(57)【要約】  顔認識システム及び施設アクセス制御システムが提供される。顔認識システムは、人とされる対象者の入力像を捉えるように構成されたカメラ（１１０）を含む。顔認識システムは、生体検知タスクと顔認識タスクとを含むタスクのペアに対するマルチタスク学習を実施するように構成された深層学習モデルを記憶するメモリ（１２２）をさらに含む。顔認識タスクは、入力画像に深層学習モデルを適用して入力画像における対象者の固有性と対象者の生体とを認識するように構成されたプロセッサ（１２１）をさらに含む。生体検知タスクは、顔認識タスクの顔のなりすましを防止するために、異なる物理的ななりすまし材料に対応した複数の異なるディストラクターモダリティを評価するように構成されている。
2019508801.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
人とされる対象者の入力画像を捉えるように構成されたカメラ（１１０）と、
生体検知タスクと顔認識タスクとを含むタスクのペアに対するマルチタスク学習を実施するように構成された深層学習モデルを記憶するメモリ（１２２）と、
前記入力画像に前記深層学習モデルを適用して前記入力画像における前記対象者の固有性と前記対象者の生体とを認識するように構成されたプロセッサ（１２１）と、を備え、
前記生体検知タスクは、前記顔認識タスクに対する顔のなりすましを防止するために異なる物理的ななりすまし材料に対応した複数の異なるディストラクターモダリティを評価するように構成された、顔認識システム。
【請求項２】
前記異なる物理的ななりすまし材料は、３Ｄマスク、印刷された画像及び電子ディスプレイからなるグループから選択されたなりすまし材料を含む、請求項１に記載の顔認識システム。
【請求項３】
前記プロセッサ（１２１）は、画像のコントラスト強調、データ拡張及びトリミングからなるグループから選択された、前記複数の入力画像に対するデータ前処理を実施するようにさらに構成された、請求項１に記載の顔認識システム。
【請求項４】
前記プロセッサ（１２１）は、前記複数の入力画像のうちの少なくとも１つの元のＲＧＢ値に１つまたは複数のガウス分布のインスタンスをランダムに加算することで、前記複数の入力画像のうちの少なくとも１つに画像のコントラスト強調を適用するようにさらに構成された、請求項１に記載の顔認識システム。
【請求項５】
前記プロセッサ（１２１）は、１つまたは複数のガウス分布のインスタンスを、色相、彩度及び明度（ＨＳＶ）領域に加算し、前記ＨＳＶ領域において２つ以上の係数を乗算し、前記複数の入力画像のうちの少なくとも１つの前記彩度及び前記明度をさらに調整することで、前記複数の入力画像のうちの前記少なくとも１つに画像のコントラスト強調を適用するようにさらに構成された、請求項１に記載の顔認識システム。
【請求項６】
前記プロセッサ（１２１）は、前記複数の入力画像のうちの少なくともいくつかに対してランダムな中央のトリミングを実施するようにさらに構成された、請求項１に記載の顔認識システム。
【請求項７】
前記プロセッサ（１２１）は、前記異なるディストラクターモダリティに対する前記深層学習モデルの普遍性を高めるために、前記複数の入力画像のうちの少なくとも１つに前記画像内のデータを拡張するデータ拡張工程を実施するようにさらに構成された、請求項１に記載の顔認識システム。
【請求項８】
前記深層学習モデルは、複数の層を含むように形成され、
前記プロセッサは、前記複数の層内における最後の全結合層を除いて前記複数の層の各々の機能を停止し、前記生体検知タスクと前記顔認識タスクとを組み合わせることによりマルチタスク訓練を実施することで、前記深層学習モデルを訓練するようにさらに構成され、前記マルチタスク訓練中は前記複数の層の全ての重みの機能停止が解除される、請求項１に記載の顔認識システム。
【請求項９】
前記深層学習モデルは、前記複数の入力画像のうちの少なくとも１つを用いて前記深層学習モデルの畳み込み層の出力を乗算するように構成されたインセプション構造を用いて、前記複数の入力画像のうちの少なくとも１つに対して、増幅され抽出された特徴を有する新しい画像を生成するように形成された、請求項１に記載の顔認識システム。
【請求項１０】
前記深層学習モデルは、顔生体ペナルティと顔認識ペナルティとを含む損失構造を用いて形成された、請求項１に記載の顔認識システム。
【請求項１１】
制限された施設に入ろうとする、または出ようとする対象者の入力画像を捉えるように構成されたカメラ（１２１０）と、
生体検知タスクと顔認識タスクとを含むタスクのペアに対するマルチタスク学習を実施するように構成された深層学習モデルを記憶するメモリ（１１２２）と、
前記入力画像に前記深層学習モデルを適用して、前記施設に対するアクセスの許可を受けるための前記入力画像における前記対象者の固有性と前記対象者の生体とを認識するように構成されたプロセッサ（１１２１）と、を備え、
前記生体検知タスクは、前記顔認識タスクに対する顔のなりすましを防止するために異なる物理的ななりすまし材料に対応した複数の異なるディストラクターモダリティを評価するように構成された、施設アクセス制御システム。
【請求項１２】
前記プロセッサ（１１２１）は、前記生体検知タスク及び前記顔認識タスクの結果に応答して、前記施設に対するアクセスを選択的に許可または制限するように構成された、請求項１１に記載の施設アクセス制御システム。
【請求項１３】
前記プロセッサ（１１２１）は、前記生体検知タスク及び前記顔認識タスクの結果に応答して、扉を施錠して前記対象者が前記施設内に入れないように構成された、請求項１１に記載の施設アクセス制御システム。
【請求項１４】
前記プロセッサ（１１２１）は、前記生体検知タスク及び前記顔認識タスクの結果に応答して、扉を施錠して前記対象者を前記施設内に留めるように構成された、請求項１１に記載の施設アクセス制御システム。
【請求項１５】
前記プロセッサ（１１２１）は、前記生体検知タスク及び前記顔認識タスクの結果に応答して、前記対象者が前記施設に対する侵入者であることを示す警報を生成するように構成された、請求項１４に記載の施設アクセス制御システム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、セキュリティーに関し、特になりすまし防止顔認識のための生体（ライブネス：liveness）検知に関する。
【背景技術】
【０００２】
顔認識は個人を認識するために用いられてきた。しかしながら、現在の顔認識システム及びアプローチでは生きていない物体を用いてしばしばなりすまされる。したがって、邪魔な（thwarting）なりすまし（spoofing）の企てが可能な現在の顔認識システム及びアプローチの改善が必要とされる。
【発明の概要】
【０００３】
本発明の態様によれば、顔認識システムが提供される。顔認識システムは、人とされる対象者の入力画像を捉えるように構成されたカメラを含む。顔認識システムは、生体検知タスクと顔認識タスクとを含むタスクのペアに対するマルチタスク学習を実施するように構成された深層学習モデルを記憶するメモリをさらに含む。顔認識タスクは、入力画像に深層学習モデルを適用して入力画像における対象者の固有性（identity）と対象者の生体とを認識するように構成されたプロセッサをさらに含む。生体検知タスクは、顔認識タスクに対する顔のなりすましを防止するために、異なる物理的ななりすまし材料に対応した複数の異なるディストラクターモダリティ（distractor modality）を評価するように構成されている。
【０００４】
