面部識別的制作方法
【專利摘要】一種示例方法包括：接收用戶的面部的第一圖像和第二圖像，其中，一個或兩個圖像已經被面部識別承認匹配。所述方法進一步包括：至少部分地基于第二圖像相對于第一圖像的偏轉角和第二圖像相對于第一圖像的俯仰角中的至少一個來檢測活躍姿態(tài)，其中，偏轉角對應于沿著水平軸的轉變，并且其中，俯仰角對應于沿著垂直軸的轉變。該方法進一步包括：基于偏轉角量值和/或俯仰角量值來產生活躍分值；將活躍分值與閾值作比較；并且基于該比較來確定是否相對于訪問由計算裝置控制的一個或多個功能拒絕對于用戶的認證。
【專利說明】面部識別
【技術領域】
[0001]本公開涉及面部識別技術。
【背景技術】
[0002]用戶可以通過對計算裝置“解鎖”來激活或否則訪問由該裝置控制的功能。在一些情況下，計算裝置可以被配置來基于由用戶提供的認證信息來允許解鎖。認證信息可以采取各種形式，包括字母數(shù)字密碼和生物識別信息。生物識別信息的示例包括指紋、視網膜掃描和面部圖像。計算裝置可以使用面部識別技術來認證面部圖像。

【發(fā)明內容】

[0003]在一個示例中，一種方法包括:從耦合到計算裝置的圖像捕獲裝置接收用戶的面部的第一圖像和所述用戶的所述面部的第二圖像。所述方法進一步包括:基于所述第二圖像相對于所述第一圖像的偏轉角(yaw angle)和所述第二圖像相對于所述第一圖像的俯仰角(pitch angle)中的至少一個來檢測活躍姿態(tài)，其中，所述偏轉角對應于沿著水平軸的轉變，并且其中，所述俯仰角對應于沿著垂直軸的轉變。所述方法進一步包括:基于與所述偏轉角相關聯(lián)的偏轉角量值和與所述俯仰角相關聯(lián)的俯仰角量值中的至少一個來產生活躍分值；將所述活躍分值與閾值作比較；以及至少部分地基于所述比較來確定是否相對于訪問由所述計算裝置控制的一個或多個功能拒絕對于所述用戶的認證。
[0004]在另一個示例中，一種計算機可讀存儲裝置被編碼有指令，所述指令當被執(zhí)行時使得計算機裝置的一個或多個處理器執(zhí)行操作。所述操作包括從耦合到所述計算裝置的圖像捕獲裝置接收用戶的面部的第一圖像和所述用戶的所述面部的第二圖像。所述操作進一步包括:基于所述第二圖像相對于所述第一圖像的偏轉角和所述第二圖像相對于所述第一圖像的俯仰角中的至少一個來檢測活躍姿態(tài)，其中，所述偏轉角對應于圍繞垂直軸為中心的轉變，并且其中，所述俯仰角對應于圍繞水平軸為中心的轉變。所述操作進一步包括:基于與所述偏轉角相關聯(lián)的偏轉角量值和與所述俯仰角相關聯(lián)的俯仰角量值中的至少一個來產生活躍分值；將所述活躍分值與閾值作比較；以及至少部分地基于所述比較來確定是否相對于訪問由所述計算裝置控制的一個或多個功能拒絕對于所述用戶的認證。
[0005]在另一個示例中，一種計算裝置包括存儲器、至少一個處理器、圖像捕獲裝置、面部識別模塊和反欺騙模塊。所述圖像捕獲裝置能夠被所述至少一個處理器操作來捕獲用戶的面部的第一圖像和所述用戶的所述面部的第二圖像，并且，所述面部識別模塊能夠被所述至少一個處理器操作來通過面部識別對所述第一圖像和所述第二圖像中的至少一個核準匹配。所述反欺騙模塊能夠被所述至少一個處理器操作來基于所述第二圖像相對于所述第一圖像的偏轉角和所述第二圖像相對于所述第一圖像的俯仰角中的至少一個來檢測活躍姿態(tài)，其中，所述偏轉角對應于圍繞垂直軸為中心的轉變，并且其中，所述俯仰角對應于圍繞水平軸為中心的轉變。所述反欺騙模塊進一步能夠被所述至少一個處理器操作來基于與所述偏轉角相關聯(lián)的偏轉角量值和與所述俯仰角相關聯(lián)的俯仰角量值中的至少一個來產生活躍分值，將所述活躍分值與閾值作比，并且，至少部分地基于所述比較來確定是否相對于訪問由所述計算裝置控制的一個或多個功能拒絕對于所述用戶的認證。
[0006]在另一個示例中，一種方法包括:從耦合到計算裝置的圖像捕獲裝置接收用戶的面部的第一圖像和所述用戶的所述面部的第二圖像。所述方法進一步包括:識別在所述第一圖像中的至少一個面部界標(facial landmark)和在所述第二圖像中的至少一個對應的面部界標；并且，通過所述計算裝置來從所述第一圖像提取第一子圖像，其中，所述第一子圖像表示所述第一圖像的一部分，并且其中，所述第一子圖像包括所述至少一個面部界標的表示。所述方法進一步包括:通過所述計算裝置來從所述第二圖像提取第二子圖像，其中，所述第二子圖像表示所述第二圖像的一部分，并且其中，所述第二子圖像包括所述至少一個對應的面部界標的表示；并且，通過所述計算裝置確定在所述第二子圖像和所述第一子圖像之間是否存在指示面部姿態(tài)的足夠差別來檢測所述面部姿態(tài)。所述方法進一步包括:至少部分地基于檢測所述面部姿態(tài)來確定是否相對于訪問由所述計算裝置控制的一個或多個功能拒絕對于所述用戶的認證。
[0007]在另一個示例中，一種計算機可讀存儲裝置被編碼有指令，所述指令當被執(zhí)行時使得計算機裝置的一個或多個處理器執(zhí)行操作。所述操作包括:從耦合到計算裝置的圖像捕獲裝置接收用戶的面部的第一圖像和所述用戶的所述面部的第二圖像。所述操作進一步包括:識別在所述第一圖像中的至少一個面部界標和在所述第二圖像中的至少一個對應的面部界標；并且，通過所述計算裝置來從所述第一圖像提取第一子圖像，其中，所述第一子圖像表示所述第一圖像的一部分，并且其中，所述第一子圖像包括所述至少一個面部界標的表示。所述操作進一步包括:通過所述計算裝置來從所述第二圖像提取第二子圖像，其中，所述第二子圖像表示所述第二圖像的一部分，并且其中，所述第二子圖像包括所述至少一個對應的面部界標的表示；并且，通過所述計算裝置確定在所述第二子圖像和所述第一子圖像之間是否存在指示面部姿態(tài)的足夠差別來檢測所述面部姿態(tài)。所述操作進一步包括:至少部分地基于檢測所述面部姿態(tài)來確定是否相對于訪問由所述計算裝置控制的一個或多個功能拒絕對于所述用戶的認證。
[0008]在另一個示例中，一種計算裝置包括:存儲器；至少一個處理器；能夠被所述至少一個處理器操作來捕獲用戶的面部的第一圖像和所述用戶的所述面部的第二圖像的至少一個圖像捕獲裝置；以及能夠被所述至少一個處理器操作來通過面部識別對所述第一圖像和所述第二圖像中的至少一個核準匹配的面部識別模塊。所述計算裝置還包括:能夠操作來識別在所述第一圖像中的至少一個面部界標和在所述第二圖像中的至少一個對應的面部界標的界標檢測模塊；以及能夠操作來從所述第一圖像提取所述第一子圖像的子圖像提取模塊，其中，所述第一子圖像表示所述第一圖像的一部分，并且其中，所述第一子圖像包括所述至少一個面部界標的表示。所述計算裝置還包括反欺騙模塊，所述反欺騙模塊能夠操作來通過確定在所述第二子圖像和所述第一子圖像之間是否存在指示面部姿態(tài)的足夠差別來檢測所述面部姿態(tài)，并且至少部分地基于檢測所述面部姿態(tài)來確定是否相對于訪問由所述計算裝置控制的一個或多個功能拒絕對于所述用戶的認證。
【專利附圖】

【附圖說明】
[0009]圖1A-1B是圖示根據本公開的一個或多個方面的、用于檢測在捕獲的面部圖像中的可能欺騙的示例計算裝置的概念圖。
[0010]圖2是圖示根據本公開的一個或多個方面的、用于檢測在捕獲的面部圖像中的可能欺騙的示例計算裝置的細節(jié)的框圖。
[0011]圖3是圖示根據本公開的一個或多個方面的、包括由計算裝置識別以檢測在面部圖像中的可能欺騙的角膜閃光的示例面部圖像的概念圖。
[0012]圖4是圖示根據本公開的一個或多個方面的、包括由計算裝置識別以檢測在面部圖像中的可能欺騙的角膜閃光的眼睛的示例圖像的概念圖。
[0013]圖5是圖示根據本公開的一個或多個方面的、可以被計算裝置執(zhí)行來檢測在捕獲的面部圖像中的可能欺騙的示例過程的流程圖。
[0014]圖6是圖示根據本公開的一個或多個方面的、可以被計算裝置執(zhí)行來檢測在捕獲的面部圖像中的可能欺騙的示例過程的流程圖。
[0015]圖7是疊加有水平X軸和垂直I軸的面部圖像，面部圖像可以分別圍繞該水平X軸和垂直I軸來顯示偏轉和俯仰。
[0016]圖8A-8C是顯示各種量值和方向的俯仰的面部圖像。
[0017]圖9A-9E是顯示各種量值和方向的偏轉的面部圖像。
[0018]圖10A-10C是根據本公開的一個或多個方面的一系列面部圖像，可以使用旋轉角和/或一個或多個面部界標來從該一系列面部圖像識別變化的偏轉量值。
[0019]圖11是圖示示例過程的流程圖，通過該示例過程，計算裝置可以執(zhí)行本公開的一個或多個反欺騙技術。
