(57)【要約】本開示の実施例は、画像に対して顔検出を行うステップと、顔が検出された画像に対して顔特徴抽出を行うステップと、記憶済み顔特徴に基づいて、抽出済み顔特徴に対して認証を行うステップであって、前記記憶済み顔特徴が、少なくとも同一の識別ＩＤに対応する少なくとも２つの異なる角度の顔画像の顔特徴を含むステップと、少なくとも前記抽出済み顔特徴が認証に合格したことに応答して、ロック解除操作を行うステップと、を含む顔ロック解除方法、その情報登録方法及び装置、機器並びに媒体を開示する。本開示の実施例では、顔に基づくロック解除が実現され、認証方式の操作が簡単であり、利便性が高く、安全性が高く、更に顔ロック解除の成功率が高い。
2020532802.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
顔ロック解除方法であって、
画像に対して顔検出を行うステップと、
顔が検出された画像に対して顔特徴抽出を行うステップと、
記憶済み顔特徴に基づいて、抽出済み顔特徴に対して認証を行うステップであって、前記記憶済み顔特徴が、少なくとも同一の識別ＩＤに対応する少なくとも２つの異なる角度の顔画像の顔特徴を含むステップと、
少なくとも前記抽出済み顔特徴が認証に合格したことに応答して、ロック解除操作を行うステップと、を含むことを特徴とする前記顔ロック解除方法。
【請求項２】
前記同一のＩＤに対応する少なくとも２つの異なる角度の顔画像は、同一のＩＤに対応する、正面の顔画像、頭を上げている顔画像、頭を下げている顔画像、頭を左へ向けている顔画像、頭を右へ向けている顔画像のうちの２つ又は２つ以上の角度の顔画像を含むことを特徴とする請求項１に記載の方法。
【請求項３】
画像に対して顔検出を行う前記ステップの前に、
画像に対して光線均一化調整処理を行うステップを更に含み、
画像に対して顔検出を行う前記ステップは、光線均一化調整処理を行った画像に対して顔検出を行うステップを含むことを特徴とする請求項１又は２に記載の方法。
【請求項４】
画像に対して光線均一化調整処理を行う前記ステップは、
前記画像のグレイスケール画像を取得するステップと、
少なくとも前記画像のグレイスケール画像に対してヒストグラム均等化処理を行うステップと、を含むことを特徴とする請求項３に記載の方法。
【請求項５】
画像に対して光線均一化調整処理を行う前記ステップは、
少なくとも前記画像に対して画像照明変換を行って、前記画像を特定の光照明条件を満たす画像に変換するステップを含むことを特徴とする請求項３に記載の方法。
【請求項６】
画像に対して光線均一化調整処理を行う前記ステップの前に、
前記画像の品質が所定の顔検出条件を満たしていないことを確定するステップを更に含むことを特徴とする請求項３〜５のいずれか一項に記載の方法。
【請求項７】
前記所定の顔検出条件は、前記画像の画素値分布が所定の分布範囲に合わないこと、前記画像の属性値が所定の数値範囲内に存在しないことのいずれか一項又は複数項を含むことを特徴とする請求項６に記載の方法。
【請求項８】
記憶済み顔特徴に基づいて抽出済み顔特徴に対して認証を行う前記ステップは、
前記抽出済み顔特徴と少なくとも１つの記憶済み顔特徴との類似度を取得するステップと、
前記抽出済み顔特徴と任意の記憶済み顔特徴との類似度が所定閾値より大きいことに応答して、前記抽出済み顔特徴が認証に合格したことを確定するステップと、を含むことを特徴とする請求項１〜７のいずれか一項に記載の方法。
【請求項９】
記憶済み顔特徴に基づいて抽出済み顔特徴に対して認証を行う前記ステップは、
前記抽出済み顔特徴と複数の記憶済み顔特徴との類似度をそれぞれ取得するステップと、
前記抽出済み顔特徴と複数の記憶済み顔特徴との類似度の中の最大値が所定閾値より大きいことに応答して、前記抽出済み顔特徴が認証に合格したことを確定するステップと、を含むことを特徴とする請求項１〜７のいずれか一項に記載の方法。
【請求項１０】
前記画像に対して生体検出を行うステップを更に含み、
少なくとも前記抽出済み顔特徴が認証に合格したことに応答して、ロック解除操作を行うステップは、前記抽出済み顔特徴が認証に合格し且つ前記画像が生体検出に合格したことに応答して、ロック解除操作を行うステップを含むことを特徴とする請求項１〜９のいずれか一項に記載の方法。
【請求項１１】
前記画像に対して生体検出を行うステップは、
前記画像を取得した後、前記画像に対して生体検出を行うステップ、又は、
前記画像から顔が検出されたことに応答して、前記画像に対して生体検出を行うステップ、又は、
前記抽出済み顔特徴が認証に合格したことに応答して、前記画像に対して生体検出を行うステップを含むことを特徴とする請求項１０に記載の方法。
【請求項１２】
前記画像に対して生体検出を行うステップは、
前記画像が所定品質要求を満たしたことに応答して、前記画像に対して生体検出を行うステップを含むことを特徴とする請求項１０又は１１に記載の方法。
【請求項１３】
前記画像に対して生体検出を行うステップは、
ニューラルネットワークを用いて前記画像に対して画像特徴抽出を行うステップと、
抽出された画像特徴に少なくとも１種の偽造手がかり情報が含まれるか否かを検出するステップと、
前記少なくとも１種の偽造手がかり情報の検出結果に基づいて、前記画像が生体検出に合格したか否かを確定するステップと、を含むことを特徴とする請求項１０〜１２のいずれか一項に記載の方法。
【請求項１４】
前記ニューラルネットワークを用いて前記画像から抽出した画像特徴は、ローカルバイナリパターン（ＬＢＰ）特徴、スパースコーディングヒストグラム（ＨＳＣ）特徴、パノラマ画像ＬＡＲＧＥ特徴、顔画像ＳＭＡＬＬ特徴、顔細部画像ＴＩＮＹ特徴のいずれか一項又は複数項を含むことを特徴とする請求項１２に記載の方法。
【請求項１５】
前記少なくとも１種の偽造手がかり情報は、２Ｄタイプ偽造手がかり情報、２．５Ｄタイプ偽造手がかり情報及び３Ｄタイプ偽造手がかり情報のいずれか一項又は複数項を含むことを特徴とする請求項１３又は１４に記載の方法。
【請求項１６】
前記２Ｄタイプ偽造手がかり情報は紙類材料でプリンタした顔画像の情報を含み、及び／又は、
前記２．５Ｄタイプ偽造手がかり情報はキャリアデバイスに含まれる顔画像の情報を含み、及び／又は、
前記３Ｄタイプ偽造手がかり情報は偽造顔の情報を含むことを特徴とする請求項１５に記載の方法。
【請求項１７】
記憶済み顔特徴に基づいて抽出済み顔特徴に対して認証を行う前記ステップの前に、
顔ロック解除の情報登録プロセスによって、記憶されている、前記同一のＩＤに対応する少なくとも２つの異なる角度の顔画像の顔特徴を取得するステップを更に含むことを特徴とする請求項１〜１６のいずれか一項に記載の方法。
【請求項１８】
前記顔ロック解除の情報登録プロセスには、
同一のＩＤの少なくとも２つの異なる角度の顔画像を取得することを示す提示情報を出力するステップと、
取得された画像に対して顔検出を行うステップと、
各角度の顔が検出された画像に対して顔特徴抽出を行うステップと、
抽出された各角度の顔画像の顔特徴、及び前記各角度の顔画像の顔特徴と前記同一のＩＤとの対応関係を記憶するステップと、を含むことを特徴とする請求項１７に記載の方法。
【請求項１９】
取得された画像に対して顔検出を行う前記ステップの前に、取得された画像に対して光線均一化調整処理を行うステップを更に含み、
取得された画像に対して顔検出を行う前記ステップは、光線均一化調整処理を行った画像に対して顔検出を行うステップを含むことを特徴とする請求項１８に記載の方法。
【請求項２０】
取得された画像に対して光線均一化調整処理を行うス前記ステップの前に、
前記画像の品質が所定の顔検出条件を満たしていないことを確定するステップを更に含むことを特徴とする請求項１９に記載の方法。
【請求項２１】
抽出された任意の角度の顔画像の顔特徴を記憶するステップの前に、
前記画像に含まれる顔の角度を検出するステップと、
検出された角度が提示情報に対応する角度と合致することを確定するステップと、を更に含むことを特徴とする請求項１８〜２０のいずれか一項に記載の方法。
【請求項２２】
前記画像に含まれる顔の角度を検出する前記ステップは、
前記画像に対して顔キーポイント検出を行うステップと、
検出された顔キーポイントに基づいて、前記画像に含まれる顔の角度を計算するステップと、を含むことを特徴とする請求項２１に記載の方法。
【請求項２３】
前記画像に対して生体検出を行うステップと、
前記画像が生体検出に合格したことに応答して、抽出された各角度の顔画像の顔特徴、及び前記各角度の顔画像の顔特徴と前記同一のＩＤとの対応関係を記憶する前記操作を実行するステップと、を更に含むことを特徴とする請求項１８〜２２のいずれか一項に記載の方法。
【請求項２４】
同一のＩＤの少なくとも２つの異なる角度の顔画像を取得することを示す提示情報を出力するステップと、
取得された画像に対して顔検出を行うステップと、
各角度の顔が検出された画像に対して顔特徴抽出を行うステップと、
抽出された各角度の顔画像の顔特徴、及び前記各角度の顔画像の顔特徴と前記同一のＩＤとの対応関係を記憶するステップと、を含むことを特徴とする顔ロック解除の情報登録方法。
【請求項２５】
前記同一のＩＤの少なくとも２つの異なる角度の顔画像は、同一のＩＤに対応する、正面の顔画像、頭を上げている顔画像、頭を下げている顔画像、頭を左へ向けている顔画像、頭を右へ向けている顔画像のうちの２つ又は２つ以上の顔画像を含むことを特徴とする請求項２４に記載の方法。
【請求項２６】
取得された画像に対して顔検出を行う前記ステップの前に、取得された画像に対して光線均一化調整処理を行うステップを更に含み、
取得された画像に対して顔検出を行う前記ステップは、光線均一化調整処理を行った画像に対して顔検出を行うステップを含むことを特徴とする請求項２４又は２５に記載の方法。
【請求項２７】
取得された画像に対して光線均一化調整処理を行う前記ステップは、前記画像のグレイスケール画像を取得するステップと、
少なくとも前記画像のグレイスケール画像に対してヒストグラム均等化処理を行うステップと、を含むことを特徴とする請求項２６に記載の方法。
【請求項２８】
取得された画像に対して光線均一化調整処理を行う前記ステップは、
少なくとも前記画像に対して画像照明変換を行って、前記画像を特定の光照明条件を満たす画像に変換するステップを含むことを特徴とする請求項２６に記載の方法。
【請求項２９】
取得された画像に対して光線均一化調整処理を行う前記ステップの前に、
前記画像の品質が所定の顔検出条件を満たしていないことを確定するステップを更に含むことを特徴とする請求項２６〜２８のいずれか一項に記載の方法。
【請求項３０】
前記所定の顔検出条件は、前記画像の画素値分布が所定の分布範囲に合わないこと、前記画像の属性値が所定の数値範囲内に存在しないことのいずれか一項又は複数項を含むことを特徴とする請求項２９に記載の方法。
【請求項３１】
抽出された任意の角度の顔画像の顔特徴を記憶するステップの前に、
前記画像に含まれる顔の角度を検出するステップと、
検出された角度が提示情報に対応する角度と合致することを確定するステップと、を更に含むことを特徴とする請求項２４〜３０のいずれか一項に記載の方法。
【請求項３２】
前記画像に含まれる顔の角度を検出する前記ステップは、
前記画像に対して顔キーポイント検出を行うステップと、
検出された顔キーポイントに基づいて、前記画像に含まれる顔の角度を計算するステップと、を含むことを特徴とする請求項３１に記載の方法。
【請求項３３】
検出された角度が提示情報に対応する角度と合致しないことに応答して、該角度の顔画像を再度入力することを示す新たな提示情報を出力するステップを更に含むことを特徴とする請求項３１又は３２に記載の方法。
【請求項３４】
抽出された各角度の顔画像の顔特徴を記憶する前記ステップの後に、
前記同一のＩＤの少なくとも２つの異なる角度の顔画像の顔特徴の記憶が完了しているか否かを識別するステップと、
前記同一のＩＤの少なくとも２つの異なる角度の顔画像の記憶が完了していないことに応答して、同一のＩＤの少なくとも２つの異なる角度の顔画像を取得することを示す提示情報を出力する前記操作を実行するステップと、を更に含むことを特徴とする請求項２４〜３３のいずれか一項に記載の方法。
【請求項３５】
前記同一のＩＤの少なくとも２つの異なる角度の顔画像の顔特徴の記憶が完了していることに応答して、前記同一のＩＤを入力するようにユーザに知らせるための提示情報を出力するステップを更に含み、
抽出された各角度の顔画像の顔特徴、及び前記各角度の顔画像の顔特徴と前記同一のＩＤとの対応関係を記憶する前記ステップは、抽出された前記少なくとも２つの角度の顔画像の顔特徴とユーザの入力した前記同一のＩＤを記憶し、前記同一のＩＤと前記少なくとも２つの角度の顔画像の顔特徴との対応関係を確立するステップを含むことを特徴とする請求項３４に記載の方法。
【請求項３６】
前記画像に対して生体検出を行うステップと、
