示由R及B感測器在照明序列205a之第一時間週期t1期間擷取之一影像,且因此表示猶如使用來自照明源115a之品紅色照明擷取之一影像。下部影像450表示由G感測器(亦即,在同一第一時間週期t1期間)同時
擷取之一影像,且因此表示猶如使用來自照明源115b之綠色照明擷取之一影像。由於R及B感測器對來自照明源115b之綠色照明係大致不敏感的,因此反射405明確表示歸因於照明源115a之鏡面反射。類似地,由於G感測器對來自照明源115a之品紅色照明係大致不敏感的,因此反射455明確表示歸因於照明源115b之鏡面反射。而且,由於影像400及450表示相同時間點,因此每一影像中之反射可(舉例而言)藉由用來自其他影像之類似像素值替換影像中之對應像素值來移除。舉例而言,對應於影像400中之反射405之像素值可由來自影像450之來自一類似區460之像素值替換。類似地,對應於影像450中之反射455之像素值可由來自影像400之來自一類似區410之像素值替換。此允許用有意義像素值替換歸因於鏡面反射(其攜載關於目標之極少或不具意義之資訊)之像素值,該等有意義像素值在某些情形下可改良基本生物計量鑒認程序,或簡單地改良所得影像之顯現。
在某些實施方案中,當兩個影像400及450經組合以產生最終影像時,對應於反射405及455之區可展現歸因於來自一或多個色彩通道之資訊之缺乏之某些不連續性。舉例而言,對應於反射405之區將不具有來自R或B通道之資訊,且對應於反射455之區將不具有來自G通道之資訊。在某些實施方案中,此可(舉例而言)藉由自在接近時間擷取之另一影像輸入丟失資訊而緩解。舉例而言,對應於替代反射405之像素值之丟失R及B通道資訊可自對應於時間週期t2之R及B通道影像獲得。類似地,對應於替代反射455之像素值之丟失G通道資訊可自對應於時間週期t2之G通道影像獲得。在某些實施方案中,對應於時間週期t1及t2之影像可相對於彼此對齊以計及兩個時間週期之間之目標位置之任何移位。
圖5係用於產生大致獨立於環境光條件之一影像之一表示
之一實例程序之一流程圖。在某些實施方案中,程序500之至少一部分可藉由安置在諸如參考圖1所闡述之資訊站100之一資訊站內之一或多個處理裝置來執行。在某些實施方案中,程序500之至少一部分可在與諸如安置在一資訊站內之一或多個處理裝置之遠端組件通信之一或多個伺服器(諸如一散佈式計算系統中之伺服器或計算裝置)處執行。
程序500之操作包含在一第一時間週期期間自一第一感測器接收表示自一目標接收之反射光之資訊,其中目標由在一第一波長範圍中輻射電磁輻射之一第一照明源照明(510)。程序500之操作亦包含在第一時間週期期間自一第二感測器接收表示自目標接收之反射光之資訊,其中目標由在一第二波長範圍中輻射電磁輻射之一第二照明源照明(520)。第二波長範圍與第一波長範圍可至少部分不重疊。舉例而言,第一波長範圍可以對應於紅色及藍色之波長之間之一波長為中心,且第二波長範圍可以對應於綠色之一波長為中心。對應地,第一感測器可包含一RGB相機之一紅色(R)或藍色(B)感測器,且第二感測器可包含RGB相機之一綠色(G)感測器。第一及第二照明源可彼此空間分離,舉例而言,關於參考圖1所闡述之照明源115a及115b。在某些實施方案中,第一波長範圍或第二波長範圍中之至少一者可在電磁輻射光譜之近紅外線(NIR)部分內或在320nm至460nm近UV範圍中。舉例而言,第一波長範圍或第二波長範圍中之至少一者可在400nm至420nm範圍中。
在某些實施方案中,一第三照明源(例如,安置在圖1中之資訊站100之顯示裝置110上方之一水平LED條)可經組態以產生相對於第一及第二照明源之另一時間不重疊光譜碼,且此照明自一目標反射之部分可由調諧至對應光譜特性之一適當感測器接收。在此三件套照明源之一個
特定實例操作序列中,第一照明源115a以一紅色-綠色-藍色(R-G-B)序列週期地照明,第二照明源115b以一B-R-G序列週期地照明,且第三照明源(圖1中未展示)完成一G-B-R序列,使得兩個照明源在一既定時間時刻不輻射相同波長範圍。
