活性检测制造技术

一种活性检测系统包括：控制器、视频输入、特征识别模块、和活性检测模块。该控制器配置成控制输出设备，以在时间间隔期间对实体提供随机输出。该视频输入配置成接收摄像头在该时间间隔期间捕获的实体的运动图像。该特征识别模块配置成处理运动图像，以检测实体的至少一个人特征。该活性检测模块配置成在时间间隔期间将检测到的人特征呈现的行为与随机输出进行比较，以确定该行为是否是对随机输出的预期反应，从而确定该实体是否是人。

【技术实现步骤摘要】
【国外来华专利技术】活性检测
本专利技术涉及活性检测
，并且在网络安全的情境下具有防止基于乔装为人的实体进行欺骗攻击的特殊应用。
技术介绍
在网络安全的情境下，欺骗攻击指未授权的人或软件实体乔装为授权实体，从而获取非法好处的技术。特定示例是未授权实体乔装为特定用户对该用户保存于理论上的安全数据存储器中的个体信息实现不当访问、通过乔装系统管理员对理论上的安全系统发起攻击，或对然后能够获取利益的理论上的安全系统实现某种其他方式的访问。“活性检测”指用于检测可以呈现表面上为人特征的实体实际上是真实的人，还是乔装成这样的非人实体的技术。活性检测的一个示例是众所周知的CAPTCHA测试；或将其全称给出：“可区分电脑与人类的完全自动化公用图灵测试(CompletelyAutomatedPublicTuringtesttotellComputersandHumansApart)”。该测试基于质询-响应范式。广义而言，系统对实体提供设计得对人浅显而对机器人软件却艰难的测试。典型实现是要求实体理解嵌入图像文件或音频文件中的单词或短语。这对于人理解该单词/图像是个简单任务，而对于机器人软件理解该单词/图像却是个较艰难的任务，因为其是非文本格式。该技术的变型包含出于使其更不易被软件理解的目的使该单词或短语变形。活性检测的另一个示例是处于基于生物测量学(例如，人脸识别、话音识别或指纹识别)的理论上安全的系统情境下。这种系统可以要求希望访问该系统的用户利用生物测量传感器(例如，摄像头、指纹传感器、麦克风)对该系统呈送其生物测量标识符，即，人识别特征(例如，其脸、指纹或话音)中的一个。将呈送的生物测量标识符与授权访问该系统的用户的生物测量数据进行比较，并且仅当该生物测量标识符与授权用户中的一个的生物测量数据一致时，才许可该呈送用户访问。通过对生物测量传感器呈现伪造的生物测量样品，诸如预先捕获的或合成的图像/语音数据、身体照片、甚或人特征的三维物理模型，诸如精确的人脸模型或手指模型，能够欺骗这种系统。在这种情况下，需要一种鲁棒的活性检测技术能够可靠地将实际生物测量标识符即从希望访问该系统的人直接捕获的与伪造的生物测量标识符，即预先捕获的或合成的区别开。迄今为止，基于生物测量数据对更高级活性检测的研究主要集中于机器学习技术。机器学习技术往往实现起来较昂贵(根据处理资源)，并且要求某种形式的离线和/或在线模型训练。
技术实现思路
本专利技术的专利技术人已经认识到对看见人特征(诸如眼或嘴)呈现的随机输出(诸如随机视频输出或随机音频输出)的生理反应提供活性检测的良好基础，因为这种反应对于非人实体非常难以精确复制。根据本专利技术的第一方案，一种活性检测系统包括：控制器、视频输入、特征识别模块、和活性检测模块。该控制器配置成控制输出设备，以在时间间隔期间对实体提供随机输出。该视频输入配置成接收摄像头在所述时间间隔期间捕获的实体的运动图像。该特征识别模块配置成处理运动图像，以检测实体的至少一个人特征。该活性检测模块配置成在该时间间隔期间将检测到的人特征呈现的行为与随机输出进行比较，以确定该行为是否是对随机输出的预期反应，从而确定该实体是否是人。在实施例中，特征识别模块配置成检测的人特征可以是该实体的眼。例如，提供随机输出可以包括控制输出设备，以发出至少一个在运动图像内具有随机定时的光脉冲，并且预期反应可以是对至少一个光脉冲的预期瞳孔反应。例如，提供随机输出可以包括控制输出设备，以发出至少两个互相具有随机时间分隔的随机光脉冲，并且预期反应可以是对至少两个光脉冲的预期瞳孔反应。