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特表2024-540040パワースペクトルベースの分散を使用した顔認証なりすまし防止
(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】2024-10-31
(54)【発明の名称】パワースペクトルベースの分散を使用した顔認証なりすまし防止
(51)【国際特許分類】
G06V 40/40 20220101AFI20241024BHJP
【ＦＩ】
G06V40/40
【審査請求】有
【予備審査請求】未請求
(21)【出願番号】P 2024525143
(86)(22)【出願日】2021-10-26
(85)【翻訳文提出日】2024-06-05
(86)【国際出願番号】 US2021056631
(87)【国際公開番号】W WO2023075754
(87)【国際公開日】2023-05-04
(81)【指定国・地域】
(71)【出願人】
【識別番号】502208397
【氏名又は名称】グーグル エルエルシー
【氏名又は名称原語表記】Ｇｏｏｇｌｅ ＬＬＣ
【住所又は居所原語表記】１６００ Ａｍｐｈｉｔｈｅａｔｒｅ Ｐａｒｋｗａｙ ９４０４３ Ｍｏｕｎｔａｉｎ Ｖｉｅｗ， ＣＡ Ｕ．Ｓ．Ａ．
(74)【代理人】
【識別番号】110001195
【氏名又は名称】弁理士法人深見特許事務所
(72)【発明者】
【氏名】ポンセ，マドリガル・オクタビオ
(72)【発明者】
【氏名】ハイザー，アントン
(72)【発明者】
【氏名】アミフッド，パトリック・エム
【テーマコード（参考）】
5B043
【Ｆターム（参考）】
5B043AA10
5B043BA04
(57)【要約】
超音波を使用して顔認証なりすまし防止を実施する技術および装置が説明される。特に、顔認証システム（２０２）は、超音波を使用して、リアルの人間の顔と、人間の顔のバージョンを提示する手段を使用するプレゼンテーション攻撃とを区別する。顔認証システム（２０２）は、超音波センサ（２１６）を含み、またはそれと通信し、プレゼンテーション攻撃を検出して、顔認証システム（２０２）に通知できる。概して、超音波センサ（２１６）は、パワースペクトルを使用して、少なくとも１つの受信チャネル内で経時的に観察された分散量を評価する。このようにして、超音波センサ（２１６）は、権限のないアクタが、プレゼンテーション攻撃を使用してユーザのアカウントもしくは情報にアクセスすることを防止できる。
【特許請求の範囲】
【請求項1】
超音波センサによって実行される方法であって、超音波送信信号を送信することと、
前記超音波センサの少なくとも２つのトランスデューサを使用して少なくとも２つの超音波受信信号を受信することとを含み、前記少なくとも２つの超音波受信信号は、物体によって反射された前記超音波送信信号のそれぞれのバージョンを含み、
前記方法は、前記少なくとも２つの超音波受信信号に基づいてパワースペクトルを生成することをさらに含み、前記パワースペクトルは、周波数のセットおよび時間間隔にわたる前記少なくとも２つの超音波受信信号のパワーを表し、
前記方法は、経時的な前記パワースペクトル内の前記パワーの分散を判定することをさらに含み、前記分散は、前記少なくとも２つの超音波受信信号とそれぞれ関連しており、
前記方法は、前記分散に基づいてプレゼンテーション攻撃を検出することをさらに含み、前記プレゼンテーション攻撃は、顔認証システムをだますことを試行しており、前記物体は、前記プレゼンテーション攻撃と関連付けられており、
前記方法は、前記顔認証システムが前記プレゼンテーション攻撃を認証することを防止することをさらに含む、方法。
【請求項2】
前記パワースペクトルを生成することは、前記少なくとも２つの超音波受信信号に基づいて複素数データを生成することと、
前記パワースペクトルを生成するためにフーリエ変換を実行することと
を含む、請求項１に記載の方法。
【請求項3】
前記複素数データは、レンジプロファイルデータ、
レンジスロータイムデータ、または
インターフェログラム
を含む、請求項１または請求項２に記載の方法。
【請求項4】
前記プレゼンテーション攻撃を検出することは、前記分散が値のセット内にあるかどうかを判定することと、
前記分散の少なくとも１つが前記値のセット外にあることに応答して、前記プレゼンテーション攻撃を検出することと
を含む、請求項１～請求項３のいずれか１項に記載の方法。
【請求項5】
前記プレゼンテーション攻撃を検出することは、他の超音波送信信号を送信することと、
少なくとも２つの他の超音波受信信号を受信することとを含み、前記少なくとも２つの他の超音波受信信号は、人間の顔によって反射された前記他の超音波送信信号のバージョンを含み、
前記少なくとも２つの他の超音波受信信号に基づいて他のパワースペクトルを生成することを含み、前記他のパワースペクトルは、前記周波数のセットおよび他の時間間隔にわたる前記少なくとも２つの他の超音波受信信号のパワーを表し、
経時的な前記他のパワースペクトル内の前記パワーの他の分散を判定することを含み、前記他の分散は、前記少なくとも２つの超音波受信信号とそれぞれ関連しており、
前記他の分散が前記値のセット内にあることに応答して、前記顔認証システムが、前記人間の顔を認証することを可能にすることを含む、
請求項４に記載の方法。
【請求項6】
前記人間の顔は、付属品を装着している、請求項５に記載の方法。
【請求項7】
前記パワースペクトルは、前記少なくとも２つの超音波受信信号のうちの第１の超音波受信信号と関連する第１のパワースペクトルと、
前記少なくとも２つの超音波受信信号のうちの第２の超音波受信信号と関連する第２のパワースペクトルとを含み、
前記分散を判定することは、
スライディングウィンドウを使用して、前記第１のパワースペクトルのサブフレームの第１のセットを生成することを含み、前記サブフレームの第１のセットのサブフレームは、前記時間間隔の異なる部分と関連しており、
前記サブフレームの第１のセットにわたる第１の標準偏差を計算することと、
前記スライディングウィンドウを使用して、前記第２のパワースペクトルのサブフレームの第２のセットを生成することとを含み、前記サブフレームの第２のセットのサブフレームは、前記時間間隔の前記異なる部分と関連しており、
前記サブフレームの第２のセットにわたる第２の標準偏差を計算することを含む、
請求項１～請求項６のいずれか１項に記載の方法。
【請求項8】
前記プレゼンテーション攻撃は、権限のないアクタが、権限のあるユーザの写真を提示すること、
前記権限のないアクタが、前記権限のあるユーザのデジタル画像を表示するデバイスを提示すること、または
前記権限のないアクタが、前記権限のあるユーザを表すマスクを装着することを含む、
請求項１～請求項７のいずれか１項に記載の方法。
【請求項9】
請求項１～請求項８に記載の方法のうちのいずれか１つの方法を実行するように構成されている超音波センサを備える装置。
【請求項10】
前記装置は、スマートフォンを含み、前記超音波センサは、前記スマートフォン内に集積されており、
前記超音波センサの前記少なくとも２つのトランスデューサは、
前記スマートフォンの第１のマイクと、
前記スマートフォンの第２のマイクとを備える、
請求項９に記載の装置。
【請求項11】
前記第１のマイクおよび前記第２のマイクは、前記スマートフォンの反対の端部に位置決めされている、請求項１０に記載の装置。
【請求項12】
前記少なくとも２つのトランスデューサ間の距離は、前記超音波送信信号と関連している波長よりも大きい、請求項９～請求項１１のいずれか１項に記載の装置。
【請求項13】
プロセッサによって実行されると、超音波センサに、請求項１～請求項８に記載の方法のうちのいずれか１つの方法を実行させる命令を含むコンピュータ可読媒体。
【発明の詳細な説明】
【背景技術】
【0001】
背景
顔認証は、ユーザが、自分のデバイスのロック解除、アカウントにアクセスするためのセキュリティの追加、またはトランザクションの署名のための便利なやり方を提供し、ユーザエクスペリエンスを向上させる。いくつかの顔認証システムは、顔認証のためにカメラに依拠する。しかしながら、カメラが、ユーザの顔と、ユーザの顔の画像を提示するプレゼンテーション攻撃とを区別することは困難な場合がある。そのため、権限のないアクタが、カメラに依拠する顔認証システムをだますことを防止する際に困難が生じる。
顔認証は、ユーザが、自分のデバイスのロック解除、アカウントにアクセスするためのセキュリティの追加、またはトランザクションの署名のための便利なやり方を提供し、ユーザエクスペリエンスを向上させる。いくつかの顔認証システムは、顔認証のためにカメラに依拠する。しかしながら、カメラが、ユーザの顔と、ユーザの顔の画像を提示するプレゼンテーション攻撃とを区別することは困難な場合がある。そのため、権限のないアクタが、カメラに依拠する顔認証システムをだますことを防止する際に困難が生じる。
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【0002】
概要
パワースペクトルベースの分散を使用して顔認証なりすまし防止を実施する技術および装置が説明される。特に、顔認証システムは、超音波を使用して、リアルの人間の顔と、人間の顔のバージョンを提示する手段を使用するプレゼンテーション攻撃とを区別する。例示的な手段としては、ユーザの写真を有する１枚の紙、ユーザのデジタル画像を表示する画面、またはユーザの顔をある程度まで複製したマスクが挙げられ得る。顔認証システムは、超音波センサを含み、またはそれと通信し、プレゼンテーション攻撃を検出して、顔認証システムに通知できる。概して、超音波センサは、パワースペクトルを使用して、少なくとも１つの受信チャネル内で経時的に観察された分散量を評価する。パワースペクトルベースの分散を使用することによって、超音波センサは、顔認証なりすまし防止のために、プレゼンテーション攻撃手段と人間の顔とを区別できる。これらの技術を使用して、超音波センサは、権限のないアクタが、プレゼンテーション攻撃を使用してユーザのアカウントもしくは情報にアクセスすることを防止できる。
パワースペクトルベースの分散を使用して顔認証なりすまし防止を実施する技術および装置が説明される。特に、顔認証システムは、超音波を使用して、リアルの人間の顔と、人間の顔のバージョンを提示する手段を使用するプレゼンテーション攻撃とを区別する。例示的な手段としては、ユーザの写真を有する１枚の紙、ユーザのデジタル画像を表示する画面、またはユーザの顔をある程度まで複製したマスクが挙げられ得る。顔認証システムは、超音波センサを含み、またはそれと通信し、プレゼンテーション攻撃を検出して、顔認証システムに通知できる。概して、超音波センサは、パワースペクトルを使用して、少なくとも１つの受信チャネル内で経時的に観察された分散量を評価する。パワースペクトルベースの分散を使用することによって、超音波センサは、顔認証なりすまし防止のために、プレゼンテーション攻撃手段と人間の顔とを区別できる。これらの技術を使用して、超音波センサは、権限のないアクタが、プレゼンテーション攻撃を使用してユーザのアカウントもしくは情報にアクセスすることを防止できる。
【0003】
以下で説明する態様は、分散を使用する顔認証なりすまし防止のための超音波センサによって実行される方法を含む。本方法は、超音波送信信号を送信することと、超音波センサの少なくとも２つのトランスデューサを使用して、少なくとも２つの超音波受信信号を受信することとを含む。少なくとも２つの超音波受信信号は、物体によって反射された超音波送信信号のそれぞれのバージョンを含む。方法はまた、少なくとも２つの超音波受信信号に基づいてパワースペクトルを生成することを含む。パワースペクトルは、周波数のセットおよび時間間隔にわたる少なくとも２つの超音波受信信号のパワーを表す。方法は、加えて、経時的なパワースペクトル内のパワーの分散を判定することを含む。分散は、少なくとも２つの超音波受信信号とそれぞれ関連している。方法は、分散に基づいてプレゼンテーション攻撃を検出することをさらに含む。プレゼンテーション攻撃は、顔認証システムをだますことを試行しており、物体は、プレゼンテーション攻撃と関連付けられている。方法はまた、顔認証システムがプレゼンテーション攻撃を認証することを防止することを含む。
【0004】
以下で説明する態様は、説明した方法のうちのいずれかを実行するように構成されている超音波センサを備える装置を含む。
【0005】
以下で説明する態様はまた、プロセッサによって実行されると、超音波センサに、説明した方法のうちのいずれかを実行させる命令を備えるコンピュータ可読媒体を含む。
【0006】
以下で説明する態様はまた、パワースペクトルベースの分散を使用した顔認証なりすまし防止のための手段を有するシステムを含む。
【0007】
パワースペクトルベースの分散を使用した顔認証なりすまし防止のための装置および技術が、以下の図面を参照して説明される。同一の番号は、同様の特徴および構成要素を参照するために、図面全体を通して使用される。
【図面の簡単な説明】
【0008】
【図1】パワースペクトルベースの分散を使用した顔認証なりすまし防止が実施可能な例示的な環境を示す図である。
【図2-1】ユーザデバイスの一部としての顔認証システムの例示的な実施態様を示す図である。
【図2-2】顔認証なりすまし防止のための超音波センサの例示的な構成要素を示す図である。
【図2-3】顔認証なりすまし防止のための例示的なセンサを示す図である。
【図3】超音波を使用して顔認証なりすまし防止を実行する例示的な顔認証システムを示す図である。
【図4-1】何らかのプレゼンテーション攻撃手段と人間の顔との超音波反射の差を示す図である。
【図4-2】何らかのプレゼンテーション攻撃手段と人間の顔との受信されたパワーの差を示す図である。
【図5】ユーザデバイスのスピーカーおよびマイクの例示的な位置を示す図である。
【図6】顔認証なりすまし防止のための超音波センサの例示的な実施態様を示す図である。
【図7】顔認証なりすまし防止のための超音波センサによって実施される例示的なスキームを示す図である。
【図8-1】顔認証なりすまし防止のための単一チャネル特徴を生成するために、超音波センサによって実施される例示的なスキームを示す図である。
【図8-2】顔認証なりすまし防止と関連する例示的なレンジプロファイルデータを示す図である。
【図9-1】顔認証なりすまし防止のための多重チャネル特徴を生成するために、超音波センサによって実施される例示的なスキームを示す図である。
【図9-2】顔認証なりすまし防止と関連する例示的なインターフェログラムを示す図である。
【図10-1】位置合わせを実行するために超音波センサによって実施される例示的なスキームを示す図である。
【図10-2】位置合わせを実行するために、超音波センサによって実施される別の例示的なスキームを示す図である。
【図10-3】位置合わせを実行するために超音波センサによって実施されるさらなる例示的なスキームを示す図である。
【図10-4】位置合わせを実行するために超音波センサによって実施されるさらに別の例示的なスキームを示す図である。
【図11-1】顔認証なりすまし防止のための別の単一チャネルまたは多重チャネル特徴を生成するために、超音波センサによって実施される例示的なスキームを示す図である。
【図11-2】顔認証なりすまし防止と関連する例示的なパワー分布ヒストグラムを示す図である。
【図11-3】顔認証なりすまし防止と関連する例示的な定誤アラームレート信号対雑音比ヒストグラムを示す図である。
【図12-1】顔認証なりすまし防止のためのさらに別の単一チャネルまたは多重チャネル特徴を生成するために、超音波センサによって実施される例示的なスキームを示す図である。
【図12-2】顔認証なりすまし防止と関連する標準偏差グラフの第１のセットを示す図である。
【図12-3】顔認証なりすまし防止と関連する標準偏差グラフの第２のセットを示す図である。
【図13】超音波を使用して顔認証なりすまし防止を実行するための例示的な方法を示す図である。
【図14】干渉法ベースのコヒーレンスを使用して顔認証なりすまし防止を実行するための別の例示的な方法を示す図である。
【図15】パワースペクトルベースの分散を使用した顔認証なりすまし防止を実行するためのさらなる例示的な方法を示す図である。
【図16】パワースペクトルベースの分散を使用した顔認証なりすまし防止を具体化する、またはその使用を可能にする技術が実施され得る例示的なコンピューティングシステムを示す図である。
【発明を実施するための形態】
【0009】
詳細な説明
概説
顔認証は、ユーザに、自分のデバイスのロック解除、アカウントにアクセスするためのセキュリティの追加、またはトランザクションの署名のための便利なやり方を提供し、ユーザエクスペリエンスを向上させる。いくつかの顔認証システムは、顔認証のためにカメラに依拠する。しかしながら、カメラが、ユーザの顔と、ユーザの顔の画像を提示するプレゼンテーション攻撃とを区別することは困難な場合がある。そのため、権限のないアクタが、カメラに依拠する顔認証システムをだますことを防止する際に困難が生じる。
概説
顔認証は、ユーザに、自分のデバイスのロック解除、アカウントにアクセスするためのセキュリティの追加、またはトランザクションの署名のための便利なやり方を提供し、ユーザエクスペリエンスを向上させる。いくつかの顔認証システムは、顔認証のためにカメラに依拠する。しかしながら、カメラが、ユーザの顔と、ユーザの顔の画像を提示するプレゼンテーション攻撃とを区別することは困難な場合がある。そのため、権限のないアクタが、カメラに依拠する顔認証システムをだますことを防止する際に困難が生じる。
【0010】
いくつかの技術は、活発性（例えば、瞬きもしくは顔面動作）を検出することによってリアルの顔と顔の画像とを区別する。しかしながら、これらの技術は、追加のキャプチャ時間を必要とし、それによって顔認証を実行することに伴うレイテンシを増加させる。さらに、これらの技術は、それらの動きを含む人間の顔の動画記録を使用して実現され得る。
【0011】
これらの問題に対処するために、本書は、超音波を使用して顔認証なりすまし防止を実施する技術およびデバイスを説明する。特に、顔認証システムは、超音波を使用して、リアルの人間の顔と、人間の顔のバージョンを提示する手段を使用するプレゼンテーション攻撃とを区別する。例示的な手段としては、ユーザの写真を有する１枚の紙、ユーザのデジタル画像を表示する画面、またはユーザの顔をある程度まで複製したマスクが挙げられ得る。顔認証システムは、超音波センサを含み、またはそれと通信し、プレゼンテーション攻撃を検出して、顔認証システムに通知できる。概して、超音波センサは、パワースペクトルを使用して、少なくとも１つの受信チャネル内で経時的に観察された分散量を評価する。パワースペクトルベースの分散を使用することによって、超音波センサは、顔認証なりすまし防止のために、プレゼンテーション攻撃手段と人間の顔とを区別できる。これらの技術を使用して、超音波センサは、権限のないアクタが、プレゼンテーション攻撃を使用してユーザのアカウントもしくは情報にアクセスすることを防止できる。
例示的な環境
図１は、パワースペクトルベースの分散を使用した顔認証なりすまし防止のための技術が具体化され得る例示的な環境１００－１～１００－５の図である。環境１００－１～１００－５において、ユーザデバイス１０２は、顔認証１０４を実行する。環境１００－１および１００－２において、ユーザ１０６は、ユーザデバイス１０２を制御し、顔認証１０４を使用して、例えば、アプリケーションにアクセス、またはトランザクションに（電子的に）署名する。顔認証１０４中に、ユーザデバイス１０２は、カメラシステムを使用して１つまたは複数の画像１０８をキャプチャする。この場合、画像１０８は、ユーザ１０６の顔を含む。顔認識技術を使用して、ユーザデバイス１０２は、その画像からユーザの顔を認識し、ユーザ１０６を認証する。
例示的な環境
