Un procedimiento de reconocimiento de una cara en una imagen digital,

comprendiendo el procedimiento: seleccionar una única imagen digital de una cara; localizar características faciales en la única imagen digital; comparar características faciales localizadas en la única imagen digital con características faciales de una imagen digital de referencia para producir una puntuación de las características faciales; comparar características del iris en la única imagen digital con las características del iris en la imagen digital de referencia para producir una puntuación de las características del iris; calcular una puntuación de semejanza entre la única imagen digital y la imagen de referencia en base a la puntuación de las características faciales y a la puntuación de las características del iris; y determinar en base a la puntuación de semejanza si la cara en la única imagen digital se corresponde con una cara asociada con la imagen digital de referencia o no

REFERENCIA A SOLICITUD RELACIONADA

La presente solicitud reivindica el beneficio de la solicitud de patente U.S. nº 60/581.496, presentada el 21 de junio de 2004, que está incorporada en el presente documento por referencia.

ANTECEDENTES DE LA INVENCIÓN

La presente invención versa acerca de procedimientos para integrar un reconocimiento de cara, piel e iris para proporcionar un sistema biométrico con un nivel de precisión sin precedentes para identificar a individuos. Una característica de peso del presente enfoque es que solo requiere una única imagen digital que muestre una cara humana como datos fuente.

RESUMEN DE LA INVENCIÓN

La presente invención está materializada en un procedimiento y un aparato según se definen en las reivindicaciones 1 y 10.

En aspectos más detallados de la invención, la única imagen puede tener una resolución de la distancia entre ojos de al menos 600 píxeles, y puede tener al menos aproximadamente 5 mega píxeles. Se puede llevar a cabo un análisis de la textura de la piel comparando las características de la piel de la cara en la única imagen con características de la piel de una cara en una imagen de referencia, y la puntuación de semejanza puede estar basada adicionalmente en el análisis de la textura de la piel. El análisis de la textura de la piel puede incluir localizar áreas de la piel en la cara adecuadas para un análisis de la textura de la piel, deformar, alinear y normalizar las áreas localizadas de la piel, y extraer características de la piel de las áreas localizadas de la piel. Las características de la piel pueden consistir en poros, arrugas y lunares.

En otros aspectos más detallados de la invención, la única imagen puede estar seleccionada de un vídeo, y las características faciales están localizadas en base a un seguimiento de características faciales de las características faciales en el vídeo. Además, las características faciales pueden localizarse utilizando una correspondencia entre grafos elásticos de racimo. De forma alternativa, las características faciales pueden localizarse utilizando trenes de ondas de Gabor.

BREVE DESCRIPCIÓN DE LOS DIBUJOS

Los dibujos adjuntos ilustran realizaciones de la presente invención y, junto con la descripción, sirven para explicar los principios de la invención.

La Figura 1 es un diagrama de flujo que ilustra un procedimiento para reconocer una persona a partir de una única imagen digital utilizando un enfoque multibiométrico, según la presente invención.

La Figura 2 es un diagrama de flujo que ilustra un procedimiento de establecer una correspondencia para un análisis de textura de la piel.

La Figura 3 es un dibujo de una imagen de una cara que muestra nodos de un gráfico localizados en las características faciales de interés.

La Figura 4 es un diagrama de bloques de un motor de reconocimiento visual que puede ser reglado para llevar a cabo un reconocimiento de cara, piel e iris.

DESCRIPCIÓN DETALLADA

La presente invención versa acerca de procedimientos para integrar un reconocimiento de cara, piel e iris para proporcionar un sistema biométrico con un nivel sin precedentes de precisión para identificar individuos. Una característica de peso de este enfoque es que solo requiere una única imagen digital que muestre una cara humana como datos fuente. La tasa de rechazos indebidos puede ser inferior a 0,001 con una tasa de aceptación indebida de 0,01 para una amplia gama de condiciones operativas, superando, por lo tanto, la precisión de identificación por huellas dactilares, preferida tradicionalmente. La presente invención permite una búsqueda eficaz de grandes bases de datos utilizando una biométrica no invasiva que solo requiere una mínima cooperación por parte del individuo que deba ser identificado.

Las cámaras digitales se están volviendo más frecuentes y baratas cada día. Además, la resolución del CCD y de sensores de formación de imágenes similares utilizados por las cámaras digitales de consumo ha ido aumentando continuamente. La mayoría de las cámaras disponibles en la actualidad tienen capacidad para cinco o más mega píxeles, lo que permite una calidad de impresión comparable a las cámaras analógicas basadas en carrete para tamaños habituales de impresión. Recientemente, la venta mundial de cámaras digitales de consumo ha superado la de las cámaras analógicas más baratas. Pronto, las cámaras económicas tales como cámaras de web y aquellas incorporadas en teléfonos móviles soportarán grandes resoluciones.