本発明の他の態様によれば、施設アクセス制御システムが提供される。施設アクセス制御システムは、制限された施設に入ろうとするまたは出ようとする対象者の入力画像を捉えるように構成されたカメラを含む。施設アクセス制御システムは、生体検知タスクと顔認識タスクとを含むタスクのペアに対するマルチタスク学習を実施するように構成された深層学習モデルを記憶するメモリをさらに含む。施設アクセス制御システムは、施設に対するアクセスの許可に関する入力画像における対象者の固有性と対象者の生体とを認識するために、入力画像に深層学習モデルを適用するように構成されたプロセッサをさらに含む。生体検知タスクは、顔認識タスクに対する顔のなりすましを防止するために、異なる物理的ななりすまし材料に対応した複数の異なるディストラクターモダリティを評価するように構成されている。
【０００５】
これら及び他の特徴並びに利点は、以下の典型的な実施形態の詳細な説明を添付の図面と併せて読むことで明らかになるであろう。
【図面の簡単な説明】
【０００６】
本開示では、後述するように、以下の図面を参照しながら好ましい実施形態について詳細に説明する。
【図１】図１は、本発明の一実施形態による、なりすまし防止顔認識にふさわしい生体検知のための典型的なシステムを示す図である。
【図２】図２は、本原理の一実施形態による、なりすまし防止顔認識にふさわしい生体検知のための他の典型的なシステムを示す図である。
【図３】図３は、本発明の一実施形態による、本発明の原理を適用できる典型的な処理システムを示す図である。
【図４】図４は、本発明の一実施形態による、図２に示したライブ画像（live image）認識システムを示す図である。
【図５】図５は、本発明の一実施形態による、図４に示した深層学習エンジンのための典型的なモデルアーキテクチャを示す図である。
【図６】図６は、本発明の一実施形態による、図５に示したインセプションレイヤ（inception layer）のインセプション構造（inception structure）を示す図である。
【図７】図７は、本発明の一実施形態による、図５に示したロスレイヤ（loss layer）のロス構造（loss structure）を示す図である。
【図８】図８は、本発明の一実施形態による、顔認識にふさわしい生体検知のための例示的な方法を示す図である。
【図９】図９は、本発明の一実施形態による、顔認識にふさわしい生体検知のための例示的な方法を示す図である。
【図１０】図１０は、本発明の一実施形態による、顔認識にふさわしい生体検知のための例示的な方法を示す図である。
【図１１】図１１は、本発明の一実施形態による、交通違反取り締まり（traffic enforcement）のための他の典型的なシステムを示す図である。
【図１２】図１２は、本発明の一実施形態による、施設アクセス制御のための他の典型的なシステムを示す図である。
【図１３】図１３は、本発明の一実施形態による、物理的なシステムアクセス制御のための他の典型的なシステムを示す図である。
【図１４】図１４は、本発明の一実施形態による、セキュア／プライベートデータに対するログインアクセス制御のための他の典型的なシステムを示す図である。
【発明を実施するための形態】
【０００７】
本発明は、なりすまし防止顔認識のための生体検知を対象とする。
【０００８】
本発明は、有利には生体検知を用いて実際の顔の画像をその偽物の画像から識別する。偽物の画像は、例えば高品質三次元（３Ｄ）マスク、印刷された紙、電子ディスプレイまたは他の「ディストラクター」モダリティ（“distractor” modality）によって実現できる。生体検知は、入力の真偽を判定するために顔認識をサポートし、様々なハードウェアで動作できる。本発明は、ハードウェアに依存しない。
【０００９】
一実施形態において、純粋に外観ベースの情報を含む単一の画像が、顔画像が印刷された紙の画像から実際の顔の画像を識別するために使用できる。一実施形態において、（例えば単一の画像を用いて）生体検知ためのマルチタスク深層学習フレームワークを提供するために、ローカル情報（限定されるものではないが、例えばテクスチャ等）とグローバル情報（限定されるものではないが、例えば形状及び照明等）の両方を捉える、１つまたは複数の深層学習法が使用できる。
【００１０】
一実施形態において、深層ネットワーク構造は、一般的な画像分類問題から生体検知の二値（生きている、または生きていない）分類問題まで専門に扱うように構成される。
【００１１】
一実施形態において、マルチタスクフレームワークは、大規模な顔認識タスクと共に生体検知タスクのために構築される。これは、ネットワークがより良好でより低いレベルの特徴を学習することを可能とし、その一般化能力を改善する。
【００１２】
一実施形態において、データ拡張法（data augmentation method）が深層学習アーキテクチャを訓練するために提供される。データ拡張法は、複数のシナリオにおいて検知性能を改善する。
【００１３】
一実施形態において、本発明による生体検知は、限定されるものではないが、例えば車両の電子チャンネル、自動認証キオスク（現金自動預け払い機（ＡＴＭ）等）、乗客の電子チャンネル、モバイルデバイス（限定されるものではないが、例えば携帯電話及びラップトップ等）等の、顔認識が利用されるいくつかのプラットフォームに実装できる。
【００１４】
図１は、本発明の一実施形態による、なりすまし防止顔認識にふさわしい生体検知のための典型的なシステム１００を示している。
【００１５】
システム１００は、カメラシステム１１０を含む。例示及び簡潔のために図１では単一のカメラシステム１１０が示されているが、本発明の趣旨を維持する限りにおいて、複数のカメラシステムを用いてもよいことを理解されたい。
【００１６】
図１の一実施形態において、カメラシステム１１０は、搭載エンティティ１６０に搭載される。例示として、搭載エンティティ１６０はポール１６０である。例示としてポール１６０が示されているが、本明細書で提供される本発明の教示が与えられた当業者は容易に理解できるが、本発明の趣旨を維持する限りにおいて、任意の他の搭載エンティティを使用できる。例えば、カメラシステム１１０は、建物、ドローン等に搭載できる。前述した例は単なる例示にすぎない。複数の搭載エンティティは、制御ハブに配置可能であり、必要に応じて特定の場所に送ることができることを理解されたい。
【００１７】
カメラシステム１１０は、無線カメラシステムであってもよく、ポール１６０（またはカメラシステム１１０が搭載された、またはカメラシステム１１０と近接する他の搭載エンティティ（例えば建物、ドローン等））に含まれる１つまたは複数のアンテナを用いてもよい。
【００１８】
システム１００は、なりすまし防止顔認識にふさわしい生体検知のためのサーバ１２０をさらに含む。サーバ１２０は、カメラシステム１１０から離れて配置されていてもよく、カメラシステム１１０の近くに配置されていてもよい。サーバ１２０は、プロセッサ１２１、メモリ１２２及び無線送受信器１２３を含む。リムーブサーバ（remove server）１２０のプロセッサ１２１及びメモリ１２２は、リモートサーバ（remote server）１２０（の無線送受信器１２３）によりカメラシステム１１０から受信した画像に基づいて、なりすまし防止顔認識のための生体検知を実施するように構成されている。そのため、プロセッサ１２１及びメモリ１２２は、顔認識システム及びライブ画像認識システムのコンポーネントを含むように構成できる。このようにして、車両１８０内における人１７０の顔を認識することが可能であり、さらにその人１７０の生体を判定できる。
【００１９】
