KR102450128B1 - Apparatus for supporting biometrics using individual threshold and method for the same - Google Patents

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KR102450128B1 KR1020180015683A KR20180015683A KR102450128B1 KR 102450128 B1 KR102450128 B1 KR 102450128B1 KR 1020180015683 A KR1020180015683 A KR 1020180015683A KR 20180015683 A KR20180015683 A KR 20180015683A KR 102450128 B1 KR102450128 B1 KR 102450128B1
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Abstract

본 발명의 일 실시예는, 사용자의 입력 생체 정보를 획득하는 정보 획득부; 데이터베이스에 저장된 상기 사용자에 상응하는 등록 생체 정보와 상기 입력 생체 정보 사이의 유사도를 판단하는 유사도 판단부; 유사도 판단 기록을 이용하여 상기 사용자에 상응하는 개별 한계점을 설정하는 개별 한계점 관리부; 및 상기 유사도와 상기 개별 한계점을 이용하여 상기 사용자에 대한 생체 인증을 수행하는 생체 인증부를 포함하는 것을 특징으로 하는, 개별 한계점을 이용한 생체 인증 지원 장치를 제공한다.An embodiment of the present invention, the information acquisition unit for acquiring the user's input biometric information; a similarity determination unit for determining a degree of similarity between the registered biometric information corresponding to the user stored in a database and the input biometric information; an individual threshold management unit for setting individual thresholds corresponding to the user by using the similarity determination record; and a biometric authentication unit configured to perform biometric authentication of the user using the similarity and the individual threshold.

Description

개별 한계점을 이용한 생체 인식 지원 장치 및 그 방법 {APPARATUS FOR SUPPORTING BIOMETRICS USING INDIVIDUAL THRESHOLD AND METHOD FOR THE SAME}Biometric recognition support device and method using individual thresholds

본 발명은 사용자별로 설정된 개별 한계점을 이용하는 생체 인식 지원 장치 및 그 방법에 관한 것이다. 상세히, 사용자별로 생체 인식 기록을 고려하여 개별 한계점을 설정하고, 설정된 개별 한계점을 이용하여 사용자별로 적합한 생체 인식 기능을 제공하는 생체 인식 지원 장치 및 그 방법에 관한 것이다.The present invention relates to a biometric recognition support apparatus and method using individual thresholds set for each user. In detail, the present invention relates to a biometric recognition support apparatus and method for setting an individual threshold in consideration of a biometric record for each user, and providing a suitable biometric function for each user by using the set individual threshold.

현재 지문 인식, 얼굴 인식, 홍채 인식, 정맥 인식 등 생체 인식 시스템을 사용하기 위해서는 사용자가 다수의 올바른 템플릿(갤러리 영상)의 입력을 통하여 사전등록(Enrollment)하는 과정을 필수적으로 요구한다. 그리고 개인 인증 과정에서는 개인의 식별자(ID)와 함께 인증을 위하여 실시간으로 입력되는 템플릿(프로브 영상)과 사전 등록된 템플릿의 정합(Matching)을 통하여 산출되는 유사도 스코어 값을 미리 정해진 전역적 한계점(Threshold)과 비교하여 인증하는 방법을 사용하고 있다. 이때, 한계점은 사전에 생체 인식 시험 데이터베이스를 사용하여 동일인의 생체 인식 정보들 간의 유사도(genuine) 및 동일인이 아닌 생체 인식 정보들 간의 유사도(imposter) 시험 데이터에서 유사도 스코어를 구하고, FMR (False Match Rate)과 FNMR (False Non-Match Rate) 분포에 기반하여 결정한다. Currently, in order to use a biometric system such as fingerprint recognition, face recognition, iris recognition, and vein recognition, it is essential for a user to pre-enroll through input of a plurality of correct templates (gallery images). In the personal authentication process, a similarity score value calculated through matching between a template (probe image) input in real time for authentication together with an individual's identifier (ID) and a pre-registered template is set to a predetermined global threshold. ) and the authentication method is used. At this time, the limit is to obtain a similarity score from the test data of the similarity (genuine) between biometric information of the same person and the similarity (imposter) between biometric information of the same person by using a biometric test database in advance, and FMR (False Match Rate) ) and FNMR (False Non-Match Rate) distribution.

그러나 이러한 방법은 많은 시간을 요구하는 부자연스럽고 불편한 사용자 등록 과정을 필수적으로 요구하며, 등록 정보의 갱신에서도 동일한 과정을 요구하여 사용자 등록 후에는 갱신이 어려운 문제점도 가지고 있다. 또한, 전역적 한계점을 사용하고 있어 유사도 값의 편차가 크지 않은 경우 한계점에 따라 인증 성능이 민감하게 변화하는 문제가 있으며, 사용자의 신체적 특징 및 사용 환경의 변화에 따른 다양한 종류(센서, 해상도, 나이, 포즈, 조명 등이 상이한)의 입력 템플릿에 대하여 한계점에 의한 성능이 민감하게 반응하는 문제를 가지고 있다.However, this method inevitably requires an unnatural and inconvenient user registration process that requires a lot of time, and also requires the same process to update registration information, so that it is difficult to update after user registration. In addition, since global thresholds are used, there is a problem in that authentication performance is sensitively changed according to thresholds when the deviation of similarity values is not large, and various types (sensor, resolution, age , pose, lighting, etc.) has a problem that the performance sensitively responds to the input template by the limit point.

따라서, 사용자 등록 과정을 간소화하고, 사용자별로 개별 한계점을 이용하며, 생체 인식 기록에 따라 개별 한계점을 갱신할 수 있는 인증 방법이 필요하다.Therefore, there is a need for an authentication method that can simplify the user registration process, use individual thresholds for each user, and update individual thresholds according to biometric records.

전술한 배경기술은 발명자가 본 발명의 도출을 위해 보유하고 있었거나, 본 발명의 도출 과정에서 습득한 기술 정보로서, 반드시 본 발명의 출원 전에 일반 공중에게 공개된 공지기술이라할 수는 없다.The above-mentioned background art is technical information possessed by the inventor for the derivation of the present invention or acquired in the process of derivation of the present invention, and cannot necessarily be said to be a known technique disclosed to the general public prior to the filing of the present invention.

국내 공개특허공보 제10-2017-0003348호Domestic Patent Publication No. 10-2017-0003348

본 발명의 목적은 생체 인증을 수행할 사용자마다 별도로 설정된 개별 한계치를 이용하여 생체 인식을 수행하는 생체 인식 지원 장치 및 그 방법을 제공하는 것이다.SUMMARY OF THE INVENTION It is an object of the present invention to provide a biometric recognition support apparatus and method for performing biometric recognition using individual threshold values set separately for each user to perform biometric authentication.

또한, 본 발명의 목적은 신규 사용자에 대하여도 생체 인식 절차와 동일한 방식으로 등록 절차를 수행하여 신규 사용자의 등록 정보를 관리하는 생체 인식 지원 장치 및 그 방법을 제공하는 것이다.Another object of the present invention is to provide a biometric support apparatus and method for managing registration information of a new user by performing a registration procedure for a new user in the same manner as the biometric identification procedure.

본 발명의 일 실시예는, 사용자의 입력 생체 정보를 획득하는 정보 획득부; 데이터베이스에 저장된 상기 사용자에 상응하는 등록 생체 정보와 상기 입력 생체 정보 사이의 유사도를 판단하는 유사도 판단부; 유사도 판단 기록을 이용하여 상기 사용자에 상응하는 개별 한계점을 설정하는 개별 한계점 관리부; 및 상기 유사도와 상기 개별 한계점을 이용하여 상기 사용자에 대한 생체 인증을 수행하는 생체 인증부를 포함하는 것을 특징으로 하는, 개별 한계점을 이용한 생체 인증 지원 장치를 제공한다.An embodiment of the present invention, the information acquisition unit for acquiring the user's input biometric information; a similarity determination unit for determining a degree of similarity between the registered biometric information corresponding to the user stored in a database and the input biometric information; an individual threshold management unit for setting individual thresholds corresponding to the user by using the similarity determination record; and a biometric authentication unit configured to perform biometric authentication of the user using the similarity and the individual threshold.

이때, 상기 개별 한계점 관리부는 상기 유사도 판단 기록으로부터 시계열적인 유사도의 변화 추이, 아웃라이어(outlier)의 발생 빈도, 개별 한계점의 변화 추이, 유사도 평균 및 유사도 표준편차 중에서 적어도 하나를 고려하여 상기 개별 한계점을 설정할 수 있다.At this time, the individual threshold management unit considers at least one of the time-series change in similarity from the similarity determination record, the frequency of occurrence of outliers, the change in individual thresholds, the similarity average, and the similarity standard deviation to determine the individual threshold. can be set.

이때, 상기 사용자의 입력 생체 정보에서 특징 정보를 추출하는 특징 정보 추출부를 더 포함하고, 상기 유사도 판단부는 상기 특징 정보를 이용하여 상기 등록 생체 정보와 상기 입력 생체 정보 사이의 유사도를 판단할 수 있다.In this case, the method may further include a feature information extracting unit for extracting feature information from the user's input biometric information, and the similarity determining unit may determine a similarity between the registered biometric information and the input biometric information using the feature information.