前記画像が生体検出に合格したことに応答して、抽出された各角度の顔画像の顔特徴、及び前記各角度の顔画像の顔特徴と前記同一のＩＤとの対応関係を記憶する前記操作を実行するステップと、を更に含むことを特徴とする請求項２４〜３５のいずれか一項に記載の方法。
【請求項３７】
前記画像に対して生体検出を行うステップは、
前記取得された画像に対して生体検出を行うステップ、又は、
各角度の顔が検出された画像に対して生体検出を行うステップ、又は、
検出された顔の角度が前記選択された所定角度と合致することに応答して、前記画像に対して生体検出を行うステップ、又は、
各角度の顔が検出された画像に対して特徴抽出を行った後に、前記各角度の顔の画像に対して生体検出を行うステップを含むことを特徴とする請求項３６に記載の方法。
【請求項３８】
前記画像に対して生体検出を行うステップは、
前記画像が所定品質要求を満たしたことに応答して、前記画像に対して生体検出を行うステップを含むことを特徴とする請求項３６又は３７に記載の方法。
【請求項３９】
前記画像に対して生体検出を行うステップは、
ニューラルネットワークを用いて前記画像に対して画像特徴抽出を行うステップと、
抽出された画像特徴に少なくとも１種の偽造手がかり情報が含まれるか否かを検出するステップと、
前記少なくとも１種の偽造手がかり情報の検出結果に基づいて、前記画像が生体検出に合格したか否かを確定するステップと、を含むことを特徴とする請求項３６〜３８のいずれか一項に記載の方法。
【請求項４０】
前記ニューラルネットワークを用いて前記画像から抽出した画像特徴は、ローカルバイナリパターン（ＬＢＰ）特徴、スパースコーディングヒストグラム（ＨＳＣ）特徴、パノラマ画像ＬＡＲＧＥ特徴、顔画像ＳＭＡＬＬ特徴、顔細部画像ＴＩＮＹ特徴のいずれか一項又は複数項を含むことを特徴とする請求項３９に記載の方法。
【請求項４１】
前記少なくとも１種の偽造手がかり情報は、２Ｄタイプ偽造手がかり情報、２．５Ｄタイプ偽造手がかり情報及び３Ｄタイプ偽造手がかり情報のいずれか一項又は複数項を含むことを特徴とする請求項３９又は４０に記載の方法。
【請求項４２】
前記２Ｄタイプ偽造手がかり情報は紙類材料でプリンタした顔画像の情報を含み、及び／又は、
前記２．５Ｄタイプ偽造手がかり情報はキャリアデバイスに含まれる顔画像の情報を含み、及び／又は、
前記３Ｄタイプ偽造手がかり情報は偽造顔の情報を含むことを特徴とする請求項４１に記載の方法。
【請求項４３】
画像に対して顔検出を行うための顔検出モジュールと、
顔が検出された画像に対して顔特徴抽出を行うための特徴抽出モジュールと、
記憶済み顔特徴に基づいて、抽出済み顔特徴に対して認証を行うための認証モジュールであって、前記記憶済み顔特徴が、少なくとも同一の識別ＩＤに対応する少なくとも２つの異なる角度の顔画像の顔特徴を含む認証モジュールと、
少なくとも前記抽出済み顔特徴が認証に合格したことに応答して、ロック解除操作を行うための制御モジュールと、を含むことを特徴とする顔ロック解除装置。
【請求項４４】
前記同一のＩＤに対応する少なくとも２つの異なる角度の顔画像は、同一のＩＤに対応する、正面の顔画像、頭を上げている顔画像、頭を下げている顔画像、頭を左へ向けている顔画像、頭を右へ向けている顔画像のうちの２つ又は２つ以上の角度の顔画像を含むことを特徴とする請求項４３に記載の装置。
【請求項４５】
画像に対して光線均一化調整処理を行うための光線処理モジュールと、
光線均一化調整処理を行った画像に対して顔検出を行うための前記顔検出モジュールと、を更に含むことを特徴とする請求項４３又は４４に記載の装置。
【請求項４６】
前記光線処理モジュールは、前記画像のグレイスケール画像を取得し、少なくとも前記画像のグレイスケール画像に対してヒストグラム均等化処理を行うために用いられることを特徴とする請求項４５に記載の装置。
【請求項４７】
前記光線処理モジュールは、少なくとも前記画像に対して画像照明変換を行って、前記画像を特定の光照明条件を満たす画像に変換するために用いられることを特徴とする請求項４５に記載の装置。
【請求項４８】
前記光線処理モジュールは、前記画像の品質が所定の顔検出条件を満たしていないことを確定し、画像に対して光線均一化調整処理を行うために用いられることを特徴とする請求項４５〜４７のいずれか一項に記載の装置。
【請求項４９】
前記所定の顔検出条件は、前記画像の画素値分布が所定の分布範囲に合わないこと、前記画像の属性値が所定の数値範囲内に存在しないことのいずれか一項又は複数項を含むことを特徴とする請求項４８に記載の装置。
【請求項５０】
前記認証モジュールは、
前記抽出済み顔特徴と少なくとも１つの記憶済み顔特徴との類似度を取得するステップと、
前記抽出済み顔特徴と任意の記憶済み顔特徴との類似度が所定閾値より大きいことに応答して、前記抽出済み顔特徴が認証に合格したことを確定するステップと、
を実行するために用いられることを特徴とする請求項４３〜４９のいずれか一項に記載の装置。
【請求項５１】
前記認証モジュールは、前記抽出済み顔特徴と複数の記憶済み顔特徴との類似度をそれぞれ取得するステップと、
前記抽出済み顔特徴と複数の記憶済み顔特徴との類似度の中の最大値が所定閾値より大きいことに応答して、前記抽出済み顔特徴が認証に合格したことを確定するステップと、
を実行するために用いられることを特徴とする請求項４３〜４９のいずれか一項に記載の装置。
【請求項５２】
同一のＩＤの少なくとも２つの異なる角度の顔画像を取得することを示す提示情報を出力するための対話モジュールと、
抽出された各角度の顔画像の顔特徴、及び前記各角度の顔画像の顔特徴と前記同一のＩＤとの対応関係を記憶するための記憶モジュールと、を更に含むことを特徴とする請求項４３〜５１のいずれか一項に記載の装置。
【請求項５３】
前記記憶モジュールは、
前記画像に含まれる顔の角度を検出するステップと、
検出された角度が提示情報に対応する角度と合致することを確定し、抽出された各角度の顔画像の顔特徴、及び前記各角度の顔画像の顔特徴と前記同一のＩＤとの対応関係を記憶するステップと、
を実行するために用いられることを特徴とする請求項５２に記載の装置。
【請求項５４】
前記記憶モジュールは、
前記画像に含まれる顔の角度を検出する時には、前記画像に対して顔キーポイント検出を行うステップと、
検出された顔キーポイントに基づいて、前記画像に含まれる顔の角度を計算するステップと、
を実行するために用いられることを特徴とする請求項５３に記載の装置。
【請求項５５】
前記記憶モジュールは、更に、検出された角度が提示情報に対応する角度と合致しない時に、該角度の顔画像を再度入力することを示す新たな提示情報を出力することを前記対話モジュールに要求するために用いられることを特徴とする請求項５３又は５４に記載の装置。
【請求項５６】
前記記憶モジュールは、
前記同一のＩＤの少なくとも２つの異なる角度の顔画像の顔特徴の記憶が完了しているか否かを識別するステップと、
前記同一のＩＤの少なくとも２つの異なる角度の顔画像の記憶が完了していないことに応答して、同一のＩＤの少なくとも２つの異なる角度の顔画像を取得することを示す提示情報を出力する操作を前記対話モジュールに要求するステップと、
前記同一のＩＤの少なくとも２つの異なる角度の顔画像の顔特徴の記憶が完了していることに応答して、前記同一のＩＤを入力するようにユーザに知らせるための提示情報を出力することを前記対話モジュールに要求するステップと、
抽出された前記少なくとも２つの角度の顔画像の顔特徴とユーザの入力した前記同一のＩＤを記憶し、前記同一のＩＤと前記少なくとも２つの角度の顔画像の顔特徴との対応関係を確立するステップと、
を実行するために用いられることを特徴とする請求項５３〜５５のいずれか一項に記載の装置。
【請求項５７】
前記画像に対して生体検出を行うための生体検出モジュールと、
少なくとも前記抽出済み顔特徴が認証に合格し且つ前記画像が生体検出に合格したことに応答して、ロック解除操作を行うための前記制御モジュールと、を更に含むことを特徴とする請求項４３〜５６のいずれか一項に記載の装置。
【請求項５８】
前記生体検出モジュールは、前記画像が所定品質要求を満たしたことに応答して、前記画像に対して生体検出を行うために用いられることを特徴とする請求項５７に記載の装置。
【請求項５９】
前記生体検出モジュールはニューラルネットワークを含み、
前記画像に対して画像特徴抽出を行うステップと、
抽出された画像特徴に少なくとも１種の偽造手がかり情報が含まれるか否かを検出するステップと、
前記少なくとも１種の偽造手がかり情報の検出結果に基づいて、前記画像が生体検出に合格したか否かを確定するステップと、
を実行するために用いられることを特徴とする請求項５７又は５８に記載の装置。
【請求項６０】
前記ニューラルネットワークを用いて前記画像から抽出した画像特徴は、ローカルバイナリパターン（ＬＢＰ）特徴、スパースコーディングヒストグラム（ＨＳＣ）特徴、パノラマ画像ＬＡＲＧＥ特徴、顔画像ＳＭＡＬＬ特徴、顔細部画像ＴＩＮＹ特徴のいずれか一項又は複数項を含むことを特徴とする請求項５９に記載の装置。
【請求項６１】
前記少なくとも１種の偽造手がかり情報は、２Ｄタイプ偽造顔情報、２．５Ｄタイプ偽造顔情報及び３Ｄタイプ偽造顔情報のいずれか一項又は複数項を含むことを特徴とする請求項５９又は６０に記載の装置。
【請求項６２】
前記２Ｄタイプ偽造顔情報は紙類材料でプリンタした顔画像の偽造情報を含み、及び／又は、前記２．５Ｄタイプ偽造顔情報はキャリアデバイスに含まれる顔画像の偽造情報を含み、及び／又は、前記３Ｄタイプ偽造顔情報は偽造顔の情報を含むことを特徴とする請求項６１に記載の装置。
【請求項６３】
プロセッサと、請求項４３〜６２のいずれか一項に記載の顔ロック解除装置とを含み、
プロセッサにより前記認証装置が作動する時に、請求項４３〜６２のいずれか一項に記載の顔ロック解除装置におけるモジュールが作動することを特徴とする電子機器。
【請求項６４】
実行可能コマンドを記憶するメモリと、
メモリと通信して前記実行可能コマンドを実行して請求項１〜４２のいずれか一項に記載の方法における各ステップの操作を完成する１つ又は複数のプロセッサと、を含むことを特徴とする電子機器。
【請求項６５】
コンピュータ読取可能コマンドを記憶するためのコンピュータ読取可能媒体であって、前記コマンドが実行される時に、請求項１〜４２のいずれか一項に記載の方法における各ステップの操作が実現されることを特徴とするコンピュータ読取可能媒体。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
（関連出願の相互参照）
本願は、２０１７年９月７日に中国特許局に提出された、出願番号がＣＮ２０１７１０８０２１４６．１であり、発明の名称が「顔ロック解除、その情報登録方法及び装置、機器、プログラム並びに媒体」の中国特許出願の優先権を主張し、その開示の全ての内容が参照によって本願に組み込まれる。
【０００２】
本開示は、人工知能技術に関し、特に、顔ロック解除、その情報登録方法及び装置、機器、プログラム並びに媒体に関する。
【背景技術】
【０００３】
情報化時代では、様々な端末アプリケーション（ＡＰＰ）が次次と現れており、それぞれのユーザは様々なアプリケーションを使用する時にユーザ情報を登録してユーザデータを保存、保護する必要がある。また、インターネット技術が発展するにつれて、端末装置がユーザに提供し得る機能が多くなっており、例えば、通信、写真保存、様々なアプリケーションのインストール等が挙げられ、自分の端末装置をロックしてその中のユーザデータの漏洩を防ぐユーザが多い。従って、端末装置とアプリケーションにおける機密データを保護することが注目されている。
【０００４】
人工知能技術が発展するにつれて、コンピュータビジョン技術は、セキュリティ監視、金融ないし無人運転等のいずれの分野にも巨大な利用価値を有している。
【発明の概要】
【０００５】
本開示の実施例は、顔ロック解除の技術的手段を提供する。
【０００６】
本開示の実施例の一態様によれば、
画像に対して顔検出を行うステップと、
顔が検出された画像に対して顔特徴抽出を行うステップと、
記憶済み顔特徴に基づいて、抽出済み顔特徴に対して認証を行うステップであって、前記記憶済み顔特徴が、少なくとも同一の識別ＩＤに対応する少なくとも２つの異なる角度の顔画像の顔特徴を含むステップと、
少なくとも前記抽出済み顔特徴が認証に合格したことに応答して、ロック解除操作を行うステップと、を含む顔ロック解除方法を提供する。
【０００７】
本開示の実施例の別の態様によれば、
同一のＩＤの少なくとも２つの異なる角度の顔画像を取得することを示す提示情報を出力するステップと、
取得された画像に対して顔検出を行うステップと、
各角度の顔が検出された画像に対して顔特徴抽出を行うステップと、
抽出された各角度の顔画像の顔特徴、及び前記各角度の顔画像の顔特徴と前記同一のＩＤとの対応関係を記憶するステップと、を含む顔ロック解除の情報登録方法を提供する。