[0020]圖12是具有示例面部界標的面部圖像,該示例面部界標包括在提取的子圖像中表示的右眼和嘴部區(qū)域。
[0021]圖13是圖示閉合的眼睛的示例圖像的概念圖。
[0022]圖14是圖示張開笑的嘴部的概念圖。
[0023]圖15是圖示示例過程的流程圖，通過該示例過程，計算裝置可以執(zhí)行本公開的各種反欺騙技術。
【具體實施方式】
[0024]計算裝置可以在各種情況下使用面部識別程序。例如，計算裝置可以使用面部識別程序來認證試圖訪問計算裝置的一個或多個功能或否則由計算裝置控制的功能的用戶。在一些常見情況下，計算裝置可以存儲一個或多個授權用戶的面部的圖像(“注冊圖像”)。當用戶試圖訪問計算裝置的功能(或對計算裝置“解鎖”)時，該計算裝置可以捕獲用戶面部的圖像以用于認證目的。計算裝置可以然后使用面部識別程序來將捕獲的面部圖像與關聯(lián)于授權用戶的注冊圖像作比較。如果面部識別程序確定在捕獲的面部圖像和至少一個注冊圖像之間的可接受水平的匹配，則該計算裝置可以認證用戶，并且許可解鎖請求。
[0025]未經授權的用戶可以利用面部識別程序的弱點來引起錯誤的認證。例如，未經授權的用戶可能試圖使用“欺騙”技術來解鎖計算裝置。為了通過欺騙來引起錯誤的認證，未經授權的用戶可以呈現(xiàn)授權用戶的面部圖像以被計算裝置捕獲。例如，未經授權的用戶可以向該裝置提供授權用戶的面部的打印畫面或在第二計算裝置上獲得授權用戶的視頻或數(shù)字圖像(例如，通過從社交網絡網站拉出授權用戶的簡檔畫面)。因此，未經授權的用戶可能試圖使用欺騙方法來訪問計算裝置的功能，以克服否則由計算裝置實現(xiàn)的認證限制。
[0026]通常，本公開涉及用于防止由欺騙引起的錯誤認證的技術。計算裝置可以實現(xiàn)檢測對于欺騙的可疑嘗試并且防止因為欺騙導致的錯誤認證的一個或多個反欺騙程序。在一些示例中，可以通過程序來執(zhí)行反欺騙技術，該程序使得計算裝置的一個或多個硬件部件來在捕獲的面部圖像的物體的方向上發(fā)光。反欺騙程序可以然后識別在捕獲的面部圖像內的一個或多個界標，并且對界標分析可能的欺騙的跡象。例如，反欺騙程序可以將面部圖像的一只或兩只眼睛識別為界標。反欺騙程序可以然后分析圖像以檢測諸如角膜閃爍的、來自眼睛的發(fā)射光的任何反射的存在。基于該分析，反欺騙程序可以在檢測到預期的閃爍時將計算裝置從鎖定狀態(tài)轉變?yōu)榻怄i狀態(tài)，或者在未檢測到預期的閃爍時防止訪問計算裝置。
[0027]在此所述的反欺騙程序可以提供一個或多個優(yōu)點，諸如減少了未經授權的用戶通過欺騙引起錯誤認證的機會。例如，反欺騙程序可以使得面部識別程序在分析的界標的圖像根本不包括發(fā)射的光的反射時或者當在圖像中的反射光的強度小于閾值強度時使得面部識別程序拒絕對于用戶的認證。在另一個示例中，反欺騙程序可以使得計算裝置在發(fā)射不同強度的光的同時捕獲兩個或更多的面部圖像，并且如果界標從一個面部圖像到另一個面部圖像不反射足夠的不同強度的光，則使得面部識別程序拒絕認證。在另一個示例中，反欺騙程序可以如果圖像分析指示從界標反射的光未充分地匹配發(fā)射光的預期頻率含量，則使得面部識別程序拒絕對于用戶的認證。例如，計算裝置可以發(fā)射具有不同顏色或頻率的光束，預期該光束在用戶的眼睛中引發(fā)具有對應的頻率含量的光的反射。以這種方式，本公開的技術可以減少由欺騙引起的錯誤認證的出現(xiàn)。另外，反欺騙程序可以減少面部識別程序的使用，因此節(jié)約了計算資源，并且降低功耗(例如，延長在移動計算裝置中的電池使用期限)。
[0028]本公開也描述了用于防止由欺騙引起的錯誤認證的另外的技術。計算裝置可以實現(xiàn)檢測對于欺騙的可疑嘗試并且防止因為欺騙導致的錯誤認證的一個或多個反欺騙程序。在一些示例中，反欺騙技術可以包括:捕獲用戶的多個面部圖像，并且對該面部圖像分析活躍的指示?？梢酝ㄟ^特定姿態(tài)來指示活躍度，該特定姿態(tài)例如是頭部圍繞垂直軸(例如，搖動人的頭部)和/或水平軸(例如，點人的頭部)的移動。計算裝置可以呈現(xiàn)提示，該提示指示用戶作出(perform) —個或多個活躍姿態(tài)。反欺騙程序可以在各種實現(xiàn)方式中基于用戶的面部的特定方向來檢測活躍姿態(tài)。例如，反欺騙程序可以檢測與用戶頭部圍繞垂直軸的移動對應的“偏轉”角。類似地，反欺騙程序可以檢測與用戶頭部圍繞水平軸的移動對應的“俯仰”角。反欺騙程序可以另外確定偏轉角和/或俯仰角的量值以獲得面部圖像的活躍分值。繼而，如果活躍分值超過預定閾值，則反欺騙程序可以確定活躍分值足以證明合法的活躍用戶試圖訪問由計算裝置控制的功能?；谧銐虻幕钴S姿態(tài)的分析和檢測，反欺騙程序可以將計算裝置從鎖定狀態(tài)轉換為解鎖狀態(tài)。另一方面，反欺騙程序可以在未檢測到足夠的活躍姿態(tài)時防止訪問由計算裝置控制的功能。
[0029]本公開也描述了用于防止由欺騙引起的錯誤認證的另外的技術。計算裝置可以實現(xiàn)檢測對于欺騙的可疑嘗試并且防止因為欺騙導致的錯誤認證的一個或多個反欺騙程序。在一些示例中，反欺騙技術可以包括:捕獲用戶的多個面部圖像，并且對該面部圖像分析活躍度的指示。可以通過面部姿態(tài)來指示活躍度，該面部姿態(tài)例如是眼睛、嘴部和面部的其他部分的移動。反欺騙程序可以在各種實現(xiàn)方式中基于人臉的特定區(qū)域來檢測面部姿態(tài)。例如，反欺騙程序可以將面部圖像的一只或兩只眼睛識別為界標。反欺騙程序可以然后檢測和分析在圖像之間的與一只或兩只眼睛相關的轉變。使用任何檢測的轉變，反欺騙程序可以檢測諸如雙眼眨眼(blink)、單眼眨眼(wink)和其他的面部姿態(tài)。計算裝置可以呈現(xiàn)提示，該提示指示用戶作出一個或多個面部姿態(tài)。基于滿意的面部姿態(tài)的分析和檢測，反欺騙程序可以將計算裝置從鎖定狀態(tài)轉變?yōu)榻怄i狀態(tài)。另一方面，反欺騙程序可以在未檢測到滿意的面部姿態(tài)時防止訪問由計算裝置控制的功能。
[0030]反欺騙程序可以提供一個或多個優(yōu)點，諸如減少了未經授權的用戶通過欺騙引起錯誤認證的機會。例如，反欺騙程序可以使得面部識別程序在分析的面部圖像不指示面部姿態(tài)或預期的系列的面部姿態(tài)、指示除了由反欺騙程序尋找的面部姿態(tài)之外的面部姿態(tài)、指示不足的質量/清晰度的面部姿態(tài)等時拒絕對于用戶的認證。在一些實現(xiàn)方式中，反欺騙程序可以檢測面部姿態(tài)的組合以建立活躍度。例如，反欺騙程序可以識別在單眼眨眼(僅一只眼睛的打開-關閉-打開)之前的雙眼眨眼(兩眼的打開-關閉-打開)。在這些和其他實現(xiàn)方式中，反欺騙程序可以使用界標的組合來檢測面部姿態(tài)。例如，反欺騙程序可以使用眼睛作為用于雙眼眨眼姿態(tài)的界標，并且使用嘴部作為用于笑姿態(tài)的界標。以這種方式，本公開的技術可以減少通過欺騙引起的錯誤認證的出現(xiàn)。
[0031]反欺騙程序可以提供一個或多個優(yōu)點，諸如減少了未經授權的用戶通過欺騙引起錯誤認證的機會。例如，反欺騙程序可以使得面部識別程序在分析的面部圖像不指示足夠的活躍姿態(tài)、不指示正確的集、系列或序列的活躍姿態(tài)、指示除了由反欺騙程序尋求的活躍姿態(tài)之外的活躍姿態(tài)等時拒絕對于用戶的認證。在一些實現(xiàn)方式中，反欺騙程序可以檢測活躍姿態(tài)的組合以確定合法的活躍用戶試圖解鎖計算裝置。例如，反欺騙程序可以識別用戶頭部在向上看(從在圖像之間的俯仰角識別)之前的左搖(通過在圖像之間的偏轉角識別)。在這些和其他實現(xiàn)方式中，反欺騙程序可以使用偏轉角和俯仰角的組合來檢測面部姿態(tài)。例如，反欺騙程序可以檢測用戶頭部的對角移動，這涵蓋在圖像之間的偏轉角和俯仰角的同時轉變。以這種方式，本公開的技術可以減少通過欺騙引起的錯誤認證的出現(xiàn)。
[0032]圖1A-1B是圖示根據本公開的一個或多個方面的、用于在捕獲的面部圖像中檢測可能的欺騙的示例計算裝置的概念圖。圖1A圖示計算裝置102，計算裝置102可以捕獲與用戶(例如，授權用戶126)相關聯(lián)的面部圖像，對捕獲的面部圖像分析可能的欺騙，并且基于該分析來確定是否允許或拒絕認證。計算裝置102可以包括各種類型的裝置中的一個或多個、作為各種類型的裝置中的一個或多個的一部分，該各種類型的裝置除了別的之外例如是移動電話(包括智能電話)、平板計算機、上網本、膝上型計算機、臺式計算機、個人數(shù)字助理(“PDA”)、機頂盒、電視機、生物識別門鎖、手表、汽車點火器和存在驗證裝置。