その結果、本発明を適用できるいくつかの典型的で適切な環境は、生体検知が顔認識の結果を拡張するために使用可能な任意の環境を含むことができる。例えば、大量輸送ハブまたは停留地、戦場及び／または潜在的な原因が発生する任意の場所、並びに（例えば、負傷者数、負傷していない人の数、負傷していない人の数に対する負傷者数の比等を特定するために）顔認識の結果を有利に拡張できる生体検知を用いる任意の場所である。
【００２０】
図２は、本原理の一実施形態による、なりすまし防止顔認識にふさわしい生体検知のための他の典型的なシステム２００を示している。システム２００は、本発明の一実施形態による、システム１００の実装を示している。
【００２１】
システム２００は、ライブ画像認識システム２２０、顔認識システム２３０及びコンピュータ処理システム２４０を含む。
【００２２】
コンピュータ処理システム２４０は、システム２００のうち、画像認識システム２２０及び顔認識システム２３０を含む他のシステムを基本的に制御する。
【００２３】
ライブ画像認識システム２２０は、ライブ画像を認識する。画像認識システム２２０は、例えば、なりすましで使用される、生きていない物体の画像に対する生きている物体の画像を検出できる。
【００２４】
顔認識システム２３０は、顔を認識する。それに応じて、顔認識システム２３０は、認識された顔に関連する個人をさらに認識できる。
【００２５】
コンピュータ処理システム２４０は、限定されるものではないが、例えば、（ｉ）画像認識の結果を処理すること、（ｉｉ）顔認識の結果を処理すること、（ｉｉｉ）画像認識の結果及び／または顔認識の結果に基づいて１つまたは複数の動作（action）を実行すること、に関連する機能を実行する。
【００２６】
ライブ画像認識システム２２０及び／または顔認識システム２３０及び／またはコンピュータ処理システム２４０は、カメラを含んでもよい。例示として、独立したカメラ２７１が示されている。カメラ２７１は、ユーザの画像／映像を捉えることができる。画像／映像は、コンピュータ処理システム２４０及び／またはコンピュータ処理システム２４０の制御下にある任意のシステムによって処理できる。一実施形態において、カメラ２７１は静止画像及び動画像を捉えることができる。一実施形態において、カメラは可視及び／または赤外スペクトルの画像を捉えることができる。
【００２７】
ライブ画像認識システム２２０及び／または顔認識システム２３０及び／またはコンピュータ処理システム２４０は、ディスプレイを含んでもよい。例示として、独立したディスプレイ２７２が示されている。ディスプレイ２７２は、ユーザまたは他の職員（例えば、セキュリティー担当者）に生体検知（ライブ画像）情報及び／または顔認識情報を示してもよい。例えば、ディスプレイ２７２は、セキュリティー警備員が介入することを許可するために、誰かが顔認識システムを動揺（spook）させようとしていることをセキュリティー警備員に示すことができる。
【００２８】
ライブ画像認識システム２２０及び／または顔認識システム２３０及び／またはコンピュータ処理システム２４０は、スピーカを含んでもよい。例示として、独立したスピーカ２７３が示されている。スピーカ２７３は、ユーザに（例えば顔の位置等に関して）聴覚による助言を提供できる、及び／または誰かがシステムに対してなりすまそうとしているローカル警報を、その人に注目させるために提供してもよい。
【００２９】
一実施形態において、システム２００のうちの１つまたは複数の要素が、クラウドベースの構成を用いてクラウド内に実装される。
【００３０】
図２に示される一実施形態において、システム２００の各要素は、バス／ネットワーク２０１によって相互に接続されている。しかしながら、他の実施形態において、他の種類の接続も使用できる。さらに、一実施形態において、システム２００の要素のうちの少なくとも１つはプロセッサベースである。
【００３１】
さらに、１つまたは複数の要素が独立した要素として示されているが、他の実施形態において、これらの要素を１つの要素として組み合わせることができる。例えば、カメラ２１１は顔認識システム２３０から独立したエンティティとして示されているが、他の実施形態において、独立したカメラの必要性を除去することで、顔認識システム２３０がカメラを含んでいてもよい。さらに、例えばライブ画像認識システム２２０は、顔認識システム２３０から独立したエンティティとして示されているが、他の実施形態において、ライブ画像認識システム２２０は顔認識システムに含めることができる。さらに、例えばライブ画像認識システム２２０、顔認識システム２３０及びコンピュータ処理システム２４０は独立したエンティティとして示されているが、他の実施形態において、ライブ画像認識システム２２０及び顔認識システム２３０はコンピュータ処理システム２４０に含めることができる。１つまたは複数の要素は他の要素の一部であってもよく、他の実施形態において、１つまたは複数の要素は独立した要素として実装されてもよく、その逆も適用できる。
【００３２】
さらに、図２に示す１つまたは複数の要素は、例えば分散構成を含むクラウド構成に実装できる。
【００３３】
さらに、図２における１つまたは複数の要素は、限定されるものではないが、デジタル信号処理（ＤＳＰ）回路、プログラマブルプロセッサ、特定用途向け集積回路（ＡＳＩＣ）、フィールドプログラマブルゲートアレイ（ＦＰＧＡ）、複合プログラマブル論理デバイス（ＣＰＬＤ）等を含む、様々なデバイスに実装されてもよい。
【００３４】
システム２００の要素のこれらの変形例及び他の変形例は、本原理の趣旨を維持する限りにおいて、本明細書において提供される本原理の教示が与えられた当業者によって容易に見出される。
【００３５】
図３は、本発明の一実施形態による、本発明の原理を適用できる典型的な処理システム３００を示している。処理システム３００は、例えば、図１のサーバ１２０、図２のシステム全体２００または図２のコンピュータ処理システム２４０を実現するために用いることができる。
【００３６】
処理システム３００は、システムバス３０２を介して他の構成要素に動作可能に接続された、少なくとも１つのプロセッサ（ＣＰＵ）３０４を含む。システムバス３０２には、キャッシュ３０６、リードオンリーメモリ（ＲＯＭ）３０８、ランダムアクセスメモリ（ＲＡＭ）３１０、入力／出力（Ｉ／Ｏ）アダプタ３２０、サウンドアダプタ３３０、ネットワークアダプタ３４０、ユーザインタフェースアダプタ３５０及びディスプレイアダプタ３６０が動作可能に接続されている。
【００３７】
第１の記憶デバイス３２２及び第２の記憶デバイス３２４は、Ｉ／Ｏアダプタ３２０によってシステムバス３０２に動作可能に接続されている。記憶デバイス３２２及び３２４は、ディスク記憶装置（例えば、磁気記憶装置または光学ディスク記憶装置）、固体磁気装置等のいずれであってもよい。記憶デバイス３２２及び３２４は、同じタイプの記憶デバイスであってもよく、異なるタイプの記憶デバイスであってもよい。
【００３８】
スピーカ３３２は、サウンドアダプタ３３０によってシステムバス３０２に動作可能に接続されている。送受信器３４２は、ネットワークアダプタ３４０によってシステムバス３０２に動作可能に接続されている。ディスプレイデバイス３６２は、ディスプレイアダプタ３６０によってシステムバス３０２に動作可能に接続されている。
【００３９】
