特表 2022-546873 画像に基づくなりすまし検出のために複数の焦点スタックを使用するシステムおよび方法

(19)【発行国】日本国特許庁(JP)

(12)【公報種別】公表特許公報(A)

(11)【公表番号】

(43)【公表日】2022-11-09

(54)【発明の名称】画像に基づくなりすまし検出のために複数の焦点スタックを使用するシステムおよび方法

(51)【国際特許分類】

   G06V 40/40 20220101AFI20221101BHJP

   G06T 7/00 20170101ALI20221101BHJP

   G06V 10/70 20220101ALI20221101BHJP

   H04N 5/232 20060101ALI20221101BHJP

【ＦＩ】

G06V40/40

G06T7/00 510B

G06T7/00 350B

G06V10/70

H04N5/232 133

【審査請求】有

【予備審査請求】未請求

(21)【出願番号】P 2022522714

(86)(22)【出願日】2020-10-09

(11)【特許番号】

(45)【特許公報発行日】2022-10-24

(85)【翻訳文提出日】2022-05-30

(86)【国際出願番号】 EP2020078413

(87)【国際公開番号】W WO2021074032

(87)【国際公開日】2021-04-22

(31)【優先権主張番号】16/601,839

(32)【優先日】2019-10-15

(33)【優先権主張国・地域又は機関】US

(81)【指定国・地域】

(71)【出願人】

【識別番号】501427157

【氏名又は名称】アッサ アブロイ アーベー

【氏名又は名称原語表記】ＡＳＳＡ ＡＢＬＯＹ ＡＢ

(74)【代理人】

【識別番号】100105957

【弁理士】

【氏名又は名称】恩田 誠

(74)【代理人】

【識別番号】100068755

【弁理士】

【氏名又は名称】恩田 博宣

(74)【代理人】

【識別番号】100142907

【弁理士】

【氏名又は名称】本田 淳

(72)【発明者】

【氏名】ロウ、ロバート シェル

【テーマコード（参考）】

5B043

5C122

5L096

【Ｆターム（参考）】

5B043AA10

5B043DA05

5C122DA19

5C122EA01

5C122FA09

5C122FH11

5C122FH14

5C122HA29

5C122HA46

5C122HA48

5C122HB01

5L096CA04

5L096GA51

5L096KA04

(57)【要約】

画像に基づくなりすまし検出のために複数の焦点スタックを使用するシステムおよび方法が本明細書において開示される。特定の実施形態は、方法の態様をとり、該方法は、生体認証対象の複数の画像を取得することであって、複数の画像は、異なる複数の焦点距離を使用してカメラシステムによって撮像される、複数の画像を取得すること、複数の画像を含む一組の入力データを入力データ分析モジュールに入力すること、入力データ分析モジュールを使用して一組の入力データを処理し、入力データ分析モジュールから、生体認証対象のなりすまし検出結果を取得すること、生体認証対象のなりすまし検出結果を出力すること、を含む。

【特許請求の範囲】

【請求項1】

方法であって、
生体認証対象の複数の画像を取得することであって、前記複数の画像は、異なる複数の焦点距離を使用してカメラシステムによって撮像される、前記複数の画像を取得すること、
前記複数の画像を含む一組の入力データを入力データ分析モジュールに入力すること、
前記入力データ分析モジュールを使用して前記一組の入力データを処理し、前記入力データ分析モジュールから、前記生体認証対象のなりすまし検出結果を取得すること、
前記生体認証対象のなりすまし検出結果を出力すること、を備える方法。

【請求項2】

前記複数の画像を取得することは、
前記カメラシステムの合焦モータの複数の所定の合焦モータ位置の各々で前記複数の画像のうちの対応する画像を取得することを含む、請求項１に記載の方法。

【請求項3】

前記複数の焦点距離のうちの少なくとも１つは、前記カメラシステムのオートフォーカス機能によって選択される、請求項１または２に記載の方法。

【請求項4】

前記複数の焦点距離は、短焦点距離、前記短焦点距離よりも長い中間焦点距離、および前記中間焦点距離よりも長い長焦点距離を含む、請求項１～３のいずれか一項に記載の方法。

【請求項5】

前記短焦点距離は、実質的に前記カメラシステムが可能な最短焦点距離である、請求項４に記載の方法。

【請求項6】

前記短焦点距離は、少なくとも１つのタイプのなりすましの試みに特徴的な焦点距離である、請求項４に記載の方法。

【請求項7】

前記少なくとも１つのタイプのなりすましの試みは、ハンドヘルドデバイスに基づくなりすましの試みを含む、請求項６に記載の方法。

【請求項8】

前記中間焦点距離は、前記カメラシステムと、なりすましではない試みの生体認証対象との間の略予想される距離である、請求項４～７のいずれか一項に記載の方法。

【請求項9】

前記長焦点距離は、前記カメラシステムの有効無限遠値に設定される、請求項４～８のいずれか一項に記載の方法。

【請求項10】

前記カメラシステムに、前記複数の焦点距離で前記生体認証対象の複数の画像を撮像するための命令を送信することをさらに備える請求項１～９のいずれか一項に記載の方法。

【請求項11】

前記カメラシステムは、モバイルデバイスのモバイルデバイスカメラシステムを含む、請求項１～１０のいずれか一項に記載の方法。

【請求項12】

前記入力データ分析モジュールは、機械学習モジュールを含む、請求項１～１１のいずれか一項に記載の方法。

【請求項13】

前記機械学習モジュールを使用して前記複数の画像を処理する前に、前記機械学習モジュールが訓練データを使用して訓練される、請求項１２に記載の方法。

【請求項14】

前記一組の入力データは、前記カメラシステムの１つまたは複数の画像取得機能を示すデータをさらに含む、請求項１～１３のいずれか一項に記載の方法。

【請求項15】

前記一組の入力データは、前記複数の画像における前記複数の画像のうちの１つまたは複数の画像の撮像に関連付けられた１つまたは複数の画像撮像パラメータ設定を示すデータをさらに含む、請求項１～１４のいずれか一項に記載の方法。

【請求項16】

前記一組の入力データは、前記複数の画像における前記複数の画像が撮像された異なる複数の焦点距離が、所定の一組の焦点距離のすべてよりも少ないことを示すデータをさらに含む、請求項１～１５のいずれか一項に記載の方法。

【請求項17】

前記なりすまし検出結果が、なりすまし検出真の指示およびなりすまし検出偽の指示からなる一群のブール値から選択されるブール値であり、
前記なりすまし結果がなりすまし検出真の指示である場合に、少なくとも１つのサービスへのアクセスを拒否することをさらに備える請求項１～１６のいずれか一項に記載の方法。

【請求項18】

前記なりすまし検出結果が、なりすまし検出スコアの範囲内のなりすまし検出スコアであり、
前記なりすまし検出スコアとなりすまし検出スコア閾値との比較に基づいて、少なくとも１つのサービスへのアクセスを拒否することをさらに備える請求項１～１６のいずれか一項に記載の方法。

【請求項19】

システムであって、
入力データ分析モジュールと、
プロセッサと、
前記システムに一組の機能を実行させるために前記プロセッサによって実行可能である複数の命令を格納するデータ記憶装置と、を備え、前記一組の機能は、
生体認証対象の複数の画像を取得することであって、前記複数の画像は、異なる複数の焦点距離を使用してカメラシステムによって撮像される、前記複数の画像を取得すること、
前記複数の画像を含む一組の入力データを前記入力データ分析モジュールに入力すること、
前記入力データ分析モジュールを使用して前記一組の入力データを処理し、前記入力データ分析モジュールから、前記生体認証対象のなりすまし検出結果を取得すること、
前記生体認証対象のなりすまし検出結果を出力すること、を備える、システム。