図１は、パワースペクトルベースの分散を使用した顔認証なりすまし防止のための技術が具体化され得る例示的な環境１００－１～１００－５の図である。環境１００－１～１００－５において、ユーザデバイス１０２は、顔認証１０４を実行する。環境１００－１および１００－２において、ユーザ１０６は、ユーザデバイス１０２を制御し、顔認証１０４を使用して、例えば、アプリケーションにアクセス、またはトランザクションに（電子的に）署名する。顔認証１０４中に、ユーザデバイス１０２は、カメラシステムを使用して１つまたは複数の画像１０８をキャプチャする。この場合、画像１０８は、ユーザ１０６の顔を含む。顔認識技術を使用して、ユーザデバイス１０２は、その画像からユーザの顔を認識し、ユーザ１０６を認証する。
【0012】
場合によっては、ユーザ１０６は、付属品１１０（例えば、帽子、スカーフ、ヘッドバンド、眼鏡、または宝飾品）を装着していることがあり、ユーザデバイス１０２がユーザ１０６を認識するのをより困難にし得る。この状況において、ユーザデバイス１０２は、超音波を使用してプレゼンテーション攻撃の不在を判定し、リアルの人間の顔が存在することを確定することができる。超音波を用いて、ユーザデバイス１０２は、環境１００－１などのユーザ１０６が付属品１１０を装着していない状況および環境１００－２などのユーザ１０６が付属品１１０を装着することを選んだ状況中に、顔認証１０４の実行を成功させることができる。
【0013】
他の状況では、権限のないアクタ１１２が、ユーザデバイス１０２の制御を有する場合がある。この場合、権限のないアクタ１１２は、様々な技術を使用して、権限のないアクタ１１２に対してユーザ１０６のアカウントまたは情報へのアクセスを許可するように、ユーザデバイス１０２をだます（例えば欺く）ことを試行する。環境１００－３、１００－４、および１００－５は、３つの異なるプレゼンテーション攻撃１１４－１、１１４－２、および１１４－３の例をそれぞれ提供する。
【0014】
環境１００－３において、権限のないアクタ１１２は、顔認証１０４中に、ユーザ１０６の写真１１８を有する媒体１１６を提示する。媒体１１６は、木をベースとした媒体（例えば、紙、ボール紙、またはポスターボード）、プラスチックをベースとした媒体（例えば、アクリルシート）、布をベースとした媒体（例えば、綿布またはポリエステル布）、１枚のガラスなどであり得る。場合によっては、媒体１１６は、写真が媒体１１６に接着、印刷、または彫られている比較的平坦な表面を有する。他の場合では、媒体１１６は、曲面を有する物体に彫られている、または接着されている場合がある。顔認証１０４中に、権限のないアクタ１１２は、媒体１１６をユーザデバイス１０２のカメラに向かって配向して、ユーザデバイス１０２に、媒体１１６上に提示された写真１１８の画像１０８をキャプチャさせる。
【0015】
環境１００－４において、権限のないアクタ１１２は、顔認証１０４中にディスプレイ１２２を有するデバイス１２０を提示する。デバイス１２０は、スマートフォン、タブレット、装着可能デバイス、テレビ、曲面モニタ、または仮想もしくは拡張現実ヘッドセットであり得る。ディスプレイ１２２は、発光ダイオード（ＬＥＤ）ディスプレイまたは液晶ディスプレイ（ＬＣＤ）であってもよい。ディスプレイ１２２上で、デバイス１２０は、ユーザ１０６のデジタル画像１２４を提示する。顔認証１０４中に、権限のないアクタ１１２は、デバイス１２０のディスプレイ１２２をユーザデバイス１０２のカメラに向かって配向して、ユーザデバイス１０２に、ディスプレイ１２２上に提示されたデジタル画像１２４の画像１０８をキャプチャさせる。
【0016】
環境１００－５において、権限のないアクタ１１２は、何らかのやり方でユーザ１０６の顔の１つまたは複数の特徴を複製したマスク１２６を装着している。例えば、マスク１２６の色は、ユーザ１０６の肌の色とほぼ類似している場合があり、マスク１２６は、ユーザの頬または頬骨構造を表す構造的特徴を含む場合がある。マスク１２６は、剛性のプラスチックマスクまたはラテックスのマスクである場合がある。顔認証１０４中に、権限のないアクタ１１２は、マスク１２６を装着し、ユーザデバイス１０２のカメラの方に向いて、ユーザデバイス１０２に、マスク１２６の画像１０８をキャプチャさせる。
【0017】
環境１００－３～１００－５に示されたプレゼンテーション攻撃１１４－１～１１４－３は、一部の認証システムをだますことができ、したがって、権限のないアクタ１１２にアクセスを許可する場合がある。しかしながら、超音波を使用した顔認証なりすまし防止の技術を使用すると、ユーザデバイス１０２は、プレゼンテーション攻撃１１４－１～１１４－３を検出し、権限のないアクタ１１２にアクセスを与えない。
【0018】
説明した技術を用いると、ユーザデバイス１０２は、人間の顔（例えば、ユーザ１０６の顔）と、プレゼンテーション攻撃１１４によって提示された顔の表現（例えば、写真１１８、デジタル画像１２４、またはマスク１２６）とを区別できる。特に、ユーザデバイス１０２は、超音波を使用して、人間の顔と顔の表現との間の超音波反射における差を検出する。例えば人間の顔は、プラスチックなどの他のタイプの材料ほど反射しない人体組織からなる。また、人間の顔は、曲線および角度を有し、反射してユーザデバイス１０２に直接戻る超音波エネルギーの量を減少させ得る。一方、媒体１１６、ディスプレイ１２２、または剛性タイプのマスク１２６など、比較的平坦な表面または均一な曲面を有するプレゼンテーション攻撃手段は、反射してユーザデバイス１０２に戻る超音波エネルギーの量を増加させ得る。反射した超音波エネルギーの特性を分析することによって、ユーザデバイス１０２は、顔認証１０４のために提示されているのが、人間の顔なのか、プレゼンテーション攻撃１１４において使用されている手段かを判定できる。ユーザデバイス１０２は、図２－１に関してさらに説明される。
例示的な顔認証システム
図２－１は、ユーザデバイス１０２の一部として顔認証システム２０２を示す。ユーザデバイス１０２は、デスクトップコンピュータ１０２－１、タブレット１０２－２、ラップトップ１０２－３、テレビ１０２－４、コンピューティング時計１０２－５、コンピューティング眼鏡１０２－６、ゲーミングシステム１０２－７、マイクロ波１０２－８、および車両１０２－９を含む様々な非限定的な例示のデバイスとともに示されている。ホームサービスデバイス、スマートスピーカー、スマートサーモスタット、セキュリティカメラ、ベビーモニタ、Ｗｉ－Ｆｉ（登録商標）ルータ、ドローン、トラックパッド、ドローイングパッド、ネットブック、電子ブックリーダー、ホームオートメーションおよび制御システム、壁面ディスプレイ、バーチャルリアリティーヘッドセット、および別の家電製品を含む、他のデバイスもまた使用され得る。なお、ユーザデバイス１０２は、ウェアラブル、非ウェアラブルであるが携帯可能、または相対的に固定（例えば、デスクトップおよび機器）であり得る。
例示的な顔認証システム
図２－１は、ユーザデバイス１０２の一部として顔認証システム２０２を示す。ユーザデバイス１０２は、デスクトップコンピュータ１０２－１、タブレット１０２－２、ラップトップ１０２－３、テレビ１０２－４、コンピューティング時計１０２－５、コンピューティング眼鏡１０２－６、ゲーミングシステム１０２－７、マイクロ波１０２－８、および車両１０２－９を含む様々な非限定的な例示のデバイスとともに示されている。ホームサービスデバイス、スマートスピーカー、スマートサーモスタット、セキュリティカメラ、ベビーモニタ、Ｗｉ－Ｆｉ（登録商標）ルータ、ドローン、トラックパッド、ドローイングパッド、ネットブック、電子ブックリーダー、ホームオートメーションおよび制御システム、壁面ディスプレイ、バーチャルリアリティーヘッドセット、および別の家電製品を含む、他のデバイスもまた使用され得る。なお、ユーザデバイス１０２は、ウェアラブル、非ウェアラブルであるが携帯可能、または相対的に固定（例えば、デスクトップおよび機器）であり得る。
【0019】
ユーザデバイス１０２は、１つまたは複数のコンピュータプロセッサ２０４と、メモリ媒体および記憶媒体を含む１つまたは複数のコンピュータ可読媒体２０６とを含む。コンピュータ可読媒体２０６上でコンピュータ可読命令として具体化されるアプリケーションおよび／またはオペレーティングシステム（図示せず）は、本明細書に記載の機能のいくつかを提供するために、コンピュータプロセッサ２０４によって実行され得る。コンピュータ可読媒体２０６はまた、顔認証システム２０２がユーザ１０６を認証したことに応答してアクティブ化するアプリケーション２０８もしくは設定を含む。例示的なアプリケーション２０８は、パスワード記憶アプリケーション、バンキングアプリケーション、ウォレットアプリケーション、健康アプリケーション、またはユーザにプライバシーを提供する任意のアプリケーションを含み得る。
【0020】
ユーザデバイス１０２はまた、有線、無線、もしくは光ネットワークを介してデータを伝送するためのネットワークインターフェース２１０を含み得る。例えば、ネットワークインターフェース２１０は、ローカルエリアネットワーク（ＬＡＮ）、無線ローカルエリアネットワーク（ＷＬＡＮ）、パーソナルエリアネットワーク（ＰＡＮ）、ワイヤエリアネットワーク（ＷＡＮ）、イントラネット、インターネット、ピアツーピアネットワーク、二地点間ネットワーク、メッシュネットワークなどを介してデータを通信し得る。ユーザデバイス１０２はまた、ディスプレイ（図示せず）を含み得る。
【0021】
顔認証システム２０２は、ユーザ１０６が、ユーザ１０６の顔の画像またはユーザ１０６の顔を含む画像を使用して、ユーザデバイス１０２のアプリケーション２０８、設定、または他のリソースにアクセス可能にする。顔認証システム２０２は、少なくとも１つのカメラシステム２１２と、少なくとも１つの顔認識器２１４と、少なくとも１つの超音波センサ２１６とを含む。顔認証システム２０２は、任意選択的に、別のセンサ２１８を含み得る。図２－１で顔認証システム２０２の一部として示されているが、超音波センサ２１６および／またはセンサ２１８は、顔認証なりすまし防止のための顔認証システム２０２と通信できる（例えば、情報を提供できる）分離した実体と考えられ得る。時には、超音波センサ２１６および／またはセンサ２１８は、顔認証なりすまし防止をサポートするのに加えて、ユーザデバイス１０２の他の特徴をサポートするように動作する。顔認証システム２０２の様々な実施態様は、システムオンチップ（ＳｏＣ）、１つまたは複数の集積回路（ＩＣ）、プロセッサ命令が組み込まれたプロセッサもしくはメモリに記憶されたプロセッサ命令にアクセスするように構成されたプロセッサ、ファームウェアが組み込まれたハードウェア、様々なハードウェア構成要素を有するプリント回路基板、またはそれらの任意の組合せを含み得る。
【0022】
顔認証システム２０２は、多種多様な異なる環境条件の下で動作するように設計され得る。例えば、顔認証システム２０２は、およそ７０センチメートル（ｃｍ）未満の距離における顔認証をサポートできる。この距離は、ユーザデバイス１０２とユーザ１０６との間の距離を表す。別の例として、顔認証システム２０２は、およそ－４０度～４０度の角度視野を提供するユーザデバイス１０２の多種多様なチルト角度およびパン角度における顔認証をサポートできる。これらの角度は、およそ－４０度～２０度のチルト角度およびおよそ－２０度～２０度のパン角度を含み得る。この角度視野の範囲を用いて、顔認証システム２０２は、ユーザ１０６がユーザデバイス１０２を保持する状況および／またはユーザデバイス１０２が表面上にあり、かつユーザ１０６がユーザデバイス１０２に接近する状況中に動作可能である。
【0023】
加えて、顔認証システム２０２は、１００ミリ秒～２００ミリ秒（ｍｓ）などの所定の時間量内に顔認証１０４に関する決定を行うように設計され得る。この時間フレームは、画像１０８をキャプチャし、超音波を使用してプレゼンテーション攻撃１１４が発生しているか否かを判定し、画像１０８上で顔認識を実行するのに必要な合計時間量を含み得る。
【0024】
カメラシステム２１２は、顔認証１０４のために１つまたは複数の画像１０８をキャプチャする。カメラシステム２１２は、赤緑青（ＲＧＢ）カメラなどの少なくとも１つのカメラを含む。カメラシステム２１２はまた、特に暗い環境において照明を提供するための１つまたは複数の発光体を含み得る。発光体は、ＬＥＤなど、ＲＧＢ光を含み得る。いくつかの実施態様では、カメラシステム２１２は、自撮りする、アプリケーション２０８のために画像をキャプチャする、文書をスキャンする、バーコードを読み取る、などの他の用途のために使用され得る。
【0025】
顔認識器２１４は、画像１０８に提示されている人間の顔がユーザデバイス１０２の権限のあるユーザ１０６に対応することを検証するために、顔認識を実行する。顔認識器２１４は、ソフトウェア、プログラマブルハードウェア、またはそれらの何らかの組合せにおいて実施可能である。いくつかの実施態様では、顔認識器２１４は、機械学習済みモジュール（例えば、ニューラルネットワーク）を使用して実施される。
【0026】
超音波センサ２１６は、超音波を使用して、人間の顔とプレゼンテーション攻撃１１４とを区別する。超音波センサ２１６は、図２－２に関してさらに説明される。センサ２１８は、追加情報を超音波センサ２１６に提供し、これは、プレゼンテーション攻撃１１４を検出する超音波センサ２１６の能力を向上させる。センサ２１８は、図２－３に関してさらに説明される。
【0027】
図２－２は、超音波センサ２１６の例示的な構成要素を示す。図示されている構成において、超音波センサ２１６は、超音波センサデータをリモートデバイスに伝送するための通信インターフェース２２０を含むが、超音波センサ２１６がユーザデバイス１０２内に一体化されている場合、使用される必要はない。概して、通信インターフェース２２０によって提供される超音波センサデータは、顔認証システム２０２によって使用可能な形式を有する。
【0028】
超音波センサ２１６はまた、電気信号を音波に変換できる少なくとも１つのトランスデューサ２２２を含む。トランスデューサ２２２はまた、音波を検出して、電気信号に変換できる。これらの電気信号および音波は、超音波レンジにおける周波数を含み得る。
【0029】
トランスデューサ２２２が超音波信号を生成するために使用する周波数スペクトル（例えば、周波数の範囲）は、およそ２０キロヘルツ（ｋＨｚ）～２ＭＨｚの周波数を含む超音波範囲における周波数を含み得る。場合によっては、周波数スペクトルは、類似のまたは異なる帯域幅を有する複数のサブスペクトルに分割され得る。例えば、異なる周波数サブスペクトルは、３０～５００ｋＨｚ、３０～７０ｋＨｚ、８０～５００ｋＨｚ、１～２ＭＨｚ、２０～４８ｋＨｚ、２０～２４ｋＨｚ、２４～４８ｋＨｚ、２６～２９ｋＨｚ、３１～３４ｋＨｚ、３３～３６ｋＨｚ、または３１～３８ｋＨｚを含み得る。
【0030】
これらの周波数サブスペクトルは、連続していても、分離していてもよく、送信された信号は、位相および／または周波数において変調され得る。コヒーレンスを達成するために、同じ帯域幅を有する複数の周波数サブスペクトル（連続、不連続にかかわらず）は、複数の超音波信号を生成するためにトランスデューサ２２２によって使用されてもよく、生成されている超音波信号は、時間的に同時にまたは分離して送信される。状況によっては、複数の連続した周波数サブスペクトルが、単一の超音波信号を伝送するために使用されてもよく、それにより、超音波信号は、広帯域幅を有することが可能になる。
【0031】
顔認証なりすまし防止のために、超音波センサ２１６は、顔認証なりすまし防止のために有益である特定のレンジ分解能を実現する周波数を使用できる。一例として、超音波センサ２１６は、およそ７ｃｍ以下（例えば、およそ５ｃｍまたはおよそ３ｃｍ）のレンジ分解能を達成できる帯域幅を使用できる。例示的な帯域幅は、少なくとも７ｋＨｚであり得る。この周波数はまた、およそ７０ｃｍなど、顔認証のための特定の検出レンジをサポートするように選択され得る。例示的な周波数は、およそ３１～３８ｋＨｚの周波数を含む。
【0032】
時には、超音波センサ２１６は、顔認証なりすまし防止に加えて、ユーザデバイス１０２内の他の特徴をサポートする。これらの他の特徴は、存在検出または把持検出を含み得る。この場合、超音波センサ２１６は、アクティブ特徴のために最適化された異なる動作構成間を動的に切り換えることができる。例えば、超音波センサ２１６は、存在検出のためにおよそ２６～２９ｋＨｚの周波数、および顔認証なりすまし防止のためにおよそ３１～３８ｋＨｚの周波数を使用できる。
【0033】
例示的な実施態様では、超音波センサ２１６のトランスデューサ２２２は、モノスタティックトポロジを有する。このトポロジを用いて、トランスデューサ２２２は、電気信号を音波に変換し、音波を電気信号に変換できる（例えば、超音波信号を送信または受信できる）。例示的なモノスタティックトランスデューサは、圧電トランスデューサ、容量トランスデューサ、および微小電子機械システム（ＭＥＭＳ）技術を使用した微細加工超音波トランスデューサ（ＭＵＴ）を含み得る。
【0034】
代替的に、トランスデューサ２２２は、ユーザデバイス１０２上の異なる位置に位置する複数のトランスデューサを含むバイスタティックトポロジを用いて実施され得る。この場合、第１のトランスデューサは、電気信号を音波に変換し（例えば、超音波信号を送信し）、第２のトランスデューサは、音波を電気信号に変換する（例えば、超音波信号を受信する）。例示的なバイスタティックトポロジは、ユーザデバイス１０２の少なくとも１つのスピーカーおよび少なくとも１つのマイクを使用して実施され得る。スピーカーおよびマイクは、超音波センサ２１６の動作専用であってもよい。あるいは、スピーカーおよびマイクは、ユーザデバイス１０２および超音波センサ２１６の両方によって共有され得る。スピーカーおよびマイクの例示的な位置は、図５に関してさらに説明される。
【0035】
超音波センサ２１６は、アナログ領域において電気信号を調整するための回路および論理を含む少なくとも１つのアナログ回路２２４を含む。アナログ回路２２４は、電気信号を生成および修正するための波形生成器、アナログデジタル変換器、増幅器、フィルタ、ミキサ、位相シフタ、およびスイッチを含み得る。いくつかの実施態様では、アナログ回路２２４は、スピーカーまたはマイクと関連付けられた他のハードウェア回路を含む。
【0036】
超音波センサ２１６はまた、１つまたは複数のシステムプロセッサ２２６と、少なくとも１つのシステム媒体２２８（例えば、１つまたは複数のコンピュータ可読記憶媒体）とを含む。システムプロセッサ２２６は、デジタル領域において電気信号を処理する。システム媒体２２８は、なりすまし検出器２３０を含む。なりすまし検出器２３０は、ハードウェア、ソフトウェア、ファームウェア、またはそれらの組合せを使用して実施され得る。この例では、システムプロセッサ２２６が、なりすまし検出器２３０を実施する。なりすまし検出器２３０は、トランスデューサ２２２からの応答（例えば、電気信号）を処理して、プレゼンテーション攻撃１１４を検出する。なりすまし検出器２３０は、発見法モジュールまたは機械学習済みモジュール（例えば、ニューラルネットワーク）を使用して、少なくとも部分的に実施され得る。
【0037】
いくつかの実施態様では、超音波センサ２１６は、センサ２１８によって提供される情報を使用する。例えば、センサ２１８は、超音波センサ２１６に、物体の場所（例えば、ユーザ１０６の顔またはプレゼンテーション攻撃手段）に関する情報を提供する。この情報は、レンジおよび／または角度計測値を含み得る。このように、超音波センサ２１６は、プレゼンテーション攻撃１１４が存在しているか否かを判定する前に、センサ２１８によって提供された場所情報を使用して、超音波データをカスタマイズ（例えば、フィルタリングまたは正規化）する。いくつかの場合では、超音波センサ２１６が超音波技術を使用して物体の場所を独立して測定する前に、上記のカスタマイズが実行される。任意選択的に、超音波センサ２１６は、センサ２１８によって提供される場所情報を利用して、超音波技術を使用した物体の場所の測定の正確性を高め得る。
【0038】
別の例として、超音波センサ２１６は、センサ２１８によって提供される動きデータを利用できる。特に、超音波センサ２１６は、動きデータによって識別された動きを補償するように超音波データを修正できる。例示的なセンサ２１８は、図２－３に関してさらに説明される。
