KR101420189B1 - User recognition apparatus and method using age and gender as semi biometrics - Google Patents

User recognition apparatus and method using age and gender as semi biometrics Download PDF

Info

Publication number
KR101420189B1
KR101420189B1 KR1020100019065A KR20100019065A KR101420189B1 KR 101420189 B1 KR101420189 B1 KR 101420189B1 KR 1020100019065 A KR1020100019065 A KR 1020100019065A KR 20100019065 A KR20100019065 A KR 20100019065A KR 101420189 B1 KR101420189 B1 KR 101420189B1
Authority
KR
South Korea
Prior art keywords
age
user
probability
information
gender
Prior art date
Application number
KR1020100019065A
Other languages
Korean (ko)
Other versions
KR20110100008A (en
Inventor
김혜진
이재연
Original Assignee
한국전자통신연구원
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by 한국전자통신연구원 filed Critical 한국전자통신연구원
Priority to KR1020100019065A priority Critical patent/KR101420189B1/en
Publication of KR20110100008A publication Critical patent/KR20110100008A/en
Application granted granted Critical
Publication of KR101420189B1 publication Critical patent/KR101420189B1/en

Links

Images

Classifications

    • GPHYSICS
    • G10MUSICAL INSTRUMENTS; ACOUSTICS
    • G10LSPEECH ANALYSIS OR SYNTHESIS; SPEECH RECOGNITION; SPEECH OR VOICE PROCESSING; SPEECH OR AUDIO CODING OR DECODING
    • G10L17/00Speaker identification or verification

Abstract

본 발명은 연령 및 성별을 이용한 사용자 인식 장치 및 방법에 관한 것으로서, 본 발명의 일면에 따른 연령 및 성별을 이용한 사용자 인식 장치는, 복수인의 고유 연령 정보 및 고유 성별 정보를 저장하는 데이터베이스와, 입력되는 사용자 데이터로부터 사용자의 연령 및 성별 정보를 각각 추출하는 제1 추출부와, 추출된 연령 및 성별 정보와, 데이터베이스에 저장된 고유 연령 정보 및 고유 성별 정보를 비교하여, 비교결과에 근거하여 복수인 각각에 대해 외부로부터 인식된 사용자가 데이터베이스에 저장된 복수인일 확률인 제1 확률을 계산하는 제1 확률 계산부와, 제1 확률을 이용하여 사용자를 인식하는 사용자 인식부를 포함한다. The present invention relates to an apparatus and method for recognizing a user using age and sex, and a user recognition apparatus using age and sex according to an aspect of the present invention includes a database for storing unique age information and gender information of a plurality of persons, A first extracting unit for extracting age and gender information of the user from the user data, and extracting the extracted age and gender information, the unique age information and intrinsic gender information stored in the database, A first probability calculating unit for calculating a first probability that a user recognized from the outside is a probability that a plurality of persons recognized from the outside are stored in the database and a user recognizing unit for recognizing the user using the first probability.

Description

연령 및 성별을 이용한 사용자 인식 장치 및 방법{User recognition apparatus and method using age and gender as semi biometrics}BACKGROUND OF THE INVENTION 1. Field of the Invention The present invention relates to a user recognition apparatus and method using age and gender,

본 발명은 연령 및 성별을 이용하여 사용자를 인식하는 장치 및 방법에 관한 것으로서, 상세하게는 사용자의 영상 및 음성 정보를 이용하여 해당 사용자를 판별하는 사용자 인식 장치 및 방법에 관한 것이다.BACKGROUND OF THE INVENTION 1. Field of the Invention The present invention relates to an apparatus and method for recognizing a user using age and gender. More particularly, the present invention relates to a user recognition apparatus and method for identifying a user using video and audio information of a user.

본 발명은 지식경제부의 IT원천기술개발사업의 일환으로 수행한 연구로부터 도출된 것이다. [과제관리번호: 2008-F-037-01, 과제명: u-로봇 HRI 솔루션 및 핵심 소자 기술 개발]The present invention is derived from research carried out as part of the IT original technology development project of the Ministry of Knowledge Economy. [Project Assignment Number: 2008-F-037-01, Title: u-Robot HRI Solution and Core Device Technology Development]

종래에는 사용자를 인식하기 위하여 생체 정보(얼굴, 지문, 홍채, 음성) 등을 사용한다. 그러나 이러한 생체 정보에 의한 신원 확인 방법은 대개 보안을 목적으로 하므로, 사용자에 관한 정보를 얻는 것은 환경이 엄격하게 규제되어 있고, 또한 사용자가 적극적으로 협조한다는 것을 전제로 한다. Conventionally, biometric information (face, fingerprint, iris, voice) is used to recognize a user. However, since the identification method based on such biometric information is generally for security purposes, it is presupposed that the environment is strictly regulated and the user actively cooperates to obtain information about the user.

특히, 실생활 공간이 가정환경, 사무실 등 제한된 사람들만 드나드는 공간인 경우에는 사용자의 적극적인 협조가 필요한 생체 정보를 이용하여 사용자를 인식하는 것은 비효율적이다.Particularly, when the real-life space is a space where only limited persons such as home environment, office, and the like are used, it is inefficient to recognize the user by using biometric information that requires active cooperation of the user.

따라서 실생활 공간이 가정환경, 사무실 등 제한적인 경우에는 보다 효율적이고 안정적으로 사용자를 인식할 수 있도록 생체 정보 이외에 다양한 정보를 활용할 수 있는 기술이 필요하다. Therefore, it is necessary to use a variety of information in addition to biometric information so that the user can be recognized more efficiently and stably in the case of a limited space such as a home environment or an office.

본 발명은 실생활 공간이 가정환경, 사무실 등 제한적인 경우, 보다 효율적이고 안정적으로 사용자를 인식할 수 있는 장치와 방법을 제공하기 위하여 안출된 것으로, 본 발명이 해결하고자 하는 과제는 실생활 공간이 제한적인 경우, 생체 정보만을 이용하는 경우보다 효율적인 연령 및 성별 정보를 이용한 사용자 인식 장치를 제공하는 것이다.Disclosure of Invention Technical Problem [8] The present invention has been made in order to provide an apparatus and a method for more effectively and stably recognizing a user in a limited space such as a home environment or an office. The present invention provides a user recognition apparatus using age and gender information that is more efficient than using biometric information alone.