【請求項20】

プロセッサによって実行されると、コンピュータシステムに請求項１～１８のいずれか一項に記載の方法を実行させる複数の命令を格納する非一時的なコンピュータ可読媒体。

【発明の詳細な説明】

【技術分野】

【0001】

関連出願の相互参照
本出願は、２０１９年１０月１５日に出願された「画像に基づくなりすまし検出のために複数の焦点スタックを使用するシステムおよび方法」と題された米国特許出願第１６／６０１，８３９号の優先権を主張し、２０１９年１０月１５日に出願された「画像に基づくなりすまし検出のために機械学習を使用するシステムおよび方法」と題された米国特許出願第１６／６０１，８５１号に関連しており、これらのそれぞれは、参照によりその全体が本明細書に組み込まれる。

【0002】

本開示の実施形態は、概して、生体認証、認証、およびなりすまし検出に関し、より具体的には、画像に基づくなりすまし検出のために複数の焦点スタックを使用するシステムおよび方法に関する。

【背景技術】

【0003】

テクノロジーが現代社会においてますます普及するにつれて、パーソナルコンピュータ、モバイルデバイス、Ｗｅｂサーバー、ネットワークサーバーなどの複数のシステムにアクセスする不正な試みも同様に増加している。そのような試みのタイプの１つは、なりすまし（spoofing）と呼ばれるものを含む。顔認証を含む生体認証に関して、なりすましの試み（spoofing attempt）は、多くの場合、システムが、権限付与されたユーザーの顔の表現が権限付与されたユーザーの本物の顔であると誤って判定し、それに応答してシステムへのアクセスを許可する（例えば、モバイルデバイスのロックを解除する）ことを期待して、権限付与されたユーザーの顔（または別の顔）の２次元（２Ｄ）または３次元（３Ｄ）の表現を、所与のシステム（例えば、モバイルデバイス）の単一のカメラまたは複数のカメラを有するカメラシステムに提示することを含む。このような状況では、提示型攻撃検出（presentation attack detection : PAD）としても知られるなりすまし検出は、典型的には、多くの場合、認証のために提示されている対象が、例えば、プリントアウトまたはスクリーン表示された顔の画像、顔の３Ｄモデル、顔の３Ｄマスク、１つまたは複数の補綴変更が行われた顔などとは反対に、生きている変更されていない顔であるかどうかを判定しようとすることを含む生体検知（liveness detection）とも呼ばれるものを含む。

【0004】

顔認証の試みがなりすましの試みであるかどうかを判定することに関して、システムは一般に、偽陰性（false negative）と偽陽性（false positive）の両方の発生を回避または少なくとも最小限に抑えようとする。この状況では、偽陰性は、実際のなりすましの試みがなりすましの試みではないという誤った判定であり、たとえば、顔の２Ｄまたは３Ｄ表現が実際の変更されていない顔であるという誤った判定である。反対に、偽陽性は、なりすましではない認証の試みがなりすましの試みであるという誤った判定であり、たとえば、実際の変更されていない顔（なお、権限付与されたユーザーに属している場合もそうでない場合もある）が、実際には顔の２Ｄまたは３Ｄ表現にすぎないという誤った判定である。一方では、偽陰性は、権限付与されていない人へのシステムアクセスを許可する結果となる可能性がある。一方、偽陽性は、権限付与された人へのシステムアクセスを拒否する結果となる可能性がある。従って、画像に基づく顔認証との関連を含めて、画像に基づく生体認証のなりすまし検出の精度を向上させる必要がある。

【発明の概要】

【0005】

画像に基づくなりすまし検出のために複数の焦点スタックを使用するシステムおよび方法が本明細書において開示される。少なくとも１つの実施形態では、焦点スタック（focal stack）は、対象の２つ以上の画像のセットであり、そのような複数の画像は、異なる焦点距離（focal distance）を使用して撮像される。少なくともいくつかの実施形態では、所与の焦点スタック内の複数の画像は、比較的短い時間、例えば１秒にも満たない間に撮像される。例えば、少なくとも１つの実施形態では、所与の焦点スタック内の連続的に撮像された複数の画像は、互いから５～２０ミリ秒（ｍｓ）以内に収集される。本開示による画像に基づくなりすまし検出のための複数の焦点スタックの使用は、単一焦点実装であるか、または「最良」（例えば、オートフォーカスで選択された）焦点距離で撮像された１つまたは複数の画像における特定の顔特徴が、所与の生体認証対象の顔を認証すべきか否かを判定するために深く分析される実装である顔認証システムの現在の実装とは異なる。

【0006】

一実施形態は、生体認証対象の複数の画像を取得することを含む方法の態様をとる。複数の画像は、異なる複数の焦点距離を使用してカメラシステムによって撮像される。また方法は、複数の画像を含む一組の入力データを入力データ分析モジュールに入力することを含む。さらに方法は、入力データ分析モジュールを使用して一組の入力データを処理し、入力データ分析モジュールから、生体認証対象のなりすまし検出結果を取得することを含む。また方法は、生体認証対象のなりすまし検出結果を出力することを含む。

【0007】

別の実施形態は、入力データ分析モジュールと、プロセッサと、少なくとも前の段落において列挙された機能を実行するためにプロセッサによって実行可能である複数の命令を格納するデータ記憶装置と、を含むシステムの形態をとる。さらに別の実施形態は、少なくともこれらの機能を実行するためにプロセッサによって実行可能である複数の命令を格納するコンピュータ可読媒体の形態をとる。

【0008】

さらに、上述した複数の実施形態のいくつかの変形および置換が本明細書に説明されており、本開示に説明されている任意の変形または置換は、任意のタイプの実施形態に関して実施可能であることに留意されたい。例えば、方法の実施形態に関連して本開示において主に説明される変形または置換は、システムの実施形態および／またはコンピュータ可読媒体の実施形態に関連して同様に実施されることができる。さらに、実施形態のこの柔軟性および相互適用性は、そのような実施形態を説明および／または特徴付けるために使用される任意のわずかに異なる言語（例えば、プロセス、方法、ステップ、機能、機能のセット、および／または類似物）にかかわらず存在する。

【図面の簡単な説明】

【0009】

より詳細な理解は、同様の参照番号が、同様の要素に関連して図面全体において使用されている以下の図面と共に例として示されている以下の説明から得ることができる。

【図1】図１は、少なくとも１つの実施形態による、少なくとも１つの実施形態が実施されることができる例示的な通信コンテキストの図であり、通信コンテキストは、例示的なモバイルデバイスを含む。

【図2】図２は、少なくとも１つの実施形態による、図１のモバイルデバイスの例示的な構成の図である。

【図3】図３は、少なくとも１つの実施形態による、例示的な方法のフローチャートである。

【図4】図４は、少なくとも１つの実施形態による、例示的な第１のなりすましの試みに関連して、図１のモバイルデバイスによって第１の生体認証対象の対応する複数の画像が取得されることができる例示的な複数の焦点距離を示す図である。

【図5】図５は、少なくとも１つの実施形態による、例示的な第２のなりすましの試みに関連して、図１のモバイルデバイスによって第２の生体認証対象の対応する複数の画像が取得されることができる図４の例示的な複数の焦点距離を示す図である。

【発明を実施するための形態】

【0010】

Ｉ 導入
本開示の原理の理解を促進するために、図面に示されている複数の実施形態が以下で参照される。本明細書に開示される複数の実施形態は、網羅的であることも、または本開示を以下の詳細な説明において開示される正確な複数の形態に限定することを意図するものではない。むしろ、説明される複数の実施形態は、当該技術分野の他の当業者がそれらの教示を利用できるように選択されている。したがって、それにより、本開示の範囲の限定は意図されていない。

