基于镜面反射和漫反射的欺骗检测制造技术

本发明专利技术涉及使用光学生物特征装置进行生物特征认证，该光学生物特征装置包括图像传感器，该图像传感器包括光电检测器像素阵列，该光电检测器像素阵列被配置成捕获对象的图像，该图像传感器布置在包括光源单元的颜色可控光源下方，该方法包括：提供包括用于照射对象的具有不同光强度的部分的光图案；获取对象的图像，该图像包括与照射对象的光图案的具有不同光强度的部分相对应的图像部分、由布置于在图像获取期间有效的光源正下方的光电检测器像素阵列中的像素捕获的至少一个图像部分、以及布置在颜色可控光源的在图像获取期间至少部分无效的照射区域下方的光电检测器像素阵列中的像素捕获的至少一个图像部分；以及至少部分地基于从图像部分提取的度量来执行生物特征认证。特征认证。特征认证。

【技术实现步骤摘要】
【国外来华专利技术】基于镜面反射和漫反射的欺骗检测


[0001]本专利技术涉及用于使用光学生物特征装置进行生物特征认证的方法、光学生物特征成像布置、包括光学生物特征成像布置的电子设备、控制单元以及计算机程序产品。

技术介绍

[0002]生物特征系统被广泛用作增加个人电子设备(例如移动电话等)的便利性和安全性的手段。特别是指纹感测系统现在包括在所有新发布的消费电子设备(例如，移动电话)的很大一部分中。
[0003]光学指纹传感器已经为人所知有一段时间并且可以是可行的替选方案，例如某些应用中的电容指纹传感器。光学指纹传感器可以例如基于针孔成像原理并且/或者可以采用微通道——即准直器或微透镜——来将入射光聚焦到图像传感器上。
[0004]近来在电子设备的显示屏下方布置光学指纹传感器得到关注。然而，事实证明，光学指纹传感器有时相对容易被欺骗。在某些情况下，如果不应用对策，带有指纹的纸已被证明足以欺骗系统。
[0005]因此，需要提高光学指纹传感器的欺骗检测方法的可靠性。

