CN112446272A - 活体检测方法及相关装置 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了活体检测方法及相关装置，包括：从含皮肤区域的影像取得至少一个完整周期的rPPG信号、从rPPG信号撷取一rPPG波形特征及根据rPPG波形特征判断影像是否存在活体。计算装置包含一用来执行程序码的处理单元、连接处理单元且用于存储程序码的储存单元；程序码指示处理单元执行前述方法。一活体检测装置包含一信号撷取单元，用于接收含皮肤区域的一影像，及从影像取得至少一个完整周期的rPPG信号；一波形特征撷取单元，用于根据rPPG信号撷取一rPPG波形特征；及一判断单元，用于根据rPPG波形特征判断影像是否存在活体。
Description
技术领域
本发明涉及一种活体检测方法，尤其是一种通过远程光体积描记图法来辨识影像中的皮肤为活体或假影像的方法及相关装置。
背景技术
传统实现活体检测的机制包括利用影像中色彩纹理、影像反射系数、影像深度信息，用来避免有心人士通过打印纸张、相片、影片或3D面具等方式，欺骗人脸辨识系统。然而，这些机制无法对高质量抑或是高分辨率的欺骗手段做出有效的识别。另亦有机制要求待辨识人物作出如眨眼或张嘴等的主动反应，但，此要求待辨识人物作出主动反应的方式往往造成使用者体验不佳。
另亦有利用生理信号实现活体检测的机制，此机制主要是基于远程光体积描记图法(Remote Photoplethysmography，rPPG)，远程光体积描记图法是一种利用摄像头非接触式的检测人体心跳波形及心率估计方法，因此能判断影像中的人脸是否为真实人脸。详细来说，人体的心脏活动在体内产生生理信号，即皮下微血管充血量的变化，导致血液对光的吸收率产生变化，因此能监测到血液流动导致的皮肤亮度变化。远程光体积描记图法的概念就是通过分析皮肤区域的颜色变化检测生理信号(在本文中称为rPPG信号)。简单来说，rPPG信号可反应出多种生理信息，例如心脏周期变化、血管内血液体积变化、心跳值等。然而，此项技术的主要困难包括光源变化与运动干扰。
举例来说，现有利用rPPG信号判断是否为活体的方式需通过时频转换得到rPPG频谱。然而，若假影像在固定频率晃动或固定频率光源变化的情况下，皆会产生一周期信号，因此由此周期信号计算出的生理信号，如心跳值，容易被控制在正常的心跳范围内，而产生影像内有活体的误判。除此之外，时频转换算法需要大量的rPPG信号才得以计算，因此rPPG频谱在收集相当数量的信号后才会稳定，造成后续人脸辨识系统的辨识效率低。
另外，传统在时频转换后得到的rPPG频谱，进一步地执行频谱乱度计算，借以判断活体是否存在。然而，在固定频率晃动或固定频率光源变化的情况下，还是会产生一周期信号，因此频谱乱度也容易在合格范围内，而造成活体误判。除此之外，通过在不同感兴趣区间获得的多个rPPG信号，进行互相关波形计算，以得出两区域的波形相似性。然而，同样地，此方式仍具有上述问题存在。
以上背景技术内容的公开仅用于辅助理解本发明的发明构思及技术方案，其并不必然属于本专利申请的现有技术，在没有明确的证据表明上述内容在本专利申请的申请日前已经公开的情况下，上述背景技术不应当用于评价本申请的新颖性和创造性。
发明内容
本发明的主要目的即在于提供一种活体检测方法及相关装置，能改善因光源变化与运动干扰造成的活体误判，以解决上述问题。
本发明为达上述目的提出以下技术方案：
一种活体检测方法，用于一计算装置，包括：从含皮肤区域的一影像取得至少一个完整周期的rPPG信号；从所述rPPG信号，撷取一rPPG波形特征；以及，根据所述rPPG波形特征，判断所述影像中是否存在活体。
一种计算装置，包含：一处理单元，用来执行一程序码；一储存单元，连接所述处理单元，用来储存所述程序码；其中，所述程序码指示所述处理单元执行以下步骤：从一皮肤影像，取得至少一个完整周期的rPPG信号；从所述rPPG信号，撷取一rPPG波形特征；以及，根据所述rPPG波形特征，判断所述皮肤影像中是否存在活体。
一种活体检测装置，包含有：一信号撷取单元，用于接收含皮肤区域的一影像，以及从所述影像取得至少一个完整周期的rPPG信号；一波形特征撷取单元，用于根据所述rPPG信号，撷取一rPPG波形特征；以及，一判断单元，用于根据所述rPPG波形特征，判断所述影像中是否存在活体。
附图说明
图1为本发明实施例一活体检测装置的示意图；
图2为本发明实施例一活体检测方法的流程示意图；
图3为本发明实施例一波形特征的示意图；
图4为本发明实施例一活体检测装置的操作示意图。
附图标记说明：
10、40 活体检测装置
100 处理单元
110 储存单元
120 通信界面单元
114 程序码
20 流程
201～203 步骤
410 信号撷取单元
420 波形特征撷取单元
430 判断单元
具体实施方式
下面结合附图和具体的实施方式对本发明作进一步说明。