Esta disponibilidad de imágenes de alta resolución puede ser explotada para ir más allá de las técnicas existentes de reconocimiento facial para aumentar la precisión de tales sistemas biométricos. Las técnicas existentes dependen más de procedimientos de establecer una correspondencia integral, es decir, basados en imágenes, o en la correspondencia de características locales extraídas de puntos de referencia faciales prominentes, tales como la nariz, los ojos o la boca. Un ejemplo de gran éxito es una tecnología de reconocimiento facial, que utiliza una correspondencia entre grafos elásticos de racimo para localizar de forma precisa las localizaciones de características faciales, y calcula plantillas compuestas de coeficientes de trenes de onda de Gabor de diversas escalas y orientaciones, que forman una plantilla facial única para un individuo. Véase la patente U.S. nº 6.301.370, FACE RECOGNITION FROM VIDEO IMAGES, publicada el 9 de octubre de 2001.

El uso de una imagen de mayor resolución permite un análisis facial con un nivel más detallado, tal como utilizando parches cutáneos extraídos de áreas sin pelo en la cara, o a un nivel aún mayor de detalle al analizar los patrones únicos en el iris de un individuo. La resolución de una imagen que contiene una cara no es por sí misma una medición fiable para indicar la resolución de píxeles a la que se capturó la cara. Por ejemplo, una imagen de muy alta resolución puede contener una cara que se encuentra tan lejos en la escena que se representa con muy pocos píxeles. O una imagen de una resolución bastante baja puede contener una cara que está tan en primer plano que la mayoría de la resolución de la imagen se utiliza para representar la cara. Una medición más útil de la resolución es una “resolución de la distancia entre ojos” definida en el presente documento como la resolución de píxeles entre las pupilas izquierda y derecha en una cara. Para técnicas típicas de un reconocimiento facial tradicional, se necesita una resolución de la distancia entre ojos de aproximadamente 25 a 80 píxeles (por ejemplo, 40 píxeles), mientras que para un análisis de parche cutáneo, se necesita una resolución de la distancia entre ojos de aproximadamente 120 a 150 píxeles, y para un análisis del iris se necesita una resolución de la distancia entre ojos de aproximadamente 600 a 650 píxeles.

Además, es importante que la imagen no esté borrosa, de lo contrario se reduce la resolución efectiva de la imagen. Utilizar procedimientos de Fourier en la región de una cara detectada permite valorar si se ha alcanzado efectivamente la “resolución eficaz de la distancia entre ojos” necesaria. Finalmente, es importante comprobar que se ha alcanzado la profundidad eficaz de píxeles. Esto se puede conseguir fácilmente utilizando histogramas de valor de gris, tomados de nuevo del área de una cara detectada. De forma ventajosa, la profundidad de píxeles se acerca a al menos 8 bits.

Si se captura una cara a una distancia razonable con una cámara de 5 o 6 mega píxeles con un ángulo visual suficientemente estrecho, la resolución de la distancia entre ojos puede encontrarse dentro de la gama de las técnicas de análisis de iris, y, por lo tanto, se vuelve factible extraer plantillas biométricas para tres procedimientos biométricos completamente distintos a partir de una fuente de datos. Además, se pueden emplear procedimientos bien conocidos para obtener una súper resolución para aumentar la resolución eficaz de la imagen (por ejemplo, súper resolución en imágenes utilizando un flujo óptico y un muestreo irregular, Marc Rumo1, Patrick Vandewalle, LCAV – School of Computer and Communication Sciences, Ecole Polytechnique Fédérale de Lausanne).

Una combinación de distintos procedimientos biométricos puede aumentar la precisión de verificación, y también mejorar el grado general de utilización del sistema biométrico. Son ejemplos de éxito la fusión...

1. Un procedimiento de reconocimiento de una cara en una imagen digital, comprendiendo el procedimiento:

seleccionar una única imagen digital de una cara; localizar características faciales en la única imagen digital; comparar características faciales localizadas en la única imagen digital con características faciales de una imagen digital de referencia para producir una puntuación de las características faciales; comparar características del iris en la única imagen digital con las características del iris en la imagen digital de referencia para producir una puntuación de las características del iris; calcular una puntuación de semejanza entre la única imagen digital y la imagen de referencia en base a la puntuación de las características faciales y a la puntuación de las características del iris; y determinar en base a la puntuación de semejanza si la cara en la única imagen digital se corresponde con una cara asociada con la imagen digital de referencia o no.

2. Un procedimiento de reconocimiento facial como se define en la reivindicación 1, en el que la única imagen digital tiene una resolución de la distancia entre ojos de al menos aproximadamente 600 píxeles.

3. Un procedimiento de reconocimiento facial como se define en la reivindicación 1, en el que la única imagen digital comprende al menos aproximadamente 5 mega píxeles.