【0011】

第１、第２、および第３のような数の修飾子が構成要素、データ（例えば、値、識別子、パラメータ、および／または類似物）、および／または任意の他の要素に関連して使用される特許請求の範囲を含む本開示におけるいずれの事例においても、そのような修飾子の使用は、そのように参照される要素の特定の順序または要求される順序を示すまたは指示することを意図していない。むしろ、このような修飾子の使用は、このようにして参照される任意の複数の要素を互いに区別する際に読者を支援することを意図しており、このような順序または他の意味が本明細書において明確かつ肯定的に説明されない限り、特定の順序を主張するものまたは他の意味を有するものとして解釈されるべきではない。

【0012】

さらに、図面に示され、図面に関連して説明されるエンティティおよび構成を含む本明細書において説明されるエンティティおよび構成が、限定としてではなく、例として提示されるという事実と一貫して、特定の図面が何を「描写する」か、特定の図面内のまたは本開示においてそれ以外に言及されている特定の要素またはエンティティが何「である」かまたは何「を有する」かに関する任意のまたは全ての記述または他の指示、および「少なくとも１つの実施形態において」などの節によって明示的に自己限定性を持たず、したがって、独立したものとして、つまり、すべての実施形態の限定として単独で且つ文脈を離れて読んで理解されることができる任意のまたは全ての類似の記述は、そのような節によって構成的に限定されるものとしてのみ適切に読んで理解されることができる。表現の簡潔さと明確さに類似した理由のために、この暗黙的に限定する節は、本開示において異常な回数繰り返されない。

【0013】

さらに、本開示では、１つまたは複数のデバイス、システム、および／または類似物の１つまたは複数のコンポーネントは、様々な機能を行う（すなわち、実施、実行等する）モジュールと呼称される。本開示で使用されるように、モジュールは、ハードウェアと命令との両方を含む。ハードウェアは、１つまたは複数のプロセッサ、１つまたは複数のマイクロプロセッサ、１つまたは複数のマイクロコントローラ、１つまたは複数のマイクロチップ、１つまたは複数の特定用途向け集積回路（ＡＳＩＣ）、１つまたは複数のフィールドプログラマブルゲートアレイ（ＦＰＧＡ）、１つまたは複数のグラフィカル処理ユニット（ＧＰＵ）、１つまたは複数のテンソル処理ユニット（tensor processing unit :TPU）、および／または当業者が所与の実装に適していると考える他のタイプの１つまたは複数のデバイスおよび／またはコンポーネントを含むことができる。いくつかの場合では、モジュールは、ホストシステムまたはデバイスの１つまたは複数のプロセッサ上で全体または部分的に実行する少なくとも１つの機能コンポーネント（例えば、アプリケーションまたはアプリケーションの一部、コードのブロック、および／または類似物）を含む。

【0014】

所与のモジュールに対する複数の命令は、モジュールの本明細書において説明された１つまたは複数の機能を実行するためにハードウェアによって実行可能であり、当業者が所与の実装に適切であると考える任意の１つまたは複数の非一時的なコンピュータ可読媒体に記憶されたハードウェア（例えば、ハードワイヤード（hardwired））命令、ファームウェア、ソフトウェア、および／または類似物を含むことができる。このようなコンピュータ可読媒体の各々は、メモリ（例えば、ＲＡＭ（random access memory）、ＲＯＭ（read-only memory）、ＥＰＲＯＭ（erasable programmable read-only memory）、ＥＥＰＲＯＭ（electrically erasable programmable read-only memory）（Ｅ^２ＰＲＯＭともいう））、フラッシュメモリ、および／または１つ以上の他のタイプのメモリ）および／または１つまたは複数の他のタイプの非一時的なコンピュータ可読媒体であり得るか、またはこれを含み得る。モジュールは、当業者が適切であると考えるように、単一のコンポーネントとして実現することも、または複数のコンポーネントに分散させることもできる。

【0015】

ＩＩ 例示的な構成
図１は、本システムおよび方法の少なくとも１つの実施形態を実行することができる通信コンテキスト（communication context）１００の図である。図１に示されるように、通信コンテキスト１００は、（通常１１４で示されるように）ユーザー１０２に関連付けられたモバイルデバイス１０４を含む。モバイルデバイス１０４は、ディスプレイ１０５を有し、通信リンク１１０を介してネットワーク１０６と通信可能に接続されている。さらに、通信コンテキスト１００はまた、通信リンク１１２を介してネットワーク１０６と通信可能に接続されているサーバー１０８を含む。図１に示されている複数のエンティティのタイプとそれぞれの数は、限定ではなく例として提供されている。他の事例では、他のタイプおよびそれぞれの数のエンティティが存在する可能性がある。

【0016】

ユーザー１０２は、所有権、リース、アカウントサブスクリプションによって、および／または任意の他のタイプの関連付けによって、モバイルデバイス１０４に関連付けられることができる（１１４）。本明細書で説明する例では、ユーザー１０２は、モバイルデバイス１０４の権限付与されたユーザーである。一例として、モバイルデバイス１０４は、ユーザー１０２がサービスのサブスクリプションを有する無線キャリアによってユーザー１０２に提供されるモバイルデバイスであり得る。ユーザー１０２は、モバイルデバイス１０４を用いて設定またはセットアップシーケンスを行い、そのシーケンスは、モバイルデバイス１０４がユーザー１０２の顔の１つまたは複数の画像を記憶することを含む。記憶されると、モバイルデバイス１０４は、ユーザー１０２の顔の認証が成功したときに、ユーザー１０２が使用するためにそれ自体のロックを解除するように構成され得る。ユーザー１０２は、そのような動作を開始するために、モバイルデバイス１０４の前に顔を提示し得る。モバイルデバイス１０４は、以下でさらに詳細に説明される。

【0017】

さらに、いくつかの実施形態では、ユーザー１０２の認証に成功すると、モバイルデバイス１０４自体のロックが解除される場合があるが、モバイルデバイス１０４を介したユーザー１０２の認証に成功すると、セキュリティ保護された入口、モバイルデバイス１０４以外のセキュリティ保護されたコンピューティングデバイスなどの１つまたは複数の保護された他のアセットへのアクセスが許可されることも考えられる。このことは、モバイルデバイス１０４自体へのアクセスを許可する成功した認証の代わりになるか、またはそれに追加されることもできる。

【0018】

ネットワーク１０６は、任意の１つまたは複数のタイプのネットワーク（例えば、データネットワーク）であり得るか、またはそれらを含むことができる。ネットワーク１０６であるかまたはネットワーク１０６含むことができるいくつかの例示的なタイプのネットワークは、インターネット、プライベートデータネットワーク、パブリックデータネットワーク、電話ネットワーク、ローカルエリアネットワーク（ＬＡＮ）、ワイドエリアネットワーク（ＷＡＮ）、ワイヤレスワイドエリアネットワーク（ＷＷＡＮ）、パーソナルエリアネットワーク（ＰＡＮ）および／またはその類似物などのインターネットプロトコル（ＩＰ）ネットワークである。

【0019】

本明細書において使用されるように、通信リンク（例えば、通信リンク１１０および／または通信リンク１１２）は、１つまたは複数の有線通信（例えば、Ｅｔｈｅｒｎｅｔ）リンクおよび／または１つまたは複数の無線通信（例えば、ＬＴＥ、Ｗｉ－Ｆｉなど）リンクであるかまたはこれらを含むことができる。さらに、通信リンクは、ルーター、ブリッジ、ゲートウェイ、ネットワークアクセスサーバー（ＮＡＳ）および／またはその類似物などの１つまたは複数の中間デバイスを含むことができる。サーバー１０８は、任意の種類の１つまたは複数のサービスを提供するように配置された１つまたは複数のサーバーの任意のシステムであり得る。例として、サーバー１０８は、ウェブサーバー、アカウント管理サーバー、認証サーバーおよび／またはその類似物であるかまたはそれらを含み得る。

