用于超聲波指紋的基于圖像的活性檢測的制作方法

本申請案主張2014年9月5日申請的現在待決的第62/046,744號美國臨時申請案和2015年4月23日申請的現在待決的第62/151,983號美國臨時申請案的優先權，所述申請案的揭示內容以全文引用的方式并入本文中。本申請案并有同在申請中的名稱為“多階段活性確定(Multi-Stage Liveness Determination)”的第14/845,149號美國申請案的揭示內容，所述申請案在2015年9月3日以其全文與此一起同時申請。

技術領域

本發明涉及用于檢測生物測定是否已經由活體提供的裝置和方法。

背景技術：

生物測定傳感器廣泛用于區別授權參加活動的個體和未授權參加所述活動的個體。例如，指紋傳感器通常用于確定由個人提供的指紋是否匹配數據庫中的信息，并且如果確定匹配，那么這個人可被允許參加活動。例如，此人可被允許進入建筑物或房間，或被允許使用電子裝置，例如移動電話或在移動裝置上運行的應用程序。

生物測定傳感器可被蒙騙(也稱為“欺騙”)，并由此準許未授權的個人參加為經授權個人保留的活動。欺騙指紋傳感器可以不同方式實現。這些包含使用假指紋、使用除手指以外的身體部位，以及使用人的死指(dead finger)。由于不大可能會事先知道將在指紋傳感器上使用的特定類型的欺騙，所以提防所有類型的欺騙極其重要。提防欺騙的一種方法涉及確定生物測定對象是否顯現與活性相關聯的特性。

隨著越來越多的生物測定技術用于用戶識別和/或驗證，為了確保訪問安全和精確，活性檢測變得越來越重要。因為蒙騙識別系統和/或驗證系統的許多方法使用無生命的頂替物，所以活性檢測極其重要。例如，乳膠手指可被制作成具有類似于經授權用戶的指紋的脊線和谷線。當此類乳膠頂替物呈現給指紋傳感器時，即使乳膠頂替物不是活體的部分，但掃描系統可得出錯誤結論：乳膠頂替物是經授權用戶的手指。因此，能夠檢測生物測定對象是否是活體的部分的系統將用于檢測頂替物的存在。在此類系統中，如果作出生物測定對象不是生命個體的部分的確定，那么呈現生物測定對象的這個人可被拒絕訪問(例如，對所請求活動的訪問)，即使生物測定信息(例如，指紋)匹配相關聯的識別/驗證數據庫中的信息。

技術實現要素：

本發明的一個實施方案是檢測活性的方法。方法可包括獲得生物測定對象的單個超聲波圖像。

方法可進一步包括將單個超聲波圖像細分成多個重疊樣本塊。在一個實施方案中，多個樣本塊的至少一個子集與多個樣本塊的子集中的至少另一個重疊。

方法可進一步包括從多個樣本塊中的每一個提取空間域和頻域中的特征向量。特征向量可包含直方圖特征。直方圖特征可包含生物測定對象的脊線和谷線的超聲波阻抗特性。直方圖特征還可包含以下各者中的一或多者：脊線能量、脊線熵、脊線方差、脊線偏度、脊線峰度、脊線方差系數、谷線能量、谷線熵、谷線方差、谷線偏度、谷線峰度和谷線方差系數。

方法可進一步包括比較來自多個樣本塊中的每一個的特征向量與分類模型。特征向量包含圖像質量測量值。圖像質量測量值可包含以下各者中的一或多者：脊線定向平滑度、脊線定向確定性水平和基于伽柏(Gabor)的特征。比較特征向量可包含相對于多個樣本塊的第二集合，對多個樣本塊的第一集合進行加權。

特征向量還可包含跨越脊線谷線(cross-ridge-valley)的特征。跨越脊線谷線的特征可包含以下各者中的一或多者：脊線和谷線在灰度值上的分離、脊線和谷線的寬度、脊線到谷線的轉換率、谷線到脊線的轉換率、沿著一個方向的灰度分布的傅里葉變換的頻譜，以及生物測定對象的脊線的圖像亮度與生物測定對象的谷線的圖像亮度的比值。特征向量還可包含圖像圖案特征，例如，基于小波的特征。

