RU2019116007A - Качество изображения и признака, улучшение изображения и выделение признаков для распознавания по сосудам глаза и лицам, и объединение информации о сосудах глаза с информацией о лицах и/или частях лиц для биометрических систем - Google Patents
Качество изображения и признака, улучшение изображения и выделение признаков для распознавания по сосудам глаза и лицам, и объединение информации о сосудах глаза с информацией о лицах и/или частях лиц для биометрических систем Download PDFInfo
- Publication number
- RU2019116007A RU2019116007A RU2019116007A RU2019116007A RU2019116007A RU 2019116007 A RU2019116007 A RU 2019116007A RU 2019116007 A RU2019116007 A RU 2019116007A RU 2019116007 A RU2019116007 A RU 2019116007A RU 2019116007 A RU2019116007 A RU 2019116007A
- Authority
- RU
- Russia
- Prior art keywords
- eye
- image
- area
- surrounding
- biometric
- Prior art date
Links
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING OR CALCULATING; COUNTING
- G06V—IMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
- G06V40/00—Recognition of biometric, human-related or animal-related patterns in image or video data
- G06V40/10—Human or animal bodies, e.g. vehicle occupants or pedestrians; Body parts, e.g. hands
- G06V40/16—Human faces, e.g. facial parts, sketches or expressions
- G06V40/168—Feature extraction; Face representation
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING OR CALCULATING; COUNTING
- G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
- G06F18/00—Pattern recognition
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING OR CALCULATING; COUNTING
- G06V—IMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
- G06V10/00—Arrangements for image or video recognition or understanding
- G06V10/20—Image preprocessing
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING OR CALCULATING; COUNTING
- G06V—IMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
- G06V10/00—Arrangements for image or video recognition or understanding
- G06V10/70—Arrangements for image or video recognition or understanding using pattern recognition or machine learning
- G06V10/74—Image or video pattern matching; Proximity measures in feature spaces
- G06V10/75—Organisation of the matching processes, e.g. simultaneous or sequential comparisons of image or video features; Coarse-fine approaches, e.g. multi-scale approaches; using context analysis; Selection of dictionaries
- G06V10/751—Comparing pixel values or logical combinations thereof, or feature values having positional relevance, e.g. template matching
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING OR CALCULATING; COUNTING
- G06V—IMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
- G06V10/00—Arrangements for image or video recognition or understanding
- G06V10/98—Detection or correction of errors, e.g. by rescanning the pattern or by human intervention; Evaluation of the quality of the acquired patterns
- G06V10/993—Evaluation of the quality of the acquired pattern
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING OR CALCULATING; COUNTING
- G06V—IMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
- G06V40/00—Recognition of biometric, human-related or animal-related patterns in image or video data
- G06V40/10—Human or animal bodies, e.g. vehicle occupants or pedestrians; Body parts, e.g. hands
- G06V40/16—Human faces, e.g. facial parts, sketches or expressions
- G06V40/161—Detection; Localisation; Normalisation
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING OR CALCULATING; COUNTING
- G06V—IMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
- G06V40/00—Recognition of biometric, human-related or animal-related patterns in image or video data
- G06V40/10—Human or animal bodies, e.g. vehicle occupants or pedestrians; Body parts, e.g. hands
- G06V40/16—Human faces, e.g. facial parts, sketches or expressions
- G06V40/172—Classification, e.g. identification
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING OR CALCULATING; COUNTING
- G06V—IMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
- G06V40/00—Recognition of biometric, human-related or animal-related patterns in image or video data
- G06V40/10—Human or animal bodies, e.g. vehicle occupants or pedestrians; Body parts, e.g. hands
- G06V40/18—Eye characteristics, e.g. of the iris
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING OR CALCULATING; COUNTING
- G06V—IMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
- G06V40/00—Recognition of biometric, human-related or animal-related patterns in image or video data
- G06V40/10—Human or animal bodies, e.g. vehicle occupants or pedestrians; Body parts, e.g. hands
- G06V40/18—Eye characteristics, e.g. of the iris
- G06V40/197—Matching; Classification
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING OR CALCULATING; COUNTING
- G06V—IMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
- G06V10/00—Arrangements for image or video recognition or understanding
- G06V10/40—Extraction of image or video features
- G06V10/46—Descriptors for shape, contour or point-related descriptors, e.g. scale invariant feature transform [SIFT] or bags of words [BoW]; Salient regional features
- G06V10/467—Encoded features or binary features, e.g. local binary patterns [LBP]
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING OR CALCULATING; COUNTING
- G06V—IMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
- G06V10/00—Arrangements for image or video recognition or understanding
- G06V10/40—Extraction of image or video features
- G06V10/50—Extraction of image or video features by performing operations within image blocks; by using histograms, e.g. histogram of oriented gradients [HoG]; by summing image-intensity values; Projection analysis
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING OR CALCULATING; COUNTING
- G06V—IMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
- G06V10/00—Arrangements for image or video recognition or understanding
- G06V10/40—Extraction of image or video features
- G06V10/56—Extraction of image or video features relating to colour
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING OR CALCULATING; COUNTING
- G06V—IMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
- G06V40/00—Recognition of biometric, human-related or animal-related patterns in image or video data
- G06V40/10—Human or animal bodies, e.g. vehicle occupants or pedestrians; Body parts, e.g. hands
- G06V40/18—Eye characteristics, e.g. of the iris
- G06V40/193—Preprocessing; Feature extraction
Landscapes
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Theoretical Computer Science (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Multimedia (AREA)
- Health & Medical Sciences (AREA)
- General Health & Medical Sciences (AREA)
- Computer Vision & Pattern Recognition (AREA)
- Oral & Maxillofacial Surgery (AREA)
- Human Computer Interaction (AREA)
- Evolutionary Computation (AREA)
- Artificial Intelligence (AREA)
- Quality & Reliability (AREA)
- Computing Systems (AREA)
- Databases & Information Systems (AREA)
- Medical Informatics (AREA)
- Software Systems (AREA)
- Ophthalmology & Optometry (AREA)
- Bioinformatics & Cheminformatics (AREA)
- Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
- Bioinformatics & Computational Biology (AREA)
- Data Mining & Analysis (AREA)
- Evolutionary Biology (AREA)
- General Engineering & Computer Science (AREA)
- Collating Specific Patterns (AREA)
- Image Analysis (AREA)
- Image Processing (AREA)
- Eye Examination Apparatus (AREA)
Claims (63)
1. Реализуемый компьютером способ, содержащий этапы, на которых:
принимают изображение области лица пользователя, при этом упомянутая область лица включает в себя глаз и область, окружающую глаз;
обрабатывают изображение, чтобы задавать глазную область изображения, включающую в себя по меньшей мере часть глаза на изображении упомянутой области лица, при этом по меньшей мере часть глаза содержит склеральную область глаза;
задают множество окружающих глаз областей изображения, каждая из которых включает в себя по меньшей мере часть области, окружающей глаз на изображении упомянутой области лица, причем каждая из окружающих глаз областей изображения имеет размеры, отличающиеся от размера глазной области изображения, и при этом задание конкретной одной из окружающих глаз областей изображения содержит:
вычисление высоты области путем умножения высоты глазной области изображения, включая склеральную область, на первый числовой коэффициент;
вычисление ширины области путем умножения ширины глазной области изображения, включая склеральную область, на второй числовой коэффициент;
установление высоты конкретной окружающей глаз области изображения, равной вычисленной высоте области; и
установление ширины конкретной окружающей глаз области изображения, равной вычисленной ширине области;
вычисление одной или нескольких биометрических оценок совпадения на основе глазной области изображения и по меньшей мере одной из окружающих глаз областей; и
обозначение изображения области лица как подлинного или не подлинного на основе одной или нескольких биометрических оценок совпадения.