程序500之操作亦包含:在一第二時間週期期間自第一感測器接收表示自目標接收之反射光之資訊,其中目標由在第一波長範圍中輻射電磁輻射之第二照明源照明(530);及在第二時間週期期間自第二感測器接收表示自目標接收之反射光之資訊,其中目標由在第二波長範圍中輻射電磁輻射之第一照明源照明(540)。第二時間週期與第一時間週期可至少部分不重疊,且第一及第二時間週期可構成在改變第一及第二照明源之照明波長中使用之一個二進制碼之兩個位元,舉例而言,如上文參考圖2所闡述。在某些實施方案中,第一及第二時間週期中之每一者可對應於大於或大致等於120Hz之一頻率。
程序500之操作可進一步包含至少基於自第一及第二感測器接收之資訊而產生影像之表示,其中歸因於第一及第二照明源之影響經增強而勝於歸因於與第一及第二照明源分離之環境光源之影響。舉例而言,產生影像之表示可包含對自第一感測器接收之資訊執行一第一經匹配濾光操作。第一經匹配濾光可基於用於照明圖案之一個二進制碼,且經組態以增強藉由第一波長範圍之照明之影響而勝於藉由第一波長範圍以外之波長之照明之影響。類似地,可對自第二感測器接收之資訊執行一第二經匹配濾光操作,第二經匹配濾光係亦基於二進制碼,且經組態以增強藉由第二波長範圍之照明之影響而勝於藉由第二波長範圍以外之波長之照明之影響。
在某些實施方案中,程序500之操作亦可包含對自第一及第二感測器接收之資訊使用一光度立體程序而產生目標之一個三維(3D)表示。在某些實施方案中,影像之所產生表示可經處理以減少鏡面反射之影響。舉例而言,此可包含在基於來自第一感測器之資訊產生之一第一影像中識別歸因於使用第一波長範圍之照明之一反射區,且用對應於基於由第二感測器大致同時擷取之資訊而產生之一第二影像之像素值替換反射區中之像素值。舉例而言,此亦可包含在基於來自第二感測器之資訊產生之一第一影像中識別歸因於使用第二波長範圍之照明之一反射區,且用對應於基於由第一感測器大致同時擷取之資訊而產生之一第二影像之像素值替換反射區中之像素值。在某些實施方案中,舉例而言,像素值之此識別及替換可如上文參考圖4所闡述而完成。
圖6展示一計算裝置600及一行動裝置650之一實例,此可與本文所闡述之技術一起使用。舉例而言,參考圖1,資訊站裝置100可包含計算裝置600或行動裝置650中之一或多者,或部分地或全部地。計算裝置600意欲表示各種形式之數位電腦,諸如膝上型電腦、桌上型電腦、工作站、個人數位助理、伺服器、刀鋒型伺服器、大型電腦及其他適當電腦。行動裝置650意欲表示各種形式之行動裝置,諸如個人數位助理、蜂巢式電話、智慧電話及其他類似計算裝置。本文所展示之組件、其等連接及關係以及其等功能意在僅係實例且並非意在限制此文件中所闡述及/或所主張之技術之實施方案。
計算裝置600包含:一處理器602;記憶體604;一儲存裝置606;一高速介面608,其連接至記憶體604及高速擴展埠610;及一低速介面612,其連接至低速匯流排614及儲存裝置606。組件602、604、
606、608、610及612中之每一者使用各種匯流排而互連,且可安裝於一共同母板上或酌情以其他方式安裝。處理器602可處理供在計算裝置600內執行之指令,包含儲存於記憶體604中或儲存裝置606上以在一外部輸入/輸出裝置(諸如耦合至高速介面608之顯示器616)上顯示用於一GUI之圖形資訊之指令。在其他實施方案中,多個處理器及/或多個匯流排可酌情連同多個記憶體及若干類型之記憶體一起使用。此外,可連接多個計算裝置600,其中每一裝置提供必要操作之部分(例如,作為一伺服器排、刀鋒型伺服器之一群組或一多處理器系統)。
記憶體604儲存計算裝置600內之資訊。在一項實施方案中,記憶體604係一或若干揮發性記憶體單元。在另一實施方案中,記憶體604係一或若干非揮發性記憶體單元。記憶體604亦可係另一形式之電腦可讀媒體,諸如一磁碟或光碟。