본 발명이 해결하고자 하는 다른 과제는 실생활 공간이 제한적인 경우, 생체 정보만을 이용하는 경우보다 효율적인 연령 및 성별 정보를 이용한 사용자 인식 방법을 제공하는 것이다.Another problem to be solved by the present invention is to provide a method of recognizing a user using age and gender information more efficiently than when biometric information alone is used when the real space is limited.

본 발명의 목적은 이상에서 언급한 목적으로 제한되지 않으며, 언급되지 않은 또 다른 목적들은 아래의 기재로부터 당업자에게 명확하게 이해될 수 있을 것이다.The objects of the present invention are not limited to the above-mentioned objects, and other objects not mentioned can be clearly understood by those skilled in the art from the following description.

전술한 목적을 달성하기 위한 본 발명의 일면에 따른 연령 및 성별을 이용한 사용자 인식 장치는, 복수인의 고유 연령 정보 및 고유 성별 정보를 저장하는 데이터베이스와, 입력되는 사용자 데이터로부터 사용자의 연령 및 성별 정보를 각각 추출하는 제1 추출부와, 추출된 연령 및 성별 정보와, 데이터베이스에 저장된 고유 연령 정보 및 고유 성별 정보를 비교하여, 비교결과에 근거하여 복수인 각각에 대해 사용자일 확률인 제1 확률을 계산하는 제1 확률 계산부와, 제1 확률을 이용하여 사용자를 인식하는 사용자 인식부를 포함한다. According to another aspect of the present invention, there is provided an apparatus and method for recognizing a user using age and sex, the apparatus comprising: a database for storing unique age information and gender information of a plurality of persons; Extracts the age and gender information, extracts unique age information and inherent gender information stored in the database, and calculates a first probability that the user is a probability for each of the plurality of persons based on the comparison result And a user recognition unit for recognizing the user using the first probability.

본 발명의 다른 면에 따른 연령 및 성별을 이용한 사용자 인식 방법은, 입력되는 사용자 데이터로부터 사용자의 연령, 성별 및 생체 정보를 각각 추출하는 단계와, 추출된 연령 및 성별 정보와, 데이터베이스에 저장된 복수인의 고유 연령 정보, 고유 성별 정보를 비교하여, 비교결과에 근거하여 복수인 각각에 대해 사용자일 확률인 제1 확률을 계산하는 단계와, 추출된 생체 정보와, 데이터베이스에 저장된 복수인의 고유 생체 정보를 비교하여, 비교결과에 근거하여 복수인 각각에 대해 사용자일 확률인 제2 확률을 계산하는 단계와, 제1 확률과 제2 확률을 이용하여 사용자를 인식하는 단계를 포함한다.According to another aspect of the present invention, there is provided a method of recognizing a user using age and sex, comprising the steps of: extracting age, sex and biometric information of a user from input user data; extracting age and gender information; Comparing the unique age information and inherent gender information of the plurality of persons stored in the database with each other and calculating a first probability that is a probability of the user for each of the plurality of persons based on the comparison result; Calculating a second probability that is a probability of a user for each of the plurality of users based on the comparison result, and recognizing the user using the first probability and the second probability.

본 발명에 따라 연령 및 성별을 이용하는 경우, 생체 정보를 이용하는 경우보다 간단하고 효율적으로 사용자를 인식할 수 있다. 특히, 실생활 공간이 제한되어 제한된 사용자가 있는 경우 사용자의 신원을 용이하게 인식할 수 있는 이점이 있다.According to the present invention, when age and gender are used, the user can be recognized more simply and efficiently than when biometric information is used. In particular, there is an advantage that the user's identity can be easily recognized when there is a limited user in a limited space.

도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 사용자 인식방법의 개념도이다.
도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 연령 및 성별을 이용한 사용자 인식 장치의 블록도이다.
도 3은 본 발명의 다른 실시예에 따른 연령 및 성별을 이용한 사용자 인식 장치의 블록도이다.
도 4는 본 발명의 일 실시예에 따른 연령 및 성별을 이용한 사용자 인식 방법의 순서도이다.
도 5는 본 발명의 다른 실시예에 따른 연령 및 성별을 이용한 사용자 인식 방법의 순서도이다.
1 is a conceptual diagram of a user recognition method according to an embodiment of the present invention.
2 is a block diagram of a user recognition apparatus using age and sex according to an embodiment of the present invention.
3 is a block diagram of a user recognition apparatus using age and sex according to another embodiment of the present invention.
4 is a flowchart of a method of recognizing a user using age and sex according to an embodiment of the present invention.
5 is a flowchart of a method of recognizing a user using age and sex according to another embodiment of the present invention.

본 발명의 이점 및 특징, 그리고 그것들을 달성하는 방법은 첨부되는 도면과 함께 상세하게 후술되어 있는 실시예들을 참조하면 명확해질 것이다. 그러나 본 발명은 이하에서 개시되는 실시예들에 한정되는 것이 아니라 서로 다른 다양한 형태로 구현될 것이며, 단지 본 실시예들은 본 발명의 개시가 완전하도록 하며, 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 발명의 범주를 완전하게 알려주기 위해 제공되는 것이며, 본 발명은 청구항의 범주에 의해 정의될 뿐이다. 한편, 본 명세서에서 사용된 용어는 실시예들을 설명하기 위한 것이며 본 발명을 제한하고자 하는 것은 아니다. 본 명세서에서, 단수형은 문구에서 특별히 언급하지 않는 한 복수형도 포함한다.BRIEF DESCRIPTION OF THE DRAWINGS The advantages and features of the present invention and the manner of achieving them will become apparent with reference to the embodiments described in detail below with reference to the accompanying drawings. The present invention may, however, be embodied in many different forms and should not be construed as being limited to the embodiments set forth herein. Rather, these embodiments are provided so that this disclosure will be thorough and complete, and will fully convey the scope of the invention to those skilled in the art. Is provided to fully convey the scope of the invention to those skilled in the art, and the invention is only defined by the scope of the claims. It is to be understood that the terminology used herein is for the purpose of describing particular embodiments only and is not intended to be limiting of the invention. In the present specification, the singular form includes plural forms unless otherwise specified in the specification.