输出设备可以是摄像头闪光灯或显示器。活性检测系统可以包括速度测量模块，该速度测量模块配置成将运动图像的帧互相比较，以产生眼的速度分布，该速度分布表示瞳孔的直径在不同时间的变化速率，该比较包括将速度分布与预期反应进行比较。例如，活性检测模块的所述比较可以包括将速度分布与概率分布进行比较，其中概率分布表示预期瞳孔反应。作为一种选择或者此外，活性检测模块的所述比较可以包括：确定第一时间，其中该第一时间对应于速度分布的局部最大值；确定第二时间，其中所述第二时间对应于所述速度分布的局部最小值，局部最小值紧接在局部最大值之前或紧接在局部最大值之后发生；并且确定第一时间与第二时间之间的差，并且将该差与阈值进行比较。例如，可以确定第一时间与两个第二时间之间各自的差，一个第二时间对应于紧接在局部最大值之前的局部最小值，而另一个第二时间对应于紧接在局部最大值之后发生的局部最小值，并且可以分别与各自的阈值进行比较。仅当所述两个差中的每个低于其各自的阈值并且速度分布与概率分布匹配时，可以确定该实体是人。输出设备可以是显示器。提供随机输出可以包括控制显示器，以在显示器的随机点位处显示显示要素，并且预期反应可以是眼的预期运动。该活性检测系统可以包括：空间窗口化模块，该空间窗口化模块配置成对运动图像的多个帧中的每个识别虹膜区，该虹膜区对应于帧中的眼的虹膜；以及分析模块，该分析模块配置成对虹膜区的多个区域中的每个产生该区域内的像素值的直方图，以在跟踪眼的运动中使用，活性检测模块配置成通过将直方图与预期运动进行比较执行所述比较。例如，活性检测模块可以配置成通过将直方图与表示预期运动的概率密度函数进行比较。作为一种选择或者此外，活性检测系统可以包括：空间窗口化模块，该空间窗口化模块配置成对于运动图像的多个帧中的每个将该帧的至少一部分分割为多个块，每个块形成一个或者多个各自的子块，每个子块由一个或者多个各自的像素形成；以及分析模块，该分析模块配置成基于每个块的一个或者多个各自的子块，对每个块指定各自的块值，该活性检测模块配置成通过将块值与预期运动进行比较执行所述比较。例如，每个子块可以由多个像素形成，并且/或者每个块可以由多个子块形成。该分析模块可以配置成通过检测子块的至少预定比例的各自的像素是否具有低于强度阈值的强度，对每个子块指定二进制值，通过将对每个块各自的子块指定的二进制值组合，指定每个块的块值。通过将多个帧从颜色格式转换为灰度级格式，可以确定像素强度。作为一种选择或者此外，提供随机输出还可以包括访问用户创建的数据，保存于输出设备的本机第一存储器，用户创建的数据限定显示器上的一个受限子集的点位，随机地从该受限子集中选择随机点位，其中该系统还配置成将将眼呈现的行为与保存于远离输出设备的第二存储器中的用户创建数据进行比较。例如，用户创建的数据可以定义二维曲线，受限子集是曲线上的一组点。第一存储器和输出设备可以集成于用户设备中。如果人特征是眼，则与随机输出进行比较的行为可以是如下中的至少一个：眼的瞳孔的尺寸随时间的变化；眼的虹膜图案随时间的变化；以及眼呈现的眼运动。作为一种选择或者此外，提供随机输出可以包括控制输出设备，以输出至少一个随机选择的单词；特征识别模块配置成检测的人特征可以是实体的嘴，并且预期反应是用户说出单词，利用唇读算法，将嘴的运动与随机单词比较。例如，在实施例中，可以通过如下，应用唇读算法：识别嘴上的一组基准点；对对应于运动图像中的不同时间的一组嘴基准点确定一序列分隔度量(separationmeasures)；并且对于至少一个显示单词，将确定的分隔度量与预期序列进行比较。分隔度量中的每个可以分别是不同对的嘴基准点本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种活性检测系统，包括：控制器，所述控制器配置成控制输出设备，以在时间间隔期间对实体提供随机输出；视频输入，所述视频输入配置成接收摄像头在所述时间间隔期间捕获的所述实体的运动图像；特征识别模块，所述特征识别模块配置成处理所述运动图像，以检测所述实体的至少一个人特征；以及活性检测模块，所述活性检测模块配置成在所述时间间隔期间将所述检测到的人特征呈现的行为与所述随机输出进行比较，以确定所述行为是否是对所述随机输出的预期反应，从而确定所述实体是否是人。