2. Способ по п. 1, в котором множество окружающих глаз областей изображения содержит по меньшей мере четыре окружающих глаз области изображения.
3. Способ по п. 2, в котором по меньшей мере четыре окружающих глаз области изображения содержат нижнюю окружающую глаз область изображения, расположенную ниже глазной области изображения, правую окружающую глаз область изображения, расположенную справа от глазной области изображения, окружающую глаз область изображения, расположенную слева от глазной области изображения, и окружающую глаз область изображения, расположенную выше глазной области изображения.
4. Способ по п. 1, в котором этап, на котором задают множество окружающих глаз областей изображения, содержит этап, на котором задают правую окружающую глаз область изображения, расположенную справа от глазной области изображения, при этом правая окружающая глаз область изображения имеет ширину в диапазоне от 10% до 80% ширины глазной области изображения и высоту в диапазоне от 120% до 550% высоты глазной области изображения.
5. Способ по п. 1, в котором этап, на котором задают множество окружающих глаз областей изображения, содержит этап, на котором задают левую окружающую глаз область изображения, расположенную слева от глазной области изображения, при этом левая окружающая глаз область изображения имеет ширину в диапазоне от 10% до 50% ширины глазной области изображения и высоту в диапазоне от 120% до 550% высоты глазной области изображения.
6. Способ по п. 1, в котором этап, на котором вычисляют одну или несколько биометрических оценок совпадения, содержит этапы, на которых:
вычисляют первую биометрическую оценку совпадения на основе глазной области изображения и глазного шаблона регистрации; и
вычисляют вторую биометрическую оценку совпадения на основе глазной области изображения, первой из окружающих глаз областей изображения, глазного шаблона регистрации и окружающего глаз шаблона регистрации, в ответ на определение, что первая биометрическая оценка совпадения не удовлетворяет первой пороговой величине совпадения.
7. Способ по п. 6, в котором этап, на котором вычисляют одну или несколько биометрических оценок совпадения, в ответ на определение, что вторая биометрическая оценка совпадения не удовлетворяет второй пороговой величине совпадения, дополнительно содержит этап, на котором вычисляют одну или несколько дополнительных биометрических оценок совпадения путем многократного включения дополнительных областей из окружающих глаз областей изображения в вычисление дополнительных биометрических оценок совпадения до тех пор, пока либо конкретная дополнительная биометрическая оценка совпадения не будет удовлетворять соответствующей пороговой величине совпадения, либо никакие дополнительные окружающие глаз области изображения не будут доступны для включения.
8. Способ по п. 7, в котором множество окружающих глаз областей изображения ранжируется по меньшей мере на основе дискриминирующей способности и/или качества, и в котором дополнительные окружающие глаз области изображения многократно включаются на основе соответствующих ранжирований дополнительных окружающих глаз областей изображения.
9. Способ по п. 7, дополнительно содержащий этап, на котором делят одну или несколько из множества окружающих глаз областей изображения на подобласти на основе одной или нескольких черт лица, выведенных из окружающих глаз областей изображения, где дополнительные окружающие глаз области изображения многократно включаются на основе кластерной значимости или соответствующих ранжирований дополнительных окружающих глаз областей изображения.
10. Способ по п. 1, в котором этап, на котором вычисляют одну или несколько биометрических оценок совпадения, содержит этапы, на которых:
идентифицируют первый набор пар согласованных точек на основе глазной области изображения и шаблона регистрации; и
идентифицируют второй набор пар согласованных точек на основе по меньшей мере одной из окружающих глаз областей изображения и шаблона регистрации.
11. Способ по п. 10, в котором этап, на котором вычисляют одну или несколько биометрических оценок совпадения, дополнительно содержит этапы, на которых:
определяют одну или несколько невыпадающих согласованных точек путем ввода сочетания первого и второго наборов пар согласованных точек в алгоритм обнаружения выпадающих значений;
определяют, что количество невыпадающих согласованных точек, которые соответствуют глазной области изображения, соответствует минимальному подсчету глазных невыпадающих значений; и
вычисляют одну из биометрических оценок совпадения по меньшей мере частично на основе невыпадающих согласованных точек.
12. Способ по п. 11, в котором минимальный подсчет глазных невыпадающих значений равен 3.
13. Способ по п. 10, в котором этап, на котором вычисляют одну или несколько биометрических оценок совпадения, дополнительно содержит этапы, на которых:
определяют одну или несколько первых невыпадающих согласованных точек путем ввода первого набора пар согласованных точек в алгоритм обнаружения выпадающих значений;
определяют одну или несколько вторых невыпадающих согласованных точек путем ввода второго набора пар согласованных точек в алгоритм обнаружения выпадающих значений; и
вычисляют одну или несколько биометрических оценок совпадения по меньшей мере частично на основе результата алгоритма обнаружения выпадающих значений с использованием в качестве входа сочетания первых и вторых невыпадающих согласованных точек.
14. Способ по п. 13, в котором этап, на котором вычисляют одну или несколько биометрических оценок совпадения, дополнительно содержит этап, на котором определяют, что количество невыпадающих согласованных точек, полученных из результата алгоритма обнаружения выпадающих значений, которые соответствуют глазной области изображения, соответствует минимальному подсчету глазных невыпадающих значений.
15. Способ по п. 14, в котором минимальный подсчет глазных невыпадающих значений равен 3.
16. Система, содержащая:
по меньшей мере одно запоминающее устройство для хранения исполняемых компьютером команд; и
по меньшей мере один блок обработки для исполнения команд, сохраненных по меньшей мере в одном запоминающем устройстве, причем исполнение команд программирует по меньшей мере один блок обработки на выполнение операций, содержащих:
прием изображения области лица пользователя, при этом упомянутая область лица включает в себя глаз и область, окружающую глаз;
обработку изображения для задания глазной области изображения, включающей в себя по меньшей мере часть глаза на изображении упомянутой области лица, при этом по меньшей мере часть глаза содержит склеральную область глаза;
задание множества окружающих глаз областей изображения, включающих в себя по меньшей мере часть области, окружающей глаз на изображении области лица, причем каждая из окружающих глаз областей изображения имеет размеры, отличающиеся от размера глазной области изображения, и при этом задание конкретной одной из окружающих глаз областей изображения содержит:
вычисление высоты области путем умножения высоты глазной области изображения, включая склеральную область, на первый числовой коэффициент;
вычисление ширины области путем умножения ширины глазной области изображения, включая склеральную область, на второй числовой коэффициент;
установление высоты конкретной окружающей глаз области изображения, равной вычисленной высоте области; и
установление ширины конкретной окружающей глаз области изображения, равной вычисленной ширине области;
вычисление одной или нескольких биометрических оценок совпадения на основе глазной области изображения и по меньшей мере одной из окружающих глаз областей; и
обозначение изображения области лица как подлинного или не подлинного на основе одной или нескольких биометрических оценок совпадения.
17. Система по п. 16, в которой множество окружающих глаз областей изображения содержит по меньшей мере четыре окружающих глаз области изображения.
18. Система по п. 17, в которой по меньшей мере четыре окружающих глаз области изображения содержат нижнюю окружающую глаз область изображения, расположенную ниже глазной области изображения, правую окружающую глаз область изображения, расположенную справа от глазной области изображения, окружающую глаз область изображения, расположенную слева от глазной области изображения, и окружающую глаз область изображения, расположенную выше глазной области изображения.