【０００８】
本開示の実施例のまた１つの態様によれば、
画像に対して顔検出を行うための顔検出モジュールと、
顔が検出された画像に対して顔特徴抽出を行うための特徴抽出モジュールと、
記憶済み顔特徴に基づいて、抽出済み顔特徴に対して認証を行うための認証モジュールであって、前記記憶済み顔特徴が、少なくとも同一の識別ＩＤに対応する少なくとも２つの異なる角度の顔画像の顔特徴を含む認証モジュールと、
少なくとも前記抽出済み顔特徴が認証に合格したことに応答して、ロック解除操作を行うための制御モジュールと、を含む顔ロック解除装置を提供する。
【０００９】
本開示の実施例の更に別の態様によれば、
プロセッサと、本開示のいずれか１つの実施例に記載の顔ロック解除装置とを含み、
プロセッサにより前記認証装置が作動する時に、本開示のいずれか１つの実施例に記載の顔ロック解除装置におけるユニットが作動する電子機器を提供する。
【００１０】
本開示の実施例の更に別の態様によれば、
実行可能コマンドを記憶するメモリと、
メモリと通信して実行可能コマンドを実行して本開示のいずれか１つの実施例に記載の方法における各ステップの操作を完成する１つ又は複数のプロセッサと、を含む電子機器を提供する。
【００１１】
本開示の実施例の更に別の態様によれば、コンピュータ可読コードを含むコンピュータプログラムであって、前記コンピュータ可読コードが機器上で作動する時に、前記機器におけるプロセッサが本開示のいずれか１つの実施例に記載の方法における各ステップを実現するためのコマンドを実行するコンピュータプログラムを提供する。
【００１２】
本開示の実施例の更に別の態様によれば、コンピュータ読取可能コマンドを記憶するためのコンピュータ読取可能媒体であって、前記コマンドが実行される時に、本開示のいずれか１つの実施例に記載の方法における各ステップの操作が実現されるコンピュータ読取可能媒体を提供する。
【００１３】
本開示の上記実施例で提供される顔ロック解除方法、その情報登録方法及び装置、機器並びに媒体によれば、登録プロセスによって予め同一のＩＤに対応する少なくとも２つの異なる角度の顔画像の顔特徴を記憶しておいてもよく、顔ロック解除を行う時に、画像に対して顔検出を行い、顔が検出された画像に対して顔特徴抽出を行い、且つ記憶済み顔特徴に基づいて該抽出済み顔特徴を認証し、該抽出済み顔特徴が認証に合格した後、ロック解除操作を行い、それにより顔に基づく認証解除が実現され、本開示の実施例のロック解除方式は、操作が簡単であり、利便性が高く、安全性が高く、また、本開示の実施例は登録プロセスによって予め同一のＩＤに対応する少なくとも２つの異なる角度の顔画像の顔特徴を記憶しておいたので、上記同一ＩＤ対応ユーザの記憶済み顔特徴に対応する任意の角度の顔画像が取得された時に、該ユーザに基づく顔ロック解除を成功的に実現することができ、顔ロック解除の成功率が高められ、同一のユーザを認証する時に顔角度と登録時の顔角度の差により認証に失敗する可能性が低減された。
【００１４】
以下、図面及び実施例を通じて本開示の技術的手段をさらに詳しく説明する。
【図面の簡単な説明】
【００１５】
【図１】本開示の顔ロック解除方法の一実施例のフローチャートである。
【図２】本開示の顔ロック解除方法の別の実施例のフローチャートである。
【図３】本開示の顔ロック解除方法のまた１つの実施例のフローチャートである。
【図４】本開示の顔ロック解除の情報登録方法の一実施例のフローチャートである。
【図５】本開示の顔ロック解除の情報登録方法の別の実施例のフローチャートである。
【図６】本開示の顔ロック解除の情報登録方法のまた１つの実施例のフローチャートである。
【図７】本開示の顔ロック解除の情報登録方法の更に別の実施例のフローチャートである。
【図８】本開示の顔ロック解除装置の一実施例の構造模式図である。
【図９】本開示の顔ロック解除装置の別の実施例の構造模式図である。
【図１０】本開示の電子機器の一実施例の構造模式図である。
【発明を実施するための形態】
【００１６】
明細書の一部を構成する図面は、本開示の実施例を説明し、その説明と共に本開示の原理を解釈することに用いられる。
【００１７】
図面を参照し、以下の詳細な説明により本開示をより明瞭に理解することができる。
【００１８】
ここで、図面を参照しながら本開示の様々な例示的な実施例を詳細に説明する。なお、特に断らない限り、これらの実施例で記述した部材及びステップの相対的配置、数式及び値は本開示の範囲を限定するものではないことに注意すべきである。
【００１９】
以下の少なくとも一つの例示的な実施例に対する説明は実際に説明的なものに過ぎず、本開示及びその適用または使用へのなんらの制限にもならない。
【００２０】
関連分野の当業者に既知の技術、方法及び機器については、詳細に説明しない場合があるが、場合によって、前記技術、方法及び機器は明細書の一部と見なすべきである。
【００２１】
なお、類似する符号及び英文字は以下の図面において類似項目を表し、従って、ある一項が一つの図面において定義されれば、以降の図面においてそれをさらに説明する必要がないことに注意すべきである。
【００２２】
本開示の実施例は端末装置、コンピュータシステム、サーバ等の電子機器に適用可能であり、それは他の様々な共通または専用計算システム環境または構成と共に動作可能である。端末装置、コンピュータシステム、サーバ等の電子機器との併用に適する公知の端末装置、計算システム、環境及び／または構成の例は、パーソナルコンピュータシステム、サーバコンピュータシステム、シンクライアント、ファットクライアント、手持ちまたはラップトップデバイス、マイクロプロセッサに基づくシステム、セットトップボックス、プログラマブル消費者用電子機器、ネットワークパソコン、小型コンピュータシステム、大型コンピュータシステム及び前記の任意のシステムを含む分散型クラウドコンピューティング技術環境などを含むが、これらに限定されない。
【００２３】
端末装置、コンピュータシステム、サーバ等の電子機器はコンピュータシステムにより実行されるコンピュータシステム実行可能コマンド（例えば、プログラムモジュール）の一般的な言語環境において記述できる。通常、プログラムモジュールはルーチン、プログラム、目的プログラム、コンポーネント、ロジック、データ構造などを含んでよく、それらは特定のタスクを実行するかまたは特定の抽象データ型を実現する。コンピュータシステム／サーバは分散型クラウドコンピューティング環境において実施でき、分散型クラウドコンピューティング環境において、タスクは通信ネットワークにわたってリンクされた遠隔処理機器により実行される。分散型クラウドコンピューティング環境において、プログラムモジュールは記憶機器を含むローカルまたは遠隔計算システムの記憶媒体に存在してよい。
【００２４】
図１は本開示の顔ロック解除方法の一実施例のフローチャートである。図１に示すように、該実施例の顔ロック解除方法は、以下のステップを含む。
【００２５】
１０２において、画像に対して顔検出を行う。
【００２６】
選択可能な一例において、該操作１０２はプロセッサによりメモリに記憶された対応のコマンドを呼び出して実行されてもよく、プロセッサにより作動する顔検出モジュールによって実行されてもよい。
【００２７】
１０４において、顔が検出された画像に対して顔特徴抽出を行う。
【００２８】
選択可能な一例において、該操作１０４はプロセッサによりメモリに記憶された対応のコマンドを呼び出して実行されてもよく、プロセッサにより作動する特徴抽出モジュールによって実行されてもよい。
【００２９】
１０６において、記憶済み顔特徴に基づいて抽出済み顔特徴に対して認証を行う。
【００３０】
ここで、本開示の各実施例では、記憶済み顔特徴は、少なくとも同一の識別（ＩＤ）に対応する少なくとも２つの異なる角度の顔画像の顔特徴を含む。このＩＤは、例えば、ユーザ氏名、番号、愛称等のような記憶される顔特徴に対応するユーザ情報を示す。
【００３１】
本開示の各実施例の選択可能な一例では、上記の同一のＩＤに対応する少なくとも２つの異なる角度の顔画像は、例えば、上記同一のＩＤに対応する、正面の顔画像、頭を上げている顔画像、頭を下げている顔画像、頭を左へ向けている顔画像、頭を右へ向けている顔画像等のうちの２つ又は２つ以上の角度の顔画像を含んでよいが、それらに限定されない。
【００３２】
選択可能な一例において、該操作１０６はプロセッサによりメモリに記憶された対応のコマンドを呼び出して実行されてもよく、プロセッサにより作動する認証モジュールによって実行されてもよい。
【００３３】
１０８において、少なくとも抽出済み顔特徴が認証に合格したことに応答して、ロック解除操作を行う。
【００３４】
選択可能な一例において、該操作１０８はプロセッサによりメモリに記憶された対応のコマンドを呼び出して実行されてもよく、プロセッサにより作動する制御モジュールによって実行されてもよい。
【００３５】
本開示の上記実施例で提供される顔ロック解除方法によれば、登録プロセスによって予め同一のＩＤに対応する少なくとも２つの異なる角度の顔画像の顔特徴を記憶しておいてもよく、顔ロック解除を行う時に、画像に対して顔検出を行い、顔が検出された画像に対して顔特徴抽出を行い、且つ記憶済み顔特徴に基づいて該抽出済み顔特徴を認証し、該抽出済み顔特徴が認証に合格した後、ロック解除操作を行い、それにより顔に基づく認証解除が実現され、本開示の実施例のロック解除方式は、操作が簡単であり、利便性が高く、安全性が高く、また、本開示の実施例は登録プロセスによって予め同一のＩＤに対応する少なくとも２つの異なる角度の顔画像の顔特徴を記憶しておいたので、上記同一ＩＤ対応ユーザの記憶済み顔特徴に対応する任意の角度の顔画像が取得された時に、該ユーザに基づく顔ロック解除を成功的に実現することができ、顔ロック解除の成功率が高められ、同一のユーザを認証する時に顔角度と登録時の顔角度の差により認証に失敗する可能性が低減された。
【００３６】
本開示の顔ロック解除方法の各実施例の選択可能な一例では、操作１０８において記憶済み顔特徴に基づいて抽出済み顔特徴に対して認証を行うステップは、以下のような方式によって実現可能であり、
抽出済み顔特徴と少なくとも１つの記憶済み顔特徴との類似度を取得し、
抽出済み顔特徴と任意の記憶済み顔特徴との類似度が所定閾値より大きいことに応答して、抽出済み顔特徴が認証に合格したことを確定する。
【００３７】
逆には、抽出済み顔特徴と記憶された全ての角度の顔特徴との類似度がいずれも所定閾値より大きくなければ、抽出済み顔特徴が認証に合格しなかったことを確定する。
【００３８】
本実施例によれば、抽出済み顔特徴と記憶された各角度の顔特徴との類似度を一つずつ比較することができ、抽出済み顔特徴と記憶されたいずれか１つの角度の顔特徴との類似度が所定閾値より大きければ、抽出済み顔特徴が認証に合格したことを確定することができ、即ち、本実施例は、抽出済み顔特徴と記憶された１つの角度又は一部の角度の顔特徴との類似度のみを比較することで抽出済み顔特徴が認証に合格したことを確定できることがあり、更に抽出済み顔特徴と記憶された残りの角度の顔特徴との類似度を比較しなくてもよく、認証効率の向上に寄与する。
【００３９】
又は、本開示の顔ロック解除方法の各実施例の別の選択可能な例では、操作１０８において記憶済み顔特徴に基づいて抽出済み顔特徴に対して認証を行うステップは、更に以下のような方式によって実現可能であり、
抽出済み顔特徴と複数の記憶済み顔特徴との類似度をそれぞれ取得し、
抽出済み顔特徴と複数の記憶済み顔特徴との複数の類似度の中の最大値が所定閾値より大きいことに応答して、抽出済み顔特徴が認証に合格したことを確定する。
【００４０】
ここで、上記複数の記憶済み顔特徴は記憶された全ての角度の顔特徴であってもよいし、その一部の角度の顔特徴であってもよい。上記複数の記憶済み顔特徴が記憶された一部の角度の顔特徴である時に、抽出済み顔特徴とこの一部の角度の顔特徴との複数の類似度の中の最大値が所定閾値より大きい時に、抽出済み顔特徴が認証に合格したことを確定することができ、更に抽出済み顔特徴と残りの角度の顔特徴との類似度を比較しなくてもよく、認証効率の向上に寄与する。抽出済み顔特徴とこの一部の角度の顔特徴との複数の類似度の中の最大値が所定閾値より大きくない時に、抽出済み顔特徴が認証に合格しなかったことを確定し、記憶された残りの角度の顔特徴から複数の角度の顔特徴を再度選択し、類似的な方式を用いて、該抽出済み顔特徴との複数の類似度の中の最大値が所定閾値より大きい複数の角度の顔特徴を再度選択し、取得された複数の類似度の中の最大値が所定閾値より大きくなるまで継続し、抽出済み顔特徴が認証に合格したことを確定し、又は、抽出済み顔特徴と記憶された全ての角度の顔特徴との類似度の比較が完了しても、類似度の中の最大値が所定閾値より大きくない場合、抽出済み顔特徴が認証に合格しなかったことを確定するようにしてもよい。
【００４１】
図２は本開示の顔ロック解除方法の別の実施例のフローチャートである。図２に示すように、該実施例の顔ロック解除方法は以下のステップを含む。