【0020】

さらに、本開示の少なくともいくつかの実施形態は、モバイルデバイス１０４などの単一のシステムまたはデバイス上でおよび／またはそれによって完全に実行することができ、そのような実施形態に関して、（ネットワーク１０６およびサーバー１０８を含む）通信コンテキスト１００は、全体的な事項としてモバイルデバイス１０４が動作するように構成され得る例示的なコンテキストを示すために提供される。また、モバイルデバイス（例えば、モバイルデバイス１０４）上でまたはそれによって実行される複数の実施形態の本明細書の説明もまた、例として提供される。本システムおよび方法の様々な実施形態は、本開示においてモバイルデバイス１０４上で実行されるものとして主に説明されている本明細書において説明される複数の機能を実行するように適切に実装され、プログラムされ、および構成された任意のタイプのシステム（例えば、ウェブカメラなどのカメラが内蔵されているかまたは接続されているコンピュータ）上でまたはそれによって実行されることができる。

【0021】

図２は、モバイルデバイス１０４の例示的な構成２００の簡略化されたブロック図である。構成２００は、限定ではなく例として提示されている。モバイルデバイス１０４は、様々な異なる実施形態において様々な異なる構成を有することができる。構成２００の一部として図２に示されているいくつかの要素は、いくつかの実施形態では省略されることができる。さらに、追加の要素が存在する可能性がある。さらに、図示されたいくつかの要素のうちの１つまたは複数は、複数の機能コンポーネントに分散されることができ、一方、図示されたコンポーネントのうちの２つ以上は、より少ない数のコンポーネントに組み合わされることができる。図２の例示的な構成２００に図示されるように、モバイルデバイス１０４は、通信インタフェース２０２、プロセッサ２０４、データ記憶装置２０６、カメラシステム２０８、入力データ分析モジュール２１０、およびユーザーインタフェース２１２を含み、これらはすべて、システムバス２１４を介して通信可能に接続されている。

【0022】

通信インタフェース２０２は、（例えば、ＬＴＥ、Ｗｉ－Ｆｉ、ブルートゥース（登録商標）および／またはその類似物に従って通信する）１つまたは複数の無線通信インタフェースおよび／または（例えば、イーサネット、ＵＳＢおよび／またはその類似物に従って通信する）１つまたは複数の有線通信インタフェースを含み得る。したがって、通信インタフェース２０２は、任意の必要なハードウェア（例えば、チップセット、アンテナ、イーサネットカードなど）、任意の必要なファームウェア、および１つまたは複数の他のエンティティとの１つまたは複数の形式の通信を行うための任意の必要なソフトウェアを含み得る。

【0023】

プロセッサ２０４は、関連技術の当業者が適切であると考える任意のタイプの１つまたは複数のプロセッサを含み得、いくつかの例は、汎用マイクロプロセッサおよび専用デジタル信号プロセッサ（digital signal processor : DSP）を含む。プロセッサ２０４は、１つまたは複数のマイクロプロセッサ、１つまたは複数のマイクロコントローラ、１つまたは複数のマイクロチップ、１つまたは複数のＡＳＩＣ、１つまたは複数のＦＰＧＡ、１つまたは複数のＧＰＵ、１つまたは複数のＴＰＵ、および／または任意の他のタイプの１つまたは複数の処理デバイスおよび／または処理コンポーネントを含み得る。

【0024】

データ記憶装置２０６は、任意の非一時的なコンピュータ可読媒体またはそのような媒体の組み合わせの形態をとることができ、いくつかの例は、数例を挙げると、フラッシュメモリ、ＲＯＭ、およびＲＡＭを含むことができるが、当業者が適切と考える任意の１つまたは複数のタイプの非一時的なデータ記憶技術が用いられることができる。少なくとも１つの実施形態では、データ記憶装置２０６は、本明細書において説明される様々なモバイルデバイス機能を実行するためにプロセッサ２０４によって実行可能である複数の命令２０７を格納する。以下に説明されるように、少なくともいくつかの実施形態では、複数の命令２０７は、そのような複数の機能を実行するためにプロセッサ２０４によって実行可能なアプリケーションを含む。

【0025】

カメラシステム２０８は、単一のカメラまたは複数のカメラを含むことができる。カメラシステム２０８内の各カメラは、複数の画像および／または映像を撮像することができるように構成され得る。少なくとも１つの実施形態では、カメラシステム２０８は、複数の画像を撮像することができる少なくとも１つのカメラを含む。いくつかの実施形態では、カメラシステム２０８は、複数の画像を撮像することができる複数のカメラを含む。少なくとも１つの実施形態では、カメラシステム２０８は、ユーザー１０２がモバイルデバイス１０４のユーザーインタフェース２１２のディスプレイ１０５を見ているときにユーザー１０２に面するように配置された少なくとも１つの前面カメラ（front-facing camera）を含む。カメラシステム２０８内の１つまたは複数のカメラのいずれも、例として、可視光スペクトル、赤外光スペクトル、近紫外線スペクトル、および／または広帯域スペクトルで複数の画像を撮像するように構成されることができる。広帯域スペクトルは、例として、近紫外線スペクトルと可視光スペクトルとの両方、可視光スペクトルと赤外線光スペクトルとの両方、または近紫外線スペクトル、可視光スペクトル、および赤外線光スペクトルの３つすべてを含み得る。

【0026】

入力データ分析モジュール２１０は、例として、別個の処理デバイスとして、別個の処理デバイス上で、またはプロセッサ２０４上で実行する機能コンポーネントとして具体化され得る。いくつかの場合では、入力データ分析モジュール２１０は、ＡＳＩＣ、ＦＰＧＡまたはその類似物に実装される。入力データ分析モジュール２１０は、入力データ分析モジュール２１０によって実行されるものとして本明細書において説明された複数の機能を実行するために、ハードワイヤード命令、ファームウェア、および／またはソフトウェアでプログラムされることができる。いくつかの実施形態では、入力データ分析モジュール２１０は、機械学習を実行するように構成されている。例えば、いくつかの実施形態では、入力データ分析モジュール２１０は、１つまたは複数のニューラルネットワークを含む。

【0027】

ユーザーインタフェース２１２は、１つまたは複数の入力デバイス（コンポーネントなどともいう）および１つまたは複数の出力デバイス（コンポーネントなどともいう）を含み得る。入力デバイスに関して、ユーザーインタフェース２１２は、１つまたは複数のタッチスクリーン（例えば、ディスプレイ１０５）、キーボード、マウス、トラックパッド、タッチパッド、他のポインティングデバイス、ボタン、スイッチ、ノブ、マイクおよび／またはその類似物を含み得る。出力デバイスに関して、ユーザーインタフェース２１２は、１つまたは複数のディスプレイ（例えば、ディスプレイ１０５）、モニター、スピーカー、発光ダイオード（ＬＥＤ）および／またはその類似物を含み得る。さらに、ユーザーインタフェース２１２の１つまたは複数のコンポーネントは、ユーザー入力およびユーザー出力の両方の機能を提供することができる。例えば、ディスプレイ１０５は、インタラクティブなタッチスクリーンおよびディスプレイコンポーネント（interactive touchscreen-and-display component）であり得る。