19. Система по п. 16, в которой задание множества окружающих глаз областей изображения содержит задание правой окружающей глаз области изображения, расположенной справа от глазной области изображения, при этом правая окружающая глаз область изображения имеет ширину в диапазоне от 10% до 80% ширины глазной области изображения и высоту от 120% до 550% высоты глазной области изображения.
20. Система по п. 16, в которой задание множества окружающих глаз областей изображения содержит задание левой окружающей глаз области изображения, расположенной слева от глазной области изображения, при этом левая окружающая глаз область изображения имеет ширину в диапазоне от 10% до 50% ширины глазной области изображения и высоту в диапазоне от 120% до 550% высоты глазной области изображения.
21. Система по п. 16, в которой вычисление одной или нескольких биометрических оценок совпадения содержит:
вычисление первой биометрической оценки совпадения на основе глазной области изображения и глазного шаблона регистрации; и
вычисление второй биометрической оценки совпадения на основе глазной области изображения, первой из окружающих глаз областей изображения, глазного шаблона регистрации и окружающего глаз шаблона регистрации, в ответ на определение, что первая биометрическая оценка совпадения не удовлетворяет первой пороговой величине совпадения.
22. Система по п. 21, в которой вычисление одной или нескольких биометрических оценок совпадения в ответ на определение, что вторая биометрическая оценка совпадения не удовлетворяет второй пороговой величине совпадения, дополнительно содержит вычисление одной или нескольких дополнительных биометрических оценок совпадения путем многократного включения дополнительных областей из окружающих глаз областей изображения в вычисление дополнительных биометрических оценок совпадения до тех пор, пока либо конкретная дополнительная биометрическая оценка совпадения не будет удовлетворять соответствующей пороговой величине совпадения, либо никакие дополнительные окружающие глаз области изображения не будут доступны для включения.
23. Система по п. 22, в которой множество окружающих глаз областей изображения ранжируется по меньшей мере на основе дискриминирующей способности и/или качества, и в которой дополнительные окружающие глаз области изображения многократно включаются на основе соответствующих ранжирований дополнительных окружающих глаз областей изображения.
24. Система по п. 22, в которой операции дополнительно содержат деление одной или нескольких из множества окружающих глаз областей изображения на подобласти на основе одной или нескольких черт лица, выведенных из окружающих глаз областей изображения, причем дополнительные окружающие глаз области изображения многократно включаются на основе кластерной значимости или соответствующих ранжирований дополнительных окружающих глаз областей изображения.
25. Система по п. 16, в которой вычисление одной или нескольких биометрических оценок совпадения содержит:
идентификацию первого набора пар согласованных точек на основе глазной области изображения и шаблона регистрации; и
идентификацию второго набора пар согласованных точек на основе по меньшей мере одной из окружающих глаз областей изображения и шаблона регистрации.
26. Система по п. 25, в которой вычисление одной или нескольких биометрических оценок совпадения дополнительно содержит:
определение одной или нескольких невыпадающих согласованных точек путем ввода сочетания первого и второго наборов пар согласованных точек в алгоритм обнаружения выпадающих значений;
определение, что количество невыпадающих согласованных точек, которые соответствуют глазной области изображения, соответствует минимальному подсчету глазных невыпадающих значений; и
вычисление одной из биометрических оценок совпадения по меньшей мере частично на основе невыпадающих согласованных точек.
Applications Claiming Priority (2)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| US201562217660P | 2015-09-11 | 2015-09-11 | |
| US62/217,660 | 2015-09-11 |
Related Parent Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| RU2018112713A Division RU2691195C1 (ru) | 2015-09-11 | 2016-09-09 | Качество изображения и признака, улучшение изображения и выделение признаков для распознавания по сосудам глаза и лицам, и объединение информации о сосудах глаза с информацией о лицах и/или частях лиц для биометрических систем |
Publications (3)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| RU2019116007A true RU2019116007A (ru) | 2019-06-11 |
| RU2019116007A3 RU2019116007A3 (ru) | 2019-07-17 |
| RU2711050C2 RU2711050C2 (ru) | 2020-01-14 |
Family
ID=56940461
Family Applications (2)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| RU2018112713A RU2691195C1 (ru) | 2015-09-11 | 2016-09-09 | Качество изображения и признака, улучшение изображения и выделение признаков для распознавания по сосудам глаза и лицам, и объединение информации о сосудах глаза с информацией о лицах и/или частях лиц для биометрических систем |
| RU2019116007A RU2711050C2 (ru) | 2015-09-11 | 2016-09-09 | Качество изображения и признака, улучшение изображения и выделение признаков для распознавания по сосудам глаза и лицам и объединение информации о сосудах глаза с информацией о лицах и/или частях лиц для биометрических систем |
Family Applications Before (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| RU2018112713A RU2691195C1 (ru) | 2015-09-11 | 2016-09-09 | Качество изображения и признака, улучшение изображения и выделение признаков для распознавания по сосудам глаза и лицам, и объединение информации о сосудах глаза с информацией о лицах и/или частях лиц для биометрических систем |
Country Status (14)
| Country | Link |
|---|---|
| US (3) | US10311286B2 (ru) |
| EP (1) | EP3347853A1 (ru) |
| JP (3) | JP6416438B2 (ru) |
| KR (3) | KR101967123B1 (ru) |
