照明源，所述照明源包括多个发光元件，其中所述发光元件中的各个发光元件被配置

　　为独立于其他发光元件而被控制，以向待由所述相机成像的所述对象发射光；并且

　　处理在由所述照明源根据所选择的照明配置照明时由所述相机捕获的所述对象的一

　　2.根据权利要求1所述的系统，还包括存储用于所述照明源的所述多个不同照明配置

　　3.根据权利要求2所述的系统，其中所述对象是所述系统的用户的眼睛或眶周区域，其

　　中所述存储器还包括查找表，所述查找表将所述用户的不同姿态映射到相应的照明配置，

　　并且其中，为了选择用于所述照明源的多个不同照明配置中的一个照明配置，所述控制器

　　4.根据权利要求3所述的系统，其中姿态是所述相机与所述用户的当前眼睛位置和注

　　5.根据权利要求1所述的系统，其中照明配置指定照明的一个或多个方面，包括但不限

　　于待启用或禁用的发光元件或发光元件组、各个发光元件或发光元件组的强度、各个发光

　　元件或发光元件组的波长、各个发光元件或发光元件组的形状和尺寸、各个发光元件或发

　　光元件组的角度轮廓、各个发光元件或发光元件组的方向，以及各个发光元件或发光元件

　　6.根据权利要求1所述的系统，其中，为了处理在由所述照明源根据所选择的照明配置

　　处理在由所述照明源根据所述不同的照明配置照明时由所述相机捕获的所述对象的

　　7.根据权利要求6所述的系统，其中所述控制器被进一步配置为，在确定所述图像的所

　　述质量等于或高于待应用于所述图像的所述算法的所述阈值时，将所述算法应用于所述图

　　10.根据权利要求6所述的系统，其中所述客观判据包括以下中的一者或多者：曝光、对

　　比度、阴影、边缘、不期望的条纹、遮挡对象、清晰度、照明均匀度以及不存在不期望的反射。

　　11.根据权利要求1所述的系统，其中所述发光元件是发光二极管(LED)。

　　12.根据权利要求1所述的系统，其中所述发光元件是红外(IR)光源，并且其中所述相

　　13.根据权利要求1所述的系统，其中所述系统是成像系统，并且其中所述对象是所述

　　14.根据权利要求13所述的系统，其中所述成像系统是头戴式设备(HMD)、手持式设备

　　由包括一个或多个处理器的控制器选择用于照明源的多个不同照明配置中的一个照

　　明配置，其中所述照明源包括多个发光元件，所述多个发光元件被配置为被独立地控制以

　　在由所述照明源根据所选择的照明配置照明时由所述相机捕获所述对象的一个或多

　　由所述控制器处理在由所述照明源根据所选择的照明配置照明时由所述相机捕获的

　　16.根据权利要求15所述的方法，其中所述对象是所述系统的用户的眼睛或眶周区域，

　　17.根据权利要求16所述的方法，其中姿态是所述相机与所述用户的当前眼睛位置和

　　18.根据权利要求15所述的方法，其中照明配置指定照明的一个或多个方面，包括但不

　　限于待启用或禁用的发光元件或发光元件组、各个发光元件或发光元件组的强度、各个发

　　光元件或发光元件组的波长、各个发光元件或发光元件组的形状和尺寸、各个发光元件或

　　发光元件组的角度轮廓、各个发光元件或发光元件组的方向，以及各个发光元件或发光元

　　19.根据权利要求15所述的方法，其中处理在由所述照明源根据所选择的照明配置照

　　处理在由所述照明源根据所述不同的照明配置照明时由所述相机捕获的所述对象的

　　20.根据权利要求19所述的方法，还包括：当确定所述图像的所述质量等于或高于待应

　　于视觉系统的研究、心理学、心理语言学、营销且用作用于人机交互的输入设备。在后一种

　　或房间的安全、经过认证的访问。在典型的场景中，在注册过程中，捕获正在被跟踪的特征

　　的一个或多个图像(例如，人的虹膜的图像)，并且处理这些图像以生成一组度量或度量向

　　量，这些度量对于此人是唯一的并且因此可以唯一地识别此人。当此人试图访问设备、系统

　　或房间时，使用与在注册期间使用的算法类似的算法再次捕获和处理此人的特征的图像。

　　将所提取的度量与基线度量进行比较，并且如果匹配足够良好，则允许此人访问。