特征向量可包含基于比值的特征。基于比值的特征可包含生物測定對象的脊線和谷線之間的個別特征的比值。基于比值的特征可包含以下各者中的一或多者：脊線和谷線的均值的比值、脊線和谷線的中位值的比值、脊線和谷線的能量的比值、脊線和谷線的熵的比值、脊線和谷線的方差的比值、脊線和谷線的偏度的比值、脊線和谷線的峰度的比值，以及脊線和谷線的方差系數的比值。

方法可進一步包括基于特征向量與分類模型的比較，更改分類模型。在另一個實施方案中，方法可進一步包括基于生物測定對象的單個超聲波圖像，更改分類模型。

本發明還可體現為用于確定生物測定是否從生命個體獲得的方法或系統，并且因此可用于確定生物測定是否準許活動。此類方法或系統可采用基于直方圖特征、基于比值的特征、跨越脊線谷線的特征、成像質量特征和/或特定圖像圖案(例如，基于小波的特征)的與活性數據相關聯的向量。可針對生物測定中存在的脊線和谷線二者計算組織特征(原始特征)，例如基于直方圖的統計數據。

為了在(例如)所收集的圖像是嘈雜的或圖像中所示的生物測定是偽造的(因此導致圖像的缺陷)時候檢測頂替物，可使用分類的基于塊的方法。在此類分類方法中，特征向量(例如根據上方識別的五個群組中的一或多個計算出的那些)可從圖像的每一樣本塊提取，并且基于那些特征向量，相對于樣本塊中的每一個作出關于活性的決定。關于特定圖像是否來自生命個體的決定可通過融合(例如，基于確定算法數學地組合)來自樣本塊中的每一個的分類決定作出。

因為可能難以找到對作出活性確定來說普遍最佳的特征集合，所以采納對象專用的分類方法可為謹慎的。在此類方法中，獲得來源于已知來自特定個人的圖像的特征集合，并將其識別為那個人的合適的活性指示符。在一個實施方案中，特征集合可來源于掃描數據或所收集的非圖像數據。機器學習算法可用于構建對象專用的分類器。此外，通過應用高級學習方法來識別是合適的活性指示符的那些特征和構建分類器，可有可能通過指定僅僅提取已經確定為是那個人的合適的活性指示符的那些特征，減少特征提取的計算。

方法或系統的優點可包含以下各者中的一或多者：(a)用于活性檢測的基于單個圖像的方法；(b)對嘈雜圖像或有問題的指紋的影響的耐受性；以及(c)因為系統或方法并不取決于精確的脊線/谷線掩模而不需要對脊線和谷線進行完美分段的活性確定。

附圖說明

為更全面地理解本發明的性質及目的，應參考附圖及隨后描述。簡單地說，圖式為：

圖1是描繪活性檢測系統/方法如何可為較大系統/方法的部分的示意圖；

圖2是說明用于確定活性可為錄入過程以及匹配/辨識過程的部分的方法的流程圖；

圖3是繪示關于在匹配/辨識過程中可如何利用用于確定活性的方法的額外細節的流程圖；

圖4是繪示關于在匹配/辨識過程中可如何利用用于確定活性的方法的額外細節的流程圖；

圖5A描繪所收集的指紋圖像；

圖5B描繪脊線-谷線掩模；

圖6A描繪具有在圖像上疊加的向量的指紋圖像；

圖6B描繪沿著圖5A中的疊加向量截得的亮度分布；

圖7是描繪用于活性檢測的基線方法的流程圖；

圖8是描繪用于活性檢測的活性錄入方法的流程圖；

圖9是描繪活性檢測方法的操作的流程圖；

圖10描繪圖像塊和其上疊加的多個樣本塊；

圖11是說明樣本塊分離和分類模型創建/更新的方法的流程圖；

圖12是說明更新分類模型的方法的流程圖；以及

圖13是說明用于確定活性的方法的一個實施方案的流程圖。

具體實施方式

本申請案可體現為用于檢測活性的方法和系統。在一些實施方案中，可基于使用來源于生物測定的多個基于圖像的特征，例如指紋，檢測活性。基于圖像的特征可在空間和/或頻域中，并且可用于確定特定生物測定是真的還是假的生物測定。出于說明的目的，本申請案的某些方面將參看指紋和超聲波指紋傳感器進行描述，但本申請案不限于這些。