| CN (2) | CN108351961B (ru) |
| AU (3) | AU2016319775B2 (ru) |
| BR (2) | BR122018007961B1 (ru) |
| MX (1) | MX391522B (ru) |
| MY (1) | MY198999A (ru) |
| PH (1) | PH12018500541B1 (ru) |
| RU (2) | RU2691195C1 (ru) |
| SG (2) | SG10202001380RA (ru) |
| TW (3) | TWI706272B (ru) |
| WO (1) | WO2017044782A1 (ru) |
Families Citing this family (89)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| AU2016261487B2 (en) * | 2015-05-11 | 2020-11-05 | Magic Leap, Inc. | Devices, methods and systems for biometric user recognition utilizing neural networks |
| US10043071B1 (en) * | 2015-07-30 | 2018-08-07 | Morphotrust Usa, Llc | Automated document classification |
| US10255040B2 (en) * | 2017-05-11 | 2019-04-09 | Veridium Ip Limited | System and method for biometric identification |
| US11329980B2 (en) | 2015-08-21 | 2022-05-10 | Veridium Ip Limited | System and method for biometric protocol standards |
| US9830708B1 (en) * | 2015-10-15 | 2017-11-28 | Snap Inc. | Image segmentation of a video stream |
| FR3046691B1 (fr) * | 2016-01-13 | 2019-03-29 | Commissariat A L'energie Atomique Et Aux Energies Alternatives | Dispositif de selection et description de points d'interets dans une sequence d'images, par exemple pour l'appariement de points d'interets |
| AU2017230184B2 (en) | 2016-03-11 | 2021-10-07 | Magic Leap, Inc. | Structure learning in convolutional neural networks |
| US10956544B1 (en) | 2016-04-01 | 2021-03-23 | Massachusetts Mutual Life Insurance Company | Access control through head imaging and biometric authentication |
| US10733275B1 (en) * | 2016-04-01 | 2020-08-04 | Massachusetts Mutual Life Insurance Company | Access control through head imaging and biometric authentication |
| CH712399A2 (fr) * | 2016-04-27 | 2017-10-31 | Bron Christophe | Système d'identification biométrique basé sur les réseaux veineux et des codages uniques et non falsifiables de structures arborescentes et procédé associé. |
| FR3054905B1 (fr) * | 2016-08-04 | 2019-10-18 | Safran Identity & Security | Procede de generation de cle et procede de controle d'acces |
| US10262187B1 (en) * | 2016-11-10 | 2019-04-16 | Synaptics Incorporated | Systems and methods for spoof detection based on local binary patterns |
| US10565433B2 (en) * | 2017-03-30 | 2020-02-18 | George Mason University | Age invariant face recognition using convolutional neural networks and set distances |
| US10762335B2 (en) | 2017-05-16 | 2020-09-01 | Apple Inc. | Attention detection |
| CN107169535B (zh) * | 2017-07-06 | 2023-11-03 | 谈宜勇 | 生物多光谱图像的深度学习分类方法及装置 |
| CN107480488B (zh) * | 2017-07-18 | 2020-01-14 | Oppo广东移动通信有限公司 | 解锁控制方法及相关产品 |
| CN107492075B (zh) * | 2017-07-28 | 2019-12-10 | 浙江大学 | 一种基于细节增强的单张ldr图像曝光校正的方法 |
| CN109325394B (zh) | 2017-08-01 | 2022-06-21 | 苹果公司 | 确定稀疏图案照明与密集图案照明 |
| CN109325327B (zh) | 2017-08-01 | 2021-08-03 | 苹果公司 | 用于更新在面部识别中所使用的模板的过程 |
| CN109325393B (zh) | 2017-08-01 | 2022-12-09 | 苹果公司 | 使用单一网络的面部检测、姿态估计和距相机距离的估计 |
| US10210381B1 (en) | 2017-08-01 | 2019-02-19 | Apple Inc. | Multiple enrollments in facial recognition |
| US10719692B2 (en) | 2017-09-09 | 2020-07-21 | Apple Inc. | Vein matching for difficult biometric authentication cases |
| US10552671B2 (en) * | 2017-11-22 | 2020-02-04 | King Fahd University Of Petroleum And Minerals | Multi-kernel fuzzy local Gabor feature extraction method for automatic gait recognition |
| US10579908B2 (en) * | 2017-12-15 | 2020-03-03 | Google Llc | Machine-learning based technique for fast image enhancement |
| US10510145B2 (en) | 2017-12-27 | 2019-12-17 | Industrial Technology Research Institute | Medical image comparison method and system thereof |
| CN108734085A (zh) * | 2018-03-27 | 2018-11-02 | 中国银联股份有限公司 | 虹膜识别方法及虹膜识别系统 |
| JP2019204288A (ja) * | 2018-05-23 | 2019-11-28 | 富士通株式会社 | 生体認証装置、生体認証方法及び生体認証プログラム |
| US10769414B2 (en) | 2018-06-03 | 2020-09-08 | Apple Inc. | Robust face detection |
| US10303866B1 (en) | 2018-06-03 | 2019-05-28 | Apple Inc. | Automatic retries for facial recognition |
| TWI674557B (zh) * | 2018-07-31 | 2019-10-11 | 瑞昱半導體股份有限公司 | 影像處理裝置及其方法 |
| CN109389031B (zh) * | 2018-08-27 | 2021-12-03 | 浙江大丰实业股份有限公司 | 演出人员自动定位机构 |
| US11163981B2 (en) | 2018-09-11 | 2021-11-02 | Apple Inc. | Periocular facial recognition switching |
| JP7010385B2 (ja) | 2018-09-27 | 2022-01-26 | 日本電気株式会社 | 虹彩認証装置、虹彩認証方法、虹彩認証プログラムおよび記録媒体 |
| KR102770672B1 (ko) * | 2018-10-09 | 2025-02-24 | 에씰로 앙터나시오날 | 착용자의 시각 탐색 전략에 따라 안구 장비를 맞추기 위한 방법 |
| EP3651057B1 (fr) * | 2018-11-09 | 2023-06-14 | Tissot S.A. | Procede d'authentification faciale d'un porteur d'une montre |
| CN109766925B (zh) * | 2018-12-20 | 2021-05-11 | 深圳云天励飞技术有限公司 | 特征融合方法、装置、电子设备及存储介质 |
| CN109766809B (zh) * | 2018-12-29 | 2021-01-29 | 山东财经大学 | 一种改进的人眼检测及跟踪方法 |
| US10796194B2 (en) * | 2019-01-23 | 2020-10-06 | Ncku Research And Development Foundation | Motion-aware keypoint selection system adaptable to iterative closest point |
| US10803343B2 (en) * | 2019-01-23 | 2020-10-13 | Ncku Research And Development Foundation | Motion-aware keypoint selection system adaptable to iterative closest point |
| CN111666796B (zh) * | 2019-03-08 | 2023-04-07 | 财团法人成大研究发展基金会 | 适用于迭代最近点法的可察觉移动的关键点选择系统 |
| US10599934B1 (en) * | 2019-03-21 | 2020-03-24 | Alibaba Group Hoding Limited | Spoof detection using optokinetic response |
| FR3094122A1 (fr) * | 2019-03-22 | 2020-09-25 | Stmicroelectronics (Grenoble 2) Sas | Dispositif électronique de traitement d’images |
| US10853642B2 (en) * | 2019-03-22 | 2020-12-01 | Advanced New Technologies Co., Ltd. | Fusing multi-spectral images for identity authentication |
| CN110070037B (zh) * | 2019-04-22 | 2022-11-01 | 深圳力维智联技术有限公司 | 人脸识别模型的平滑升级方法、装置和可读存储介质 |
| CN110110637A (zh) * | 2019-04-25 | 2019-08-09 | 深圳市华嘉生物智能科技有限公司 | 一种人脸皮肤皱纹自动识别和皱纹严重程度自动分级的方法 |
| WO2020236993A1 (en) | 2019-05-21 | 2020-11-26 | Magic Leap, Inc. | Hand pose estimation |