[0033]計算裝置102可以包括相機鏡頭104和閃光燈122。在圖1A的示例中，相機鏡頭104和閃光燈122兩者可以是計算裝置102的面向前的相機的一部分或耦合到它。在其他示例中，相機鏡頭104和閃光燈122中的一個或兩者可以是計算裝置102的面向后的相機的一部分或耦合到它。面向前和面向后的相機中的一個或兩者可以能夠捕獲靜止圖像、視頻或兩者。在其他示例中，相機鏡頭104和閃光燈122可以被集成以形成計算裝置102的單個部件。
[0034]在圖1A的示例中，計算裝置102可以包括顯示裝置，該顯示裝置顯示圖形用戶界面(⑶1)106。⑶1106可以通過各種顯示裝置顯示，該各種顯示裝置包括諸如觸摸屏或存在敏感顯示器的能夠輸入/輸出的裝置。如在圖1A的示例中所示，⑶1106可以包括一個或多個GUI元件，諸如鎖指示器120、解鎖提示108和捕獲圖標112。
[0035]計算裝置102可以被配置來在由鎖指示器120所示的“鎖定”模式中運行。在一些示例中，用戶可以主動地配置計算裝置102以在鎖定模式中運行。例如，用戶可以將按鈕(諸如按鈕110)按下預定的時間長度，以將計算裝置102配置為在鎖定模式中運行。在這些和其他示例中，用戶可以使用計算裝置102的能夠輸入/輸出的顯示器來輕擊、刷過⑶1106的一個或多個元件或以其他方式與其交互。計算裝置102也可以被配置為通過被動手段在鎖定模式中運行。例如，預定的“不活動”時間段可以將計算裝置102配置為在鎖定模式中運行。不活動可能因為用戶交互(例如，通過按鈕按壓、與能夠輸入/輸出的顯示裝置的接觸等)的不存在而出現(xiàn)。配置計算裝置102以在鎖定模式中運行的預定時間段可以是由計算裝置102的制造商指定的默認時間段，或者可以被諸如授權用戶126的授權用戶編程。
[0036]在一些示例中，計算裝置102可以利用面部識別技術來停止在鎖定模式中的運行。換句話說，授權用戶126可以通過認證方法來“解鎖”計算裝置102，該認證方法使用面部識別技術來確定授權用戶126是否是裝置102的授權用戶。更具體地，授權用戶126可以通過存儲表示授權用戶126的面部的注冊圖像來建立計算裝置102的面部識別應用或嵌入過程。授權用戶126可以使得計算裝置102的相機使用相機鏡頭104捕獲認證。計算裝置102可以向計算裝置102的一個或多個存儲裝置和/或向遠程位置存儲注冊圖像，該向遠處位置的存儲通常被稱為“云存儲”。
[0037]為了使用面部識別技術來解鎖計算裝置102，用戶(諸如授權用戶126)可以提供表示他的/她的面部的至少一部分的認證圖像。在一些示例中，用戶可以主動地使得計算裝置102的相機捕獲認證圖像。例如，用戶可以面向相機鏡頭104并且按下按鈕110，以使得相機捕獲認證圖像。在另一個示例中，用戶可以輕擊、刷過與在⑶1106中包括的捕獲圖標112相關聯(lián)的區(qū)域或以其他方式與該區(qū)域交互。在其他示例中，計算裝置102可以響應于用戶面向相機鏡頭104而自動地捕獲認證圖像。如在圖1A的示例中所示，計算裝置102可以顯示⑶1106以包括解鎖提示108。在這個示例中，解鎖提示108指示用戶可以簡單地面向相機，該相機可以包括或否則耦合到相機鏡頭104，以使得計算裝置102捕獲認證圖像。例如，當用戶面向相機鏡頭104時，計算裝置102可以使用面部識別程序來確定當前通過相機鏡頭104捕獲的圖像包括人臉的表示。
[0038]計算裝置102可以然后將捕獲的認證圖像與注冊圖像作比較，并且確定圖像是否彼此類似得足以用于面部識別目的。例如，計算裝置102可以利用一個或多個面部識別程序來將與認證圖像相關聯(lián)的度量與關聯(lián)于注冊圖像相關聯(lián)的度量。度量的一些示例可以包括在面部元素之間的距離(瞳孔至通孔、嘴部寬度等)、各種面部特征的輪廓、與皮膚色調或紋理對應的實體動畫、頭發(fā)和/或眼睛顏色和許多其他。在計算裝置102上運行的面部識別程序可以使用一個或多個識別算法來執(zhí)行比較，僅列出幾個，該識別算法例如是幾何和/或光度方法、三維(3D)建模和識別技術、使用本征臉的主要分量分析、線性識別分析、彈性束圖匹配、圖案匹配和動態(tài)鏈路匹配。在基于比較的值的基礎上，諸如預編程的可接受的錯誤容限，在計算裝置102上運行的面部識別程序可以確定認證圖像和注冊圖像是否彼此類似得足以用于面部識別。在面部識別程序核準匹配的情況下，用戶可以成功地解鎖計算裝置102。相反，如果面部識別程序拒絕匹配，則用戶可能不能解鎖計算裝置102，并且計算裝置102可以繼續(xù)在鎖定模式中運行。
[0039]然而，未經授權的用戶可以利用通常使用的面部識別技術的弱點來訪問以解鎖計算裝置102。例如，如果未經授權的用戶在將計算裝置102配置在鎖定模式中的同時擁有計算裝置102，則未經授權的用戶可以試圖解鎖計算裝置102，如解鎖提示108所請求那樣。為了成功地認證，未經授權的用戶可能通過呈現(xiàn)圖像124來欺騙在計算裝置102上運行的一個或多個面部識別程序，該圖像124包括授權用戶126的可視表示。圖像124可以采取各種形式，諸如以打印形式的靜止照片、以數(shù)字形式的靜止照片或視頻的一個或多個幀。在其中圖像124是數(shù)字靜止照片的一個示例中，未經授權的用戶可以使用第二計算裝置(為了容易說明而未示出)調用圖像124。例如，未經授權的用戶可以使用因特網來訪問授權用戶126貼到社交網站的簡檔畫面。使用圖像124，未經授權的用戶可能試圖欺騙在計算裝置102上運行的面部識別程序，并且非法地解鎖計算裝置102。
[0040]計算裝置102可以實現(xiàn)用于檢測使用圖像124來欺騙面部識別程序的企圖的本公開的技術。在許多情況下，合法面部圖像(即，從實際人臉捕獲，而不是再現(xiàn)圖像)包括在一只或兩只眼睛中的閃爍。更具體地，合法面部圖像可以在一只或兩只眼睛的角膜(面向前的部分)中顯示閃爍。在一些情況下，計算裝置102可以使用閃光燈來在合法面部圖像中引發(fā)角膜閃爍。在未經授權的用戶試圖(例如，使用圖像124)欺騙在計算裝置102上運行的面部識別程序的情況下，捕獲的面部圖像可以包括減弱的角膜閃爍或沒有角膜閃爍，或者，在圖像124是用戶的視頻表示的情況下，角膜閃爍的出現(xiàn)定時可以對應于基于閃光燈的定時的預期定時。計算裝置102可以實現(xiàn)用于確定捕獲的面部圖像是否包括用于構成合法面部圖像的適當角膜閃爍的本公開的技術。如果計算裝置102確定捕獲的面部圖像不包括適當?shù)慕悄らW爍，則計算裝置102可以檢測欺騙企圖，并且在甚至執(zhí)行面部識別技術之前拒絕用戶的認證。以這種方式，計算裝置102可以實現(xiàn)用于防止通過欺騙的錯誤認證的本公開的技術。
[0041]圖1B是圖示在計算裝置102檢測到通過欺騙來引起錯誤認證的企圖后計算裝置102的行為的概念圖。如所討論的，未經授權的用戶可能試圖使用表示授權用戶126的圖像124來欺騙在計算裝置102上運行的面部識別程序。計算裝置102可以實現(xiàn)本發(fā)明的一個或多個技術，以檢測欺騙的企圖，并且基于該檢測通過面部識別來拒絕認證。如圖1B中所示，計算裝置102可以在修改的GUI116內顯示失敗通知118。在這個示例中，失敗通知118僅指示通過面部識別的認證的企圖失敗，并且計算裝置102已經拒絕對于試圖使用圖像124來解鎖計算裝置102的用戶的訪問。在其他示例中，計算裝置102可以顯示更詳細的通知，例如，將欺騙識別為在認證失敗之后的可疑原因的通知。
[0042]如所討論的，合法面部圖像可以包括角膜閃爍的指示。計算裝置102可以使用閃光燈122或暫時變亮的顯示器來引發(fā)角膜閃爍，來自用戶周圍的自然和/或人造光、或者其任何組合可以引起角膜閃爍。在其他實現(xiàn)方式中，計算裝置102可以使用除了閃光燈122之外的光源來引發(fā)角膜閃爍。計算裝置102可以使用這些其他光源來取代或補充閃光燈122。其他光源的示例包括紅外線發(fā)射器(諸如在紅外線接近傳感器中使用的那些)、發(fā)光二極管(諸如在基于LED接近傳感器中使用的那些)和計算裝置102的顯示裝置。如所討論的，計算裝置102可以暫時加亮顯示裝置，諸如智能電話的觸摸屏，以便引發(fā)角膜閃爍。另外，計算裝置102可以發(fā)射足以引發(fā)角膜閃爍的亮度的光，而不是使得過度曝光或“沖刪”認證圖像的光。