이하, 본 발명의 바람직한 실시예를 첨부된 도면들을 참조하여 상세히 설명한다. 우선 각 도면의 구성요소들에 참조부호를 부가함에 있어서, 동일한 구성요소들에 대해서는 비록 다른 도면상에 표시되더라도 가능한 동일한 부호를 가지도록 하고 있음에 유의해야 한다. 또한 본 발명을 설명함에 있어, 관련된 공지 구성 또는 기능에 대한 구체적인 설명이 본 발명의 요지를 흐릴 수 있다고 판단되는 경우에는 그 상세한 설명은 생략한다.Hereinafter, preferred embodiments of the present invention will be described in detail with reference to the accompanying drawings. In the drawings, the same reference numerals are used to designate the same or similar components throughout the drawings. In the following description of the present invention, a detailed description of known functions and configurations incorporated herein will be omitted when it may make the subject matter of the present invention rather unclear.

도 1을 참조하여 본 발명의 일 실시예에 따른 사용자 인식 방법을 설명한다. 도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 사용자 인식방법의 개념도이다.A user recognition method according to an embodiment of the present invention will be described with reference to FIG. 1 is a conceptual diagram of a user recognition method according to an embodiment of the present invention.

도 1을 참조하면, 일 실시예에 따른 사용자 인식 방법은 사용자의 생체 정보 및 준 생체 정보를 이용한다. 여기서 생체 정보는 얼굴, 화자, 홍채, 지문 및 보행(Gait) 등을 포함하고, 준 생체 정보는 성별, 연령, 옷 색깔, 키 등을 포함한다. 이하, 본 발명의 특징인 연령 및 성별을 이용한 사용자 인식 장치(200,201) 및 방법을 도 2 내지 도 5를 참조하여 설명한다.Referring to FIG. 1, a user recognition method according to an exemplary embodiment uses biometric information and biometric information of a user. The biometric information includes a face, a speaker, an iris, a fingerprint, and a Gait, and the biometric information includes sex, age, clothes color, and key. Hereinafter, the user recognition apparatus 200, 201 and method using age and sex, which are features of the present invention, will be described with reference to FIG. 2 to FIG.

도 2를 참조하여 본 발명의 일 실시예에 따른 연령 및 성별을 이용한 사용자 인식 장치를 설명한다. 도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 연령 및 성별을 이용한 사용자 인식 장치의 블록도이다.Referring to FIG. 2, a user recognition apparatus using age and sex according to an embodiment of the present invention will be described. 2 is a block diagram of a user recognition apparatus using age and sex according to an embodiment of the present invention.

도 2를 참조하면, 일 실시예에 따른 연령 및 성별을 이용한 사용자 인식 장치(200)는 제1 추출부(210)와, 데이터베이스(220)와, 제1 확률 계산부(230)와, 사용자 인식부(240)를 포함한다.Referring to FIG. 2, the user recognition apparatus 200 using age and sex according to an embodiment includes a first extracting unit 210, a database 220, a first probability calculating unit 230, (240).

제1 추출부(210)는 외부에서 입력되는 사용자 데이터로부터 사용자의 연령 및 성별 정보를 각각 추출한다. 여기서, 외부에서 입력되는 사용자 데이터는 영상 및 음성 정보, 그 밖에 데이터화 할 수 있는 모든 정보 중 적어도 하나를 포함한다. 예를 들어 장치에 구비된 카메라로부터 획득된 영상 정보가 디지털 데이터화되어 비트맵 패턴으로 제시될 수 있다.The first extracting unit 210 extracts the age and gender information of the user from the user data inputted from the outside. Here, the user data inputted from the outside includes at least one of video and audio information and all other information that can be converted into data. For example, image information obtained from a camera provided in the apparatus can be digitized and presented as a bitmap pattern.

제1 추출부(210)는 연령 정보 추출부(211) 및 성별 정보 추출부(212)를 포함하고, 연령 정보 추출부(211)는 입력되는 데이터로부터 사용자의 연령 정보를 추출하고, 성별 정보 추출부(212)는 입력되는 데이터로부터 사용자의 성별 정보를 추출한다.The first extracting unit 210 includes an age information extracting unit 211 and a sex information extracting unit 212. The age information extracting unit 211 extracts the age information of the user from the input data, The unit 212 extracts the gender information of the user from the input data.

데이터베이스(220)는 복수인의 고유 연령 정보 및 고유 성별 정보를 저장한다. 사용자 인터페이스를 통해 가정이나 사무실의 구성원의 고유 연령 및 성별 정보가 미리 데이터베이스(220)에 저장된다. 여기서 복수인의 고유 연령 및 고유 성별 정보는 계층화되어 저장될 수 있다. 예를 들어 성별은 남성 및 여성 2개의 범주로 계층화되고, 남성, 여성 각각의 범주에 연령 정보가 1개 이상의 범주로 계층화되어 데이터베이스(220)에 저장될 수 있다.The database 220 stores unique age information and unique gender information of a plurality of persons. The unique age and gender information of members of the home or office through the user interface are stored in the database 220 in advance. Here, the unique age and unique gender information of a plurality of persons can be stored in a layered manner. For example, the gender may be classified into two categories, male and female, and the age information may be stored in the database 220 in a category of one or more categories.

제1 확률 계산부(230)는 연령 정보 추출부(211)에서 추출된 연령 정보 및 성별 정보 추출부(212)에서 추출된 성별 정보를 데이터베이스(220)에 저장된 사용자의 고유 연령 및 고유 성별 정보와 각각 비교하여, 비교결과에 근거하여 외부로부터 영상 및 음성 정보를 전달하는 사용자가 데이터베이스(220)에 저장된 복수의 사용자일 확률인 제1 확률을 각각 계산한다. The first probability calculation unit 230 may calculate the age information extracted by the age information extraction unit 211 and the gender information extracted by the gender information extraction unit 212 based on the unique age and gender information of the user stored in the database 220 And calculates a first probability that a user who transmits video and audio information from the outside based on the comparison result has a probability of being a plurality of users stored in the database 220, respectively.