儲存裝置606能夠提供用於計算裝置600之大容量儲存。在一項實施方案中,儲存裝置606可係或含有一電腦可讀媒體,諸如一軟碟裝置、一硬碟裝置、一光碟裝置或一磁帶裝置、一快閃記憶體或其他類似固態記憶體裝置,或包含一儲存區域網路或其他組態中之裝置之一裝置陣列。一電腦程式產品可有形地體現於一資訊載體中。電腦程式產品亦可含有在經執行時執行諸如上文所闡述之彼等方法之一或多種方法之指令。該資訊載體係一電腦可讀媒體或機器可讀媒體(諸如記憶體604、儲存裝置606、處理器602上之記憶體)或一傳播信號。
高速控制器608管理針對計算裝置600之頻寬密集型操作,而低速控制器612管理較低頻寬密集型操作。功能之此等分配僅係一實例。在一項實施方案中,高速控制器608耦合至記憶體604、顯示器616
(例如,經由一圖形處理器或加速器)且耦合至可接受各種擴展卡(未展示)之高速擴展埠610。在實施方案中,低速控制器612耦合至儲存裝置606及低速擴展埠614。可包含各種通信埠(例如,USB、藍芽、乙太網、無線乙太網)之低速擴展埠(例如,經由一網路配接器)可耦合至一或多個輸入/輸出裝置,諸如一鍵盤、一指標裝置、一掃描器或一網路連接裝置(諸如一交換器或路由器)。
如圖中所展示,計算裝置600可以若干種不同形式來實施。舉例而言,可將其實施為一標準伺服器620或在此等伺服器之一群組中多次實施。亦可將其實施為一框架式伺服器系統624之部分。此外,可將其實施於一個人電腦(諸如一膝上型電腦622)中。另一選擇係,可將來自計算裝置600之組件與諸如裝置650之行動裝置(未展示)中之其他組件組合。此等裝置中之每一者可含有計算裝置600、650中之一或多者,且一整個系統可由彼此通信之多個計算裝置600、650組成。
計算裝置650包含一處理器652、記憶體664、一輸入/輸出裝置(諸如一顯示器654)、一通信介面666及一收發器668以及其他組件。裝置650亦可具備一儲存裝置(諸如一微型驅動器)或其他裝置以提供額外儲存。組件650、652、664、654、666及668中之每一者使用各種匯流排而互連,且該等組件中之數個組件可安裝於一共用母板上或酌情以其他方式安裝。
處理器652可執行計算裝置650內之指令,其包含儲存於記憶體664中之指令。該處理器可實施為包含單獨及多個類比與數位處理器之若干晶片之一晶片組。處理器可提供(舉例而言)裝置650之其他組件之協調,諸如對使用者介面、由裝置650運行之應用及藉由裝置650之無線
通信之控制。
處理器652可經由耦合至一顯示器654之控制介面658及顯示介面656與一使用者通信。顯示器654可係(舉例而言)一TFT LCD(薄膜電晶體液晶顯示器)或一OLED(有機發光二極體)顯示器或者其他適當顯示技術。顯示介面656可包括用於驅動顯示器654以將圖形及其他資訊呈現給一使用者之適當電路。控制介面658可接收來自一使用者之命令並對其等進行轉換以供提交至處理器652。此外,一外部介面662可經提供以與處理器652通信,以便使得裝置650與其他裝置能夠進行近區域通信。外部介面662可在某些實施方案中提供(舉例而言)有線通信,或在其他實施方案中提供無線通信,且亦可使用多個介面。
記憶體664儲存計算裝置650內之資訊。記憶體664可實施為以下各項中之一或多者:一或若干電腦可讀媒體、一或若干揮發性記憶體單元或者一或若干非揮發性記憶體單元。亦可提供擴展記憶體674且其經由擴展介面672連接至裝置650,該擴展介面可包含(舉例而言)一SIMM(單列直插式記憶體模組)卡介面。此擴展記憶體674可為裝置650提供額外儲存空間,或亦可儲存裝置650之應用或其他資訊。具體而言,擴展記憶體674可包含用以實施或補充上文所闡述之程序之指令,且亦可包含安全資訊。因此,舉例而言,擴展記憶體674可提供為裝置650之一安全模組,且可用準許裝置650之安全使用之指令而程式化。此外,安全應用可連同額外資訊一起經由SIMM卡而提供,諸如以一非駭客方式將識別資訊放置於SIMM卡上。