【0039】
図２－３は、顔認証なりすまし防止のための例示的なセンサ２１８を示す。図示された構成では、センサ２１８は、位相差センサ２３２、ＲＧＢセンサ２３４、慣性計測ユニット（ＩＭＵ）２３６（ＩＭＵ２３６）、および／または無線周波数ベースのセンサ２３８（ＲＦベースのセンサ２３８）を含み得る。いくつかの実施態様では、位相差センサ２３２は、カメラシステム２１２の前方カメラ２４０の一部である。前方カメラ２４０はまた、顔認証用の画像１０８をキャプチャするために使用可能である。位相差センサ２３２は、検出された位相差に基づいて物体の距離を測定できる。測定した距離を用いて、超音波センサ２１６は、物体と関連した関心領域を判定し、距離正規化を実行して、異なる顔認証状況において変化し得る物体と超音波センサ２１６との間の距離を補償できる。特に、超音波センサ２１６は、測定した距離に基づいて、物体と関連する強度または振幅情報を較正する。これは、超音波センサ２１６が、多種多様な異なる距離における顔認証なりすまし防止をサポートできるようにする。
【0040】
ＲＧＢセンサ２３４はまた、前方カメラ２４０の一部であり得る。ＲＧＢセンサ２３４は、物体に対する角度を測定し、この角度を超音波センサ２１６に提供できる。超音波センサ２１６は、測定した角度に基づいて、エネルギーまたは強度情報を正規化できる。これは、超音波センサ２１６が、プレゼンテーション攻撃１１４で使用される物体または人間の顔の差の後方散乱をより良好に検出し、多種多様な異なる角度における顔認証なりすまし防止をサポートすることを可能にする。
【0041】
慣性計測ユニット２３６は、ユーザデバイス１０２の動きを測定できる。この動き情報を使用して、超音波センサ２１６は、動き補償を実行できる。追加的または代替的に、超音波センサ２１６は、慣性計測ユニット２３６が、ユーザデバイス１０２がほぼ静止していることを示すことに応答してアクティブ化され得る。このように、慣性計測ユニット２３６は、超音波センサ２１６によって観察された動きアーチファクトの量を減少させることができる。
【0042】
例示的なＲＦベースのセンサ２３８は、超広帯域センサ、レーダーセンサ、またはＷｉＦｉ（登録商標）センサを含み得る。無線周波数を使用して、ＲＦベースのセンサ２３８は、顔認証１０４のために提示された物体までの距離および／または角度を測定できる。これらの測定値を用いて、超音波センサ２１６は、プレゼンテーション攻撃を検出するための関心領域を判定し、強度または振幅情報を較正できる。カメラシステム２１２、顔認識器２１４、超音波センサ２１６、およびセンサ２１８の間の相互作用は、図３に関してさらに説明される。
【0043】
図３は、超音波を使用して顔認証なりすまし防止を実行する例示的な顔認証システム２０２を示す。図示した構成において、顔認証システム２０２は、カメラシステム２１２、顔認識器２１４、および超音波センサ２１６を含む。顔認証システム２０２はまた、任意選択的に、センサ２１８を含み得る。顔認識器２１４は、カメラシステム２１２および超音波センサ２１６に結合されている。センサ２１８は、超音波センサ２１６に結合されている。
【0044】
動作中に、顔認証システム２０２は、顔認証１０４を実行する要求３０２を受容する。いくつかの状況では、この要求３０２は、顔認証１０４を要求するアプリケーション２０８または別のサービスによって提供される。他の状況では、要求３０２は、センサ２１８がユーザ１０６との相互作用を検出したことに応答して、センサ２１８によって提供される。例えば、慣性計測ユニット２３６は、ユーザ１０６がユーザデバイス１０２を持ち上げたことに応答して、要求３０２を顔認証システム２０２に送信できる。
【0045】
要求３０２の受信に応答して、顔認証システム２０２は、カメラシステム２１２を起動およびアクティブ化する。カメラシステム２１２は、顔認証１０４のために少なくとも１つの画像１０８をキャプチャする。カメラシステム２１２は、キャプチャした画像１０８を顔認識器２１４に提供する。
【0046】
超音波センサ２１６は、プレゼンテーション攻撃１１４を検出するために、超音波感知を実行する。これは、カメラシステム２１２が画像１０８をキャプチャする前、カメラシステム２１２が画像１０８をキャプチャしている間、またはカメラシステム２１２が画像１０８をキャプチャした後に発生してもよい。反射された超音波エネルギーを分析することによって、超音波センサ２１６は、反射された超音波エネルギーが、プレゼンテーション攻撃１１４と関連する物体から来たのか、人間の顔から来たのかを判定できる。超音波センサ２１６は、プレゼンテーション攻撃１１４が検出されたか否かを示すなりすましインジケータ３０４を生成する。超音波センサ２１６は、なりすましインジケータ３０４を顔認識器２１４に提供する。
【0047】
顔認識器２１４は、画像１０８およびなりすましインジケータ３０４を受容する。なりすましインジケータ３０４が、プレゼンテーション攻撃１１４が検出されていないことを示す場合、顔認識器２１４は、ユーザ１０６の顔が画像１０８内に存在するかどうかを判定するために顔認識を実行する。顔認識器２１４は、要求３０２を送信したアプリケーション２０８またはサービスに提供される報告３０６を生成する。顔認識器２１４が、ユーザ１０６の顔を認識し、かつなりすましインジケータ３０４がプレゼンテーション攻撃１１４の不在を示す場合、顔認識器２１４は、報告３０６を使用して、顔認証成功を示す。あるいは、顔認識器２１４が、ユーザ１０６の顔を認識せず、および／または、なりすましインジケータ３０４がプレゼンテーション攻撃１１４の存在を示す場合、顔認識器２１４は、報告３０６を使用して、顔認証失敗を示す。この失敗の表示は、アプリケーション２０８および／またはユーザデバイス１０２に、アクセスを拒絶させ得る。
【0048】
いくつかの実施態様では、センサ２１８は、センサデータ３０８を超音波センサ２１６に提供する。超音波センサ２１６は、センサデータ３０８を使用して、反射された超音波エネルギーに基づいて測定された超音波ベースのデータの処理をカスタマイズする。センサ２１８によって提供された追加情報を考慮することによって、超音波センサ２１６は、プレゼンテーション攻撃１１４を検出するその能力を高め得る。
【0049】
いくつかの態様では、超音波センサ２１６は、顔認証システム２０２または顔認証システム２０２の別の構成要素によって実行されたなりすまし防止技術をサポートするために、この実体に情報をさらに提供する。例えば、超音波センサ２１６は、物体の測定距離を顔認証システム２０２に提供できる。この情報を用いて、顔認証システム２０２は、カメラシステム２１２によって提供された画像１０８を分析し、画像１０８で提示されるような物体のサイズが、超音波センサ２１６によって提供された測定距離における人間の顔の概略サイズに適合するかどうかを判定できる。特に、顔認証システム２０２は、測定距離における人間の顔のサイズと関連する上方境界および下方境界を判定できる。画像１０８における物体のサイズがその境界内である場合、顔認証システム２０２は、プレゼンテーション攻撃１１４を検出しない。しかしながら、画像１０８における物体のサイズがその境界外である場合、顔認証システム２０２は、プレゼンテーション攻撃１１４を検出する。このように、超音波センサ２１６はまた、他の実体によって実行されたなりすまし防止技術をサポートする超音波ベースの情報を提供できる。
顔認証なりすまし防止
図４－１は、何らかのプレゼンテーション攻撃手段と人間の顔との超音波反射の差を示す。４０２で、環境１００－３～１００－５に示すように、プレゼンテーション攻撃手段４０４（例えば、プレゼンテーション攻撃１１４と関連する物体）は、顔認証１０４中にユーザデバイス１０２に対して提示される。４０６で、環境１００－１～１００－２に示すように、人間の顔４０８（例えば、ユーザ１０６の顔）は、顔認証１０４中にユーザデバイス１０２に対して提示される。
顔認証なりすまし防止
図４－１は、何らかのプレゼンテーション攻撃手段と人間の顔との超音波反射の差を示す。４０２で、環境１００－３～１００－５に示すように、プレゼンテーション攻撃手段４０４（例えば、プレゼンテーション攻撃１１４と関連する物体）は、顔認証１０４中にユーザデバイス１０２に対して提示される。４０６で、環境１００－１～１００－２に示すように、人間の顔４０８（例えば、ユーザ１０６の顔）は、顔認証１０４中にユーザデバイス１０２に対して提示される。
【0050】
プレゼンテーション攻撃手段４０４は、人間の顔４０８とは異なる物理的構造を有する場合がある。いくつかのプレゼンテーション攻撃手段４０４は、例えば、媒体１１６またはデバイス１２０など、ほぼ平坦または平面状の表面を有する場合がある。マスク１２６などの他のプレゼンテーション攻撃手段４０４または曲面を有する他のプレゼンテーション攻撃手段４０４は、プレゼンテーション攻撃手段４０４がほぼ平坦な表面からなるほぼ区分別の平面状の表面を有する場合がある。一方、人間の顔４０８は、プレゼンテーション攻撃手段４０４と比較して、有意によりはっきりした輪郭および角度を有する場合がある。これらの輪郭は、人間の顔４０８の額、鼻、眼窩、唇、頬、顎、および耳を形成する。これらの構造上の差に基づいて、プレゼンテーション攻撃手段４０４の超音波挙動は、点目標と類似する場合がある一方、人間の顔４０８の超音波挙動は、分布目標と類似する場合がある。
【0051】
また、プレゼンテーション攻撃手段４０４および人間の顔４０８は、異なる材質からなる場合がある。これらの異なる材質は、結果として、プレゼンテーション攻撃手段４０４および人間の顔４０８が超音波と関連して異なる吸収特性および反射特性を有することをもたらす。例えば、人間の顔４０８は、人体組織からなる。いくつかのプレゼンテーション攻撃手段４０４は、人体組織よりも高い反射係数を有する、プラスチックなどの他の材質からなる。
【0052】
４０２および４０６の両方の場合、超音波センサ２１６は、少なくとも１つの超音波送信信号４１０を送信する。超音波送信信号４１０は、空間を通って伝搬し、プレゼンテーション攻撃手段４０４および人間の顔４０８上に当たる。プレゼンテーション攻撃手段４０４および人間の顔４０８の物理的構造および材質の違いに起因して、超音波送信信号４１０は、プレゼンテーション攻撃手段４０４と人間の顔４０８とで異なる相互作用を行う。この相互作用は、プレゼンテーション攻撃手段４０４および人間の顔４０８とそれぞれ関連する反射４１４－１および４１４－２によって例示されている。
【0053】
プレゼンテーション攻撃手段４０４の平面状の表面に起因して、図４－１の左に向かって配向されている反射４１４－１によって示されるように、超音波送信信号４１０の有意量が反射されて、ユーザデバイス１０２に戻り得る。一方、人間の顔４０８の輪郭は、異なる方向において配向されている反射４１４－２で示されるように、超音波送信信号４１０を、多くの方向において拡散させる。したがって、プレゼンテーション攻撃手段４０４と比較して、より少ない超音波エネルギーが、人間の顔４０８からユーザデバイス１０２に向かって戻るように方向付けられ得る。また、プレゼンテーション攻撃手段４０４は、人体組織よりも高い反射係数を有する材質を含み、人間の顔４０８と比較して、より多くの超音波エネルギーがプレゼンテーション攻撃手段４０４によって反射され得る。換言すると、プレゼンテーション攻撃手段４０４と関連する反射４１４－１は、人間の顔４０８と関連する反射４１４－２よりも高い振幅を有し得る。この振幅の差は、反射４１４－２よりも長い長さを有する反射４１４－１によって例示されている。
【0054】
４０２および４０６の両方の場合、超音波センサ２１６は、少なくとも１つの超音波受信信号４１２を受信する。超音波受信信号４１２の振幅は、反射された超音波エネルギーの量および超音波センサ２１６に向かって戻るように方向付けられた超音波エネルギーの量に基づく。概して、プレゼンテーション攻撃手段４０４と人間の顔４０８との異なる物理的構造および材質によって、超音波受信信号４１２は、４０６よりも４０２において高い振幅を有するようにすることができる。超音波受信信号４１２の特性に基づいて、超音波センサ２１６は、顔認証１０４のために提示されているのが、プレゼンテーション攻撃手段４０４か、人間の顔４０８かを判定できる。プレゼンテーション攻撃手段４０４と人間の顔４０８との超音波挙動の違いは、図４－２に関してさらに説明される。
【0055】
図４－２は、プレゼンテーション攻撃手段４０４と人間の顔４０８との受信されたパワーの差を示す。グラフ４１６は、受信されたパワーと関連する第１の次元と、レンジ（例えば、距離または斜距離）と関連する第２の次元とを有する。グラフ４１６で、破線４１８は、プレゼンテーション攻撃手段４０４と関連する受信されたパワーを表す。実線４２０は、人間の顔４０８と関連する受信されたパワーを表す。この例では、プレゼンテーション攻撃手段４０４と人間の顔４０８とは、ユーザデバイス１０２からほぼ同じ距離に位置決めされている。
【0056】
グラフ４１６で見られるように、プレゼンテーション攻撃手段４０４は、人間の顔４０８よりも高いピークを有する受信されたパワーを生成する。これは、プレゼンテーション攻撃手段４０４を形成する材質のより高い反射係数に少なくとも部分的に起因し得る。また、プレゼンテーション攻撃手段４０４と関連する受信されたパワーは、より小さい範囲間隔にわたって集中している一方、人間の顔４０８と関連する受信されたパワーは、より大きい範囲間隔にわたって分散している。これは、プレゼンテーション攻撃手段４０４の点状の性質と人間の顔４０８の分散した性質とに少なくとも部分的に起因し得る。これらの固有の違いを利用することによって、超音波センサ２１６は、多種多様な技術を用いて、顔認証１０４のために提示された物体が、プレゼンテーション攻撃１１４に対応するのか、人間の顔４０８に対応するのかを識別できる。これらの技術は、図７～図１５に関してさらに説明される。
【0057】
図５は、ユーザデバイス１０２のスピーカー５０２ならびにマイク５０４－１および５０４－２の例示的な位置を示す。図５の例示的なユーザデバイス１０２は、１つのスピーカー５０２および２つのマイク５０４－１～５０４－２を含むように示されているが、超音波センサ２１６は、所与の時間に１つまたは複数のスピーカーおよび１つまたは複数のマイクとともに動作し得る。超音波センサ２１６が複数のスピーカーを使用できる状況では、超音波センサ２１６は、より高い信号対雑音比を提供できるスピーカーを選択できる。この信号対雑音比は、スピーカーの動作特性および／またはユーザ１０６に対するスピーカーの位置に依存し得る。
【0058】
この実施態様では、スピーカー５０２ならびにマイク５０４－１および５０４－２は、ユーザデバイス１０２の同じ表面上に位置決めされる。この場合、この表面もまた、ディスプレイ５０６を含む。マイク５０４－１は、マイク５０４－２とは異なるユーザデバイス１０２の側部上に位置決めされている。ユーザデバイス１０２を半分に分割する面５０８を考える。この場合、ユーザデバイス１０２の第１の半分５１０－１は、スピーカー５０２およびマイク５０４－１を含む。ユーザデバイス１０２の第２の半分５１０－２は、マイク５０４－２を含む。
【0059】
マイク５０４－１および５０４－２を離して（例えば、超音波送信信号４１０の波長よりも大きい距離で）配置することによって、マイク５０４－１および５０４－２は、反射４１４－１または４１４－２の異なる態様または特徴を観察し得る。例えば多重チャネル技術を使用して、超音波センサ２１６は、マイク５０４－１および５０４－２にて観察された応答における差を評価し得る。プレゼンテーション攻撃手段４０４の点状の性質に起因して、マイク５０４－１および５０４－２で観察された応答は、ほぼ同様であり得る。一方、人間の顔４０８についてマイク５０４－１および５０４－２で観察された応答は、人間の顔４０８の分散された性質に起因して、有意に異なり得る。したがって、超音波センサ２１６は、応答における差を評価して、プレゼンテーション攻撃１１４が発生しているか否かを判定できる。超音波センサ２１６の動作が、図６に関してさらに説明される。
【0060】
図６は、超音波センサ２１６の例示的な実施態様を示す。図示した構成において、超音波センサ２１６は、トランスデューサ２２２、アナログ回路２２４、およびシステムプロセッサ２２６を含む。アナログ回路２２４は、トランスデューサ２２２とシステムプロセッサ２２６との間に結合されている。アナログ回路２２４は、送信機６０２および受信機６０４を含む。送信機６０２は、システムプロセッサ２２６に結合されている波形生成器６０６を含む。図示していないが、送信機６０２は、１つまたは複数の送信チャネルを含み得る。受信機６０４は、複数の受信チャネル６０８－１～６０８－Ｍを含み、ここで、Ｍは正の整数を表す。受信チャネル６０８－１～６０８－Ｍは、システムプロセッサ２２６に結合されている。
【0061】
トランスデューサ２２２は、少なくとも１つのスピーカー５０２および少なくとも１つのマイク５０４を含むバイスタティックトポロジで実施されている。図示された構成では、トランスデューサ２２２は、複数のスピーカー５０２－１～５０２－Ｓおよび複数のマイク５０４－１～５０４－Ｍを含み、ここで、Ｓは正の整数を表す。スピーカー５０２－１～５０２－Ｓは、送信機６０２に結合されており、マイク５０４－１～５０４－Ｍは、受信機６０４のそれぞれの受信チャネル６０８－１～６０８－Ｍに結合されている。
【0062】
図６の超音波センサ２１６は、複数のスピーカー５０２および複数のマイク５０４を含むが、超音波センサ２１６の他の実施態様は、単一のスピーカー５０２および単一のマイク５０４、単一のスピーカー５０２および複数のマイク５０４、複数のスピーカー５０２および単一のマイク５０４、または送信および／もしくは受信が可能な他のタイプのトランスデューサを含み得る。いくつかの実施態様では、スピーカー５０２－１～５０２－Ｓおよびマイク５０４－１～５０４－Ｍはまた、可聴信号で動作可能である。例えば、ユーザデバイス１０２は、スピーカー５０２－１～５０２－Ｓを介して音楽を再生し、マイク５０４－１～５０４－Ｍを使用してユーザ１０６の音声を検出できる。
【0063】
送信中に、送信機６０２は、電気信号をスピーカー５０２－１～５０２－Ｓに渡し、スピーカー５０２－１～５０２－Ｓは、超音波送信信号４１０－１～４１０－Ｓをそれぞれ発信する。特に、波形生成器６０６は、類似の波形（例えば、類似の振幅、位相、および周波数）または異なる波形（例えば、異なる振幅、位相、および／または周波数）を有し得る電気信号を生成する。いくつかの実施態様では、システムプロセッサ２２６は、構成信号６１０を波形生成器６０６に渡す。この構成信号６１０は、波形生成の特性（例えば、中心周波数、帯域幅、および／または変調タイプ）を指定できる。構成信号６１０を使用して、システムプロセッサ２２６は、顔認証なりすまし防止または存在検出などのアクティブ特徴をサポートするように、超音波送信信号４１０－１～４１０－Ｓをカスタマイズできる。明示していないが、波形生成器６０６はまた、復調のために、電気信号をシステムプロセッサ２２６または受信機６０４に伝送できる。超音波送信信号４１０－１～４１０－Ｓは、物体（例えば、人間の顔４０８またはプレゼンテーション攻撃手段４０４）によって反射される場合もあり、反射されない場合もある。
【0064】
受信中に、マイク５０４－１～５０４－Ｍは、それぞれ、超音波受信信号４１２－１～４１２－Ｍを受信する。超音波受信信号４１２－１～４１２－Ｍと超音波送信信号４１０－１～４１０－Ｓとの間の相対位相差、周波数、および振幅は、超音波送信信号４１０－１～４１０－Ｓと近くの物体（例えば、人間の顔４０８もしくはプレゼンテーション攻撃手段４０４）との相互作用または外部環境（例えば、伝搬路損失および雑音源）に起因して変化し得る。超音波受信信号４１２－１～４１２－Ｍは、スピーカー５０２－１～５０２－Ｓのうちの１つからマイク５０４－１～５０４－Ｍのうちの１つへ伝搬する超音波送信信号４１０のバージョンを表す。受信チャネル６０８－１～６０８－Ｍは、超音波受信信号４１２－１～４１２－Ｍを処理し、ベースバンド受信信号６１２－１～６１２－Ｍを生成する。
【0065】