이때, 상기 유사도 판단 기록을 이용하여 상기 유사도의 적정성을 검증하여 상기 유사도를 필터링하고, 상기 유사도 필터링의 결과에 따라 비정상 사용자 여부를 판단하는 유사도 필터링부를 더 포함할 수 있다.In this case, the apparatus may further include a similarity filtering unit configured to verify the appropriateness of the similarity by using the similarity determination record to filter the similarity, and to determine whether an abnormal user is present according to the result of the similarity filtering.

이때, 상기 개별 한계점 관리부는 상기 적정성 검증에 실패하여 필터링된 유사도는 상기 개별 한계점을 설정하는데 이용하지 않을 수 있다.In this case, the individual threshold management unit may not use the filtered similarity to set the individual threshold because the appropriateness verification has failed.

이때, 등록이 미완료된 사용자 및 등록이 완료된 사용자에 대한 등록 정보를 관리하는 등록 정보 관리부를 더 포함하고, 상기 등록 정보는 상기 사용자에 대한 상기 등록 생체 정보 및 상기 개별 한계점을 포함할 수 있다.In this case, the apparatus may further include a registration information management unit for managing registration information for users whose registration has not been completed and users whose registrations have been completed, wherein the registration information may include the registered biometric information for the user and the individual limit points.

이때, 상기 등록 정보 관리부는 상기 사용자의 요청이 있거나 기설정된 갱신 주기의 도래시 상기 입력 생체 정보를 이용하여 상기 데이터베이스에 저장된 상기 등록 정보를 갱신할 수 있다.In this case, the registration information management unit may update the registration information stored in the database by using the input biometric information upon the user's request or when a preset update cycle arrives.

이때, 상기 등록 정보 관리부는 상기 사용자에 대한 ID의 생체 정보 등록 과정을 수행하지 않은 경우, 입력 ID를 상기 데이터베이스와 연동하고 상기 ID에 상기 입력 생체 정보를 등록할 수 있다.In this case, when the registration information management unit does not perform the biometric information registration process of the ID for the user, the input ID may be linked with the database and the input biometric information may be registered in the ID.

이때, 상기 등록 정보 관리부는 상기 사용자에 대한 ID가 생체 정보 등록 과정을 수행하였지만 아직 등록 절차가 완료되지 않은 경우, 상기 입력 생체 정보를 이용하여 ID 등록 절차의 수행을 요청할 수 있다.In this case, the registration information management unit may request that the ID registration procedure be performed using the input biometric information when the ID for the user has performed the biometric information registration process but the registration process has not yet been completed.

이때, 상기 유사도 판단부는 상기 ID 등록 절차 수행시 상기 등록 생체 정보와 상기 입력 생체 정보 사이의 유사도를 판단하고, 상기 유사도 필터링부는 상기 ID 등록 절차 수행시 상기 유사도 판단 기록을 이용하여 상기 유사도의 적정성을 검증하고, 상기 개별 한계점 관리부는 상기 ID 등록 절차 수행시 상기 유사도 판단 기록을 이용하여 상기 개별 한계점을 설정하고, 상기 등록 정보 관리부는 상기 ID 등록 절차 수행시 상기 유사도의 판단 결과, 상기 유사도의 적정성 검증 결과 및 상기 개별 한계점에 따라 상기 등록 정보를 갱신하고, 등록 조건 충족 여부에 따라 상기 ID의 등록 완료 여부를 설정할 수 있다.In this case, the similarity determining unit determines the similarity between the registered biometric information and the input biometric information when performing the ID registration procedure, and the similarity filtering unit determines the appropriateness of the similarity using the similarity determination record when performing the ID registration procedure. and the individual threshold management unit sets the individual thresholds using the similarity determination record when performing the ID registration procedure, and the registration information management unit verifies the appropriateness of the similarity by determining the similarity when performing the ID registration procedure The registration information may be updated according to a result and the individual threshold, and whether or not registration of the ID is completed may be set according to whether a registration condition is satisfied.

본 발명의 다른 일 실시예는, 사용자의 입력 생체 정보를 획득하는 단계; 데이터베이스에 저장된 상기 사용자에 상응하는 등록 생체 정보와 상기 입력 생체 정보 사이의 유사도를 판단하는 단계; 유사도 판단 기록을 이용하여 상기 사용자에 상응하는 개별 한계점을 설정하는 단계; 및 상기 유사도와 상기 개별 한계점을 이용하여 상기 사용자에 대한 생체 인증을 수행하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는, 개별 한계점을 이용한 생체 인식 지원 방법을 제공한다.Another embodiment of the present invention comprises the steps of: obtaining user's input biometric information; determining a degree of similarity between registered biometric information corresponding to the user stored in a database and the input biometric information; setting individual thresholds corresponding to the user by using the similarity determination record; and performing biometric authentication for the user using the similarity and the individual threshold.

이때, 상기 개별 한계점을 설정하는 단계는 상기 유사도 판단 기록으로부터 시계열적인 유사도의 변화 추이, 아웃라이어(outlier)의 발생 빈도, 개별 한계점의 변화 추이, 유사도 평균 및 유사도 표준편차 중에서 적어도 하나를 고려하여 상기 개별 한계점을 설정할 수 있다.In this case, the step of setting the individual thresholds is performed in consideration of at least one of a time-series change in similarity from the similarity determination record, the frequency of occurrence of outliers, a change in individual thresholds, a similarity average, and a similarity standard deviation. Individual thresholds can be set.

이때, 상기 사용자의 입력 생체 정보에서 특징 정보를 추출하는 단계를 더 포함하고, 상기 유사도를 판단하는 단계는 상기 특징 정보를 이용하여 상기 등록 생체 정보와 상기 입력 생체 정보 사이의 유사도를 판단할 수 있다.In this case, the method may further include extracting feature information from the user's input biometric information, and determining the similarity may determine a similarity between the registered biometric information and the input biometric information using the feature information. .

이때, 상기 유사도 판단 기록을 이용하여 상기 유사도의 적정성을 검증하여 상기 유사도를 필터링하는 단계; 및 상기 생체 인증을 수행하는 단계는 상기 유사도 필터링의 결과에 따라 비정상 사용자 여부를 판단하는 단계를 더 포함할 수 있다.In this case, filtering the similarity by verifying the appropriateness of the similarity using the similarity determination record; and performing the biometric authentication may further include determining whether the user is an abnormal user according to a result of the similarity filtering.

이때, 상기 개별 한계점을 설정하는 단계는 상기 적정성 검증에 실패하여 필터링된 유사도는 상기 개별 한계점을 설정하는데 이용하지 않을 수 있다.In this case, in the step of setting the individual threshold, the filtered similarity may not be used to set the individual threshold because the validity verification fails.

이때, 등록이 미완료된 사용자 및 등록이 완료된 사용자에 대한 등록 정보를 관리하는 단계를 더 포함하고, 상기 등록 정보는 상기 사용자에 대한 상기 등록 생체 정보 및 상기 개별 한계점을 포함할 수 있다.In this case, the method may further include managing registration information for a user whose registration has not been completed and a user whose registration has been completed, wherein the registration information may include the registered biometric information for the user and the individual limit points.

이때, 상기 등록 정보를 관리하는 단계는 상기 사용자의 요청이 있거나 기설정된 갱신 주기의 도래시 상기 입력 생체 정보를 이용하여 상기 데이터베이스에 저장된 상기 등록 정보를 갱신할 수 있다.In this case, the managing of the registration information may include updating the registration information stored in the database by using the input biometric information upon request of the user or upon arrival of a preset update cycle.

이때, 상기 등록 정보를 관리하는 단계는 상기 사용자에 대한 ID의 생체 정보 등록 과정을 수행하지 않은 경우, 입력된 ID를 상기 데이터베이스와 연동하고 상기 ID에 상기 입력 생체 정보를 등록할 수 있다.In this case, in the step of managing the registration information, when the biometric information registration process of the ID for the user is not performed, the input ID may be linked with the database and the input biometric information may be registered in the ID.

이때, 상기 등록 정보를 관리하는 단계는 상기 사용자에 대한 ID가 생체 정보 등록 과정을 수행하였지만 아직 등록 절차가 완료되지 않은 경우, 상기 입력 생체 정보를 이용하여 ID 등록 절차의 수행을 요청할 수 있다.In this case, in the step of managing the registration information, when the ID for the user has performed the biometric information registration process but the registration process is not yet completed, the ID registration process may be requested using the input biometric information.

이때, 상기 유사도를 판단하는 단계는 상기 ID 등록 절차 수행시 상기 등록 생체 정보와 상기 입력 생체 정보 사이의 유사도를 판단하고, 상기 유사도를 필터링하는 단계는 상기 ID 등록 절차 수행시 상기 유사도 판단 기록을 이용하여 상기 유사도의 적정성을 검증하고, 상기 개별 한계점을 설정하는 단계는 상기 ID 등록 절차 수행시 상기 유사도 판단 기록을 이용하여 상기 개별 한계점을 설정하고, 상기 등록 정보를 관리하는 단계는 상기 ID 등록 절차 수행시 상기 유사도의 판단 결과, 상기 유사도의 적정성 검증 결과 및 상기 개별 한계점에 따라 상기 등록 정보를 갱신하고, 등록 조건 충족 여부에 따라 상기 ID의 등록 완료 여부를 설정할 수 있다.In this case, the determining of the similarity determines the similarity between the registered biometric information and the input biometric information when performing the ID registration procedure, and the filtering of the similarity uses the similarity determination record when performing the ID registration procedure to verify the adequacy of the degree of similarity, and the step of setting the individual threshold sets the individual threshold using the similarity determination record when performing the ID registration procedure, and the step of managing the registration information includes the ID registration procedure The registration information may be updated according to the determination result of the similarity degree, the appropriateness verification result of the similarity degree, and the individual threshold points, and whether or not the registration of the ID is completed may be set according to whether the registration condition is satisfied.