[0043]在一些示例中，計算裝置102可以基于在認證圖像的主題周圍的環(huán)境光來改變發(fā)射的光的亮度，這是被稱為自適應亮度調整的技術。為了實現(xiàn)自適應亮度調整，計算裝置可以配備有專用環(huán)境光傳感器。使用專用環(huán)境光傳感器，計算裝置102可以識別認證圖像的主題周圍的亮度?；谒R別的亮度，計算裝置102可以改變由閃光燈122和/或如上所述的其他光源發(fā)射的光束的亮度。
[0044]在一些實現(xiàn)方式中，計算裝置102可以使用被稱為“時間調制”的技術來增強在此所述的反欺騙技術的魯棒性。為了實現(xiàn)時間調制，計算裝置102可以啟動使用閃光燈122和/或其他光源的多個光束的發(fā)射。計算裝置102可以使得閃光燈122以預定和/或隨機產生的時間間隔發(fā)射多個光束。計算裝置102可以然后捕獲與多個發(fā)射的光束的一些或全部相關聯(lián)的認證圖像，并且檢查在每一個捕獲的認證圖像中的角膜閃爍。如果計算裝置102未在特定數(shù)量的捕獲圖像(例如，所有捕獲的圖像或在圖像的總數(shù)內的閾值數(shù)量)中檢測到足夠的閃爍，則計算裝置102就可以基于檢測的欺騙來拒絕用戶的認證。以這種方式，本公開的技術可以合并時間調制，以增強或向在此所述的反欺騙措施增加魯棒性。
[0045]為了確定捕獲的面部圖像是否是合法或基于欺騙的，計算裝置102可以檢測在捕獲的面部圖像中的角膜閃爍和/或分析角膜閃爍。在一個示例中，計算裝置102可以使用閃光燈122來啟動光束的發(fā)射，通常被稱為“閃光”。在諸如暗淡照明的條件下，閃光可能引發(fā)在合法面部圖像中存在的角膜閃爍，其中，角膜閃爍可能否則不存在或減弱。計算裝置102可以然后確定捕獲的面部圖像是否包括用于構成合法面部圖像的足夠的角膜閃爍。在各種情況下，角膜閃爍可以包括或完全是閃光的反射。
[0046]計算裝置102可以以各種方式檢測和分析角膜閃爍。在一個示例中，計算裝置102可以測量或估計引起角膜閃爍的反射的強度?？梢詮闹T如下述的光學測量得出強度，和/或強度可以與諸如下述的光學測量直接成比例:亮度、光度、發(fā)光強度、照度、發(fā)光度、輻射強度、幅照度和輻射亮度等。計算裝置102可以然后將該強度與關聯(lián)于一個或多個已知合法面部圖像的閾值強度作比較。如果捕獲的角膜閃爍的強度小于閾值強度，則計算裝置102可以將捕獲的面部圖像識別為基于欺騙，并且拒絕評估捕獲的面部圖像來用于基于面部識別的認證。
[0047]在各種實現(xiàn)方式中，計算裝置102可以通過從用戶檢測活躍度的指示來檢測欺騙企圖。在一些這樣的實現(xiàn)方式中，計算裝置102可以在試圖檢測活躍姿態(tài)之前在捕獲的認證圖像上運行面部識別程序。通過在對主題分析活躍度指示之前執(zhí)行面部識別分析，計算裝置102在查看可能的欺騙企圖之前可以確定用戶(例如，授權用戶126)具有訪問由計算裝置102控制的功能的足夠的認證核準。在其他這樣的實現(xiàn)方式中，計算裝置102可以首先從認證圖像的主題檢測活躍度的指示，并且隨后對認證圖像執(zhí)行面部識別。通過在執(zhí)行面部識別之前測試活躍度，計算裝置102可以在運行面部識別程序之前消除可能的基于欺騙的圖像。在其他示例實現(xiàn)方式中，計算裝置102可以與對主題分析活躍度指示同時地，SP，并行地同時，執(zhí)行面部識別分析。在各種情況下，可以取代“活躍度(liveness)”使用術語“活潑度(liveliness)”。為了本公開的目的，可以將術語“活潑度”和“活躍度”考慮為同義的，并且可以交換地使用。更具體地，術語“活躍度”和“活潑度”可以每一個在此用于表示在無生命物體(例如，用于欺騙的圖像或其他類似品)和活人之間的區(qū)別。
[0048]計算裝置102可以在選擇其中執(zhí)行面部識別和活躍度檢測的特定序列中考慮各種標準。在一些示例中，面部識別程序和反欺騙程序可以花費不同的時間量來執(zhí)行，可以耗費不同水平的計算資源，需要不同的網絡和/或蜂窩帶寬量等。作為一個示例，在其中反欺騙程序執(zhí)行閃爍檢測以及活躍度檢測的實現(xiàn)方式中，反欺騙程序的執(zhí)行可能比面部識別程序的執(zhí)行更耗時和/或資源昂貴。在這個示例中，計算裝置102可以在檢測活躍度的指示之前執(zhí)行面部識別。
[0049]作為相反示例，反欺騙程序可以運行本公開的活躍度檢測技術，并且可以不執(zhí)行閃爍檢測。在這樣的實現(xiàn)方式中，反欺騙程序的執(zhí)行可以比面部識別程序的執(zhí)行更少耗時和/或資源昂貴。在該情況下，計算裝置102可以在對捕獲的認證圖像執(zhí)行面部識別分析前運行反欺騙程序(即，執(zhí)行活躍度檢測)。以這種方式，計算裝置102可以通過改變其中計算裝置102執(zhí)行活躍度檢測和面部識別的序列來節(jié)省時間和計算資源。在前面的段落中描述的活躍度檢測可以基于檢測活躍姿態(tài)和面部姿態(tài)中的一個或兩者，如下所述。
[0050]在一些示例中，計算裝置102可以基于用戶的一個或多個姿態(tài)的執(zhí)行來檢測活躍度的指示。計算裝置102從其檢測活躍度的姿態(tài)在此可以被稱為“活躍姿態(tài)”?；钴S姿態(tài)的一些說明性示例可以包括用戶頭部在一個或多個方向上的移動。例如，用戶可以“搖動”或“轉動”他的/她的頭部，由此圍繞垂直(或y)軸來旋轉頭部。通過搖動/轉動姿態(tài)產生的旋轉角可以被稱為“偏轉角”或“航向改變角”。
[0051]類似地，在活躍姿態(tài)的其他示例中，用戶可以通過圍繞水平(或X)軸旋轉頭部來“點”他的/她的頭部。通過點頭姿態(tài)產生的旋轉角可以被稱為“俯仰角”或“仰角”。偏轉角和俯仰角經常被分類為Tait-Bryan角，該Tait-Bryan角繼而是Euler角的子集。通常，可以使用Euler角來區(qū)別或描述硬體的方向。例如，在面部圖像的上下文中，偏轉角可以描述主題的頭部向右或左轉動什么程度。類似地，俯仰角可以描述主題的頭部向上或向下面向什么程度。第三和最后的Tait-Bryan角經常被稱為“擺動”或“內斜”，并且可以描述用戶頭部圍繞深度(或Z-)軸的旋轉，并且反映用戶頭部的“翹起”運動。
[0052]面部圖像可以顯示所述的Tait-Bryan角中的任何一個或多個的某個水平。例如，如果主題面向上并且向左轉動他的/她的頭部，則該主題的對應的面部圖像可以顯示偏轉角以及俯仰角。在計算裝置102上運行的反欺騙程序可以實現(xiàn)用于下述的本公開的技術:確定如在面部圖像中表示的主題頭部的偏轉角、俯仰角和擺動角，并且使用所確定的角度來檢測各種類型的活躍姿態(tài)的存在。如果檢測的活躍姿態(tài)滿足特定參數(shù)(諸如滿足閾值量值、匹配預定姿態(tài)特性等)，則反欺騙程序可以確定捕獲的認證圖像是合法的。相反，如果反欺騙程序未檢測到活躍姿態(tài)或檢測到不滿足參數(shù)的活躍姿態(tài)，則反欺騙程序可以將認證嘗試識別為欺騙嘗試，并且使得計算裝置102拒絕對于用戶的訪問，而與面部識別程序的執(zhí)行和/或由面部識別程序產生的結果無關。
[0053]在計算裝置102上運行的反欺騙程序可以以各種方式來檢測活躍姿態(tài)。例如，反欺騙程序可以使得計算裝置102捕獲試圖訪問由計算裝置102控制的功能的用戶的多個面部圖像。反欺騙程序可以然后基于所捕獲的多個面部圖像中的一個相對于所捕獲的多個面部圖像中的另一個的偏轉角和俯仰角中的一個或兩者來檢測活躍姿態(tài)。例如，如果捕獲的多個面部圖像中的第二圖像顯示相對于捕獲的多個面部圖像中的第一圖像的偏轉角，則反欺騙程序可以檢測用戶已經將他的/她的頭部向右或左旋轉，根據情況而定。作為另一個示例，如果第二圖像顯示相對于第一圖像的俯仰角，則反欺騙程序可以檢測到用戶已經在向上或向下方向上點他的/她的頭部，根據情況而定。根據在此所述的技術的一個或多個，轉頭和點頭中的一個或兩者可以形成活躍姿態(tài)。
[0054]基于由第二圖像相對于第一圖像顯示的偏轉角和/或俯仰角，在計算裝置102上運行的反欺騙程序可以識別偏轉角量值和/或俯仰角量值。例如，用戶頭部向用戶右側的半轉動可以使得第二圖像顯示具有相對于第一圖像的45度的量值的偏轉角。類似地，用戶頭部在向上方向上的半點頭可以使得第二圖像顯示具有相對于第一圖像的45度的量值的俯仰角。