| CN112102543A (zh) * | 2019-05-31 | 2020-12-18 | 杭州海康威视数字技术股份有限公司 | 一种安检系统和方法 |
| CN110472479B (zh) * | 2019-06-28 | 2022-11-22 | 广州中国科学院先进技术研究所 | 一种基于surf特征点提取和局部lbp编码的指静脉识别方法 |
| JP7237768B2 (ja) * | 2019-08-02 | 2023-03-13 | 株式会社日立製作所 | 生体情報検出装置 |
| US11087444B2 (en) * | 2019-08-09 | 2021-08-10 | The Boeing Company | Field programmable gate array (FPGA) implementation and optimization of augmented contrast limited adaptive histogram equalization |
| CN114127801B (zh) * | 2019-08-14 | 2025-09-02 | 谷歌有限责任公司 | 跨设备网络使用人物可识别性的系统和方法 |
| WO2021064848A1 (ja) * | 2019-10-01 | 2021-04-08 | 日本電信電話株式会社 | 移動端末及び通信品質予測方法 |
| US11294996B2 (en) | 2019-10-15 | 2022-04-05 | Assa Abloy Ab | Systems and methods for using machine learning for image-based spoof detection |
| US11304645B2 (en) * | 2019-10-15 | 2022-04-19 | Biosense Webster (Israel) Ltd. | Local rendering based detail subset presentation |
| US11348375B2 (en) | 2019-10-15 | 2022-05-31 | Assa Abloy Ab | Systems and methods for using focal stacks for image-based spoof detection |
| US10607077B1 (en) | 2019-10-28 | 2020-03-31 | EyeVerify Inc. | Identity authentication using an inlier neural network |
| KR20210071410A (ko) | 2019-12-06 | 2021-06-16 | 삼성전자주식회사 | 센서 특화 이미지 인식 장치 및 방법 |
| US11276153B2 (en) * | 2020-01-14 | 2022-03-15 | Adobe Inc. | Auto-complete image suggestions for image editing |
| KR102409790B1 (ko) * | 2020-01-30 | 2022-06-17 | 주식회사 알체라 | 생체정보 분산관리 시스템 및 이를 이용한 생체인식 방법 |
| DE102020202946A1 (de) | 2020-03-08 | 2021-09-09 | Volkswagen Aktiengesellschaft | Verfahren zum Bereitstellen des Zugangs zu einem Gerät sowie Kraftfahrzeug |
| CN111415397B (zh) * | 2020-03-20 | 2024-03-08 | 广州虎牙科技有限公司 | 一种人脸重构、直播方法、装置、设备及存储介质 |
| CN111507208B (zh) * | 2020-03-30 | 2021-06-25 | 中国科学院上海微系统与信息技术研究所 | 一种基于巩膜识别的身份验证方法、装置、设备和介质 |
| DE102020109171A1 (de) | 2020-04-02 | 2021-10-07 | Bundesdruckerei Gmbh | Integritätsprüfung eines Dokuments mit personenbezogenen Daten |
| JP7363675B2 (ja) * | 2020-06-15 | 2023-10-18 | 株式会社島津製作所 | イメージング質量分析装置、及びイメージング質量分析方法 |
| US11275959B2 (en) * | 2020-07-07 | 2022-03-15 | Assa Abloy Ab | Systems and methods for enrollment in a multispectral stereo facial recognition system |
| CN111738243B (zh) * | 2020-08-25 | 2020-11-20 | 腾讯科技(深圳)有限公司 | 人脸图像的选择方法、装置、设备及存储介质 |
| US11689822B2 (en) | 2020-09-04 | 2023-06-27 | Altek Semiconductor Corp. | Dual sensor imaging system and privacy protection imaging method thereof |
| WO2022051775A1 (en) | 2020-09-04 | 2022-03-10 | Abova, Inc. | Method for x-ray dental image enhancement |
| CN112329674B (zh) * | 2020-11-12 | 2024-03-12 | 北京环境特性研究所 | 基于多纹理特征融合的结冰湖泊检测方法和装置 |
| JP2024503217A (ja) * | 2020-12-17 | 2024-01-25 | アヴェドロ・インコーポレーテッド | 眼感染症の処置 |
| US11921831B2 (en) | 2021-03-12 | 2024-03-05 | Intellivision Technologies Corp | Enrollment system with continuous learning and confirmation |
| TWI775356B (zh) * | 2021-03-19 | 2022-08-21 | 宏碁智醫股份有限公司 | 用於眼底圖的影像前處理方法及影像處理裝置 |
| JP7439785B2 (ja) * | 2021-03-19 | 2024-02-28 | 株式会社デンソー | 認証システム及び追跡システム |
| TWI758162B (zh) * | 2021-04-15 | 2022-03-11 | 和碩聯合科技股份有限公司 | 生物形體的追蹤系統及方法 |
| WO2023041963A1 (en) * | 2021-09-20 | 2023-03-23 | Sensetime International Pte. Ltd. | Face identification methods and apparatuses |
| AU2021240278A1 (en) * | 2021-09-20 | 2023-04-06 | Sensetime International Pte. Ltd. | Face identification methods and apparatuses |
| EP4160548A1 (en) * | 2021-10-01 | 2023-04-05 | Amadeus S.A.S. | System and method for processing biometric characteristics |
| CN116138746A (zh) * | 2021-11-22 | 2023-05-23 | 夏普株式会社 | 生物体信息测量装置、生物体信息测量方法及记录介质 |
| US12254070B1 (en) * | 2021-12-30 | 2025-03-18 | Jumio Corporation | Liveness detection |
| GB2628281A (en) | 2022-01-07 | 2024-09-18 | Jumio Corp | Biometric authentication using head-mounted devices |
| CN114936361A (zh) * | 2022-01-28 | 2022-08-23 | 中国银联股份有限公司 | 生物特征识别方法、服务器以及客户端 |
| KR102749217B1 (ko) * | 2022-02-15 | 2025-01-02 | 주식회사 에이아이포이에시스 | 자기지도학습 기반의 안구 영상 품질 정보 관리 장치 및 방법 |
| CN116797500B (zh) * | 2022-03-14 | 2024-09-06 | 腾讯科技(深圳)有限公司 | 图像处理方法、装置、存储介质、电子设备及产品 |
| US20240013431A1 (en) * | 2022-07-08 | 2024-01-11 | Warby Parker Inc. | Image capture devices, systems, and methods |
| CN115442021A (zh) * | 2022-08-09 | 2022-12-06 | 中国银联股份有限公司 | 一种数据匹配方法、装置、系统、设备及介质 |
| US11762969B1 (en) * | 2023-01-12 | 2023-09-19 | King Saud University | Systems and methods for facilitating biometric recognition |
| CN115984952B (zh) * | 2023-03-20 | 2023-11-24 | 杭州叶蓁科技有限公司 | 基于球结膜血管图像识别的眼动跟踪系统及其方法 |
| CN117392225B (zh) * | 2023-12-06 | 2024-07-23 | 中导光电设备股份有限公司 | 一种显示屏检测区域位置校正的方法和系统 |
| TWI892646B (zh) * | 2024-05-16 | 2025-08-01 | 王智純 | 用於物業管理之多重驗證系統及方法 |
Family Cites Families (122)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US5291560A (en) | 1991-07-15 | 1994-03-01 | Iri Scan Incorporated | Biometric personal identification system based on iris analysis |
| US5303709A (en) | 1991-12-16 | 1994-04-19 | Dreher Andreas W | Retinal eye disease diagnostic system |
| US6095989A (en) | 1993-07-20 | 2000-08-01 | Hay; Sam H. | Optical recognition methods for locating eyes |
| US5632282A (en) | 1993-07-20 | 1997-05-27 | Hay; S. Hutson | Ocular disease detection apparatus |
| US6707484B1 (en) | 1994-07-28 | 2004-03-16 | Semiconductor Energy Laboratory Co., Ltd. | Information processing system |
| US6714665B1 (en) * | 1994-09-02 | 2004-03-30 | Sarnoff Corporation | Fully automated iris recognition system utilizing wide and narrow fields of view |
| JPH1063858A (ja) * | 1996-08-21 | 1998-03-06 | Oki Electric Ind Co Ltd | 個人識別方法及び個人識別装置 |
| WO1998025227A1 (en) | 1996-12-04 | 1998-06-11 | Dew Engineering And Development Limited | Biometric security encryption system |
| JPH10340343A (ja) * | 1997-06-06 | 1998-12-22 | Oki Electric Ind Co Ltd | 個体識別装置 |