【００４２】
２０２において、画像を取得する。
【００４３】
選択可能な一例において、該操作２０２はプロセッサによりカメラを呼び出して実行されてもよく、プロセッサにより作動する受信モジュールによって実行されてもよい。
【００４４】
２０４において、取得された画像に対して光線均一化調整処理を行う。
【００４５】
本開示の各実施例の選択可能な一例では、該操作２０４を直接実行し、取得された画像に対して光線均一化調整処理を行うようにしてもよい。
【００４６】
又は、本開示の各実施例の別の選択可能な例では、該操作２０４の前に、取得された画像の品質が所定の顔検出条件を満たしたか否かを先に確定し、画像の品質が所定の顔検出条件を満たしていない時に該操作２０４を実行し、画像に対して光線均一化調整処理を行い、また、品質が所定の顔検出条件を満たした画像に対して操作２０４を実行せずに直接操作２０６により画像に対して顔検出を行うようにしてもよく、該実施例は品質が所定の顔検出条件を満たした画像に対して光線均一化調整処理操作を実行しなくてもよく、顔ロック解除の効率の向上に寄与する。
【００４７】
ここで、所定の顔検出条件は、例えば、画像の画素値分布が所定の分布範囲に合わないこと、画像の属性値が所定の数値範囲内に存在しないこと等の少なくとも一項を含んでよいが、それらに限定されない。ここで、画像の属性値は、例えば、画像の色度、輝度、コントラス及び飽和度等である。
【００４８】
選択可能な一例において、該操作２０４はプロセッサによりメモリに記憶された対応のコマンドを呼び出して実行されてもよく、プロセッサにより作動する光線処理モジュールによって実行されてもよい。
【００４９】
２０６において、光線均一化調整処理を行った画像に対して顔検出を行う。
【００５０】
本開示の各実施例では、画像から顔が検出されなかった場合に、戻って操作２０２を実行してもよく、即ち、画像取得操作を実行し続けてもよい。画像から顔が検出されなかった場合に、操作２０８を実行する。
【００５１】
選択可能な一例において、該操作２０６はプロセッサによりメモリに記憶された対応のコマンドを呼び出して実行されてもよく、プロセッサにより作動する顔検出モジュールによって実行されてもよい。
【００５２】
２０８において、顔が検出された画像に対して顔特徴抽出を行う。
【００５３】
選択可能な一例において、該操作２０８はプロセッサによりメモリに記憶された対応のコマンドを呼び出して実行されてもよく、プロセッサにより作動する特徴抽出モジュールによって実行されてもよい。
【００５４】
２１０において、記憶済み顔特徴に基づいて抽出済み顔特徴に対して認証を行う。
【００５５】
ここで、本開示の各実施例では、記憶済み顔特徴は少なくとも同一のＩＤに対応する少なくとも２つの異なる角度の顔画像の顔特徴を含む。
【００５６】
選択可能な一例において、該操作２１０はプロセッサによりメモリに記憶された対応のコマンドを呼び出して実行されてもよく、プロセッサにより作動する認証モジュールによって実行されてもよい。
【００５７】
２１２において、少なくとも抽出済み顔特徴が認証に合格したことに応答して、ロック解除操作を行う。
【００５８】
本実施例に基づく選択可能な一実施例では、抽出済み顔特徴が認証に合格した場合に、更に、ユーザに現在認証に合格したユーザ情報を知らせるように、この抽出された顔特徴に対応するＩＤを取得、表示してもよい。
【００５９】
抽出済み顔特徴が認証に合格しなかった場合に、ロック解除操作を実行しない。又は、本開示の顔ロック解除方法の選択可能な一実施例では、顔ロック解除失敗通知メッセージを出力してもよい。
【００６０】
選択可能な一例において、該操作２１２はプロセッサによりメモリに記憶された対応のコマンドを呼び出して実行されてもよく、プロセッサにより作動する制御モジュールによって実行されてもよい。
【００６１】
実際には、逆光、強光、暗光等の複雑なシーンが多く、例えば、夜の室外で後ろからライトが照射し又は室内で光線が暗い等の場合があり、この時に撮影した画像から顔を検出すれば、背景が目立ち過ぎるので顔検出が困難であり、又は、顔が検出されていても、画像から抽出される顔特徴が非常に曖昧である。一般的なシーンの顔検出と比べると、暗光シーンの画素値が低い数値領域に集中し、模様勾配が小さく、画像全体の情報特徴が非常に曖昧であり、有効情報の検出、特に顔の検出が困難であり、また、逆光シーン、強光シーンは一般的なシーンと比べると、全体的な輝度が大体同様であるが、背景光線が非常に明るいので、顔部の輪郭と細部模様等が非常に曖昧であり、そのように顔特徴の抽出に高い難度が存在する。
【００６２】
本開示の発明者により研究したところ、逆光、強光、暗光等の複雑な光照射シーンに関しては、これらのシーンの画像においてその画素値分布が一定の局所性があって所定の分布範囲に合わなく、及び／又は画像の属性値が所定の数値範囲内に存在しないことが多いことを分かった。例えば、暗光シーンにおいて画素値が一般的に低い数値の領域に集中しており、この時に画像のコントラス、色度等がいずれも低く、検出装置によりこれらの画像における顔を処理することが困難であり、又は誤報が発生する。
【００６３】
図２に示す実施例の選択可能な一例では、操作２０４において、取得された画像に対して光線均一化調整処理を行うステップは、画像のグレイスケール画像を取得するステップと、少なくとも該画像のグレイスケール画像に対してヒストグラム均等化処理を行うステップと、を含んでよく、そのようにして画像のグレイスケール画像の画素値分布を均一に画素値空間全体に広げると共に、最初の画像の画素値の相対的分布を保留して、ヒストグラム均等化処理を行った画像のグレイスケール画像の後続操作の実行が容易になる。
【００６４】
図２に示す実施例の別の選択可能な例では、操作２０４において、取得された画像に対して光線均一化調整処理を行うステップは、少なくとも画像に対して画像照明変換を行って、画像を特定の光照明条件を満たす画像に変換するステップを含んでよい。
【００６５】
本開示の実施例の選択可能な一例では、取得された画像の品質を検出し、画像の品質が所定の顔検出条件を満たしていない時に、例えば画像の輝度が特定の輝度条件を満たしていない時に、画像のグレイスケール画像に対してヒストグラム均等化処理を行い、即ち、まず、画像のグレイスケール画像に対して画素値のヒストグラム均等化を行って、画像のグレイスケール画像の画素値分布を均一に画素値空間全体に広げると同時に、最初の画像の画素値の相対的分布を保留し、ヒストグラム均等化処理を行った画像に対して再度顔検出を行い、ヒストグラム均等化処理を行った画像のグレイスケール画像における特徴がより著しくなり、模様がより明晰になって顔の検出が容易になり、又は、画像に対して画像照明変換を行って、画像を特定の光照明条件を満たす画像に変換してから顔検出を行い、そのように顔検出が容易になる。本開示の実施例では、暗光、逆光等の極端的な光照明条件の場合にも画像における顔を精確に検出でき、特に室内又は夜に光線がほとんど無い程度で光照明が非常に暗い実際の場合に、又は夜に背景光線が強く、顔が暗く、模様が曖昧である場合にも顔が検出可能であって、そのようにして本開示は顔ロック解除用途をより望ましく実現することができる。
【００６６】
また、本開示の上記各実施例に基づく顔ロック解除方法のまた１つの実施例では、更に、取得された画像に対して生体検出を行うステップを含んでよい。それに対して、該実施例では、抽出済み顔特徴が認証に合格し且つ該画像が生体検出に合格したことに応答して、ロック解除操作を行う。
【００６７】
例示的には、本開示の各実施例の顔ロック解除方法において、画像を取得した後、画像に対して生体検出を行ってもよく、又は、画像から顔が検出されたことに応答して、この顔が検出された画像に対して生体検出を行ってもよく、又は、抽出済み顔特徴が認証に合格したことに応答して、抽出済み顔特徴が認証に合格した画像に対して生体検出を行ってもよい。
【００６８】
本開示の各実施例の選択可能な一例では、画像に対して生体検出を行うステップは、
ニューラルネットワークを用いて画像に対して画像特徴抽出を行い、抽出された画像特徴に少なくとも１種の偽造手がかり情報が含まれるか否かを検出するステップと、該少なくとも１種の偽造手がかり情報の検出結果に基づいて、画像が生体検出に合格したか否かを確定するステップと、を含んでよい。抽出された画像特徴にいかなる偽造手がかり情報も含んでいない場合に、該画像が生体検出に合格したとし、逆には、抽出された画像特徴にいずれか１種又は複数種の偽造手がかり情報を含む場合に、該画像が生体検出に合格しなかったとする。
【００６９】
例示的には、本開示の各実施例における画像特徴は、例えば、ローカルバイナリパターン（ＬＢＰ）特徴、スパースコーディングヒストグラム（ＨＳＣ）特徴、パノラマ画像（ＬＡＲＧＥ）特徴、顔画像（ＳＭＡＬＬ）特徴、顔細部画像（ＴＩＮＹ）特徴のいずれか一項又は複数項を含んでよいが、それらに限定されない。実際の適用では、出現可能な偽造手がかり情報により、抽出される画像特徴に含まれる特徴項を更新することができる。
【００７０】
ここで、ＬＢＰ特徴によれば、被検出画像における境界情報を目立たせることができ、ＨＳＣ特徴によれば、被検出画像での光反射とボケ情報をより明らかに示すことができ、ＬＡＲＧＥ特徴がパノラマ画像特徴であり、ＬＡＲＧＥ特徴に基づけば、被検出画像における最も著しい偽造手がかり（ｈａｃｋ）を抽出でき、顔画像（ＳＭＡＬＬ）が被検出画像における顔枠の若干倍（例えば、１．５倍）の大きさの領域裁断図であり、顔、顔と背景との結合部を含み、ＳＭＡＬＬ特徴に基づけば、光反射、複製装置のスクリーンモアレ、マネキン又はマスクの境界等の偽造手がかりを抽出でき、顔細部画像（ＴＩＮＹ）が顔枠の大きさの領域の裁断図であり、顔を含み、ＴＩＮＹ特徴に基づけば、画像ＰＳ（ｐｈｏｔｏｓｈｏｐ編集）、複製スクリーンのモアレ、マネキン又はマスクの模様等の偽造手がかりを抽出できる。上記各特徴に含まれる偽造顔の偽造手がかりについてはニューラルネットワークを予めトレーニングしてニューラルネットワークに学習させることができ、その後これらの偽造手がかりを含む画像がニューラルネットワークに入力されると、全て検出されることが可能になって、該画像が偽造顔画像であると判断でき、逆には真実な顔画像とし、そのように顔の生体検出が実現される。
【００７１】
例示的には、本開示の実施例における上記少なくとも１種の偽造手がかり情報は、例えば、２Ｄタイプ偽造手がかり情報、２．５Ｄタイプ偽造手がかり情報及び３Ｄタイプ偽造手がかり情報のいずれか一項又は複数項を含んでよいが、それらに限定されなく、出現可能な偽造手がかり情報により該複数の次元の偽造手がかり情報を更新してもよい。
【００７２】
本開示の実施例における偽造手がかり情報は人の目に観測可能である。偽造手がかり情報の次元は２Ｄ類、２．５Ｄ類及び３Ｄ類偽造手がかりに分けられる。ここで、２Ｄ類偽造顔とは紙類材料でプリントした顔画像を指し、該２Ｄタイプ偽造手がかり情報は一般的には紙の顔の境界、紙材質、紙表面の光反射、紙境界等の偽造情報を含む。２．５Ｄ類偽造顔とはビデオ複製装置等のキャリアデバイスに含まれる顔画像を指し、該２．５Ｄタイプ偽造手がかり情報は一般的にはビデオ複製装置等のキャリアデバイスのスクリーンモアレ、スクリーン光反射、スクリーン境界等の偽造情報を含む。３Ｄ類偽造顔とは真実に存在する偽造顔、例えば、マスク、マネキン、彫塑、３Ｄプリント等を指し、該３Ｄ類偽造顔は同様に対応の偽造情報を有し、例えば、マスクの継目、マネキンの抽象的又は滑らか過ぎる皮膚等の偽造情報が挙げられる。
【００７３】
本開示の上記実施例によれば、複数の次元で画像が偽造顔画像であるか否かを検出でき、異なる次元、様々な種類の偽造顔画像が検出可能であり、偽造顔の検出精度が高められ、生体検出過程で不法行為者が認証されるユーザの写真又はビデオを利用して偽造攻撃を行うことが効果的に回避され、更に、ニューラルネットワークによって顔偽造防止検出を行うことで、各種の顔偽造方式の偽造手がかり情報についてトレーニングし学習することが可能になり、新たな顔偽造方式が出現した時に、新たな偽造手がかり情報に基づいてニューラルネットワークをトレーニング、微調整すれば、ニューラルネットワークを高速に更新することができ、ハードウェア構成を改良しなくてもよく、そのように新たな顔偽造防止検出要求に高速且つ効果的に対処することができる。
【００７４】
図３は本開示の顔ロック解除方法のまた１つの実施例のフローチャートである。本開示の実施例では、画像を取得した後画像に対して生体検出を行うことを例として本開示の実施例を説明したが、当業者であれば、画像から顔が検出されたことに応答して、この顔が検出された画像に対して生体検出を行う実施形態、及び抽出済み顔特徴が認証に合格したことに応答して、抽出された顔特徴が認証に合格した画像に対して生体検出を行う実施形態を本開示の記載により理解でき、ここで詳細な説明は割愛する。図３に示すように、該実施例の顔ロック解除方法は以下のステップを含む。