システムプロセッサ２２６は、なりすまし検出器２３０を含む。システムプロセッサ２２６および／またはなりすまし検出器２３０は、レンジ圧縮、ベースバンド処理、復調、および／またはフィルタリングなどの関数を実行できる。概して、なりすまし検出器２３０は、受信チャネル６０８－１および６０８－Ｍからベースバンド受信信号６１２－１～６１２－Ｍを受容し、これらの信号を分析して、図７に関してさらに説明するように、なりすましインジケータ３０４を生成する。
【0066】
図７は、顔認証なりすまし防止のための超音波センサ２１６によって実施される例示的なスキームを示す図である。図示された構成では、なりすまし検出器２３０は、プレプロセッサ７０２と、特徴抽出器７０４と、なりすまし予測器７０６とを含む。プレプロセッサ７０２は、特徴抽出器７０４によって使用可能な形式でデータを提供するようにベースバンド受信信号６１２－１～６１２－Ｍに対して動作する。プレプロセッサ７０２は、フィルタリング、フーリエ変換（例えば、高速フーリエ変換）、レンジ圧縮、正規化、および／またはクラッタキャンセルを実行できる。いくつかの実施態様では、フィルタリングおよび／または正規化は、以下でさらに説明するように、センサデータ３０８に基づく。
【0067】
特徴抽出器７０４は、プレゼンテーション攻撃手段４０４と人間の顔４０８とを区別するための有用な情報を抽出するために、多種多様な関数を実行し得る。いくつかの場合では、特徴抽出器７０４はまた、物体の場所情報（例えば、レンジおよび／または角度）を利用して、適切な情報を抽出する。この場所情報は、超音波技術を使用して超音波センサ２１６によって判定されてもよく、センサデータ３０８を介してセンサ２１８によって提供されてもよく、またはそれらの何らかの組合せが行われてもよい。特徴抽出器７０４の動作は、超音波センサ２１６が動作する入力データのタイプと、入力データが、単一の受信チャネル６０８または複数の受信チャネル６０８－１～６０８－Ｍと関連しているかどうかに応じて変化し得る。特徴抽出器７０４の例は、図８－１、図９－１、図１１－１、図１２－１に関してさらに説明される。
【0068】
なりすまし予測器７０６は、特徴抽出器７０４によって提供された情報に基づいてプレゼンテーション攻撃１１４が発生したか否かを判定する。なりすまし予測器７０６は、比較器７０８、ルックアップテーブル７１０（ＬＵＴ７１０）、および／または機械学習済みモジュール７１２を含み得る。
【0069】
動作中に、プレプロセッサ７０２は、ベースバンド受信信号６１２－１～６１２－Ｍを受容し、複素数データ７１４を生成する。複素数データ７１４は、振幅および位相情報（例えば、実数および虚数）を含む。複素数データ７１４の例示的なタイプは、レンジプロファイルデータ７１６（例えば、強度マップを表すデータ）、インターフェログラム７１８、レンジスロータイムデータ７２０（例えば、レンジ－ドップラーマップを表すデータ）、および／またはパワースペクトル７２２を含む。
【0070】
レンジプロファイルデータ７１６は、レンジ次元および時間次元（例えば、高速時間次元）にわたる振幅（例えば、強度）および位相情報を含む。レンジ次元は、レンジビン（例えば、レンジセル）のセットによって表され得る。時間次元は、時間間隔（例えば、チャープ間隔またはパルス間隔）のセットによって表され得る。インターフェログラム７１８は、レンジ次元および時間次元にわたるコヒーレンスおよび位相情報を含み得る。レンジスロータイムデータ７２０は、レンジ次元およびドップラー（またはスロータイム）次元にわたる振幅および位相情報を含む。ドップラー次元は、ドップラービンのセットによって表され得る。パワースペクトル７２２は、周波数次元および時間次元にわたるパワー情報を含む。
【0071】
いくつかの態様では、プレプロセッサ７０２は、センサ２１８によって提供されるセンサデータ３０８を使用して、関心領域に従って、複素数データ７１４を較正および／または複素数データ７１４をフィルタリングできる。一例として、プレプロセッサ７０２は、センサデータ３０８によって提供されるような物体の測定された場所に基づいて、レンジプロファイルデータ７１６、インターフェログラム７１８、レンジスロータイムデータ７２０、および／またはパワースペクトル７２２について、振幅ベースの情報を較正できる。特に、プレプロセッサ７０２は、顔認証１０４のために提示された物体に対する測定された距離および／または角度に基づいて振幅情報を正規化できる。
【0072】
追加的または代替的に、プレプロセッサ７０２は、センサデータ３０８によって提供された距離および／または角度測定値によって識別された関心領域と関連する複素数データ７１４のサブセットを提供できる。関心領域は、物体の測定された場所を含み得る。いくつかの場合では、関心領域は、物体の測定された場所の周囲を中心としており、または測定された場所の少なくとも一部分を囲む。関心領域のサイズは、人間の顔４０８の概略サイズに基づき得る。追加的または代替的に、関心領域は、顔認証と関連した領域に基づき得る（例えば、関心領域は、７０ｃｍまでの距離を含み得る）。
【0073】
特徴抽出器７０４は、１つまたは複数の特徴７２４を複素数データ７１４から抽出する。例示的な特徴７２４は、単一チャネル特徴７２６および／または多重チャネル特徴７２８を含み得る。特徴抽出器７０４は、ベースバンド受信信号６１２－１～６１２－Ｍのうちの１つに基づいて単一チャネル特徴７２６を判定する。このように、単一チャネル特徴７２６は、受信チャネル６０８－１～６０８－Ｍのうちの１つと関連している。追加的または代替的に、特徴抽出器７０４は、ベースバンド受信信号６１２－１～６１２－Ｍのうちの少なくとも２つを使用して多重チャネル特徴７２８を判定する。多重チャネル特徴７２８は、受信チャネル６０８－１～６０８－Ｍのうちの２つ以上と関連している。
【0074】
いくつかの場合では、特徴抽出器７０４は、物体の測定された場所に基づいて、物体と関連している特徴７２４を判定し得る。例えば、特徴抽出器７０４は、超音波技術を使用して複素数データ７１４を分析することによって、またはセンサ２１８によって提供されたセンサデータ３０８に基づいて判定され得る物体の測定された場所を包含する領域を識別できる。この領域内で、特徴抽出器７０４は、複素数データ７１４を評価して、特徴７２４を生成する。このように、超音波センサ２１６は、特徴７２４が、顔認証のために提示された物体に関係し、環境内に存在する別の物体に関係しないことを確実にできる。
【0075】
なりすまし予測器７０６は、特徴抽出器７０４によって抽出された特徴７２４を分析して、プレゼンテーション攻撃１１４を検出し、なりすましインジケータ３０４を生成する。いくつかの例では、なりすまし予測器７０６は、比較器７０８を使用して、特徴７２４を閾値と比較する。この閾値は、超音波センサ２１６が、プレゼンテーション攻撃手段４０４と、付属品１１０を装着している場合または装着していない場合がある人間の顔４０８とを区別できるように設定される。他の実施態様では、なりすまし予測器７０６は、ルックアップテーブル７１０を参照して、特徴７２４がプレゼンテーション攻撃手段４０４に対応するか、人間の顔４０８に対応するかを判定する。さらに他の実施態様では、なりすまし予測器７０６は、機械学習済みモジュール７１２を使用して、特徴７２４を、プレゼンテーション攻撃手段４０４に関連している、または人間の顔４０８に関連しているとして分類する。
【0076】
なりすまし検出器２３０は、顔認証システム２０２がユーザ１０６の認証を成功できるかどうかを制御するなりすましインジケータ３０４を生成する。なりすましインジケータ３０４は、顔認証１０４のために提示された物体がプレゼンテーション攻撃手段４０４と相関しているか、人間の顔４０８と相関しているかを示す１つまたは複数の要素を含み得る。なりすまし検出器２３０の例示的な実施態様は、図８－１に関してさらに説明される。
単一チャネルベースの顔認証なりすまし防止
図８－１は、顔認証なりすまし防止のための単一チャネル特徴７２６を生成するために、超音波センサ２１６によって実施される例示的なスキームを示す。図示された構成では、特徴抽出器７０４は、レンジプロファイル特徴抽出器８０２を含む。任意選択的に、プレプロセッサ７０２は、正規化器８０４を含み得る。なりすまし予測器７０６は、比較器７０８、ルックアップテーブル７１０、および／または機械学習済みモジュール７１２を含む。
単一チャネルベースの顔認証なりすまし防止
図８－１は、顔認証なりすまし防止のための単一チャネル特徴７２６を生成するために、超音波センサ２１６によって実施される例示的なスキームを示す。図示された構成では、特徴抽出器７０４は、レンジプロファイル特徴抽出器８０２を含む。任意選択的に、プレプロセッサ７０２は、正規化器８０４を含み得る。なりすまし予測器７０６は、比較器７０８、ルックアップテーブル７１０、および／または機械学習済みモジュール７１２を含む。
【0077】
動作中に、プレプロセッサ７０２は、レンジプロファイルデータ７１６を生成する。レンジプロファイルデータ７１６は、ベースバンド受信信号６１２－１～６１２－Ｍのうちの１つに対してフーリエ変換を実行することによって生成され得る。正規化器８０４を含む実施態様の場合、プレプロセッサ７０２は、顔認証１０４のために提示された物体の測定された場所（例えば、測定された距離および／または角度）を含み得るセンサデータ３０８に基づいて、レンジプロファイルデータ７１６内の振幅情報を正規化できる。追加的または代替的に、正規化器８０４は、直交カップリング係数または定誤アラームレート（ＣＦＡＲ）信号対雑音比（ＳＮＲ）に基づいてレンジプロファイルデータ７１６内の振幅情報を調整できる。プレプロセッサ７０２は、正規化されたレンジプロファイルデータ８０６を特徴抽出器７０４に提供する。正規化器８０４を含まない実施態様の場合、プレプロセッサ７０２は、代替的に、レンジプロファイルデータ７１６を特徴抽出器７０４に提供できる。また、これらの技術は、レンジスロータイムデータ７２０を使用して同様に適用され得る。
【0078】
レンジプロファイル特徴抽出器８０２は、レンジプロファイルデータ７１６または正規化されたレンジプロファイルデータ８０６に基づいて、単一チャネル特徴７２６を生成する。例示的な単一チャネル特徴７２６は、ピーク振幅特徴８０８、エネルギー分布特徴８１０、および／または位相特徴８１２を含み得る。ピーク振幅特徴８０８は、レンジプロファイルデータ７１６または正規化されたレンジプロファイルデータ８０６内のピーク振幅を識別する。エネルギー分布特徴８１０は、レンジプロファイルデータ７１６または正規化されたレンジプロファイルデータ８０６内のレンジ次元上の分布エネルギーのピークエネルギーまたは形状を識別する。位相特徴８１２は、レンジプロファイルデータ７１６または正規化されたレンジプロファイルデータ８０６内の位相情報を識別する。
【0079】
いくつかの態様では、レンジプロファイル抽出器８０２は、物体の測定された場所に基づいて、物体と関連している単一チャネル特徴７２６を判定し得る。例えば、レンジプロファイル特徴抽出器８０２は、物体の測定された場所を包含する領域を識別できる。この領域内で、レンジプロファイル特徴抽出器８０２は、振幅および／または位相情報を評価して、ピーク振幅特徴８０８、エネルギー分布特徴８１０、および／または位相特徴８１２を生成する。このように、超音波センサ２１６は、単一チャネル特徴７２６が、顔認証のために提示された物体に関係し、環境内に存在する別の物体に関係しないことを確実にできる。
【0080】
なりすまし予測器７０６は、顔認証１０４中にプレゼンテーション攻撃１１４が発生したか否かを検出し、この情報を顔認証システム２０２に伝達するためになりすましインジケータ３０４を生成する。レンジプロファイル特徴抽出器８０２がピーク振幅特徴８０８をなりすまし予測器７０６に提供する例を考える。この場合、なりすまし予測器７０６は、比較器７０８を使用して、ピーク振幅特徴８０８によって識別されたピーク振幅を閾値８１６と比較できる。ピーク振幅が閾値８１６よりも大きい場合、なりすまし予測器７０６は、プレゼンテーション攻撃１１４を検出する。あるいは、ピーク振幅が閾値８１６よりも小さい場合、なりすまし予測器７０６は、プレゼンテーション攻撃１１４を検出しない（例えば、人間の顔４０８を検出する）。この例は、図８－２に関してさらに説明される。
【0081】
図８－２は、顔認証なりすまし防止と関連する例示的なレンジプロファイルデータ７１６を示す。グラフ８１８、８２０、８２２、および８２４は、顔認証１０４中に提示される異なるタイプの物体についてのレンジプロファイルデータ７１６を示す。特に、グラフ８１８、８２０、８２２、および８２４は、レンジ次元にわたる超音波受信信号４１２－１～４１２－Ｍのうちの１つについての振幅情報を図示する。
【0082】
グラフ８１８は、物体が人間の顔４０８であるときに収集されたレンジプロファイルデータ７１６を表す。グラフ８２０および８２２は、物体が、それぞれ、１枚の紙および１枚のボール紙であるときに収集されたレンジプロファイルデータ７１６を表す。この１枚の紙と１枚のボール紙は、環境１００－３に示すように、ユーザ１０６の写真１１８を含み得る。グラフ８２４は、物体が環境１００－４のデバイス１２０であるときに収集されたレンジプロファイルデータ７１６を表す。この場合、デバイス１２０は、ユーザ１０６のデジタル画像１２４を表示できる。
【0083】
物体が人間の顔４０８であるとき、レンジプロファイルデータ７１６の振幅は、グラフ８１８に示すように、閾値８１６を下回る。しかしながら、物体がプレゼンテーション攻撃手段４０４であるとき、レンジプロファイルデータ７１６の振幅は、グラフ８２０、８２２、および８２４に示すように、少なくともいくつかの範囲間隔について、閾値８１６を上回る。このように、超音波センサ２１６は、人間の顔４０８とプレゼンテーション攻撃手段４０４とを区別できる。
【0084】
いくつかの実施態様では、超音波センサ２１６は、検出された物体に関連するレンジ８２６を識別できる。超音波センサ２１６は、超音波検知を通して、センサデータ３０８に基づいて、またはそれらの何らかの組合せでレンジ８２６を判定できる。識別されたレンジ８２６において、超音波センサ２１６は、プレゼンテーション攻撃１１４を検出するために、レンジプロファイルデータ７１６の振幅を閾値８１６と比較する。
【0085】
同様の検出方法が、他の単一チャネル特徴７２６に対して適用され得る。例えば、なりすまし予測器７０６は、比較器７０８を使用して、抽出されたエネルギー分布特徴８１０が、人間の顔４０８を表すか、プレゼンテーション攻撃手段４０４を表すかを判定できる。特に、レンジ８２６におけるエネルギー量が閾値８１６よりも小さい場合、超音波センサ２１６は、プレゼンテーション攻撃１１４を検出しない。しかしながら、エネルギー量が閾値８１６よりも大きい場合、超音波センサ２１６は、プレゼンテーション攻撃１１４を検出する。追加的または代替的に、なりすまし予測器７０６は、ルックアップテーブル７１０または機械学習済みモジュール７１２を使用して、そのレンジ次元にわたるエネルギー分布特徴８１０の形状全体が、人間の顔４０８に対応するか、プレゼンテーション攻撃手段４０４に対応するかを判定できる。同様の技術が、ルックアップテーブル７１０または機械学習済みモジュール７１２を用いて位相特徴８１２を分析するために使用可能である。
【0086】
単一チャネルに関して説明したが、図８－１で説明する動作は、利用可能な受信チャネル６０８－１～６０８－Ｍのうちの２つ以上、および任意選択的に、各々に対して、連続して、または並列に実行され得る。いくつかの実施態様では、特徴抽出器７０４は、ピーク振幅特徴８０８、エネルギー分布特徴８１０、および／または位相特徴８１２の何らかの組合せなど、複数の特徴をなりすまし予測器７０６に提供する。２つ以上の単一チャネル特徴７２６を分析することによって、なりすまし予測器７０６は、プレゼンテーション攻撃１１４を検出するその能力を改善し得る。別の顔認証なりすまし防止技術は、図９－１に関してさらに説明される。
干渉法ベースのコヒーレンスを使用した多重チャネルベースの顔認証なりすまし防止
図９－１は、顔認証なりすまし防止のための多重チャネル特徴７２８を生成するために、超音波センサ２１６によって実施される例示的なスキームを示す。この例では、超音波センサ２１６は、干渉法を使用して、マイク５０４－１および５０４－２などの２つ以上のトランスデューサ２２２によって観察される反射間の類似量を評価する。プレゼンテーション攻撃手段４０４の平面状または均一な構造に起因して、プレゼンテーション攻撃手段４０４によって生成され、マイク５０４－１～５０４－Ｍによって受信される超音波受信信号４１２－１～４１２－Ｍは、相対的に類似した特性を有する場合がある。換言すれば、超音波受信信号４１２－１～４１２－Ｍの振幅および位相は、所与の時間間隔にわたって相対的に類似し得る。しかしながら、人間の顔４０８の輪郭形成している不均一な構造は、人間の顔４０８によって生成され、マイク５０４－１～５０４－Ｍによって受信された超音波受信信号４１２－１～４１２－Ｍを、実質的に異ならせ得る。換言すれば、超音波受信信号４１２－１～４１２－Ｍの振幅および位相は、同様の時間間隔にわたって有意に変化し得る。干渉法を使用することによって、超音波センサ２１６は、顔認証なりすまし防止のために、プレゼンテーション攻撃手段４０４と人間の顔４０８とを区別できる。
干渉法ベースのコヒーレンスを使用した多重チャネルベースの顔認証なりすまし防止
図９－１は、顔認証なりすまし防止のための多重チャネル特徴７２８を生成するために、超音波センサ２１６によって実施される例示的なスキームを示す。この例では、超音波センサ２１６は、干渉法を使用して、マイク５０４－１および５０４－２などの２つ以上のトランスデューサ２２２によって観察される反射間の類似量を評価する。プレゼンテーション攻撃手段４０４の平面状または均一な構造に起因して、プレゼンテーション攻撃手段４０４によって生成され、マイク５０４－１～５０４－Ｍによって受信される超音波受信信号４１２－１～４１２－Ｍは、相対的に類似した特性を有する場合がある。換言すれば、超音波受信信号４１２－１～４１２－Ｍの振幅および位相は、所与の時間間隔にわたって相対的に類似し得る。しかしながら、人間の顔４０８の輪郭形成している不均一な構造は、人間の顔４０８によって生成され、マイク５０４－１～５０４－Ｍによって受信された超音波受信信号４１２－１～４１２－Ｍを、実質的に異ならせ得る。換言すれば、超音波受信信号４１２－１～４１２－Ｍの振幅および位相は、同様の時間間隔にわたって有意に変化し得る。干渉法を使用することによって、超音波センサ２１６は、顔認証なりすまし防止のために、プレゼンテーション攻撃手段４０４と人間の顔４０８とを区別できる。
【0087】
図示された構成において、プレプロセッサ７０２は、位置合わせモジュール９０２、フィルタ９０４、およびインターフェログラム生成器９０６を含む。図示していないが、プレプロセッサ７０２はまた、図８－１の正規化器８０４を含み得る。特徴抽出器７０４は、インターフェログラム特徴抽出器９０８を含む。なりすまし予測器７０６は、比較器７０８を含む。図示していないが、なりすまし予測器７０６の他の実施態様は、ルックアップテーブル７１０または機械学習済みモジュール７１２を使用可能である。
【0088】
マイク５０４－１～５０４－Ｍの異なる位置に起因して、顔認証１０４のために提示された物体は、対応する受信チャネル６０８－１～６０８－Ｍと関連するレンジプロファイルデータ７１６内で異なるレンジにおいて位置決めされ得る。これに対処するために、位置合わせモジュール９０２は、レンジ次元にわたって、異なる受信チャネル６０８－１～６０８－Ｍと関連するレンジプロファイルデータ７１６を整列させる。多種多様な異なるタイプの位置合わせモジュール９０２が、図１０－１～図１０－４に関してさらに説明される。
【0089】
フィルタ９０４は、センサデータ３０８、レンジプロファイルデータ７１６、またはそれらの何らかの組合せに基づいて識別され得る関心領域に基づいて、位置合わせモジュール９０２によって提供されるデータをフィルタリングする。この関心領域は、顔認証に関連する空間領域または物体の測定された場所を囲む領域を含み得る。データをフィルタリングすることによって、フィルタ９０４は、後の処理の計算速度を改善でき、および／または関心物体と関連しないデータを除去できる。