[0055]在這個示例中，在計算裝置102上運行的反欺騙程序可以基于偏轉角量值和俯仰角量值中的一個或兩者而產生活躍分值。例如，反欺騙程序可以產生與所確定的偏轉角量值和/或俯仰角量值成比例的活躍分值。換句話說，更大的偏轉角量值和/或俯仰角量值可以導致更大的活躍分值。在其中反欺騙程序檢測由第二圖像相對于第一圖像顯示的偏轉角以及俯仰角的示例中，活躍姿態(tài)可以源自偏轉角量值和俯仰角量值兩者的函數(shù)。在各種情況下，反欺騙程序可以向偏轉角量值附加與向俯仰角量值不同的權重。在一個這樣的示例中，如果偏轉角量值與比俯仰角量值高的權重相關聯(lián)，則甚至略微的偏轉角量值可能引起比更大的偏轉角量值大的在活躍分值上的增大。
[0056]另外，在計算裝置102上運行的反欺騙程序可以將所產生的活躍分值與閾值作比較。例如，該閾值可以對應于與預選量值(偏轉角、俯仰角或兩者)的閾值活躍姿態(tài)相關聯(lián)的活躍分值。反欺騙程序可以確定閾值活躍姿態(tài)具有不能容易地欺騙的特性和/或量值。例如，反欺騙程序可以忽略可以從擺動角識別的任何活躍度指示，因為二維基于欺騙的圖像(諸如圖像124)可以在圍繞其中心旋轉時展示擺動。作為另一個示例，反欺騙程序可以忽略基于小于特定值的偏轉角和/或俯仰角量值的活躍度指示。通過忽略在特定值下的偏轉角和/或俯仰角量值，反欺騙程序可以檢測在下述情況下的欺騙:惡意用戶可能呈現(xiàn)授權用戶126的多個基于欺騙的圖像，該圖像顯示彼此最小但是仍然可識別的變化。
[0057]基于所產生的活躍分值與閾值的比較，在計算裝置102上運行的反欺騙程序可以確定相對于訪問由計算裝置控制的功能是否拒絕對于用戶的認證。更具體地，如果從多個面部圖像產生的活躍分值不滿足閾值，則反欺騙程序可以使得計算裝置102拒絕對于用戶的認證。認證的拒絕可以獨立于在多個面部圖像的任何一個或多個上的面部識別分析的執(zhí)行和/或結果。例如，在其中計算裝置102在執(zhí)行反欺騙程序之前執(zhí)行面部識別程序的情況下，計算裝置102可以拒絕認證，即使多個面部圖像的一個或多個被面部識別程序核準匹配。作為另一個示例，在其中計算裝置102在執(zhí)行反欺騙程序后執(zhí)行面部識別程序的情況下，計算裝置102可以拒絕認證并且拒絕對于多個面部圖像的任何一個執(zhí)行面部識別程序。通過在該實現(xiàn)方式中拒絕執(zhí)行面部識別程序，計算裝置102可以節(jié)省時間、計算資源、網絡資源等。
[0058]在一些示例中，反欺騙程序可以使得計算裝置102提示用戶作出一個或多個活躍姿態(tài)。在一種實現(xiàn)方式中，反欺騙程序可以使得解鎖提示108包括用于作出一個或多個活躍姿態(tài)的指令。在另一種實現(xiàn)方式中，反欺騙程序可以使得計算裝置102在GUI106內顯示獨立的提示，使得該獨立的提示包括使得用戶作出活躍姿態(tài)的指令。在這些和其他實現(xiàn)方式中，反欺騙程序可以例如通過使用計算裝置102的揚聲器使得計算裝置102輸出音頻提示。類似于作為GUI106的一部分提供的可視提示，音頻提示可以指令用戶作出一個或多個活躍姿態(tài)。
[0059]另外，反欺騙程序可以預先確定用戶要作出的活躍姿態(tài)，和/或從庫或池隨機選擇一個或多個活躍姿態(tài)。作為一個示例，反欺騙程序可以提示用戶作出包括用戶頭部在左方向上的半轉的活躍姿態(tài)。更具體地，半轉可以包括將用戶頭部從面向前(或者“正面”)方向向用戶的左側轉動，由此產生在35和55度之間的偏轉角。用戶頭部在半轉后的方向在此可以被稱為“中側面”方向。
[0060]作為另一個示例，反欺騙程序可以提示用戶作出用戶頭部在右方向上的全轉。全轉可以包括將用戶頭部從正面方向向用戶右側轉動，導致在80和100度之間的偏轉角。用戶頭部在全轉后的方向在此可以被稱為“側面”方向。在從用戶檢測到活躍姿態(tài)時，反欺騙程序可以確定所作出的活躍姿態(tài)是否充分地匹配在提示中指定的預定活躍姿態(tài)。例如，如果反欺騙程序提示用戶作半轉，但是反欺騙程序替代地檢測到用戶已經作了全轉，則反欺騙程序可以確定檢測到的活躍姿態(tài)不匹配預定活躍姿態(tài)。
[0061]在其中所檢測的活躍姿態(tài)不匹配預定活躍姿態(tài)的情況下，反欺騙程序可以使得計算裝置102拒絕對于用戶的認證，而獨立于面部識別程序相對于用戶的面部圖像的執(zhí)行和/或由面部識別程序相對于用戶的面部圖像產生的結果。相反，如果反欺騙程序確定所檢測的活躍姿態(tài)匹配預定的活躍姿態(tài)，則反欺騙程序可以將任何認證確定遵從面部識別程序(例如，如果面部識別程序確定對于用戶的認證圖像的匹配等，則核準認證)。
[0062]反欺騙程序可以通過使得計算裝置102捕獲用戶的兩個面部圖像來區(qū)別偏轉角(由此檢測在提示中指示的活躍姿態(tài))。在一種實現(xiàn)方式中，反欺騙程序可以使得計算裝置102在活躍姿態(tài)的每一個階段提示用戶。在左半轉的示例中，反欺騙程序可以提示用戶提交用戶頭部在正面方向上的面部圖像。在捕獲在正面方向上的用戶面部的第一圖像之后，反欺騙程序可以提示用戶將他的/她的頭部向左轉動范圍從35至55度的角度。反欺騙程序可以然后使得計算裝置102捕獲用戶面部的第二圖像，并且將第二圖像與第一圖像作比較以檢測左半轉。
[0063]在一些示例中，反欺騙程序可以使得計算裝置102在捕獲第一圖像后的預定時間流逝后捕獲第二圖像。在其他示例中，反欺騙程序可以例如通過按壓/致動在⑶1106中設置的按鈕來提示用戶使得計算裝置102捕獲一個或兩個圖像。在其他示例中，反欺騙程序可以使得計算裝置102的有視頻能力的相機捕獲用戶的視頻流，并且提取捕獲的視頻的幀以形成第一和第二圖像。以這種方式，本公開的技術可以提供各種方式，通過該各種方式來獲得從其檢測活躍姿態(tài)的面部圖像。
[0064]反欺騙程序可以以各種方式將第一和第二圖像作比較以檢測活躍姿態(tài)。示例檢測實現(xiàn)方式可以包括基于姿勢的檢測技術和基于界標的檢測技術等。下面參考圖7-10更詳細地描述基于姿勢的和基于界標的檢測技術。另外，形成基于姿勢的檢測技術的基礎的特定方面包括姿勢識別技術。在下文中描述了用于姿勢識別的示例技術(或者替代地，頭部方向的識別):美國專利 N0.6，829，384，“OBJECT FINDER FOR PHOTOGRAPHICIMAGES” ；Νο.7，194，114，“OBJECT FINDER FOR TWO-DIMENSIONAL IMAGES, AND SYSTEMFOR DETERMINING A SET OF SUB-CLASSIFIERS COMPOSING AN OBJECT FINDER” ；以及N0.8，064，688，“OBJECT RECOGNIZER AND DETECTOR FOR TWO-DIMENSIONAL IMAGES USINGBAYESIAN NETWORK BASED CLASSIFIER”，它們每一個以它們各自的整體被包含在此。
[0065]在一些實現(xiàn)方式中，計算裝置102可以包括或否則訪問使得能夠實現(xiàn)本公開的技術的硬件元件。例如，計算裝置102可以包括或耦合到三維(3-D)測距儀。3-D測距儀可以是諸如激光器的合并技術，用于確定到遠處物體的距離、遠處物體的深度等。在其中計算裝置102使用3-D測距儀來實現(xiàn)活躍姿態(tài)檢測的一些示例中，計算裝置102可以檢測相對于第一和第二圖像的與各種面部輪廓相關聯(lián)的距離和深度。例如，與第一面部圖像的捕獲相結合地，計算裝置102可以使用3D測距儀來識別到用戶鼻尖的距離、到用戶眼睛的距離等的一個或多個。另外，與第二面部圖像的捕獲相結合地，計算裝置102可以使用3-D測距儀來識別到同一面部特征的距離。
[0066]基于所作出的活躍姿態(tài)的特性，反欺騙程序可以預期在到面部特征的距離上的特定改變。例如，在右全轉的情況下，到用戶鼻尖的距離可能基于在用戶頭部的正面和側面方向之間的差而增大。另外，3-D測距儀當用戶頭部擺姿勢在側面方向上時比當用戶頭部擺姿勢在正面方向上時可以檢測到更少的輪廓。更具體地，在正面方向上的姿勢可以暴露與兩眼的深度和曲率、鼻子的突出、嘴部/嘴唇、下顎和其他相關聯(lián)的輪廓。作為比較，在側面方向上的姿勢可能缺少與一眼(其可能不是可見的)相關聯(lián)的輪廓，減少與剩余的可見眼睛相關聯(lián)的輪廓等。以這種方式，可以通過使用3-D測距儀來實現(xiàn)和增強本公開的技術。