4. Un procedimiento de reconocimiento facial como se define en la reivindicación 1, que comprende, además, llevar a cabo un análisis de textura de la piel comparando características de la piel de la cara en la única imagen digital con características de la piel de una cara en la imagen digital de referencia para producir una puntuación de las características de la piel, en el que la puntuación de semejanza está basada adicionalmente en la puntuación de las características de la piel.

5. Un procedimiento de reconocimiento facial como se define en la reivindicación 4, en el

que el análisis de la textura de la piel comprende: localizar una pluralidad de áreas de la piel en la cara adecuadas para un análisis de la textura de la piel; deformar, alinear, y normalizar las áreas de la piel localizadas, y extraer las características de la piel de las áreas de la piel localizadas.

6. Un procedimiento de reconocimiento facial como se define en la reivindicación 5, en el que las características de la piel pueden consistir en poros, arrugas y lunares.

7. Un procedimiento de reconocimiento facial como se define en la reivindicación 1, en el que la única imagen digital es un fotograma seleccionado de un vídeo; las características faciales se localizan en el fotograma en base a un seguimiento de las características faciales de las características faciales en el vídeo.

8. Un procedimiento de reconocimiento facial como se define en la reivindicación 1, en el que las características faciales se localizan utilizando una correspondencia entre grafos elásticos de racimo.

9. Un procedimiento de reconocimiento facial como se define en la reivindicación 1, en el que las características faciales se localizan utilizando trenes de ondas de Gabor.

10. Un aparato de reconocimiento facial, que comprende:

medios para seleccionar una única imagen digital de una cara; medios para localizar características faciales en la única imagen digital; medios para comparar características faciales localizar en la única imagen digital con características faciales de una imagen digital de referencia para producir una puntuación de las características faciales; medios para comparar las características del iris en la única imagen digital con la característica del iris en la imagen digital de referencia para producir una puntuación de las características del iris; y medios para calcular una puntuación de semejanza entre la única imagen digital y la imagen digital de referencia en base a la puntuación de las características faciales y a la puntuación de las características del iris.

11. Un aparato de reconocimiento facial como se define en la reivindicación 10, en el que la

única imagen digital tiene una resolución de la distancia entre ojos de al menos aproximadamente 600 píxeles.

12. Un aparato de reconocimiento facial como se define en la reivindicación 10, en el que la única imagen digital comprende al menos aproximadamente 5 mega píxeles.

13. Un aparato de reconocimiento facial como se define en la reivindicación 10, que comprende, además, medios para llevar a cabo un análisis de la textura de la piel comparando las características de la piel de la cara en la única imagen digital con características de la piel de una cara en la imagen de referencia para producir una puntuación de las características de la piel, en el que la puntuación de semejanza está basada en la puntuación de las características de la piel.

14. Un aparato de reconocimiento facial como se define en la reivindicación 13, en el que el medio para llevar a cabo un análisis de la textura de la piel comprende: medios para localizar una pluralidad de áreas de la piel en la cara adecuadas para un análisis de la textura de la piel; medios para deformar, alinear, y normalizar las áreas de la piel localizadas; y medios para extraer características de la piel de las áreas de la piel localizadas.

15. Un aparato de reconocimiento facial como se define en la reivindicación 14, en el que las características de la piel pueden consistir en poros, arrugas y lunares.

16. Un procedimiento de reconocimiento facial como se define en la reivindicación 1, que comprende además:

almacenar las características faciales de la única imagen digital y la imagen de referencia en vectores correspondientes de características faciales; almacenar las características del iris de la única imagen digital y la imagen de referencia en vectores correspondientes de características del iris; determinar un vector de desplazamiento entre el vector de la característica facial de la única imagen digital y el vector de la característica facial de la imagen de referencia; y determinar un vector de desplazamiento entre el vector de la característica del iris de la única imagen digital y el vector de la característica del iris de la imagen digital de referencia.

17. Un procedimiento de reconocimiento facial como se define en la reivindicación 1, que comprende además:

estimar un conjunto de parámetros que describe un punto de vista para la única imagen digital; y estimar un conjunto de parámetros que describe un punto de vista para la imagen digital de referencia.

18. Un procedimiento de reconocimiento facial como se define en la reivindicación 1, que comprende además:

estimar un conjunto de parámetros que describe una condición de iluminación para la única imagen digital; y estimar un conjunto de parámetros que describe una condición de iluminación para la imagen digital de referencia.

19. Un procedimiento de reconocimiento facial como se define en la reivindicación 4, en el que calcular una puntuación de semejanza comprende además:

igualar la puntuación de las características faciales con un intervalo [0, 1]; igualar la puntuación de las características del iris con un intervalo [0, 1]; igualar la puntuación de las características de la piel con un intervalo [0, 1]; y calcular la puntuación de semejanza en base a la puntuación igualada de las características faciales, a la puntuación igualada de las características del iris, y a la puntuación igualada de las características de la piel.