空间-光谱指纹欺骗检测制造技术

提供了获得用于识别生物测定欺骗的判别特征组的方法和装置。在不同光学条件下照射真实皮肤部位，并接收从每个所述真实皮肤部位反射的光。获得真实－皮肤特征值，来表征该真实皮肤部位。类似地，在不同光学条件下照射生物测定欺骗，并接收从所述欺骗反射的光。获得欺骗特征值，来表征该生物测定欺骗。将获得的真实－皮肤特征值与获得的欺骗特征值进行比较，从而选择所述特征的子集来定义判别特征组。

【技术实现步骤摘要】
【国外来华专利技术】空间-光谱指纹欺骗检测
技术介绍
本申请一般涉及生物测定(biometrics)。更特别地，本申请涉及指纹 欺骗检测。生物测定一般涉及活体特性的统计学分析。生物测定的一个类别 包括生物测定识别，其通常以两种方式之一操作以提供对人的自动识 别或证明人所声称的身份。生物测定感测技术测量人的物理特征或行为特 征，并将这些特征与类似的预先记录的测量比较，确定是否相配。常用于 生物测定识别的物理特征包括面容、虹膜、手几何学、静脉结构以及指纹 图案，指纹图案是所有生物测定-识别所用的特征中最普遍的特征。当前， 分析所收集的指纹的方法包括光学的、电容的、射频的、热的、超声的、 以及几种其它不太常见的技术。生物测定传感器，特别是指纹生物测定传感器，通常易被各种形式的 欺骗样品击败。在指纹读取器的情况下，本领域中已知多种用于向阅读器 提供被授权使用者指纹图案的方法，其中所述指纹图案是包埋在一些类型 的无生命材料中的，诸如纸、凝胶、环氧树脂、乳胶等。因此，即使指纹 读取器被认为能可靠地判定相配的指纹图案存在或不存在，对于整个系统 安全来说，确保匹配的图案采集自真实的活着的手指也是关键的，许多常 规的传感器确定这一点也许是困难的。因此，本领域中存在着对用于允许判别指纹合法和欺骗形式的方法和 系统的需要。专利技术概述本专利技术的实施方案提供可以用于判别生物测定应用中出现的真实皮肤 部位和欺骗的方法和系统。在第一组实施方案中，将方法提供为由获得判 别特征组从而用于识别生物测定欺骗。在多种不同光学条件下照射多个真10实皮肤部位的每一处。接收从每处皮肤部位反射的第一光。针对多种特征 中的每一种，从接收的第一光获得真实-皮肤特征值，从而表征真实皮肤部 位。类似地，在多种不同光学条件下，照射多种生物测定欺骗中的每一种。 接收从每种生物测定欺骗反射的第二光。针对多种特征中的每一种，从接 收的第二光获得欺骗特征值，从而表征生物测定欺骗。使获得的真实-皮肤 特征值与获得的欺骗特征值进行比较，从而选择特征子集来定义判别特征 组。因为通过特征的视觉比较，唯一区分真实皮肤图像和欺骗图像的光谱 和空间频率特征或这些特征的组合可能不明显或不被识别，所以一些实施 方案依靠判别-分析技术，从而首先训练装置识别真实皮肤特征独特的空间 和光谱特征和欺骗特征独特的空间和光谱频率特征。在试图进行欺骗检测 时，对所述特征和新的光谱和空间频率数据进行比较。可以合并的判别-分析方法包括基于马哈朗诺比斯距离(Mahalanobis distance)、谱残量 (spectral residual magnitude ) 、 K-最近-邻值法 (K-nearest-neighbor method)、或线性或非线性判别技术比较获自个体的光谱和空间频率数据 和数据库中存在的空间和光谱频率数据的那些。在一些实施方案中，通过从接收的第一光对每处真实皮肤部位提取多 个真实-皮肤图像而获得真实-皮肤特征值，且通过从接收的第二光对每种 生物测定欺骗提取多个欺骗图像而获得欺骗特征值。这些真实-皮肤图像中 的每一个和这些欺骗图像中的每一个对应于多种不同光学条件之一下的图像。真实-皮肤特征值的来源还可以包括将真实皮肤图像分解成多种不同 光谱频率分量，欺骗特征值还来源于将每个欺骗图像分解成多种不同光谱 频率分量。