【0090】
インターフェログラム生成器９０６は、インターフェログラム７１８を生成する。特に、インターフェログラム生成器９０６は、受信チャネル６０８－１～６０８－Ｍのうちの２つと関連するレンジプロファイルデータ７１６（またはレンジスロータイムデータ７２０）に対して複素コヒーレンスを実行して、インターフェログラム７１８を生成する。
【0091】
動作中に、位置合わせモジュール９０２は、異なる受信チャネル６０８－１～６０８－Ｍと関連するレンジプロファイルデータ７１６に基づいて、位置合わせされたレンジプロファイルデータ９１０を生成することによって、マイク５０４－１～５０４－Ｍの場所の差を補償する。位置合わせされたレンジプロファイルデータ９１０内で、物体と関連するレンジは、異なる受信チャネル６０８－１～６０８－Ｍにわたって類似している。フィルタ９０４は、位置合わせされたレンジプロファイルデータ９１０をフィルタリングして、フィルタリング済みの位置合わせされたレンジプロファイルデータ９１２を生成する。
【0092】
インターフェログラム生成器９０６の前に、レンジプロファイルデータ７１６、位置合わせされたレンジプロファイルデータ９１０、およびフィルタリング済みの位置合わせされたレンジプロファイルデータ９１２は、受信チャネル６０８－１～６０８－Ｍの各々の関連する一意のデータを有する。インターフェログラム生成器９０６は、受信チャネル６０８－１～６０８－Ｍの対にわたって、フィルタリング済みの位置合わせされたレンジプロファイルデータ９１２に対して動作して、少なくとも１つのインターフェログラム７１８を生成する。インターフェログラム７１８は、コヒーレンス情報および位相情報を含む。コヒーレンス情報は、受信チャネル６０８－１～６０８－Ｍのうちの２つのフィルタリング済みの位置合わせされたレンジプロファイルデータ９１２間の類似（例えば、コヒーレンスまたは相関）量を表す。
【0093】
インターフェログラム特徴抽出器９０８は、インターフェログラム７１８に基づく多重チャネル特徴７２８を生成する。例示的な多重チャネル特徴７２８は、コヒーレンス特徴９１４および位相特徴９１６を含む。コヒーレンス特徴９１４は、レンジのサブセットについての経時的なコヒーレンス量を表す。時には、コヒーレンス特徴９１４は、平均コヒーレンスを表す。
【0094】
０のコヒーレンス値は、フィルタリング済みの位置合わせされたレンジプロファイルデータ９１２が、受信チャネル６０８－１～６０８－Ｍの対にわたって相関していないことを意味する。一方、１のコヒーレンス値は、フィルタリング済みの位置合わせされたレンジプロファイルデータ９１２が、受信チャネル６０８－１～６０８－Ｍの対にわたって強相関を有することを意味する。０と１の間のコヒーレンス値は、フィルタリング済みの位置合わせされたレンジプロファイルデータ９１２が、受信チャネル６０８－１～６０８－Ｍの対にわたって部分的な相関または弱相関を有することを意味する。
【0095】
位相特徴９１６は、レンジのサブセットについての経時的なインターフェログラム７１８の位相情報における変化量を表す。例示的な位相特徴９１６は、インターフェログラム７１８の領域にわたる平均位相差、インターフェログラム７１８の領域にわたる最大位相差、および／またはインターフェログラム７１８の領域にわたる標準偏差を表し得る。
【0096】
いくつかの態様では、インターフェログラム特徴抽出器９０８は、物体の測定された場所に基づいて、物体と関連しているコヒーレンス特徴９１４および／または位相特徴９１６を判定し得る。例えば、インターフェログラム特徴抽出器９０８は、物体の測定された場所を包含する領域を識別できる。この領域内で、インターフェログラム特徴抽出器９０８は、フィルタリング済みの位置合わせされたレンジプロファイルデータ９１２を評価して、コヒーレンス特徴９１４および／または位相特徴９１６を抽出する。このように、超音波センサ２１６は、多重チャネル特徴７２８が、顔認証のために提示された物体に関係し、環境内に存在する別の物体に関係しないことを確実にできる。追加的または代替的に、フィルタ９０４は、物体の測定された場所に基づいて、位置合わせされたレンジプロファイルデータ９１０をフィルタリングして、後で生成される多重チャネル特徴７２８を関心物体と関連付けさせ得る。
【0097】
なりすまし予測器７０６は、比較器７０８を使用して、コヒーレンス特徴９１４および／または位相特徴９１６を対応閾値と比較する。例えば、なりすまし予測器７０６は、コヒーレンス特徴９１４をコヒーレンス閾値９１８と比較する。一例では、コヒーレンス閾値９１８は、０．５にほぼ等しい。コヒーレンス特徴９１４（例えば、レンジのサブセットについて観察されたコヒーレンス量）がコヒーレンス閾値９１８よりも小さく、ゼロよりも大きい場合、なりすまし予測器７０６は、顔認証１０４のために提示された物体が人間の顔４０８に対応すると判定する。あるいは、コヒーレンス特徴９１４がコヒーレンス閾値９１８よりも大きく、１よりも小さい場合、なりすまし予測器７０６は、顔認証１０４のために提示された物体がプレゼンテーション攻撃手段４０４に対応すると判定する。
【0098】
別の例として、なりすまし予測器７０６は、位相特徴９１６を位相閾値９２０と比較する。位相特徴９１６が、インターフェログラム７１８内の位相情報が位相閾値９２０よりも大きいことを示す場合、なりすまし予測器７０６は、顔認証１０４のために提示された物体が人間の顔４０８に対応すると判定する。あるいは、位相特徴９１６が位相閾値９２０よりも小さい場合、なりすまし予測器７０６は、顔認証１０４のために提示された物体がプレゼンテーション攻撃手段４０４に対応すると判定する。
【0099】
なりすまし予測器７０６のいくつかの実施態様は、コヒーレンス特徴９１４および位相特徴９１６の両方を分析して、プレゼンテーション攻撃１１４が発生したかどうかを判定できる。なりすまし予測器７０６は、追加的または代替的に、ルックアップテーブル７１０または機械学習済みモジュール７１２を用いるなどの他の技術を使用して、インターフェログラム７１８を分析し、プレゼンテーション攻撃１１４が発生したかどうかを判定できる。
【0100】
図９－１で説明される動作は、一対の受信チャネル６０８－１～６０８－Ｍによって提供されるレンジプロファイルデータ７１６について実行され得る。超音波センサ２１６が３つ以上の受信チャネル６０８－１～６０８－Ｍを使用する場合、これらの動作は、受信チャネル６０８－１～６０８－Ｍの複数の対に対して連続して、または並列で実行され得る。超音波センサ２１６が４つの受信チャネルを使用する（例えば、Ｍが４と等しい）例を考える。この場合、プレプロセッサ７０２は、６つまでのインターフェログラム７１８を生成することができ、これらのインターフェログラム７１８は、プレゼンテーション攻撃１１４を検出するために、特徴抽出器７０４およびなりすまし予測器７０６によって処理され得る。複数のインターフェログラム７１８が利用可能な場合、なりすまし予測器７０６は、多重チャネル特徴７２８がプレゼンテーション攻撃手段４０４の存在を示す複数のインターフェログラム７１８のうちの１つと関連することに応答して、プレゼンテーション攻撃１１４を検出できる。超音波センサ２１６が、顔認証１０４のために提示された人間の顔４０８がプレゼンテーション攻撃手段４０４を表すことを誤って判定する可能性を低減するために、なりすまし予測器７０６は、所定の量のインターフェログラム７１８がプレゼンテーション攻撃手段４０４の存在を示す（例えば、複数のインターフェログラム７１８のうちの３つ以上）ことに応答して、プレゼンテーション攻撃１１４を検出できる。インターフェログラム７１８によって提供される例示的な位相情報およびコヒーレンス情報が、図９－２に関してさらに説明される。
【0101】
図９－２は、顔認証なりすまし防止と関連する例示的なインターフェログラム９２８～９３２を示す。インターフェログラム９２８は、物体が人間の顔４０８であるときに収集されたデータを表す。インターフェログラム９３０および９３２は、物体が、それぞれ、デバイス１２０および１枚の紙であるときに収集されたデータを表す。この紙は、環境１００－３に示すように、ユーザ１０６の写真１１８を含み得る。
【0102】
インターフェログラム９２８～９３２の各々は、位相情報９３４およびコヒーレンス情報９３６を含む。位相情報９３４の異なる陰影は、異なる位相角度を表す。コヒーレンス情報９３６の異なる陰影は、異なるコヒーレンス量を表す。陰影が明るくなるほどコヒーレンスの量が大きくなることを表し、陰影が暗くなるほどコヒーレンスの量が小さくなることを表す。関心領域９３８と関連するインターフェログラム９２８～９３２のセルは、図９－２において明確にされている。関心領域９３８は、顔認証１０４のために提示された物体と超音波センサ２１６との間の測定された距離に基づく。
【0103】
インターフェログラム９２８の関心領域９３８内で、位相情報９３４は、有意に異なる位相を含む。コヒーレンス情報９３６は、０．５未満のコヒーレンス量と弱相関を有する多くのセルを含む。関心領域９３８内のコヒーレンスは、無作為であるように出現し得る。これらの特性は、少なくとも部分的に、人間の顔４０８の輪郭形成および分散された性質に起因し得る。
【0104】
インターフェログラム９３０および９３２の関心領域９３８内で、位相情報９３４は、経時的な類似の位相を図示する。関心領域９３８内のコヒーレンス情報９３６は、０．５より大きいコヒーレンス量と強相関を有する多くのセルを含む。これらの特性は、少なくとも部分的に、プレゼンテーション攻撃４０４の平面状および点状の性質に起因し得る。
【0105】
インターフェログラム９２８～９３２間で関心領域９３８を比較すると、インターフェログラム９３０および９３２内の位相情報９３４は、インターフェログラム９２８内の位相情報９３４よりも少ない変化を有する。また、インターフェログラム９３０および９３２内のコヒーレンス情報９３６は、インターフェログラム９２８内のコヒーレンス情報９３６よりも大きいコヒーレンス量を有する。加えて、インターフェログラム９２８内のコヒーレンス情報９３６と比較した場合、インターフェログラム９３０および９３２内のコヒーレンス情報９３６間にはより小さい変化が存在する。概して、特徴抽出器７０４によって抽出された多重チャネル特徴７２８およびなりすまし予測器７０６によって実行された分析によって、超音波センサ２１６はそれらの特性を検出し、物体を、人間の顔４０８またはプレゼンテーション攻撃手段４０４に対応するとして適切に識別可能になる。
【0106】
干渉法技術はまた、付属品１１０を装着しているユーザ１０６とプレゼンテーション攻撃手段４０４とを区別するために適用され得る。いくつかの例では、付属品１１０によって、コヒーレンス情報９３６が、いくつかの強相関セルを有するようになる。しかしながら、これらの強相関セルは、プレゼンテーション攻撃手段４０４の強相関セルと比較して、レンジにおいてより広い領域にわたって存在し得る。インターフェログラム９２８内の位相情報９３４および／またはコヒーレンス情報９３６を分析することによって、超音波センサ２１６は、人間の顔４０８をプレゼンテーション攻撃手段４０４と区別する特性を認識できる。
【0107】
図１０－１は、位置合わせを実行するために超音波センサ２１６によって実施される例示的なスキームを示す。この場合、位置合わせモジュール９０２は、低域フィルタリングを使用して、受信チャネル６０８－１および６０８－２と関連するレンジプロファイルデータ７１６を整列させる。位置合わせモジュール９０２は、２つの低域フィルタ１００２－１および１００２－２を含む。動作中に、低域フィルタ１００２－１および１００２－２は、それぞれ、レンジ次元にわたって受信チャネル６０８－１および６０８－２のレンジプロファイルデータ７１６をフィルタリングして、位置合わせされたレンジプロファイルデータ９１０を生成する。低域フィルタ１００２－１および１００２－２を使用することによって、隣り合ったレンジビンにわたる振幅および／または位相情報が結合されて、より大きな複合レンジビンを形成する。物体のレンジビンは、受信チャネル６０８－１および６０８－２のレンジプロファイルデータ７１６間で異なり得るが、物体のレンジビンは、位置合わせされたレンジプロファイルデータ９１０のより大きな複合レンジビン内で同じであり得る。このように、位置合わせモジュール９０２は、受信チャネル６０８－１および６０８－２のレンジプロファイルデータ７１６をレンジにおいて整列させる。
【0108】
低域フィルタ１００２－１および１００２－２を用いて位置合わせモジュール９０２を実施することが比較的容易であるが、結果としてもたらされる位置合わせされたレンジプロファイルデータ９１０は、レンジプロファイルデータ７１６と比較してより低いレンジ分解能を有する。低域フィルタリングもまた、局所化された位置合わせを実現する。これは、物体と関連するレンジビンが実質的に整列され、一方、レンジプロファイルデータ７１６内の他のレンジビンは、整列されない場合があることを意味する。このレンジ分解能の低減に対処するため、位置合わせモジュール９０２は、代わりとして、図１０－２に関して説明される技術を利用する。
【0109】
図１０－２は、位置合わせを実行するために超音波センサ２１６によって実施される別の例示的なスキームを示す。この場合、位置合わせモジュール９０２は、最大の戻りを評価して、受信チャネル６０８－１および６０８－２と関連するレンジプロファイルデータ７１６を整列させる。位置合わせモジュール９０２は、２つのピーク検出器１００４－１および１００４－２、比較器１００６、およびシフタ１００８を含む。
【0110】
動作中に、ピーク検出器１００４－１および１００４－２は、それぞれ、受信チャネル６０８－１および６０８－２と関連するレンジプロファイルデータ７１６を評価し、ピーク振幅と関連するレンジビン１０１０－１および１０１０－２を識別する。比較器１００６は、レンジビン１０１０－１および１０１０－２を比較して、レンジビン１０１０－２がレンジビン１０１０－１と異なる量を判定する。この差は、受信チャネル６０８－１のレンジプロファイルデータ７１６と、受信チャネル６０８－２のレンジプロファイルデータ７１６との間のオフセット１０１２（例えば、レンジオフセット）を表す。シフタ１００８は、レンジ次元にわたって、オフセット１０１２によって識別された量だけ、受信チャネル６０８－２のレンジプロファイルデータ７１６をシフトする。これによって、結果として、シフタ１００８が、受信チャネル６０８－２のシフトされたレンジプロファイルデータ１０１４を生成する。受信チャネル６０８－１のレンジプロファイルデータ７１６と受信チャネル６０８－２のシフトされたレンジプロファイルデータ１０１４とは、位置合わせされたレンジプロファイルデータ９１０として提供される。
【0111】
図１０－１の位置合わせモジュール９０２よりも若干複雑ではあるが、図１０－２の位置合わせモジュール９０２は、レンジプロファイルデータ７１６によって提供されるレンジ分解能を保存する。しかしながら、この技術は、図１０－１に関して上述した局所化された位置合わせ問題を依然として有する。この局所化された位置合わせに対処するため、位置合わせモジュール９０２は、代わりとして、図１０－３に関して説明される技術を利用できる。
【0112】
図１０－３は、位置合わせを実行するために超音波センサ２１６によって実施される追加の例示的なスキームを示す。この場合、位置合わせモジュール９０２は、最大の戻りを評価して、受信チャネル６０８－１および６０８－２と関連するレンジプロファイルデータ７１６を整列させ、補間法を使用して、大域的な位置合わせを実現する。位置合わせモジュール９０２は、２つのピーク検出器１００４－１および１００４－２、比較器１００６、シフタ１００８、サブビンレンジオフセット検出器１０１６（例えば、サブピクセルレンジオフセット検出器）、および補間器１０１８を含む。
【0113】
動作中に、ピーク検出器１００４－１および１００４－２、比較器１００６、およびシフタ１００８は、図１０－２に関して上述したように、受信チャネル６０８－２のシフトされたレンジプロファイルデータ１０１４を生成する。サブビンレンジオフセット検出器１０１６は、受信チャネル６０８－１のレンジプロファイルデータ７１６を、受信チャネル６０８－２のシフトされたレンジプロファイルデータ１０１４と比較して、レンジビンのサイズよりも小さい別のオフセット１０２０を識別する。補間器１０１８は、オフセット１０２０に基づいて、シフトされたレンジプロファイルデータ１０１４を補間して、受信チャネル６０８－２の補間されシフトされたレンジプロファイルデータ１０２２を生成する。受信チャネル６０８－１のレンジプロファイルデータ７１６と受信チャネル６０８－２の補間されシフトされたレンジプロファイルデータ１０２２とは、位置合わせされたレンジプロファイルデータ９１０として提供される。
【0114】
補間法を使用することによって、図１０－３の位置合わせモジュール９０２は、図１０－１および図１０－２の位置合わせモジュール９０２と比較して、受信チャネル６０８－１および６０８－２のレンジプロファイルデータ７１６をより正確に整列させ得る。しかしながら、この技術はまた、計算上の負担を増加させる。別の位置合わせのための正確な技術は、図１０－４に関してさらに説明される。
【0115】
図１０－４は、位置合わせを実行するために超音波センサ２１６によって実施されるさらに別の例示的なスキームを示す。この場合、位置合わせモジュール９０２は、レンジプロファイルデータ７１６を共通グリッドに投影する。位置合わせモジュール９０２は、共通グリッド投影器１０２４および補間器１０２６を含む。
【0116】
動作中に、共通グリッド投影器１０２４は、オイラー角１０２８およびジオメトリ情報１０３０を受容する。オイラー角１０２８は、ユーザデバイス１０２の向きを表す。ジオメトリ情報１０３０は、受信チャネル６０８－１および６０８－２と関連するマイク５０４－１および５０４－２の相対的位置に関する情報を提供する。ジオメトリ情報１０３０は、ユーザデバイス１０２と関連する基準点に基づいてマイク５０４－１および５０４－２までの距離および角度を指定し得る。オイラー角１０２８およびジオメトリ情報１０３０を分析することによって、共通グリッド投影器１０２４は、物体とマイク５０４－１および５０４－２との間の伝搬路差を判定できる。特に、共通グリッド投影器１０２４は、ユーザデバイス１０２内のマイク５０４－１および５０４－２の異なる位置に起因して発生する振幅差および／または位相差を判定できる。
【0117】
補間器１０２６は、共通グリッド投影器１０２４によって提供される情報を使用して、受信チャネル６０８－２のレンジプロファイルデータ７１６を再サンプリングまたは補間する。この再サンプリングは、共通グリッドと対応するようにレンジプロファイルデータ７１６の特性（例えば、振幅および位相）を調整する。いくつかの実施態様では、共通グリッドは、マイク５０４－１の位置に基づく。この場合、受信チャネル６０８－１のレンジプロファイルデータ７１６は、補間器１０２６を通過する必要はなく、位置合わせされたレンジプロファイルデータ９１０の一部として提供され得る。補間器１０２６は、受信チャネル６０８－２の投影されたレンジプロファイルデータ１０３２を生成し、これは、位置合わせされたレンジプロファイルデータ９１０の別の部分として提供され得る。
ゆがみを使用した顔認証なりすまし防止
図１１－１は、顔認証なりすまし防止のための別の単一チャネル特徴または多重チャネル特徴を生成するために、超音波センサ２１６によって実施される例示的なスキームを示す。この例では、超音波センサ２１６は、少なくとも１つの受信チャネル６０８についての強度ベースの確率分布のゆがみ（例えば、非対称または調整されたフィッシャー－ピアソン標準化モーメント係数）を評価する。プレゼンテーション攻撃手段４０４および人間の顔４０８の異なる物理的構造によって、それらの物体と関連する強度ベースの確率分布が異なる形状を有するようになる。このようにして、超音波センサ２１６は、顔認証なりすまし防止のために、プレゼンテーション攻撃手段４０４と人間の顔４０８とを区別できる。