[0067]在一些示例中，反欺騙程序可以使得計算裝置102從圖像的較大的子集選擇兩個或更多的圖像，并且然后使用所選擇的圖像來檢測活躍姿態(tài)。在一個說明性示例中，反欺騙程序可以使得計算裝置102捕獲用戶的三個面部圖像。反欺騙程序可以然后排列來自該三個捕獲的面部圖像的每一個可能的對，并且比較在每對中的圖像。如果反欺騙程序基于該比較中的一個(例如，在單對的捕獲的面部圖像中)來檢測滿意的活躍姿態(tài)，則反欺騙程序可以相對于用戶的認證遵從面部識別程序。
[0068]在其中計算裝置102配備有或耦合到具有視頻捕獲能力的圖像配置裝置的情況下，反欺騙程序可以從捕獲的視頻流的幾個幀選擇第一和第二圖像。在一個說明性示例中，反欺騙程序可以排列所捕獲的視頻流的幀的子集(例如，對、三元組等)。反欺騙程序可以然后比較在每一個子集內的幀?；谠摫容^，反欺騙程序可以檢測在一個或多個子集中的活躍姿態(tài)。例如，一對捕獲的幀可以展示用于指示向上的點頭的足夠俯仰。作為另一個示例，捕獲的幀的三元組可以展示用于指示然后轉變?yōu)樽笕D的左半轉所需的偏轉。在另一個示例中，捕獲的幀的四元組可以顯示足以指示右半轉、其后向上點頭、其后右全轉的偏轉和俯仰。在這個示例中，四元組的第四幀可以當與四元組的第一幀作比較時顯示在80和100度之間的俯仰角以及偏轉角。
[0069]在一些示例中，反欺騙程序可以計算與幀的各個子集相關聯(lián)的活躍分值，并且基于該活躍分值來選擇特定子集。例如，如果用于一對幀的活躍分值對應于對于反欺騙程序滿意的活躍姿態(tài)，則反欺騙程序可以選擇該一對幀。以這種方式，本公開的技術可以使得能夠通過選擇性地編組幀/圖像的較大的子集來檢測活躍姿態(tài)。
[0070]在一些示例中，反欺騙程序可以實現(xiàn)用于與面部識別程序協(xié)作地作為以提供更魯棒的認證機制的本公開的技術。例如，反欺騙程序可以使得面部識別程序確定第一和第二圖像是否顯示用于指示一致的用戶身份的足夠類似度。更具體地，與使用第一和第二圖像來檢測活躍姿態(tài)的反欺騙程序相結合地，面部識別程序可以分析第一和第二圖像以確定圖像是否匹配以用于身份驗證。在一些示例中，該匹配可以基于圖像的類似度分值是否滿足閾值類似度(“或類似度分值閾值”)。在這些和其他示例中，計算裝置102可以通過下述來確定面部圖像是否符合一致的用戶身份:將第一圖像的一個或多個特征與第二圖像的一個或多個對應的特征作比較。這樣的特征的示例可以包括虹膜顏色、諸如眼睛、鼻子、嘴部等的面部特征的尺寸、頭發(fā)顏色和頭部尺寸，這里僅列出幾個。以這種方式，本公開的技術可以檢測欺騙企圖，同時也防范可能企圖通過使用不同人的基于欺騙的圖像來復制活躍姿態(tài)的惡意用戶。
[0071]在特定實現(xiàn)方式中，計算裝置102可以使用面部姿態(tài)檢測和/或識別來執(zhí)行本公開的反欺騙技術。如所討論的，在此所述的反欺騙技術可以使用面部姿態(tài)(或者替代地，“臉部姿態(tài)”)，諸如雙眼眨眼、單眼眨眼和可以在人臉的邊界內作出的其他姿態(tài)。計算裝置102可以檢測與各種面部特征相關聯(lián)的面部姿態(tài)。示例包括一只或兩只眼睛(例如，用于雙眼眨目艮、單眼眨眼等)、嘴部區(qū)域(例如，用于包括微笑、皺眉、顯示用戶的牙齒、伸展用戶的舌頭等的姿態(tài))、鼻子(例如，用于皺鼻子姿態(tài)等)、前額(例如，用于皺前額姿態(tài)等)、一只或兩只眉毛(用于眉毛抬起和壓縮姿態(tài)等)和各種其他。
[0072]在一些實現(xiàn)方式中，計算裝置102可以基于特定的面部界標來檢測面部姿態(tài)。在特定示例中，計算裝置102可以識別在多個捕獲的面部圖像中的面部界標。具體地說，計算裝置102可以識別在第一面部圖像中的一個或多個界標，并且在第二面部圖像中識別一個或多個對應的界標。另外，計算裝置102可以從第一和第二面部圖像的每一個提取子圖像，使得子圖像包括識別的界標的表示。計算裝置102可以然后比較來自第一和第二面部圖像的對應的組的子圖像(例如，通過確定在子圖像之間的距離測量)。如果該距離測量滿足或超過閾值，則計算裝置102可以確定用戶已經滿意地作出了面部姿態(tài)，并且取決于核準匹配的面部識別程序，基于面部識別認證來允許用戶訪問由計算裝置102控制的功能。
[0073]在一個示例中，計算裝置102可能試圖檢測雙眼眨眼姿態(tài)。在這個示例中，計算裝置102可以將第一面部圖像的雙眼識別為獨立的界標。替代地，計算裝置102可以將包括兩眼的用戶面部的區(qū)域(例如，“眼睛帶”)識別為單個界標。計算裝置102可以從第一面部圖像提取包括識別的面部界標的第一子圖像。另外，計算裝置102可以從第二面部圖像提取包括對應的面部界標的第二子圖像。在一些實現(xiàn)方式中，計算裝置102可以提取子圖像使得第二圖像大于第一子圖像(例如，大第一圖像的大小的20%的因子)。計算裝置102可以提取第二子圖像來作為較大圖像，以試圖保證第一子圖像的所有細節(jié)被包括在第二子圖像中。另外，通過提取作為比第一子圖像大的圖像的第二子圖像，計算裝置102可以保證在兩個子圖像之間的對應的界標的更準確和精確的對齊。通過以這種方式保證對應的界標的更好的對齊，計算裝置102可以減小由不良對齊和與作出活躍姿態(tài)或面部姿態(tài)無關的其他因素引起的任何距離。
[0074]為了檢測用戶是否已經作出了足以用于反欺騙目的的面部姿態(tài)，計算裝置102可以計算在第一和第二子圖像之間的距離測量。在示例中，計算距離測量可以包括各種步驟。例如，計算裝置102可以縮放、旋轉、校正或否則調整所提取的子圖像中的一個或兩者，以便規(guī)范化提取的子圖像。以這種方式調整(和/或規(guī)范化)提取的子圖像可以使得計算裝置102能夠獲得子圖像的標準的規(guī)范化的相關性。通過規(guī)范化子圖像，計算裝置102可以減小在諸如在形成測量參數(shù)的區(qū)域之間的位置和空間的子圖像的共享屬性上的差異。在示例中，計算裝置102可以旋轉子圖像中的一個，以補償由第二面部圖像相對于第一面部圖像顯示的偏轉角、俯仰角和擺動角的一個或多個。在旋轉示例中，計算裝置102可以規(guī)范化子圖像的方向。類似地，計算裝置102可以縮放一個或兩個子圖像，以規(guī)范化子圖像的大小。計算裝置102可以基于檢測的在第一和第二面部圖像的大小上的差異來規(guī)范化子圖像的大小。以這種方式，計算裝置102可以在試圖從子圖像檢測面部姿態(tài)之前減小在子圖像之間的與用戶作出面部姿態(tài)無關的差別。
[0075]為了確定用戶是否已經作出了面部姿態(tài)(在這個示例中為雙眼眨眼)，計算裝置102可以測量在子圖像之間的距離。在其中計算裝置102對子圖像執(zhí)行多個規(guī)范化操作的情況下，計算裝置102可以測量從第一子圖像至第二子圖像的每一個規(guī)范化版本的距離。計算裝置102可以然后為了雙眼眨眼檢測目的而選擇多個距離測量的最小距離。通過選擇該最小距離，計算裝置102可以利用來自最精確地規(guī)范化的子圖像對的距離。計算裝置102可以然后確定所測量的距離(例如，所選擇的最小距離)是否指示在子圖像之間的足以有資格作為足夠的雙眼眨眼(或其他活躍姿態(tài)，根據情況而定)的差別。在示例中，計算裝置102可以將測量的距離與閾值作比較，以便確定是否存在足夠的差別。如果測量的距離滿足或超過閾值，則計算裝置102可以檢測雙眼眨眼姿態(tài)，而如果測量的距離小于閾值，則計算裝置102可以檢測雙眼眨眼姿態(tài)的不存在(或失敗)。
[0076]計算裝置102可以基于在子圖像的對應的像素位置之間的差來測量在子圖像之間的距離。在如上所述的雙眼眨眼姿態(tài)的示例中，第一和第二子圖像的對應的像素位置可以分別表示角膜和眼瞼的部分。另外，眼瞼可以包括比角膜少的像素轉變。更具體地，角膜可以顯示相對于鞏膜、虹膜和瞳孔的兩個或更多個的像素轉變(例如，對比顏色)。相反，眼瞼可以僅在其上邊界(相對于眉毛)和下邊界(相對于睫毛)處顯示像素轉變。
[0077]在一些示例實現(xiàn)方式中，計算裝置102可以使用三個面部圖像(和三個子圖像，從三個面部圖像的每一個提取一個)來檢測雙眼眨眼姿態(tài)。在這些實現(xiàn)方式中，計算裝置102可以測量在三個子圖像的任何兩個之間的距離以檢測雙眼眨眼姿態(tài)。例如，如果測量的距離滿足一組參數(shù)，則計算裝置102可以檢測雙眼眨眼姿態(tài)。作為一個示例參數(shù)，在第一和第二子圖像之間的測量距離必須滿足或超過閾值(以與眼瞼的閉合對應)。作為另一個示例參數(shù)，在第一和第三子圖像之間的測量的距離必須小于相同或不同的閾值(以與表示張開的眼睛的兩個子圖像對應)。作為另一個示例參數(shù)，測量的在第二和第三子圖像之間的距離必須滿足或超過相同或不同的閾值(以與眼瞼的張開對應)。計算裝置102可以在使用三個面部圖像來檢測雙眼眨眼姿態(tài)中應用所有三個參數(shù)或這些參數(shù)的任何組合。以這種方式，本公開的技術可以提供利用變化的可用信息量來檢測面部姿態(tài)的多種方式。