본 발명은 개별 한계치를 이용한 생체 인식 지원 장치 및 그 방법에 의해, 사용자마다 별도로 설정된 개별 한계치를 이용함으로써, 여러 사용자들 각각에 대하여 신뢰할만한 생체 인식의 성능을 보장할 수 있다.The present invention can ensure reliable biometric performance for each of several users by using an individual threshold set separately for each user by using an apparatus and method for supporting biometrics using individual thresholds.

또한, 본 발명은 개별 한계치를 이용한 생체 인식 지원 장치 및 그 방법에 의해, 신규 사용자에 대하여도 생체 인식 절차와 동일한 방식으로 등록 절차를 수행하여 신규 사용자의 등록 정보를 관리함으로써, 불편하고 많은 시간이 소요되던 사전 등록 절차를 간소화하여 사용자의 편의성을 높일 수 있다.In addition, the present invention provides a biometric recognition support device and method using individual thresholds to manage registration information of new users by performing a registration procedure for a new user in the same manner as for a biometric identification procedure, which is inconvenient and saves a lot of time. The user's convenience can be improved by simplifying the required pre-registration process.

도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 개별 한계점을 이용한 생체 인식 시스템의 구성을 나타낸 도면이다.
도 2는 도 1에 도시된 개별 한계점을 이용한 생체 인식 지원 장치의 일 예를 나타낸 블록도이다.
도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른 개별 한계점을 이용한 생체 인식 지원 방법을 개념화한 도면이다.
도 4는 본 발명의 일 실시예에 따른 개별 한계점을 이용한 생체 인식 지원 방법을 나타낸 동작 흐름도이다.
도 5는 도 4에 도시된 사용자 등록 절차를 수행하는 단계의 일 예를 나타낸 동작 흐름도이다.
도 6은 도 4에 도시된 사용자 인증 절차를 수행하는 단계의 일 예를 나타낸 동작 흐름도이다.
1 is a diagram showing the configuration of a biometric recognition system using individual limitations according to an embodiment of the present invention.
FIG. 2 is a block diagram illustrating an example of an apparatus for supporting biometrics using the individual thresholds shown in FIG. 1 .
3 is a conceptual diagram illustrating a biometric recognition support method using individual limitations according to an embodiment of the present invention.
4 is a flowchart illustrating a biometric recognition support method using individual thresholds according to an embodiment of the present invention.
FIG. 5 is an operation flowchart illustrating an example of a step of performing the user registration procedure shown in FIG. 4 .
6 is an operation flowchart illustrating an example of a step of performing the user authentication procedure shown in FIG. 4 .

본 발명은 다양한 변환을 가할 수 있고 여러 가지 실시예를 가질 수 있는 바, 특정 실시예들을 도면에 예시하고 상세하게 설명하고자 한다. 본 발명의 효과 및 특징, 그리고 그것들을 달성하는 방법은 도면과 함께 상세하게 후술되어 있는 실시예들을 참조하면 명확해질 것이다. 여기서, 반복되는 설명, 본 발명의 요지를 불필요하게 흐릴 수 있는 공지 기능, 및 구성에 대한 상세한 설명은 생략한다. 본 발명의 실시형태는 당 업계에서 평균적인 지식을 가진 자에게 본 발명을 보다 완전하게 설명하기 위해서 제공되는 것이다. 따라서, 도면에서의 요소들의 형상 및 크기 등은 보다 명확한 설명을 위해 과장될 수 있다. Since the present invention can apply various transformations and can have various embodiments, specific embodiments are illustrated in the drawings and described in detail. Effects and features of the present invention, and a method for achieving them, will become apparent with reference to the embodiments described below in detail in conjunction with the drawings. Here, repeated descriptions, well-known functions that may unnecessarily obscure the gist of the present invention, and detailed descriptions of configurations will be omitted. The embodiments of the present invention are provided in order to more completely explain the present invention to those of ordinary skill in the art. Accordingly, the shapes and sizes of elements in the drawings may be exaggerated for clearer description.

그러나 본 발명은 이하에서 개시되는 실시예들에 한정되는 것이 아니라 각 실시예들의 전부 또는 일부가 선택적으로 조합되어 구성되어 다양한 형태로 구현될 수 있다. 이하의 실시예에서, 제1, 제2 등의 용어는 한정적인 의미가 아니라 하나의 구성 요소를 다른 구성 요소와 구별하는 목적으로 사용되었다. 또한, 단수의 표현은 문맥상 명백하게 다르게 뜻하지 않는한 복수의 표현을 포함한다. 또한, 포함하다 또는 가지다 등의 용어는 명세서상에 기재된 특징, 또는 구성요소가 존재함을 의미하는 것이고, 하나 이상의 다른 특징들 또는 구성요소가 부가될 가능성을 미리 배제하는 것은 아니다.However, the present invention is not limited to the embodiments disclosed below, but all or some of the embodiments may be selectively combined and implemented in various forms. In the following embodiments, terms such as first, second, etc. are used for the purpose of distinguishing one component from another, not in a limiting sense. Also, the singular expression includes the plural expression unless the context clearly dictates otherwise. In addition, terms such as include or have means that the features or components described in the specification are present, and do not preclude the possibility that one or more other features or components will be added.

이하, 첨부된 도면을 참조하여 본 발명의 실시예들을 상세히 설명하기로 하며, 도면을 참조하여 설명할 때 동일하거나 대응하는 구성 요소는 동일한 도면 부호를 부여하고 이에 대한 중복되는 설명은 생략하기로 한다.Hereinafter, embodiments of the present invention will be described in detail with reference to the accompanying drawings, and when described with reference to the drawings, the same or corresponding components are given the same reference numerals, and the overlapping description thereof will be omitted. .

도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 개별 한계점을 이용한 생체 인식 시스템(100)의 구성을 나타낸 도면이다.1 is a diagram showing the configuration of a biometric recognition system 100 using individual limitations according to an embodiment of the present invention.

도 1을 참조하면, 본 발명의 일 실시예에 따른 개별 한계점을 이용한 생체 인식 시스템(100)에서 개별 한계점을 이용한 생체 인식 지원 장치(110)는 생체 정보 획득 장치(120)와 상호 연결된다.Referring to FIG. 1 , in the biometric recognition system 100 using individual thresholds according to an embodiment of the present invention, the biometric recognition support device 110 using individual thresholds is interconnected with the biometric information acquisition device 120 .

본 발명의 일 실시예에 따른 개별 한계점을 이용한 생체 인식 지원 장치(110)는 사용자에 대한 생체 정보를 획득하고, 데이터베이스에 저장된 사용자에 상응하는 등록 생체 정보와 입력 생체 정보 사이의 유사도를 판단한다. 그리고, 유사도 판단 기록을 이용하여 사용자에 상응하는 개별 한계점을 설정하고, 유사도와 개별 한계점을 이용하여 사용자에 대한 생체 인증을 수행하는 것을 특징으로 한다.The biometric recognition support apparatus 110 using individual thresholds according to an embodiment of the present invention obtains biometric information about a user and determines a similarity between registered biometric information corresponding to the user stored in a database and input biometric information. And, an individual threshold corresponding to the user is set using the similarity determination record, and biometric authentication for the user is performed using the similarity and the individual threshold.

여기서, 생체 인증은 얼굴 인식, 홍채 인식, 지문 인식, 성문 인식, 혈관 인식 등의 다양한 생체 인증 방식을 포함할 수 있다.Here, the biometric authentication may include various biometric authentication methods such as face recognition, iris recognition, fingerprint recognition, voiceprint recognition, and blood vessel recognition.

이때, 사용자에 대한 생체 정보뿐만 아니라 사용자 식별 정보로서 사용자 ID 정보를 획득할 수 있다.In this case, user ID information may be acquired as user identification information as well as biometric information about the user.

즉, 본 발명은 사전 등록된 생체 정보와 인증을 위해 실시간 입력되는 생체 정보의 유사도(정합 스코어)를 하나의 전역적 한계점을 기준으로 인증여부를 판단하지 않고, 사용자별로 유사도의 판단 기록에 대하여 시계열적인 분석을 통해 개별 한계점(threshold)를 설정 및 갱신함으로써 사용자별로 적합한 생체 인식 기준을 적용하여 인식 성능을 향상시킬 수 있다.That is, the present invention does not determine whether or not to authenticate the pre-registered biometric information and the similarity (matching score) of the biometric information input in real time for authentication based on one global threshold, but time-series the record of determination of the similarity for each user. By setting and updating individual thresholds through systematic analysis, the recognition performance can be improved by applying appropriate biometric criteria for each user.