圖1是描繪包含確定活性的方法的流程圖。可采集100和分析103關于生物測定對象的圖像信息，以便確定生物測定對象是否是生命個體的部分。用于確定活性的圖像信息可與用于產生對象的圖像的信息相同。例如，圖像信息可為關于使用超聲波傳感器采集100的指紋的信息，例如在名稱為“利用平面波的超聲波指紋掃描”的第7,739,912號美國專利案中所描述。圖像信息的分析可由一或多個多用途計算機或處理器進行，所述多用途計算機或處理器已經編程以分析圖像信息，例如移動裝置的一或多個應用程序處理器。所采集的圖像信息或數據可根據需要進行預處理，(例如)以減少噪聲、增加對比度、去除偽聲或補償溫度效應。如果圖像信息的分析103指示生物測定對象不是生命個體的部分，那么可拒絕150所請求的活動(包含僅需要的(例如)應用程序訪問或購買授權的活動)。例如，如果此人請求訪問機構、計算機數據庫或移動裝置應用程序，而信息分析指示生物測定對象不是生命個體的部分，那么此人可能不被準許獲得對機構、數據庫或應用程序的訪問權，視具體情況而定。然而，如果圖像信息的分析指示生物測定對象是生命個體的部分，那么可允許153此人獲得對機構、數據庫或應用程序的訪問權，視具體情況而定。在一些實施方案中，在可授予訪問權或允許所請求的活動之前，除了活性指示之外，還可能需要用戶的識別、驗證或認證。

圖2到3說明可用于評估生物測定對象的圖像的各個系統和方法。系統和方法包含確定生物測定對象的圖像是否屬于生命個體。

圖2繪示示例性生物測定認證方法的示意圖，所述方法可結合用于評估指紋的一或多個額外系統一起使用。在一個實施方案中，系統可體現為用于對檢測到的生物測定對象的圖像進行濾波的單獨層。例如，所述層可為用于提高效率、精確度、安全性和/或可用性的基于軟件的濾波器。

生物測定認證方法可包含皮膚類對象檢測層210，其可用于對以下特征中的一或多個進行濾波：空氣和對象；皮膚和非皮膚；手指和觸筆。在一個特定實例中，皮膚類對象檢測層210可確定檢測到的聲學阻抗是否在特定范圍內。實際上，超音波通過具有不同的聲學阻抗的介質傳播。因此，超音波的反射和透射系數可用于獲得圖像。聲學阻抗可能分別是生物測定密度和相速的產物。同樣，在生物測定中，脊線和谷線的聲學阻抗值可為不同的。在一些實施方案中，脊線和谷線的聲學阻抗之間的變化可為決定性的，并且因此檢測定量聲學阻抗可能不是必需的。

生物測定認證方法可包含手指檢測層220，其可用于對以下特征中的一或多個進行濾波：指紋和非指紋圖案；脊線、脊線流和指紋邊緣。手指檢測層220可涉及對象是否包含典型指紋圖案(例如，脊線和谷線)的確定。或者或另外，手指檢測層220可涉及確定對象是否具有在對應于皮膚的聲學阻抗范圍的聲學阻抗范圍內的聲學阻抗。在一些實例中，確定對象是否為手指可涉及區分手指與另一身體部位。確定對象是否為手指可涉及確定非手指對象為觸筆。手指檢測層220可提供指示手指是否在指紋傳感器上的手指/非手指輸出信號。手指檢測層220可提供指示在指紋傳感器上的對象的聲學阻抗是否在預定范圍內的聲學阻抗輸出信號。手指檢測層220可提供指示手指是否在指紋傳感器上的對象是否可能是欺騙的低電平欺騙輸出信號。手指檢測層220可提供指示觸筆的尖端是否在傳感器上的觸筆/非觸筆輸出信號。

生物測定認證方法可包含圖像檢核層230測量生物測定圖像的質量，并且在一些情況下，調用例程以改進圖像質量。在一些實例中，圖像檢核層230可用于執行以下特征中的一或多個：對低質量指紋圖像進行濾波、提供圖像質量評分，以及改善或重新采集圖像。圖像檢核層230可提供指示圖像質量是否高于閾值的圖像質量輸出信號。