ゆがみを使用した顔認証なりすまし防止
図１１－１は、顔認証なりすまし防止のための別の単一チャネル特徴または多重チャネル特徴を生成するために、超音波センサ２１６によって実施される例示的なスキームを示す。この例では、超音波センサ２１６は、少なくとも１つの受信チャネル６０８についての強度ベースの確率分布のゆがみ（例えば、非対称または調整されたフィッシャー－ピアソン標準化モーメント係数）を評価する。プレゼンテーション攻撃手段４０４および人間の顔４０８の異なる物理的構造によって、それらの物体と関連する強度ベースの確率分布が異なる形状を有するようになる。このようにして、超音波センサ２１６は、顔認証なりすまし防止のために、プレゼンテーション攻撃手段４０４と人間の顔４０８とを区別できる。
【0118】
図示された構成では、プレプロセッサ７０２は、強度ベースのヒストグラム生成器１１０２を含む。特徴抽出器７０４は、ゆがみ特徴抽出器１１０４を含む。なりすまし予測器７０６は、比較器７０８、ルックアップテーブル７１０、および／または機械学習済みモジュール７１２を含む。
【0119】
動作中に、強度ベースのヒストグラム生成器１１０２は、レンジプロファイルデータ７１６に基づいて、少なくとも１つのヒストグラム１１０６を生成する。超音波センサ２１６が複数の受信チャネル６０８－１～６０８－Ｍを利用する場合に、強度ベースのヒストグラム生成器１１０２は、複数のヒストグラム１１０６を生成できる。例示的なヒストグラム１１０６は、パワー分布ヒストグラム１１０８および定誤アラームレート信号対雑音比ヒストグラム１１１０を含む。パワー分布ヒストグラム１１０８は、受け取ったパワーの異なるレベルの統計的な頻度を表す。定誤アラームレート信号対雑音比ヒストグラム１１１０（ＣＦＡＲ－ＳＮＲヒストグラム１１１０）は、ＣＦＡＲカーネルに基づいて正規化された、超音波受信信号４１２－１～４１２－Ｍのうちの１つの異なる定誤アラームレート信号対雑音比の統計的な頻度を表す。
【0120】
いくつかの態様では、強度ベースのヒストグラム生成器１１０２は、ヒストグラム１１０６を生成する前に、物体の測定された場所に基づいて、レンジプロファイルデータ７１６をフィルタリングできる。このようにして、強度ベースのヒストグラム生成器１１０２は、後で判定された単一チャネル特徴７２６または多重チャネル特徴７２８を関心物体と関連付け得る。
【0121】
ゆがみ特徴抽出器１１０４は、ヒストグラム１１０６に基づいてゆがみ特徴１１１２を生成する。ゆがみ特徴１１１２は、非対称の量または調整されたフィッシャー－ピアソン標準化モーメント係数を表す。なりすまし予測器７０６は、ゆがみ特徴１１１２を分析して、顔認証１０４のために提示された物体が、人間の顔４０８に対応するか、またはプレゼンテーション攻撃手段４０４に対応するかを判定する。特に、ゆがみ特徴１１１２が、ヒストグラム１１０６が閾値に対して正のゆがみを有することを示す場合、なりすまし予測器７０６は、その物体がプレゼンテーション攻撃手段４０４であると判定できる。
【0122】
複数のヒストグラム１１０６が利用可能である場合、なりすまし予測器７０６はまた、複数のヒストグラム１１０６のゆがみ特徴１１１２間の差を評価できる。時には、０．１ｄＢよりも大きなゆがみ差は、物体がプレゼンテーション攻撃手段４０４であることを示す場合がある。追加的または代替的に、なりすまし予測器７０６は、ルックアップテーブル７１０または機械学習済みモジュール７１２を使用して、ヒストグラム１１０６のうちの１つまたは複数内におけるヘビーテールの存在を識別し得る。「ヘビーテール」という用語は、正規分布と比較して、分布の一端に向かって発生するより高い統計的な頻度を表す。ヘビーテールの存在は、以下でさらに説明するように、プレゼンテーション攻撃手段４０４の存在を示し得る。例示的なパワー分布ヒストグラム１１０８および定誤アラームレート信号対雑音比ヒストグラム１１１０を、図１１－２および図１１－３に示す。
【0123】
図１１－２は、顔認証なりすまし防止と関連する例示的なパワー分布ヒストグラム１１１４～１１１８を示す。パワー分布ヒストグラム１１１４は、物体が人間の顔４０８であるときに収集されたデータを表す。パワー分布ヒストグラム１１１６および１１１８は、それぞれ、物体がラテックスのマスクであるときと、剛性のプラスチックマスクであるときとに収集されたデータを表す。パワー分布ヒストグラム１１１４～１１１８の各々は、受信チャネル６０８－１と関連する（例えば、図５のマイク５０４－１と関連する）第１のパワー分布１１２０と、受信チャネル６０８－２と関連する（例えば、図５のマイク５０４－２と関連する）第２のパワー分布１１２２とを含む。
【0124】
パワー分布ヒストグラム１１１４内のパワー分布１１２０および１１２２は、相対的な正規分布を有する。この場合、パワー分布１１２０のゆがみは、およそ－０．７ｄＢであり得、パワー分布１１２２のゆがみは、およそ－０．６ｄＢであり得る。また、パワー分布１１２０および１１２２のゆがみ間の差は、相対的に小さい（例えば、およそ０．１ｄＢ以下）。
【0125】
一方、パワー分布ヒストグラム１１１４および１１１８内のパワー分布１１２０および１１２２の少なくとも一方は、パワー分布ヒストグラム１１１４内のパワー分布１１２０および１１２２に対して正の方向にゆがみを有する。パワー分布ヒストグラム１１１６内のパワー分布１１２０および１１２２の例示的なゆがみは、それぞれ、およそ－０．２ｄＢおよび－０．９ｄＢである。この場合、パワー分布１１２０のゆがみは、人間の顔４０８と比較して、ラテックスのマスクの場合に０．５ｄＢだけ大きい。パワー分布ヒストグラム１１１４内のパワー分布１１２２はまた、非ガウスの分布または形状を有する。特に、パワー分布１１２２は、右側にヘビーテールを有する。
【0126】
パワー分布ヒストグラム１１１８内のパワー分布１１２０および１１２２の例示的なゆがみは、それぞれ、およそ－０．７ｄＢおよび－０．７ｄＢである。この場合、パワー分布１１２２のゆがみは、人間の顔４０８と比較して、剛性のプラスチックのマスクの場合に０．１ｄＢだけ大きい。この場合、超音波センサ２１６は、干渉法（図９－１の）または他の単一チャネル技術（図８－１の）などの他の技術を利用して、人間の顔４０８と剛性のプラスチックのマスクとを区別し得る。
【0127】
いくつかのタイプのプレゼンテーション攻撃手段４０４に対して、パワー分布１１２０および１１２２のゆがみ間の差は、例えばラテックスのマスクの場合のパワー分布ヒストグラム１１１６では非常に大きい（例えば、０．３ｄＢより大きい）。これは、人間の顔４０８とプレゼンテーション攻撃手段４０４とを区別するためになりすまし予測器７０６が使用できる別の特性である。
【0128】
この技術はまた、デバイス１２０および紙ベースの媒体１１６など、他のタイプのプレゼンテーション攻撃手段４０４に適用され得る。これらのプレゼンテーション攻撃手段４０４の両方について、正のゆがみが、より一層明白になり得る。例えば、物体がデバイス１２０である場合、パワー分布１１２０および１１２２のゆがみは、それぞれ、およそ０．４ｄＢおよび０．３ｄＢであり得る。別の例として、物体が紙ベースの媒体１１６である場合、パワー分布１１２０および１１２２のゆがみは、それぞれ、およそ０．１および－０．２であり得る。
【0129】
図１１－３は、顔認証なりすまし防止と関連する例示的な定誤アラームレート信号対雑音比ヒストグラム１１２４および１１２６を示す。定誤アラームレート信号対雑音比ヒストグラム１１２４は、物体が人間の顔４０８であるときに収集されたデータを表す。定誤アラームレート信号対雑音比ヒストグラム１１２６は、物体がデバイス１２０であるときに収集されたデータを表す。定誤アラームレート信号対雑音比ヒストグラム１１２６の各々は、受信チャネル６０８－１と関連する（例えば、マイク５０４－１と関連する）第１の分布１１２８と、受信チャネル６０８－２と関連する（例えば、マイク５０４－２と関連する）第２の分布１１３０とを含む。
【0130】
定誤アラームレート信号対雑音比ヒストグラム１１２４内の分布１１２８および１１３０は、相対的に正規分布（例えば、ガウス分布）を有する。一方、定誤アラームレート信号対雑音比ヒストグラム１１２６内の両方の分布１１２８および１１３０は、右側にテールを有する。定誤アラームレート信号対雑音比ヒストグラム１１２６におけるテールは、定誤アラームレート信号対雑音比ヒストグラム１１２４におけるテールと比較してより重い（例えば、より高い統計的な頻度を有する）。
パワースペクトルベースの分散を使用した顔認証なりすまし防止
図１２－１は、顔認証なりすまし防止のためのさらに別の単一チャネル特徴または多重チャネル特徴を生成するために、超音波センサ２１６によって実施される例示的なスキームを示す。この例では、超音波センサ２１６は、スペクトル分散を使用して、少なくとも１つの受信チャネル６０８内で経時的に観察された分散量を評価する。いくつかのプレゼンテーション攻撃手段４０４の平面状の構造に起因して、プレゼンテーション攻撃手段４０４と関連するスペクトルシグネチャは、人間の顔４０８など、分散された目標よりも高い分散を有する場合がある。１つまたは複数の受信チャネル６０８－１～６０８－Ｍについてスペクトル分散を分析することによって、超音波センサ２１６は、顔認証なりすまし防止のために、プレゼンテーション攻撃手段４０４と人間の顔４０８とを区別できる。
パワースペクトルベースの分散を使用した顔認証なりすまし防止
図１２－１は、顔認証なりすまし防止のためのさらに別の単一チャネル特徴または多重チャネル特徴を生成するために、超音波センサ２１６によって実施される例示的なスキームを示す。この例では、超音波センサ２１６は、スペクトル分散を使用して、少なくとも１つの受信チャネル６０８内で経時的に観察された分散量を評価する。いくつかのプレゼンテーション攻撃手段４０４の平面状の構造に起因して、プレゼンテーション攻撃手段４０４と関連するスペクトルシグネチャは、人間の顔４０８など、分散された目標よりも高い分散を有する場合がある。１つまたは複数の受信チャネル６０８－１～６０８－Ｍについてスペクトル分散を分析することによって、超音波センサ２１６は、顔認証なりすまし防止のために、プレゼンテーション攻撃手段４０４と人間の顔４０８とを区別できる。
【0131】
図示された構成では、特徴抽出器７０４は、スライディングウィンドウ１２０２および分散特徴抽出器１２０４を含む。なりすまし予測器７０６は、比較器７０８、ルックアップテーブル７１０、および／または機械学習済みモジュール７１２を含み得る。動作中に、プレプロセッサ７０２（図示せず）は、受信チャネル６０８のうちの１つと関連するパワースペクトル７２２をスライディングウィンドウ１２０２に提供する。パワースペクトル７２２を生成するために、プレプロセッサ７０２は、レンジ次元にわたるレンジプロファイルデータ７１６に対して一次元フーリエ変換動作を実行してもよい。あるいは、プレプロセッサ７０２は、レンジスロータイムデータ７２０に対して二次元フーリエ変換動作を実行してもよい。パワースペクトル７２２を生成する前に、プレプロセッサ７０２は、物体の測定された場所に基づいて、レンジプロファイルデータ７１６をフィルタリングできる。このようにして、プレプロセッサ７０２は、後で判定された単一チャネル特徴７２６または多重チャネル特徴７２８を関心物体と関連付けさせ得る。
【0132】
スライディングウィンドウ１２０２は、パワースペクトル７２２を、時間次元に沿って個々のサブフレーム１２０６に分割する。これらのサブフレーム１２０６は、重複している場合があるか、重複していない場合がある異なる時間間隔を有する。分散特徴抽出器１２０４は、１つまたは複数のサブフレーム内および任意選択的に各サブフレーム内の振幅情報の標準偏差（または分散）を計算して、分散特徴１２０８を生成する。例示的な分散特徴１２０８は、図１２－２、および１２－３に関して以下でさらに説明される。
【0133】
図１２－２、および図１２－３は、顔認証なりすまし防止と関連する標準偏差グラフ１２１０～１２２０を示す。標準偏差グラフ１２１０および１２１２は、それぞれ、人間の顔４０８と、付属品１１０として帽子を装着している人間の顔４０８と関連付けられている。標準偏差グラフ１２１４は、プラスチックのマスクと関連付けられている。標準偏差グラフ１２１６、１２１８、および１２２０は、紙ベースの媒体１１６、デバイス１２０、およびラテックスのマスクとそれぞれ関連付けられている。標準偏差グラフ１２１０～１２２０の各々は、受信チャネル６０８－１および６０８－２と関連付けられている（例えば、図５のマイク５０４－１および５０４－２と関連付けられている）分散１２２２および１２２４を図示する。
【0134】
人間の顔４０８（付属品１１０の有無にかかわらず）と、様々なプレゼンテーション攻撃手段４０４とを区別するために、なりすまし予測器７０６は、分散１２２２および１２２４が期待値のセット内であるかどうかを判定できる。分散１２２２および１２２４が期待値のセット内である場合、なりすまし予測器７０６は、顔認証１０４のために提示された物体が人間の顔４０８に対応することを判定する。あるいは、分散１２２２または１２２４が期待値のセット外の値を有する場合、なりすまし予測器７０６は、提示された物体がプレゼンテーション攻撃手段４０４に対応することを判定する。期待値のセットは、概して、標準偏差グラフ１２１０および１２１２に示す値を含む。
【0135】
紙ベースの媒体１１６およびデバイス１２０と関連付けられた標準偏差グラフ１２１６および１２１８を考えると、分散１２２２および１２２４は、標準偏差グラフ１２１０および１２１２の分散１２２２および１２２４よりも有意に大きい。ラテックスのマスクと関連付けられている標準偏差グラフ１２２０の場合、分散１２２２および１２２４は、標準偏差グラフ１２１０および１２１２の分散１２２２および１２２４よりも有意に小さい。
【0136】
標準偏差グラフ１２１０および１２１２と、スペクトル分散を使用したプラスチックのマスクと関連付けられている標準偏差グラフ１２１４とを区別するのが困難な場合がある。この場合、超音波センサ２１６は、他の説明された技術のうちの１つまたは複数を実行して、人間の顔４０８とプラスチックのマスクとを区別できる。
例示的な方法
図１３、図１４、および図１５は、超音波を使用する顔認証なりすまし防止のための例示的な方法１３００、１４００、および１５００を図示する。各方法１３００、１４００、および１５００は、実行される動作（または行為）のセットとして示されており、動作が本明細書で示されている順序または組合せに必ずしも限定されない。さらに、動作の１つまたは複数のうちのいずれかは、多様な追加および／または代替の方法を提供するために反復、結合、再編成、またはリンクされ得る。以下の説明の一部分において、図１の環境１００－１～１００－５および図２～図４－１に詳細に示されている実体を参照する場合があるが、それらの参照は、例としてなされているにすぎない。上記技術は、１つのユーザデバイス１０２に対して動作している、１つの実体または複数の実体による性能に限定されない。
例示的な方法
図１３、図１４、および図１５は、超音波を使用する顔認証なりすまし防止のための例示的な方法１３００、１４００、および１５００を図示する。各方法１３００、１４００、および１５００は、実行される動作（または行為）のセットとして示されており、動作が本明細書で示されている順序または組合せに必ずしも限定されない。さらに、動作の１つまたは複数のうちのいずれかは、多様な追加および／または代替の方法を提供するために反復、結合、再編成、またはリンクされ得る。以下の説明の一部分において、図１の環境１００－１～１００－５および図２～図４－１に詳細に示されている実体を参照する場合があるが、それらの参照は、例としてなされているにすぎない。上記技術は、１つのユーザデバイス１０２に対して動作している、１つの実体または複数の実体による性能に限定されない。
【0137】
図１３の１３０２で、超音波送信信号が送信される。例えば、超音波センサ２１６は、図４－１に示すように、超音波送信信号４１０を送信する。超音波送信信号４１０は、例えば図２－２を参照して上述したように、およそ２０ｋＨｚ～２ＭＨｚの範囲の周波数を含み、パルス信号または連続信号を表し得る。いくつかの場合、超音波センサ２１６は、位相および／または周波数を含む超音波送信信号４１０の特性を調節する。いくつかの実施態様では、超音波センサ２１６は、顔認証システム２０２が要求３０２を受信したことに応答して、またはユーザデバイス１０２がほぼ静止していることを示すアラート（例えば、慣性計測ユニット２３６からのアラート）を超音波センサ２１６がセンサ２１８から受信したことに応答して、超音波送信信号４１０－１または４１０－Ｓを送信する。
【0138】
超音波センサ２１６は、専用トランスデューサ２２２を使用して、超音波送信信号４１０を送信することができる。他の実施態様では、超音波センサ２１６は、ユーザデバイス１０２の共有スピーカー（例えば、スピーカー５０２）を使用して、超音波送信信号４１０を送信することができる。
【0139】
１３０４で、超音波受信信号が受信される。この超音波受信信号は、物体によって反射された超音波送信信号のバージョンを含む。例えば、超音波センサ２１６は、マイク５０４－１または５０４－２のうちの一方を使用して超音波受信信号４１２を受信する。超音波受信信号４１２は、超音波送信信号４１０のバージョン（例えば、超音波送信信号４１０の遅延されたバージョン）であり、このバージョンは、物体（例えば、プレゼンテーション攻撃手段４０４または人間の顔４０８）によって反射される。いくつかの場合、超音波受信信号４１２は、超音波送信信号４１０とは異なる振幅を有し、および／または位相および／または周波数においてシフトされる。いくつかの実施態様では、超音波センサ２１６は、超音波送信信号４１０が送信された時間の少なくとも一部分中に、超音波受信信号４１２を受信する。
【0140】
１３０６で、レンジプロファイルデータが、超音波受信信号に基づいて生成される。このレンジプロファイルデータは、超音波受信信号と関連する振幅および位相情報を含む。例えば、超音波センサ２１６のなりすまし検出器２３０は、複素数データ７１４の１タイプであるレンジプロファイルデータ７１６を生成する。レンジプロファイルデータ７１６は、レンジ次元および時間次元にわたる振幅および位相情報を含む。
【0141】
１３０８で、物体の場所と関連する関心領域内のレンジプロファイルデータの特徴が判定される。例えば、超音波センサ２１６は、物体の場所と関連する関心領域内の特徴７２４（例えば、単一チャネル特徴７２６）を判定する。例示的な単一チャネル特徴７２６は、図８－１に示すように、ピーク振幅特徴８０８、エネルギー分布特徴８１０、および／または位相特徴８１２を含み得る。概して、関心領域は、物体の場所を包含する全般的な空間領域を明確化している。いくつかの場合では、この明確化された空間領域は、物体の場所を判定する際の誤差の原因となる物体の場所の少なくとも一部分を囲み得る。例示的な空間領域は、図８－２に示される物体のレンジ８２６を含み得る。いくつかの実施態様では、超音波センサ２１６は、レンジプロファイルデータ７１６を分析することによって、物体の場所を直接測定できる。追加的または代替的に、超音波センサ２１６は、センサ２１８によって提供されるセンサデータ３０８を参照して、物体の場所を判定できる。
【0142】
１３１０で、プレゼンテーション攻撃は、特徴に基づいて検出される。プレゼンテーション攻撃は、顔認証システムをだますことを試行する。物体は、プレゼンテーション攻撃と関連付けられている。例えば、超音波センサ２１６は、図８－１および図８－２に関して説明するように、特徴７２４に基づいてプレゼンテーション攻撃１１４を検出する（または、例えば、プレゼンテーション攻撃手段４０４の存在を判定する）。
【0143】
プレゼンテーション攻撃１１４は、顔認証システム２０２をだますことを試行する。物体は、プレゼンテーション攻撃１１４と関連付けられており、プレゼンテーション攻撃手段４０４を表す。例示的なプレゼンテーション攻撃手段４０４として、ユーザ１０６の写真１１８、ユーザ１０６のデジタル画像１２４、またはユーザ１０６の１つまたは複数の特徴を複製したマスク１２６が挙げられ得る。