【0028】

ＩＩＩ 動作例
図３は、方法３００のフロー図であり、これは、例として、モバイルデバイス１０４によって実行されるものとして本明細書において説明されている。他の実施形態では、方法３００は、方法３００を実行するように適切に実装され、プログラムされ、構成されている任意のシステムまたはデバイスによって実行されることができる。この説明では、方法３００は、複数の命令２０７を実行するためにプロセッサ２０４を使用してモバイルデバイス１０４によって実行されるものとして説明されている。適用可能な場合、モバイルデバイス１０４の例示的な構成２００の他の例示的なコンポーネントは、方法３００の複数のステップのうちの１つまたは複数のステップに関連して同様に説明される。モバイルデバイス１０４によって実行される方法３００の説明は、提示を単純化しており、上述したように、少なくとも一実施形態では、複数の命令２０７は、方法３００を実行するためにモバイルデバイス１０４上で実行するアプリケーションを含む。

【0029】

ステップ３０２において、モバイルデバイス１０４は、異なる複数の焦点距離での生体認証対象の複数の画像を取得する。いくつかの場合では、生体認証対象は、なりすましの試みに関連しており、モバイルデバイス１０４の権限付与されたユーザーであるユーザー１０２の顔などの顔の２Ｄまたは３Ｄ表現である。他の場合において、生体認証対象は、ユーザー１０２に属するかまたは属していない実際の変更されていない生きている人間の顔である。この説明の残りの部分では、「なりすまし標本（spoof specimen）」という用語は、所与のなりすましの試みで使用されているユーザー１０２の顔の２Ｄまたは３Ｄ表現の略語として使用されることがある。さらに、「本物の顔（real face）」という用語は、所与の顔認証の試みに関連付けられている本物の変更されていない生きている人間の顔を指すために使用されることがある。

【0030】

少なくとも１つの実施形態では、ステップ３０２は、モバイルデバイス１０４のカメラシステム２０８から生体認証対象の複数の画像を取得することを含む。述べたように、複数の命令２０７は、モバイルデバイス１０４のプロセッサ２０４上で実行するアプリケーションを含むことができる。そのアプリケーションは、カメラシステム２０８を確実に制御するためのアプリケーションプログラミングインタフェース（ＡＰＩ）などを介した制御を有するかまたは有していない。アプリケーションがそのような制御を有する場合、ステップ３０２は、複数の画像を撮像するためにカメラシステム２０８を動作させること（例えば、１つまたは複数の命令をカメラシステム２０８に送信すること）を含み得る。そのような複数の命令は、複数の画像のうちの異なる複数の画像に対して（例えば、カメラシステム２０８の合焦モータを使用して）異なる複数の焦点距離を設定するための複数の命令を含み得る。いくつかの実施形態では、ステップ３０２は、カメラシステム２０８の合焦モータの複数の所定の合焦モータ位置の各々で複数の画像のうちの対応する画像を取得することを含む。いくつかの実施形態では、ステップ３０２は、異なる複数の焦点設定をそれぞれ使用して複数のカメラの各々から複数の画像のうちの対応する画像を取得することを含む。

【0031】

アプリケーションがＡＰＩまたは他のメカニズムを用いてそのような制御を有するか否かにかかわらず、ステップ３０２は、カメラシステム２０８のアクティブフォーカス（active-focusing）またはオートフォーカス機能を使用して複数の画像を撮像し得るカメラシステム２０８によって複数の画像が撮像されたときまたはその後に、複数の画像を受信することを含み得る。他の場合には、アプリケーションは、モバイルデバイス１０４のオペレーティングシステムに、複数の画像が異なる複数の指定された焦点距離で撮像されるように要求を送信してもよい。他の実装も可能である。

【0032】

述べたように、生体認証対象の複数の画像は、異なる複数の焦点距離で撮像される。したがって、複数の画像は、焦点スタック（focal stack）と呼称されることがある。さらに、いくつかの実施形態では、焦点スタック内の複数の画像の各々は、異なる焦点距離で撮像される。他の実施形態では、複数の焦点距離は全体として焦点スタック内に依然として表されるが、焦点スタック内の少なくとも２つの画像は同じ焦点距離で撮像される。さらに、所与の焦点スタック内の複数の画像が撮像される順序は、異なる実施形態の間で変更し得る。少なくとも１つの実施形態では、所与の焦点スタック内の複数の画像は、例えば、互いから１秒にも満たない間に密接に連続して取得される。いくつかの実施形態では、これら１秒にも満たない間とは、５～２０ミリ秒のオーダーであるが、これは一例であり、限定ではない。

【0033】

ここで図４を参照すると、焦点スタック内のそれぞれの画像が撮像される複数の焦点距離は、短焦点距離４０８と、短焦点距離４０８よりも長い中間焦点距離４１０と、中間焦点距離４１０よりも長い長焦点距離４１２とを含むことができる。そのような実施形態では、焦点スタック内の特定の画像は、それらの焦点距離４０８、４１０、４１２の各々で撮像され得る。他の実施形態では、複数の画像は、それらの焦点距離４０８、４１０、４１２のうちの１つまたは複数で撮像され得る。３つの焦点距離の代わりに、焦点スタックは、２つの焦点距離または３つを超える焦点距離で撮像された複数の画像を含むことができる。簡単化するために、焦点スタック内の特定の画像が３つの焦点距離４０８、４１０、４１２の各々で撮像されるいくつかの実施形態が以下に説明される。

【0034】

短焦点距離４０８は、実質的にカメラシステム２０８が可能な最短焦点距離であり得る。いくつかの実施形態では、短焦点距離４０８は、約７．６２センチメートル（３インチ）から約３０．４８～３８．１センチメートル（１２～１５インチ）までの範囲に設定される。図４の図４００に図示されているように、短焦点距離４０８は、カメラシステム２０８のレンズアセンブリ４０２と点４１３との間に延びる。

【0035】

いくつかの実施形態では、短焦点距離４０８は、図４に図示されるタイプのなりすましの試みであるハンドヘルドデバイスに基づく（handheld-device-based）なりすましの試みなどの少なくとも１つのタイプのなりすましの試みに特徴的な焦点距離である。図示されているように、ユーザー１０２の画像４０６を表示するタブレット４０４は、レンズアセンブリ４０２からの短焦点距離４０８に配置される。この例では、タブレット４０４は、比較的小さなタブレットである。タブレット４０４上に表示される画像４０６に示される顔は、ユーザー１０２の本物の顔よりも小さいので、典型的には、ユーザー１０２の本物の顔が真の認証の試み中であるよりも、タブレット４０４は、なりすましの試み中に、カメラシステム２０８の近くに保持される。このように、短焦点距離４０８を使用して撮像された画像は、真の認証の試みの間は焦点が合わないが、多くのモバイルデバイスに基づく（例えば、スマートフォンに基づくまたはタブレットに基づく）なりすましの試みでは焦点が合う。

【0036】

図４００に図示されるように、中間焦点距離４１０は、レンズアセンブリ４０２と点４１４との間に延びており、長焦点距離４１２は、レンズアセンブリ４０２と点４１６との間に延びる。いくつかの実施形態では、中間焦点距離４１０は、真の認証の試みのために、カメラシステム２０８と生体認証対象との間の略予想される距離（例えば、３０．４８～３８．１センチメートル（１２～１５インチ））になるように選択される。さらに、いくつかの実施形態では、長焦点距離４１２は、カメラシステム２０８の有効無限遠値（effective-infinity value）（例えば、７．６２メートル（２５フィート））に設定される。

【0037】

さらに、カメラシステム２０８の光学特性および／または他の特性に応じて、短焦点距離４０８、中間焦点距離４１０、および／または長焦点距離４１２は、所与の実施形態または所与のコンテキストにおいて当業者が適切である考える任意の値をとることができる。したがって、短焦点距離４０８は、約７．６２センチメートル（３インチ）の上記の例よりも短くても長くてもよく、中間焦点距離４１０は、約３０．４８～３８．１センチメートル（１２～１５インチ）の範囲の値の上記の例よりも短くても長くてもよく、および／または長焦点距離４１２は、７．６２メートル（２５フィート）の上記の例よりも短くても長くてもよい。