선택적 실시예에서, 본 발명의 일 실시예에 따른 개별 한계점을 이용한 생체 인식 지원 장치(110)는 일반적인 사용자 입장에서의 인증 과정과 동일한 절차를 통하여 사용자의 생체 정보와 ID를 획득하고, 해당 ID에 등록된 정보가 없으면 데이터베이스에 입력 생체 정보의 등록을 수행한다. 그리고 이후에 동일한 사용자에 대한 인증 과정에서 입력되는 생체 정보와의 비교를 통한 유사도를 판단하고, 유사도 필터링 및 유사도 판단 기록의 분석에 따라 개별 한계점을 설정하여 등록 정보를 갱신할 수 있다. In an optional embodiment, the biometric recognition support device 110 using individual limitations according to an embodiment of the present invention obtains the user's biometric information and ID through the same procedure as the authentication process from the general user's point of view, If there is no registered information, the input biometric information is registered in the database. Thereafter, the similarity is determined through comparison with biometric information input in the authentication process for the same user, and the registration information can be updated by setting individual thresholds according to similarity filtering and analysis of the similarity determination record.

즉, 생체 인식 시스템에서 필수적인 사용자 사전 등록 과정을 인증 과정과 동일한 절차로 간소화 및 자동화하여 사용의 편리성 및 효율성을 증대하며, 인증 과정 마다 산출되는 유사도의 시계열 데이터를 분석하여 개별 한계점을 설정 및 갱신하여 보다 효율적이고 성능 좋은 생체 인식 기능을 제공할 수 있다.In other words, convenience and efficiency are increased by simplifying and automating the user pre-registration process essential in the biometric system to the same procedure as the authentication process, and setting and updating individual thresholds by analyzing time series data of similarity calculated for each authentication process. Thus, it is possible to provide a more efficient and high-performance biometric recognition function.

생체 정보 획득 장치(120)는 사용자 생체 인식에 사용될 생체 정보를 획득하는 장치이다.The biometric information acquisition device 120 is a device for acquiring biometric information to be used for user biometric recognition.

예컨대, 생체 정보 획득 장치(120)는 흑백 카메라, 컬러 카메라, RGB-D 카메라, 적외선 카메라, 정전압 센서, 압력 센서, 터치 센서, 마이크 및 초음파 센서 등을 적어도 하나 이상 구비하여 생체 인식에 이용될 생체 정보를 획득할 수 있다.For example, the biometric information acquisition device 120 includes at least one black and white camera, a color camera, an RGB-D camera, an infrared camera, a constant voltage sensor, a pressure sensor, a touch sensor, a microphone, and an ultrasonic sensor to be used for biometric recognition. information can be obtained.

이때, 생체 정보 획득 장치(120)는 개별 한계점을 이용한 생체 인식 지원 장치(110)와 구분되는 별개의 장치로 구현될 수도 있지만, 개별 한계점을 이용한 생체 인식 지원 장치(110)의 하나의 구성으로 구현될 수도 있다.In this case, the biometric information acquisition device 120 may be implemented as a separate device that is distinct from the biometric recognition support device 110 using individual threshold points, but is implemented as a single component of the biometric recognition support device 110 using individual threshold points. it might be

도 2는 도 1에 도시된 개별 한계점을 이용한 생체 인식 지원 장치(110)의 일 예를 나타낸 블록도이다.FIG. 2 is a block diagram illustrating an example of the biometric recognition support apparatus 110 using the individual limit points shown in FIG. 1 .

도 2를 참조하면, 본 발명의 일 실시예에 따른 개별 한계점을 이용한 생체 인식 지원 장치(110)는 제어부(210), 통신부(215), 메모리(220), 정보 획득부(225), 특징 정보 추출부(230), 등록 정보 관리부(235), 유사도 판단부(240), 개별 한계점 관리부(245), 유사도 필터링부(250), 생체 인증부(255) 및 데이터베이스(260) 등을 포함한다.Referring to FIG. 2 , the biometric recognition support apparatus 110 using individual thresholds according to an embodiment of the present invention includes a control unit 210 , a communication unit 215 , a memory 220 , an information acquisition unit 225 , and feature information. It includes an extraction unit 230 , a registration information management unit 235 , a similarity determination unit 240 , an individual threshold management unit 245 , a similarity filtering unit 250 , a biometric authentication unit 255 , a database 260 , and the like.

상세히, 제어부(210)는 일종의 중앙처리장치로서 개별 한계점을 이용한 생체 인식의 전체 과정을 제어한다. 즉, 제어부(210)는 정보 획득부(225), 특징 정보 추출부(230), 등록 정보 관리부(235), 유사도 판단부(240), 개별 한계점 관리부(245), 유사도 필터링부(250), 생체 인증부(255) 및 데이터베이스(260) 등을 제어하여 다양한 기능을 제공할 수 있다.In detail, the control unit 210 controls the entire process of biometric recognition using individual thresholds as a kind of central processing unit. That is, the control unit 210 includes an information acquisition unit 225 , a feature information extraction unit 230 , a registration information management unit 235 , a similarity determination unit 240 , an individual threshold management unit 245 , a similarity filtering unit 250 , Various functions may be provided by controlling the biometric authentication unit 255 and the database 260 .

여기서, 제어부(210)는 프로세서(processor)와 같이 데이터를 처리할 수 있는 모든 종류의 장치를 포함할 수 있다. 여기서, '프로세서(processor)'는, 예를 들어 프로그램 내에 포함된 코드 또는 명령으로 표현된 기능을 수행하기 위해 물리적으로 구조화된 회로를 갖는, 하드웨어에 내장된 데이터 처리 장치를 의미할 수 있다. 이와 같이 하드웨어에 내장된 데이터 처리 장치의 일 예로써, 마이크로프로세서(microprocessor), 중앙처리장치(central processing unit: CPU), 프로세서 코어(processor core), 멀티프로세서(multiprocessor), ASIC(application-specific integrated circuit), FPGA(field programmable gate array) 등의 처리 장치를 망라할 수 있으나, 본 발명의 범위가 이에 한정되는 것은 아니다.Here, the controller 210 may include all kinds of devices capable of processing data, such as a processor. Here, the 'processor' may refer to a data processing device embedded in hardware, for example, having a physically structured circuit to perform a function expressed as a code or an instruction included in a program. As an example of the data processing device embedded in the hardware as described above, a microprocessor, a central processing unit (CPU), a processor core, a multiprocessor, an application-specific integrated (ASIC) circuit) and a processing device such as a field programmable gate array (FPGA), but the scope of the present invention is not limited thereto.

통신부(215)는 개별 한계점을 이용한 생체 인식 지원 장치(110)와 생체 정보 획득 장치(도 1의 120 참조) 간의 송수신 신호를 전송하는데 필요한 통신 인터페이스를 제공한다.The communication unit 215 provides a communication interface necessary to transmit a transmission/reception signal between the biometric recognition support device 110 and the biometric information acquisition device (see 120 of FIG. 1 ) using individual thresholds.

여기서, 통신부(215)는 다른 네트워크 장치와 유무선 연결을 통해 제어 신호 또는 데이터 신호와 같은 신호를 송수신하기 위해 필요한 하드웨어 및 소프트웨어를 포함하는 장치일 수 있다. Here, the communication unit 215 may be a device including hardware and software necessary for transmitting and receiving signals such as control signals or data signals through wired/wireless connection with other network devices.

이때, 통신부(215)는 생체 인증 요청 장치(미도시)로부터 생체 인증 요청을 수신하고 생체 인증 요청 결과를 전송할 수 있다.In this case, the communication unit 215 may receive the biometric authentication request from the biometric authentication request device (not shown) and transmit the biometric authentication request result.

메모리(220)는 제어부(210)가 처리하는 데이터를 일시적 또는 영구적으로 저장하는 기능을 수행한다. 여기서, 메모리(220)는 자기 저장 매체(magnetic storage media) 또는 플래시 저장 매체(flash storage media)를 포함할 수 있으나, 본 발명의 범위가 이에 한정되는 것은 아니다.The memory 220 performs a function of temporarily or permanently storing data processed by the controller 210 . Here, the memory 220 may include magnetic storage media or flash storage media, but the scope of the present invention is not limited thereto.

정보 획득부(225)는 사용자의 생체 정보를 획득한다.The information acquisition unit 225 acquires the user's biometric information.

이때, 정보 획득부(225)는 생체 정보 획득 장치(도 1의 120 참조)에서 획득한 사용자의 생체 정보를 획득할 수 있다.In this case, the information acquisition unit 225 may acquire the user's biometric information acquired by the biometric information acquisition device (see 120 of FIG. 1 ).

이때, 정보 획득부(225)는 사용자의 생체 정보와 함께 식별 정보로 ID를 획득할 수 있다.In this case, the information acquisition unit 225 may acquire the ID as identification information together with the user's biometric information.

여기서, 생체 정보에는 얼굴 정보, 음성 정보, 혈관 정보, 홍채 정보, 지문 정보 등이 포함될 수 있다.Here, the biometric information may include face information, voice information, blood vessel information, iris information, fingerprint information, and the like.

특징 정보 추출부(230)는 사용자의 생체 정보에서 특징 정보를 추출한다.The feature information extraction unit 230 extracts feature information from the user's biometric information.