第１のユーザ入力デバイス３５２、第２のユーザ入力デバイス３５４及び第３のユーザ入力デバイス３５６は、ユーザインタフェースアダプタ３５０によってシステムバス３０２に動作可能に接続されている。ユーザ入力デバイス３５２、３５４及び３５６は、キーボード、マウス、キーパッド、イメージキャプチャデバイス、モーション感知デバイス、マイクロフォンあるいはこれらのデバイスのうちの少なくとも２つのデバイスの機能が組み込まれたデバイス等のいずれであってもよい。もちろん、本原理の趣旨を維持する限りにおいて、他のタイプの入力デバイスを使用してもよい。ユーザ入力デバイス３５２、３５４及び３５６は、同じタイプのユーザ入力デバイスであってもよく、異なるタイプのユーザ入力デバイスであってもよい。ユーザ入力デバイス３５２、３５４及び３５６は、システム３００に情報を入力し、システム３００から情報を出力するために使用される。
【００４０】
もちろん、処理システム３００は、当業者であれば容易に思いつくような他の要素（不図示）を含んでいてもよく、特定の要素を除いてもよい。例えば、当業者であれば容易に理解できるが、処理システム３００には、その詳細な実装に応じて他の様々な入力デバイス及び／または出力デバイスを含むことができる。例えば、無線及び／または有線による種々の入力デバイス及び／または出力デバイスを使用できる。さらに、当業者であれば容易に理解できるが、様々な構成において追加のプロセッサ、コントローラ、メモリ等を用いることも可能である。処理システム３００の上記及び他の変形例は、本明細書で提供される本原理の教示によって当業者であれば容易に考えられるであろう。
【００４１】
図４は、本発明の一実施形態による、図２のライブ画像認識システム２２０を示している。
【００４２】
ライブ画像認識システム２２０は、データコレクタ４０１、データコレクタ４０２、データコレクタ４０３、深層学習エンジン４１０及びアプリケーション関連データ４２０を含む。
【００４３】
データコレクタ４０１は、顔認識システムに入力として用いられる可能性がある３Ｄマスクに関する３Ｄマスクデータ４０１Ａを収集するためのものである。
【００４４】
データコレクタ４０２は、顔認識システムに入力として用いられる可能性がある印刷された紙に関する印刷された紙データ４０２Ａを収集するためのものである。
【００４５】
データコレクタ４０３は、顔認識システムに入力として用いられる可能性がある電子ディスプレイに関する電子ディスプレイデータ４０３Ａを収集するためのものである。
【００４６】
データコレクタ４０１、４０２及び４０３に関して、３Ｄマスク、２Ｄ印刷された紙、ディスプレイを含む電子デバイスは、それぞれ顔認識に対するなりすまし材料として用いられる。一実施形態において、様々なアプリケーション／シナリオで一般的に使用される非常に多様なデータサンプルが収集される。一実施形態において、収集されたデータは、好ましくは、例えば異なるアクセサリ（限定されるものではないが、例えば、かつら、スカーフ、眼鏡等）を含む３Ｄマスクを装着した複数の人から提供される。一実施形態において、収集されたデータは、好ましくは、例えば閉回路テレビ（ＣＣＴＶ）カメラ、ウェブカメラ、モバイルデバイスカメラ、産業用カメラ等の異なるカメラを用いて撮影された写真を含む。２Ｄ印刷された紙及び電子デバイスは、訓練データを収集するためにカメラの前に提示される。一実施形態において、収集されたデータには、様々な訓練データを収集するために異なる国籍及び異なるポーズの人を含む。
【００４７】
深層学習ベースのエンジン４１０は、訓練部４１０Ａとアーキテクチャ部４１０Ｂとを含む。深層学習ベースのエンジン４１０は、顔認識にふさわしい生体検知のための深層学習を実施する。
【００４８】
深層学習ベースのエンジン４１０のアーキテクチャ部４１０Ｂに関して、一実施形態において、マルチタスク学習の目的は大規模な顔認識タスクで生体検知を拡張するために構成されることである。一実施形態において、深層学習アーキテクチャの下層における特徴は、これらの２つのタスク間でシェアされる。
【００４９】
さらに、深層学習ベースのエンジン４１０のアーキテクチャ部４１０Ｂに関して、一実施形態において、空間変換に加えて色変換及び画像のコントラスト強調の形態においてデータ拡張を使用できる。
【００５０】
深層学習ベースのエンジン４１０の訓練部４１０Ａに関して、一実施形態において、訓練は、生体検知と顔認識とを連携して最適化するマルチタスクの対象に関してＧｏｏｇＬｅＮｅｔアーキテクチャを微調整することで達成される。これは、大規模な顔認識データセットを用いることで生体検知に関する限られたデータの課題を克服することを可能にする。
【００５１】
さらに、深層学習ベースのエンジン４１０のアーキテクチャ部４１０Ｂに関して、本アーキテクチャは、本モデルの一般化能力を改善する、元の構造に加えてマルチタスク学習を構成する点で、標準的なＧｏｏｇＬｅＮｅｔと異なっている。
【００５２】
さらに、深層学習ベースのエンジン４１０の訓練部４１０Ａに関して、一実施形態において、最後の全結合層を除いた全ての層の機能が停止（frozen）される。続いて、マルチタスク訓練を実行するために生体検知と顔認識の２つのタスクが組み合わされる（連携して最適化される）。マルチタスク訓練中、層の全ての重みの機能停止が解除（unfrozen）される。
【００５３】
深層学習ベースのエンジン４１０に関して、データ前処理はデータ（入力画像）に対して顔検知を適用することで達成される。続いて、一実施形態において、入力画像は２５６×２５６に正規化される。さらにランダムな中央のトリミングにより、ネットワークへの最終出力は２２８×２２８である。訓練データの多様性を高め、モデルの一般化能力を改善するために、データ拡張層は入力された画像を正しい位置に戻す。画像は、５０パーセントの確率で水平方向に反転され、ズームされ、平行移動または回転される。さらに、一実施形態において、元のＲＧＢ値に１つまたは複数のガウス分布のインスタンスをランダムに加算することで、画像のコントラスト強調が適用される。さらに、一実施形態において、ＨＳＶ領域に１つまたは複数のガウス分布のインスタンスを加算し、かつ何らかの係数を乗算してＳ及びＶをさらに調整することで、他の画像のコントラスト強調が適用される。
【００５４】
アプリケーション関連データ４２０は、車両ベースのアップリケ―ション４２０Ａ、キオスクベースのアプリケーション４２０Ｂ、電子チャンネルベースのアプリケーション４２０Ｃ、モバイルデバイスベースのアプリケーション４２０Ｄ及びパーソナルコンピュータ（ＰＣ）ベースのアプリケーション４２０Ｅに関するデータを含んでもよい。前述したアプリケーションは例示にすぎず、本発明は、本原理の趣旨を維持する限りにおいて、本明細書において提供される本原理の教示が与えられた当業者によって容易に見出される、他の多くのアプリケーションに適用できることを理解されたい。
【００５５】
車両ベースのアプリケーション４２０Ａに関して、生体検知エンジンは、ハイウェイ、計量ステーション及び国境検問所における自動認証に使用できる、車両オートマチッククリアランスチャンネル（vehicle automatic clearance channel）の新しいプラットフォームに実装できる。
【００５６】
キオスクベースのアプリケーション４２０Ｂに関して、生体検知エンジンは、空港等におけるアクセス制御のために使用できる自動認証キオスクのための新しいプラットフォームに実装できる。
【００５７】
電子チャンネルベースのアプリケーション４２０Ｃに関して、生体検知エンジンは、空港や国境検問所における入国管理等の、セキュアなエリアへの自動エントリ認証に使用できる乗客オートマチッククリアランスチャンネル（passenger automatic clearance channel）のための新しいプラットフォームに実装できる。
【００５８】