[0078]如所討論的，計算裝置102可以實現(xiàn)用于檢測各種面部姿態(tài)的本公開的技術。除了如上所述的雙眼眨眼姿態(tài)之外，計算裝置102可以實現(xiàn)技術以檢測使用一只或兩只眼睛作為界標的其他面部姿態(tài)，諸如單眼眨眼、在眼睛張開的同時的角膜的移動(以下稱為“眼睛移動”)、眉毛移動等。另外，計算裝置102可以基于其他面部界標來檢測面部姿態(tài)，該其他面部界標包括嘴部(或一般的嘴部區(qū)域)、鼻子、前額和其他。與這些界標相關聯(lián)的面部姿態(tài)可以例如包括微笑、皺眉、伸舌、張嘴姿態(tài)、皺鼻子、皺前額和各種其他。
[0079]在單眼眨眼姿態(tài)的示例中，計算裝置102可以將相對于一只眼睛(例如，左眼)測量的距離與第一閾值作比較，以確定是否存在指示左眼瞼的張開-關閉-張開移動的足夠差別。與檢測相對于左眼的足夠差別相結合地，計算裝置102可以檢測右眼的靜態(tài)情況(例如，右眼瞼的持續(xù)張開狀態(tài))。更具體地，計算裝置102可以測量在各種面部圖像中的右眼的表示之間的距離，并且將該距離與第二閾值作比較。在右眼的情況下，計算裝置102可以確定該距離是否小于第二閾值。換句話說，在右眼的情況下，計算裝置102可以檢測在各個面部圖像上是否存在足夠的類似度。該足夠的類似度可以指示右眼保持在靜態(tài)中(即，打開或閉合，但是沒有在兩者之間的過渡)。
[0080]當使用嘴部作為界標時，計算裝置102可以如所討論地檢測包括微笑、皺眉、舌頭伸出和張開的嘴部姿態(tài)的面部姿態(tài)。作為一個具體示例，計算裝置102可以檢測張開的嘴部微笑。在張開的嘴部微笑的示例中，面部圖像可以顯示從起點(例如，嘴部在閉合狀態(tài)中，并且在相對直或無表達的位置中)至終點(例如，嘴部在張開狀態(tài)中，在向上彎曲的位置中)的轉變。在這個示例中，在面部圖像之一(例如，第二面部圖像)中的用戶嘴部的打開狀態(tài)可以提供相對于表示閉合的嘴部的面部圖像的另外的差別(由此增大測量的距離)。例如，第二面部圖像的張開的嘴部可以包括由在嘴唇和牙齒之間的對比度引起的像素轉變。相反，因為用戶嘴部的閉合狀態(tài)，所以第一面部圖像可以包括更少的或不包括與嘴唇至牙齒對比度相關聯(lián)的像素轉變。作為與嘴部界標相關聯(lián)的像素轉變的不同數(shù)量和/或質量的結果，可以在面部圖像之間存在足夠的差別(即距離)，以指示張嘴的微笑面部姿態(tài)。可以引起相對于嘴部界標的足夠差別的面部姿態(tài)的其他示例可以包括其他類型的微笑(例如，閉合的嘴部)、皺眉(例如，因為嘴部區(qū)域的不同曲線)、舌頭伸出(例如，源自由深度差別等引起的像素轉變)、嘴部的張開(例如，源自由在嘴唇和張開的嘴部的表示之間的對比度引起的像素轉變)和其他。
[0081]在一些實現(xiàn)方式中，計算裝置102可以實現(xiàn)用于提示用戶作出特定的預定面部姿態(tài)的本公開的技術。在示例中，計算裝置102可以提示用戶輸出與⑶1106的通知108類似的通知。在這些實現(xiàn)方式中，計算裝置102可以僅如果所檢測的面部姿態(tài)匹配預定的面部姿態(tài)則檢測有效的面部姿態(tài)以用于反欺騙目的。如所討論的，張開嘴部的微笑可以是用于指示在幾個情況下的活躍度的有效面部姿態(tài)。然而，如果在提示中指示的預定面部姿態(tài)不是張開嘴部的微笑，則計算裝置102可以拒絕對于作出張開嘴部的微笑的用戶的認證。相反，假定面部識別程序已經對所捕獲的面部圖像的至少一個核準了匹配，如果所檢測的面部姿態(tài)匹配預定面部姿態(tài)(例如，舌頭伸出)，則計算裝置102可以核準對于用戶的認證。
[0082]另外，在一些實現(xiàn)方式中，計算裝置102可以配備有面部檢測能力。在具體示例中，計算裝置102可以運行或執(zhí)行一個或多個面部檢測程序。如所討論的，計算裝置102可以包括或否則耦合到具有視頻捕獲能力的圖像捕獲裝置。繼而，計算裝置102可以接收作為由圖像捕獲裝置捕獲的視頻流的獨立幀的多個圖像(包括所述的面部圖像)。在這樣的實現(xiàn)方式中，面部檢測程序可以分析所捕獲的視頻流的多個幀(并且有時全部幀)。更具體地，面部檢測程序可以分析圖像和/或視頻幀以確定圖像/幀是否包括人臉的表示。在其中計算裝置102配備有這樣的面部檢測程序的實現(xiàn)方式中，計算裝置102可以對于所捕獲的視頻流的多個幀執(zhí)行面部檢測，以確定所檢測的面部或活躍度的合法性。
[0083]例如，計算裝置102可以對于所捕獲的視頻流的每一個幀執(zhí)行面部檢測。如果面部檢測相對于視頻流的任何部分失敗(即，如果視頻流的至少一個幀不包括人臉的表示)，則計算裝置102可以拒絕對于用戶的認證。在其他示例中，面部檢測程序可以限定其中可能沒有人臉的幀的可接受閾值。在這些示例中，計算裝置102可以在下述情況下核準對于用戶的認證:視頻流的幀未能通過面部檢測分析，但是失敗的幀的數(shù)量不超過限定的閾值。以這種方式，本公開的技術可以挫敗惡意用戶通過檢索示出不同的面部表達、頭部方向等的授權用戶的多個圖像來欺騙面部或活躍姿態(tài)的企圖。
[0084]下面使用示例算法表示的變量和相應的值的列表來呈現(xiàn)示例算法，通過該示例算法，可以執(zhí)行本公開的一個或多個技術。
[0085]算法1:反欺騙
[0086]1.當圖像幀從視頻相機輸出時對于圖像幀運行面部檢測和識別。當面部F匹配注冊面部時，將其加到識別的面部的集E={F1，F(xiàn)2，F(xiàn)3，《"，F(xiàn)N}的結尾。注意，檢測步驟得出面部界標位置和面部的擺動角的估計。
[0087]2.如果N (在集E中的面部的數(shù)量)小于2，則前進到步驟1，否則繼續(xù)到3。
[0088]3.根據算法2來計算活躍度L (E)。
[0089]4.如果L(E)==真，則將裝置解鎖。
[0090]5.如果設備時間期滿，則清空集S，并且停止；否則，前進到步驟I。
[0091]算法2:活躍度測量L(E)
[0092]1.N=在面部集E中的元素的數(shù)量。對于從I至N-1的每一個i，將面部i與新的面部N作比較，以如下檢查可以混淆特征比較的因素
[0093]a.使用從面部檢測步驟的頭部滾轉估計來檢查額外的相對旋轉。對于從I至N-1的每一個i，將面部i與新的面部N作比較:
[0094]如果Abs (RN-Ri) >Rmax，其中，Ri是面部i的擺動角，返回假，否則繼續(xù)。
[0095]b.使用來自面部檢測步驟的界標位置pij來檢查移動模糊:
[0096]1.計算新的面部FN的界標的質心cN:cN=l/3J=1 Σ 3pNj
[0097]i1.如果I |CN-Ci| I >Vmax，即在兩個面部之間的距離超過閾值，則返回假，否則繼續(xù)。
[0098]c.使用來自面部檢測步驟的界標位置pij來檢查額外的相對縮放:
[0099]1.計算新的面部FN的縮放SN:SN=l/3j=1 Σ31 cN-pj | | ,即，界標距界標的質心的平均距離
[0100]i1.如果 Max(SN/Si，Si/SN)>Smax，則返回假，否則繼續(xù)。
[0101]2.將面部圖像旋轉到標稱位置(即，使得在眼點之間的線是水平的)
[0102]3.將面部圖像縮放為標稱大小
[0103]4.對于每一個特征j,限定大小為M*Wjx, M*Wjy (通過因子M填充)的、圍繞界標位置Pj為中心的面部圖像的子圖像
[0104]5.對于從I至N-1的每一個i，將面部i的特征與面部N作比較。
[0105]a.對于每一個特征j (兩眼或嘴部)
[0106]1.將面部Fj的較小(大小為Wjx、Wjy)的子圖像Iij與來自面部FN的對應的子圖像相關。對于在較大者內的較小圖像的每一個可能位置，計算差異測量(例如，規(guī)范化的歐幾里德距離，1-相關系數(shù))以限定相關平面。
[0107]i1.找出在該相關平面上的差異測量的最小值。[0108]b.從特征的差異測量確定活躍度。例如，如果所有特征的差異大于距離閾值DL，則活躍度=真，否則活躍度=假。
[0109]c.如果活躍度對于面部Fj為真，則返回真，否則使用j = j+1繼續(xù)步驟5。