【0144】
１３１２で、顔認証システムは、プレゼンテーション攻撃を認証することが防止される。例えば、超音波センサ２１６は、顔認証システム２０２が、プレゼンテーション攻撃１１４を認証することを防止する。特に、超音波センサ２１６は、なりすましインジケータ３０４を顔認識器２１４に提供し、これは、顔認識器２１４に、顔認証失敗を報告３０６させる。
【0145】
方法１３００の変形例において、ブロック１３１０は、代わりとして、プレゼンテーション攻撃１１４が存在しない（例えば、超音波送信信号４１０を反射して超音波受信信号４１２を生成する物体が人間の顔である）特徴７２４に基づいて判定され得る。この場合、１３１２で、顔認証システム２０２は、人間の顔４０８を認証して、ユーザ１０６がアクセスするのを可能にする。
【0146】
レンジプロファイルデータを分析することによって、超音波センサ２１６は、わずか１つの受信チャネル６０８を使用して顔認証なりすまし防止を実行できる。これは、超音波センサ２１６が単一の受信チャネル６０８を用いて実施される空間的に制約されたデバイスにとって有用であり得る。追加の受信チャネル６０８が利用可能な場合、超音波センサ２１６は、１つまたは複数の受信チャネルおよび任意選択的に各受信チャネル６０８と関連する特徴７２４を評価して、プレゼンテーション攻撃１１４を正しく検出するその能力を改善し得る。
【0147】
【0148】
１４０４で、少なくとも２つの超音波受信信号が、超音波センサの少なくとも２つのトランスデューサを使用して受信される。少なくとも２つの超音波受信信号は、物体によって反射された超音波送信信号のそれぞれのバージョンを含む。例えば、超音波センサ２１６は、マイク５０４－１～５０４－Ｍのうちの少なくとも２つを使用して超音波受信信号４１２－１～４１２－Ｍのうちの少なくとも２つを受信する。超音波受信信号４１２－１～４１２－Ｍは、超音波送信信号４１０のそれぞれのバージョンであり、このバージョンは、物体（例えば、プレゼンテーション攻撃手段４０４または人間の顔４０８）によって反射される。超音波受信信号４１２－１～４１２－Ｍは、超音波送信信号４１０とは異なる振幅を有し得、ならびに／または位相および／もしくは周波数においてシフトされ得る。いくつかの実施態様では、超音波センサ２１６は、超音波送信信号４１０が送信された時間の少なくとも一部分中に、超音波受信信号４１２－１～４１２－Ｍを受信する。
【0149】
１４０６で、インターフェログラムが、少なくとも２つの超音波受信信号に基づいて生成される。このインターフェログラムは、コヒーレンス情報および位相情報を含む。例えば、超音波センサ２１６のなりすまし検出器２３０は、図９－１に示すように、少なくとも２つの超音波受信信号４１２－１～４１２－Ｍに基づいて、インターフェログラム７１８を生成する。特に、なりすまし検出器２３０のプレプロセッサ７０２は、受信チャネル６０８－１～６０８－Ｍのうちの２つと関連するレンジプロファイルデータ７１６からの情報を結合することによって、インターフェログラム７１８を生成する。インターフェログラム７１８は、図９－２に示すように、コヒーレンス情報９３６および位相情報９３４を含む。
【0150】
１４０８で、コヒーレンス特徴が、インターフェログラムのコヒーレンス情報に基づいて識別される。このコヒーレンス特徴は、関心領域内のコヒーレンス量を表す。例えば、超音波センサ２１６のなりすまし検出器２３０は、関心領域９３８内のコヒーレンス量を表すコヒーレンス特徴９１４を識別（例えば、抽出または生成）する。コヒーレンス特徴９１４は、物体がプレゼンテーション攻撃手段４０４と関連している場合、（インターフェログラム９３０または９３２で示すように）有意に大きいコヒーレンス量を示し得、物体が人間の顔４０８と関連している場合、（インターフェログラム９２８で示すように）非常に小さいコヒーレンス量を示し得る。例示的なコヒーレンス特徴９１４は、関心領域９３８内の平均コヒーレンスを表し得る。別の例示的なコヒーレンス特徴９１４は、関心領域９３８内のコヒーレンス量分散を表す。
【0151】
１４１０で、プレゼンテーション攻撃は、コヒーレンス特徴に基づいて検出される。プレゼンテーション攻撃は、顔認証システムをだますことを試行する。物体は、プレゼンテーション攻撃と関連付けられている。例えば、超音波センサ２１６は、図９－１に示すように、コヒーレンス特徴９１４に基づいてプレゼンテーション攻撃１１４を検出する。プレゼンテーション攻撃１１４は、顔認証システム２０２をだますことを試行する。この物体は、プレゼンテーション攻撃１１４と関連している。
【0152】
１４１２で、顔認証システムは、プレゼンテーション攻撃１１４を認証することが防止される。例えば、超音波センサ２１６は、顔認証システム２０２が、プレゼンテーション攻撃１１４を認証することを防止する。特に、超音波センサ２１６は、なりすましインジケータ３０４を顔認識器２１４に提供し、これは、顔認識器２１４に、顔認証失敗を報告３０６させる。
【0153】
方法１４００の変形例において、ブロック１４１０は、代わりとして、プレゼンテーション攻撃１１４が存在しない（例えば、超音波送信信号４１０を反射して超音波受信信号４１２を生成する物体が人間の顔である）コヒーレンス特徴９１４に基づいて判定され得る。この場合、１４１２で、顔認証システム２０２は、人間の顔４０８を認証して、ユーザ１０６がアクセスするのを可能にする。
【0154】
【0155】
１５０４で、少なくとも２つの超音波受信信号が、超音波センサの少なくとも２つのトランスデューサを使用して受信される。少なくとも２つの超音波受信信号は、物体によって反射された超音波送信信号のそれぞれのバージョンを含む。例えば、１４０４に関して図１４で説明したように、超音波センサ２１６は、マイク５０４－１～５０４－Ｍのうちの少なくとも２つを使用して超音波受信信号４１２－１～４１２－Ｍのうちの少なくとも２つを受信する。
【0156】
１５０６で、パワースペクトルが、少なくとも２つの超音波受信信号に基づいて生成される。パワースペクトルは、周波数のセットおよび時間間隔にわたる少なくとも２つの超音波受信信号のパワーを表す。例えば、超音波センサ２１６のなりすまし検出器２３０は、図１２－１に示すように、パワースペクトル７２２を生成する。パワースペクトル７２２は、周波数のセットおよび時間間隔にわたる少なくとも２つの超音波受信信号のパワーを表す。
【0157】
１５０８で、パワースペクトル内のパワーの分散が、経時的に判定される。分散は、少なくとも２つの超音波受信信号とそれぞれ関連している。例えば、なりすまし検出器２３０は、経時的なパワースペクトル内のパワーの標準偏差を表す分散特徴１２０８を生成する。例示的な標準偏差グラフは、異なるタイプの物体について図１２－２および図１２－３に示されている。
【0158】
１５１０で、プレゼンテーション攻撃は、分散に基づいて検出される。プレゼンテーション攻撃は、顔認証システムをだますことを試行する。物体は、プレゼンテーション攻撃と関連付けられている。例えば、なりすまし検出器２３０は、図１２－１に示すように、分散特徴１２０８に基づいてプレゼンテーション攻撃１１４を検出する。プレゼンテーション攻撃１１４は、顔認証システム２０２をだますことを試行する。この物体は、プレゼンテーション攻撃１１４と関連付けられている。
【0159】
１５１２で、顔認証システムは、プレゼンテーション攻撃を認証することが防止される。例えば、超音波センサ２１６は、顔認証システム２０２が、プレゼンテーション攻撃１１４を認証することを防止する。特に、超音波センサ２１６は、なりすましインジケータ３０４を顔認識器２１４に提供し、これは、顔認識器２１４に、顔認証失敗を報告３０６させる。
【0160】
方法１５００の変形例において、ブロック１５１０は、代わりとして、プレゼンテーション攻撃１１４が存在しない（例えば、超音波送信信号４１０を反射して超音波受信信号４１２を生成する物体が人間の顔である）分散特徴１２０８に基づいて判定され得る。この場合、１５１２で、顔認証システム２０２は、人間の顔４０８を認証して、ユーザ１０６がアクセスするのを可能にする。
【0161】
図１３～図１５の動作は、様々なやり方で組み合わせられる。概して、超音波センサ２１６は、単一チャネル特徴７２６または多重チャネル特徴７２８の任意の組合せを使用して、顔認証なりすまし防止を実行できる。顔認証なりすまし防止のために追加の技術を用いることは、追加の計算リソースを使用し得るが、人間の顔４０８とプレゼンテーション攻撃手段４０４とを正確に区別する超音波センサ２１６の精度を高め得る。さらに、複数の技術を実行することは、超音波センサ２１６が、付属品１１０を装着している人間の顔４０８とプレゼンテーション攻撃１１４とを区別することをより良好に可能にし得る。
例示的なコンピューティングシステム
図１６は、超音波センサ２１６を使用して顔認証なりすまし防止を実行するために、上記の図２－１を参照して説明するように、任意のタイプのクライアント、サーバ、および／またはユーザデバイス１０２として実施され得る例示的なコンピューティングシステム１６００の様々な構成要素を示す。
例示的なコンピューティングシステム
図１６は、超音波センサ２１６を使用して顔認証なりすまし防止を実行するために、上記の図２－１を参照して説明するように、任意のタイプのクライアント、サーバ、および／またはユーザデバイス１０２として実施され得る例示的なコンピューティングシステム１６００の様々な構成要素を示す。
【0162】
コンピューティングシステム１６００は、デバイスデータ１６０４（例えば、受信されたデータ、受信されているデータ、同報がスケジューリングされているデータ、またはデータのデータパケット）の有線および／または無線通信を可能にする通信デバイス１６０２を含む。通信デバイス１６０２またはコンピューティングシステム１６００は、１つまたは複数の超音波センサ２１６および１つまたは複数のセンサ２１８を含み得る。デバイスデータ１６０４または他のデバイスコンテンツは、デバイスの構成設定、デバイス上に記憶されたメディアコンテンツ、および／またはデバイスのユーザ１０６と関連付けられている情報を含み得る。コンピューティングシステム１６００に記憶されているメディアコンテンツは、任意の種類の音声、動画、および／または画像データを含み得る。コンピューティングシステム１６００は、人間の発声、超音波センサ２１６からの入力、ユーザが選択可能な入力（明示的または暗黙的）、メッセージ、音楽、テレビメディアコンテンツ、録画された動画コンテンツ、および任意のコンテンツおよび／またはデータのソースから受信される任意の他の種類の音声、動画、および／または画像データを含む任意のタイプのデータ、メディアコンテンツ、および／または入力が受信可能な１つまたは複数のデータ入力１６０６を含む。
【0163】
コンピューティングシステム１６００はまた、直列および／または並列インターフェース、無線インターフェース、任意の種類のネットワークインターフェース、モデム、および任意の他の種類の通信インターフェースのうちの任意の１つまたは複数として実施され得る通信インターフェース１６０８を含む。通信インターフェース１６０８は、コンピューティングシステム１６００と通信ネットワークとの間に接続および／または通信リンクを提供し、それによって他の電子デバイス、コンピューティングデバイス、および通信デバイスがコンピューティングシステム１６００とデータ通信する。
【0164】
コンピューティングシステム１６００は、１つまたは複数のプロセッサ１６１０（例えば、マイクロプロセッサ、コントローラなどのいずれか）を含み、コンピューティングシステム１６００の動作を制御するため、さらに超音波を使用した顔認証なりすまし防止のための技術またはそれが具体化され得る技術を可能にするための様々なコンピュータ実行可能命令を処理する。代替的または追加的に、コンピューティングシステム１６００は、ハードウェア、ファームウェア、または概して１６１２で明確にされている処理回路および制御回路と接続して実施される固定論理回路のうちの任意の１つまたはそれらの組合せとともに実施され得る。図示していないが、コンピューティングシステム１６００は、デバイス内の様々な構成要素を結合するシステムバスまたはデータ転送システムを含み得る。システムバスは、メモリバスもしくはメモリコントローラ、周辺機器バス、ユニバーサルシリアルバス、および／または多種多様なバスアーキテクチャのうちのいずれかを利用するプロセッサもしくはローカルバスを含む、異なるバス構造のうちの任意の１つまたはそれらの組合せを含み得る。
【0165】
コンピューティングシステム１６００はまた、持続性および／または非一時的データ記憶（すなわち、単なる信号伝送と対称的）を可能にする１つまたは複数のメモリデバイスを含むコンピュータ可読媒体１６１４を含み、その例は、ランダムアクセスメモリ（ＲＡＭ）、不揮発性メモリ（例えば、読み出し専用メモリ（ＲＯＭ）、フラッシュメモリ、ＥＰＲＯＭ、ＥＥＰＲＯＭなどのうちの任意の１つまたは複数）、およびディスク記憶デバイスを含む。ディスク記憶デバイスは、ハードディスクドライブ、記録可能および／または上書き可能なコンパクトディスク（ＣＤ）、任意の種類のデジタル多用途ディスク（ＤＶＤ）などを含む任意のタイプの磁気または光学記憶デバイスとして実施され得る。コンピューティングシステム１６００はまた、大容量記憶媒体デバイス（記憶媒体）１６１６も含み得る。
【0166】
コンピュータ可読媒体１６１４は、デバイスデータ１６０４とともに、様々なデバイスアプリケーション１６１８およびコンピューティングシステム１６００の動作的な態様に関連した任意の他の種類の情報および／もしくはデータを記憶するためのデータ記憶機構を提供する。例えば、オペレーティングシステム１６２０は、コンピュータ可読媒体１６１４によりコンピュータアプリケーションとして維持され、プロセッサ１６１０上で実行され得る。デバイスアプリケーション１６１８は、任意の形態の制御アプリケーション、ソフトウェアアプリケーション、信号処理および制御モジュール、特定のデバイスに固有のコード、特定のデバイスのためのハードウェアアブストラクション層を含む、デバイスマネージャを含み得る。超音波センサ２１６を使用して、コンピューティングシステム１６００は、パワースペクトルベースの分散を使用する顔認証なりすまし防止を実行できる。
結論
パワースペクトルをベースとした分散を使用する顔認証なりすまし防止を実行するために超音波センサを使用する技術およびその超音波センサを含む装置が特徴および／または方法に特化した言語において説明されたが、添付された特許請求の範囲の主題が説明された特定の特徴または方法に必ずしも限定されないことを理解されたい。むしろ、その特定の特徴および方法は、パワースペクトルベースの分散を使用する顔認証なりすまし防止の例示的な実施態様として開示されている。
結論
パワースペクトルをベースとした分散を使用する顔認証なりすまし防止を実行するために超音波センサを使用する技術およびその超音波センサを含む装置が特徴および／または方法に特化した言語において説明されたが、添付された特許請求の範囲の主題が説明された特定の特徴または方法に必ずしも限定されないことを理解されたい。むしろ、その特定の特徴および方法は、パワースペクトルベースの分散を使用する顔認証なりすまし防止の例示的な実施態様として開示されている。
【0167】
いくつかの例を以下で説明する。
例１：超音波センサによって実行される方法であって、超音波送信信号を送信することと、超音波受信信号を受信することとを含む。超音波受信信号は、物体によって反射された超音波送信信号のバージョンを含む。方法は、超音波受信信号に基づいてレンジプロファイルデータを生成することをさらに含み、レンジプロファイルデータは、超音波受信信号と関連する振幅および位相情報を含む。方法は、物体の場所と関連する関心領域内のレンジプロファイルデータの特徴を判定することと、特徴に基づいてプレゼンテーション攻撃を検出することをさらに含み、プレゼンテーション攻撃は、顔認証システムをだますことを試行しており、物体は、プレゼンテーション攻撃と関連付けられている。方法は、顔認証システムがプレゼンテーション攻撃を認証することを防止することをさらに含む。
例１：超音波センサによって実行される方法であって、超音波送信信号を送信することと、超音波受信信号を受信することとを含む。超音波受信信号は、物体によって反射された超音波送信信号のバージョンを含む。方法は、超音波受信信号に基づいてレンジプロファイルデータを生成することをさらに含み、レンジプロファイルデータは、超音波受信信号と関連する振幅および位相情報を含む。方法は、物体の場所と関連する関心領域内のレンジプロファイルデータの特徴を判定することと、特徴に基づいてプレゼンテーション攻撃を検出することをさらに含み、プレゼンテーション攻撃は、顔認証システムをだますことを試行しており、物体は、プレゼンテーション攻撃と関連付けられている。方法は、顔認証システムがプレゼンテーション攻撃を認証することを防止することをさらに含む。
【0168】
例２：例１に記載の方法であって、特徴を判定することは、レンジプロファイルデータの関心領域内のピーク振幅を検出することを含み、プレゼンテーション攻撃を検出することは、ピーク振幅を閾値と比較することと、ピーク振幅が閾値を上回っていることに応答して、プレゼンテーション攻撃を検出することとを含む。
【0169】
例３：例２に記載の方法であって、他の超音波送信信号を送信することと、他の超音波受信信号を受信することとを含む。他の超音波受信信号は、人間の顔によって反射された他の超音波送信信号のバージョンを含む。方法は、他の超音波受信信号に基づいて他のレンジプロファイルデータを生成することをさらに含み、他のレンジプロファイルデータは、他の超音波受信信号と関連する振幅および位相情報を含む。方法は、他のレンジプロファイルデータの他の関心領域内の他のピーク振幅を検出することをさらに含み、他の関心領域は、人間の顔の場所と関連している。方法は、他のピーク振幅を閾値と比較することと、他のピーク振幅が閾値よりも小さいことに応答して、顔認証システムが、人間の顔を認証することを可能にすることとをさらに含む。
【0170】
例４：いずれかの先行する例に記載の方法であって、特徴を判定することは、関心領域上のエネルギーの分布を判定することを含み、プレゼンテーション攻撃を検出することは、エネルギーの分布が他の閾値よりも大きいことに応答して、プレゼンテーション攻撃を検出することを含む。
【0171】
例５：いずれかの先行する例に記載の方法であって、物体の場所を判定することをさらに含み、関心領域は、物体のその場所を含む。
【0172】
例６：例５に記載の方法であって、センサからセンサデータを受容することをさらに含み、物体の場所を判定することは、センサデータに基づいて物体の場所を判定することを含む。
【0173】
例７：例６に記載の方法であって、センサは、カメラの位相差センサ、または無線周波数センサを含む。
【0174】
例８：例５～例７のいずれか１例に記載の方法であって、特徴を判定する前に、関心領域と関連する振幅および位相情報を抽出するために、レンジプロファイルデータをフィルタリングすることをさらに含む。
【0175】
例９：いずれかの先行する例に記載の方法であって、超音波送信信号を送信することは、およそ７センチメートル未満であるレンジプロファイルデータのレンジ分解能をもたらす帯域幅を有する超音波送信信号を生成することを含む。
【0176】
例１０：いずれかの先行する例に記載の方法であって、物体までの距離を判定することと、プレゼンテーション攻撃を検出する前に、物体までの距離に基づいて、レンジプロファイルデータ内の振幅情報を正規化することとをさらに含む。
【0177】
例１１：例１～例９のいずれか１例に記載の方法であって、プレゼンテーション攻撃を検出する前に、直交カップリング係数または定誤アラームレート信号対雑音比に基づいてレンジプロファイルデータ内の振幅情報を正規化することをさらに含む。
【0178】