이때, 특징 정보 추출부(230)는 이미 데이터베이스(260)에 저장된 등록 생체 정보 및 데이터베이스(260)에 등록하기 위한 생체 정보에 대하여 특징 정보를 추출할 수 있다.In this case, the feature information extraction unit 230 may extract feature information from the registered biometric information already stored in the database 260 and biometric information to be registered in the database 260 .

여기서, 특징 정보는 생체 정보들 사이의 정합성 판단을 위하여 이용되는, 생체 정보를 기술하는 선별된 정보를 의미할 수 있다.Here, the feature information may refer to selected information describing the biometric information used to determine the consistency between the biometric information.

이때, 특징 정보 추출부(230)는 입력 생체 정보로부터 특징 정보를 추출하여 입력 템플릿을 생성하고, 등록을 위한 생체 정보 또는 등록 생체 정보로부터 특징 정보를 추출하여 등록 템플릿을 생성할 수 있다.In this case, the feature information extraction unit 230 may extract feature information from the input biometric information to generate an input template, and extract feature information from biometric information for registration or registered biometric information to generate a registration template.

등록 정보 관리부(235)는 등록이 미완료된 사용자 및 이미 등록된 사용자에 대한 등록 정보(또는, 인증 데이터)를 관리한다.The registration information management unit 235 manages registration information (or authentication data) for a user whose registration has not been completed and a user who has already been registered.

여기서, 등록 정보는 사용자의 생체 정보, 사용자의 ID, 권한 구성, 및 사용자의 개별 한계점 중에서 적어도 하나 이상을 포함할 수 있다.Here, the registration information may include at least one or more of the user's biometric information, the user's ID, the authority configuration, and the user's individual limit points.

이때, 등록 정보 관리부(235)는 이미 등록된 사용자에 대하여는 사용자의 요청이 있거나 기설정된 갱신 주기의 도래시에 사용자의 입력 생체 정보를 이용하여 해당 사용자에 상응하는 등록 정보를 갱신할 수 있다.In this case, the registration information management unit 235 may update the registration information corresponding to the user by using the biometric information input by the user when there is a user's request for the already registered user or when a preset update cycle arrives.

즉, 등록 정보 관리부(235)는 특정 주기(예컨대, 1년)마다 사용자의 등록 정보를 갱신할 수 있고, 이에 따라 시간의 흐름에 따른 사용자의 신체적 변화를 등록 정보에 반영할 수 있다.That is, the registration information management unit 235 may update the user's registration information every specific period (eg, one year), and accordingly, the user's physical change over time may be reflected in the registration information.

이때, 등록 정보 관리부(235)는 생체 인식의 대상이 되는 사용자에 대한 ID가 아직 등록이 완료되지 않은 ID인 경우, 해당 사용자에 대한 ID를 데이터베이스와 연동하고 해당 ID에 입력 생체 정보를 등록할 수 있다. 여기서, 사용자의 생체 정보와 함께 ID가 입력된 경우에는, 입력된 ID를 해당 사용자와 연동할 수 있다. In this case, the registration information management unit 235 may link the ID for the user with the database and register the input biometric information in the ID if the ID for the user who is the target of biometric recognition is an ID that has not yet been registered. have. Here, when the ID is input together with the user's biometric information, the input ID may be linked with the corresponding user.

즉, 등록이 완료되지 않은 사용자도 등록이 완료된 사용자와 마찬가지로 생체 인식을 위한 생체 정보를 입력할 수 있고, 등록 정보 관리부(235)는 ID가 없는 사용자에 대하여는 자동으로 또는 사전에 인사 정보 또는 개인 번호 연동 등을 통하여 ID를 생성하고 사용자에게 공지하여, 입력 생체 정보를 등록할 수 있도록 함으로써 최초 등록 절차를 수행할 수 있다. 하지만, ID를 생성하고 입력 생체 정보를 등록하는 것만으로는 ID의 등록이 완료되지 않을 수 있다.That is, a user whose registration has not been completed can input biometric information for biometric recognition like a registered user, and the registration information management unit 235 automatically or in advance personnel information or personal number for a user without an ID. The initial registration procedure can be performed by generating an ID through interlocking, etc. and notifying the user so that input biometric information can be registered. However, ID registration may not be completed only by generating an ID and registering input biometric information.

이때, 등록 정보 관리부(235)는 최초에 ID를 연동하고 생체 정보를 등록할 때 기설정된 전역 한계값을 초기 개별 한계값으로 설정할 수 있다.In this case, the registration information management unit 235 may set a preset global limit value as an initial individual limit value when the ID is initially linked and biometric information is registered.

이때, 등록 정보 관리부(235)는 생체 인식의 대상이 되는 사용자에 대한 ID가 연동되어 있지만 아직 등록 절차가 완료되지 않은 경우, 입력 생체 정보를 이용하여 ID 등록 절차의 수행을 요청할 수 있다. In this case, the registration information management unit 235 may request that the ID registration procedure be performed using the input biometric information when the ID of the user who is the target of biometric recognition is linked but the registration procedure is not yet completed.

이때, ID 등록 절차는 이미 등록된 사용자의 생체 인증 과정과 마찬가지로, 등록 생체 정보와 입력 생체 정보를 비교하여 유사도를 판단하고, 유사도 판단 기록을 이용하여 유사도의 적정성을 검증하여 유사도 필터링을 수행하고, 유사도 판단 기록을 이용하여 개별 한계점을 설정하며, 유사도 판단 결과, 유사도 적정성 검증 결과, 개별 한계점에 따라 등록 정보를 갱신하는 것을 의미할 수 있다. 나아가, 등록 정보 갱신시 등록 조건의 충족 여부에 따라 해당 ID의 등록 완료 여부를 설정하는 것을 포함할 수 있다. 여기서, 등록 조건은 예컨대 유사도 판단 기록으로부터 유사도의 변동폭이 기준값 이하이거나, 일정 개수 이상의 등록 정보가 누적되거나, 가장 최근에 등록된 등록 정보의 시점이 일정 기간 이내이다와 같은 조건들을 포함할 수 있다.At this time, the ID registration procedure compares the registered biometric information with the input biometric information to determine the similarity similarly to the already registered user's biometric authentication process, verifies the adequacy of the similarity using the similarity determination record, and performs similarity filtering; This may mean setting individual thresholds using the similarity determination record, and updating registration information according to the similarity determination result, similarity adequacy verification result, and individual threshold. Furthermore, when the registration information is updated, it may include setting whether the registration of the corresponding ID is completed according to whether the registration condition is satisfied. Here, the registration condition may include conditions such as, for example, that the variation in the degree of similarity from the similarity determination record is less than or equal to a reference value, a predetermined number or more of registration information is accumulated, or the time of the most recently registered registration information is within a predetermined period.

즉, 등록이 완료되지 않은 사용자에 대하여도 등록 완료된 사용자와 동일한 방식으로 생체 정보를 획득하여 유사도를 판단하고, 유사도 필터링을 수행하며, 개별 한계점을 설정함으로써 자동으로 등록 정보의 갱신에 이용될 생체 정보인지 여부를 판단하여 등록 정보를 갱신할 수 있다.That is, even for a user who has not been registered, biometric information to be used for automatically updating registered information by obtaining biometric information in the same manner as a registered user, determining the similarity, performing similarity filtering, and setting individual thresholds It is possible to update the registration information by determining whether or not it is recognized.

유사도 판단부(240)는 입력 생체 정보와 등록 생체 정보 사이의 유사도를 판단한다.The similarity determining unit 240 determines the similarity between the input biometric information and the registered biometric information.

이때, 유사도 판단부(240)는 입력 생체 정보의 특징 정보와 등록 생체 정보의 특징 정보를 비교하여 유사도를 판단할 수 있다.In this case, the similarity determining unit 240 may determine the similarity by comparing the characteristic information of the input biometric information with the characteristic information of the registered biometric information.

이때, 유사도 판단부(240)는 Hamming distance 등과 같은 유사도 비교 알고리즘을 이용하여 입력 생체 정보와 등록 생체 정보 사이의 유사도 스코어를 계산할 수 있다.In this case, the similarity determining unit 240 may calculate a similarity score between the input biometric information and the registered biometric information by using a similarity comparison algorithm such as Hamming distance.

개별 한계점 관리부(245)는 각 사용자별로 생체 인식에 이용될 개별 한계값을 설정한다. 여기서, 개별 한계값의 설정은 이미 설정된 개별 한계값의 갱신하는 것을 포함한다.The individual threshold management unit 245 sets individual threshold values to be used for biometric recognition for each user. Here, the setting of the individual limit values includes updating of the individual limit values already set.

이때, 개별 한계점 관리부(245)는 유사도 판단 기록을 이용하여 개별 한계값을 설정할 수 있다. In this case, the individual threshold management unit 245 may set individual threshold values using the similarity determination record.

이때, 개별 한계점 관리부(245)는 유사도 판단 기록으로부터 시계열적인 유사도의 변화 추이, 아웃라이어(outlier)의 발생 빈도, 개별 한계점의 변화 추이, 유사도 평균 및 표준편차 등을 고려하여 개별 한계값을 설정할 수 있다.At this time, the individual threshold management unit 245 may set individual threshold values in consideration of the time-series change in similarity, the frequency of occurrence of outliers, the change in individual thresholds, the similarity average and standard deviation from the similarity determination record. have.