生物測定認證方法可包含模板檢核層240，其可涉及指紋特征和/或模板的質量評分，并且可涉及提供指紋匹配置信度的指示。模板檢核層240可用于執行以下特征中的一或多個：提供特征質量評分、模板質量評分，以及匹配置信度預測。例如，圖像檢核層230可提供和/或存儲指示特征的質量等級的特征質量輸出信號。圖像檢核層230可提供和/或存儲指示模板的質量等級的模板質量輸出信號。圖像檢核層230可提供指示可匹配模板或辨識置信度水平是否高于預定閾值的置信度水平的辨識置信度水平輸出信號。這些輸出信號中的一或多個可被存儲、發送到或另外提供到在移動裝置上運行的各種軟件應用程序。

生物測定認證方法可包含匹配/錄入層250，其可用于執行圖案或特征點匹配。在本實例中，可至少部分地基于生物測定對象的經提取特征，產生指紋模板。例如，可產生指紋模板信息，其可包含指紋圖案和/或指紋特征點的類型、大小、位置和/或定向。

生物測定認證方法可包含活性檢測層260，其可用于確定活性。活性檢測層可用于提供活性檢測輸出評分或作出活性確定。活性檢測層可具體體現為以下在本文中進一步描述的方法和系統中的一或多個。

圖3描繪檢測活性的方法的第一實施方案。方法可包含獲得生物測定對象的圖像。圖像可為生物測定對象的視覺表示和/或生物測定對象的數據表示。盡管不能直觀地辨識為生物測定對象的圖像，但是數據表示可含有識別對應于生物測定對象的數據。在一個特定實施方案中，僅獲得生物測定對象的單個超聲波圖像。圖像塊可由超聲波圖像形成。例如，圖像塊可經選擇以包含圖像的相關區域，例如含有指紋或指紋特征的區域。圖像塊可被細分成多個樣本塊。樣本塊可具有相同、不同或重疊的區域。例如，基于圖像塊的含量，圖像塊的某些區域可被劃分成越大或更小樣本塊。空間域和頻域中的特征向量可從圖像塊提取。在一個特定實施方案中，特征向量從多個樣本塊中的每一個提取。來自多個樣本塊中的每一個的特征向量可與分類模型相比較。所述比較可用于作出分類或活性確定。

圖4說明根據本發明的方面的后跟著活性確定階段的指紋錄入和/或認證的通用流程。在本實例中，框400描述錄入過程，并且框420描述驗證/認證過程。在錄入期間，所采集的圖像可經處理以產生模板(例如，模板信息、模板數據、生物測定參考數據或參考)，所述模板可存儲在本地或外部數據庫410中。應注意，參考可包含一或多個模板、模型或原始圖像。在一些實施方案中，錄入過程可包含圖像采集402、圖像處理404、特征提取406、模板產生408和在數據庫中的數據存儲410。

圖案類型可存儲為與對象(例如手指)相關聯的模板的部分。在一些實施方案中，在錄入期間，可確定圖案分類。圖案類型和圖案分類可部分地用于認證或驗證。在驗證序列期間，可更新針對特定用戶的圖案類型和/或圖案分類。經更新的圖案類型和/或圖案分類可存儲在修改后的模板中。

在框420中的驗證/認證過程可包含圖像采集422、圖像處理424、特征提取426、模板產生428、使用存儲在數據庫410中的信息的指紋匹配430，和用以確定和提供匹配輸出信號434的匹配確定432。在識別/驗證/認證階段中，每一采集的圖像可經處理以產生模板；所產生的模板可用于匹配。指紋驗證/認證框420可提供指示是否已發生匹配的匹配輸出信號434。

一或多個活性確定階段440可執行各種時間分析和/或預期生物測定分析，以確定手指是真的還是假的并確定手指有無生命。可提供指示活性確定的活性輸出信號442。在一些實施方案中，在指紋錄入框400期間，可作出用以提供活性輸出信號442的活性確定440。在一些實施方案中，可提供活性輸出信號442以確定是否錄入用戶。在一些實施方案中，可提供活性輸出信號442以確定是否驗證、識別或認證用戶。例如，活性輸出信號442可與匹配輸出信號434組合，以確定是否認證或驗證用戶。積極的匹配輸出信號434和積極的活性輸出信號442可經組合以允許訪問或允許所請求的活動。在一些實施方案中，可產生活性輸出信號442，并將其提供到在移動或非移動裝置上運行的軟件應用程序或應用程序。在一些實施方案中，在錄入期間，可確定圖案類型。

