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基于流和眼周图像的用户认证制造技术

技术编号:41814346 阅读:12 留言:0更新日期:2024-06-24 20:31
公开了基于流和眼周图像的用户认证。在一个实施例中,一方法可以从人工现实设备的摄像头获取用户在第一时间段期间的多个第一眼周图像。该方法可以使用深度学习模型基于该多个第一眼周图像来生成多个第一嵌入,并基于该多个第一嵌入生成用户的注册签名。该方法可以从摄像头获取用户在第二时间段期间的多个第二眼周图像。该方法可以使用深度学习模型基于该多个第二眼周图像来生成多个第二嵌入,并基于该多个第二嵌入生成用户的测试签名。该方法可以使用测试签名和注册签名来执行认证。

【技术实现步骤摘要】

本公开总体上涉及人工现实,例如虚拟现实和增强现实。


技术介绍

1、人工现实是在呈现给用户之前已经以某种方式进行了调整的现实形式,该人工现实可以包括例如虚拟现实(virtual reality,vr)、增强现实(augmented reality,ar)、混合现实(mixed reality,mr)、扩展现实(extended reality,er)、混合现实(hybridreality)或它们的某种组合和/或衍生物。人工现实内容可以包括完全生成的内容、或与捕获到的内容(例如,现实世界的照片)相结合的生成的内容。人工现实内容可以包括视频、音频、触觉反馈、或它们的某种组合,并且以上中的任何都可以在单通道或多通道中呈现(例如为观看者产生三维效果的立体视频)。人工现实可以与应用、产品、附件、服务、或它们的某些组合相关联,这些应用、产品、附件、服务或它们的某些组合例如用于在人工现实中创建内容和/或在人工现实中使用(例如,在人工现实中执行活动)。提供人工现实内容的人工现实系统可以在各种平台上实现,这些平台包括连接到主计算机系统的头戴式显示器(head-mounted display,hmd)、独立运行的hmd、移动设备或计算系统、或能够向一位或多位观看者提供人工现实内容的任何其它硬件平台。


技术实现思路

1、本文所描述的特定实施例涉及如下设备解锁方式的系统和方法:该设备解锁方式使用深度神经网络基于用户签名在联合框架(joint framework)中执行眼睛重新认证和呈现攻击检测(presentation attack detection,pad),以针对可穿戴ar/vr设备对用户进行认证。这些用户签名可以包括使用用户的多个眼周图像确定的生物特征,该用户的多个眼周图像是由可穿戴ar/vr设备的摄像头在不同时间段捕获的。特别是,摄像头可以捕获用户眼睛附近的面部区域的眼周图像,该用户眼睛附近的面部区域包括眼睑、睫毛、和眉毛等。用户可以选择加入或准许可穿戴ar/vr设备捕获眼睛的图像并将这些图像用于安全/认证目的。例如,在用户穿戴ar/vr设备时,眼周图像由可穿戴ar/vr设备的一个或多个面向内部的眼动追踪摄像头来捕获。面向内部的眼动追踪摄像头的数量取决于可穿戴ar/vr设备,例如2个摄像头、4个摄像头或5个摄像头。作为另一示例,ar/vr系统可以包括面向用户的摄像头,以用于例如中央凹渲染(foveated rendering)的用例(所述摄像头例如为眼睛摄像头),或以用于社交呈现化身(所述摄像头例如为眼睛和面部摄像头)。特别是,可穿戴ar/vr设备可以配备五个面向用户的摄像头,以捕获用户的眼周区域的多个部位,例如左眼、右眼、嘴部的左侧、嘴部的右侧和前额。在特定实施例中,与ar/vr系统相关联的眼睛识别和pad被配置为在用于娱乐和生产时,被动开启。在特定的实施例中,当用户在短时间段(例如1.5秒(second,s))期间向前注视时,响应于对用户认证的请求,ar/vr系统可以访问由摄像头在该时间段内实时捕获的一帧或多帧高度个人且敏感的记录数据。基于记录数据,ar/vr系统可以确定实时捕获的用户的测试签名,以匹配存储在数据库中的先前确定的用户签名,例如用户的注册签名。响应于确定用户的注册签名与测试签名之间匹配,ar/vr系统可以对用户进行认证。类似地,响应于确定用户的注册签名与测试签名之间不匹配,ar/vr系统可以拒绝用户。

2、在特定实施例中,ar/vr系统可以包括授权服务器(或一个或多个其它合适的部件),该授权服务器允许用户例如通过设置适当的隐私设置选择加入或选择退出使其动作被ar/vr系统记录或与其它系统(例如,第三方系统)共享。用户的隐私设置可以确定:与该用户关联的哪些信息可以被记录,可以如何记录与该用户关联的信息,何时可以记录与该用户相关联的信息,谁可以记录与该用户关联的信息,与该用户关联的信息可以与谁共享,以及出于何种目的可以记录或共享与该用户关联的信息。授权服务器可以用于通过阻止、数据散列、匿名化或适当时的其它合适的技术,来实施ar/vr系统的用户的一个或多个隐私设置。