分解成每个真实-皮肤图像和欺骗图像空间频率分量有时可以包括执 行小波分解。另外，在一些实施方案中，可以计算真实-皮肤图像的不同空 间频率分量的第一分量与真实-皮肤图像的不同空间频率分量的第二分量 的比率。类似地，可以计算欺骗图像的不同空间频率分量的第一分量与欺 骗图像的不同空间频率分量的第二分量的比率。在某些实施方案中，计算了关于真实-皮肤和欺骗图像的每种不同空间 频率分量的强度分布。在所述情形中，至少一种所述特征针可以基本不随照射强度变化。这样一种照射-强度恒定特征的实例是强度分布的第一预定 百分比与强度分布第二预定百分比处强度的比率。在其它情形中，至少一 种所述特征可以随照射强度而变化。所述照射强度变化特征的实例是第一 确定百分比处强度和第二预定百分比处强度之间的差。不同实施方案中可以使用大量不同技术来比较获得的真实-皮肤特征 值和获得的欺骗特征值。例如，在一个实施方案中，真实皮肤部位和生物 测定欺骗定义分别的种类。该比较包括计算关于从所述特征获得的量的类 内方差与类间方差的定量。在一个情况中，从所述特征获得的量包括所述特征的费歇尔(Fisher)线性判别变换。在不同实施方案中，还可以利用多种不同的技术执行对所述特征子集 的选择。所述技术的实例包括学习算法，如遗传算法和其它算法。在第二组实施方案中，将方法提供为对声称的皮肤部位执行生物测定 功能。在多种不同光学条件下照射声称的皮肤部位。接收从声称的皮肤部 位散射的光。从接收的光获得关于多种特征中每一种的特征值。对多种特 征中每一种获得的特征值和参考特征值进行比较。由此，通过所述比较确 定声称的皮肤部位是否是真实的皮肤部位。与获得判别特征组中使用的那些相类似的具体技术也可以应用于获得 特征值。例如，从接收的光可以提取多个图像，每个图像对应于多种不同 光学条件之一下的图像。可将所述多个图像中的每一个分解为多个不同空 间频率分量。例如，可以通过执行小波分解而实现所述分解。在一个实施 方案中，还可以计算不同空间频率分量的第一分量与不同空间频率分量的 第二分量的比率。可以对不同空间频率分量中的每一分量计算强度分布。 在一些情形中，所述特征的至少一种基本不随照射强度而变化，诸如包括 强度分布的第一预定百分比处强度和强度分布的第二预定百分比处强度 的比率的特征。在其它情形中，所述特征的至少一种随着照射强度而变化， 诸如包括强度分布的第一预定百分比处强度和强度分布的第二预定百分 比处强度之间的差的特征。在另一个实施方案中，在多种不同光学条件下照射声称的皮肤部位。 接收从声称的皮肤部位反射的光。使用接收的光执行生物测定识别以及确 定声称的皮肤部是真实皮肤或欺骗。在确定了声称的皮肤部不是真实皮肤部位的情形中，可以发出警报， 以将该声称的皮肤部的识别为欺骗。在一些实施方案中，还由接收的光执 行生物测定识别。还可以将本专利技术的方法具体化为不同类型的设备。例如，可以提供计 算机可读存储介质，其具有用于指导计算装置操作的计算机可读程序。所 述计算装置包括与存储装置保持通信的处理器。该计算机可读程序具有关 于执行任意所述方法的指令。在其它情形中，可以提供生物测定传感器。所述生物测定传感器具有 照射子系统、检测子系统、和控制器。所述照射子系统配置成照射个体的 声称的皮肤部位。所述检测子系统配置成接收由所声称的皮肤部位散射的 光。所述控制器与所述照射子系统以及与所述检测子系统通信，并具有用 于执行任何上述方法的指令。附图简述通过参考本说明书的后续部分及附图，可进一步理解本专利技术的特征和 优点，附图中同样的附图标记在这些图中始终用于指示同样的部件。在某 些情况中，附图标记包括数字部分及后随的拉丁字母后缀；只提及附图标 记的数字部分是希望统称参考数字部分相同但拉丁字母下标不同的所有 附图标记。附图说明图1提供本专利技术一个实施方案中的多谱生物测定传感器的正视图2提供可以用于本文档来自技高网...