モバイルデバイスのアプリケーション４２０Ｄに関して、生体検知エンジンは、セキュアなアクセス、モバイルでの支払、バンキング及び同様のアプリケーション等における顔認識をサポートするために、携帯電話及びラップトップ等のモバイルプラットフォームに実装できる。
【００５９】
パーソナルコンピュータ（ＰＣ）のアプリケーション４２０Ｅに関して、生体検知エンジンは、セキュアなアクセス、モバイルでの支払、バンキング及び同様のアプリケーション等における顔認識をサポートするために、デスクトップ及びラップトップ等のＰＣプラットフォームに実装できる。
【００６０】
図５は、本発明の一実施形態による、図４に示した深層学習エンジン４１０のための典型的なモデルアーキテクチャ５００を示している。
【００６１】
モデルアーキテクチャ５００は、畳み込み最大プーリング局所応答正規化（ＬＲＮ）層５０５、畳み込み最大プーリング局所応答正規化（ＬＲＮ）層５１０、インセプションｘ４（inceptionx4）層５１５、インセプションｘ３層５２０、インセプションｂｙ２層５２５、全結合（ＦＣ）層５３０、損失層５３５、ＦＣ層５４０、ＦＣ層５４５、損失層５５０及び損失層５５５を含む。
【００６２】
畳み込み最大プーリングＬＲＮ層５０５及び５１０は、入力画像を、１セットの重ならない長方形に分割し、各サブ領域に関して最大値を出力する。直感的には、ある特徴の厳密な位置は、他の特徴と比べて、その特徴の大まかな位置よりも重要性が低い。畳み込み最大プーリングＬＲＮ層５０５及び５１０は、表現（representation）の空間的サイズを段階的に小さくしてパラメータ数とネットワークにおける演算量とを低減し、さらに過剰適合（overfitting）を制御するように機能する。
【００６３】
畳み込み層（例えば、層５１０）は、入力として元の画像を取り込み、インセプション層５１５、５２０及び５２５に出力を送信し、全結合（ＦＣ）層５３５、５４０及び５４５のための出力をさらに生成する。ＦＣ層の出力は、分類ラベルを予測し、全体構造を更新するバックプロパゲーションを実行する損失層５３０、５５０及び５５５によってペナルティが与えられる。
【００６４】
ＦＣ層５３０、５４０及び５４５を用いてニューラルネットワークにおける高レベル推論が実施される。全結合層におけるニューロンは、それ以前の層における全てのアクティベーションに対する全結合を含む。したがって、それらのアクティベーションは、行列の乗算後にバイアスオフセットすることで演算できる。
【００６５】
損失層５３５、５５０及び５５５は、訓練が予測と真のラベルとの間のずれに対してどのようにペナルティを与えるかを指定する。本発明の趣旨を維持する限りにおいて、適切な様々な損失関数を使用できる。
【００６６】
図６は、本発明の一実施形態による、図５に示したインセプション層５１５、５２０及び５２５のインセプション構造６００を示している。
【００６７】
インセプション構造６００は、深層連結要素（depth concatenate element）６０１、畳み込み１ｘ１（Ｃｏｎｖ  １ｘ１）要素６１１、畳み込み１ｘ１（Ｃｏｎｖ  １ｘ１）要素６１２、最大プーリング３ｘ３要素６１３、畳み込み１ｘ１（Ｃｏｎｖ  １ｘ１）要素６２１、畳み込み５ｘ５（Ｃｏｎｖ  ５ｘ５）要素６２２、畳み込み１ｘ１（Ｃｏｎｖ  １ｘ１）要素６２３及び深層連結要素６３１を含む。
【００６８】
図７は、本発明の一実施形態による、図５に示した損失層５０５及び５１０の損失構造７００を示している。
【００６９】
損失構造７００は、全結合（ＦＣ）層７０１、生体ＦＣ層７１１、顔認識ＦＣ層７１２、生体ペナルティ要素７２１及び顔認識ペナルティ要素７２２を含む。
【００７０】
図８〜図９は、本発明の一実施形態による、顔認識にふさわしい生体検知のための典型的な方法８００を示している。ステップ８０５〜８１５は方法８００の訓練段階８００Ａに対応すると考えられ、ステップ８２０〜８２５は方法８００の認識段階８００Ｂに対応すると考えられ、ステップ８３０は、認識後段階８００Ｃに対応すると考えられる。
【００７１】
ステップ８０５において、顔認識システムに対してなりすますために用いられる様々な種類のなりすまし材料の画像を提供する。様々な種類のなりすまし材料には、限定されるものではないが、例えば、３Ｄマスクの画像、紙に印刷された画像及び電子ディスプレイに描写された画像が含まれる。
【００７２】
ステップ８１０において、画像にデータ前処理を実施する。データ前処理には、限定されるものではないが、例えば、画像のコントラスト強調、正規化、トリミング（例えば、ランダムな中央のトリミング等）、データ拡張等が含まれる。
【００７３】
一実施形態において、ステップ８１０は、ステップ８１０Ａ、８１０Ｂ、８１０Ｃ及び８１０Ｄのうちの１つまたは複数を含む。
【００７４】
ステップ８１０Ａにおいて、１つまたは複数のガウス分布のインスタンスをＲＧＢ色空間における元のＲＧＢ値にランダムに加算することで画像のコントラスト強調を画像に適用する。元の画像は、各ピクセルに関するＲＧＢ色空間におけるばらつきを示す別の画像に変更される。元の入力からの特定のばらつきを示すこの変更された画像は、入力画像の多様性を人工的に増大させるネットワーク入力として機能する。
【００７５】
ステップ８１０Ｂにおいて、１つまたは複数のガウス分布のインスタンスを、色相、彩度及び明度（ＨＳＶ）領域（ＲＧＢ色空間の円筒座標表現）に加算し、何らかのガウス分布の係数を乗算してＳ及びＶ（明度）をさらに調整することで画像のコントラスト強調を画像に適用する。そうすることで、色相、彩度及び色値（Value）（明度（brightness））が、ネットワークの入力に関して十分な多様性を形成するように変えられる。
【００７６】
ステップ８１０Ｃにおいて、（例えば寸法または何らかの他の特性に関して）画像を正規化する。
【００７７】
ステップ８１０Ｄにおいて、画像のトリミングを実施する。一実施形態において、ランダムな中央のトリミングを画像に実施できる。
【００７８】
ステップ８１５において、ステップ８１０で前処理された画像を用いて生体ベースの顔認識システムを訓練し、深層学習ベースのモデルを形成する。ステップ８１５には、深層学習ベースのエンジンの訓練を含んでもよい。
【００７９】
一実施形態において、ステップ８１５は、ステップ８１５Ａ及び８１５Ｂのうちの１つまたは複数を含む。
【００８０】
ステップ８１５Ａにおいて、最後の全結合層を除いた全ての層の機能を停止する。
【００８１】
ステップ８１５Ｂにおいて、生体検知タスク及び顔認識タスクを含むマルチタスク訓練を実施する。一実施形態において、マルチタスク訓練中は、層の全ての重みの機能停止を解除できる。
【００８２】
ステップ８２０において、認識されようとする人の入力画像を受信する。
【００８３】
ステップ８２５において、深層学習ベースのモデルを用いて、特定のアプリケーションのための生体検知及び顔認識の両方を含むマルチタスク動作を実施する。特定のアプリケーションには、限定されるものではないが、車両ベースのアプリケーション、キオスクベースのアプリケーション、電子チャンネルベースのアプリケーション、モバイルデバイスのアプリケーション及びパーソナルコンピュータのアプリケーションが含まれる。
【００８４】
ステップ８３０において、マルチタスク動作の結果に基づいて１つまたは複数のアクションを実施する。１つまたは複数のアクションは、例えば、人を識別し、さらにその人が生きているかを判定すること、交通違反の取り締まり、施設アクセス制御、物理的なシステム（例えば、作業場の機械）のアクセス制御及び（例えば、セキュア／プライベートデータに対する）ログインアクセス制御のうちの１つまたは複数を対象にできる。
【００８５】
