ГЛУБОКАЯ НЕВРАЛЬНАЯ СЕТЬ ДЛЯ ИДЕНТИФИКАЦИИ РАДУЖНОЙ ОБОЛОЧКИ

1. Способ аутентификации по радужной оболочке, согласно которому под управлением аппаратного процессора:
принимают первое изображение глаза,
обрабатывают указанное первое изображение глаза с использованием глубокой нейронной сети для генерирования представления в пространстве вложений и
обрабатывают указанное представление в пространстве вложений с использованием классификатора для расчета показателя правдоподобия того, что указанное первое изображение глаза представляет собой изображение глаза авторизованного пользователя.
2. Способ по п. 1, согласно которому глубокая нейронная сеть содержит множество слоев, содержащее: слой с функцией объединения, нормализующий слой для нормализации яркости, сверточный слой, входной слой, слой с функцией активации типа «линейный выпрямитель», слой с функцией гладкой аппроксимации или любую комбинацию из этих слоев.
3. Способ по п. 2, согласно которому нормализующий слой для нормализации яркости представляет собой нормализующий слой для нормализации локального контраста или нормализующий слой для нормализации локального отклика.
4. Способ по п. 1, согласно которому глубокая нейронная сеть содержит триплетную сеть.
5. Способ по п. 4, согласно которому триплетная сеть выполнена с возможностью получения вложения путем обучения на основании изображений глаз людей, причем расстояние между представлениями изображений глаз одного и того же человека в пространстве вложений меньше расстояния между представлениями изображений глаз различных людей в пространстве вложений.
6. Способ по любому из пп. 1-5, согласно которому первое изображение глаза принимают от пользователя, а указанный способ дополнительно включает этап, согласно которому пользователю предоставляют или запрещают доступ к пользовательскому устройству на основании указанного показателя правдоподобия.
7. Способ по п. 6, согласно которому первое изображение глаза захватывают датчиком изображений пользовательского устройства.
8. Способ по п. 1, согласно которому указанное представление в пространстве вложений имеет единичную длину.
9. Способ по п. 1, согласно которому классификатор вырабатывает указанный показатель правдоподобия на основании евклидового расстояния.
10. Способ по п. 1, согласно которому классификатор представляет собой классификатор на основе метода бинарной классификации, классификатор на основе метода логистической регрессии, классификатор на основе метода опорных векторов, классификатор на основе метода байесовской классификации или классификатор на основе многопеременной логистической функции или любую комбинацию из этих классификаторов.
11. Способ по п. 1, согласно которому дополнительно сегментируют первое изображение глаза для генерирования второго изображения радужной оболочки глаза, причем обработка первого изображения глаза включает обработку второго изображения радужной оболочки глаза с использованием глубокой нейронной сети для генерирования представления в пространстве вложений.
12. Способ по п. 1, согласно которому первое изображение глаза в основном содержит радужную оболочку и сетчатку глаза.
13. Способ по п. 1, согласно которому первое изображение глаза в основном содержит сетчатку глаза.
14. Способ по п. 1, согласно которому представление в пространстве вложений является n-размерным, а большинство элементов этого представления являются статистически независимыми.
15. Способ обучения сети вложений для аутентификации по радужной оболочке, согласно которому под управлением аппаратного процессора:
создают глубокую нейронную сеть, содержащую множество слоев, каждый из которых соединен по меньшей мере еще с одним слоем из указанного множества слоев,
снабжают глубокую нейронную сеть обучающим набором, содержащим изображения глаз людей, и
вычисляют представления изображений глаз в пространстве вложений с использованием указанной глубокой нейронной сети, причем представления изображений глаз одного и того же человека в пространстве вложений находятся в пределах порогового значения.
16. Способ по п. 15, согласно которому вычисление представлений изображений глаз в пространстве вложений с использованием глубокой нейронной сети включает обновление глубокой нейронной сети на основании расстояний между представлениями изображений глаз одного и того же человека и различных людей в пространстве вложений.
17. Способ по п. 15, согласно которому указанное множество слоев содержит слой с функцией объединения, нормализующий слой для нормализации яркости, сверточный слой, входной слой, слой с функцией активации типа «линейный выпрямитель», слой с функцией гладкой аппроксимации или любую комбинацию из этих слоев.
18. Способ по любому из пп. 15-17, согласно которому глубокая нейронная сеть содержит триплетную сеть.
19. Способ по п. 18, согласно которому триплетная сеть получает вложение путем обучения на основании указанного обучающего набора с использованием триплетов изображений глаз, причем два изображения глаз в триплете принадлежат одному и тому же человеку, а третье изображение глаза в триплете принадлежит другому человеку.
20. Способ аутентификации авторизованного пользователя по радужной оболочке, согласно которому под управлением аппаратного процессора:
принимают изображение глаза,
обрабатывают указанное изображение глаза для генерирования его представления в полярных координатах,
обрабатывают указанное представление изображения глаза в полярных координатах с использованием глубокой нейронной сети для генерирования представления в пространстве вложений и
обрабатывают указанное представление в пространстве вложений с использованием классификатора для выработки показателя правдоподобия того, что указанное изображение глаза представляет собой изображение глаза авторизованного пользователя.
21. Способ аутентификации авторизованного пользователя по радужной оболочке, согласно которому под управлением аппаратного процессора:
принимают первое изображение первого глаза и второе изображение второго глаза,
обрабатывают указанные первое изображение первого глаза и второе изображение второго глаза с использованием глубокой нейронной сети для генерирования первого представления первого глаза в пространстве вложений и второго представления второго глаза в пространстве вложений и
обрабатывают указанные первое представление в пространстве вложений и второе представление в пространстве вложений с использованием классификатора для выработки показателя правдоподобия того, что первое изображение первого глаза представляет собой изображение левого глаза авторизованного пользователя, а второе изображение второго глаза представляет собой изображение правого глаза авторизованного пользователя.
22. Способ аутентификации авторизованного пользователя по радужной оболочке, согласно которому под управлением аппаратного процессора:
принимают изображение глаза и другую биометрическую информацию по меньшей мере еще одного вида,
обрабатывают указанные изображение глаза и другую биометрическую информацию с использованием глубокой нейронной сети для генерирования представления в пространстве вложений и
обрабатывают указанное представление в пространстве вложений с использованием классификатора для выработки показателя правдоподобия того, что указанное изображение глаза представляет собой изображение глаза авторизованного пользователя, а указанная другая биометрическая информация представляет собой биометрическую информацию авторизованного пользователя.
23. Способ аутентификации авторизованного пользователя по радужной оболочке, согласно которому под управлением аппаратного процессора:
принимают изображение глаза,
обрабатывают указанное изображение глаза с использованием глубокой нейронной сети для генерирования представления в пространстве вложений,
принимают другую биометрическую информацию по меньшей мере еще одного вида,
обрабатывают указанные представление в пространстве вложений и другую биометрическую информацию с использованием классификатора для выработки показателя правдоподобия того, что указанное изображение глаза представляет собой изображение глаза авторизованного пользователя, а указанная другая биометрическая информация представляет собой биометрическую информацию авторизованного пользователя.
24. Компьютерная система, содержащая:
аппаратный процессор и
память длительного хранения, содержащая сохраненные в ней инструкции, которые при их исполнении аппаратным процессором вызывают выполнение этим процессором способа по любому пп. 1-5, 15-17 или 20-23.
25. Компьютерная система по п. 24, содержащая мобильное устройство или надеваемую дисплейную систему.