예컨대, 특정 사용자의 생체 인식에 따른 유사도가 지속적으로 증가하는 추세를 보인 경우에는, 개별 한계값을 상향 조정하여 설정할 수 있다.For example, when the similarity according to a specific user's biometrics shows a trend of continuously increasing, the individual thresholds may be adjusted upwards to be set.

유사도 필터링부(250)는 판단된 유사도의 적정성을 검증하여 유사도를 필터링한다. 즉, 이는 입력 생체 정보로부터 판단된 유사도가 아웃라이어에 해당하는지 여부를 판단하고, 필요한 경우 이를 배제하기 위함이다.The similarity filtering unit 250 filters the similarity by verifying the appropriateness of the determined similarity. That is, this is to determine whether the degree of similarity determined from the input biometric information corresponds to an outlier, and, if necessary, to exclude it.

이때, 유사도 필터링부(250)는 유사도 판단 기록을 이용하여 판단된 유사도의 적정성을 검증할 수 있다.In this case, the similarity filtering unit 250 may verify the adequacy of the determined similarity by using the similarity determination record.

이때, 유사도 필터링부(250)는 유사도 요소 및 상관관계, 유사도 변화 추이, 유사도 평균 및 표준편차, 개별 한계점 등을 이용하여 판단된 유사도의 적정성을 검증할 수 있다.In this case, the similarity filtering unit 250 may verify the appropriateness of the determined similarity using similarity factors and correlations, similarity change trends, similarity averages and standard deviations, individual thresholds, and the like.

이때, 유사도 필터링부(250)는 유사도의 적정성에 이상이 탐지된 경우에는 해당 사용자에 대하여 비정상 사용자 탐지 과정을 수행할 수 있다. 만약, 비정상 사용자로 탐지된 경우에는 비정상 사용자 탐지에 따른 조치를 수행할 수 있고, 이는 개별 한계값 상향 조정, 해당 ID의 접근 거부나 관리자에의 메시지 전송 등이 포함될 수 있다. 만약, 비정상 사용자가 아닌 것으로 판단된 경우에는, 생체 인증부(255)를 통한 생체 인증 절차를 진행할 수 있다.In this case, when an abnormality is detected in the appropriateness of the similarity, the similarity filtering unit 250 may perform an abnormal user detection process for the corresponding user. If an abnormal user is detected, an action may be taken according to the abnormal user detection, which may include raising individual thresholds, denying access to the corresponding ID, or sending a message to an administrator. If it is determined that the user is not an abnormal user, a biometric authentication procedure may be performed through the biometric authentication unit 255 .

생체 인증부(255)는 사용자에 대한 생체 인증을 수행한다.The biometric authentication unit 255 performs biometric authentication for the user.

이때, 생체 인증부(255)는 사용자의 입력 생체 정보로부터 판단된 유사도와 사용자의 개별 한계값을 이용하여 생체 인증을 수행할 수 있다.In this case, the biometric authentication unit 255 may perform biometric authentication using the similarity determined from the user's input biometric information and the user's individual limit value.

이때, 생체 인증부(255)는 생체 인증에 따른 인증 결과를 반환할 수 있다.In this case, the biometric authentication unit 255 may return an authentication result according to the biometric authentication.

이때, 생체 인증부(255)는 인증에 성공한 경우에 해당 사용자에게 기설정된 권한을 부여할 수 있다.In this case, the biometric authentication unit 255 may grant a preset authority to the corresponding user when authentication is successful.

데이터베이스(260)는 생체 인증에 필요한 등록 정보를 저장한다.The database 260 stores registration information required for biometric authentication.

이때, 데이터베이스(260)는 등록 정보로서 등록 생체 정보, 사용자 ID, 사용자별로 설정된 개별 한계값 및 접근 권한 등을 저장할 수 있다.In this case, the database 260 may store registered biometric information, user ID, individual limit values and access rights set for each user as registration information.

이때, 데이터베이스(260)는 사용자의 등록 생체 정보로부터 추출된 특징 정보를 저장할 수 있다.In this case, the database 260 may store feature information extracted from the user's registered biometric information.

이때, 데이터베이스(260)는 각 사용자별 유사도 판단 기록(유사도 판단 히스토리)을 저장할 수 있다.In this case, the database 260 may store a similarity determination record (similarity determination history) for each user.

여기서, 데이터베이스(260)가 저장하는 등록 정보의 개체 수에는 제한이 없다.Here, there is no limit to the number of objects of registration information stored by the database 260 .

이때, 데이터베이스(260)는 사용자 생체 인식 로그를 저장할 수 있으며, 사용자 생체 인식 로그에는 인증 시도 시간, 인증 허용 여부, 유사도, 오류 정보 등이 포함될 수 있다.In this case, the database 260 may store a user biometric log, and the user biometric log may include an authentication attempt time, whether authentication is allowed, similarity, error information, and the like.

도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른 개별 한계점을 이용한 생체 인식 지원 방법을 개념화한 도면이다.3 is a conceptual diagram illustrating a biometric recognition support method using individual limitations according to an embodiment of the present invention.

도 3을 참조하면, 본 발명의 일 실시예에 따른 개별 한계점을 이용한 생체 인식 지원 방법은, 먼저 신규 ID를 연동한다(301). 이는, 생체 정보가 미등록된 ID에 대하여 실시간 입력되는 혹은 획득한 템플릿 및 ID 정보를 기반으로 ID와 사전 준비된 개인 정보와 연동하고 생체정보를 등록하여 신규 ID를 설정하는 것을 의미할 수 있다.Referring to FIG. 3 , in the method for supporting biometrics using individual limitations according to an embodiment of the present invention, a new ID is first linked ( 301 ). This may mean setting a new ID by linking an ID and pre-prepared personal information based on a template and ID information that is input in real time or obtained for an ID in which biometric information is not registered, and registering biometric information.

그리고, 초기 개별 한계점을 설정하고(302), 사용되는 생체정보의 특성 및 시스템 응용 분야에 따른 보안성 정도 등을 고려하여, 사전 정의된 인증 변수의 갱신 조건 등에 따라 한계점, 템플릿 등 인증에 필요한 변수와 데이터 등을 설정하거나 조절한다(303). 이때, 시스템에서 전역 한계점이 설정되어 있는 경우에는 이를 기반으로 초기 개별 한계점을 전역 한계점으로 설정할 수 있다. Then, the initial individual threshold is set (302), and the parameters required for authentication, such as thresholds and templates, according to the renewal conditions of predefined authentication variables, in consideration of the characteristics of the biometric information used and the degree of security according to the system application field, etc. and data are set or adjusted (303). At this time, if the global threshold is set in the system, the initial individual threshold may be set as the global threshold based on this.

그리고, 등록 생체 정보(또는, 등록 템플릿)와 입력 생체 정보(또는, 입력 템플릿) 사이의 유사도를 산출한다(304). 이때, 등록 템플릿과 입력 템플릿을 Hamming distance 등과 같은 유사도 비교 알고리즘을 이용하여 유사도를 나타내는 스코어를 계산할 수 있다.Then, the similarity between the registered biometric information (or the registration template) and the input biometric information (or the input template) is calculated ( 304 ). In this case, a score indicating the degree of similarity may be calculated between the registration template and the input template using a similarity comparison algorithm such as Hamming distance.

그리고, 산출된 유사도, 유사도의 변화 추이 및 개별 한계점, 유사도 평균 및 표준편차 등의 시계열 데이터의 분석을 통하여 유사도 적정성을 검증하여 유사도 필터링을 수행한다(305). 여기서, 유사도 필터링을 수행하기 위하여, 유사도 적정성 검증에 필요한 유사도 필터링 변수를 생성하거나 설정할 수 있다. Then, similarity filtering is performed by verifying the adequacy of similarity through analysis of time series data such as the calculated similarity, change trend of similarity, individual thresholds, similarity mean, and standard deviation ( 305 ). Here, in order to perform similarity filtering, a similarity filtering variable necessary for similarity adequacy verification may be created or set.

그리고, 유사도 필터링에 따라 유사도의 적정성에 이상이 탐지된 경우에는 해당 사용자에 대하여 고수준 시계열 데이터 분석 및 사용시간 추적 등을 통한 비정상 사용자 여부를 탐지한다(306).Then, when an abnormality is detected in the appropriateness of the similarity according to the similarity filtering, whether the user is an abnormal user through high-level time series data analysis and usage time tracking, etc. is detected (306).

그리고, 산출된 유사도와 개별 한계점을 충족하는지 여부에 따라 사용자 인증을 수행한다(307). 이때, 산출된 유사도가 개별 한계점 이상인 경우에 개별 한계점을 충족했다고 볼 수 있다.Then, user authentication is performed according to whether the calculated similarity and individual thresholds are satisfied ( 307 ). In this case, when the calculated similarity is greater than or equal to the individual threshold, it can be considered that the individual threshold is satisfied.

그리고, 유사도 판단 기록, 유사도 변화 추이, 아웃라이어 발생 빈도, 개별 한계점 변화 추이 등에 대한 분석에 따라 현재의 개별 한계점을 갱신한다(308).Then, the current individual threshold is updated according to the analysis of the similarity determination record, the similarity change trend, the outlier occurrence frequency, the individual threshold change trend, and the like ( 308 ).