圖5B是繪示其脊線-谷線掩模的指紋圖像。特征向量可從可用于確定活性的圖像提取。在一個實施方案中，可針對脊線和谷線二者，從圖像(例如，超聲波圖像)提取原始組織信息，例如，基于直方圖的特征(“直方圖特征”)。例如，(例如)通過利用超聲波掃描儀掃描指紋，可獲得關于手指的脊線和谷線的超聲波阻抗特性的信息。直方圖特征可與整個圖像塊、圖像塊的子集或沿著在圖像上疊加的向量有關。所獲得的信息可以統計方式分析，以確定對應于所獲得的信息的直方圖特征。例如，可用于區別真手指和假手指的直方圖特征包含：

■脊線能量

■脊線熵

■脊線方差

■脊線偏度

■脊線峰度

■脊線方差系數

■谷線能量

■谷線熵

■谷線方差

■谷線偏度

■谷線峰度

■谷線方差系數

直方圖特征可用于獲得比值特征。這些比值特征是可用于確定成像對象有無生命的向量特征的另一實例。在許多情況下，比值特征可為脊線和谷線之間的個別特征的比值。比值特征可與整個圖像塊、圖像塊的子集、一或多個脊線/谷線組合之間或沿著在圖像上疊加的向量有關。此類比值可包含：

●脊線和谷線的均值的比值

R_u＝μ^r/μ^v

●脊線和谷線的中位值的比值

R_ud＝med^r/med^v

●脊線和谷線的能量的比值

R_eg＝Eg^r/Eg^v

●脊線和谷線的熵的比值

R_ep＝Ep^r/Ep^v

●脊線和谷線的方差的比值

R_var＝σ^r/σ^v

●脊線和谷線的偏度的比值

R_skew＝s^r/s^v

●脊線和谷線的峰度的比值

●脊線和谷線的方差系數的比值

這些比值特征可為成像對象的脊線和谷線的圖像統計數據的測量值。作為一實例，來自真指紋圖像的比值特征和來自假指紋圖像的比值特征各自可示出在特征域中的分布，其可用于確定成像對象是真的還是假的。

在一些實施方案中，方法可同時考慮成像對象的脊線和谷線，例如通過提取同時考慮脊線和谷線的特征。例如，就表示成像對象的聲學阻抗的灰度值而言，跨越脊線谷線的特征可包含脊線和谷線的共同出現率特性以及脊線到谷線和谷線到脊線的轉換圖案。可在空間和/或頻域中顯示、分析或比較跨越脊線谷線的特征，例如以下各者中的一或多者：脊線和谷線在灰度值上的分離、脊線/谷線的寬度、脊線到谷線的轉換率、谷線到脊線的轉換率，以及沿著某一方向的灰度分布的快速傅里葉變換的頻譜。可使用向量限定方向，例如垂直于生物測定對象的脊線流的方向。此類跨越脊線谷線的特征可用于識別脊線和谷線的共同出現率特性以及脊線到谷線和谷線到脊線的變化圖案。就圖像中的灰度級而言，可進行此操作。在一個實例中，可分析在垂直于脊線流的方向上的灰階分布，并且可提取各種特征以表征脊線和谷線在空間和頻域二者中的共同出現率。例如，可提取以下特征中的一或多個：脊線和谷線的分離、寬度比值、脊線和谷線的變化率、快速傅里葉變換的功率譜。可額外使用脊線和谷線在空間和頻域二者中的共同出現率的額外特征。

識別組織分量的方法，例如，考慮成像生物測定的脊線和谷線的方法可能比僅識別幾何分量的方法更難以欺騙。與假生物測定相比，可使得所述假生物測定相對容易地具有類似于具有活性的指紋的幾何分量，假生物測定將橫跨脊線和谷線具有相比于真生物測定顯著不同的灰階分布。因此，橫跨脊線和谷線的灰階分布可用于更可靠地區別生物測定對象的欺騙圖像和真實圖像。

圖6A和6B提供跨越脊線谷線的測量值的實例。根據跨越脊線谷線測量值的此實例，可提取成像對象的脊線和谷線的二維空間圖案一致性。圖6B是繪示沿著圖6A中所示的線段500的亮度分布的曲線，所述曲線跨越若干指紋脊線/谷線對。x軸單位表示沿著選擇方向的像素位置，y軸是沿著線段500的每一像素的灰度值。因此，圖6B中的亮度分布是沿著圖6A的圖像的線段500的脊線/谷線對的特性。脊線的圖像亮度的測量值和谷線的圖像亮度的測量值可用于確定活性。具體來說，可確定脊線的圖像亮度的均值，確定谷線的圖像亮度的均值，接著根據以下等式計算這兩個亮度測量值的比值：