3、此外,ar/vr系统可以被编程为以节能的方式执行低时延的无冲突的眼睛重新认证和pad。例如,当用户导航到新的虚拟环境时,ar/vr系统可以执行眼睛重新认证和pad。作为另一示例,ar/vr系统可以在预定时间量(例如30分钟)内周期性地执行眼睛重新认证和pad。传统的用户认证方法可以使用通过键盘输入的用户名和/或密码来认证用户。同样地,传统的基于眼睛的框架可以使用重要的预处理步骤来提取虹膜区域,以独立地执行眼睛重新认证和pad。特别是,深度多任务学习(multitask learning,mtl)网络可以使用不相交的眼睛重新认证数据集和pad数据集来生成用于眼睛重新认证和pad两者的模型。这样,由于当与第二机器学习任务(例如pad)相关的信息被并入时,第一机器学习任务(例如眼睛认证)的知识有突然丢失的趋势,因此所生成的mtl网络会受到遗忘的影响,这对于训练人工神经网络(artificial neural network,ann)来说是一个具有挑战性的问题。因此,期望通过减少遗忘的影响来训练用于在联合框架中执行眼睛重新认证和pad这两者的模型。因此,联合框架可以用于识别属于真实用户的输入视频流,同时拒绝故意试图冒充该真实用户的其他用户。

4、此外,ar/vr系统被编程为使用诸如卷积神经网络(convolutional neuralnetwork,cnn)等共享卷积编码器来训练度量学习模型。眼睛重新认证方法可以使用度量学习模型,该度量学习模型包括卷积-修正线性单元-卷积(conv-relu-conv)块并且针对多个眼周图像不共享权重。特别是,使用批次硬三元组(batch hard triplet)损失函数来训练度量学习模型,该批次硬三元组损失函数是多个眼周图像的一个或多个单独的批次硬三元组损失函数的平均。同样地,ar/vr系统被编程为使用知识蒸馏算法,基于时变图像参数、人工智能、硬件特征(例如,将照明器和捕获设置配对、将来自其它传感器的信息与眼睛图像组合等)来确定呈现的眼周图像是真实用户还是攻击者的。特别是,ar/vr系统可以使用用于眼睛重新认证的度量学习模型作为参考模型meye,并使用知识蒸馏算法进一步对度量学习模型meye_pad进行训练,以将基于标准交叉熵分类损失的呈现攻击检测损失lpad最小化,以将给定图像分类为真实图像或欺骗图像。同样地,ar/vr系统可以使用蒸馏损失项ldiss作为正则化项,以将参考模型meye的生物特征与经更新的度量学习模型meye_pad的生物特征之间的余弦距离最小化。因此,联合眼睛重新认证和pad框架对于认证攻击具有鲁棒性,所述认证攻击试图呈现人工眼睛图像以干扰对用户的眼睛重新认证。

5、本文中所公开的实施例仅是示例,并且本公开的范围不限于这些实施例。特定实施例可以包括本文中所公开的实施例的部件、元素、特征、功能、操作或步骤中的全部、一些,或者可以不包括本文中所公开的实施本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种方法,包括由人工现实AR设备的计算系统:

2.根据权利要求1所述的方法,还包括:

3.根据权利要求2所述的方法,还包括:

4.根据权利要求2所述的方法,还包括:

5.根据权利要求2所述的方法,

6.根据权利要求1所述的方法,

7.根据权利要求1所述的方法,

8.根据权利要求1所述的方法,还包括:

9.一种或多种计算机可读非暂态存储介质,所述一种或多种计算机可读非暂态存储介质包含软件,所述软件在被执行时能够操作以:

10.根据权利要求9所述的一种或多种计算机可读非暂态存储介质,其中,所述软件在被执行时还能够操作以:

11.根据权利要求10所述的一种或多种计算机可读非暂态存储介质,其中,所述软件在被执行时还能够操作以:

12.根据权利要求10所述的一种或多种计算机可读非暂态存储介质,其中,所述软件在被执行时还能够操作以:

13.根据权利要求10所述的一种或多种计算机可读非暂态存储介质,

14.根据权利要求9所述的一种或多种计算机可读非暂态存储介质,

15.根据权利要求9所述的一种或多种计算机可读非暂态存储介质,

16.根据权利要求9所述的一种或多种计算机可读非暂态存储介质,其中,所述软件在被执行时还能够操作以:

17.一种系统,包括:

18.根据权利要求17所述的系统,其中,所述指令在由所述一个或多个处理器中的一个或多个执行时还能够操作以使所述系统:

19.根据权利要求18所述的系统,其中,所述指令在由所述一个或多个处理器中的一个或多个执行时还能够操作以使所述系统:

20.根据权利要求18所述的系统,其中,所述指令在由所述一个或多个处理器中的一个或多个执行时还能够操作以使所述系统:

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【技术特征摘要】

1.一种方法,包括由人工现实ar设备的计算系统:

2.根据权利要求1所述的方法,还包括:

3.根据权利要求2所述的方法,还包括:

4.根据权利要求2所述的方法,还包括:

5.根据权利要求2所述的方法,

6.根据权利要求1所述的方法,

7.根据权利要求1所述的方法,

8.根据权利要求1所述的方法,还包括:

9.一种或多种计算机可读非暂态存储介质,所述一种或多种计算机可读非暂态存储介质包含软件,所述软件在被执行时能够操作以:

10.根据权利要求9所述的一种或多种计算机可读非暂态存储介质,其中,所述软件在被执行时还能够操作以:

11.根据权利要求10所述的一种或多种计算机可读非暂态存储介质,其中,所述软件在被执行时还能够操作以:

12.根据权利要求10所述的一种或多种计算机可读非暂态...

【专利技术属性】
技术研发人员:阿米特·库马尔克尔斯滕·卡普兰拉克什·兰詹普里特维拉吉·达尔库什·古普塔
申请(专利权)人:元平台技术有限公司
类型:发明
国别省市:

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