제1 확률은, 상기 비교 결과와, 연령 가중치 및 성별 가중치를 이용하여 계산될 수 있다. 여기서, 연령 가중치 및 성별 가중치는 연령 정보 추출부(211) 및 성별 정보 추출부(212)의 정확도에 따라 결정될 수 있다. 예를 들어, 성별 정보 추출부(212)는 사용자의 영상 및 음성 데이터로부터 성별을 추출하는데, 기기 자체의 오류나 주변 환경의 영향으로 실제 남성을 여성으로 잘못 인식하는 오류를 범할 수 있다. 실험적으로 이런 오류가 발생하는 빈도를 측정하여 성별 정보 추출부(212)의 정확도를 측정할 수 있다. 연령 가중치도 이와 마찬가지로, 실험적으로 실제 연령과 다른 연령으로 판단하는 오류가 발생하는 빈도를 측정하여 연령 정보 추출부(211)의 정확도를 측정하여 결정할 수 있다.  The first probability can be calculated using the comparison result and the age weight and the sex weight. Here, the age weight and the sex weight may be determined according to the accuracy of the age information extracting unit 211 and the sex information extracting unit 212. For example, the gender information extracting unit 212 extracts gender from the video and audio data of the user, and may erroneously recognize an actual male as a woman due to errors of the apparatus itself or surrounding environment. The accuracy of the gender information extracting unit 212 can be measured by measuring the frequency of occurrence of such an error experimentally. Likewise, the age weight can be determined by measuring the accuracy of the age information extracting unit 211 by measuring the frequency of occurrence of an error that is determined experimentally as an age different from the actual age.

또는, 연령 및 성별 가중치는 데이터베이스(220)에 저장된 사용자들의 성별 및 연령 분포에 따라 좌우될 수도 있다. 예를 들어, 데이터베이스(220)에 저장된 사용자 정보에, 특정 연령대에 한 사람만 있는 경우, 그 연령만 인식하면 되기 때문에 성별 정보는 무시할 수 있고, 데이터베이스(220)에 저장된 사용자 정보에 단 한 명만이 여자라면, 연령 정보는 무시할 수 있다.Alternatively, the age and gender weights may depend on the sex and age distribution of users stored in the database 220. For example, when there is only one person in a certain age range in the user information stored in the database 220, since only the age is recognized, the gender information can be ignored and only one user information stored in the database 220 If you are a woman, age information can be ignored.

상세하게는, 성별은 남성과 여성 2개의 계층, 연령은 N 개의 계층이 데이터베이스(220)에 저장되어 있고, 연령의 n 번째 계층에 여성이 F(n)명, 남성이 M(n)명이 있다고 하면, 그 해당 계층에 해당하는 사용자가 인식된 경우 사용자에 대한 제1 확률은 여성일 경우, A(n) * (1/F(n)*Q) 이 되고, 남성일 경우, A(n)*(1/M(n)*Q)이 된다. 여기서, A(n)은 연령 가중치이며, Q는 성별 가중치이다.Specifically, the sex is divided into two hierarchies, male and female, and the N hierarchies are stored in the database 220. In the nth hierarchy of age, there are F (n) female and M (n) male A (n) * (1 / F (n) * Q) is a first probability for a user when the user corresponding to the corresponding layer is recognized, * (1 / M (n) * Q). Where A (n) is the age weight and Q is the gender weight.

사용자 인식부(240)는 제1 확률을 이용하여 사용자를 인식한다. 상세하게는, 외부로부터 영상 및 음성 정보를 전달하는 사용자가 데이터베이스(220)에 저장된 복수의 사용자인 제1 확률을 각각 계산하여 가장 높은 확률을 가지는 자를 외부로부터 영상 및 음성 정보를 전달하는 사용자로 인식하여 그 결과를 출력한다.The user recognition unit 240 recognizes the user using the first probability. Specifically, a user who transmits video and audio information from the outside calculates a first probability that is a plurality of users stored in the database 220, and recognizes the highest probability as a user who delivers video and audio information from the outside And outputs the result.

도 3를 참조하여 본 발명의 다른 실시예에 따른 연령 및 성별을 이용한 사용자 인식 장치를 설명한다. 도 3은 본 발명의 다른 실시예에 따른 연령 및 성별을 이용한 사용자 인식 장치의 블록도이다. 도 2에 도시된 구성요소와 동일한 기능을 하는 구성요소에 대해서는 동일한 도면 부호를 사용하고, 해당 구성요소에 대한 상세한 설명은 생략한다.Referring to FIG. 3, a user recognition apparatus using age and sex according to another embodiment of the present invention will be described. 3 is a block diagram of a user recognition apparatus using age and sex according to another embodiment of the present invention. The same reference numerals are used for components having the same functions as those shown in FIG. 2, and a detailed description of the components will be omitted.

도 3을 참조하면, 연령 및 성별을 이용한 사용자 인식장치(201)는 도 2의 사용자 인식 장치와는 달리, 연령 및 성별 외에 생체 정보를 함께 이용하여 사용자를 인식한다. 구체적으로, 연령 및 성별을 이용한 사용자 인식장치(201)는 제2 추출부(310)와 제2 확률 계산부(330)를 더 포함하고, 데이터베이스(221)는 복수인의 고유 생체 정보를 더 저장한다. 그리고 사용자 인식부(241)는 제1 확률과 제2 확률을 이용하여 사용자를 인식한다.Referring to FIG. 3, unlike the user recognition device of FIG. 2, the user recognition device 201 using age and sex recognizes a user by using biometric information together with age and gender. More specifically, the user recognition apparatus 201 using age and sex further includes a second extraction unit 310 and a second probability calculation unit 330. The database 221 further stores a plurality of unique biometric information do. The user recognition unit 241 recognizes the user using the first probability and the second probability.

제2 추출부(310)는 외부에서 입력되는 사용자 데이터로부터 사용자의 생체 정보를 추출한다. 여기서, 외부에서 입력되는 사용자 데이터는 영상 및 음성 정보, 그 밖에 데이터화 할 수 있는 모든 정보 중 적어도 하나를 포함한다. 예를 들어 장치에 구비된 카메라로부터 획득된 영상 정보가 디지털 데이터화되어 비트맵 패턴으로 제시될 수 있다.The second extracting unit 310 extracts the biometric information of the user from the user data inputted from the outside. Here, the user data inputted from the outside includes at least one of video and audio information and all other information that can be converted into data. For example, image information obtained from a camera provided in the apparatus can be digitized and presented as a bitmap pattern.

제2 확률 계산부(330)는 제2 추출부(310)에서 추출된 생체 정보와 데이터베이스(221)에 저장된 사용자의 고유 생체 정보를 각각 비교하여, 비교결과에 근거하여 외부로부터 영상 및 음성 정보를 전달하는 사용자가 데이터베이스(221)에 저장된 복수의 사용자일 확률인 제2 확률을 각각 계산한다.The second probability calculation unit 330 compares the biometric information extracted by the second extraction unit 310 with the unique biometric information of the user stored in the database 221 and outputs the video and audio information from the outside based on the comparison result The transmitting user calculates a second probability, which is a probability of a plurality of users stored in the database 221, respectively.