一実施形態において、ステップ８３０は、ステップ８３０Ａ〜８３０Ｅのうちの１つまたは複数を含んでもよい。
【００８６】
ステップ８３０Ａにおいて、人を識別し、さらにその人が生きているかを判定することに対応して、限定されるものではないが、アイテムの購入を許可または拒否すること、ローカル及び／またはリモート警報を生成すること等のうちの１つまたは複数を含めることができる、１つまたは複数のアクションを実施する。
【００８７】
ステップ８３０Ｂにおいて、交通違反の取り締まりに対応して、限定されるものではないが、自動車が交通違反を行ったことに応答して、該自動車内における１人または複数の対象者の入力画像を、対応する交通違反の取り締まり当局に転送すること、自動車内における１人または複数の対象者のうちの別の１人が生きていないと判定された生体判定及び自動車の位置が多人数乗車車両（ＨＯＶ）用車線であることに応答して、１人または複数の対象者のうちの自動車内の運転場所に位置する特定の１人を示す入力画像を対応する交通違反の取り締まり当局に転送すること、１人または複数の対象者のうちの別の１人が生きていないと判定された生体判定及び自動車の位置がＨＯＶ用車線であることに応答して、１人または複数人の対象者のうちの自動車内の運転位置に位置する特定の１人、並びに１人または複数の対象者のうちの自動車内の非運転位置に位置する別の１人を示す入力画像を対応する交通違反の取り締まり当局に転送すること、（乗客である「オブジェクト」の生体が「生きていない」と判定されたとき）自動車の運転者の画像を転送すること、ユーザの実際の顔（またはユーザがＨＯＶ用車線を走行しているときに偽物の乗客を使用している場合は、ナンバープレート）を捉えるために（なりすまし物体の近くにある）ユーザのより広い画像を捉え、その広い画像を対応する交通違反の取り締まり当局に転送すること、のうちの１つまたは複数を含むことができる、１つまたは複数のアクションを実施する。最初に列挙したアクションは、後続するアクションを包含できることを理解されたい。
【００８８】
ステップ８３０Ｃにおいて、施設アクセス制御に対応して、１つまたは複数のアクションは、限定されるものでないが、物体及び／または施設に対するアクセスを許可または制限すること、誰かを外に留めるため、または誰かを中に留めるために、扉またはエリアをロックすること、（例えば、施設のセキュリティー侵害を表す）ローカル及び／またはリモート警報を生成すること、等のうちの１つまたは複数を含んでもよい。
【００８９】
ステップ８３０Ｄにおいて、物理的なシステム（例えば、作業場の機械）のアクセス制御に対応して、１つまたは複数のアクションは、限定されるものではないが、作業場の機械（例えば、制御されるシステム、機械及び／またはデバイスまたはそれらの一部）に対して給電停止または電源投入すること、作業場の機械（例えば、制御されるシステム、機械及び／またはデバイスまたはそれらの一部）の動作を阻止する物理的または電子ロックを施錠または解除すること、（例えば、無許可での作業場の機械を利用しようとすることを表す）ローカル及び／またはリモート警報を生成すること、等のうちの１つまたは複数を含んでもよい。
【００９０】
ステップ８３０Ｅにおいて、（例えば、セキュア／プライベートデータへの）ログインアクセス制御に対応して、１つまたは複数のアクションは、限定されるものではないが、（例えば、セキュア／プライベートデータに対する）アクセスを許可または制限すること、（例えば、セキュア／プライベートデータに無許可でアクセスを試みていることを表す）ローカル及び／またはリモート警報を生成すること、等のうちの１つまたは複数を含んでもよい。アクセス制限は、セキュアデータに対するアクセスを防ぐために、例えばスイッチまたはその他の物理的要素を用いて達成してもよい。
【００９１】
当業者であれば明らかなように、実行されるアクションは、本発明が適用されるアプリケーションの種類に依存する。
【００９２】
図１１は、本発明の一実施形態による、交通違反の取り締まりのための他の典型的なシステム１１００を示している。
【００９３】
システム１１００は、カメラシステム１１１０を含む。例示及び簡潔のために、図１１では単一のカメラシステム１１１０が示されているが、本発明の趣旨を維持する限りにおいて、複数のカメラシステムを用いてもよいことを理解されたい。
【００９４】
図１１に示す実施形態において、カメラシステム１１１０は搭載エンティティ１１６０に搭載される。例示として、搭載エンティティ１１６０はポール１１６０である。ポール１１６０は、さらに一時停止の標識を支持するために使用される。もちろん、専用ポールまたは他の搭載エンティティを使用してもよい。例示としてポール１１６０が示されているが、本明細書で提供される本発明の教示を与えられた当業者は容易に理解できるが、本発明の趣旨を維持する限りにおいて、任意の他の搭載エンティティを用いてもよい。例えば、カメラシステム１１１０は、建物、ドローン等に搭載できる。前述した例は単なる例示にすぎない。複数の搭載エンティティは、制御ハブに配置可能であり、必要に応じて特定の場所に送ることができることを理解されたい。
【００９５】
カメラシステム１１１０は、無線カメラシステムであってもよく、ポール１１６０（またはカメラシステム１１１０が搭載される、またはカメラシステム１１１０に近接した他の搭載エンティティ（例えば建物、ドローン等））に含まれる１つまたは複数のアンテナを用いてもよい。
【００９６】
システム１１００は、交通違反の取り締まりのためのサーバ１１２０をさらに含む。サーバ１１２０は、なりすまし防止顔認識のための生体検知に基づいて、交通違反の取り締まりを実施するように構成できる。サーバ１１２０は、カメラシステム１１１０から離れて配置されていてもよく、カメラシステム１１１０の近くに配置されていてもよい。サーバ１１２０は、プロセッサ１１２１、メモリ１１２２及び無線送受信器１１２３を含む。リムーブサーバ１１２０のプロセッサ１１２１及びメモリ１１２２は、リモートサーバ１１２０（の無線送受信器１１２３）によりカメラシステム１１１０から受信した画像に基づいて、なりすまし防止顔認識のための生体検知を実施するように構成されている。そのため、プロセッサ１１２１及びメモリ１１２２は、顔認識システム及びライブ画像認識システムのコンポーネントを含むように構成されてもよい。このようにして、車両１１８０内における人１１７０の顔を認識することが可能であり、さらにその人１１７０の生体を判定してもよい。その結果、車両のドライバが最終的に識別され、交通違反に関連付けることが可能であり、それと同時に「乗客としての物体」（例えばマネキン等の偽物の人）が存在する場合は、その生体の状態を識別可能であり、車両のドライバに対する交通違反（多人数乗車車両（ＨＯＶ）用車線において許容される人数違反）に関連付けてもよい。
【００９７】
その結果、本発明が適用できるいくつかの典型的で適切な環境は、顔認識の結果が交通違反の取り締まりに関連付けることができる任意の環境を含んでもよい。さらに、典型的で適切な環境は、生体検知が交通違反の取り締まりのための顔認識の結果を拡張するために使用できる任意の環境を含んでもよい。
【００９８】
図１２は、本発明の一実施形態による、施設アクセス制御のための他の典型的なシステム１２００を示している。
【００９９】
システム１２００は、カメラシステム１２１０を含む。例示及び簡潔のために、図１２では単一のカメラシステム１２１０が示されているが、本発明の趣旨を維持する限りにおいて、複数のカメラシステムを用いてもよいことを理解されたい。
【０１００】