例１２：いずれかの先行する例に記載の方法であって、慣性計測ユニットからの動きデータを受容することをさらに含み、動きデータは、超音波センサの動きを表す。方法は、動きデータに基づいてレンジプロファイルデータを修正することによって、超音波センサの動きを補償することをさらに含む。
【0179】
例１３：例１～例１１のいずれか１例に記載の方法であって、慣性計測ユニットから動きデータを受容することと、動きデータに基づいて、超音波センサがほぼ静止していることを判定することとをさらに含む。超音波送信信号を送信することは、超音波センサがほぼ静止していることを判定したことに応答して、超音波信号を送信することを含む。
【0180】
例１４：装置は、例１～１３の方法のうちのいずれか１つの方法を実行するように構成されている超音波センサを備える。
【0181】
例１５：コンピュータ可読記憶媒体は、プロセッサによって実行されると、超音波センサに、例１～１３の方法のうちのいずれか１つの方法を実行させる命令を含む。
【0182】
例１６：超音波センサによって実行される方法であって、超音波送信信号を送信することと、超音波センサの少なくとも２つのトランスデューサを使用して少なくとも２つの超音波受信信号を受信することとを含み、少なくとも２つの超音波受信信号は、物体によって反射された超音波送信信号のそれぞれのバージョンを含む。方法は、少なくとも２つの超音波受信信号に基づいてインターフェログラムをさらに含み、インターフェログラムは、コヒーレンス情報および位相情報を含む。方法は、インターフェログラムのコヒーレンス情報に基づいてコヒーレンス特徴を識別することをさらに含み、コヒーレンス特徴は、関心領域内のコヒーレンス量を表す。方法は、コヒーレンス特徴に基づいてプレゼンテーション攻撃を検出することをさらに含み、プレゼンテーション攻撃は、顔認証システムをだますことを試行しており、物体は、プレゼンテーション攻撃と関連付けられている。方法は、顔認証システムがプレゼンテーション攻撃を認証することを防止することをさらに含む。
【0183】
例１７：例１６に記載の方法であって、プレゼンテーション攻撃を検出することは、コヒーレンス量がコヒーレンス閾値よりも大きいことに応答して、プレゼンテーション攻撃を検出することを含む。
【0184】
例１８：例１７に記載の方法であって、プレゼンテーション攻撃を検出することは、他の超音波送信信号を送信することと、少なくとも２つの他の超音波受信信号を受信することとを含み、少なくとも２つの他の超音波受信信号は、人間の顔によって反射された他の超音波送信信号のバージョンを含む。方法は、少なくとも２つの他の超音波受信信号に基づいて他のインターフェログラムをさらに含み、他のインターフェログラムは、コヒーレンスおよび位相情報を含む。方法は、他のインターフェログラムのコヒーレンス情報に基づいて他のコヒーレンス特徴を識別することをさらに含み、他のコヒーレンス特徴は、他の関心領域内の他のコヒーレンス量を表す。他のコヒーレンス量がコヒーレンス閾値よりも小さいことに応答して、顔認証システムが、人間の顔を認証することを可能にすることをさらに含む。
【0185】
例１９：例１６～例１８のうちの１例に記載の方法であって、プレゼンテーション攻撃を検出することは、インターフェログラムの位相情報に基づいて位相特徴を識別することをさらに含み、位相特徴は、関心領域内の位相変化量を表す。プレゼンテーション攻撃を検出することは、位相変化量が位相閾値よりも小さいことに応答して、プレゼンテーション攻撃を検出することをさらに含む。
【0186】
例２０：例１６～例１９のいずれか１例に記載の方法であって、少なくとも２つの超音波受信信号に基づいてレンジプロファイルデータを生成することと、位置合わせされたレンジプロファイルデータを生成するために、レンジプロファイルデータに対して位置合わせを実行することとをさらに含む。インターフェログラムを生成することは、位置合わせされたレンジプロファイルデータに基づいてインターフェログラムを生成することを含む。
【0187】
例２１：例２０に記載の方法であって、レンジプロファイルデータは、少なくとも２つの超音波受信信号のうちの第１の超音波受信信号と関連する第１のレンジプロファイルデータと、少なくとも２つの超音波受信信号のうちの第２の超音波受信信号と関連する第２のレンジプロファイルデータとを含む。位置合わせを実行することは、第１のレンジプロファイルデータおよび第２のレンジプロファイルデータ内の物体のそれぞれの応答をレンジ次元に沿って整列させる。
【0188】
例２２：例２１に記載の方法であって、位置合わせを実行することは、第１の低域フィルタを通して第１のレンジプロファイルデータをフィルタリングすることと、第２の低域フィルタを通して第２のレンジプロファイルデータをフィルタリングすることとを含む。
【0189】
例２３：例２１に記載の方法であって、位置合わせを実行することは、第１のレンジプロファイルデータ内の第１のピーク振幅を検出することと、第１のピーク振幅と関連する第１のレンジビンを判定することと、第２のレンジプロファイルデータ内の第２のピーク振幅を検出することと、第２のピーク振幅と関連する第２のレンジビンを判定することと、第１のレンジビンと第２のレンジビンとの差に基づいてオフセットを判定することと、オフセットに基づいてレンジにおいて第２のレンジプロファイルデータをシフトして、シフトされた第２のレンジプロファイルデータを生成することとを含む。
【0190】
例２４：例２３に記載の方法であって、位置合わせを実行することは、第１のレンジプロファイルデータとシフトされた第２のレンジプロファイルデータとの間の他のオフセットを判定することと、他のオフセットに基づいて、シフトされた第２のレンジプロファイルデータを補間して、補間およびシフトされた第２のレンジプロファイルデータを生成することとを含む。
【0191】
例２５：例２１に記載の方法であって、位置合わせを実行することは、第２のレンジプロファイルデータを、第１のレンジプロファイルデータと関連する共通グリッドに投影するために、第２のレンジプロファイルデータを再サンプリングすることを含む。
【0192】
例２６：例２０～例２５のいずれか１例に記載の方法であって、プレゼンテーション攻撃を検出することは、レンジプロファイルデータに基づいてパワー分布ヒストグラムを生成することを含み、パワー分布ヒストグラムは、それぞれ、少なくとも２つの超音波受信信号と関連する。プレゼンテーション攻撃を検出することは、パワー分布ヒストグラムのゆがみに基づいてプレゼンテーション攻撃を検出することをさらに含む。
【0193】
例２７：例２０～例２６のいずれか１例に記載の方法であって、プレゼンテーション攻撃を検出することは、レンジプロファイルデータに基づいて定誤アラームレート信号対雑音比分布ヒストグラムを生成することを含み、定誤アラームレート信号対雑音比分布ヒストグラムは、それぞれ、少なくとも２つの超音波受信信号と関連する。プレゼンテーション攻撃を検出することは、定誤アラームレート信号対雑音比分布ヒストグラムのゆがみに基づいてプレゼンテーション攻撃を検出することをさらに含む。
【0194】
例２８：例２７に記載の方法であって、定誤アラームレート信号対雑音比分布ヒストグラムの形状は、非ガウス分布、またはテールを有する分布のうちの１つまたは複数を呈する。
【0195】
例２９：装置は、例１６～２８の方法のうちのいずれか１つの方法を実行するように構成されている超音波センサを備える。
【0196】
例３０：例２９に記載の装置であって、装置は、スマートフォンを含み、超音波センサは、スマートフォン内に集積されており、超音波センサの少なくとも２つのトランスデューサは、スマートフォンの第１のマイクと、スマートフォンの第２のマイクとを備える。
【0197】
例３１：例３０に記載の装置であって、第１のマイクおよび第２のマイクは、スマートフォンの反対の端部に位置決めされている。
【0198】
例３２：例２９～例３１のいずれか１例に記載の装置であって、少なくとも２つのトランスデューサ間の距離は、超音波送信信号と関連している波長よりも大きい。
【0199】
例３３：コンピュータ可読記憶媒体は、プロセッサによって実行されると、超音波センサに、例１６～２８の方法のうちのいずれか１つの方法を実行させる命令を含む。
【0200】
例３４：超音波センサによって実行される方法であって、超音波送信信号を送信することと、超音波センサの少なくとも２つのトランスデューサを使用して少なくとも２つの超音波受信信号を受信することとを含み、少なくとも２つの超音波受信信号は、物体によって反射された超音波送信信号のそれぞれのバージョンを含む。方法は、少なくとも２つの超音波受信信号に基づいてパワースペクトルを生成することをさらに含み、パワースペクトルは、周波数のセットおよび時間間隔にわたる少なくとも２つの超音波受信信号のパワーを表す。方法は、経時的なパワースペクトル内のパワーの分散を判定することをさらに含み、分散は、少なくとも２つの超音波受信信号とそれぞれ関連している。方法は、分散に基づいてプレゼンテーション攻撃を検出することをさらに含み、プレゼンテーション攻撃は、顔認証システムをだますことを試行しており、物体は、プレゼンテーション攻撃と関連付けられている。方法は、顔認証システムがプレゼンテーション攻撃を認証することを防止することをさらに含む。
【0201】
例３５：例３４に記載の方法であって、パワースペクトルを生成することは、少なくとも２つの超音波受信信号に基づいて複素数データを生成することと、パワースペクトルを生成するためにフーリエ変換を実行することとを含む。
【0202】
例３６：例３４または例３５に記載の方法であって、複素数データは、レンジプロファイルデータ、レンジスロータイムデータ、またはインターフェログラムを含む。
【0203】
例３７：例３４～例３６のいずれか１例に記載の方法であって、プレゼンテーション攻撃を検出することは、分散が値のセット内にあるかどうかを判定することと、分散の少なくとも１つが値のセット外にあることに応答して、プレゼンテーション攻撃を検出することとを含む。
【0204】
例３８：例３７に記載の方法であって、プレゼンテーション攻撃を検出することは、他の超音波送信信号を送信することと、少なくとも２つの他の超音波受信信号を受信することとを含み、少なくとも２つの他の超音波受信信号は、人間の顔によって反射された他の超音波送信信号のバージョンを含む。プレゼンテーション攻撃を検出することは、少なくとも２つの他の超音波受信信号に基づいて他のパワースペクトルを生成することをさらに含み、他のパワースペクトルは、周波数のセットおよび他の時間間隔にわたる少なくとも２つの他の超音波受信信号のパワーを表す。プレゼンテーション攻撃を検出することは、経時的な他のパワースペクトル内のパワーの他の分散を判定することをさらに含み、他の分散は、少なくとも２つの超音波受信信号とそれぞれ関連している。プレゼンテーション攻撃を検出することは、他の分散が値のセット内にあることに応答して、顔認証システムが、人間の顔を認証することを可能にすることをさらに含む。
【0205】
例３９：例３８に記載の方法であって、人間の顔は、付属品を装着している。
例４０：例３４～例３９のいずれか１例に記載の方法であって、パワースペクトルは、
少なくとも２つの超音波受信信号のうちの第１の超音波受信信号と関連する第１のパワースペクトルと、少なくとも２つの超音波受信信号のうちの第２の超音波受信信号と関連する第２のパワースペクトルとを含み、分散を判定することは、スライディングウィンドウを使用して、第１のパワースペクトルのサブフレームの第１のセットを生成することを含み、サブフレームの第１のセットのサブフレームは、時間間隔の異なる部分と関連している。分散を判定することは、サブフレームの第１のセットにわたる第１の標準偏差を計算することと、スライディングウィンドウを使用して、第２のパワースペクトルのサブフレームの第２のセットを生成することとをさらに含み、サブフレームの第２のセットのサブフレームは、時間間隔の異なる部分と関連している。分散を判定することは、サブフレームの第２のセットにわたる第２の標準偏差を計算することをさらに含む。
例４０：例３４～例３９のいずれか１例に記載の方法であって、パワースペクトルは、
少なくとも２つの超音波受信信号のうちの第１の超音波受信信号と関連する第１のパワースペクトルと、少なくとも２つの超音波受信信号のうちの第２の超音波受信信号と関連する第２のパワースペクトルとを含み、分散を判定することは、スライディングウィンドウを使用して、第１のパワースペクトルのサブフレームの第１のセットを生成することを含み、サブフレームの第１のセットのサブフレームは、時間間隔の異なる部分と関連している。分散を判定することは、サブフレームの第１のセットにわたる第１の標準偏差を計算することと、スライディングウィンドウを使用して、第２のパワースペクトルのサブフレームの第２のセットを生成することとをさらに含み、サブフレームの第２のセットのサブフレームは、時間間隔の異なる部分と関連している。分散を判定することは、サブフレームの第２のセットにわたる第２の標準偏差を計算することをさらに含む。
【0206】
例４１：例１～例１３、例１６～例２８、または例３４～例４０のいずれか１例に記載の方法であって、プレゼンテーション攻撃は、権限のないアクタが、権限のあるユーザの写真を提示すること、権限のないアクタが、権限のあるユーザのデジタル画像を表示するデバイスを提示すること、または権限のないアクタが、権限のあるユーザを表すマスクを装着することを含む。
【0207】
例４２：装置は、例３４～４１の方法のうちのいずれか１つの方法を実行するように構成されている超音波センサを備える。
【0208】
例４３：例４２に記載の装置であって、装置は、スマートフォンを含み、超音波センサは、スマートフォン内に集積されており、超音波センサの少なくとも２つのトランスデューサは、スマートフォンの第１のマイクと、スマートフォンの第２のマイクとを備える。
【0209】
例４４：例４３に記載の装置であって、第１のマイクおよび第２のマイクは、スマートフォンの反対の端部に位置決めされている。
【0210】
例４５：例４２～例４４のいずれか１例に記載の装置であって、少なくとも２つのトランスデューサ間の距離は、超音波送信信号と関連している波長よりも大きい。
【0211】
例４６：コンピュータ可読記憶媒体は、プロセッサによって実行されると、超音波センサに、例３４～例４１の方法のうちのいずれか１つの方法を実行させる命令を含む。
【図1】
【図2-1】
【図2-2】
【図2-3】
【図3】
【図4-1】
【図4-2】
【図5】
【図6】
【図7】
【図8-1】
【図8-2】
【図9-1】
【図9-2】
【図10-1】
【図10-2】
【図10-3】
【図10-4】
【図11-1】
【図11-2】
【図11-3】
【図12-1】
【図12-2】
【図12-3】
【図13】
【図14】
【図15】
【図16】
【手続補正書】
【提出日】2024-07-05
【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】
超音波センサによって実行される方法であって、超音波送信信号を送信することと、
前記超音波センサの少なくとも２つのトランスデューサを使用して少なくとも２つの超音波受信信号を受信することとを含み、前記少なくとも２つの超音波受信信号は、物体によって反射された前記超音波送信信号のそれぞれのバージョンを含み、
前記方法は、前記少なくとも２つの超音波受信信号に基づいてパワースペクトルを生成することをさらに含み、前記パワースペクトルは、周波数のセットおよび時間間隔にわたる前記少なくとも２つの超音波受信信号のパワーを表し、
前記方法は、経時的な前記パワースペクトル内の前記パワーの分散を判定することをさらに含み、前記分散は、前記少なくとも２つの超音波受信信号とそれぞれ関連しており、
前記方法は、前記分散に基づいてプレゼンテーション攻撃を検出することをさらに含み、前記プレゼンテーション攻撃は、顔認証システムをだますことを試行しており、前記物体は、前記プレゼンテーション攻撃と関連付けられており、
前記方法は、前記顔認証システムが前記プレゼンテーション攻撃を認証することを防止することをさらに含む、方法。
【請求項2】
前記パワースペクトルを生成することは、前記少なくとも２つの超音波受信信号に基づいて複素数データを生成することと、
前記パワースペクトルを生成するためにフーリエ変換を実行することとを含む、請求項１に記載の方法。
【請求項3】
前記複素数データは、レンジプロファイルデータ、
レンジスロータイムデータ、または
インターフェログラムを含む、請求項２に記載の方法。
【請求項4】
前記プレゼンテーション攻撃を検出することは、前記分散が値のセット内にあるかどうかを判定することと、
前記分散の少なくとも１つが前記値のセット外にあることに応答して、前記プレゼンテーション攻撃を検出することとを含む、請求項１～請求項３のいずれか１項に記載の方法。
【請求項5】
前記プレゼンテーション攻撃を検出することは、他の超音波送信信号を送信することと、
少なくとも２つの他の超音波受信信号を受信することとを含み、前記少なくとも２つの他の超音波受信信号は、人間の顔によって反射された前記他の超音波送信信号のバージョンを含み、
前記少なくとも２つの他の超音波受信信号に基づいて他のパワースペクトルを生成することを含み、前記他のパワースペクトルは、前記周波数のセットおよび他の時間間隔にわたる前記少なくとも２つの他の超音波受信信号のパワーを表し、
経時的な前記他のパワースペクトル内の前記パワーの他の分散を判定することを含み、前記他の分散は、前記少なくとも２つの超音波受信信号とそれぞれ関連しており、
前記他の分散が前記値のセット内にあることに応答して、前記顔認証システムが、前記人間の顔を認証することを可能にすることを含む、請求項４に記載の方法。
【請求項6】
前記人間の顔は、付属品を装着している、請求項５に記載の方法。
【請求項7】
前記パワースペクトルは、前記少なくとも２つの超音波受信信号のうちの第１の超音波受信信号と関連する第１のパワースペクトルと、
前記少なくとも２つの超音波受信信号のうちの第２の超音波受信信号と関連する第２のパワースペクトルとを含み、
前記分散を判定することは、
スライディングウィンドウを使用して、前記第１のパワースペクトルのサブフレームの第１のセットを生成することを含み、前記サブフレームの第１のセットのサブフレームは、前記時間間隔の異なる部分と関連しており、
前記サブフレームの第１のセットにわたる第１の標準偏差を計算することと、
前記スライディングウィンドウを使用して、前記第２のパワースペクトルのサブフレームの第２のセットを生成することとを含み、前記サブフレームの第２のセットのサブフレームは、前記時間間隔の前記異なる部分と関連しており、
前記サブフレームの第２のセットにわたる第２の標準偏差を計算することを含む、請求項１～請求項６のいずれか１項に記載の方法。
【請求項8】
前記プレゼンテーション攻撃は、権限のないアクタが、権限のあるユーザの写真を提示すること、
前記権限のないアクタが、前記権限のあるユーザのデジタル画像を表示するデバイスを提示すること、または
前記権限のないアクタが、前記権限のあるユーザを表すマスクを装着することを含む、請求項１～請求項７のいずれか１項に記載の方法。
【請求項9】
請求項１～請求項８に記載の方法のうちのいずれか１つの方法を実行するように構成されている超音波センサを備える装置。
【請求項10】
前記装置は、スマートフォンを含み、前記超音波センサは、前記スマートフォン内に集積されており、
前記超音波センサの前記少なくとも２つのトランスデューサは、
前記スマートフォンの第１のマイクと、
前記スマートフォンの第２のマイクとを備える、請求項９に記載の装置。
【請求項11】
前記第１のマイクおよび前記第２のマイクは、前記スマートフォンの反対の端部に位置決めされている、請求項１０に記載の装置。
【請求項12】
前記少なくとも２つのトランスデューサ間の距離は、前記超音波送信信号と関連している波長よりも大きい、請求項９～請求項１１のいずれか１項に記載の装置。
【請求項13】
プロセッサによって実行されると、超音波センサに、請求項１～請求項８に記載の方法のうちのいずれか１つの方法を実行させる命令を含むプログラム。
【国際調査報告】