【技术特征摘要】
【国外来华专利技术】2016.07.15 GB 1612300.2;2015.08.10 US 14/822,803;21.一种活性检测系统，包括：控制器，所述控制器配置成控制输出设备，以在时间间隔期间对实体提供随机输出；视频输入，所述视频输入配置成接收摄像头在所述时间间隔期间捕获的所述实体的运动图像；特征识别模块，所述特征识别模块配置成处理所述运动图像，以检测所述实体的至少一个人特征；以及活性检测模块，所述活性检测模块配置成在所述时间间隔期间将所述检测到的人特征呈现的行为与所述随机输出进行比较，以确定所述行为是否是对所述随机输出的预期反应，从而确定所述实体是否是人。2.根据权利要求1所述的活性检测系统，其中所述特征识别模块配置成检测的所述人特征是所述实体的眼。3.根据权利要求2所述的活性检测系统，其中提供所述随机输出包括控制所述输出设备，以发出至少一个在所述运动图像内具有随机定时的光脉冲，并且所述预期反应是对所述至少一个光脉冲的预期瞳孔反应。4.根据权利要求3所述的活性检测系统，其中提供所述随机输出包括控制所述输出设备，以发出至少两个互相具有随机时间分隔的随机光脉冲，并且所述预期反应是对所述至少两个光脉冲的预期瞳孔反应。5.根据权利要求3或4所述的活性检测系统，其中所述输出设备是摄像头闪光灯或显示器。6.根据权利要求3、4或5所述的活性检测系统，包括速度测量模块，所述速度测量模块配置成将所述运动图像的帧互相比较，以产生所述眼的速度分布，所述速度分布表示所述瞳孔的所述直径在不同时间的变化速率，所述比较包括将所述速度分布与所述预期反应进行比较。7.根据权利要求6所述的活性检测系统，其中所述活性检测模块的所述比较包括将所述速度分布与概率分布进行比较，其中所述概率分布表示所述预期瞳孔反应。8.根据权利要求6或7所述的活性检测模块，其中所述活性检测模块的所述比较包括：确定第一时间，其中所述第一时间对应于所述速度分布的局部最大值；确定第二时间，其中所述第二时间对应于所述速度分布的局部最小值，所述局部最小值紧接在所述局部最大值之前或紧接在所述局部最大值之后发生；并且确定所述第一时间与所述第二时间之间的差，并且将所述差与阈值进行比较。9.根据权利要求8所述的活性检测模块，其中确定所述第一时间与所述两个第二时间之间各自的差，一个所述第二时间对应于紧接在所述局部最大值之前的所述局部最小值，而另一个第二时间对应于紧接在所述局部最大值之后发生的所述局部最小值，并且分别与各自的阈值进行比较。10.根据权利要求7和9所述的活性检测系统，其中仅当所述两个差中的每个低于各自的阈值时，确定所述实体是人，并且所述速度分布与所述概率分布匹配。11.根据上述权利要求中的任何一项所述的活性检测系统，其中所述输出设备是显示器。12.根据权利要求2和11所述的活性检测系统，其中提供所述随机输出包括控制所述显示器，以在所述显示器的随机点位处显示显示要素，并且所述预期反应是预期所述眼的运动。13.根据权利要求12所述的活性检测系统，包括：空间窗口化模块，所述空间窗口化模块配置成对所述运动图像的多个帧中的每个识别虹膜区，所述虹膜区对应于所述帧中的所述眼的所述虹膜；分析模块，所述分析模块配置成对所述虹膜区的多个区域中的每个产生所述区域内的像素值的直方图，以在跟踪所述眼的运动中使用，所述活性检测模块配置成通过将所述直方图与所述预期运动进行比较执行所述比较。14.根据权利要求13所述的活性检测系统，其中所述活性检测模块配置成通过将所述直方图与表示所述预期运动的概率密度函数进行比较。15.根据权利要求12所述的活性检测系统，包括：空间窗口化模块，所述空间窗口化模块配置成对于所述运动图像的多个帧中的每个将所述帧的至少一部分分割为多个块，每个块形成一个或者多个各自的子块，每个子块由一个或者多个各自的像素形成；以及分析模块，所述分析模块配置成基于所述每个块的一个或者多个各自的子块，对每个块指定各自的块值，所述活性检测模块配置成通过将所述块值与所述预期运动进行比较执行所述比较。