【0038】

ここで図５を参照すると、いくつかのなりすましの試みでは、大型フォーマットの（large-format）画像または映像が使用され得る。たとえば、図５の図５００の例に図示されているように、大きなタブレット５０４は、ユーザー１０２の画像５０６をほぼ実物大のサイズで表示することができる。また、図５では、大型タブレット５０４がユーザー１０２の画像５０６を表示するために使用されているように図示されているが、いくつかの場合では、紙などに印刷された大型フォーマットの画像がなりすましの試みに使用される可能性がある。ユーザー１０２の顔の比較的大きな２Ｄ表現がなりすましの試みに使用されるような事例では、このタイプのなりすまし標本は、顔認証の試みのための通常の動作距離（例えば、約３０．４８～３８．１センチメートル（１２～１５インチ）の中間焦点距離４１０）に対応するカメラシステム２０８からの距離に保持され得る。

【0039】

そのようなシナリオでは、短焦点距離４０８で取得された画像は、このタイプのなりすましの試みとなりすましではないイベントとの間に強い差異を示さない場合がある。さらに、なりすまし標本は、顔取得システム（例えば、カメラシステム２０８）の画像フィールドを超えて延びる複数の背景特徴を含み得る。少なくともいくつかのそのような場合において、異常な複数のエッジ（例えば、なりすまし標本と実際の背景との間の変化）または表示媒体の特徴（例えば、タブレットのエッジ）は、中間焦点距離４１０で取得された顔画像において明らかではない場合がある。しかしながら、長焦点距離４１２を使用して撮像された画像に関して、大型フォーマットのなりすましの背景の焦点特性は、なりすましではない場合に予想されるものとは異なる。大型フォーマットのなりすまし標本は、有効無限遠（例えば、長焦点距離４１２で）で撮像されたときに、対象および背景の両方に対して均一に焦点が外れていると考えられるが、本物の顔は、そのような画像において対象よりも遠くの背景に対してより良好な焦点を示すことが予想される。

【0040】

ここで図３に戻ると、ステップ３０４において、モバイルデバイス１０４は、ステップ３０２において得られた焦点スタックを含む一組の入力データを入力データ分析モジュール２１０に入力する。いくつかの実施形態では、一組の入力データは焦点スタックである。他の実施形態では、一組の入力データは、焦点スタックに加えてデータを含む。一例として、いくつかの実施形態では、一組の入力データは、カメラシステム２０８の複数の画像取得機能のうちの１つまたは複数を示すデータを含む。このデータは、カメラの数、複数のカメラの位置、１つまたは複数のカメラの解像度、１つまたは複数のカメラの焦点距離、システムタイプ（例えば、電話またはｗｅｂｃａｍ）、システムの製造者およびモデルおよび／またはその類似物などの情報を含むことができる。別の例として、いくつかの実施形態では、一組の入力データは、焦点スタック内の複数の画像のうちの１つまたは複数の撮像に関連して使用される１つまたは複数の画像撮像パラメータ設定を示すデータを含む。このような設定は、例として、露光時間、ゲイン、ＩＳＯ設定、焦点設定、合焦ステッピングモータ位置（focal stepper motor position）、および／または他の光学パラメータを含み得る。

【0041】

いくつかの実施形態では、一組の入力データは、焦点スタック内の複数の画像が撮像された異なる複数の焦点距離が、所定の一組の焦点距離のすべてよりも少ないことを示すデータ（例えば、複数のタグ）を含む。例えば、所定の一組の焦点距離は、短焦点距離４０８、中間焦点距離４１０、及び長焦点距離４１２の３つの要素を有し得る。しかし、所与の焦点スタックが、モバイルデバイス１０４上で実行するアプリケーションがフルセットであると考えるものよりも少ない（例えば、２つの）焦点距離で撮像された複数の画像を含むことがあり得る。これは、異なる複数のフォーカス機能を有する異なる複数のデバイスが原因である可能性がある。これらのデータタグは、所与の実施形態が焦点距離のフルセットであるとみなすものよりも少ないものが所与の焦点スタックに含まれる複数の場合を識別するために使用されることができる。

【0042】

ステップ３０６において、モバイルデバイス１０４は、入力データ分析モジュール２１０を使用して一組の入力データを処理し、入力データ分析モジュール２１０から、生体認証対象のなりすまし検出結果を取得する。いくつかの実施形態では、入力データ分析モジュール２１０は、焦点スタック内の複数の画像に論理を適用して、なりすまし検出結果を取得する。

【0043】

一例の実施形態では、入力データ分析モジュール２１０は、短焦点距離４０８で撮像された画像（「短焦点画像」）を検査する。入力データ分析モジュール２１０が、短焦点画像が焦点の合った顔を含むと判定した場合、入力データ分析モジュール２１０は、現在の顔認証の試みがなりすましの試みであると判定し得る。いくつかの実施形態では、入力データ分析モジュール２１０は、エッジシャープネス（edge sharpness）などの技術を使用して、所与の画像または所与の画像の一部に焦点が合っているかどうかを判定し得る。入力データ分析モジュール２１０は、既知の顔認識技術またはシステムを使用して、画像内の顔の存在または不在を識別し得る。商用の顔認識システムの例としては、ＩＦａｃｅ（Ｉｎｎｏｖａｔｒｉｃｓ）、ＴｒｕｌｙＳｅｃｕｒｅ（Ｓｅｎｓｏｒｙ Ｉｎｃ．）、Ｆａｃｅ ＡＰＩ（Ｍｉｃｒｏｓｏｆｔ）がある。オープンソースの顔認識システムの例としては、ＯｐｅｎＦａｃｅとＯｐｅｎＣＶがある。

【0044】

しかしながら、入力データ分析モジュール２１０が、短焦点画像が焦点の合った顔を含むと判定しない場合、入力データ分析モジュール２１０は、中間焦点距離４１０で撮像された画像（「中間焦点画像」）の検査に進み得る。特に、入力データ分析モジュール２１０は、中間焦点画像が焦点の合った顔を含むか否かを判定し得る。中間焦点画像が焦点の合った顔を含まない場合、入力データ分析モジュール２１０は、現在の顔認証の試みがなりすましの試みであると判定し得る。しかし、入力データ分析モジュール２１０が、中間焦点画像が焦点の合った顔を含むと判定した場合、入力データ分析モジュール２１０は、次に、長焦点距離４１２で撮像された画像（「長焦点画像」）の検査に進み得る。

【0045】

特に、入力データ分析モジュール２１０は、長焦点画像内の顔および隣接する背景（顔／ユーザーのすぐ周囲）が実質的に等しく焦点が合っていないかどうか、または代わりに隣接する背景が顔よりも焦点が合っているかどうかを判定し得る。入力データ分析モジュール２１０が、長焦点画像内の顔および隣接する背景が実質的に等しく焦点が合っていないと判定した場合、入力データ分析モジュール２１０は、現在の顔認証の試みがなりすましの試みであると判定し得る。しかし、入力データ分析モジュール２１０が、長焦点画像において隣接する背景が顔よりも焦点が合っていると判定した場合、入力データ分析モジュール２１０は、現在の顔認証の試みがなりすましの試みではないと判定し得る。しかし、いくつかの実施形態では、上記した論理は比較的単純で例示的な実施形態によって提供されるので、現在の顔認証の試みがなりすましの試みではないと判定する前に、入力データ分析モジュール２１０が、短焦点画像、中間焦点画像、および長焦点画像のうちの１つ以上に適用するさらなる論理テストがあってもよい。