| JPH10340344A (ja) * | 1997-06-06 | 1998-12-22 | Oki Electric Ind Co Ltd | 個体識別装置 |
| US6185316B1 (en) | 1997-11-12 | 2001-02-06 | Unisys Corporation | Self-authentication apparatus and method |
| JP3315648B2 (ja) | 1998-07-17 | 2002-08-19 | 沖電気工業株式会社 | アイリスコード生成装置およびアイリス認識システム |
| KR100320188B1 (ko) | 1999-03-23 | 2002-01-10 | 구자홍 | 홍채인식 시스템의 위조 판별방법 |
| JP4519963B2 (ja) | 1999-06-21 | 2010-08-04 | 富士通株式会社 | 生体情報の暗号化・復号化方法および装置並びに、生体情報を利用した本人認証システム |
| US6839151B1 (en) | 2000-02-02 | 2005-01-04 | Zoran Corporation | System and method for color copy image processing |
| ES2241598T3 (es) | 2000-05-16 | 2005-11-01 | Swisscom Mobile Ag | Procedimiento biometrico de identificacion y autenticacion. |
| US7536557B2 (en) | 2001-03-22 | 2009-05-19 | Ensign Holdings | Method for biometric authentication through layering biometric traits |
| US6836554B1 (en) | 2000-06-16 | 2004-12-28 | International Business Machines Corporation | System and method for distorting a biometric for transactions with enhanced security and privacy |
| JP2002236666A (ja) * | 2001-02-09 | 2002-08-23 | Matsushita Electric Ind Co Ltd | 個人認証装置 |
| US7103200B2 (en) | 2001-03-05 | 2006-09-05 | Robert Hillhouse | Method and system for adaptively varying templates to accommodate changes in biometric information |
| US8284025B2 (en) | 2001-07-10 | 2012-10-09 | Xatra Fund Mx, Llc | Method and system for auditory recognition biometrics on a FOB |
| FR2831302A1 (fr) | 2001-10-19 | 2003-04-25 | St Microelectronics Sa | Codage d'informations concentriques |
| US7364296B2 (en) | 2002-06-12 | 2008-04-29 | University Of Rochester | Method and apparatus for improving both lateral and axial resolution in ophthalmoscopy |
| JP2004023733A (ja) | 2002-06-20 | 2004-01-22 | Canon Inc | 画像撮影装置及びその制御方法 |
| US7668351B1 (en) | 2003-01-17 | 2010-02-23 | Kestrel Corporation | System and method for automation of morphological segmentation of bio-images |
| WO2004073501A2 (en) | 2003-02-20 | 2004-09-02 | Gutin Mikhail | Optical coherence tomography with 3d coherence scanning |
| US7599524B2 (en) * | 2003-04-04 | 2009-10-06 | Sarnoff Corporation | Method and apparatus for providing a robust object finder |
| KR20050025927A (ko) * | 2003-09-08 | 2005-03-14 | 유웅덕 | 홍채인식을 위한 동공 검출 방법 및 형상기술자 추출방법과 그를 이용한 홍채 특징 추출 장치 및 그 방법과홍채인식 시스템 및 그 방법 |
| JP3945474B2 (ja) | 2003-11-28 | 2007-07-18 | 松下電器産業株式会社 | 眼画像入力装置および認証装置ならびに画像処理方法 |
| US7336806B2 (en) | 2004-03-22 | 2008-02-26 | Microsoft Corporation | Iris-based biometric identification |
| US7542590B1 (en) | 2004-05-07 | 2009-06-02 | Yt Acquisition Corporation | System and method for upgrading biometric data |
| US20050281440A1 (en) | 2004-06-18 | 2005-12-22 | Pemer Frederick A | Iris feature detection and sensor-based edge detection |
| US7155040B2 (en) | 2004-06-29 | 2006-12-26 | Bio-Key International, Inc. | Generation of quality field information in the context of image processing |
| CA2588202A1 (en) | 2004-11-19 | 2006-05-26 | Triad Biometrics, Llc | Methods and systems for use in biometric authentication and/or identification |
| US20060120571A1 (en) * | 2004-12-03 | 2006-06-08 | Tu Peter H | System and method for passive face recognition |
| GB0427205D0 (en) | 2004-12-11 | 2005-01-12 | Ncr Int Inc | Biometric system |
| MX2007007561A (es) | 2004-12-22 | 2008-03-10 | Merkatum Corp | Metodo y sistema de autentificacion biometrica multimodal auto-adaptable. |
| WO2006078343A2 (en) | 2005-01-14 | 2006-07-27 | Ultra-Scan Corporation | Multimodal fusion decision logic system |
| JP4767971B2 (ja) * | 2005-01-26 | 2011-09-07 | ハネウェル・インターナショナル・インコーポレーテッド | 距離虹彩認識システム |
| RU2365995C2 (ru) * | 2005-01-31 | 2009-08-27 | Самсунг Электроникс Ко., Лтд. | Система и способ регистрации двухмерных изображений |
| US7327860B2 (en) | 2005-05-04 | 2008-02-05 | West Virginia University | Conjunctival scans for personal identification |
| US8370639B2 (en) | 2005-06-16 | 2013-02-05 | Sensible Vision, Inc. | System and method for providing secure access to an electronic device using continuous facial biometrics |
| JP4686284B2 (ja) | 2005-07-13 | 2011-05-25 | 日立オムロンターミナルソリューションズ株式会社 | 生体情報登録装置 |
| CN100336071C (zh) * | 2005-08-19 | 2007-09-05 | 清华大学 | 复杂背景图像中鲁棒的眼睛精确定位方法 |
| US8260008B2 (en) | 2005-11-11 | 2012-09-04 | Eyelock, Inc. | Methods for performing biometric recognition of a human eye and corroboration of same |
| US7801335B2 (en) | 2005-11-11 | 2010-09-21 | Global Rainmakers Inc. | Apparatus and methods for detecting the presence of a human eye |
| US8005277B2 (en) | 2006-03-03 | 2011-08-23 | Research Foundation-State University of NY | Secure fingerprint matching by hashing localized information |
| US20070217708A1 (en) | 2006-03-20 | 2007-09-20 | International Business Machines Corporation | Method, system, and program product for transforming a biometric image |
| JP4961214B2 (ja) | 2006-03-29 | 2012-06-27 | 株式会社日立情報制御ソリューションズ | 生体認証方法およびシステム |
| RU2304307C1 (ru) * | 2006-03-29 | 2007-08-10 | Юрий Витальевич Морзеев | Способ идентификации человека по изображению его лица |
| WO2007124450A2 (en) | 2006-04-21 | 2007-11-01 | The Trustees Of The University Of Pennsylvania | Motion artifact compensation |
| WO2007127157A2 (en) | 2006-04-28 | 2007-11-08 | Retica Systems, Inc. | System and method for biometric retinal identification |
| KR100852629B1 (ko) | 2006-06-02 | 2008-08-18 | 연세대학교 산학협력단 | 다초점 영상 시퀀스를 이용한 홍채인식 시스템 및 방법 |
| US20070291277A1 (en) | 2006-06-20 | 2007-12-20 | Everett Matthew J | Spectral domain optical coherence tomography system |
| US8417960B2 (en) | 2006-09-06 | 2013-04-09 | Hitachi, Ltd. | Method for generating an encryption key using biometrics authentication and restoring the encryption key and personal authentication system |
| PL380581A1 (pl) | 2006-09-07 | 2008-03-17 | Naukowa I Akademicka Sieć Komputerowa | Sposób testowania żywotności oka i urządzenie do testowania żywotności oka |