【００７５】
３０２において、画像を取得する。
【００７６】
その後、操作３０４と３０８をそれぞれ実行する。
【００７７】
選択可能な一例において、該操作３０２はプロセッサによりカメラを呼び出して実行されてもよく、プロセッサにより作動する受信モジュールによって実行されてもよい。
【００７８】
３０４において、取得された画像が所定品質要求を満たしているか否かを識別する。
【００７９】
ここで、高品質の画像を選択して生体検出を行うように、品質要求の標準を予め設置しておいてもよい。この品質要求の標準は、例えば、顔が正面に向いているか否か、画像鮮明度の高さ、露光度の高さ等のいずれか一項又は複数項を含でよく、対応の標準により総合的品質が高い画像を選択して生体検出を行う。
【００８０】
画像が所定品質要求を満たしたことに応答して、該画像に対して操作３０６を実行する。逆には、画像が所定品質要求を満たしていないことに応答して、操作３０２を再度実行して画像を取得する。
【００８１】
選択可能な一例において、該操作３０４はプロセッサによりメモリに記憶された対応のコマンドを呼び出して実行されてもよく、プロセッサにより作動する光線処理モジュールによって実行されてもよい。
【００８２】
３０６において、取得された画像に対して生体検出を行う。
【００８３】
その後、操作３１４を実行する。
【００８４】
選択可能な一例において、該操作３０６はプロセッサによりメモリに記憶された対応のコマンドを呼び出して実行されてもよく、プロセッサにより作動する生体検出モジュールによって実行されてもよい。
【００８５】
３０８において、取得された画像に対して顔検出を行う。
【００８６】
選択可能に、該操作３０８には、取得された画像の品質が所定の顔検出条件を満たしていない時に、画像に対して光線均一化調整処理を行い、次に光線均一化調整処理を行った画像に対して顔検出を行うステップを含んでよい。取得された画像の品質が所定の顔検出条件を満たした時に、該画像に対して直接顔検出を行うことができる。
【００８７】
選択可能な一例において、該操作３０８はプロセッサによりメモリに記憶された対応のコマンドを呼び出して実行されてもよく、プロセッサにより作動する顔検出モジュールによって実行されてもよい。
【００８８】
３１０において、画像から顔が検出されたか否かを識別する。
【００８９】
画像から顔が検出されたことに応答して、操作３１２を実行する。逆には、画像から顔が検出されなかったことに応答して、操作３０２を実行し続けてもよく、即ち、画像を再度取得し且つ後続のプロセスを行う。
【００９０】
選択可能な一例において、該操作３１０はプロセッサによりメモリに記憶された対応のコマンドを呼び出して実行されてもよく、プロセッサにより作動する顔検出モジュールによって実行されてもよい。
【００９１】
３１２において、顔が検出された画像に対して特徴抽出を行い、記憶済み顔特徴に基づいて抽出済み顔特徴に対して認証を行う。
【００９２】
ここで、本開示の各実施例では、記憶済み顔特徴は少なくとも同一のＩＤに対応する少なくとも２つの異なる角度の顔画像の顔特徴を含む。
【００９３】
選択可能な一例において、該操作３１２はプロセッサによりメモリに記憶された対応のコマンドを呼び出して実行されてもよく、プロセッサにより作動する特徴抽出モジュールによって実行されてもよい。
【００９４】
３１４において、抽出済み顔特徴が認証に合格したか否か、取得された画像が生体検出に合格したか否かを確定する。
【００９５】
抽出済み顔特徴が認証に合格し且つ取得された画像が生体検出に合格したことに応答して、操作３１６を実行する。逆には、抽出済み顔特徴が認証に合格しなかった及び／又は取得された画像が生体検出に合格しなかったことに応答して、本実施例の後続のプロセスを実行しなく、又は、操作３１８を実行してもよい。
【００９６】
選択可能な一例において、該操作３１４はプロセッサによりメモリに記憶された対応のコマンドを呼び出して実行されてもよく、プロセッサにより作動する認証モジュールによって実行されてもよい。
【００９７】
３１６において、ロック解除操作を行う。
【００９８】
選択可能に、本開示の別の実施例では、抽出済み顔特徴が認証に合格したことに応答して、更に予め記憶しておいた対応関係からこの認証合格顔特徴に対応するＩＤを取得、表示してもよい。
【００９９】
選択可能な一例において、該操作３１６はプロセッサによりメモリに記憶された対応のコマンドを呼び出して実行されてもよく、プロセッサにより作動する制御モジュールによって実行されてもよい。
【０１００】
その後、本実施例の後続のプロセスを実行しない。
【０１０１】
３１８において、認証失敗通知メッセージ及び／又は認証失敗原因通知メッセージを出力する。
【０１０２】
ここで、認証失敗原因は、例えば、顔が検出されなかった、顔特徴が認証に合格しなかった、生体検出に合格しなかった（例えば、写真であると検出された等）等であってよい。
【０１０３】
選択可能な一例において、該操作３１８はプロセッサによりメモリに記憶された対応のコマンドを呼び出して実行されてもよく、プロセッサにより作動する認証モジュール又は対話モジュールによって実行されてもよい。
【０１０４】
また、本開示のまた１つの実施例の顔ロック解除方法では、
抽出済み顔特徴が認証に合格しなかったことに応答して、予め設定された重複許可回数情報を取得し、今回の顔ロック解除方法のプロセスでの認証回数を累計し、且つ現在の累計認証回数が重複許可回数に達したか否かを識別するステップと、
重複許可回数に達していなければ、再度認証するか否かをユーザに知らせるステップと、
ユーザから送信される再度認証請求が受信されたことに応答して、戻って操作１０２、２０２又は３０２を実行し、画像を取得し続け、本実施例の顔ロック解除プロセスを再度実行するステップと、
現在の累計認証回数が重複許可回数に達したことに応答して、認証失敗通知メッセージ又は認証失敗原因通知メッセージを出力する操作を実行するステップと、を更に含んでも良い。
【０１０５】
本開示の各実施例の顔ロック解除方法は、電子機器のスクリーンのロック解除、アプリケーション（ＡＰＰ）のロック解除、アプリケーションの顔ロック解除等のロック解除を必要とする一切のシーンに用いることができ、例えば、携帯端末を作動させる時に本開示の各実施例の顔ロック解除方法を用いてスクリーンのロックを解除でき、携帯端末のＡＰＰでは本開示の各実施例の顔ロック解除方法によってアプリケーションのロックを解除でき、支払アプリケーションでは本開示の各実施例の顔ロック解除方法によって顔ロック解除等を行う。それにより、本開示の各実施例の顔ロック解除方法はユーザから送信される顔認証請求が受信されたことに応答して、或いはアプリケーション又はオペレーティングシステムから送信される顔認証請求等が受信されたことに応答して、実行をトリガすることができる。ロックを解除した後、機器を正常に操作し、プログラムを操作する等のことが可能になり、又は後続のプロセスを正常に行うことが可能になる。例えば、顔ロック解除を行おうとする電子機器（例えば、携帯端末等）はロックを解除した後正常に使用、操作することができ、顔ロック解除を行おうとするＡＰＰ（例えば、様々なショッピングクライアント、銀行クライアント、端末にあるアルバム等）はロックを解除した後アクセスし、正常に使用することが可能になり、様々なＡＰＰの支払で顔ロック解除を行おうとする時に、ロックを解除した後支払等を完了することが可能になる。
【０１０６】
本開示の上記各実施例の顔ロック解除方法のプロセスの前に、更に、顔ロック解除の情報登録プロセスによって、記憶される同一のＩＤに対応する少なくとも２つの異なる角度の顔画像の顔特徴を取得するステップを含んでよい。
【０１０７】
例示的には、上記顔ロック解除の情報登録プロセスは、本開示の以下の各実施例の顔ロック解除の情報登録方法の実施例によって実現可能である。
【０１０８】
図４は本開示の顔ロック解除の情報登録方法の一実施例のフローチャートである。図４に示すように、本実施例の顔ロック解除の情報登録方法は以下のステップを含む。
【０１０９】
４０２において、同一のＩＤの少なくとも２つの異なる角度の顔画像を取得することを示す提示情報を出力する。
【０１１０】
選択可能な一例において、該操作４０２はプロセッサによりメモリに記憶された対応のコマンドを呼び出して実行されてもよく、プロセッサにより作動する対話モジュールによって実行されてもよい。
【０１１１】
４０４において、取得された画像に対して顔検出を行う。
【０１１２】
選択可能な一例において、該操作４０４はプロセッサによりメモリに記憶された対応のコマンドを呼び出して実行されてもよく、プロセッサにより作動する顔検出モジュールによって実行されてもよい。
【０１１３】
４０６において、各角度の顔が検出された画像に対して顔特徴抽出を行う。
【０１１４】
選択可能な一例において、該操作４０６はプロセッサによりメモリに記憶された対応のコマンドを呼び出して実行されてもよく、プロセッサにより作動する特徴抽出モジュールによって実行されてもよい。
【０１１５】
４０８において、抽出された各角度の顔画像の顔特徴、及び各角度の顔画像の顔特徴と上記同一のＩＤとの対応関係を記憶する。
【０１１６】
ここで、本開示の各実施例では、記憶済み顔特徴は少なくとも同一のＩＤに対応する少なくとも２つの異なる角度の顔画像の顔特徴を含む。このＩＤは、例えば、ユーザ氏名、番号等のような記憶される顔特徴に対応するユーザ情報を示す。
【０１１７】
本開示の各実施例の選択可能な一例では、上記同一のＩＤに対応する少なくとも２つの異なる角度の顔画像は、例えば、上記同一のＩＤに対応する、正面の顔画像、頭を上げている顔画像、頭を下げている顔画像、頭を左へ向けている顔画像、頭を右へ向けている顔画像等のうちの２つ又は２つ以上の角度の顔画像を含んでよいが、それらに限定されない。
【０１１８】
選択可能な一例において、該操作４０８はプロセッサによりメモリに記憶された対応のコマンドを呼び出して実行されてもよく、プロセッサにより作動する記憶モジュールによって実行されてもよい。
【０１１９】
本開示の上記実施例で提供される顔ロック解除の情報登録方法によれば、登録プロセスによって予め同一のＩＤに対応する少なくとも２つの異なる角度の顔画像の顔特徴を記憶しておいてもよく、そのようにこの同一のＩＤに対応する少なくとも２つの異なる角度の顔画像の顔特徴に基づいて顔ロック解除を行うことが可能にあり、顔ロック解除の成功率の向上に寄与し、同一のユーザを認証する時に顔角度と登録時の顔角度の差により認証に失敗する可能性が低減された。
【０１２０】
図５は本開示の顔ロック解除の情報登録方法の別の実施例のフローチャートである。図５に示すように、本実施例の顔ロック解除の情報登録方法は以下のステップを含む。
【０１２１】
５０２において、同一のＩＤの少なくとも２つの異なる角度の顔画像を取得することを示す提示情報を出力する。
【０１２２】
選択可能な一例において、該操作５０２はプロセッサによりメモリに記憶された対応のコマンドを呼び出して実行されてもよく、プロセッサにより作動する対話モジュールによって実行されてもよい。
【０１２３】
５０４において、画像を取得する。
【０１２４】
選択可能な一例において、該操作５０４はプロセッサによりカメラを呼び出して実行されてもよく、プロセッサにより作動する顔検出モジュールによって実行されてもよい。
【０１２５】
５０６において、取得された画像に対して光線均一化調整処理を行う。
【０１２６】
本開示の各実施例の選択可能な一例では、該操作５０６を直接実行し、取得された画像に対して光線均一化調整処理を行うようにしてもよい。
【０１２７】
又は、本開示の各実施例の別の選択可能な例では、該操作５０６の前に、取得された画像の品質が所定の顔検出条件を満たしたか否かを先に確定し、画像の品質が所定の顔検出条件を満たしていない時に操作５０６を実行し、取得された画像に対して光線均一化調整処理を行い、また、品質が所定の顔検出条件を満たした画像に対して操作５０６を実行せずに直接操作５０８により画像に対して顔検出を行うようにしてもよく、該実施例は品質が所定の顔検出条件を満たした画像に対して光線均一化調整処理操作を実行しなくてもよく、顔ロック解除の効率の向上に寄与する。
【０１２８】
ここで、所定の顔検出条件は、例えば、画像の画素値分布が所定の分布範囲に合わないこと、画像の属性値が所定の数値範囲内に存在しないこと等の少なくとも一項を含んでよいが、それらに限定されない。ここで、画像の属性値は、例えば、画像の色度、輝度、コントラス及び飽和度等である。
【０１２９】
本実施例の選択可能な一例では、操作５０６において、取得された画像に対して光線均一化調整処理を行うステップは、画像のグレイスケール画像を取得するステップと、少なくとも該画像のグレイスケール画像に対してヒストグラム均等化処理を行うステップと、を含んでよく、そのようにして画像のグレイスケール画像の画素値分布を均一に画素値空間全体に広げると共に、最初の画像の画素値の相対的分布を保留して、ヒストグラム均等化処理を行った画像のグレイスケール画像の後続操作の実行が容易になる。