【0046】

いくつかの実施形態では、入力データ分析モジュール２１０は、機械学習モジュール（例えば、ディープニューラルネットワークなどのニューラルネットワーク）を含む。このような実施形態において、ニューラルネットワークは、所与の顔認証の試みを評価する前に、ステップ３０４において入力データ分析モジュール２１０に供給される一組の入力データに基づいて、なりすまし検出結果を出力するように訓練され得る。いくつかのニューラルネットワークの実施形態では、（入力データセットの一部または全体としての）焦点スタックは、訓練中および推論中（つまり、本物の顔認証の試みを評価する場合）に、例えば、顔の特徴の存在などの画像の複数の特徴を識別するために処理されることなく、単にニューラルネットワークに供給される。

【0047】

ニューラルネットワークは、確率的勾配降下法、バックプロパゲーション（back propagation）および／またはその類似物などの技術を用いて（例えば、反復的に）訓練され得る。さらに、訓練データは、なりすまし標本と本物の顔の両方の複数の焦点スタックと、どの焦点スタックがなりすまし標本に対応し、どの焦点スタックが本物の顔に対応するかに関する複数のデータラベルとを含み得る。適切に訓練されると、ニューラルネットワーク（またはその他の分析方法）は、生体認証対象の複数の焦点スタックに基づいて、なりすまし検出判定を行うことができる。上述したように、（訓練中および推論中の両方の）ニューラルネットワークに入力される一組の入力データは、複数の焦点スタックに加えて、データを含むことができる。そのような追加データのいくつかの例は、方法３００のステップ３０４に関連して上述されている。

【0048】

ステップ３０８において、モバイルデバイス１０４は、生体認証対象のなりすまし検出結果を出力する。方法３００は、所与の生体認証対象がなりすまし標本であるかまたは本物の顔であるかについての判定を行うことを含み、この判定の結果を、本明細書において所与の生体認証対象に対するなりすまし検出結果ということに留意されたい。

【0049】

いくつかの実施形態では、なりすまし検出結果はブール値、すなわち、真（なりすまし）または偽（本物の顔）のいずれかである。いくつかの実施形態では、なりすまし検出結果が真である場合、モバイルデバイス１０４は、（例えば、モバイルデバイス１０４のロックを解除する）少なくとも１つのサービスへのアクセスを拒否する。いくつかの実施形態では、なりすまし検出結果は、なりすまし検出スコアの範囲（例えば、０～１００または０～１等）内のスコアであり、モバイルデバイス１０４は、なりすまし検出スコアとなりすまし検出スコア閾値との比較に基づいて、（例えば、モバイルデバイス１０４のロックを解除する）少なくとも１つのサービスへのアクセスを拒否する。例えば、モバイルデバイス１０４は、なりすまし検出スコアが閾値を超える場合、またはなりすまし検出スコアが閾値以上である場合などに、少なくとも１つのサービスへのアクセスを拒否し得る。

【0050】

以下では、なりすまし検出結果がブール値の真であり、かつ、なりすまし検出結果が、例えば、適用可能な閾値を超えたなりすまし検出スコアである場合を、総称して、なりすまし検出結果が陽性（positive）である場合といい、すなわち、モバイルデバイス１０４（例えば、複数の命令２０７によって表されるアプリケーション）が、現在の顔認証の試みがなりすましの試みであると判定した場合という。その他の場合は、なりすまし検出結果が陰性（negative）である場合という。

【0051】

さらに、ステップ３０８において、モバイルデバイス１０４が生体認証対象のなりすまし検出結果を「出力する」ことは、必ずしもモバイルデバイス１０４のユーザーインタフェース２１２を介して生体認証対象のなりすまし検出結果を出力することを意味しないことに留意されたい。提示された生体認証対象が実際にはユーザー１０２であるかどうかを判定するための更なる分析は未決定であると考えられるので、このことは、なりすまし検出結果が陽性である場合にステップ３０８の一部として実行されることができる。しかし、なりすまし検出結果が陰性である場合には、少なくとも本物の顔であると判定された生体認証対象が実際にユーザー１０２の本物の顔であるか否かを、同一または他のアプリケーションが評価する更なる処理が行われる。

【0052】

このような事例及び全ての事例において、なりすまし検出結果を出力することは、同じアプリケーションの別の部分、別のアプリケーション、モバイルデバイス１０４のオペレーティングシステム、および／またはその類似物になりすまし検出結果の指示を提供する態様をとるか、またはそのような提供することを含むことができる。通常、ステップ３０８は、なりすまし検出結果を受信エンティティに送信するか、さもなければ提供することによって、なりすまし検出結果を出力する態様をとることか、またはそのような出力することを含むことができる。いくつかの実施形態では、ステップ３０８は、１つまたは複数の他のエンティティによって使用するために、なりすまし検出結果をメモリまたは他のデータ記憶装置に格納する態様をとるか、またはそのような格納することを含む。

【0053】

上述したように、方法３００は、モバイルデバイス１０４によって実施されるものとして、限定ではなく例として本明細書において説明されている。しかし、全体的な事項として、本開示は、完全にモバイルデバイス１０４上で実施される実施形態、モバイルデバイス１０４および１つまたは複数の他のエンティティ（例えば、サーバー１０８）との組合せによって実施される実施形態、およびモバイルデバイス１０４以外の１つまたは複数のエンティティによって実施される実施形態を意図している。一例ではあるが、少なくとも一実施形態では、モバイルデバイス１０４を使用して生体認証対象の焦点スタックを収集し、生体認証対象のなりすまし検出結果を取得するための焦点スタックの処理は、サーバー１０８および／または１つまたは複数の他のコンピューティングデバイス上で少なくとも部分的に実施される。

【0054】

ＩＶ いくつかの例示的な実施形態の一覧
特定の実施形態は、方法の態様をとり、該方法は、生体認証対象の複数の画像を取得することであって、複数の画像は、異なる複数の焦点距離を使用してカメラシステムによって撮像される、複数の画像を取得すること、複数の画像を含む一組の入力データを入力データ分析モジュールに入力すること、入力データ分析モジュールを使用して一組の入力データを処理し、入力データ分析モジュールから、生体認証対象のなりすまし検出結果を取得すること、生体認証対象のなりすまし検出結果を出力すること、を含む。

【0055】

少なくとも１つの実施形態では、複数の画像を取得することは、カメラシステムの合焦モータの複数の所定の合焦モータ位置の各々で複数の画像のうちの対応する画像を取得することを含む。

【0056】

少なくとも１つの実施形態では、複数の焦点距離のうちの少なくとも１つは、カメラシステムのオートフォーカス機能によって選択される。
少なくとも１つの実施形態では、複数の焦点距離は、短焦点距離、短焦点距離よりも長い中間焦点距離、および中間焦点距離よりも長い長焦点距離を含む。少なくとも１つの実施形態では、短焦点距離は、実質的にカメラシステムが可能な最短焦点距離である。少なくとも１つの実施形態では、短焦点距離は、少なくとも１つのタイプのなりすましの試みに特徴的な焦点距離であり、少なくとも１つのそのような実施形態では、少なくとも１つのタイプのなりすましの試みは、ハンドヘルドデバイスに基づくなりすましの試みを含む。少なくとも１つの実施形態では、中間焦点距離は、カメラシステムと、なりすましではない試みの生体認証対象との間の略予想される距離である。少なくとも１つの実施形態では、長焦点距離は、カメラシステムの有効無限遠値に設定される。

【0057】

少なくとも１つの実施形態では、方法は、カメラシステムに、複数の焦点距離で生体認証対象の複数の画像を撮像するための命令を送信することをさらに含む。
少なくとも１つの実施形態では、カメラシステムは、モバイルデバイスのモバイルデバイスカメラシステムを含む。

【0058】

少なくとも１つの実施形態では、入力データ分析モジュールは、機械学習モジュールを含む。少なくとも１つの実施形態では、機械学習モジュールを使用して複数の画像を処理する前に、機械学習モジュールが訓練データを使用して訓練される。