　　升成像系统的性能和稳健性并且使成像系统适于特定用户、条件以及用于使用眼睛和眶周

　　区域的生物识别认证、注视跟踪和反欺骗的设置的方法。虽然常规的眼睛跟踪系统聚焦于

　　用于注视跟踪的镜面反射或闪光，但实施方案可以聚焦于其他方面，诸如在虹膜或其他感

　　兴趣区域上提供均匀、良好的对比度，减少或照明感兴趣区域上的阴影，以及用于生物识别

　　置。每个照明配置可以指定照明的一个或多个方面，包括但不限于要启用或禁用哪些LED或

　　LED组、强度/亮度、波长、光的形状和尺寸、方向、光的顺序等。可以针对两个或更多个姿态

　　中的每一个姿态生成一个或多个照明配置，其中姿态是眼睛相机与用户的当前眼睛位置和

　　注视方向之间的3D几何关系。可以生成查找表，每个姿态经由该查找表与其相应的照明配

　　置相关联。查找表和照明配置可以例如被存储到设备的存储器和/或设备经由有线或无线

　　用3D几何模型或设备和成像系统的表示来为一组所估计的姿态生成照明配置。另选地，在

　　一些实施方案中，可以使用真实世界用户面部的图像的数据集来预先生成照明配置以获得

　　姿态信息。作为另一替代方案，在一些实施方案中，可以在针对特定用户的初始化过程期间

　　生成照明配置。例如，在一些实施方案中，用户佩戴或保持设备并且四处移动他们的目光，

　　并且系统/控制器运行这样的过程，在该过程期间，用不同的光设置来捕获和处理图像，以

　　在以两个或更多个不同姿态捕获期望的特征的图像时针对该用户确定最佳照明配置。

　　在一些实施方案中，在生成照明配置和查找表之后，用户可以佩戴、保持或以其他

　　方式使用该设备。可以发起生物识别认证过程，其中控制器可以选择不同的照明配置，以在

　　不同姿态和不同条件下捕获用户眼睛的期望特征(例如，虹膜、眶周区域等)的最佳图像，以

　　在一些实施方案中，当用户访问设备时，设备可以发起生物识别认证过程。在一些

　　实施方案中，设备的控制器可以默认的初始照明配置开始生物识别认证过程。成像系统可

　　以使用针对照明源的相应设置来捕获一个或多个图像，并且可以检查所捕获的图像的质

　　量。如果图像对于处理图像以使用用户的眼睛、眶周区域和/或其他面部特征的一个或多个

　　特征来执行生物识别认证的算法而言是令人满意的，则可以进行灵活的照明处理。否则，控

　　制器可以选择另一个照明配置，引导照明源根据新的照明配置照明受试者，并且引导相机

　　捕获被检查质量的一个或多个图像。该过程可以重复直到已经实现成功的认证为止，或者

　　针对指定数量的尝试重复该过程直到认为认证尝试失败为止。在一些实施方案中，可以由

　　成像系统和控制器例如使用注视跟踪算法来确定用户的当前姿态，并且可以使用用户的当

　　前姿态来选择初始照明配置，并且如果有必要，选择用于生物识别认证过程的一个或多个

　　图5A和图5B示出了根据一些实施方案的组合不同生物识别方面的生物识别认证

　　图9B示出了根据一些实施方案的系统，该系统包括在用户的眼睛与眼睛相机之间

　　图10是根据一些实施方案的用于在系统中处理图像的方法的流程图，该系统包括

　　图11是根据一些实施方案的用于在系统中捕获和处理图像的方法的流程图，该系

　　统包括在用户的眼睛与眼睛相机之间的光路上的衍射光学元件以改善相机的可视角度。

　　图12A至图12C示出了根据一些实施方案的包括光源的系统，该光源发射多个波长

　　图13A和图13B示出了根据一些实施方案的包括具有光传感器的相机的系统，该光

　　图16示出了根据一些实施方案的向用户提供反馈以及/或者向成像系统提供控制

　　图19A和图19B是示出了根据一些实施方案的可包括如图1至图18所示的部件并且

　　图20示出了根据一些实施方案的示例性头戴式设备(HMD)，该示例性HMD可包括如

　　图21是示出了根据一些实施方案的示例性系统的框图，该示例性系统可包括如在

　　本说明书包括参考“一个实施方案”或“实施方案”。出现短语“在一个实施方案中”