请参考图1，图1为本发明实施例一活体检测装置10的示意图。活体检测装置10可为本地计算装置或云端装置，并包含有一处理单元100、一储存单元110以及一通信界面单元120。处理单元100可为一微处理器或一特殊应用集成电路(application-specificintegrated circuit，ASIC)。储存单元110可为任一数据储存装置，用来储存一程序码114，并通过处理单元100读取及执行程序码114。举例来说，储存单元110可为用户识别模块(subscriber identity module，SIM)、只读式存储器(read-only memory，ROM)、随机存取存储器(random-access memory，RAM)、光盘只读存储器(CD-ROMs)、磁带(magnetictapes)、软盘(floppy disks)、光学数据储存装置(optical data storage devices)等等不限于此。通信界面单元120可通过有线或无线通信方式来与其他装置(如摄影机及/或显示装置)之间传输信号。举例来说，通信界面单元120可从摄影机接收一影像并传送至处理单元100，而处理单元100执行所产生的结果可进一步传送至显示装置。因此，显示装置能指示活体检测装置10的检测结果，如影像中存在真实活体，或为不具真实活体的假影像，进而通报保全系统或产生警示。
请参考图2，其为本发明实施例一活体检测流程20的示意图。活体检测流程20用于图1所示的活体检测装置10，其可编译为程序码114，并包含有以下步骤201～203：
步骤201：从一皮肤影像，取得至少一个完整周期的rPPG信号。
步骤202：从所述完整周期的rPPG信号，撷取rPPG波形特征。
步骤203：根据rPPG波形特征，判断皮肤影像是否包含活体。
由上述可知，本发明提出撷取一个完整的rPPG周期信号，并利用rPPG波形特征来判断是否有活体存在。请参见图3，其为本发明实施例一波形特征的示意图。详细来说，rPPG波形特征包含动脉切迹波形(dicroticnotch)、收缩压波形(systolic)、舒张压波形(diastolic)、收缩舒张压波形(systolic-diastolic)、rPPG一阶微分特征(如图3中间的波形图)以及rPPG二阶微分特征(如图3最下方的波形图)中的至少一种，但范围不限于此。进一步来说，rPPG二阶微分特征包含早期收缩期正波(early systolic positive wave，图3中标示为a)，早期收缩期负波(early systolic negative wave，图3中标示为b)、晚期收缩再增波(late systolic reincreasing wave，图3中标示为c)、晚期收缩再减波(latesystolic redecreasing wave，图3中标示为d)及早期舒张正波(early diastolicpositive wave，图3中标示为e)的至少其中之一。换句话说，当rPPG波形特征包含有动脉切迹波形、收缩压波形、舒张压波形、收缩舒张压波形、rPPG一阶微分特征、rPPG二阶微分特征的至少其中之一，活体检测装置10判断皮肤影像存在活体。反之，若rPPG波形特征未包含上述波形时，则判断皮肤影像为假影像。
在一实施例中，活体检测装置10可对rPPG信号进行波形的相关运算或算法，如放大信号或噪声滤除，借以强化rPPG波形特征。
请参见图4，其为本发明实施例一活体检测装置的操作示意图。活体检测装置40包含信号撷取单元410、波形特征撷取单元420及判断单元430。信号撷取单元410用来从皮肤影像取得至少一个完整周期的rPPG信号，接着再将rPPG周期信号传送至波形特征撷取单元420。波形特征撷取单元420用来从rPPG周期信号，取得rPPG波形特征之后，再传送至判断单元430。判断单元440用来根据rPPG波形特征及预设阈值，判断影像中是否存在真实活体。在一实施例中，判断单元430可根据数据库统计所得出的数学模板，或机器学习技术，判断波形特征出现的机率及/或调整阈值，进而判断rPPG波形特征是否存在。举例来说，若rPPG波形特征参数高于阈值，判断单元430判断影像中包含有活体；反之，若低于阈值，则判断影像中不包含活体真人影像。
上述所有步骤，包含所建议的步骤，可通过硬件、软件(即硬件装置与计算机指令的组合，硬件装置中的信息为只读软件信息)或电子系统等方式实现。举例来说，硬件可包含模拟电路、数字电路及混合电路(即微电路、微芯片或硅芯片)。电子系统可包含系统单晶片(system on chip，SOC)、系统封装(system in package，Sip)、计算机模块(computer onmodule，COM)及活体检测装置10、40。
综上所述，本发明提供的活体检测方法及相关装置，其利用rPPG周期信号，取得其波形特征来直接判断是否有活体存在，而不需执行时频转换运算，因此能避免规则的频率晃动或固定频率光源变化所造成的活体误判。因此，本发明与传统方法相比，具有更高准确度的活体检测效能。
以上内容是结合具体的优选实施方式对本发明所作的进一步详细说明，不能认定本发明的具体实施只局限于这些说明。对于本发明所属技术领域的技术人员来说，在不脱离本发明构思的前提下，还可以做出若干等同替代或明显变型，而且性能或用途相同，都应当视为属于本发明的保护范围。
Claims (9)
1.一种活体检测方法，用于一计算装置，其特征在于，包括：
从含皮肤区域的一影像取得至少一个完整周期的rPPG信号；
从所述rPPG信号，撷取一rPPG波形特征；以及，
根据所述rPPG波形特征，判断所述影像中是否存在活体。
2.如权利要求1所述的活体检测方法，其特征在于，根据所述rPPG波形特征，判断所述影像中是否存在活体的步骤包括：