【0059】

少なくとも１つの実施形態では、一組の入力データは、カメラシステムの１つまたは複数の画像取得機能を示すデータをさらに含む。
少なくとも１つの実施形態では、一組の入力データは、複数の画像における複数の画像のうちの１つまたは複数の画像の撮像に関連付けられた１つまたは複数の画像撮像パラメータ設定を示すデータをさらに含む。

【0060】

少なくとも１つの実施形態では、一組の入力データは、複数の画像における複数の画像が撮像された異なる複数の焦点距離が、所定の一組の焦点距離のすべてよりも少ないことを示すデータをさらに含む。

【0061】

少なくとも１つの実施形態では、なりすまし検出結果が、なりすまし検出真の指示およびなりすまし検出偽の指示からなる一群のブール値から選択されるブール値であり、方法は、なりすまし結果がなりすまし検出真の指示である場合に、少なくとも１つのサービスへのアクセスを拒否することをさらに含む。

【0062】

少なくとも１つの実施形態では、なりすまし検出結果が、なりすまし検出スコアの範囲内のなりすまし検出スコアであり、方法は、なりすまし検出スコアとなりすまし検出スコア閾値との比較に基づいて、少なくとも１つのサービスへのアクセスを拒否することをさらに含む。

【0063】

他の実施形態は、システムの態様をとり、該システムは、入力データ分析モジュールと、プロセッサと、システムに一組の機能を実行させるためにプロセッサによって実行可能である複数の命令を格納するデータ記憶装置と、を含み、一組の機能は、生体認証対象の複数の画像を取得することであって、複数の画像は、異なる複数の焦点距離を使用してカメラシステムによって撮像される、複数の画像を取得すること、複数の画像を含む一組の入力データを入力データ分析モジュールに入力すること、入力データ分析モジュールを使用して一組の入力データを処理し、入力データ分析モジュールから、生体認証対象のなりすまし検出結果を取得すること、生体認証対象のなりすまし検出結果を出力すること、を含む。

【0064】

他の実施形態は、非一時的なコンピュータ可読媒体の態様をとり、該非一時的なコンピュータ可読媒体は、プロセッサによって実行されると、コンピュータシステムに一組の機能を実行させる複数の命令を格納し、一組の機能は、対象の複数の画像を取得することであって、複数の画像は、異なる複数の焦点距離を使用してカメラアセンブリによって撮像される、複数の画像を取得すること、複数の画像を含む一組の入力データを入力データ分析モジュールに入力すること、入力データ分析モジュールを使用して一組の入力データを処理し、入力データ分析モジュールから対象のなりすまし検出結果を取得すること、なりすまし検出結果を出力すること、を含む。

【図1】

【図2】

【図3】

【図4】

【図5】

【手続補正書】

【提出日】2022-05-30

【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】

方法であって、
生体認証対象の複数の画像を取得することであって、前記複数の画像は、異なる複数の焦点距離を使用してカメラシステムによって撮像される、前記複数の画像を取得すること、
前記複数の画像を含む一組の入力データを入力データ分析モジュールに入力すること、
前記入力データ分析モジュールを使用して前記一組の入力データを処理し、前記入力データ分析モジュールから、前記生体認証対象のなりすまし検出結果を取得することであって、前記一組の入力データを処理することは、前記複数の画像のうちの第１の画像がなりすましの試みに対応するか否かを判定すること、前記複数の画像のうちの前記第１の画像がなりすましの試みに対応すると判定されない場合、前記複数の画像のうちの第２の画像がなりすましの試みに対応するか否かを判定すること、を含む、前記生体認証対象のなりすまし検出結果を取得すること、
前記生体認証対象のなりすまし検出結果を出力すること、を備える方法。

【請求項2】

前記複数の画像を取得することは、
前記カメラシステムの合焦モータの複数の所定の合焦モータ位置の各々で前記複数の画像のうちの対応する画像を取得することを含む、請求項１に記載の方法。

【請求項3】

前記複数の焦点距離のうちの少なくとも１つは、前記カメラシステムのオートフォーカス機能によって選択される、請求項１または２に記載の方法。

【請求項4】

前記複数の焦点距離は、短焦点距離、前記短焦点距離よりも長い中間焦点距離、および前記中間焦点距離よりも長い長焦点距離を含む、請求項１～３のいずれか一項に記載の方法。

【請求項5】

前記短焦点距離は、前記カメラシステムが可能な最短焦点距離である、請求項４に記載の方法。

【請求項6】

前記短焦点距離は、７．６２センチメートル～３０．４８センチメートルの間である、請求項４または５に記載の方法。

【請求項7】

前記複数の画像のうちの前記第２の画像がなりすましの試みに対応すると判定されない場合、前記複数の画像のうちの第３の画像がなりすましの試みに対応するか否かを判定すること、をさらに備え、
前記複数の画像のうちの前記第１の画像、前記複数の画像のうちの前記第２の画像、および前記複数の画像のうちの前記第３の画像が、前記短焦点距離、前記中間焦点距離、および前記長焦点距離のうちの対応する異なる焦点距離で撮像される、請求項４～６のいずれか一項に記載の方法。

【請求項8】

前記中間焦点距離は、３０．４８センチメートル～３８．１センチメートルの間である、請求項４～７のいずれか一項に記載の方法。

【請求項9】

前記長焦点距離は、前記カメラシステムの有効無限遠値に設定される、請求項４～８のいずれか一項に記載の方法。

【請求項10】

前記カメラシステムに、前記複数の焦点距離で前記生体認証対象の複数の画像を撮像するための命令を送信することをさらに備える請求項１～９のいずれか一項に記載の方法。

【請求項11】

前記カメラシステムは、モバイルデバイスのモバイルデバイスカメラシステムを含む、請求項１～１０のいずれか一項に記載の方法。

【請求項12】

前記入力データ分析モジュールは、機械学習モジュールを含む、請求項１～１１のいずれか一項に記載の方法。

【請求項13】

前記機械学習モジュールを使用して前記複数の画像を処理する前に、前記機械学習モジュールが訓練データを使用して訓練される、請求項１２に記載の方法。

【請求項14】

前記一組の入力データは、前記カメラシステムの１つまたは複数の画像取得機能を示すデータをさらに含む、請求項１～１３のいずれか一項に記載の方法。

【請求項15】

前記一組の入力データは、前記複数の画像のうちの１つまたは複数の画像の撮像に関連付けられた１つまたは複数の画像撮像パラメータ設定を示すデータをさらに含む、請求項１～１４のいずれか一項に記載の方法。

【請求項16】

前記一組の入力データは、前記複数の画像が撮像された異なる複数の焦点距離が、所定の一組の焦点距離のすべてよりも少ないことを示すデータをさらに含む、請求項１～１５のいずれか一項に記載の方法。

【請求項17】

前記なりすまし検出結果が、なりすまし検出真の指示およびなりすまし検出偽の指示からなる一群のブール値から選択されるブール値であり、
前記なりすまし検出結果がなりすまし検出真の指示である場合に、少なくとも１つのサービスへのアクセスを拒否することをさらに備える請求項１～１６のいずれか一項に記載の方法。

【請求項18】

前記なりすまし検出結果が、なりすまし検出スコアの範囲内のなりすまし検出スコアであり、
前記なりすまし検出スコアとなりすまし検出スコア閾値との比較に基づいて、少なくとも１つのサービスへのアクセスを拒否することをさらに備える請求項１～１６のいずれか一項に記載の方法。

【請求項19】

プロセッサによって実行されると、コンピュータシステムに請求項１～１８のいずれか一項に記載の方法を実行させる複数の命令を格納する非一時的なコンピュータ可読媒体。

【国際調査報告】