제2 확률을 계산하는 하나의 방법을 아래에 설명한다. One way to calculate the second probability is described below.

Figure 112010013687415-pat00001
Figure 112010013687415-pat00001

Figure 112010013687415-pat00002
Figure 112010013687415-pat00002

Figure 112010013687415-pat00003
: 임의의 사용자 i
Figure 112010013687415-pat00004
: 임의의 사용자 i의 생체 정보
Figure 112010013687415-pat00003
: Any user i
Figure 112010013687415-pat00004
: Biometric information of an arbitrary user i

Figure 112010013687415-pat00005
: 사용자의 생체 정보 X의 추출 결과가, 데이터베이스에 저장 된 임의의 사용자 Ui의 생체 정보와 일치할 제2 확률
Figure 112010013687415-pat00005
: If the extraction result of the user's biometric information X is the second probability that the biometric information of an arbitrary user Ui stored in the database coincides with the biometric information

X: 생체 정보X: Biometric information

μ: 생체 정보 추출 결과μ: Biometric information extraction result

N: 데이터베이스에 저장된 사용자 수)N: the number of users stored in the database)

사용자 인식부(241)는 연령 및 성별 정보를 이용하여, 외부로부터 영상 및 음성 정보를 전달하는 사용자가 데이터베이스(221)에 저장된 복수의 사용자일 확률인 제1 확률과 생체 정보를 이용하여, 외부로부터 영상 및 음성 정보를 전달하는 사용자가 데이터베이스(221)에 저장된 복수의 사용자일 확률인 제2 확률을 결합하여, 최종적으로 사용자가 누구인지를 인식한다.Using the age and gender information, the user recognizing unit 241 recognizes the user who transmits video and audio information from outside by using the first probability and the biometric information, which are the probabilities of the plurality of users stored in the database 221, The user who transmits the video and audio information combines the second probability, which is the probability of the plurality of users stored in the database 221, to finally recognize who the user is.

상세하게는, 사용자 인식부(241)는 제1 확률과 제2 확률의 가산합(weighted sum)을 이용하여, 가산합 결과 데이터베이스(221)에 저장된 복수인 중, 가산합이 가장 높은 사람을 사용자로 인식한다. 여기서, 가산합은 연령 및 성별 정보로부터 계산된 제1 확률과 생체 정보로부터 계산된 제2 확률의 정확도에 의해 결정되는 가중치를 이용하여 아래와 같이 계산된다.In more detail, the user recognition unit 241 uses a weighted sum of the first probability and the second probability to calculate a weighted sum of a plurality of persons stored in the addition result database 221, . Here, the addition sum is calculated as follows using the weight determined by the first probability calculated from the age and sex information and the accuracy of the second probability calculated from the biometric information.

w * BM(i) + (1-w)*A(n)*Q*G(n)w * BM (i) + (1-w) * A (n) * Q *

BM(i): 생체 정보로부터 계산된 제2 확률BM (i): the second probability calculated from the biometric information

A(n)*Q*G(n): 연령 및 성별 정보로부터 계산된 제1 확률A (n) * Q * G (n): first probability calculated from age and gender information

w: 가중치w: Weight

상기와 같은 가중합의 방법은 성별 및 연령을 이용한 사용자 인식방법의 한가지 실시예이며, 그 밖의 다른 방법도 모두 포함한다.The weighted sum method as described above is one embodiment of a user recognition method using sex and age, and includes all other methods.

도 4를 참조하여 본 발명의 다른 실시예에 따른 연령 및 성별을 이용한 사용자 인식 방법을 설명한다. 도 4는 본 발명의 일 실시예에 따른 연령 및 성별을 이용한 사용자 인식 방법의 순서도이다. 도 4에 도시된 순서도는 하나의 예시에 불과하며, 본 발명이 도 4에 도시된 시계열적인 순서에 한정되는 것은 아니다. A method of recognizing a user using age and sex according to another embodiment of the present invention will be described with reference to FIG. 4 is a flowchart of a method of recognizing a user using age and sex according to an embodiment of the present invention. The flowchart shown in FIG. 4 is only one example, and the present invention is not limited to the time-series order shown in FIG.

먼저, 입력되는 사용자 데이터로부터 사용자의 연령 및 성별 정보를 각각 추출한다(S410). 여기서, 외부에서 입력되는 사용자 데이터는 영상 및 음성 정보, 그 밖에 데이터화 할 수 있는 모든 정보 중 적어도 하나를 포함한다. 예를 들어 장치에 구비된 카메라로부터 획득된 영상 정보가 디지털 데이터화되어 비트맵 패턴으로 제시될 수 있다.First, the user's age and gender information are extracted from the input user data (S410). Here, the user data inputted from the outside includes at least one of video and audio information and all other information that can be converted into data. For example, image information obtained from a camera provided in the apparatus can be digitized and presented as a bitmap pattern.

다음으로, 추출된 연령 및 성별 정보와, 복수인의 고유 연령 정보 및 고유 성별 정보를 비교하여, 비교결과에 근거하여 복수인 각각에 대해 외부로부터 영상 및 음성 정보를 전달하는 사용자가 데이터베이스(220)에 저장된 복수의 사용자일 확률을 계산한다(S420). 상기 확률은 상기 비교결과와, 연령 가중치 및 성별 가중치를 이용하여 계산된다.Next, a user who compares extracted age and gender information with unique age information and inherent gender information of a plurality of persons, and transmits video and audio information from the outside to each of a plurality of persons based on the comparison result, (S420). ≪ / RTI > The probability is calculated using the comparison result, the age weight, and the sex weight.