CRV_BT＝均值(局部最大值)/均值(局部最小值)

活體的指紋可產生圖像塊，例如，圖像的一部分，所述圖像塊產生比假指紋提供的圖像塊更加有限的CRV_BT的值范圍。

在使用一或多個跨越脊線谷線測量值的另一方法中，根據以下等式可確定頻域簽名：

CRV_freq＝(Mag(F_{i_max})+α(Mag(F_{i_max-1})+Mag(F_{i_max+1})))/∑Mag(F_i)

其中F是亮度分布的傅里葉變換，i_max是具有最大量值(不包含DC分量)的項的下標，以及α是平滑在最大量值的附近的值的可調節參數。活體的指紋圖像塊可產生比由假指紋提供的圖像塊更大的CRV_freq的值。具體來說，假指紋可產生具有更高頻率噪聲的圖像和更不清晰的脊線/谷線圖案。因此，假圖像在頻域中的能量可分配比真圖像更多的頻率—由此使得真圖像的質量值高于假圖像。

根據另一實施方案，一或多個圖像質量測量值可包含在特征向量中。圖像質量測量值可為以下各者中的一或多者：指紋圖像中的連接分量的數目、分量的平滑度、定向分布的熵，以及脊線和谷線的強度(即清晰度/銳度)。下方是圖像質量測量值的三個實例。

●脊線定向平滑度

OS＝∑_(i,j)∑_(k,l)1-abs(Ori(i,j)-Ori(i-k,j-l))/(Ori(i,j)+Ori(i-k,j-l)

其中Ori(.,.)是基于指紋圖像計算出的定向地圖，(i,j)是專用位置，(k,l)跨越圍繞像素(i,j)的小窗口。

良好質量的圖像塊往往會具有此特征的較大值，而不良質量的圖像塊往往會具有此特征的較小值。假指紋通常呈現較為不良的圖像質量。這可能是因為假指紋的圖像在本地窗口中會展現定向的更多變化形式，由此產生較小OS值。相比之下，真指紋的圖像在本地窗口中可產生更均勻的定向，由此產生比假指紋大的OS值。

●脊線定向確定性水平

OCL＝(H(i_max)+α(H(i_max-1)+H(i_max+1)))/∑H(i)

其中H是塊中定向的直方圖，I_max是具有最大值的直方圖的下標；α是可調節參數。

良好質量的指紋塊往往會具有此特征的較大值，而不良質量的塊往往會產生較小值。因為真指紋的圖像可具有更少變化的更清晰的脊線/谷線圖案，所以這會出現，所述圖案在一個主要定向上可能比假指紋更加集中。

●基于伽柏的特征

GQual＝∑stdv(Gabor_i(I-Gaussian(I)))

其中stdv用以計算標準差，Gabor_i是與某一定向、頻率和高斯平滑窗口相關聯的第i個伽柏濾波器。這些參數可基于實驗憑經驗獲得。

良好質量的指紋塊可具有此特征的較大值，因為它們具有更清晰的脊線流信息。具體來說，具有良好質量的真指紋圖像可僅對一個或兩個伽柏濾波器具有高響應，因為它可具有一個或兩個主要定向。具有不良質量的假指紋圖像可對全部伽柏濾波器具有較高響應。因此，真圖像的全部濾波器響應的標準差可高于假圖像。

又一方法可基于捕獲在由不同手指材料(例如，皮膚和非皮膚；有生命的和無生命的)成像過程期間所產生的特定圖像圖案。例如，此特征群組可表征由實際指紋提供的圖像信息(例如，圖像中所示的指紋紋理)和詳細信息，所述詳細信息可來自感測材料(皮膚與非皮膚對比)的超音波阻抗的差或成像過程噪聲。皮膚和非皮膚材料對超聲波信號作出反應的方式是不同的，并且就這些特征測量值而言，在圖像中呈現的特定圖案是不同的。在一個此類方法中，基于小波的特征用于確定小波包分解的測量值，這將提供原始圖像的逼近分量和細節分量。來自逼近分量的特征可包含：來自小波包分解的逼近分量的