【０１３０】
本実施例の別の選択可能な例では、操作５０６において、取得された画像に対して光線均一化調整処理を行うステップは、少なくとも画像に対して画像照明変換を行って、画像を特定の光照明条件を満たす画像に変換するステップをふくんでもよい。
【０１３１】
選択可能な一例において、該操作５０６はプロセッサによりメモリに記憶された対応のコマンドを呼び出して実行されてもよく、プロセッサにより作動する光線処理モジュールによって実行されてもよい。
【０１３２】
５０８において、取得された画像に対して顔検出を行う。
【０１３３】
選択可能な一例において、該操作５０８はプロセッサによりメモリに記憶された対応のコマンドを呼び出して実行されてもよく、プロセッサにより作動する顔検出モジュールによって実行されてもよい。
【０１３４】
５１０において、画像から顔が検出されたか否かを識別する。
【０１３５】
画像から顔が検出されたことに応答して、操作５１２を実行する。逆には、画像から顔が検出されなかったことに応答して、戻って操作５０４を実行し、画像を再度取得する。
【０１３６】
選択可能な一例において、該操作５１０はプロセッサによりメモリに記憶された対応のコマンドを呼び出して実行されてもよく、プロセッサにより作動する顔検出モジュールによって実行されてもよい。
【０１３７】
５１２において、各角度の顔が検出された画像に対して顔特徴抽出を行う。
【０１３８】
選択可能な一例において、該操作５１２はプロセッサによりメモリに記憶された対応のコマンドを呼び出して実行されてもよく、プロセッサにより作動する特徴抽出モジュールによって実行されてもよい。
【０１３９】
５１４において、抽出された各角度の顔画像の顔特徴及び上記同一のＩＤとの対応関係を記憶する。
【０１４０】
選択可能な一例において、該操作５１４はプロセッサによりメモリに記憶された対応のコマンドを呼び出して実行されてもよく、プロセッサにより作動する顔検出モジュールによって実行されてもよい。
【０１４１】
本開示の実施例では、取得された画像に対して光線均一化調整処理を行ってから顔検出を行い、そのように顔検出が容易になり、暗光、逆光等の極端的な光照明条件の場合にも画像における顔を精確に検出でき、特に室内又は夜に光線がほとんど無い程度で光照明が非常に暗い実際の場合に、又は夜に背景光線が強く、顔が暗く、模様が曖昧である場合にも顔が検出可能であって、そのようにして本開示は顔ロック解除用途をより望ましく実現することができる。
【０１４２】
図６は本開示の顔ロック解除の情報登録方法のまた１つの実施例のフローチャートである。図６に示すように、図５に示す実施例と比べると、本実施例の顔ロック解除の情報登録方法では、操作５１４の前に、例えば、操作５１２の前に、その後、又は同時に、以下のような操作を実行してもよい。
【０１４３】
６０２において、画像に含まれる顔の角度を検出する。
【０１４４】
選択可能な一例において、該操作６０２はプロセッサによりメモリに記憶された対応のコマンドを呼び出して実行されてもよく、プロセッサにより作動する記憶モジュールによって実行されてもよい。
【０１４５】
６０４において、検出された角度が提示情報に対応する角度と合致するか否かを確定する。検出された角度が提示情報に対応する角度と合致することを確定した時に、各角度の顔が検出された画像に対して顔特徴抽出を行う操作５１２、又は抽出された各角度の顔画像の顔特徴、及び各角度の顔画像の顔特徴と上記同一のＩＤとの対応関係を記憶する５１４を実行する。
【０１４６】
選択可能に、別の実施例では、検出された角度が提示情報に対応する角度と合致しないことに応答して、更に該角度の顔画像を再度入力することを示す新たな提示情報を出力してもよく、そのように顔角度を調整し、本開示の実施例の顔ロック解除の情報登録方法のプロセスを再度実行する。
【０１４７】
選択可能な一例において、該操作６０４はプロセッサによりメモリに記憶された対応のコマンドを呼び出して実行されてもよく、プロセッサにより作動する記憶モジュールによって実行されてもよい。
【０１４８】
図６に示す実施例の選択可能な一例では、画像に含まれる顔の角度を検出する操作６０２には、
顔に対してキーポイント検出を行うステップと、
検出されたキーポイントにより、例えば顔の左右角度と上下角度のような顔角度を計算するステップと、
算出された顔角度により、検出された角度が提示情報に対応する角度と合致するか否かを確定するステップと、を含んでよい。
【０１４９】
本開示の実施例では、その後顔ロック解除の情報登録プロセスで保存された顔特徴に基づいてユーザに対して顔ロック解除を行うことが可能になり、その後顔ロック解除を行う時に顔ロック解除に用いる顔角度と登録時のものとが異なるため顔ロック解除に失敗することを回避し、顔ロック解除の成功率を高めるために、本開示の実施例は、同一のユーザに対して複数の角度（例えば、５つの角度）の顔画像の顔特徴を記憶してもよい。ここで、異なる角度の顔は、例えば、正面の顔、頭を上げている顔、頭を下げている顔、頭を左へ向けている顔、頭を右へ向けている顔という５種の角度の顔であってもよい。本開示の実施例では、顔（即ち、頭）の左右角度と上下角度で顔角度を示してもよく、更に正面顔である時に顔の左右角度と上下角度がいずれもゼロとなるとしてもよい。
【０１５０】
それに対して、図６に示す実施例の別の選択可能な例では、操作５０２において、同一のＩＤの少なくとも２つの異なる角度の顔画像を取得することを示す提示情報を出力するステップは、予め設定しておいた多角度パラメータにより所定角度を選択し且つ該所定角度の顔画像を入力することをユーザに知らせるステップを含んでよい。この多角度パラメータは取得される顔画像の複数の角度情報を含む。それに対して、この例において、この所定角度の顔画像の顔特徴及び上記同一のＩＤとの対応関係を記憶するステップの後に、多角度パラメータに対応する全ての所定角度を選び切ったか否かを識別するステップと、多角度パラメータに対応する全ての所定角度を選び切っていないことに応答して、次の所定角度を選択し且つこの次の所定角度に対して上記図５又は図６に示す実施例を実行するステップと、を更に含んでよい。多角度パラメータに対応する全ての所定角度を選び切った場合に、今回の顔ロック解除情報登録が完了したとする。
【０１５１】
選択可能に、多角度パラメータに対応する全ての所定角度を選び切ったことに応答して、又は毎回１つの角度の顔特徴を抽出した後、更に前記同一のＩＤを入力するようにユーザに知らせるための提示情報を出力してもよい。それに対して、抽出された各角度の顔画像の顔特徴及び前記同一のＩＤとの対応関係を記憶するステップは、抽出された少なくとも２つの角度の顔画像の顔特徴とユーザの入力したＩＤを記憶し、且つ該ＩＤと上記少なくとも２つの角度の顔画像の顔特徴との対応関係を確立するステップを含む。
【０１５２】
上記例によれば、同一のユーザに対して複数の異なる角度の顔の顔特徴を記憶することが実現される。
【０１５３】
本開示の上記各実施例の顔ロック解除の情報登録方法では、更に、画像に対して生体検出を行うステップを含んでよい。それに対して、本開示の上記の各顔ロック解除方法の実施例では、該画像が生体検出に合格したことに応答して、抽出された各角度の顔画像の顔特徴及び上記同一のＩＤとの対応関係を記憶する上記操作を実行する。
【０１５４】
例示的には、本開示の各実施例の顔ロック解除方法では、画像に対して生体検出を行うようになっており、画像を取得した後、取得された画像に対して生体検出を行ってもよく、又は、各角度の顔が検出された画像に対して生体検出を行ってもよく、又は、検出された顔の角度が所定角度と合致することに応答して、画像に対して生体検出を行ってもよく、又は、更に顔に対して特徴抽出を行った後に画像に対して生体検出を行ってもよい。
【０１５５】
本開示の各顔ロック解除の情報登録方法の実施例で画像に対して生体検出を行う実施形態については、本開示の上記各顔ロック解除方法の実施例で画像に対して生体検出を行う実施形態を参照してもよく、詳細な説明は割愛する。
【０１５６】
図７は本開示の顔ロック解除の情報登録方法の更に別の実施例のフローチャートである。本開示の実施例では、画像を取得した後画像に対して生体検出を行うことを例として本開示の実施例を説明したが、当業者であれば、各角度の顔が検出された画像に対して生体検出を行い、検出された顔の角度が所定角度と合致することに応答して画像に対して生体検出を行い、各角度の顔が検出された画像に対して顔抽出を行った後画像に対して生体検出を行う実施形態を本開示の記載により理解でき、詳細な説明は割愛する。図７に示すように、本実施例の顔ロック解除の情報登録方法は以下のステップを含む。
【０１５７】
７０２において、同一のＩＤの少なくとも２つの異なる角度の顔画像を取得することを示す提示情報を出力する。
【０１５８】
選択可能な一例において、該操作７０２はプロセッサによりメモリに記憶された対応のコマンドを呼び出して実行されてもよく、プロセッサにより作動する対話モジュールによって実行されてもよい。
【０１５９】
７０４において、画像を取得し、取得された画像に対して生体検出を行う。
【０１６０】
該画像が生体検出に合格したことに応答して、操作７０６を実行する。逆には、該画像が生体検出に合格しなかった場合に、本実施例の後続のプロセスを実行しない。
【０１６１】
選択可能な一例において、該操作７０４はプロセッサによりカメラとメモリに記憶された対応のコマンドを呼び出して実行されてもよく、プロセッサにより作動する生体検出モジュールによって実行されてもよい。
【０１６２】
７０６において、取得された画像に対して顔検出を行う。
【０１６３】
選択可能な一例において、該操作７０６はプロセッサによりメモリに記憶された対応のコマンドを呼び出して実行されてもよく、プロセッサにより作動する顔検出モジュールによって実行されてもよい。
【０１６４】
７０８において、画像から顔が検出されたか否かを識別する。
【０１６５】
画像から顔が検出されたことに応答して、操作７１０を実行する。画像から顔が検出されなかった場合に、操作７０２を実行し続け、又は画像を取得し続け且つ操作７０４を実行する。
【０１６６】
選択可能な一例において、該操作７０８はプロセッサによりメモリに記憶された対応のコマンドを呼び出して実行されてもよく、プロセッサにより作動する顔検出モジュールによって実行されてもよい。
【０１６７】
７１０において、画像に含まれる顔の角度を検出する。
【０１６８】
選択可能な一例において、該操作７１０はプロセッサによりメモリに記憶された対応のコマンドを呼び出して実行されてもよく、プロセッサにより作動する記憶モジュールによって実行されてもよい。
【０１６９】
７１２において、検出された角度が提示情報に対応する角度と合致するか否かを確定する。
【０１７０】
検出された角度が提示情報に対応する角度と合致することに応答して、操作７１４を実行する。逆には、検出された角度が提示情報に対応する角度と合致しない場合に、操作７０２を再度実行する。
【０１７１】
選択可能な一例において、該操作７１２はプロセッサによりメモリに記憶された対応のコマンドを呼び出して実行されてもよく、プロセッサにより作動する記憶モジュールによって実行されてもよい。
【０１７２】
７１４において、各角度の顔が検出された画像に対して顔特徴抽出を行う。
【０１７３】
選択可能な一例において、該操作７１４はプロセッサによりメモリに記憶された対応のコマンドを呼び出して実行されてもよく、プロセッサにより作動する特徴検出モジュールによって実行されてもよい。
【０１７４】
７１６において、抽出された各角度の顔画像の顔特徴、及び各角度の顔画像の顔特徴と上記同一のＩＤとの対応関係を記憶する。
【０１７５】
また、本開示の顔ロック解除の情報登録方法のまた１つの実施例では、図７に示す実施例の操作７０４において、取得された画像が所定品質要求を満たしているか否かを識別し、画像が所定品質要求を満たしたことに応答して、画像に対して生体検出を行い、逆には、画像が所定品質要求を満たしていないことに応答して、操作７０２又は７０４を実行し続けるようにしてもよい。
【０１７６】
選択可能な一例において、該操作７１６はプロセッサによりメモリに記憶された対応のコマンドを呼び出して実行されてもよく、プロセッサにより作動する記憶モジュールによって実行されてもよい。
【０１７７】
本開示の上記実施例は、複数の次元で画像が偽造顔画像であるか否かを検出でき、異なる次元、様々な種類の偽造顔画像が検出可能であり、偽造顔の検出精度が高められ、生体検出過程で不法行為者が認証されるユーザの写真又はビデオを利用して偽造攻撃を行うことが効果的に回避され、顔ロック解除情報を登録する時の画像が真実のユーザ画像であることが確保され、更に、ニューラルネットワークによって顔偽造防止検出を行うことで、各種の顔偽造方式の偽造手がかり情報についてトレーニングし学習することが可能になり、新たな顔偽造方式が出現した時に、新たな偽造手がかり情報に基づいてニューラルネットワークをトレーニング、微調整すれば、ニューラルネットワークを高速に更新することができ、ハードウェア構成を改良しなくてもよく、そのように新たな顔偽造防止検出要求に高速且つ効果的に対処することができる。