여기서, 연령 가중치 및 성별 가중치는 연령 정보 추출부(211) 및 성별 정보 추출부(212)의 정확도에 따라 결정된다. 예를 들어, 성별 정보 추출부(212)는 사용자의 영상 및 음성 데이터로부터 성별을 추출하는데, 기기 자체의 오류나 주변 환경의 영향으로 실제 남성을 여성으로 잘못 인식하는 오류를 범할 수 있다. 실험적으로 이런 오류가 발생하는 빈도를 측정하여 성별 정보 추출부(212)의 정확도를 측정할 수 있다. 연령 가중치도 이와 마찬가지로, 실험적으로 실제 연령과 다른 연령으로 판단하는 오류가 발생하는 빈도를 측정하여 연령 정보 추출부(211)의 정확도를 측정하여 결정할 수 있다. Here, the age weight and the sex weight are determined according to the accuracy of the age information extracting unit 211 and the sex information extracting unit 212. For example, the gender information extracting unit 212 extracts gender from the video and audio data of the user, and may erroneously recognize an actual male as a woman due to errors of the apparatus itself or surrounding environment. The accuracy of the gender information extracting unit 212 can be measured by measuring the frequency of occurrence of such an error experimentally. Likewise, the age weight can be determined by measuring the accuracy of the age information extracting unit 211 by measuring the frequency of occurrence of an error that is determined experimentally as an age different from the actual age.

또는, 연령 및 성별 가중치는 데이터베이스(220)에 저장된 사용자들의 성별 및 연령 분포에 따라 좌우될 수도 있다. 예를 들어, 데이터베이스(220)에 저장된 사용자 정보에, 특정 연령대에 한 사람만 있는 경우, 그 연령만 인식하면 되기 때문에 성별 정보는 무시할 수 있고, 데이터베이스(220)에 저장된 사용자 정보에 단 한 명만이 여자라면, 연령 정보는 무시할 수 있다.Alternatively, the age and gender weights may depend on the sex and age distribution of users stored in the database 220. For example, when there is only one person in a certain age range in the user information stored in the database 220, since only the age is recognized, the gender information can be ignored and only one user information stored in the database 220 If you are a woman, age information can be ignored.

그리고, 상기 확률을 이용하여 가장 높은 확률을 가지는 자를 외부로부터 영상 및 음성 정보를 전달하는 사용자로 인식하여 그 결과를 출력한다(S430).Using the probability, a person having the highest probability is recognized as a user transmitting video and audio information from the outside, and the result is output (S430).

도 5를 참조하여 본 발명의 다른 실시예에 따른 연령 및 성별을 이용한 사용자 인식 방법을 설명한다. 도 5는 본 발명의 다른 실시예에 따른 연령 및 성별을 이용한 사용자 인식 방법의 순서도이다.Referring to FIG. 5, a method of recognizing a user using age and sex according to another embodiment of the present invention will be described. 5 is a flowchart of a method of recognizing a user using age and sex according to another embodiment of the present invention.

먼저, 입력되는 사용자 데이터로부터 사용자의 연령, 성별 및 생체 정보를 각각 추출한다(S510). 여기서, 외부에서 입력되는 사용자 데이터는 영상 및 음성 정보, 그 밖에 데이터화 할 수 있는 모든 정보 중 적어도 하나를 포함한다. 예를 들어 장치에 구비된 카메라로부터 획득된 영상 정보가 디지털 데이터화되어 비트맵 패턴으로 제시될 수 있다.First, the user's age, sex, and biometric information are extracted from the input user data (S510). Here, the user data inputted from the outside includes at least one of video and audio information and all other information that can be converted into data. For example, image information obtained from a camera provided in the apparatus can be digitized and presented as a bitmap pattern.

다음으로, 추출된 연령 및 성별 정보와, 복수인의 고유 연령 정보 및 고유 성별 정보를 비교하여, 비교결과에 근거하여 외부로부터 영상 및 음성 정보를 전달하는 사용자가 데이터베이스(220)에 저장된 복수의 사용자일 확률인 제1 확률을 계산한다(S520). 제1 확률은 상기 비교결과와, 연령 가중치 및 성별 가중치를 이용하여 계산된다. 여기서, 연령 가중치 및 성별 가중치는 연령 정보 추출부(211) 및 성별 정보 추출부(212)의 정확도에 따라 결정된다. 예를 들어, 성별 정보 추출부(212)는 사용자의 영상 및 음성 데이터로부터 성별을 추출하는데, 기기 자체의 오류나 주변 환경의 영향으로 실제 남성을 여성으로 잘못 인식하는 오류를 범할 수 있다. 실험적으로 이런 오류가 발생하는 빈도를 측정하여 성별 정보 추출부(212)의 정확도를 측정할 수 있다. 연령 가중치도 이와 마찬가지로, 실험적으로 실제 연령과 다른 연령으로 판단하는 오류가 발생하는 빈도를 측정하여 연령 정보 추출부(211)의 정확도를 측정하여 결정할 수 있다. Next, the extracted age and gender information is compared with unique age information and inherent gender information of a plurality of persons, and a user who transmits video and audio information from the outside based on the comparison result transmits a plurality of users And calculates a first probability that is a probability of occurrence (S520). The first probability is calculated using the comparison result and the age weight and the sex weight. Here, the age weight and the sex weight are determined according to the accuracy of the age information extracting unit 211 and the sex information extracting unit 212. For example, the gender information extracting unit 212 extracts gender from the video and audio data of the user, and may erroneously recognize an actual male as a woman due to errors of the apparatus itself or surrounding environment. The accuracy of the gender information extracting unit 212 can be measured by measuring the frequency of occurrence of such an error experimentally. Likewise, the age weight can be determined by measuring the accuracy of the age information extracting unit 211 by measuring the frequency of occurrence of an error that is determined experimentally as an age different from the actual age.

그리고, 추출된 생체 정보와, 복수인의 고유 생체 정보를 비교하여, 복수인 각각에 대해 사용자일 제2 확률을 계산한다(S530). 예를 들어, 외부에서 추출되는 생체 정보가 사용자의 얼굴이라면, 카메라 등 영상 정보를 수집하는 수단을 이용하여 영상 데이터를 수집하고, 획득한 영상 데이터로부터 인식 대상이 될 수 있는 얼굴 영상이 데이터베이스(221)에 저장되어 있는지 확인하고, 인식 가능한 얼굴 영상이 존재하는 경우, 얼굴 특징 정보를 추출한다. 다음, 추출된 얼굴 특징 정보를 데이터베이스(221)에 저장된 사용자의 얼굴 특징 정보와 비교하여, 데이터베이스(221)에 저장된 모든 사용자에 대하여 입력 영상에서 포착된 사용자가 임의의 사용자 Ui일 확률인 제2 확률을 계산한다.Then, the extracted biometric information is compared with unique biometric information of a plurality of persons, and the second probability of the user is calculated for each of the plurality of persons (S530). For example, if the biometric information extracted from the outside is the user's face, the face image that can be recognized from the acquired image data is acquired from the database 221 , And if there is a recognizable face image, the face feature information is extracted. Next, the extracted facial feature information is compared with the facial feature information of the user stored in the database 221 to determine whether or not the user captured in the input image for all users stored in the database 221 has the second probability .