[0110]6.返回假
[0111]函數(shù)和變暈
【權利要求】
1.一種方法，包括: 從耦合到計算裝置的圖像捕獲裝置接收用戶的面部的第一圖像和所述用戶的所述面部的第二圖像； 基于所述第二圖像相對于所述第一圖像的偏轉角和所述第二圖像相對于所述第一圖像的俯仰角中的至少一個來檢測活躍姿態(tài)，其中所述偏轉角對應于圍繞垂直軸為中心的轉變，并且其中所述俯仰角對應于圍繞水平軸為中心的轉變； 基于與所述偏轉角相關聯(lián)的偏轉角量值和與所述俯仰角相關聯(lián)的俯仰角量值中的至少一個來產生活躍分值； 將所述活躍分值與閾值作比較；以及 至少部分地基于所述比較來確定是否相對于訪問由所述計算裝置控制的一個或多個功能拒絕對所述用戶的認證。
2.根據權利要求1所述的方法，進一步包括: 提示所述用戶作出預定的活躍姿態(tài)； 確定所檢測到的活躍姿態(tài)是否匹配所述預定的活躍姿態(tài)； 如果所檢測到的活躍姿態(tài)不匹配所述預定的活躍姿態(tài)，則相對于訪問由所述計算裝置控制的一個或多個功能拒絕對于所述用戶的認證；以及 如果所檢測到的活躍姿態(tài)匹配所述預定的活躍姿態(tài)并且所述活躍分值超過所述閾值，則相對于訪問由所述計算裝置控制的一個或多個功能核準對于所述用戶的認證。
3.根據權利要求1所述的方法，其中，檢測所述活躍姿態(tài)進一步包括:至少部分地基于在所述第一圖像和所述第二圖像中的一個或兩者中表示的至少一個界標來檢測所述活躍姿態(tài)。
4.根據權利要求3所述的方法，其中，至少部分地基于在所述第一圖像和所述第二圖像中的一個或兩者中表示的所述至少一個界標來檢測所述活躍姿態(tài)進一步包括: 識別所述第一圖像中的左眼和右眼兩者； 識別所述第二圖像中的所述左眼和所述右眼中的僅一個；以及 獲得所述第二圖像相對于所述第一圖像的所述偏轉角。
5.根據權利要求3所述的方法，其中，至少部分地基于在所述第一圖像和所述第二圖像中的一個或兩者中表示的所述至少一個界標來檢測所述活躍姿態(tài)進一步包括: 識別所述第一圖像中的左眼和右眼兩者； 確定所述第二圖像缺少所述左眼或所述右眼；以及 獲得所述第二圖像相對于所述第一圖像的所述偏轉角。
6.根據權利要求3所述的方法，其中，至少部分地基于在所述第一圖像和所述第二圖像中的一個或兩者中表示的所述至少一個界標來檢測所述活躍姿態(tài)進一步包括: 在所述第一圖像中檢測缺少耳垂的表示； 在所述第二圖像中檢測所述耳垂的所述表示；以及 獲得所述第二圖像相對于所述第一圖像的所述偏轉角。
7.根據權利要求3所述的方法，其中，至少部分地基于在所述第一圖像和所述第二圖像中的一個或兩者中表示的所述至少一個界標來檢測所述活躍姿態(tài)進一步包括: 在所述第一圖像中檢測鼻座的表示；在所述第二圖像中檢測缺少所述鼻座的所述表示；以及 獲得所述第二圖像相對于所述第一圖像的所述偏轉角。
8.根據權利要求3所述的方法，其中，至少部分地基于在所述第一圖像和所述第二圖像中的一個或兩者中表示的所述至少一個界標來檢測所述活躍姿態(tài)進一步包括: 在所述第一圖像中檢測缺少鼻梁的表示； 在所述第二圖像中檢測所述鼻梁的所述表示；以及 獲得所述第二圖像相對于所述第一圖像的所述偏轉角。
9.根據權利要求1所述的方法， 其中，所述圖像捕獲裝置具有視頻捕獲能力，并且 其中，所述第一圖像和所述第二圖像中的至少一個形成從所述圖像捕獲裝置接收的視頻數(shù)據的一部分。
10.根據權利要求1所述的方法，進一步包括: 對所述第一圖像和所述第二圖像中的每個執(zhí)行面部識別分析； 如果所述第一圖像和所述第二圖像中的至少一個未通過所述面部識別分析，則相對于訪問由所述計算裝置控制的一個或多個功能拒絕對于所述用戶的認證， 如果所述第一圖像和所述第二圖像兩者通過所述面部識別分析并且所述活躍分值超過所述閾值，則相對于訪問由所述計算裝置控制的一個或多個功能核準對于所述用戶的認證。`
11.根據權利要求1所述的方法，其中，檢測所述活躍姿態(tài)包括: 確定與所述第一圖像相關聯(lián)的第一頭部方向和與所述第二圖像相關聯(lián)的第二頭部方向。
12.根據權利要求11所述的方法，其中，確定所述第一頭部方向和所述第二頭部方向包括: 將在所述第一圖像和所述第二圖像中的每一個中的所述用戶的面部的表示與至少一個頭部姿勢模型作比較。
13.根據權利要求12所述的方法，其中，確定所述第一頭部方向和所述第二頭部方向中的至少一個包括至少部分地基于所述第二圖像相對于所述第一圖像的所述偏轉角來確定，并且其中，所述至少一個頭部姿勢模型符合正面方向、部分側面方向和側面方向中的一個。
14.根據權利要求13所述的方法，其中，所述部分側面方向顯示相對于所述正面方向的在35度和55度之間的角度，并且其中，所述側面方向顯示相對于所述正面方向的在80度和100度之間的角度。
15.根據權利要求12所述的方法，其中，確定所述第一頭部方向和所述第二頭部方向中的至少一個至少部分地基于在所述第二圖像和所述第一圖像之間的所述俯仰角，并且其中，所述至少一個頭部姿勢模型符合正面方向、面向上方向和面向下方向中的一個。
16.根據權利要求1所述的方法，其中，檢測所述活躍姿態(tài)包括: 使用耦合到所述計算裝置的三維(3-D)測距儀來檢測所述偏轉角和所述俯仰角中的至少一個。
17.根據權利要求1所述的方法，進一步包括:至少部分地基于將所述第一圖像和所述第二圖像中的一個或兩者與授權用戶的所述面部的至少一個注冊圖像作比較來通過所述第一圖像和所述第二圖像中的一個或兩者的面部識別核準匹配。
18.根據權利要求1所述的方法，其中，接收所述第一圖像和所述第二圖像進一步包括:從至少包括所述第一圖像、所述第二圖像和第三圖像的多個圖像中選擇所述第一圖像和所述第二圖像。
19.根據權利要求18所述的方法，其中，從所述多個圖像中選擇所述第一圖像和所述第二圖像包括:至少部分地基于將所述活躍分值與閾值作比較來選擇所述第一圖像和所述第二圖像。
20.根據權利要求1所述的方法，其中，確定是否拒絕對于所述用戶的認證包括:拒絕所述認證，而與相對于所述用戶的所述面部的所述第一圖像和所述用戶的所述面部的所述第二圖像中的一個或兩者通過面部識別的匹配無關。
21.根據權利要求1所述的方法，進一步包括: 通過所述計算裝置確定所述第一圖像是否至少顯示相對于所述第二圖像的閾值類似度，其中，所述閾值類似度指示一致的用戶身份。
22.—種編碼有指令的計算機可讀存儲裝置，所述指令當被執(zhí)行時使得計算機裝置的一個或多個處理器執(zhí)行操作，所述操作包括: 從耦合到所述計算裝置的圖像捕獲裝置接收用戶的面部的第一圖像和所述用戶的所述面部的第二圖像； 基于所述第二圖像相對于所述第一圖像的偏轉角和所述第二圖像相對于所述第一圖像的俯仰角中的至少一個來檢測活躍姿態(tài)，其中所述偏轉角對應于圍繞垂直軸為中心的轉變，并且其中所述俯仰角對應于圍繞水平軸為中心的轉變； 基于與所述偏轉角相關聯(lián)的偏轉角量值和與所述俯仰角相關聯(lián)的俯仰角量值中的至少一個來產生活躍分值； 將所述活躍分值與閾值作比較；以及 至少部分地基于所述比較來確定是否相對于訪問由所述計算裝置控制的一個或多個功能拒絕對于所述用戶的認證。
23.一種計算裝置，包括: 存儲器； 至少一個處理器； 圖像捕獲裝置，所述圖像捕獲裝置能夠被所述至少一個處理器操作來捕獲用戶的面部的第一圖像和所述用戶的所述面部的第二圖像； 面部識別模塊，所述面部識別模塊能夠被所述至少一個處理器操作來通過面部識別對于所述第一圖像和所述第二圖像中的至少一個核準匹配； 反欺騙模塊，所述反欺騙模塊能夠被所述至少一個處理器操作來: 基于所述第二圖像相對于所述第一圖像的偏轉角和所述第二圖像相對于所述第一圖像的俯仰角中的至少一個來檢測活躍姿態(tài)，其中所述偏轉角對應于圍繞垂直軸為中心的轉變，并且其中所述俯仰角對應于圍繞水平軸為中心的轉變； 基于與所述偏轉角相關聯(lián)的偏轉角量值和與所述俯仰角相關聯(lián)的俯仰角量值中的至少一個來產生活躍分值； 將所述活躍分值與閾值作比較；以及 至少部分地基于所述比較來確定是否相對于訪問由所述計算裝置控制的一個或多個功能拒絕對于所述用戶的認證。`
【文檔編號】G06K9/00GK103514439SQ201310260172
【公開日】2014年1月15日 申請日期:2013年6月26日 優(yōu)先權日:2012年6月26日
【發(fā)明者】邁克爾·克里斯蒂安·內希巴, 亨利·威爾·施奈德曼, 邁克爾·安德魯·賽普 申請人:谷歌公司