【０１７８】
本開示の上記の各実施例の顔ロック解除の情報登録方法は、ユーザから送信される顔入力請求を受信したことに応答して実行し始めてもよく、アプリケーション又はオペレーティングシステムから送信される顔入力請求を受信したことに応答して実行し始めてもよい。
【０１７９】
本開示の実施例で提供されるいずれか１種の顔ロック解除方法及び顔ロック解除の情報登録方法はデータ処理能力を有するいかなる適切な機器によって実行してもよく、端末装置とサーバ等を含んでよいが、それらに限定されない。又は、本開示の実施例で提供されるいずれか１種の顔ロック解除方法と顔ロック解除の情報登録方法はプロセッサによって実行されてもよく、例えば、プロセッサはメモリに記憶された対応のコマンドを呼び出すことで本開示の実施例におけるいずれか１種の顔ロック解除方法及び顔ロック解除の情報登録方法を実行する。以下、詳細な説明を省略する。
【０１８０】
当業者であれば、上記各方法の実施例を実現する全てまたは一部のステップはプログラムによって関連ハードウェアに命令を出すことにより完了できることを理解できる。前記プログラムは、ＲＯＭ、ＲＡＭ、磁気ディスクまたは光ディスクなどのプログラムコードを記憶可能である様々な媒体を含むコンピュータ読み取り可能記憶媒体に記憶可能である。該プログラムは実行される時に、上記各方法の実施例を含むステップを実行する。
【０１８１】
図８は本開示の顔ロック解除装置の一実施例の構造模式図である。該実施例の顔ロック解除装置は、本開示の上記各方法の実施例を実現するために利用可能である。図８に示すように、該実施例の顔ロック解除装置は、顔検出モジュール、特徴抽出モジュール、認証モジュール及び制御モジュールを含む。
【０１８２】
顔検出モジュールは、画像に対して顔検出を行うために用いられる。
【０１８３】
特徴抽出モジュールは、顔が検出された画像に対して顔特徴抽出を行うために用いられる。
【０１８４】
認証モジュールは、記憶済み顔特徴に基づいて抽出済み顔特徴に対して認証を行うために用いられる。
【０１８５】
ここで、記憶済み顔特徴は少なくとも同一のＩＤに対応する少なくとも２つの異なる角度の顔画像の顔特徴を含む。例示的には、上記同一のＩＤに対応する少なくとも２つの異なる角度の顔画像は、例えば、同一のＩＤに対応する、正面の顔画像、頭を上げている顔画像、頭を下げている顔画像、頭を左へ向けている顔画像、頭を右へ向けている顔画像等のうちの２つ又は２つ以上の角度の顔画像を含んでよいが、それらに限定されない。
【０１８６】
制御モジュールは、少なくとも抽出済み顔特徴が認証に合格したことに応答して、ロック解除操作を行うために用いられる。
【０１８７】
選択可能な一例では、認証モジュールは、抽出済み顔特徴と少なくとも１つの記憶済み顔特徴との類似度を取得するステップと、取得された任意の類似度が所定閾値より大きいことに応答して、抽出済み顔特徴が認証に合格したことを確定するステップと、を実行するために用いられる。別の選択可能な例では、認証モジュールは、抽出済み顔特徴と複数の記憶済み顔特徴との類似度をそれぞれ取得するステップと、取得された複数の類似度の中の最大値が所定閾値より大きいことに応答して、抽出済み顔特徴が認証に合格したことを確定するステップと、を実行するために用いられる。
【０１８８】
本開示の実施例で提供される顔ロック解除装置によれば、画像に対して顔検出を行い、顔が検出された画像に対して顔特徴抽出を行い、且つ記憶済み顔特徴に基づいて該抽出済み顔特徴を認証し、該抽出済み顔特徴が認証に合格した後、ロック解除操作を行い、それにより顔に基づく認証解除が実現され、本開示の実施例のロック解除方式は、操作が簡単であり、利便性が高く、安全性が高く、また、本開示の実施例は登録プロセスによって予め同一のＩＤに対応する少なくとも２つの異なる角度の顔画像の顔特徴を記憶しておいたので、上記同一ＩＤ対応ユーザの記憶済み顔特徴に対応する任意の角度の顔画像が取得された時に、該ユーザに基づく顔ロック解除を成功的に実現することができ、顔ロック解除の成功率が高められ、同一のユーザを認証する時に顔角度と登録時の顔角度の差により認証に失敗する可能性が低減された。
【０１８９】
図９は本開示の顔ロック解除装置の別の実施例の構造模式図である。図９に示すように、図８に示す実施例と比べると、該実施例の顔ロック解除装置は、取得モジュールと光線処理モジュールを更に含む。
【０１９０】
取得モジュールは、画像を取得するために用いられる。該取得モジュールは、例えば、カメラ又はその他の画像取得装置であってよい。
【０１９１】
光線処理モジュールは、画像に対して光線均一化調整処理を行うために用いられる。
【０１９２】
それに対して、顔検出モジュールは、光線均一化調整処理を行った画像に対して顔検出を行うために用いられる。
【０１９３】
選択可能な一例では、光線処理モジュールは、画像のグレイスケール画像を取得し、少なくとも画像のグレイスケール画像に対してヒストグラム均等化処理を行うために用いられる。別の選択可能な例では、光線処理モジュールは、少なくとも画像に対して画像照明変換を行って、画像を特定の光照明条件を満たす画像に変換するために用いられる。また１つの選択可能な例では、光線処理モジュールは、画像の品質が所定の顔検出条件を満たしていないことを確定し、画像に対して光線均一化調整処理を行うために用いられる。ここで、所定の顔検出条件は、例えば、画像の画素値分布が所定の分布範囲に合わないこと、画像の属性値が所定の数値範囲内に存在しないことの少なくとも一項を含んでよいが、それらに限定されない。
【０１９４】
更に、図９を再度参照し、本開示の顔ロック解除装置のまた１つの実施例では、更に対話モジュールと記憶モジュールを含んでよい。ここで、対話モジュールは、上記同一のＩＤの少なくとも２つの異なる角度の顔画像を取得することを示す提示情報を出力するために用いられる。記憶モジュールは、特徴抽出モジュールにより抽出された各角度の顔画像の顔特徴及び上記同一のＩＤとの対応関係を記憶するために用いられる。
【０１９５】
選択可能な一例では、記憶モジュールは、画像に含まれる顔の角度を検出するステップと、検出された角度が提示情報に対応する角度と合致することを確定し、特徴抽出モジュールにより抽出された各角度の顔画像の顔特徴及び同一のＩＤとの対応関係を記憶するために用いられる。
【０１９６】
別の選択可能な例では、記憶モジュールは、画像に含まれる顔の角度を検出する時には、画像に対して顔キーポイント検出を行うステップと、検出された顔キーポイントに基づいて、画像に含まれる顔の角度を計算するステップと、を実行するために用いられる。
【０１９７】
また、本開示の顔ロック解除装置の更に別の実施例では、記憶モジュールは、更に、検出された角度が提示情報に対応する角度と合致しない時に、該角度の顔画像を再度入力することを示す新たな提示情報を出力することを対話モジュールに要求するために利用可能である。
【０１９８】
また１つの選択可能な例では、記憶モジュールは、同一のＩＤの少なくとも２つの異なる角度の顔画像の顔特徴の記憶が完了しているか否かを識別するステップと、同一のＩＤの少なくとも２つの異なる角度の顔画像の記憶が完了していないことに応答して、同一のＩＤの少なくとも２つの異なる角度の顔画像を取得することを示す提示情報を出力する操作を対話モジュールに要求するステップと、同一のＩＤの少なくとも２つの異なる角度の顔画像の顔特徴の記憶が完了していることに応答して、同一のＩＤを入力するようにユーザに知らせるための提示情報を出力することを対話モジュールに要求するステップと、抽出された少なくとも２つの角度の顔画像の顔特徴とユーザの入力した同一のＩＤを記憶し、同一のＩＤと少なくとも２つの角度の顔画像の顔特徴との対応関係を確立するステップと、を実行するために用いられる。
【０１９９】
更に、図９を再度参照し、本開示の顔ロック解除装置の更に別の実施例では、更に、画像に対して生体検出を行うための生体検出モジュールを含んでよい。それに対して、該実施例では、制御モジュールは、少なくとも抽出済み顔特徴が認証に合格し且つ画像が生体検出に合格したことに応答して、ロック解除操作を行うために用いられる。
【０２００】
選択可能な一例では、生体検出モジュールは、画像が所定品質要求を満たしたことに応答して、画像に対して生体検出を行うために用いられる。
【０２０１】
別の選択可能な例では、生体検出モジュールはニューラルネットワークによって実現可能である。該ニューラルネットワークは、画像に対して画像特徴抽出を行うステップと、抽出された画像特徴に少なくとも１種の偽造手がかり情報が含まれるか否かを検出するステップと、少なくとも１種の偽造手がかり情報の検出結果に基づいて、画像が生体検出に合格したか否かを確定するステップと、を実行するために用いられる。
【０２０２】
ここで、ニューラルネットワークを用いて画像から抽出された画像特徴は、例えば、ＬＢＰ特徴、ＨＳＣ特徴、ＬＡＲＧＥ特徴、ＳＭＡＬＬ特徴、ＴＩＮＹ特徴のいずれか一項又は複数項を含んでよいが、それらに限定されない。
【０２０３】
上記少なくとも１種の偽造手がかり情報は、例えば、２Ｄタイプ偽造顔情報、２．５Ｄタイプ偽造顔情報及び３Ｄタイプ偽造顔情報のいずれか一項又は複数項を含んでよいが、それらに限定されない。
【０２０４】
ここで、２Ｄタイプ偽造顔情報は紙類材料でプリンタした顔画像の偽造情報を含み、及び／又は、２．５Ｄタイプ偽造顔情報はキャリアデバイスに含まれる顔画像の偽造情報を含み、及び／又は、３Ｄタイプ偽造顔情報は偽造顔の情報を含む。
【０２０５】
本開示の実施例は、本開示の上記のいずれか１つの実施例の顔ロック解除装置を含む電子機器を更に提供する。
【０２０６】
また、本開示の実施例は、
プロセッサと本開示の上記のいずれか１つの実施例の顔ロック解除装置を含み、
プロセッサにより該顔ロック解除装置が作動する時に、上記のいずれか１つの実施例の顔ロック解除におけるモジュールが作動する別の電子機器を更に提供する。
【０２０７】
また、本開示の実施例は、
実行可能コマンドを記憶するメモリと、
メモリと通信して実行可能コマンドを実行して本開示の上記のいずれか１つの実施例の顔ロック解除方法又は顔ロック解除の情報登録方法のステップの操作を実行する１つ又は複数のプロセッサと、を含むまた１つの電子機器を更に提供する。
【０２０８】
また、本開示の実施例は、コンピュータ可読コードを含むコンピュータプログラムであって、該コンピュータ可読コードが機器上で作動する時に、機器におけるプロセッサが本開示の上記のいずれか１つの実施例の顔ロック解除方法又は顔ロック解除の情報登録方法におけるステップを実現するためのコマンドを実行するコンピュータプログラムを更に提供する。
【０２０９】
また、本開示の実施例は、コンピュータ読取可能コマンドを記憶するためのコンピュータ読取可能媒体であって、該コマンドが実行される時に、本開示の上記のいずれか１つの実施例の顔ロック解除方法又は顔ロック解除の情報登録方法におけるステップの操作が実現されるコンピュータ読取可能媒体を更に提供する。
【０２１０】
図１０は本開示の電子機器の一実施例の構造模式図である。以下、本願の実施例の端末装置又はサーバを実現するのに適する電子機器の構造模式図を示す図１０を参照する。図１０に示すように、該電子機器は１つ又は複数のプロセッサ、通信部などを含み、前記１つ又は複数のプロセッサは、例えば、１つ又は複数の中央処理ユニット（ＣＰＵ）８０１、及び／又は１つ又は複数の画像プロセッサ（ＧＰＵ）８１３などであり、プロセッサは、読み取り専用メモリ（ＲＯＭ）８０２に記憶された実行可能コマンド又は記憶部８０８からランダムアクセスメモリ（ＲＡＭ）８０３にロードされた実行可能コマンドによって各種の適切な動作及び処理を実現することができる。通信部８１２はネットワークカードを含んでよいが、それに限定されなく、前記ネットワークカードはＩＢ（Ｉｎｆｉｎｉｂａｎｄ）ネットワークカードを含んでよいが、それに限定されなく、プロセッサは読み取り専用メモリ８０２及び／又はランダムアクセスメモリ８０３と通信して実行可能コマンドを実行し、通信バス８０４を介して通信部８１２に接続され、通信部８１２を介して他のターゲットデバイスと通信してよく、それにより本願の実施例で提供されるいずれか一項の方法に対応する操作を完成し、例えば、画像に対して顔検出を行い、顔が検出された画像に対して顔特徴抽出を行い、少なくとも同一の識別ＩＤに対応する少なくとも２つの異なる角度の顔画像の顔特徴を含む、記憶済み顔特徴に基づいて、抽出済み顔特徴を認証し、少なくとも前記抽出済み顔特徴が認証に合格したことに応答して、ロック解除操作を行う。又は、同一のＩＤの少なくとも２つの異なる角度の顔画像を取得することを示す提示情報を出力し、取得された画像に対して顔検出を行い、各角度の顔が検出された画像に対して顔特徴抽出を行い、抽出された各角度の顔画像の顔特徴、及び各角度の顔画像の顔特徴と前記同一のＩＤとの対応関係を記憶する。