図１２に示す実施形態において、カメラシステム１２１０は搭載エンティティ１２６０に搭載される。例示として、搭載エンティティ１２６０は、制御されるゲート１２６１を備えるアーチ構造物１２６０である。ゲート１２６１は、通常は閉じており、施設にアクセスしようとする人１２７０に関する認識結果に基づいて開かれる。例示として、ゲート１２６１を含むアーチ構造物１２６０が示されているが、本明細書で提供される本発明の教示を受けた当業者は容易に理解できるが、本発明の趣旨を維持する限りにおいて、任意の他の搭載エンティティを用いてもよい。例えば、カメラシステム１２１０は、建物、ポール等に搭載できる。前述した例は単なる例示にすぎない。複数の搭載エンティティは、制御ハブに配置可能であり、必要に応じて特定の場所に送ることができることを理解されたい。
【０１０１】
カメラシステム１２１０は、無線カメラシステムであってもよく、アーチ構造物１２６０（またはカメラシステム１２１０が搭載される、またはカメラシステム１２１０に近接した他の搭載エンティティ（例えば建物、ドローン等））に含まれる１つまたは複数のアンテナを用いてもよい。
【０１０２】
システム１２００は、なりすまし防止顔認識にふさわしい生体検知のためのサーバ１２２０をさらに含む。サーバ１２２０は、カメラシステム１２１０から離れて配置されていてもよく、カメラシステム１２１０の近くに配置されていてもよい。サーバ１２２０は、プロセッサ１２２１、メモリ１２２２及び無線送受信器１２２３を含む。リムーブサーバ１２２０のプロセッサ１２２１及びメモリ１２２２は、リモートサーバ１２２０（の無線送受信器１２２３）によりカメラシステム１２１０から受信した画像に基づいて、なりすまし防止顔認識のための生体検知を実施するように構成されている。そのため、プロセッサ１２２１及びメモリ１２２２は、顔認識システム及びライブ画像認識システムのコンポーネントを含むように構成されてもよい。このようにして、施設アクセス制御を目的として、車両１２８０内における人１２７０の顔を認識することが可能であり、さらにその人１２７０の生体を判定してもよい。顔認識及び生体検知はドライバを含む車両に搭乗した複数の人に対して実施できる。さらに、本発明によれば、アーチ構造物１２６０まで歩いて行く（すなわち、車両内にいない）人も認識できる。
【０１０３】
その結果、本発明が適用できるいくつかの典型的で適切な環境は、施設にアクセスするために人が認識されなければならない任意の環境を含んでもよい。さらに、典型的で適切な環境は、生体検知が施設アクセス制御のための顔認識の結果を拡張するために使用できる任意の環境を含んでもよい。
【０１０４】
図１３は、本発明の一実施形態による、物理的なシステムアクセス制御のための他の典型的なシステム１３００を示している。システム１３００は、作業場の機械に対するアクセスを制御するために使用できる。
【０１０５】
システム１３００は、カメラシステム１３１０を含む。例示及び簡潔のために、図１３では単一のカメラシステム１３１０が示されているが、本発明の趣旨を維持する限りにおいて、複数のカメラシステムを用いてもよいことを理解されたい。
【０１０６】
図１３に示す実施形態において、カメラシステム１３１０は、搭載エンティティ１３６０に搭載される。例示として、搭載エンティティ１３６０は壁のセクション（以下「壁セクション」）１３６０及び搭載ブラケット１３６１を含む。例示として、壁セクション１３６０及び搭載ブラケット１３６１が示されているが、本明細書で提供される本発明の教示が与えられた当業者は容易に理解できるが、本発明の趣旨を維持する限りにおいて、任意の他の搭載エンティティを使用できる。例えば、カメラシステム１３１０はポール等に搭載できる。前述した例は単なる例示にすぎない。複数の搭載エンティティは、制御ハブに配置可能であり、必要に応じて特定の場所に送ることができることを理解されたい。
【０１０７】
カメラシステム１３１０は、無線カメラシステムであってもよく、壁セクション１３６０及び／または搭載ブラケット１３６１（またはカメラシステム１３１０が搭載された、またはカメラシステム１３１０と近接する他の搭載エンティティ（例えば、建物、ポール、ドローン等））に含まれる１つまたは複数のアンテナを用いてもよい。
【０１０８】
システム１３００は、作業場の機械の使用を許可するための、なりすまし防止顔認識にふさわしい生体検知のためのサーバ１３２０をさらに含む。サーバ１３２０は、カメラシステム１３１０から離れて配置されていてもよく、カメラシステム１３１０の近くに配置されていてもよい。サーバ１３２０は、プロセッサ１３２１、メモリ１３２２及び無線送受信器１３２３を含む。リムーブサーバ１３２０のプロセッサ１３２１及びメモリ１３２２は、リモートサーバ１３２０（の無線送受信器１３２３）によりカメラシステム１３１０から受信した画像に基づいて、なりすまし防止顔認識のための生体検知を実施するように構成されている。そのため、プロセッサ１３２１及びメモリ１３２２は、顔認識システム及びライブ画像認識システムのコンポーネントを含むように構成できる。このようにして、作業場の機械を操作する人１３７０の顔を認識することが可能であり、さらにその人１３７０の生体を判定できる。ここで、睡眠中の人は生体が欠けると考えることができる点で生体は注意力と相関があるものであり、それゆえ注意力に欠ける従業員が作業場の機械１３９０を操作することを防止するために、警報または他のアクションが実施される。顔認識及び生体検知は、複数の作業場の機械１３９０の複数の操作者に対して実施できる。
【０１０９】
その結果、本発明が適用できるいくつかの典型的で適切な環境は、作業場の機械にアクセスするために、人が認識されなければならない任意の環境を含んでもよい。さらに、典型的で適切な環境は、生体検知が作業場の機械の使用制御のための顔認識の結果を拡張するために使用できる任意の環境を含んでもよい。
【０１１０】
図１４は、本発明の一実施形態による、セキュア／プライベートデータに対するログインアクセス制御のための他の典型的なシステム１４００を示している。
【０１１１】
システム１４００は、カメラシステム１４１０を含む。例示及び簡潔のために、図１４では単一のカメラシステム１４１０が示されているが、本発明の趣旨を維持する限りにおいて、複数のカメラシステムを用いてもよいことを理解されたい。
【０１１２】
図１４に示す実施形態において、カメラシステム１４１０はラップトップ１４６０において具体化される。したがって、ラップトップは、カメラシステム１４１０の搭載エンティティと考えることができる。例示としてラップトップ１４６０が示されているが、本明細書で提供される本発明の教示を与えられた当業者は容易に理解できるが、本発明の趣旨を維持する限りにおいて、任意の他の搭載エンティティを用いてもよい。例えば、カメラシステム１４１０は、ポール等に搭載できる。前述した例は単なる例示にすぎない。複数の搭載エンティティは、制御ハブに配置可能であり、必要に応じて特定の場所に送ることができることを理解されたい。
【０１１３】
カメラシステム１４１０は、ラップトップ１４１０の無線送受信器１４１０Ａを用いてサーバ１４２０と通信できる。
【０１１４】