記憶體可包含(舉例而言)如下文所闡述之快閃記憶體及/或NVRAM記憶體。在一項實施方案中,一電腦程式產品有形地體現在一資
訊載體中。該電腦程式產品含有經執行時執行諸如上文所闡述之彼等方法之一或多種方法之指令。該資訊載體係諸如記憶體664、擴展記憶體674或處理器652上之記憶體之一電腦可讀媒體或機器可讀媒體,或可經由收發器668或外部介面662接收之一傳播信號。
裝置650可藉由在必要情況下可包含數位信號處理電路之通信介面666無線地通信。通信介面666可提供在各種模式或協定下之通信,諸如GSM話音呼叫,SMS、EMS或MMS訊息傳送、CDMA、TDMA、PDC、WCDMA、CDMA2000或GPRS以及其他。此通信可(舉例而言)經由射頻收發器668發生。此外,短程通信可(諸如)使用藍芽、WiFi或其他此類收發器(未展示)而發生。此外,GPS(全球定位系統)接收器模組670可將額外導航及位置相關無線資料提供至裝置650,此可酌情由在裝置650上運行之應用使用。
裝置650亦可使用音訊編解碼器660以音訊方式通信,該音訊編解碼器可自一使用者接收口說資訊並將其轉換為可用的數位資訊。音訊編解碼器660同樣地可(例如)在裝置650之一手機中(諸如)經由一揚聲器針對一使用者產生可聽聲音。此聲音可包含來自話音電話呼叫之聲音、可包含所記錄聲音(例如,話音訊息、音樂檔案等)且亦可包含由在裝置650上操作之應用產生之聲音。
如圖中所展示,計算裝置650可以若干種不同形式來實施。舉例而言,可將其實施為一蜂巢式電話680。亦可將其實施為一智慧電話682、個人數位助理、平板電腦或其他類似行動裝置之部分。
本文所闡述之系統及技術之各種實施方案可以數位電子電路、積體電路、專門設計的ASIC(特殊應用積體電路)、電腦硬體、韌
體、軟體及/或其組合方式實現。此等各種實施方案可包含可在一可程式化系統上執行及/或解譯之一或多個電腦程式中之實施方案,該可程式化系統包含可為特殊或一般用途之至少一個可程式化處理器(其經耦合以自一儲存系統接收資料及指令且將資料及指令傳輸至一儲存系統)、至少一個輸入裝置及至少一個輸出裝置。
此等電腦程式(亦稱為程式、軟體、軟體應用或程式碼)包含用於一可程式化處理器之機器指令且可以一高階程序及/或物件導向之程式語言及/或以彙編/機器語言實施。如本文中所使用,術語「機器可讀媒體」、「電腦可讀媒體」係指用於將機器指令及/或資料提供至一可程式化處理器之任一電腦程式產品、設備及/或裝置(例如,磁碟、光碟、記憶體、可程式化邏輯裝置(PLD)),包含接收機器指令之一機器可讀媒體。
為提供與一使用者之互動,本文所闡述之系統及技術可實施於一電腦上,該電腦具有:一顯示裝置(例如,一CRT(陰極射線管)或LCD(液晶顯示器)監視器),其用於將資訊顯示給使用者;及一鍵盤及一指標裝置(例如,一滑鼠或一軌跡球),使用者可藉由其將輸入提供至電腦。其他種類之裝置亦可用於提供與一使用者之互動。舉例而言,提供至使用者之回饋可係任何形式之感官回饋(例如,視覺回饋、聽覺回饋或觸覺回饋)。來自使用者之輸入可以任一形式(包含聲音、語音或觸覺輸入)接收。
本文所闡述之系統及技術可實施於一計算系統(包含一後端組件(例如,作為一資料伺服器);或包含一中間件組件(例如,一應用伺服器);或包含一前端組件(例如,具有一使用者可藉由其來與本文所闡述之系統及技術之一實施方案互動之一圖形使用者介面或一Web瀏覽器之一
用戶端電腦))或此類後端、中間件或前端組件之任一組合中。該系統之組件可藉由任何數位資料通信形式或媒體(例如,一通信網路)而互連。通信網路之實例包含一區域網路(LAN)、一廣域網路(WAN)及網際網路。
該計算系統可包含用戶端及伺服器。一用戶端與伺服器通常彼此遠離且通常經由一通信網路互動。用戶端與伺服器之關係係借助於在各別電腦上運行且彼此之間具有一用戶端-伺服器關係之電腦程式而產生。
儘管上文已詳盡闡述幾個實施方案,但可在不背離本文中所闡述之發明性概念之範疇之情形下進行其他修改,且因此,其他實施方案係在以下申請專利範圍之範疇內。