当所述rPPG波形特征包含有动脉切迹波形、收缩压波形、舒张压波形、收缩舒张压波形、rPPG一阶微分特征以及rPPG二阶微分特征的至少其中之一时，判断所述影像中存在活体。
3.如权利要求2所述的活体检测方法，其特征在于，所述rPPG二阶微分特征包含有早期收缩期正波、早期收缩期负波、晚期收缩再增波、晚期收缩再减波及早期舒张正波的至少其中之一。
4.一种计算装置，其特征在于，包含：
一处理单元，用来执行一程序码；
一储存单元，连接所述处理单元，用来储存所述程序码；
其中，所述程序码指示所述处理单元执行以下步骤：
从一皮肤影像，取得至少一个完整周期的rPPG信号；
从所述rPPG信号，撷取一rPPG波形特征；以及，
根据所述rPPG波形特征，判断所述皮肤影像中是否存在活体。
5.如权利要求4所述的计算装置，其特征在于，所述程序码还指示所述处理单元执行以下步骤：
当所述rPPG波形特征包含有动脉切迹波形、收缩压波形、舒张压波形、收缩舒张压波形、rPPG一阶微分特征及rPPG二阶微分特征的至少其中之一时，判断所述皮肤影像中存在所述活体。
6.如权利要求5所述的计算装置，其特征在于，所述rPPG二阶微分特征包含有早期收缩期正波、早期收缩期负波、晚期收缩再增波、晚期收缩再减波及早期舒张正波的至少其中之一。
7.一种活体检测装置，其特征在于，包含有：
一信号撷取单元，用于接收含皮肤区域的一影像，以及从所述影像取得至少一个完整周期的rPPG信号；
一波形特征撷取单元，用于根据所述rPPG信号，撷取一rPPG波形特征；以及，
一判断单元，用于根据所述rPPG波形特征，判断所述影像中是否存在活体。
8.如权利要求7所述的活体检测装置，其特征在于，所述判断单元还用于当所述rPPG波形特征包含有动脉切迹波形、收缩压波形、舒张压波形、收缩舒张压波形、rPPG一阶微分特征及rPPG二阶微分特征的至少其中之一时，判断所述影像中存在所述活体。
9.如权利要求8所述的活体检测装置，其特征在于，所述rPPG二阶微分特征包含有早期收缩期正波、早期收缩期负波、晚期收缩再增波、晚期收缩再减波及早期舒张正波的至少其中之一。
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Citations (13)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN104545853A (zh) * | 2014-12-26 | 2015-04-29 | 河南机电高等专科学校 | 一种基于双ppg的血压测量方法和装置 |
| CN105578960A (zh) * | 2013-09-27 | 2016-05-11 | 皇家飞利浦有限公司 | 用于处理生理信号的处理装置、处理方法和系统 |
| CN105792734A (zh) * | 2013-10-01 | 2016-07-20 | 皇家飞利浦有限公司 | 用于获得远程光体积描记波形的改进的信号选择 |
| CN106388789A (zh) * | 2016-11-17 | 2017-02-15 | 上海中嘉衡泰医疗科技有限公司 | 一种脉搏波测量装置及方法 |
| CN106419868A (zh) * | 2016-08-18 | 2017-02-22 | 智云康铠（北京）科技股份有限公司 | 一种生命体征监测系统 |
| CN106473750A (zh) * | 2016-10-08 | 2017-03-08 | 西安电子科技大学 | 基于光电容积脉搏波最佳周期波形的身份识别方法 |
| CN107205624A (zh) * | 2014-10-29 | 2017-09-26 | 光谱Md公司 | 用于组织分类的反射式多光谱时间分辨光学成像方法和装备 |
| CN107692988A (zh) * | 2017-10-17 | 2018-02-16 | 四川长虹电器股份有限公司 | 基于智能平台的血压监测方法及图形化显示的方法 |
| CN108056769A (zh) * | 2017-11-14 | 2018-05-22 | 深圳市大耳马科技有限公司 | 一种生命体征信号分析处理方法、装置和生命体征监测设备 |
| CN108348178A (zh) * | 2015-11-26 | 2018-07-31 | 华为技术有限公司 | 一种血压参数检测方法及用户终端 |
| TW201909038A (zh) * | 2017-06-16 | 2019-03-01 | 美國康奈爾大學 | 用於電磁近場同調感測的方法及系統 |
| TWI652040B (zh) * | 2017-11-08 | 2019-03-01 | 國立臺灣科技大學 | 非接觸式活體辨識方法 |
| CN110007366A (zh) * | 2019-03-04 | 2019-07-12 | 中国科学院深圳先进技术研究院 | 一种基于多传感器融合的生命搜寻方法以及系统 |
Family Cites Families (8)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN101194270B (zh) * | 2003-04-04 | 2012-07-11 | 光谱辨识公司 | 多谱生物统计传感器 |