技术实现思路

[0006]鉴于现有技术的上述和其他缺点，本专利技术的目的是提供一种具有改进检测欺骗的能力的方法和光学生物特征成像布置。
[0007]根据本专利技术的第一方面，提供了一种使用光学生物特征装置进行生物特征认证的方法，该光学生物特征装置包括图像传感器，该图像传感器包括光电检测器像素阵列，该光电检测器像素阵列被配置成捕获对象的图像，该图像传感器布置在包括光源单元的颜色可控光源下方。
[0008]该方法包括：提供包括用于照射对象的具有不同光强度的部分的光图案；
[0009]获取对象的图像，该图像包括：与照射对象的光图案的具有不同光强度的部分相对应的图像部分；由布置于在图像获取期间有效的光源单元正下方的光电检测器像素阵列中的像素捕获的至少一个图像部分；以及由布置在颜色可控光源的在图像获取期间至少部分无效的照射区域下方的光电检测器像素阵列中的像素捕获的至少一个图像部分；以及
[0010]至少部分地基于从图像部分提取的度量来执行生物特征认证。
[0011]本专利技术基于以下认识：二维欺骗仅在漫射照射下出现，并且三维欺骗通常在镜面反射和颜色方面能够根据活手指进行区别。因此，通过研究在不同照射(即，镜面照射或漫射照射)下捕获的图像部分，可以区别欺骗手指与活手指。这是由提出形成指示不同图像部分中的属性的度量的专利技术人实现的。这些度量反映了可以指示存在欺骗或活手指的图像属性。这些度量用于用户的生物特征认证。镜面反射是被成像对象镜面反射的视觉外观。
[0012]度量是能够从图像部分提取的并且可以以某种方式描述光学属性的计量标准或属性。在由布置在光源正下方的光电检测器像素阵列中的像素捕获的图像部分中，图像主
要是来自对象的镜面反射，其源自于捕获图像部分的像素上方的光源单元。从这样的图像部分确定的度量因此可以与对象的镜面反射属性有关。在由布置在颜色可控光源的至少部分无效照射区域下方的光电检测器像素阵列中的像素捕获的图像部分中，该图像主要是来自对象的漫反射，其源自于与至少部分无效的照射区域相邻的光源单元。
[0013]通常，在镜面反射中，光的入射角等于输出角，而在漫反射中，光在一定角度范围内反射。
[0014]至少部分无效的照射区域可以是布置在像素阵列上方的颜色可控光源的一部分。至少部分无效的照射区域不发射用于图像获取的光。至少部分无效的照射区域可以是无效的光源单元，或者该照射区域可以是颜色可控光源的通孔或透明部分。
[0015]在要求以具有不同强度的图案提供光的情况下，可以以各种形式提供光图案。光图案可以包括高强度和低强度或者甚至没有强度的不同部分。例如，光图案可以是结构光。
[0016]可以有利地由颜色可控光源中的空间上分开的光源单元提供光图案。换言之，提供用于照射的光的光源单元可以被不提供照射的区域单独地或成组地分开。
[0017]可以以周期性图案布置空间上分开的光源单元。然而，也可以设想到以非周期性图案布置光源单元。
[0018]在实施方式中，光图案可以包括至少两种可区别颜色的光。例如，第一光源单元集合提供第一可区别颜色的光并且另一光源单元集合提供第二可区别颜色的光以照射对象。
[0019]可区别颜色的光是指具有作为光的可见波长范围的子带的光谱带的光，即，可区别颜色的光不是通常是所有颜色的混合的白光。应当理解，可区别颜色的光应当与另一可区别颜色的光分开检测。
[0020]这有利地允许在度量中包括照射颜色信息。如上所述，专利技术人认识到，在有色光的照射下，与活手指相比，欺骗通常具有不同的光学行为。因此，基于颜色信息形成度量进一步提高了生物特征认证的性能。
[0021]为了进一步提高性能，生物特征认证可以针对至少两种可区别颜色的每一种至少部分地基于从图像部分提取的度量。换言之，可以将度量的维度扩展到包括至少两种可区别颜色中的每一种。
[0022]除了可以用于手指的照射的白光之外，可区别的颜色还可以是蓝光和绿光。
[0023]在实施方式中，基于图像部分的直方图分析提取度量。例如，可以分析与光源单元正下方的像素相关的第一类型的图像部分的直方图以提取度量，并且可以分析与未在有效光源单元正下方的像素相关的第二类型的图像部分的直方图以提取度量。直方图分析提供了强大的工具以用于形成捕获图像部分的整体属性的度量。
[0024]优选地，至少一个图像部分对应于主要从对象反射的镜面光，并且至少一个图像部分对应于主要从对象反射的漫射光。
[0025]为此，光电检测器像素阵列可以包括被布置成主要捕获从对象反射的镜面光的像素以及被布置成主要捕获从对象反射的漫射光的像素。
[0026]在实施方式中，该方法可以包括对获取的图像进行预处理以基于图像部分中的属性形成度量。预处理步骤可以用于将对象分类为与结构和光学属性相关的若干类别之一，例如对象是否包括三维结构或者对象是否为二维对象和/或对象的颜色属性。
[0027]在实施方式中，光图案可以是点图案，其中，第一组图像部分由点正下方的像素获