그리고, 개별 한계점, 등록 생체 정보, 등록 템플릿 등 인증에 필요한 데이터를 최신 정보로 유지하기 위해 자동 또는 수동으로 갱신 주기와 갱신 항목 등을 정한다(309)In order to keep the data necessary for authentication, such as individual thresholds, registered biometric information, and registration template, up to date, the update cycle and update items are determined automatically or manually (309)

도 4는 본 발명의 일 실시예에 따른 개별 한계점을 이용한 생체 인식 지원 방법을 나타낸 동작 흐름도이다.4 is a flowchart illustrating a biometric recognition support method using individual thresholds according to an embodiment of the present invention.

도 4를 참조하면, 본 발명의 일 실시예에 따른 개별 한계점을 이용한 생체 인식 지원 방법은 개별 한계점을 이용한 생체 인식 지원 장치(도 1의 110 참조)가, 생체 인식의 대상이 되는 사용자의 입력 생체 정보와 ID를 획득한다(S401). 여기서, ID는 데이터베이스에 등록된 사용자의 생체 정보에 상응하는 ID를 의미할 수 있다.Referring to FIG. 4 , in the method for supporting biometrics using individual thresholds according to an embodiment of the present invention, a biometric support apparatus (refer to 110 of FIG. 1 ) using individual thresholds uses a biometric input biometric of a user to be subjected to biometric recognition. Obtain information and ID (S401). Here, the ID may mean an ID corresponding to the biometric information of the user registered in the database.

이때, 입력되는 생체 정보와 ID는 생체 정보 획득 장치(도 1의 120 참조)에서 획득된 것일 수 있다.In this case, the input biometric information and ID may be obtained by the biometric information acquiring device (refer to 120 of FIG. 1 ).

또한, 본 발명의 일 실시예에 따른 개별 한계점을 이용한 생체 인식 지원 방법은 개별 한계점을 이용한 생체 인식 지원 장치(도 1의 110 참조)가, 입력 생체 정보에서 특징 정보를 추출하여 입력 템플릿을 생성한다(S403).In addition, in the biometric recognition support method using individual threshold points according to an embodiment of the present invention, the biometric recognition support device (refer to 110 in FIG. 1 ) using individual threshold points extracts feature information from input biometric information to generate an input template. (S403).

이때, 특징 정보의 추출은 데이터베이스에 저장된 등록 템플릿과 동일한 방식으로 이루어질 수 있다.In this case, extraction of the feature information may be performed in the same manner as the registration template stored in the database.

또한, 본 발명의 일 실시예에 따른 개별 한계점을 이용한 생체 인식 지원 방법은 개별 한계점을 이용한 생체 인식 지원 장치(도 1의 110 참조)가, 인식의 대상이 되는 사용자가 등록된 사용자인지 여부를 판단한다(S405). 여기서, 등록된 사용자는 등록 절차가 마무리되어 등록 완료된 사용자를 의미할 수 있다.In addition, in the method for supporting biometrics using individual thresholds according to an embodiment of the present invention, the biometrics support apparatus (refer to 110 in FIG. 1 ) using individual thresholds determines whether a user to be recognized is a registered user. do (S405). Here, the registered user may mean a user whose registration has been completed and registered.

단계(S405)의 판단 결과, 등록된 사용자가 아닌 경우에는 사용자 등록 절차를 수행한다(S407).As a result of the determination in step S405, if the user is not a registered user, a user registration procedure is performed (S407).

단계(S405)의 판단 결과, 등록된 사용자인 경우에는 사용자 인증 절차를 수행한다(S409).As a result of the determination in step S405, in the case of a registered user, a user authentication procedure is performed (S409).

도 5는 도 4에 도시된 사용자 등록 절차를 수행하는 단계(S407)의 일 예를 나타낸 동작 흐름도이다.FIG. 5 is an operation flowchart illustrating an example of a step S407 of performing the user registration procedure shown in FIG. 4 .

도 5를 참조하면, 도 4에 도시된 사용자 등록 절차를 수행하는 단계(S407)는 개별 한계점을 이용한 생체 인식 지원 장치(도 1의 110 참조)가, 해당 사용자의 ID가 이미 연동된 ID인지 판단한다(S501).Referring to FIG. 5 , in the step S407 of performing the user registration procedure shown in FIG. 4 , the biometric recognition support device (refer to 110 of FIG. 1 ) using individual thresholds determines whether the ID of the corresponding user is an already linked ID. do (S501).

단계(S501)의 판단 결과, 아직 연동되지 않은 ID인 경우에는 입력 ID를 데이터베이스와 연동한다(S503).As a result of the determination in step S501, if the ID has not yet been linked, the input ID is linked with the database (S503).

또한, 도 4에 도시된 사용자 등록 절차를 수행하는 단계(S407)는 개별 한계점을 이용한 생체 인식 지원 장치(도 1의 110 참조)가, 새로 연동된 ID에 획득한 입력 생체 정보를 등록한다(S505).In addition, in the step of performing the user registration procedure shown in FIG. 4 ( S407 ), the biometric recognition support device (see 110 in FIG. 1 ) using individual thresholds registers the input biometric information acquired in the newly linked ID ( S505 ). ).

이때, 새로 연동된 ID에 미리 사용자 개인정보를 함께 연동할 수 있다.In this case, the user's personal information may be linked together with the newly linked ID in advance.

이때, 새로 연동된 ID가 올바른 ID가 아님을 나타낼 수 있다.In this case, it may indicate that the newly linked ID is not a correct ID.

단계(S501)의 판단 결과, 이미 연동된 ID인 경우에는 입력 생체 정보에 상응하는 입력 템플릿과 등록 생체 정보에 상응하는 등록 템플릿 사이의 유사도를 판단한다(S507).As a result of the determination in step S501, if the ID is already linked, the similarity between the input template corresponding to the input biometric information and the registration template corresponding to the registered biometric information is determined (S507).

또한, 도 4에 도시된 사용자 등록 절차를 수행하는 단계(S407)는 개별 한계점을 이용한 생체 인식 지원 장치(도 1의 110 참조)가, 유사도 판단 기록을 이용하여 판단한 유사도의 적정성을 검증하여 유사도 필터링을 수행한다(S509). 즉, 유사도 필터링을 통하여 판단한 유사도가 적정한 영역에 있는지 판단한다.In addition, in the step S407 of performing the user registration procedure shown in FIG. 4 , the biometric recognition support device (refer to 110 in FIG. 1 ) using individual thresholds verifies the adequacy of the similarity determined using the similarity determination record to filter the similarity. to perform (S509). That is, it is determined whether the similarity determined through the similarity filtering is in an appropriate region.

또한, 도 4에 도시된 사용자 등록 절차를 수행하는 단계(S407)는 개별 한계점을 이용한 생체 인식 지원 장치(도 1의 110 참조)가, 판단한 유사도와 유사도 판단 기록을 이용하여 해당 사용자에 상응하는 개별 한계점을 설정한다(S511).In addition, in the step of performing the user registration procedure shown in FIG. 4 ( S407 ), the biometric recognition support device (see 110 in FIG. 1 ) using the individual threshold determines the similarity and the similarity determination record to the individual corresponding to the user. A threshold is set (S511).

이때, 유사도 필터링을 통하여 유사도가 적정한 영역에 있는 것으로 판단된 경우에만 해당 유사도를 개인 한계점을 설정하는데 이용할 수도 있다.In this case, only when it is determined that the similarity is in an appropriate region through similarity filtering, the corresponding similarity may be used to set an individual threshold.

또한, 도 4에 도시된 사용자 등록 절차를 수행하는 단계(S407)는 개별 한계점을 이용한 생체 인식 지원 장치(도 1의 110 참조)가, 인증 데이터를 갱신한다(S513).In addition, in the step of performing the user registration procedure shown in FIG. 4 ( S407 ), the biometric recognition support device (refer to 110 of FIG. 1 ) using individual thresholds updates authentication data ( S513 ).

이때, 인증 데이터는 등록 생체 정보, 등록 템플릿, 유사도 판단 기록, 개별 한계점 등이 포함될 수 있다.In this case, the authentication data may include registered biometric information, registration templates, similarity determination records, individual thresholds, and the like.

또한, 도 4에 도시된 사용자 등록 절차를 수행하는 단계(S407)는 개별 한계점을 이용한 생체 인식 지원 장치(도 1의 110 참조)가, ID 등록 조건이 충족되었는지 여부를 판단하고(S515), ID 등록 조건이 충족된 ID에 대하여는 ID 등록 완료 설정을 한다(S517).In addition, in the step (S407) of performing the user registration procedure shown in FIG. 4, the biometric recognition support device (refer to 110 in FIG. 1) using the individual threshold determines whether the ID registration condition is satisfied (S515), and the ID The ID registration completion setting is performed for the ID in which the registration condition is satisfied (S517).