마지막으로, 외부로부터 영상 및 음성 정보를 전달하는 사용자가 데이터베이스(221)에 저장된 복수의 사용자일 확률인 제1 확률과 생체 정보를 이용하여, 외부로부터 영상 및 음성 정보를 전달하는 사용자가 데이터베이스(221)에 저장된 복수의 사용자일 확률인 제2 확률을 결합하여, 최종적으로 사용자가 누구인지를 인식한다(S540).Lastly, a user who transmits image and audio information from outside uses a first probability and a biometric information, which are probabilities of a plurality of users stored in the database 221, (Step S540), and finally recognizes who the user is.

본 발명이 속하는 기술분야의 통상의 지식을 가진 자는 본 발명이 그 기술적 사상이나 필수적인 특징을 변경하지 않고서 다른 구체적인 형태로 실시될 수 있다는 것을 이해할 수 있을 것이다. 그러므로 이상에서 기술한 실시예들은 모든 면에서 예시적인 것이며 한정적이 아닌 것으로 이해해야만 한다. 본 발명의 보호범위는 상기 상세한 설명보다는 후술하는 특허청구범위에 의하여 나타내어지며, 특허청구의 범위 그리고 그 균등 개념으로부터 도출되는 모든 변경 도는 변형된 형태가 본 발명의 범위에 포함되는 것으로 해석되어야 한다.It will be understood by those skilled in the art that the present invention may be embodied in other specific forms without departing from the spirit or essential characteristics thereof. It is therefore to be understood that the above-described embodiments are illustrative in all aspects and not restrictive. It is to be understood that the invention is not limited to the disclosed embodiments, but, on the contrary, is intended to cover various modifications and equivalent arrangements included within the spirit and scope of the appended claims.

200, 201: 연령 및 성별을 이용한 사용자 인식 장치
210: 제1 추출부 220: 데이터베이스
211: 연령 정보 추출부 230: 제1 확률 계산부
212: 성별 정보 추출부 240: 사용자 인식부
200, 201: User recognition device using age and sex
210: first extracting unit 220:
211: Age information extracting unit 230: First probability calculating unit
212: Gender information extracting unit 240: User identification unit

Claims (18)

복수인의 고유 연령 정보 및 고유 성별 정보를 저장하는 데이터베이스;
입력되는 사용자 데이터로부터 사용자의 연령 및 성별 정보를 각각 추출하는 제1 추출부;
추출된 상기 연령 및 성별 정보와, 상기 데이터베이스에 저장된 상기 고유 연령 정보 및 상기 고유 성별 정보를 비교하여, 비교결과에 근거하여 상기 복수인 각각에 대해 외부로부터 인식된 사용자가 상기 데이터베이스에 저장된 상기 복수인일 확률인 제1 확률을 계산하는 제1 확률 계산부; 및
상기 제1 확률을 이용하여 상기 사용자를 인식하는 사용자 인식부를 포함하되,
상기 제1 확률 계산부는,
추출된 상기 연령 및 성별 정보와, 상기 데이터베이스에 저장된 상기 고유 연령 정보 및 상기 고유 성별 정보의 분포와 연동하여 그 값이 결정되는 연령 가중치 및 성별 가중치를 이용하여 상기 제1 확률을 계산하는 것
인 연령 및 성별을 이용한 사용자 인식 장치.
A database storing unique age information and inherent gender information of a plurality of persons;
A first extracting unit for extracting a user's age and gender information from input user data;
Comparing the extracted age and gender information with the inherent age information and the unique gender information stored in the database, and if the user recognized from the outside for each of the plurality of persons based on the comparison result is the plurality of persons A first probability calculating unit for calculating a first probability which is a probability of occurrence; And
And a user recognition unit for recognizing the user using the first probability,
The first probability calculation unit may calculate,
Calculating the first probability using the extracted age and gender information, the age weight and the gender weight whose value is determined in association with the distribution of the unique age information and the unique gender information stored in the database
A user recognition device using age and sex.
제1항에 있어서, 상기 제1 추출부는
영상 및 음성 정보 중 적어도 하나를 포함하는 상기 사용자 데이터로부터 상기 사용자의 연령 및 성별 정보를 추출하는 것
인 연령 및 성별을 이용한 사용자 인식 장치.
The apparatus of claim 1, wherein the first extracting unit
Extracting the age and gender information of the user from the user data including at least one of video and audio information
A user recognition device using age and sex.
삭제delete 삭제delete 제1항에 있어서,
상기 데이터베이스는 복수인의 고유 생체 정보를 더 저장하고,
상기 사용자 인식 장치는 상기 사용자 데이터로부터 사용자의 생체 정보를 추출하는 제2 추출부; 및
추출된 상기 생체 정보와, 상기 데이터베이스에 저장된 상기 고유 생체 정보를 비교하여, 비교결과에 근거하여 상기 복수인 각각에 대해 외부로부터 인식된 사용자가 상기 데이터베이스에 저장된 상기 복수인일 확률인 제2 확률을 계산하는 제2 확률 계산부를 더 포함하고,
상기 사용자 인식부는 상기 제1 확률과 상기 제2 확률을 이용하여 사용자를 인식하는 것
인 연령 및 성별을 이용한 사용자 인식 장치.
The method according to claim 1,
Wherein the database further stores a plurality of unique biometric information,
Wherein the user recognition device comprises: a second extracting unit for extracting biometric information of a user from the user data; And
And comparing the extracted biometric information with the unique biometric information stored in the database to determine a second probability that the user recognized from the outside for each of the plurality of persons is the probability of the plurality of persons stored in the database And a second probability calculation section for calculating a second probability,
Wherein the user recognition unit recognizes the user using the first probability and the second probability
A user recognition device using age and sex.
제5항에 있어서, 상기 제1 추출부 및 상기 제2 추출부는
영상 및 음성 정보 중 적어도 하나를 포함하는 상기 사용자 데이터로부터 상기 사용자의 연령, 성별 및 생체 정보를 추출하는 것
인 연령 및 성별을 이용한 사용자 인식 장치.
The apparatus as claimed in claim 5, wherein the first extracting unit and the second extracting unit
Extracting the age, sex and biometric information of the user from the user data including at least one of video and audio information
A user recognition device using age and sex.
제5항에 있어서, 상기 사용자 인식부는
상기 제1 확률과 상기 제2 확률의 가산합(weighted sum)을 이용하여, 상기 가산합의 계산 결과 상기 복수인 중 상기 가산합이 가장 높은 사람을 상기 사용자로 인식하는 것
인 연령 및 성별을 이용한 사용자 인식 장치.
6. The apparatus of claim 5, wherein the user recognition unit
And recognizing, as the user, a person having the highest total sum of the plurality of persons as a result of calculation of the addition sum, using a weighted sum of the first probability and the second probability
A user recognition device using age and sex.
제7항에 있어서, 상기 가산합은
상기 연령 및 성별 정보로부터 계산된 상기 제1 확률과, 상기 생체 정보로부터 계산된 상기 제2 확률의 정확도에 의해 결정되는 가중치를 이용한 것
인 연령 및 성별을 이용한 사용자 인식 장치.