圖像能量(“Eg”)，

修改后的熵測量值(“Ep”)，

偏度(“s”)，和/或

峰度()。

來自細節分量的特征可包含：來自小波包分解的細節分量的

圖像能量(“Eg”)，

熵(“Ep”)，

方差(“var”)，

偏度(“s”)，和/或

峰度()。

其中：

Eg＝∑∑(I(i,j)-μ)(I(i,j)-μ)

Ep＝∑∑(I(i,j)-μ)log|I(i,j)-μ|

s＝∑∑(I(i,j)-μ)*(I(i,j)-μ)*(I(i,j)-μ)/(σ*σ*σ)

其中，其中N＝圖像大小，μ是圖像均值。

可能難以找到對全部手指來說普遍最佳的特征集合。因此，可為利用對象專用方案。在一個此類方案中，針對每一個人用戶訓練分類器，以使得使用特定特征和參數集合在活性方面認證一個用戶，所述特征和參數集合與用于相對于活性認證不同用戶的那些不同。在此類用戶專用方案中，具有用以從中選擇的大量活性特征是有益的。分類器可經編程以識別對每一用戶來說是最佳的特征和參數集合。

圖7到9說明可用于確定生物測定對象的活性的各種方法。圖7提供訓練的方法600，其提供基線活性檢測模型。基線活性檢測模型可使用在部署系統以供使用之前所收集的指紋數據來進行訓練。第一步驟601可包含從真生物測定和假生物測定二者收集大量生物測定數據(例如，指紋圖像)。第二步驟602可包含從生物測定圖像(例如，一或多個指紋圖像)提取特征。第二步驟602可包含使得一或多個塊樣本通過特征提取模塊。第三步驟603可包含提取生物測定圖像的一或多個圖像特征。特征可包含一或多個特征向量，如本文進一步描述。第四步驟604可包含從真圖像和假圖像獲得作為正樣本和負樣本的特征向量。特征向量可被發送到訓練引擎，其可為機器學習算法。訓練引擎可用于創建分類模型605。分類模型可充當基線模型。基線模型可與用于確定活性的系統或方法一起使用。

圖8提供錄入和改進活性檢測模型的方法610。在將新用戶錄入到方法的情況下，基線模型可進行更新以使得模型是為新用戶量身定制的。以此方式，具有較高水平的精確度的確定活性可用于新用戶。根據方法610，可獲得611新用戶的生物測定對象的一或多個圖像。可從一或多個圖像提取612一或多個特征向量。遞增訓練算法可與所提取的特征向量以及基線模型一起使用613，以便創建新的分類模型614。新的分類模型614可因此針對特定用戶的活性檢測而量身定制。

圖9提供確定活性的方法620的實施方案。例如當用戶待認證時，可使用方法620。方法620可包含捕獲621用戶的生物測定對象的一或多個圖像，例如用戶的指紋。在一個特定實例中，可獲得生物測定對象的單個超聲波圖像。可從圖像提取622一或多個特征向量。活性檢測引擎(“LivDet引擎”)可處理623所提取的特征向量以及用戶專用模型，以便提供活性測量值。基于活性評定，可作出關于活性的決定。在一些實施方案中，每一特征向量可表示數據的一個樣本。因此，每一特征向量可與活性測量值或決定相關聯。可使用一或多個算法(包含本文中所描述的那些算法)融合624根據特征向量的決定。可達成并輸出最終決定，例如圖像級決定。

為了從指紋掃描中提取足夠的信息，可采用過采樣策略以便提取大量數據。過采樣可用于作出穩定的決定，盡管還存在與指紋掃描有關的問題，包含可能的傳感器噪聲和不良指紋質量。為了說明用于過采樣的一個此類方法，我們將“圖像塊”限定為如圖10中所示的那樣的指紋掃描。圖像塊可被細分成樣本塊。樣本塊之間可存在重疊。在圖10中，多個顏色用于更好的區別樣本塊，并且應注意，較晚繪制的重疊樣本塊示出為覆蓋了較早呈現的樣本塊的顏色。圖10中的每一樣本塊表示8x8像素。應注意，樣本塊被限定成僅僅處于含有指紋數據的區域中。圖像塊中像素的數目可取決于傳感器大小和分辨率。對于通常的圖像塊，可存在50到200個樣本塊可以使用，并且可使用樣本塊的實際數目通常取決于指紋圖像的大小和質量。