【技术保护点】
获得用于识别生物测定欺骗的判别特征组的方法，所述方法包括：　在多种不同光学条件下照射多个真实皮肤部位的每一处；　接收从所述真实皮肤部位的每一处反射的第一光；　由所接收的第一光获得关于多个特征中每一种的真实－皮肤特征值，以表 征所述真实皮肤部位；　在多种不同光学条件下照射多个生物测定欺骗中的每一个；　接收从所述生物测定欺骗的每一个反射的第二光；　由所接收的第二光获得关于多个特征中每一种的欺骗特征值，以表征所述生物测定欺骗；和　将所获得的真 实－皮肤特征值和所获得的欺骗特征值比较，从而选择所述特征的子集来定义所述判别特征组。

【技术特征摘要】
【国外来华专利技术】US 2006-7-31 11/461,244;US 2006-7-31 11/461,2531. 获得用于识别生物测定欺骗的判别特征组的方法，所述方法包括在多种不同光学条件下照射多个真实皮肤部位的每一处；接收从所述真实皮肤部位的每一处反射的第一光；由所接收的第一光获得关于多个特征中每一种的真实-皮肤特征值，以表征所述真实皮肤部位；在多种不同光学条件下照射多个生物测定欺骗中的每一个；接收从所述生物测定欺骗的每一个反射的第二光；由所接收的第二光获得关于多个特征中每一种的欺骗特征值，以表征所述生物测定欺骗；和将所获得的真实-皮肤特征值和所获得的欺骗特征值比较，从而选择所述特征的子集来定义所述判别特征组。2. 权利要求1中所述的方法，其中获得所述真实-皮肤特征值包括针对每个所述皮肤部位，从所述接收 的第一光提取多个真实-皮肤图像； '获得所述欺骗特征值包括针对每个所述生物测定欺骗，从所述接收 的第二光提取多个欺骗图像；和每个所述真实-皮肤图像和每个所述欺骗图像对应于多种不同光学条 件之一下的图像。3. 权利要求2中所述的方法，其中获得所述真实-皮肤特征值还包括将每个所述真实-皮肤图像分解为多个不同的光谱频率分量；和获得所述欺骗特征值还包括将每个所述欺骗图像分解为多个不同的光 谱频率分量。4. 权利要求3中所述的方法，其中分解每个所述真实-皮肤图像和分 解每个所述欺骗图像包括执行小波分解。5. 权利要求3中所述的方法，其中获得所述真实-皮肤特征值还包括计算关于所述真实-皮肤图像的不 2同空间频率分量的第一项与关于所述真实-皮肤图像的不同空间频率分量 的第二项的比率；和获得所述欺骗特征值还包括计算关于所述欺骗图像的不同空间频率 分量的第一项与关于所述欺骗图像的不同空间频率分量的第二项的比率。6. 权利要求3中所述的方法，其中获得所述真实-皮肤特征值还包括计算关于所述真实-皮肤图像的不 同空间频率分量的每一个的强度分布；和获得所述欺骗特征值还包括计算关于所述欺骗图像的不同空间频率 分量的每一个的强度分布。7. 权利要求6中所述的方法，其中所述特征的至少一种基本不随照射 强度变化。8. 权利要求7中所述的方法，其中所述特征的至少一种包括强度分布的第一预定百分位处的强度和所述强度分布的第二预定百分位处的强度 的比率。9. 权利要求7中所述的方法，其中所述特征的至少第二种随照射强度而变化。10. 权利要求9中所述的方法，其中所述特征的至少一种包括所述强度分布的第一预定百分位处的强度和所述强度分布的第二预定百分位处的强度的比率；和所述特征的至少第二种包括所述第一预定百分位处的强度和所述第二 预定百分位处的强度之间的差。11. 权利要求6中所述的方法，其中所述特征的至少一种随照射强度 而变化。12. 