| US7496174B2 (en) * | 2006-10-16 | 2009-02-24 | Oraya Therapeutics, Inc. | Portable orthovoltage radiotherapy |
| US20080298642A1 (en) | 2006-11-03 | 2008-12-04 | Snowflake Technologies Corporation | Method and apparatus for extraction and matching of biometric detail |
| KR100855631B1 (ko) * | 2006-12-26 | 2008-09-01 | (주)엔토시스 | 특징벡터 검출장치 및 방법, 그리고, 이를 이용한얼굴인식장치 및 방법 |
| JP4309926B2 (ja) * | 2007-03-13 | 2009-08-05 | アイシン精機株式会社 | 顔特徴点検出装置、顔特徴点検出方法及びプログラム |
| US8279329B2 (en) | 2007-04-10 | 2012-10-02 | University Of Rochester | Structured illumination for imaging of stationary and non-stationary, fluorescent and non-fluorescent, objects |
| US8831299B2 (en) * | 2007-05-22 | 2014-09-09 | Intellectual Ventures Fund 83 Llc | Capturing data for individual physiological monitoring |
| FI20070501A0 (fi) | 2007-06-21 | 2007-06-21 | Timo Tapani Lehto | Menetelmä ja järjestelmä ihmisen tunnistamiseksi |
| JP5110983B2 (ja) | 2007-06-29 | 2012-12-26 | 日立オムロンターミナルソリューションズ株式会社 | 生体認証処理システム |
| WO2009029765A1 (en) | 2007-09-01 | 2009-03-05 | Global Rainmakers, Inc. | Mirror system and method for acquiring biometric data |
| RU2382408C2 (ru) * | 2007-09-13 | 2010-02-20 | Институт прикладной физики РАН | Способ и система для идентификации человека по изображению лица |
| RU2390844C2 (ru) * | 2007-10-22 | 2010-05-27 | Государственное образовательное учреждение высшего профессионального образования Курский государственный технический университет | Способ распознавания глаз на изображении и устройство для его реализации |
| JP5080944B2 (ja) | 2007-11-08 | 2012-11-21 | 興和株式会社 | パノラマ眼底画像合成装置及び方法 |
| ES2326205B1 (es) | 2007-11-27 | 2010-06-29 | Universidad Complutense De Madrid | Metodo y dispositivo para el reconocimiento de individuos basado en la imagen de la retina que incorpora como constante biometrica el area imagen del punto de fijacion. |
| US8532344B2 (en) | 2008-01-09 | 2013-09-10 | International Business Machines Corporation | Methods and apparatus for generation of cancelable face template |
| JP5277365B2 (ja) * | 2008-04-06 | 2013-08-28 | 国立大学法人九州工業大学 | 個人認証方法及びそれに使用する個人認証装置 |
| US8238639B2 (en) | 2008-04-09 | 2012-08-07 | Cognex Corporation | Method and system for dynamic feature detection |
| KR100949801B1 (ko) | 2008-04-17 | 2010-03-30 | 한국전자통신연구원 | 퍼지볼트 시스템에서의 다항식 복원장치 및 그 방법 |
| US8079711B2 (en) | 2008-04-24 | 2011-12-20 | Carl Zeiss Meditec, Inc. | Method for finding the lateral position of the fovea in an SDOCT image volume |
| JP5281156B2 (ja) | 2008-06-06 | 2013-09-04 | グーグル・インコーポレーテッド | 画像の注釈付け |
| JP4569670B2 (ja) * | 2008-06-11 | 2010-10-27 | ソニー株式会社 | 画像処理装置、画像処理方法およびプログラム |
| US8249314B2 (en) | 2008-06-16 | 2012-08-21 | International Business Machines Corporation | Anonymous and revocable fingerprint recognition |
| JP2010020594A (ja) * | 2008-07-11 | 2010-01-28 | Kddi Corp | 瞳画像認識装置 |
| ES2337866B2 (es) | 2008-07-24 | 2011-02-14 | Universidad Complutense De Madrid | Reconocimiento biometrico mediante estudio del mapa de superficie delsegundo dioptrio ocular. |
| US8090246B2 (en) | 2008-08-08 | 2012-01-03 | Honeywell International Inc. | Image acquisition system |
| KR100996466B1 (ko) | 2008-10-09 | 2010-11-25 | 조선대학교산학협력단 | 비밀분산 기법을 이용한 지문정보 저장 장치, 비밀분산 기법을 이용한 지문 인증 시스템 및 비밀분산 기법을 이용한 지문 인증 방법 |
| US9226798B2 (en) | 2008-10-10 | 2016-01-05 | Truevision Systems, Inc. | Real-time surgical reference indicium apparatus and methods for surgical applications |
| US8514277B2 (en) | 2008-11-05 | 2013-08-20 | Dyer Holdings, Llc | Video infrared retinal image scanner |
| US20100142766A1 (en) | 2008-12-04 | 2010-06-10 | Alan Duncan Fleming | Image Analysis |
| US8280119B2 (en) | 2008-12-05 | 2012-10-02 | Honeywell International Inc. | Iris recognition system using quality metrics |
| KR20100073191A (ko) | 2008-12-22 | 2010-07-01 | 한국전자통신연구원 | 거리 정보를 이용한 위조 얼굴 검출 방법 및 장치 |
| WO2010129074A1 (en) | 2009-01-14 | 2010-11-11 | Indiana University Research & Technology Corporation | System and method for identifying a person with reference to a sclera image |
| US20100232659A1 (en) | 2009-03-12 | 2010-09-16 | Harris Corporation | Method for fingerprint template synthesis and fingerprint mosaicing using a point matching algorithm |
| GB2471192B (en) | 2009-06-15 | 2011-08-17 | Honeywell Int Inc | An iris and ocular recognition system using trace transforms |
| US8472681B2 (en) * | 2009-06-15 | 2013-06-25 | Honeywell International Inc. | Iris and ocular recognition system using trace transforms |
| JP5287550B2 (ja) | 2009-07-01 | 2013-09-11 | 富士通株式会社 | 生体認証システム,生体認証方法,生体認証装置,生体情報処理装置,生体認証プログラムおよび生体情報処理プログラム |
| WO2011030675A1 (ja) | 2009-09-09 | 2011-03-17 | 日本電気株式会社 | 生体認証システム、方法およびプログラム |
| KR101255555B1 (ko) | 2009-11-24 | 2013-04-17 | 한국전자통신연구원 | 보안성이 강화된 지문인식 방법 및 장치 |
| JP5218991B2 (ja) | 2009-12-08 | 2013-06-26 | 株式会社日立製作所 | 複数種類のテンプレートを用いた生体認証システム及び生体認証方法 |
| US8818048B2 (en) | 2010-01-22 | 2014-08-26 | Indiana University Research And Technology Corp. | System and method for cancelable iris recognition |
| WO2011111102A1 (ja) | 2010-03-10 | 2011-09-15 | 富士通株式会社 | 生体認証装置及び生体認証方法 |
| US8948467B2 (en) * | 2010-08-06 | 2015-02-03 | Honeywell International Inc. | Ocular and iris processing system and method |
| CN103609059B (zh) | 2010-09-20 | 2016-08-17 | 安全第一公司 | 用于安全数据共享的系统和方法 |
| US8457370B2 (en) | 2011-01-20 | 2013-06-04 | Daon Holdings Limited | Methods and systems for authenticating users with captured palm biometric data |
| US8355544B2 (en) | 2011-02-01 | 2013-01-15 | Universidade Da Coruna-Otri | Method, apparatus, and system for automatic retinal image analysis |
| WO2012142756A1 (zh) | 2011-04-20 | 2012-10-26 | 中国科学院自动化研究所 | 基于人眼图像的多特征融合身份识别方法 |
| US9323980B2 (en) | 2011-05-13 | 2016-04-26 | Microsoft Technology Licensing, Llc | Pose-robust recognition |