500:程序
510:步驟
520:步驟
530:步驟
540:步驟
550:步驟
Claims (34)
- 一種用於產生一影像之一表示之方法,該方法包括:在一第一時間週期期間,自一第一感測器接收表示自一目標(target)接收之反射光的資訊,其中該目標係由在一第一波長範圍中輻射電磁輻射之一第一照明源照明;在該第一時間週期期間,自一第二感測器接收表示自該目標接收之反射光的資訊,其中該目標係由在一第二波長範圍中輻射電磁輻射之一第二照明源照明,其中該第二波長範圍係與該第一波長範圍至少部分不重疊,且該第二照明源係與該第一照明源空間分離;在一第二時間週期期間,自該第一感測器接收表示自該目標接收之反射光的資訊,其中該目標係由在該第一波長範圍中輻射電磁輻射之該第二照明源照明,其中該第二時間週期係與該第一時間週期至少部分不重疊;在該第二時間週期期間,自該第二感測器接收表示自該目標接收之反射光的資訊,其中該目標係由在該第二波長範圍中輻射電磁輻射之該第一照明源照明;及由一或多個處理裝置至少基於自該等第一及第二感測器接收之該資訊來產生該目標之一表示,其中歸因於該等第一及第二照明源的影響經增強(enhanced)而勝於歸因於與該等第一及第二照明源分離之環境(ambient)光源的影響。
- 如請求項1之方法,其中該等第一及第二時間週期構成在改變該等第一及第二照明源之照明波長中使用之一個二進制碼的兩個位元。
- 如請求項2之方法,其中產生該目標之該表示包括:對自該第一感測器接收之該資訊執行一第一經匹配濾光操作,該第一經匹配濾光係基於該二進制碼,且經組態以增強由該第一波長範圍之照明的影響而勝於由該第一波長範圍以外之波長之照明的影響。
- 如請求項2之方法,其中產生該目標之該表示包括:對自該第二感測器接收之該資訊執行一第二經匹配濾光操作,該第二經匹配濾光係基於該二進制碼,且經組態以增強由該第二波長範圍之照明的影響而勝於由該第二波長範圍以外之波長之照明的影響。
- 如請求項1之方法,其中該第一感測器對該第一波長範圍中之光之一敏感度係大致高於該第一感測器對該第二波長範圍中之光之一敏感度,且該第二感測器對該第二波長範圍中之光之一敏感度係大致高於該第二感測器對該第一波長範圍中之光之一敏感度。
- 如請求項1之方法,其中該第一感測器包括一RGB相機之一紅色(R)或藍色(B)感測器,且該第二感測器包括該RGB相機之一綠色(G)感測器。
- 如請求項6之方法,其中該第一波長範圍係以對應於紅色及藍色之波長之間之一波長為中心,且該第二波長範圍係以對應於綠色之一波長為中 心。
- 如請求項1之方法,其中該等第一及第二時間週期中之每一者對應於大於或大致等於120Hz之一頻率。
- 如請求項1之方法,進一步包括對自該等第一及第二感測器接收之該資訊使用一光度立體程序來產生該目標之一個三維(3D)表示。
- 如請求項1之方法,進一步包括處理該目標之該表示以減少鏡面反射之影響。
- 如請求項10之方法,進一步包括:在基於來自該第一感測器之該資訊而產生之一第一影像中,識別歸因於使用該第一波長範圍之照明之一反射區;及用對應於基於由該第二感測器大致同時擷取之資訊而產生之一第二影像之像素值來替換該反射區中之像素值。
- 如請求項10之方法,進一步包括:在基於來自該第二感測器之該資訊而產生之一第一影像中,識別歸因於使用該第二波長範圍之照明之一反射區;及用對應於基於由該第一感測器大致同時擷取之資訊而產生之一第二影像之像素值來替換該反射區中之像素值。
- 如請求項1之方法,其中該第一波長範圍或該第二波長範圍中之至少一者係在電磁輻射光譜之近紅外線(NIR)部分內。
- 如請求項1之方法,其中該第一波長範圍或該第二波長範圍中之至少一者係在320nm至460nm範圍中。
- 如請求項14之方法,其中該第一波長範圍或該第二波長範圍中之該至少一者係在400nm至460nm範圍中。