权利要求1中所述的方法，其中所述真实皮肤部位和所述生物测定欺骗定义分别的种类；和 将所述获得的真实-皮肤特征值和所述获得的欺骗特征值进行比较包括计算关于从所述特征获得的量的类内方差与类间方差的比率。13. 权利要求12中所述的方法，其中从所述特征获得的量包括所述特征的费希尔线性判别变换。14. 权利要求1中所述的方法，其中将所述获得的真实-皮肤特征值和所述获得的欺骗特征值比较以选择所述特征的子集包括对所述特征应用 学习算法，以选择所述特征的子集。15. 权利要求14中所述的方法，其中所述学习算法包括遗传算法。16. —种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质具有其中包含的计算机可读程序，用于指导计算装置运作以获得用于识别生物测定欺骗的判别特征组，所述计算装置包括与存储装置通信的处理器，所述计算 机可读程序包括利用所述处理器从所述存储装置检索第一数据的指令，所述第一数据 表示在多种不同光学条件下从多个真实皮肤部位中每一处反射的第一光 的特征；利用所述处理器从所述第一数据获得关于多个特征中每一种的真实-皮肤特征值以表征所述真实皮肤部位的指令；利用所述处理器从所述存储装置重新获得第二数据的指令，其中所述第二数据表示从多个生物测定欺骗中每一个反射的第二光的特征；利用所述处理器从所述第二数据获得关于多个特征中每一种的欺骗特征值以表征所述生物测定欺骗的指令；和利用所述处理器比较获得的真实-皮肤特征值和获得的欺骗特征值以选择所述特征的子集来定义所述判别特征组的指令。17. 权利要求16中所述的计算机可读存储介质，其中 所述用于获得所述真实-皮肤特征值的指令包括针对每个所述真实皮肤部位从所述第一数据提取多个真实-皮肤图像表示的指令；所述用于获得所述欺骗特征值的指令包括关于针对每个所述生物测定欺骗，从所述第二数据提取多个欺骗图像表示的指令；和每个所述真实-皮肤图像表示和欺骗图像表示对应于所述多种不同光学条件之一下的图像。18. 权利要求17中所述的计算机可读存储介质，其中 所述用于获得所述真实-皮肤特征值的指令还包括用于将每个所述真实-皮肤图像表示分解为多个不同空间频率分量的指令；和所述用于获得所述欺骗特征值的指令还包括用于将每个所述欺骗图像 表示分解为多个不同空间频率分量的指令。19. 权利要求18中所述的计算机可读存储介质，其中所述用于分解每 个所述真实-皮肤图像表示的指令和所述用于分解每个所述欺骗图像表示 的指令包括用于执行小波分解的指令。20. 权利要求18中所述的计算机可读存储介质，其中所述用于获得所述真实-皮肤特征值的指令还包括用于计算所述真实-皮肤图像表示的不同空间频率分量的第一项与所述真实-皮肤图像表示的 不同空间频率分量的第二项的比率的指令；和所述用于获得所述欺骗特征值的指令还包括用于计算所述欺骗图像表 示的不同空间频率分量的第一项与所述欺骗图像表示的不同空间频率分 量的第二项的比率的指令。21. 权利要求18中所述的计算机可读存储介质，其中 所述用于获得所述真实-皮肤特征值的指令还包括用于计算所述真实-皮肤图像表示的每个不同空间频率分量的强度分布的指令；和所述用于获得所述欺骗特征值的指令还包括用于计算所述欺骗图像 表示的每个不同空间频率分量强度分布的指令。22. 权利要求21中所述的计算机可读存储介质，其中至少一种...

【专利技术属性】
技术研发人员：大卫P斯特柳斯卡，克里斯汀A尼克森，罗伯特K罗，
申请(专利权)人：光谱辨识公司，
类型：发明
国别省市：US[美国]