8. The method of claim 7,
Using the first probability calculated from the age and gender information and the weight determined by the accuracy of the second probability calculated from the biometric information
A user recognition device using age and sex.


삭제delete 삭제delete 삭제delete 삭제delete 삭제delete 삭제delete 삭제delete 삭제delete 삭제delete 삭제delete
KR1020100019065A 2010-03-03 2010-03-03 User recognition apparatus and method using age and gender as semi biometrics KR101420189B1 (en)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
KR1020100019065A KR101420189B1 (en) 2010-03-03 2010-03-03 User recognition apparatus and method using age and gender as semi biometrics

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
KR1020100019065A KR101420189B1 (en) 2010-03-03 2010-03-03 User recognition apparatus and method using age and gender as semi biometrics

Publications (2)

Publication Number Publication Date
KR20110100008A KR20110100008A (en) 2011-09-09
KR101420189B1 true KR101420189B1 (en) 2014-07-17

Family

ID=44952648

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
KR1020100019065A KR101420189B1 (en) 2010-03-03 2010-03-03 User recognition apparatus and method using age and gender as semi biometrics

Country Status (1)

Country Link
KR (1) KR101420189B1 (en)

Families Citing this family (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR102148015B1 (en) * 2015-07-06 2020-08-26 에스케이 텔레콤주식회사 Method for Processing Congestion In Real-Time
KR20170033549A (en) * 2015-09-17 2017-03-27 삼성전자주식회사 Display device, method for controlling the same and computer-readable recording medium
KR101957169B1 (en) * 2017-05-29 2019-03-12 엘지전자 주식회사 Method for operating voice server
US10937431B2 (en) * 2017-12-27 2021-03-02 Rovi Guides, Inc. Systems and methods for identifying users based on voice data and media consumption data
KR102537781B1 (en) 2018-11-13 2023-05-30 삼성전자주식회사 Electronic apparatus and Method for contolling the electronic apparatus thereof

Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR20040013951A (en) * 2002-08-09 2004-02-14 (주)워치비젼 Apparatus and method for identifying user based on face recognition and system for restricting offer of information using user identification apparatus
KR100775005B1 (en) 2004-12-07 2007-11-08 한국전자통신연구원 User authentificatno system and method thereof

Patent Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR20040013951A (en) * 2002-08-09 2004-02-14 (주)워치비젼 Apparatus and method for identifying user based on face recognition and system for restricting offer of information using user identification apparatus
KR100775005B1 (en) 2004-12-07 2007-11-08 한국전자통신연구원 User authentificatno system and method thereof

Also Published As

Publication number Publication date
KR20110100008A (en) 2011-09-09

Similar Documents

Publication Publication Date Title
Oloyede et al. Unimodal and multimodal biometric sensing systems: a review
CN101075868B (en) Long-distance identity-certifying system, terminal, server and method
US20120239400A1 (en) Speech data analysis device, speech data analysis method and speech data analysis program
US20210350346A1 (en) System and method for using passive multifactor authentication to provide access to secure services
Saxena et al. Smart home security solutions using facial authentication and speaker recognition through artificial neural networks
CN104361276A (en) Multi-mode biometric authentication method and multi-mode biometric authentication system
KR100734837B1 (en) System for multimodel biometric identification and method thereof
KR101420189B1 (en) User recognition apparatus and method using age and gender as semi biometrics
CN104008317A (en) Authentication apparatus and authentication method
WO2012020591A1 (en) System for identifying individuals, feature value specification device, feature specification method, and recording medium
Fong Using hierarchical time series clustering algorithm and wavelet classifier for biometric voice classification
CN110119746A (en) A kind of characteristic recognition method and device, computer readable storage medium
JP5812505B2 (en) Demographic analysis method and system based on multimodal information
JP2019153092A (en) Position identifying device, position identifying method, and computer program
Alsellami et al. The recent trends in biometric traits authentication based on internet of things (IoT)
Sarin et al. Cnn-based multimodal touchless biometric recognition system using gait and speech
US11921831B2 (en) Enrollment system with continuous learning and confirmation
Szczuko et al. Validating data acquired with experimental multimodal biometric system installed in bank branches
Poh et al. A methodology for separating sheep from goats for controlled enrollment and multimodal fusion
Nahar et al. Twins and Similar Faces Recognition Using Geometric and Photometric Features with Transfer Learning
Sadhya et al. Construction of a Bayesian decision theory‐based secure multimodal fusion framework for soft biometric traits
CN110738985A (en) Cross-modal biometric feature recognition method and system based on voice signals
US20050171741A1 (en) Communication apparatus and communication method
KR101689258B1 (en) System and method of identifying person based on motion recognition
JP2002208011A (en) Image collation processing system and its method

Legal Events

Date Code Title Description
A201 Request for examination
E902 Notification of reason for refusal
AMND Amendment
E902 Notification of reason for refusal
AMND Amendment
E601 Decision to refuse application
AMND Amendment
X701 Decision to grant (after re-examination)
GRNT Written decision to grant
FPAY Annual fee payment

Payment date: 20170627

Year of fee payment: 4

FPAY Annual fee payment

Payment date: 20180627

Year of fee payment: 5

FPAY Annual fee payment

Payment date: 20190625

Year of fee payment: 6