- 一種成像系統,其包括:一第一照明源,其係可控制的以在多個波長範圍處輻射電磁輻射;一第二照明源,其經安置與該第一照明源空間分離,該第二照明源係可控制的以在多個波長範圍處輻射電磁輻射;及一或多個處理裝置,其經組態以:在一第一時間週期期間,自一第一感測器接收表示自一目標接收之反射光的資訊,其中該目標係由在一第一波長範圍中輻射電磁輻射之該第一照明源照明,在該第一時間週期期間,自一第二感測器接收表示自該目標接收之反射光的資訊,其中該目標係由在一第二波長範圍中輻射電磁輻射之該第二照明源照明,該第二波長範圍係與該第一波長範圍至少部分不重疊,在一第二時間週期期間,自該第一感測器接收表示自該目標接收之反射光的資訊,其中該目標係由在該第一波長範圍中輻射電磁輻 射之該第二照明源照明,其中該第二時間週期係與該第一時間週期至少部分不重疊,在該第二時間週期期間,自該第二感測器接收表示自該目標接收之反射光的資訊,其中該目標係由在該第二波長範圍中輻射電磁輻射之該第一照明源照明,及至少基於自該等第一及第二感測器接收之該資訊來產生該目標之一表示,其中歸因於該等第一及第二照明源的影響經增強而勝於歸因於與該等第一及第二照明源分離之環境光源的影響。
- 如請求項16之系統,進一步包括其上呈現作為一影像之該目標之該表示之一顯示裝置。
- 如請求項16之系統,其中該第一照明源及該第二照明源被安置在一資訊站中。
- 如請求項16之系統,進一步包括包含該等第一及第二感測器之一相機。
- 如請求項16之系統,其中該等第一及第二時間週期構成在改變該等第一及第二照明源之照明波長中使用之一個二進制碼的兩個位元。
- 如請求項20之系統,其中該一或多個處理裝置經組態以藉由對自該第一感測器接收之該資訊執行一第一經匹配濾光操作來產生該目標之該表 示,該第一經匹配濾光係基於該二進制碼,且經組態以增強由該第一波長範圍之照明的影響而勝於由該第一波長範圍以外之波長之照明之影響。
- 如請求項20之系統,其中該一或多個處理裝置經組態以藉由對自該第二感測器接收之該資訊執行一第二經匹配濾光操作來產生該目標之該表示,該第二經匹配濾光係基於該二進制碼,且經組態以增強由該第二波長範圍之照明的影響而勝於由該第二波長範圍以外之波長之照明的影響。
- 如請求項16之系統,其中該第一感測器對該第一波長範圍中之光之一敏感度係大致高於該第一感測器對該第二波長範圍中之光之一敏感度,且該第二感測器對該第二波長範圍中之光之一敏感度係大致高於該第二感測器對該第一波長範圍中之光之一敏感度。
- 如請求項16之系統,其中該第一感測器包括一RGB相機之一紅色(R)或藍色(B)感測器,且該第二感測器包括該RGB相機之一綠色(G)感測器。
- 如請求項24之系統,其中該第一波長範圍係以對應於紅色及藍色之波長之間之一波長為中心,且該第二波長範圍係以對應於綠色之一波長為中心。
- 如請求項16之系統,其中該等第一及第二時間週期中之每一者對應於大於或大致等於120Hz之一頻率。
- 如請求項16之系統,其中該一或多個處理裝置經組態以對自該等第一及第二感測器接收之該資訊使用一光度立體程序來產生該目標之一個三維(3D)表示。
- 如請求項16之系統,其中該一或多個處理裝置經組態以處理該目標之該表示,以減少鏡面反射的影響。
- 如請求項28之系統,其中該一或多個處理裝置經組態以:在基於來自該第一感測器之該資訊而產生之一第一影像中,識別歸因於使用該第一波長範圍之照明之一反射區;及用對應於基於由該第二感測器大致同時擷取之資訊而產生之一第二影像之像素值來替換該反射區中之像素值。
- 如請求項28之系統,其中該一或多個處理裝置經組態以:在基於來自該第二感測器之該資訊而產生之一第一影像中,識別歸因於使用該第二波長範圍之照明之一反射區;及用對應於基於由該第一感測器大致同時擷取之資訊而產生之一第二影像之像素值來替換該反射區中之像素值。
- 如請求項16之系統,其中該第一波長範圍或該第二波長範圍中之至少一者係在電磁輻射光譜之近紅外線(NIR)部分內。