| US8385685B2 (en) * | 2011-06-08 | 2013-02-26 | Honeywell International Inc. | System and method for ocular recognition |
| EP2768379B1 (en) * | 2011-10-17 | 2019-09-11 | Eyedeal Scanning LLC | Apparatus for determining eye topography |
| US8235529B1 (en) | 2011-11-30 | 2012-08-07 | Google Inc. | Unlocking a screen using eye tracking information |
| CN102496007B (zh) | 2011-12-02 | 2014-06-11 | 陈中山 | 人体身份识别仪 |
| US9082011B2 (en) * | 2012-03-28 | 2015-07-14 | Texas State University—San Marcos | Person identification using ocular biometrics with liveness detection |
| US8457367B1 (en) | 2012-06-26 | 2013-06-04 | Google Inc. | Facial recognition |
| US8768049B2 (en) | 2012-07-13 | 2014-07-01 | Seiko Epson Corporation | Small vein image recognition and authorization using constrained geometrical matching and weighted voting under generic tree model |
| US8369595B1 (en) | 2012-08-10 | 2013-02-05 | EyeVerify LLC | Texture features for biometric authentication |
| US8483450B1 (en) | 2012-08-10 | 2013-07-09 | EyeVerify LLC | Quality metrics for biometric authentication |
| US8437513B1 (en) * | 2012-08-10 | 2013-05-07 | EyeVerify LLC | Spoof detection for biometric authentication |
| JP6005750B2 (ja) * | 2012-08-28 | 2016-10-12 | 株式会社日立製作所 | 認証装置、及び認証方法 |
| CN103679118B (zh) * | 2012-09-07 | 2017-06-16 | 汉王科技股份有限公司 | 一种人脸活体检测方法及系统 |
| US9171226B2 (en) * | 2012-09-26 | 2015-10-27 | Carnegie Mellon University | Image matching using subspace-based discrete transform encoded local binary patterns |
| CN104143078B (zh) * | 2013-05-09 | 2016-08-24 | 腾讯科技(深圳)有限公司 | 活体人脸识别方法、装置和设备 |
| US9076238B2 (en) | 2013-08-21 | 2015-07-07 | Seiko Epson Corporation | Intelligent weighted blending for ultrasound image stitching |
| US9390327B2 (en) * | 2013-09-16 | 2016-07-12 | Eyeverify, Llc | Feature extraction and matching for biometric authentication |
| US8965066B1 (en) | 2013-09-16 | 2015-02-24 | Eye Verify LLC | Biometric template security and key generation |
| TWI557004B (zh) * | 2014-01-10 | 2016-11-11 | Utechzone Co Ltd | Identity authentication system and its method |
| WO2015130849A1 (en) * | 2014-02-25 | 2015-09-03 | Eyeverify | Eye gaze tracking |
| US9922238B2 (en) | 2015-06-25 | 2018-03-20 | West Virginia University | Apparatuses, systems, and methods for confirming identity |
-
2016
- 2016-09-06 PH PH1/2018/500541A patent/PH12018500541B1/en unknown
- 2016-09-09 WO PCT/US2016/050999 patent/WO2017044782A1/en not_active Ceased
- 2016-09-09 RU RU2018112713A patent/RU2691195C1/ru active
- 2016-09-09 KR KR1020187009807A patent/KR101967123B1/ko active Active
- 2016-09-09 BR BR122018007961-4A patent/BR122018007961B1/pt active IP Right Grant
- 2016-09-09 US US15/261,224 patent/US10311286B2/en active Active
- 2016-09-09 SG SG10202001380RA patent/SG10202001380RA/en unknown
- 2016-09-09 US US15/261,208 patent/US9836643B2/en active Active
- 2016-09-09 AU AU2016319775A patent/AU2016319775B2/en not_active Ceased
- 2016-09-09 CN CN201680060614.6A patent/CN108351961B/zh not_active Expired - Fee Related
- 2016-09-09 MY MYPI2018000357A patent/MY198999A/en unknown
- 2016-09-09 BR BR112018004755-4A patent/BR112018004755A2/pt active Search and Examination
- 2016-09-09 CN CN201910948427.7A patent/CN110852160B/zh not_active Expired - Fee Related
- 2016-09-09 KR KR1020197009324A patent/KR102067947B1/ko active Active
- 2016-09-09 JP JP2018512910A patent/JP6416438B2/ja not_active Expired - Fee Related
- 2016-09-09 RU RU2019116007A patent/RU2711050C2/ru active
- 2016-09-09 SG SG10202001382XA patent/SG10202001382XA/en unknown
- 2016-09-09 MX MX2018003051A patent/MX391522B/es unknown
- 2016-09-09 US US15/261,217 patent/US9721150B2/en active Active
- 2016-09-09 EP EP16766809.4A patent/EP3347853A1/en not_active Ceased
- 2016-09-09 KR KR1020207000837A patent/KR102131104B1/ko not_active Expired - Fee Related
- 2016-09-10 TW TW109111130A patent/TWI706272B/zh not_active IP Right Cessation
- 2016-09-10 TW TW105129475A patent/TWI687832B/zh active
- 2016-09-10 TW TW109111129A patent/TWI706266B/zh not_active IP Right Cessation
-
2018
- 2018-10-03 JP JP2018188074A patent/JP6449516B2/ja active Active
- 2018-10-31 AU AU2018256555A patent/AU2018256555B2/en not_active Ceased
- 2018-12-05 JP JP2018227836A patent/JP6778247B2/ja not_active Expired - Fee Related
-
2019
- 2019-06-28 AU AU2019204639A patent/AU2019204639B2/en not_active Ceased
Also Published As
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| RU2019116007A (ru) | Качество изображения и признака, улучшение изображения и выделение признаков для распознавания по сосудам глаза и лицам, и объединение информации о сосудах глаза с информацией о лицах и/или частях лиц для биометрических систем | |
| JP2019079546A5 (ru) | ||
| TWI611353B (zh) | 一種眼球追蹤的方法及裝置 | |
| EP3096262B1 (en) | Method and apparatus for recognizing fingerprint | |
| US9990538B2 (en) | Face recognition apparatus and method using physiognomic feature information | |
| CN109033940B (zh) | 一种图像识别方法、装置、计算设备及存储介质 | |
| TWI692729B (zh) | 確定瞳孔位置的方法和裝置 | |
| JP2009015372A5 (ru) | ||
| JP6798798B2 (ja) | ユーザ認証のためのデータを更新する方法及び装置 | |
| US10949460B2 (en) | Product indexing method and system thereof | |
| CN108875672A (zh) | 智能穿戴设备的屏幕亮度调整方法及装置 | |
| WO2019000041A1 (en) | IMPROVEMENTS IN THE ADJUSTMENT OF ORTHOKERATOLOGICAL LENSES | |
| CN105447450B (zh) | 虹膜识别中判断左右虹膜的方法和装置 | |
| KR101089847B1 (ko) | 얼굴 인식을 위한 sift 알고리즘을 이용한 키포인트 매칭 시스템 및 방법 | |
| CN106355139A (zh) | 人脸防伪方法和装置 | |
| CN105631285A (zh) | 一种生物特征身份识别方法及装置 | |
| CN106650554A (zh) | 静态手势识别方法 | |
| CN107918773A (zh) | 一种人脸活体检测方法、装置及电子设备 | |
| JP2022039984A5 (ru) | ||
| CN111027534A (zh) | 一种紧凑双车牌检测方法及装置 | |
| CN102968636B (zh) | 一种人脸轮廓的提取方法 | |
| WO2019154012A1 (zh) | 匹配光源与光斑的方法和装置 | |
| CN105809085B (zh) | 人眼定位方法及装置 | |
| JP7272510B2 (ja) | 照合装置、照合方法、プログラム | |
| CN102930259A (zh) | 一种眉毛区域的提取方法 |