　　或“在实施方案中”并不一定是指同一个实施方案。特定特征、结构或特性可以与本公开一

　　“包括”，该术语是开放式的。如在权利要求书中所使用的，该术语不排除附加结构

　　或步骤。考虑以下引用的权利要求：“一种包括一个或多个处理器单元...的装置”此类权利

　　“被配置为”，各种单元、电路或其他部件可被描述为或叙述为“被配置为”执行一

　　项或多项任务。在此类上下文中，“被配置为”用于通过指示单元/电路/部件包括在操作期

　　间执行这一项或多项任务的结构(例如，电路)来暗指该结构。如此，单元/电路/部件据称可

　　被配置为即使在指定的单元/电路/部件当前不可操作(例如，未接通)时也执行该任务。与

　　“被配置为”语言一起使用的单元/电路/部件包括硬件——例如电路、存储可执行以实现操

　　作的程序指令的存储器等。引用单元/电路/部件“被配置为”执行一项或多项任务明确地旨

　　在针对该单元/电路/部件不援引35U.S.C.§112的第六段。此外，“被配置为”可包括由软件

　　或固件(例如，FPGA或执行软件的通用处理器)操纵的通用结构(例如，通用电路)以能够执

　　行待解决的一项或多项任务的方式操作。“被配置为”还可包括调整制造过程(例如，半导体

　　制作设施)，以制造适用于实现或执行一项或多项任务的设备(例如，集成电路)。

　　“第一”“第二”等。如本文所用，这些术语充当它们所在之前的名词的标签，并且不

　　暗指任何类型的排序(例如，空间的、时间的、逻辑的等)。例如，缓冲电路在本文中可被描述

　　为执行“第一”值和“第二”值的写入操作。术语“第一”和“第二”未必暗指第一值必须在第二

　　“基于”或“取决于”，如本文所用，这些术语用于描述影响确定的一个或多个因素。

　　这些术语不排除可影响确定的附加因素。即，确定可仅基于这些因素或至少部分地基于这

　　些因素。考虑短语“基于B来确定A”。在这种情况下，B为影响A的确定的因素，此类短语不排

　　“或”，在权利要求书中使用时，术语“或”被用作包含性的或，而不是排他性的或。

　　例如，短语“x、y或z中的至少一个”表示x、y和z中的任何一个以及它们的任何组合。

　　成像系统可包括两个或更多个照明源(例如，点光源，诸如发光二极管(LED))，这两个或更

　　多个照明源照明待成像的对象(例如，人的眼睛或眼睛区域)，以及至少一个相机，该至少一

　　如虹膜、眼睛区域(称为眼周区域)或用户面部的其他部分，诸如眉毛。生物识别认证系统使

　　用这些特征中的一个或多个特征来识别人，例如用于对设备、系统或房间的安全、经过认证

　　的访问。在注册过程中，捕获正在被跟踪的特征的一个或多个图像(例如，人的虹膜、眼周区

　　域等的图像)，并且处理这些图像以生成一组度量或度量向量，这些度量对此人是唯一的并

　　且因此可以唯一地识别此人。当此人试图访问设备、系统或房间时，使用与在注册期间使用

　　的算法类似的算法再次捕获和处理此人的特征的图像。将所提取的度量与基线度量进行比

　　或两者。另一个示例是反欺骗，反欺骗涉及生物识别认证，因为“欺骗”是指通过例如呈现有

　　效用户的眼睛、眼睛区域或面部的图片或模型来欺骗生物识别认证系统的尝试。更一般地，

　　成像系统的实施方案可以在其中由光源照明的对象的图像由一个或多个相机捕获以供处

　　用户面部的每一侧的至少一个眼睛相机(例如，红外(IR)相机)和向用户的眼睛发射光的照

　　明源(例如，点光源诸如IR发光二极管(LED)的阵列或环)的系统。成像系统可以例如是头戴

　　式设备(HMD)的部件，例如，诸如混合或增强现实(MR)系统或虚拟现实(VR)系统的扩展现实

　　(XR)系统的HMD。HMD可以例如实现为一副眼镜、谷歌眼镜或头盔。成像系统的其他示例性应

　　用包括移动设备诸如智能电话、平板电脑或平板设备、台式计算机和笔记本计算机，以及安

　　装在壁上或以其他方式位于房间或建筑物中的独立的生物识别认证系统。在这些示例性系

　　图1A至图1D示出了根据一些实施方案的示例性成像系统。成像系统可包括但不限

　　于一个或多个相机140、照明源130和控制器160。图1A示出了成像系统，其中眼睛相机140直