- 如請求項16之系統,其中該第一波長範圍或該第二波長範圍中之至 少一者係在320nm至460nm範圍中。
- 如請求項32之系統,其中該第一波長範圍或該第二波長範圍中之該至少一者係在400nm至460nm範圍中。
- 一或多種機器可讀儲存裝置,該一或多種機器可讀儲存裝置具有經編碼於其上用於致使一或多個處理裝置執行操作之電腦可讀指令,該等操作包括:在一第一時間週期期間,自一第一感測器接收表示自一目標接收之反射光的資訊,其中該目標係由在一第一波長範圍中輻射電磁輻射之一第一照明源照明;在該第一時間週期期間,自一第二感測器接收表示自該目標接收之反射光的資訊,其中該目標係由在一第二波長範圍中輻射電磁輻射之一第二照明源照明,其中該第二波長範圍係與該第一波長範圍至少部分不重疊,且該第二照明源係與該第一照明源空間分離;在一第二時間週期期間,自該第一感測器接收表示自該目標接收之反射光的資訊,其中該目標係由在該第一波長範圍中輻射電磁輻射之該第二照明源照明,其中該第二時間週期係與該第一時間週期至少部分不重疊;在該第二時間週期期間,自該第二感測器接收表示自該目標接收之反射光的資訊,其中該目標係由在該第二波長範圍中輻射電磁輻射之該第一照明源照明;及 至少基於自該等第一及第二感測器接收之該資訊來產生該目標之一表示,其中歸因於該等第一及第二照明源的影響經增強而勝於歸因於與該等第一及第二照明源分離之環境光源的影響。
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Citations (4)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
TWM536382U (zh) * | 2016-06-28 | 2017-02-01 | Yung-Hui Li | 具虹膜辨識裝置之智慧眼鏡 |
US20170091548A1 (en) * | 2015-09-24 | 2017-03-30 | Mudit Agrawal | User authentication using multiple capture techniques |
TW201721229A (zh) * | 2015-12-07 | 2017-06-16 | 豪威科技股份有限公司 | 用於無轉接器智慧型手機眼睛成像之投影機及其相關方法 |
TW201737143A (zh) * | 2016-02-10 | 2017-10-16 | 山 王 | 智慧型可穿戴裝置 |
Family Cites Families (4)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
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Patent Citations (4)
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---|---|---|---|---|
US20170091548A1 (en) * | 2015-09-24 | 2017-03-30 | Mudit Agrawal | User authentication using multiple capture techniques |
TW201721229A (zh) * | 2015-12-07 | 2017-06-16 | 豪威科技股份有限公司 | 用於無轉接器智慧型手機眼睛成像之投影機及其相關方法 |
TW201737143A (zh) * | 2016-02-10 | 2017-10-16 | 山 王 | 智慧型可穿戴裝置 |
TWM536382U (zh) * | 2016-06-28 | 2017-02-01 | Yung-Hui Li | 具虹膜辨識裝置之智慧眼鏡 |
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