16.根据权利要求15所述的活性检测系统，其中每个子块由多个像素形成，并且/或者每个块由多个子块形成。17.根据权利要求15或16所述的活性检测系统，其中所述分析模块配置成通过检测所述子块的至少预定比例的各自的像素是否具有低于强度阈值的强度，对每个子块指定二进制值，通过将对每个块各自的子块指定的所述二进制值组合，指定每个块的所述块值。18.根据权利要求17所述的活性检测系统，其中通过将所述多个帧从颜色格式转换为灰度级格式，确定所述像素强度。19.根据权利要求2所述的活性检测系统，其中与所述随机输出进行比较的所述行为是如下中的至少一个：所述眼的所述瞳孔的所述尺寸随时间的变化；所述眼的虹膜图案随时间的变化；以及所述眼呈现的眼运动。20.根据权利要求1所述的活性检测系统，其中提供所述随机输出包括控制所述输出设备，以输出至少一个随机选择的单词；其中所述特征识别模块配置成检测的所述人特征是所述实体的嘴，并且所述预期反应是所述用户说出所述单词，利用唇读算法，将所述嘴的所述运动与所述随机单词进行比较。21.根据权利要求20所述的活性检测系统，其中通过如下，应用所述唇读算法：识别所述嘴上的一组基准点；对对应于所述运动图像中的不同时间的所述组的嘴基准点确定一序列分隔度量(separationmeasures)；并且对于所述至少一个显示单词，将所述确定的分隔度量与预期序列进行比较。22.根据权利要求21所述的活性检测系统，其中所述分隔度量中的每个分别是不同对的所述嘴基准点之间的距离的向量。23.根据权利要求23所述的活性检测系统，其中将所述确定序列与所述预期序列进行比较，以确定多个相关性得分，每个所述相关性得分分别针对所述向量的不同分量。24.根据权利要求23所述的活性检测系统，其中将所述相关性得分组合，以产生总得分，以在确定是否许可访问远程计算机系统中使用。25.根据权利要求21至24中的任何一项所述的活性检测系统，其中所述确定序列和所述预期序列是从一组预定视位中选择的视位序列。26.根据权利要求22和25所述的活性检测系统，其中通过使所述向量的范围映射到所述预定组中的视位，确定所述确定序列的视位。27.根据权利要求21至26中的任何一项所述的活性检测系统，其中所述一组嘴基准点包括所述上唇上的点、所述下唇上的点和所述嘴的两侧上的两个点。28.根据权利要求27所述的活性检测系统，其中所述上唇和下唇上的所述点的数量相等。29.根据权利要求28所述的活性检测系统，其中所述嘴基准点基本上示于图15E中。30.根据权利要求22和29所述的活性检测系统，其中所述序列中的每个所述向量基本上在表2中定义。31.根据权利要求21至30中的任何一项所述的活性检测系统，可以对所述一序列变化应用动态时间弯曲，以执行所述比较。32.根据权利要求20所述的活性检测系统，其中基于国际音标，将所述嘴运动与所述随机单词进行比较。33.根据权利要求20至32中的任何一项所述的活性检测系统，其中所述活性检测模块配置成利用与所述运动图像同时捕获的音频信号的数据验证所述用户说了所述单词。34.根据权利要求1或权利要求20至33中的任何一项所述的活性检测系统，其中提供所述随机输出包括控制所述输出设备，以在随机选择时间输出至少一个单词；其中所述特征识别模块配置成检测的所述人特征是所述实体的嘴，并且所述预期反应是所述用户在所述随机选择时间说出所述单词。35.根据权利要求34所述的活性检测系统，其中在所述随机选择时间输出所述随机选择单词，并且仅当所述用户在所述随机选择时间说出所述随机选择单词时确定所述用户是人。36.根据权利要求35所述的活性检测系统，其中在一序列随机选择时间输出一序列随机选择单词。37.根据权利要求26和36所述的活性检测系统，其中确定序列的唇运动不活动度与所述序列的随机选择单词相关。38.