| US7417727B2 (en) * | 2004-12-07 | 2008-08-26 | Clean Earth Technologies, Llc | Method and apparatus for standoff detection of liveness |
| EP2364484A4 (en) * | 2008-11-03 | 2012-05-09 | Cross Match Technologies Inc | DEVICE AND METHOD FOR IDENTIFYING FALSE FINGERPRINTS |
| US10667697B2 (en) * | 2015-06-14 | 2020-06-02 | Facense Ltd. | Identification of posture-related syncope using head-mounted sensors |
| CA2989575C (en) * | 2015-06-16 | 2020-03-24 | EyeVerify Inc. | Systems and methods for spoof detection and liveness analysis |
| US10546183B2 (en) * | 2015-08-10 | 2020-01-28 | Yoti Holding Limited | Liveness detection |
| JP2018534968A (ja) * | 2015-09-29 | 2018-11-29 | コーニンクレッカ フィリップス エヌ ヴェＫｏｎｉｎｋｌｉｊｋｅ Ｐｈｉｌｉｐｓ Ｎ．Ｖ． | 生理情報を抽出するためのデバイス、システム、及び方法 |
| US10696305B2 (en) * | 2018-11-15 | 2020-06-30 | XMotors.ai Inc. | Apparatus and method for measuring physiological information of living subject in vehicle |
-
2019
- 2019-08-29 TW TW108130941A patent/TWI750504B/zh active
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-
2020
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Patent Citations (13)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN105578960A (zh) * | 2013-09-27 | 2016-05-11 | 皇家飞利浦有限公司 | 用于处理生理信号的处理装置、处理方法和系统 |
| CN105792734A (zh) * | 2013-10-01 | 2016-07-20 | 皇家飞利浦有限公司 | 用于获得远程光体积描记波形的改进的信号选择 |
| CN107205624A (zh) * | 2014-10-29 | 2017-09-26 | 光谱Md公司 | 用于组织分类的反射式多光谱时间分辨光学成像方法和装备 |
| CN104545853A (zh) * | 2014-12-26 | 2015-04-29 | 河南机电高等专科学校 | 一种基于双ppg的血压测量方法和装置 |
| CN108348178A (zh) * | 2015-11-26 | 2018-07-31 | 华为技术有限公司 | 一种血压参数检测方法及用户终端 |
| CN106419868A (zh) * | 2016-08-18 | 2017-02-22 | 智云康铠（北京）科技股份有限公司 | 一种生命体征监测系统 |
| CN106473750A (zh) * | 2016-10-08 | 2017-03-08 | 西安电子科技大学 | 基于光电容积脉搏波最佳周期波形的身份识别方法 |
| CN106388789A (zh) * | 2016-11-17 | 2017-02-15 | 上海中嘉衡泰医疗科技有限公司 | 一种脉搏波测量装置及方法 |
| TW201909038A (zh) * | 2017-06-16 | 2019-03-01 | 美國康奈爾大學 | 用於電磁近場同調感測的方法及系統 |
| CN107692988A (zh) * | 2017-10-17 | 2018-02-16 | 四川长虹电器股份有限公司 | 基于智能平台的血压监测方法及图形化显示的方法 |
| TWI652040B (zh) * | 2017-11-08 | 2019-03-01 | 國立臺灣科技大學 | 非接觸式活體辨識方法 |
| CN108056769A (zh) * | 2017-11-14 | 2018-05-22 | 深圳市大耳马科技有限公司 | 一种生命体征信号分析处理方法、装置和生命体征监测设备 |
| CN110007366A (zh) * | 2019-03-04 | 2019-07-12 | 中国科学院深圳先进技术研究院 | 一种基于多传感器融合的生命搜寻方法以及系统 |
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