【０２１１】
また、ＲＡＭ８０３には、装置の動作に必要な各種のプログラムやデータが格納されていてもよい。ＣＰＵ８０１、ＲＯＭ８０２及びＲＡＭ８０３は、通信バス８０４を介して相互に接続される。ＲＡＭ８０３を有する場合に、ＲＯＭ８０２は選択可能なモジュールである。ＲＡＭ８０３は実行可能コマンドを格納するか、または動作時に実行可能コマンドをＲＯＭ８０２に書き込み、実行可能コマンドによって中央処理装置８０１に上記方法に対応する操作を実行させる。入力／出力（Ｉ／Ｏ）インターフェイス８０５も通信バス８０４に接続される。通信部８１２は、統合的に設置されてもよく、複数のサブモジュール（例えば複数のＩＢネットワークカード）を有し、通信バスのリンク上にあるように設置されてもよい。
【０２１２】
キーボード、マウスなどを含む入力部８０６と、陰極線管（ＣＲＴ）、液晶ディスプレイー（ＬＣＤ）など及びスピーカなどを含む出力部８０７と、ハードディスクなどを含む記憶部８０８と、ＬＡＮカード、モデムなどのネットワークインターフェイスカードを含む通信部８０９とがＩ／Ｏインターフェイス８０５に接続されている。通信部８０９は例えばインターネットのようなネットワークを介して通信処理を行う。ドライブ８１０も必要に応じてＩ／Ｏインターフェイス８０５に接続される。磁気ディスク、光ディスク、光磁気ディスク、半導体メモリなどのリムーバブル媒体８１１は、必要に応じてドライブ８１０上に装着され、そこから読み出されたコンピュータプログラムを必要に応じて記憶部８０８にインストールする。
【０２１３】
なお、図１０に示す構造は選択可能な一実施形態に過ぎず、選択可能な実践過程では、実際の必要に応じて上記図１０の部品の数及び種類を選択、削除、追加、または置換することができ、異なる機能部品の設置上でも、分離設置または統合設置などの実施形態を採用でき、例えばＧＰＵ８１３とＣＰＵ８０１は分離設置するかまたはＧＰＵ８１３をＣＰＵ８０１に統合するようにしてよく、通信部は分離設置するか、またはＣＰＵ８０１やＧＰＵ８１３に統合設置することなども可能であることを説明する必要がある。これらの置換可能な実施形態はいずれも本開示の保護範囲に属する。
【０２１４】
特に、本開示の実施例によれば、フローチャートを参照しながら上述したプロセスはコンピュータソフトウェアプログラムとして実現できる。例えば、本開示の実施例はコンピュータプログラム製品を含み、それは機械可読媒体に有形に具現化された、フローチャートに示す方法を実行するためのプログラムコードを含むコンピュータプログラムを含み、プログラムコードは本願の実施例により提供される方法のステップを対応して実行する対応のコマンドを含んでよく、例えば、画像に対して顔検出を行い、顔が検出された画像に対して顔特徴抽出を行い、少なくとも同一の識別ＩＤに対応する少なくとも２つの異なる角度の顔画像の顔特徴を含む、記憶済み顔特徴に基づいて、抽出済み顔特徴を認証し、少なくとも前記抽出済み顔特徴が認証に合格したことに応答して、ロック解除操作を行う。又は、同一のＩＤの少なくとも２つの異なる角度の顔画像を取得することを示す提示情報を出力し、取得された画像に対して顔検出を行い、各角度の顔が検出された画像に対して顔特徴抽出を行い、抽出された各角度の顔画像の顔特徴、及び前記同一のＩＤとの対応関係を記憶する。
【０２１５】
本明細書における様々な実施例は漸進的に説明され、各実施例は他の実施例との相違点に集中して説明したが、各実施例間の同一または類似の部分については相互に参照すればよい。システム実施例については、それは基本的に方法実施例に対応するので、説明は比較的簡単であり、関連部分は方法実施例の説明の一部を参照すればよい。
【０２１６】
本開示の方法、装置及び機器は、様々な形態で実現され得る。例えば、ソフトウェア、ハードウェア、ファームウェアまたはソフトウェア、ハードウェア、ファームウェアの任意の組合わせによって本開示の方法、装置及び機器を実現することができる。前記方法のステップのための上記順序は説明することのみを目的とし、本開示の方法のステップは、特に断らない限り、以上で選択的に説明した順序に限定されない。また、いくつかの実施例では、本開示は記録媒体に記憶されたプログラムとしてもよく、これらのプログラムは本開示の方法を実現するための機械可読コマンドを含む。従って、本開示は本開示の方法を実行するためのプログラムが記憶された記録媒体も含む。
【０２１７】
本開示の説明は、例示及び説明のために提示されたものであり、網羅的なものでありもしくは開示された形式に本願を限定するというわけでない。当業者にとっては多くの修正及び変形を加えることができるのは明らかであろう。実施例は本願の原理及び実際応用をより明瞭に説明するため、かつ当業者が本願を理解して特定用途に適した各種の修正を加えた各種の実施例を設計可能にするように選択され説明されたものである。
【図１】
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【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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【手続補正書】
【提出日】令和2年3月3日(2020.3.3)
【手続補正１】
【補正対象書類名】特許請求の範囲
【補正対象項目名】全文
【補正方法】変更
【補正の内容】
【特許請求の範囲】
【請求項１】
顔ロック解除方法であって、
画像に対して顔検出を行うステップと、
顔が検出された画像に対して顔特徴抽出を行うステップと、
記憶済み顔特徴に基づいて、抽出済み顔特徴に対して認証を行うステップであって、前記記憶済み顔特徴が、少なくとも同一の識別ＩＤに対応する少なくとも２つの異なる角度の顔画像の顔特徴を含むステップと、
少なくとも前記抽出済み顔特徴が認証に合格したことに応答して、ロック解除操作を行うステップと、を含むことを特徴とする前記顔ロック解除方法。
【請求項２】
画像に対して顔検出を行う前記ステップの前に、
画像に対して光線均一化調整処理を行うステップを更に含み、
画像に対して顔検出を行う前記ステップは、光線均一化調整処理を行った画像に対して顔検出を行うステップを含むことを特徴とする請求項１に記載の方法。
【請求項３】
画像に対して光線均一化調整処理を行う前記ステップは、
少なくとも前記画像に対して画像照明変換を行って、前記画像を特定の光照明条件を満たす画像に変換するステップを含むことを特徴とする請求項２に記載の方法。
【請求項４】
画像に対して光線均一化調整処理を行う前記ステップの前に、
前記画像の品質が所定の顔検出条件を満たしていないことを確定するステップを更に含み、
前記所定の顔検出条件は、前記画像の画素値分布が所定の分布範囲に合わないこと、前記画像の属性値が所定の数値範囲内に存在しないことのいずれか一項又は複数項を含むことを特徴とする請求項２又は３に記載の方法。
【請求項５】
記憶済み顔特徴に基づいて抽出済み顔特徴に対して認証を行う前記ステップは、
前記抽出済み顔特徴と少なくとも１つの記憶済み顔特徴との類似度を取得するステップと、前記抽出済み顔特徴と任意の記憶済み顔特徴との類似度が所定閾値より大きいことに応答して、前記抽出済み顔特徴が認証に合格したことを確定するステップと、を含み、又は、
前記抽出済み顔特徴と複数の記憶済み顔特徴との類似度をそれぞれ取得するステップと、前記抽出済み顔特徴と複数の記憶済み顔特徴との類似度の中の最大値が所定閾値より大きいことに応答して、前記抽出済み顔特徴が認証に合格したことを確定するステップと、を含むことを特徴とする請求項１〜４のいずれか一項に記載の方法。
【請求項６】
前記画像に対して生体検出を行うステップを更に含み、
少なくとも前記抽出済み顔特徴が認証に合格したことに応答して、ロック解除操作を行うステップは、前記抽出済み顔特徴が認証に合格し且つ前記画像が生体検出に合格したことに応答して、ロック解除操作を行うステップを含むことを特徴とする請求項１〜５のいずれか一項に記載の方法。
【請求項７】
前記画像に対して生体検出を行うステップは、
ニューラルネットワークを用いて前記画像に対して画像特徴抽出を行うステップと、
抽出された画像特徴に少なくとも１種の偽造手がかり情報が含まれるか否かを検出するステップと、
前記少なくとも１種の偽造手がかり情報の検出結果に基づいて、前記画像が生体検出に合格したか否かを確定するステップと、を含むことを特徴とする請求項６に記載の方法。
【請求項８】
前記ニューラルネットワークを用いて前記画像から抽出した画像特徴は、ローカルバイナリパターン（ＬＢＰ）特徴、スパースコーディングヒストグラム（ＨＳＣ）特徴、パノラマ画像ＬＡＲＧＥ特徴、顔画像ＳＭＡＬＬ特徴、顔細部画像ＴＩＮＹ特徴のいずれか一項又は複数項を含み、
前記少なくとも１種の偽造手がかり情報は、２Ｄタイプ偽造手がかり情報、２．５Ｄタイプ偽造手がかり情報及び３Ｄタイプ偽造手がかり情報のいずれか一項又は複数項を含むことを特徴とする請求項６に記載の方法。
【請求項９】
記憶済み顔特徴に基づいて抽出済み顔特徴に対して認証を行う前記ステップの前に、
顔ロック解除の情報登録プロセスによって、記憶されている、前記同一のＩＤに対応する少なくとも２つの異なる角度の顔画像の顔特徴を取得するステップを更に含むことを特徴とする請求項１〜８のいずれか一項に記載の方法。
【請求項１０】
前記顔ロック解除の情報登録プロセスには、
同一のＩＤの少なくとも２つの異なる角度の顔画像を取得することを示す提示情報を出力するステップと、
取得された画像に対して顔検出を行うステップと、
各角度の顔が検出された画像に対して顔特徴抽出を行うステップと、
抽出された各角度の顔画像の顔特徴、及び前記各角度の顔画像の顔特徴と前記同一のＩＤとの対応関係を記憶するステップと、を含むことを特徴とする請求項９に記載の方法。
【請求項１１】
取得された画像に対して顔検出を行う前記ステップの前に、取得された画像に対して光線均一化調整処理を行うステップを更に含み、
取得された画像に対して顔検出を行う前記ステップは、光線均一化調整処理を行った画像に対して顔検出を行うステップを含み、
取得された画像に対して光線均一化調整処理を行うス前記ステップの前に、
前記画像の品質が所定の顔検出条件を満たしていないことを確定するステップを更に含むことを特徴とする請求項１０に記載の方法。
【請求項１２】
抽出された任意の角度の顔画像の顔特徴を記憶するステップの前に、
前記画像に含まれる顔の角度を検出するステップと、
検出された角度が提示情報に対応する角度と合致することを確定するステップと、を更に含むことを特徴とする請求項１０又は１１に記載の方法。
【請求項１３】
前記画像に含まれる顔の角度を検出する前記ステップは、
前記画像に対して顔キーポイント検出を行うステップと、
検出された顔キーポイントに基づいて、前記画像に含まれる顔の角度を計算するステップと、を含むことを特徴とする請求項１２に記載の方法。
【請求項１４】
前記画像に対して生体検出を行うステップと、
前記画像が生体検出に合格したことに応答して、抽出された各角度の顔画像の顔特徴、及び前記各角度の顔画像の顔特徴と前記同一のＩＤとの対応関係を記憶する前記操作を実行するステップと、を更に含むことを特徴とする請求項１０〜１３のいずれか一項に記載の方法。
【請求項１５】
画像に対して顔検出を行うための顔検出モジュールと、
顔が検出された画像に対して顔特徴抽出を行うための特徴抽出モジュールと、
記憶済み顔特徴に基づいて、抽出済み顔特徴に対して認証を行うための認証モジュールであって、前記記憶済み顔特徴が、少なくとも同一の識別ＩＤに対応する少なくとも２つの異なる角度の顔画像の顔特徴を含む認証モジュールと、
少なくとも前記抽出済み顔特徴が認証に合格したことに応答して、ロック解除操作を行うための制御モジュールと、を含むことを特徴とする顔ロック解除装置。
【請求項１６】
実行可能コマンドを記憶するメモリと、
前記メモリと通信して前記実行可能コマンドを実行して請求項１〜１４のいずれか一項に記載の方法における各ステップの操作を完成するプロセッサと、を含むことを特徴とする電子機器。
【請求項１７】
コンピュータ読取可能コマンドを記憶するためのコンピュータ読取可能媒体であって、前記コマンドが実行される時に、請求項１〜１４のいずれか一項に記載の方法における各ステップの操作が実現されることを特徴とするコンピュータ読取可能媒体。
【国際調査報告】
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2020532802.tif 000014
2020532802.tif 000015
2020532802.tif 000016