取并且第二组图像部分由点下方与点之间的像素获取。点图案是一种有利的方式，以使得将均匀光照射通常混合的对象的镜面光反射和漫射光反射分开。
[0028]在实施方式中，生物特征认证可以基于使用模型处理度量。可以以各种形式和配置提供模型，例如描述度量及其与欺骗材料和活材料的关系的简单的查找表模型和更复杂的数学模型。在优选实施方式中，模型可以是基于这些度量训练的机器学习算法，以区别欺骗与活体生物特征对象。
[0029]换言之，优选地，生物特征认证基于使用机器学习算法处理这些度量。
[0030]根据本文中的实施方式的机器学习算法可以基于本身已知的不同类型的机器学习算法。机器学习算法可以基于例如监督学习、无监督学习、强化学习等来进行训练。机器学习算法基于诸如支持向量机、人工神经网络(例如深度学习网络或多层感知器)、回归分析等模型。
[0031]根据本专利技术本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
【国外来华专利技术】1.一种使用光学生物特征装置(100)进行生物特征认证的方法，所述光学生物特征装置包括图像传感器(304)，所述图像传感器包括光电检测器像素阵列，所述光电检测器像素阵列被配置成捕获对象(302)的图像，所述图像传感器布置在包括光源单元(310)的颜色可控光源(308)下方，所述方法包括：提供(S402)包括用于照射所述对象的具有不同光强度的部分的光图案(320)；获取(S404)所述对象的图像(326)，所述图像包括与照射所述对象的所述光图案的具有不同光强度的部分相对应的图像部分，至少一个第一类型的图像部分，其由所述光电检测器像素阵列中的像素(312)捕获，所述光电检测器像素阵列布置于在图像获取期间有效的光源(310)正下方以主要捕获从所述对象反射的镜面光，以及至少一个第二类型的图像部分，其由所述光电检测器像素阵列中的像素(314)捕获，所述光电检测器像素阵列布置在所述颜色可控光源的在图像获取期间至少部分无效的照射区域(318)下方以主要捕获从所述对象反射的漫射光；以及基于从所述第一类型的图像部分和所述第二类型的图像部分两者提取的度量来执行(S406)包括欺骗检测的生物特征认证。2.根据权利要求1所述的方法，其中，所述光图案是结构光。3.根据权利要求1所述的方法，其中，所述光图案是从所述颜色可控光源的空间上分开的光源单元提供的。4.根据权利要求3所述的方法，其中，所述空间上分开的光源单元被成周期性图案布置。5.根据前述权利要求中任一项所述的方法，其中，所述光图案包括至少两种可区别颜色的光。6.根据权利要求5所述的方法，其中，第一光源单元集合提供第一可区别颜色的光并且第二光源单元集合提供第二可区别颜色的光，以照射所述对象。7.根据权利要求5和6中任一项所述的方法，其中，所述图像部分中的颜色信息包括在所述度量中。8.根据权利要求5至7中任一项所述的方法，其中，生物特征认证至少部分地基于针对所述至少两种可区别颜色中的每一种从所述图像部分提取的度量。9.根据前述权利要求中任一项所述的方法，其中，基于图像部分的直方图分析来提取所述度量。10.根据前述权利要求中任一项所述的方法，所述光电检测器像素阵列包括：被布置成主要捕获从所述对象反射的镜面光的像素以及被布置成主要捕获从所述对象反射的漫射光的像素。11.根据前述权利要求中任一项所述的方法，所述方法包括对所获取的图像进行预处理以基于所述图像部分中的属性形成度量。12.根据前述权利要求中任一项所述的方法，其中，所述光图案是点图案，其中，由在所述点正下方的像素获取第一组图像部分，并且由在所述点下方且在与所述点之间的像素获取第二组图像部分。13.根据前述权利要求中任一项所述的方法，其中，所述生物特征认证基于使用模型对
所述度量的处理。14.根据前述权利要求中任一项所述的方法，其中，所述生物特征认证基于使用机器学习算法处理所述度量。15.一种光学生物特征成像装置(100)，其被配置成捕获对象的图像，所述生物特征成像装置包括：图像传感器(304)，其包括光电检测器像素阵列(306)，所述图像传感器布置在包括光源单元的颜色可控光源下方，其中，所述光电检测器像素阵列包括：用于获取第一类型的图像部分的第一像素集合(312)，所述第一像素集合中的像素布置在所述颜色可控光源的在图像获取期间有效的光源单元310正下方以主要捕获从所述对象反射的镜面光；以及用于获取第二类型的图像部分的第二像素集合，所述第二像素集合中的像素布置在所述颜色可控光源的在图像获取期间至少部分无效的部分(318)正下方以主要捕获从所述对象反射的漫射光，所述光学生物特征成像装置被配置成：使用所述颜色可控光源用包括具有不同光强度的部分的光图案照射所述对象；获取所述对象的图像，所述图像包括与照射所述对象的所述光图案的所述具有不同光强度的部分...

【专利技术属性】
技术研发人员：约翰，
申请(专利权)人：指纹卡安娜卡敦知识产权有限公司，
类型：发明
国别省市：