システム１４００は、サーバ１４９０上のセキュア／プライベートデータに対する制御されたアクセスを目的とする、なりすまし防止顔認識にふさわしい生体検知のためのサーバ１４２０をさらに含む。サーバ１４２０は、カメラシステム１４１０から離れて配置されていてもよく、カメラシステム１４１０の近くに配置されていてもよい。サーバ１４２０は、プロセッサ１４２１、メモリ１４２２及び無線送受信器１４２３を含む。リムーブサーバ１５２０のプロセッサ１４２１及びメモリ１４２２は、リモートサーバ１４２０（の無線送受信器１４２３）によりカメラシステム１４１０から受信した画像に基づいて、なりすまし防止顔認識のための生体検知を実施するように構成されている。そのために、プロセッサ１４２１及びメモリ１４２２は、顔認識システム及びライブ画像認識システムのコンポーネントを含むように構成されてもよい。このようにして、セキュア／プライベートデータに対するアクセスの制御を目的として、ネットワーク（例えば、ネットワーク１４８０）またはデバイス（例えば、サーバ１４９０）にログインしようとする人１４７０の顔を認識してもよく、その人１４７０の生体をさらに判定してもよい。
【０１１５】
システム１４００は、コンピュータネットワーク１４８０を通してサーバ１４９０に対するアクセスを制御するために使用できる。アクセス制御は、サーバ１４２０により実施される。図１４に関連して示される要素は、例示のために記載される。しかしながら、本発明は、本明細書で提供される本発明の教示を与えられた当業者は容易に理解できるが、本発明の趣旨を維持する限りにおいて、他のネットワーク構成及び他の動作環境に適用されてもよいことを理解されたい。
【０１１６】
ここで、本発明の１つまたは複数の実施形態による、本発明に結果として伴う多くの利点のうちのいくつかについて説明する。
【０１１７】
一実施形態において、本発明は、単一の画像を用いるため、従来技術と比べて収集システムの複雑さが低減する。
【０１１８】
一実施形態において、本発明では、非常に高い精度でかつ誤った警報を無視できる程度に達成することで、従来の方法よりも質の高い結果を提供する。
【０１１９】
一実施形態において、純粋に画像ベースのシステムを用いることで、アクティブセンサを用いる場合と比べてシステムのコストが低減する。
【０１２０】
一実施形態において、パッシブイメージングは配備構成に対して低感度であるため、本発明のロバスト性は従来技術の解決策よりも高い。
【０１２１】
一実施形態において、本発明は、非常に高い普遍性を達成できるため、顔認識が配備される任意のアプリケーションをサポートするために使用できる。一実施形態において、本発明は既存の顔認識システムに組み込むことができるため、追加的なハードウェアを必要としない。
【０１２２】
本明細書に記載した実施形態は、ハードウェアで実現してもよく、ソフトウェアで実現してもよく、ハードウェアとソフトウェアの両方の要素を含んでいてもよい。好ましい実施形態において、本発明は、ファームウェア、常駐ソフトウェア、マイクロコード等を含むが、これらに限定されないソフトウェアでも実現可能である。
【０１２３】
実施形態には、コンピュータもしくは任意の命令実行システムによって使用される、または関連して使用されるプログラムコードを提供する、コンピュータで利用可能な、またはコンピュータで読み取り可能な媒体からアクセスできる、コンピュータプログラム製品を含んでもよい。コンピュータで利用可能な、またはコンピュータで読み取り可能な媒体には、命令実行システム、機器、もしくは装置によって使用される、または関連して使用されるプログラムを格納、伝達、伝搬または転送する任意の機器を含んでもよい。該媒体は、磁気媒体、光学媒体、電子媒体、電磁気媒体、赤外線媒体、または半導体システム（または機器もしくは装置）、あるいは伝搬媒体であってよい。該媒体には、半導体または固体メモリ、磁気テープ、取り外し可能なコンピュータディスケット、ランダムアクセスメモリ（ＲＡＭ）、リードオンリーメモリ（ＲＯＭ）、リジッド磁気ディスク及び光ディスク等のコンピュータで読み取り可能な媒体を含んでもよい。
【０１２４】
各コンピュータプログラムは、汎用または特別な目的を持つプログラム可能なコンピュータで読み取ることができる、機械で読み取り可能なストレージメディアまたは装置（例えば、プログラムメモリまたは磁気ディスク）に格納される。該コンピュータプログラムは、ストレージメディアまたは装置から本明細書に記載された手順を実行するコンピュータで読み出される、該コンピュータの設定及び制御動作のためのものである。本発明のシステムには、本明細書に記載した機能を実行する、特定の及び事前に定義された方法でコンピュータに動作させるように構成されたコンピュータプログラムを含む、コンピュータで読み取り可能なストレージメディアも考慮される。
【０１２５】
プログラムコードを記憶及び／または実行するのに適したデータ処理システムは、システムバスを介してメモリ要素に直接または間接的に接続された少なくとも１つのプロセッサを備えていてもよい。このメモリ要素には、処理の実行中にバルク記憶装置からコードが検索される回数を減らすために、プログラムコードの実際の実行中に用いられるローカルメモリ、バルク記憶装置及び少なくともいくつかのプログラムコードを一時的に記憶するキャッシュメモリを備えていてもよい。入出力またはＩ／Ｏ装置（限定されるものではないが、キーボード、ディスプレイ、ポインティング装置等を含む）は、直接またはＩ／Ｏコントローラを介してシステムに接続されてもよい。
【０１２６】
ネットワークアダプタは、データ処理システムが、プライベートネットワークまたは公衆ネットワークを介して、他のデータ処理システムまたは遠隔プリンタもしくは記憶装置に接続されることを可能にするために、上記システムと接続されていてもよい。モデム、ケーブルモデム及びイーサネット（登録商標）カードは、現在利用可能なタイプのネットワークアダプタのほんの一握りのものである。
【０１２７】
上記は、あらゆる観点において例示的（illustrative）かつ典型的（exemplary）であって限定的でないものと理解されるべきであり、本明細書で開示する本発明の範囲は、詳細な説明から決定されるべきではなく、特許法で認められた最大限の広さに基づいて解釈される特許請求の範囲から決定されるべきである。本明細書中に図示及び記載されている実施形態は、本発明の原理を説明するものにすぎず、本発明の範囲及び主旨から逸脱することなく当業者は様々な変更を実施することができることを理解されたい。当業者は、本発明の範囲及び精神から逸脱することなく、様々な他の特徴の組み合わせを実施できる。以上、本発明の態様について、特許法で要求される細部及び詳細な事項と共に説明したが、特許証で保護されることを要求する特許請求の範囲は、添付の特許請求の範囲に示されている。
【図１】
2019508801.tif 000003
【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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【図８】
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【図９】
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【図１０】
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【図１１】
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【図１２】
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【図１３】
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【図１４】
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【国際調査報告】
2019508801.tif 000017
2019508801.tif 000018