根据上述权利要求中的任何一项所述的活性检测系统，包括访问模块，所述访问模块配置成仅当确定所述实体是人时，许可所述实体访问远程计算机系统。39.根据上述权利要求中的任何一项所述的活性检测系统，其中所述活性检测模块配置成输出如下中的至少一个：置信度值，所述置信度值传递所述实体是人的概率；所述实体是活的或不是活的的二元分类。40.一种计算机实现的活性检测方法，包括：控制输出设备，以在时间间隔期间对实体提供随机输出；接收摄像头在所述时间间隔期间捕获的所述实体的运动图像；处理所述运动图像，以检测所述实体的至少一个人特征；以及在所述时间间隔期间，将所述检测到的人特征呈现的行为与所述随机输出进行比较，以确定所述行为是否是对所述随机输出的预期反应，从而确定所述实体是否是人。41.一种计算机程序产品，所述计算机程序产品包括存储于计算机可读储存介质上的可执行代码并且配置成当执行时至少实现活性检测方法的下列步骤：控制输出设备，以在时间间隔期间对实体提供随机输出；接收摄像头在所述时间间隔期间捕获的所述实体的运动图像；处理所述运动图像，以检测所述实体的至少一个人特征；以及在所述时间间隔期间，将所述检测到的人特征呈现的行为与所述随机输出进行比较，以确定所述行为是否是对所述随机输出的预期反应，从而确定所述实体是否是人。42.一种用于调控对计算机系统的访问的计算机实现方法，所述方法包括：从用户设备接收访问所述计算机系统的请求；接收所述用户设备的捕像设备捕获的用户的运动图像，在所述用户和所述捕像设备互相呈现相对运动时，捕获所述运动图像；处理所述运动图像，以识别所述运动图像内的至少一个前方基准特征和至少一个后方基准特征；利用相对于所述至少一个后方基准特征的所述至少一个前方基准特征，确定所述运动图像中呈现的视差；利用所述确定的视差，确定是否许可所述请求访问。43.根据权利要求42所述的方法，其中通过确定所述运动图像中的所述前方基准特征与所述后方基准特征之间的分隔的变化，确定所述视差。44.根据权利要求42或43所述的方法，其中所述前方基准特征和所述后方基准特征分别是在所述运动图像中识别的脸部的前方脸部点和后方脸部点。45.根据权利要求44所述的方法，其中所述前方基准点是鼻子上的点，并且相对于在所述运动图像中识别的嘴和/或至少一个眼限定所述后方基准点。46.根据权利要求45所述的方法，其中所述后方基准点确定为两个线之间的交点，两个线分别在不同眼与所述嘴的对侧之间。47.根据权利要求45或46所述的方法，包括分别对所述运动图像中的第一帧和第二帧，确定所述前方基准点与所述后方基准点之间的第一位移向量和第二位移向量，所述分隔是确定的所述位移向量之差。48.根据权利要求47所述的方法，其中仅当所述第一位移向量与所述第二位移向量之差超过阈值时，许可所述请求。49.根据权利要求47或48所述的方法，还包括：分别基于所述第一帧和所述第二帧中的所述脸部上的两个另外的基准点之间的分隔，分别确定所述第一帧和所述第二帧的第一比例因数和第二比例因数，所述两个另外的基准点在所述脸部上具有固定点位；其中分别利用所述第一比例因数和所述第二比例因数，缩放所述第一位移向量和所述第二位移向量。50.根据权利要求47至49中的任何一项所述的方法，还包括：分别基于所述第一帧和所述第二帧中的所述脸部上的两个另外的基准点的相对取向，确定所述第一帧和所述第二帧的第一转角和第二转角，所述两个另外的基准点在所述脸部上具有固定点位；其中所述第一位移向量和所述第二位移向量分别旋转所述第一转角和所述第二转角。51.根据权利要求49或50所述的方法，其中所述两个另外的基准点分别是所述左眼和所述右眼上的点。52.根据权利要求47至51中的任何一项所述的方法，包括通过将所述帧中的每个与脸部模型进行比...

【专利技术属性】
技术研发人员：本杰明·罗伯特·特拉姆里埃克，乔治斯·帕拉斯科瓦斯，弗朗西斯科·安杰尔·加西亚·罗德里格斯，西蒙·尼基提迪斯，托马斯·巴斯堤亚尼，米格尔·费尔南多·希门尼斯·索拉，乌山·马哈茂德·汗，
申请(专利权)人：优替控股有限公司，
类型：发明
国别省市：英国,GB