　　接对眼睛192成像。然而，在一些实施方案中，眼睛相机140可改为对眼睛192的离开热镜150

　　的反射进行成像，如图1B所示。此外，在一些实施方案中，眼睛相机140可通过成像系统的透

　　在一些实施方案中，设备(例如，头戴式设备(HMD))可包括成像系统，该成像系统

　　包括位于用户面部的一侧或每一侧的至少一个眼睛相机140(例如，红外(IR)相机)，以及向

　　用户的眼睛192或眶周区域发射光的照明源130(例如，点光源，诸如IR发光二极管(LED)的

　　图1D示出了包括多个LED  132的示例性照明源130。在该示例中，存在布置成环的

　　八个LED  132。然而，需注意，照明源130中的LED  132的数量和布置可以不同。另外，在一些

　　实施方案中，可以使用除LED之外的其他发光元件。在一些实施方案中，LED  132可被配置为

　　眼睛相机140可以指向眼睛192以接收来自照明源130的从眼睛192反射的光，如图

　　1A所示。然而，在一些实施方案中，眼睛相机140可改为对眼睛192的离开热镜150的反射进

　　行成像，如图1B所示。此外，在一些实施方案中，眼睛相机140可通过透镜120或设备的其他

　　包括成像系统的设备可包括控制器160，该控制器包括一个或多个处理器和存储

　　器。控制器160可包括各种类型的处理器、图像信号处理器(ISP)、图形处理单元(GPU)、编码

　　器/解码器(编解码器)和/或用于处理和渲染视频和/或图像的其他部件中的一个或多个。

　　在一些实施方案中，控制器160可被集成在设备中。在一些实施方案中，控制器160的至少一

　　些功能可由通过有线或无线连接耦接到设备的外部设备来实现。虽然在图1A至图1C中未示

　　出，但在一些实施方案中，控制器160可以耦接到用于存储和读取数据和/或软件的外部存

　　控制器160可向照明源130和相机140发送控制信号以控制眼睛192的照明和眼睛

　　192的图像的捕获。控制器160可以将来自眼睛相机140的输入142(例如，眼睛192的所捕获

　　的图像)用于各种目的，例如用于生物识别认证或注视跟踪。控制器160可实现基于输入142

　　来估计用户的注视方向的算法。例如，控制器160可以实现算法来处理由相机140捕获的图

　　像以识别眼睛192的特征(例如，瞳孔、虹膜和巩膜)或眶周区域以用于生物识别认证算法。

　　作为另一示例，控制器160可以实现处理由相机140捕获的图像以识别从眼睛相机140获得

　　的闪光(LED  130的反射)的注视跟踪算法。从输入142获得的信息可例如用于确定用户当前

　　然而，在实现成像系统的设备中，该设备的部件可在由相机140捕获的最终图像上

　　形成不希望kb体育官网 kb体育网址的反射和杂散光。随着成像系统变得越复杂，例如在点光源130与相机140之间

　　的轨迹中涉及到光学表面(例如，透镜120和/或反射镜150)，在由相机140捕获的最终图像

　　上获得不希望的反射和杂散光的可能性就越高，例如由透镜中的反射、透镜或光学表面中

　　的缺陷或光学表面上的灰尘引起的不希望的反射和杂散光。当使用成像进行生物识别认证

　　以及/或者注视跟踪时，设备的部件(例如，透镜)可以阻挡、折射或反射光，包括来自照明源

　　130的光的一部分和环境光(如果存在的话)。另外，设备和成像系统相对于用户头部的位置

　　可在使用期间移位。设备和成像系统的其他方面可以改变。例如，设备中的透镜的表面可能

　　被弄脏，或者用户可以向设备添加一些项目或改变一些项目，诸如夹式透镜。因此，用成像

　　系统捕获的图像的质量可以根据当前照明条件、设备和成像系统相对于用户头部的位置以

　　及其他因素诸如对设备的污迹或其他改变而变化。所捕获的图像的质量可以影响在各种应

　　用中使用的算法的效率和准确度，这些应用包括但不限于生物识别认证、反欺骗和注视跟

　　像系统的性能和稳健性，并且可以帮助使成像系统适于特定用户、条件和用于包括但不限

　　权衡。如本文所述的用于生物识别认证的成像系统的实施方案可以将系统复杂性210与登