對于每一樣本塊，可提取上文所述的特征向量中的一或多個。因此，對于特定圖像塊，可針對每一樣本塊獲得許多類型的特征，并且由于在圖像塊中存在許多樣本塊，所以每一類型的特征可具有大量數據，由此促進統計顯著樣本的產生。使用多塊重疊采樣方法的另一優點可為可最小化不良成像指紋區域的影響，所述不良成像指紋區域可能由破損的指紋或有缺陷的傳感器塊導致。

為了確定特定圖像塊是否從生命體中獲得，可能需要確定一種利用來源于樣本塊的數據的決定方法。在一個此類決定方法中，每一樣本塊提供一個特征向量，并且基于那一特征向量，相對于那一樣本塊作出關于活性的確定。記住這種方法，關于如何作出關于活性的最終決定可存在至少兩個選擇：(1)多數表決；以及(2)加權表決。在多數表決方法中，關于其特征向量指示的是真指紋還是假指紋，每一樣本塊可平等地“表決”。如果指示真指紋的樣本塊的數目多于指示假指紋的樣本塊的數目，那么將指示為真指紋。然而，如果指示真指紋的樣本塊的數目并不多于指示假指紋的樣本塊的數目，那么將指示為假指紋。

在加權表決方法中，每一樣本塊“表決”，但一些“表決”可經加權而超過其它“表決”。特定樣本塊的表決的權值可來源于這個塊的圖像質量測量值。或，權值可來自由學習模型估計的樣本是真指紋或頂替指紋的可能性。

此類決策模型可使得容易處理其中多個指紋圖像可用的情形。在此類情形中，來自全部圖像的樣本塊可被放置(實際上)在樣本池中，并且基于所述樣本池作出關于活性的決定。或者，個別圖像級決定可進行融合，以便作出關于活性的最終決定。

根據另一實施方案，如圖11中所示，確定活性的方法800可包含用以解釋來源于上文所述的確定活性的方法的數據的一或多個機器學習算法，包含例如支持向量機(SVM)、隨機森林和極端學習機(ELM)的算法。根據本方法800，生物測定的圖像可被劃分成樣本塊810。樣本塊可被區分820真假。機器學習算法可基于真假樣本塊進行訓練830。訓練的輸出可用于創建840a分類模型，或用于改進840b現有的分類模型，未來的樣本塊將與所述現有的分類模型比較。如先前所描述，分類模型可用于比較，以確定圖像來自真生物測定對象還是假生物測定對象。

根據另一實施方案，如圖12中所示，確定活性的方法900可包含自適應活性檢測模型。方法900可包含在用戶錄入到裝置上之后，從已錄入用戶獲得910新圖像。新圖像可用于更新或調諧930先前經訓練的分類模型。例如，更新或調諧可用于將經訓練的分類模型更好地調諧到特定個人，或更一般地說，用于改進分類模型或分類模型群組，以區分真假指紋。當生物測定對象(例如，指紋)隨時間的推移改變(例如，由于導致磨損的頻繁使用，或由于人的自然衰老)時，自適應活性檢測模型可有利地更新模型。通過根據生物測定對象的改變而更新分類模型，可長時間維持——或可能提高系統的精確度。

出于安全目的，方法900可任選地確定920在更新或調諧先前經訓練的分類模型之前，新圖像是否符合一或多個約束條件。例如，方法900可包含約束條件，例如需要生物測定通過匹配過程(例如，一或多個生物測定掃描和認證過程)，和/或指紋可需要通過最小閾值活性確定以便允許分類模型更新。這些約束條件可用于避免欺騙自適應活性檢測模型根據假生物測定圖像來更新其分類模型。

根據另一實施方案，如圖13中所示，檢測活性的方法1000可包含獲得1010生物測定對象的單個超聲波圖像的步驟。根據本方法1000，單個超聲波圖像可被細分成多個重疊樣本塊。可從多個樣本塊中的每一個提取1030空間域和頻域中的特征向量。來自多個樣本塊中的每一個的特征向量可與分類模型比較1040。在一個實施方案中，可基于特征向量與分類模型的比較，更改1060分類模型。在另一個實施方案中，可基于生物測定對象的單個超聲波圖像，更改1050分類模型。

盡管本發明已經相對于一或多個特定實施方案進行描述，但將理解，本發明的其它實施方案可在不脫離本發明的精神和范疇的情況下做出。因此，認為本發明僅由所附權利要求書及其合理解釋限制。