이때, ID 등록 조건은 등록 템플릿 혹은 누적된 등록 템플릿이 일정 개수 이상이거나, 유사도의 변동폭이 기준값 이내이거나, 가장 최신의 등록 생체 정보의 갱신 시점이 일정 기간 이내라는 조건 등을 포함할 수 있다.In this case, the ID registration condition may include a condition that the number of registration templates or accumulated registration templates is greater than or equal to a certain number, the variation in the similarity is within a reference value, or the update time of the most recent registered biometric information is within a predetermined period.

이에 따라, 아직 등록이 되지 않은 사용자도 등록이 완료된 사용자와 동일한 방법으로 생체 정보를 입력하고, 별도의 사전 등록 절차를 수행하지 않으면서 간편하게 자동으로 생체 정보를 등록할 수 있다.Accordingly, a user who has not yet been registered can input biometric information in the same way as a registered user, and can easily and automatically register biometric information without performing a separate pre-registration procedure.

도 6은 도 4에 도시된 사용자 인증 절차를 수행하는 단계(S409)의 일 예를 나타낸 동작 흐름도이다.6 is an operation flowchart illustrating an example of a step S409 of performing the user authentication procedure shown in FIG. 4 .

도 6을 참조하면, 도 4에 도시된 사용자 인증 절차를 수행하는 단계(S409)는 개별 한계점을 이용한 생체 인식 지원 장치(도 1의 110 참조)가, 입력 생체 정보에 상응하는 입력 템플릿과 등록 생체 정보에 상응하는 등록 템플릿 사이의 유사도를 판단한다(S601).Referring to FIG. 6 , in the step S409 of performing the user authentication procedure shown in FIG. 4 , the biometric recognition support device (refer to 110 in FIG. 1 ) using individual thresholds uses an input template corresponding to the input biometric information and a registered biometric information. A degree of similarity between registration templates corresponding to the information is determined (S601).

또한, 도 4에 도시된 사용자 인증 절차를 수행하는 단계(S409)는 개별 한계점을 이용한 생체 인식 지원 장치(도 1의 110 참조)가, 유사도 판단 기록을 이용하여 판단한 유사도의 적정성을 검증하여 유사도 필터링을 수행한다(S603). 즉, 유사도 필터링을 통하여 판단한 유사도가 적정한 영역에 있는지 판단한다.In addition, in the step of performing the user authentication procedure shown in FIG. 4 ( S409 ), the biometric recognition support device (refer to 110 in FIG. 1 ) using individual thresholds verifies the adequacy of the similarity determined using the similarity determination record to filter the similarity. to perform (S603). That is, it is determined whether the similarity determined through the similarity filtering is in an appropriate region.

또한, 도 4에 도시된 사용자 인증 절차를 수행하는 단계(S409)는 개별 한계점을 이용한 생체 인식 지원 장치(도 1의 110 참조)가, 유사도 필터링 결과를 이용하여 비정상 사용자를 탐지하고(S605), 해당 사용자가 비정상 사용자인지 여부를 판단한다(S607).In addition, in the step of performing the user authentication procedure shown in FIG. 4 (S409), the biometric recognition support device (refer to 110 in FIG. 1) using individual thresholds detects an abnormal user using the similarity filtering result (S605), It is determined whether the corresponding user is an abnormal user (S607).

예컨대, 유사도 판단 기록으로부터 유사도 변화에 이상 징후가 포착된 경우에 비정상 사용자를 탐지할 수 있다.For example, when an abnormality is detected in the similarity change from the similarity determination record, an abnormal user may be detected.

단계(S607)의 판단 결과, 해당 사용자가 비정상 사용자로 판단된 경우에는 비정상 사용자에 대한 대응 조치를 취하고(S609), 비정상 사용자의 접근이라는 인증 결과를 반환한다(S617). 여기서, 비정상 사용자에 대한 대응 조치는 해당 사용자 ID의 접근 차단, 개별 한계값 상향 조정, 권한 비설정 및 관리자에게 메시지 전송 등이 포함될 수 있다.As a result of the determination in step S607, if the corresponding user is determined to be an abnormal user, a corresponding action is taken for the abnormal user (S609), and an authentication result indicating that the abnormal user has been accessed is returned (S617). Here, the countermeasures for the abnormal user may include blocking access of the corresponding user ID, raising individual limit values, non-setting of authority, and sending a message to an administrator.

단계(S607)의 판단 결과, 해당 사용자가 비정상 사용자가 아닌 것으로 판단된 경우에는, 생체 인증을 수행하고(S611), 인증에 성공하였는지 여부를 판단한다(S613).As a result of the determination in step S607, if it is determined that the corresponding user is not an abnormal user, biometric authentication is performed (S611), and it is determined whether the authentication has been successful (S613).

이때, 앞서 판단한 유사도와 개별 한계점의 비교를 통하여 생체 인증을 수행할 수 있다.In this case, biometric authentication may be performed by comparing the previously determined similarity with individual thresholds.

단계(S613)의 판단 결과, 인증에 성공하지 않은 경우에는 인증에 실패하였다는 인증 결과를 반환한다(S617).As a result of the determination in step S613, if authentication is not successful, an authentication result indicating that authentication has failed is returned (S617).

단계(S613)의 판단 결과, 인증에 성공한 경우에는 판단한 유사도와 유사도 판단 기록을 이용하여 해당 사용자에 상응하는 개별 한계점을 갱신하고(S615), 인증에 성공하였다는 인증 결과를 반환한다(S617).As a result of the determination in step S613, if the authentication is successful, the individual thresholds corresponding to the corresponding user are updated using the determined similarity and similarity determination records (S615), and the authentication result indicating that the authentication is successful is returned (S617).

이때, 인증에 성공하였다는 인증 결과에는 기설정된 권한을 부여하는 명령이 포함될 수 있다.In this case, the authentication result indicating that the authentication is successful may include a command for granting a preset authority.

만약, 사용자의 갱신 요청이 있거나 기설정된 갱신 주기가 도과 또는 도래한 경우에는 데이터베이스에 저장된 등록 정보(인증 데이터)를 갱신할 수 있다.If there is a user's update request or a preset update period has elapsed or arrives, the registration information (authentication data) stored in the database may be updated.

이와 같이, 등록이 완료된 사용자들 각각에 대하여 개별 한계점을 이용하여 생체 인식을 수행하므로, 각 사용자별로 정확도 높은 인식 성능을 제공할 수 있다. 또한, 반복되는 생체 인식에 따른 결과를 이용하여 개별 한계점을 갱신하고, 데이터베이스에 저장된 등록 정보도 갱신함에 따라, 사용자의 신체 변화에 따른 생체 인식이 잘 되지 않는 문제를 효과적으로 해결할 수 있다.As described above, since biometric recognition is performed using individual thresholds for each registered user, high-accuracy recognition performance can be provided for each user. In addition, by updating individual thresholds using the results of repeated biometrics and updating registration information stored in the database, it is possible to effectively solve the problem of poor biometric recognition due to changes in the user's body.

본 발명에서 설명하는 특정 실행들은 실시예들로서, 어떠한 방법으로도 본 발명의 범위를 한정하는 것은 아니다. 명세서의 간결함을 위하여, 종래 전자적인 구성들, 제어시스템들, 소프트웨어, 상기 시스템들의 다른 기능적인 측면들의 기재는 생략될 수 있다. 또한, 도면에 도시된 구성 요소들 간의 선들의 연결 또는 연결 부재들은 기능적인 연결 및/또는 물리적 또는 회로적 연결들을 예시적으로 나타낸 것으로서, 실제 장치에서는 대체 가능하거나 추가의 다양한 기능적인 연결, 물리적인 연결, 또는 회로 연결들로서 나타내어질 수 있다. 또한, “필수적인”, “중요하게” 등과 같이 구체적인 언급이 없다면 본 발명의 적용을 위하여 반드시 필요한 구성 요소가 아닐 수 있다.The specific implementations described in the present invention are examples and do not limit the scope of the present invention in any way. For brevity of the specification, descriptions of conventional electronic components, control systems, software, and other functional aspects of the systems may be omitted. In addition, the connections or connecting members of the lines between the components shown in the drawings exemplify functional connections and/or physical or circuit connections, and in an actual device, various functional connections, physical connections that are replaceable or additional may be referred to as connections, or circuit connections. In addition, unless there is a specific reference such as “essential” or “importantly”, it may not be a necessary component for the application of the present invention.

따라서, 본 발명의 사상은 상기 설명된 실시예에 국한되어 정해져서는 아니되며, 후술하는 특허청구범위뿐만 아니라 이 특허청구범위와 균등한 또는 이로부터 등가적으로 변경된 모든 범위는 본 발명의 사상의 범주에 속한다고 할 것이다.Therefore, the spirit of the present invention should not be limited to the above-described embodiments, and the scope of the spirit of the present invention is not limited to the scope of the scope of the present invention. will be said to belong to

100: 개별 한계점을 이용한 생체 인식 시스템
110: 개별 한계점을 이용한 생체 인식 지원 장치
120: 생체 정보 획득 장치
210: 제어부 215: 통신부
220: 메모리 225: 정보 획득부
230: 특징 정보 추출부 235: 등록 정보 관리부
240: 유사도 판단부 245: 개별 한계점 관리부
250: 유사도 필터링부 255: 생체 인증부
260: 데이터베이스 관리부
100: biometric system using individual thresholds
110: biometric recognition support device using individual thresholds
120: biometric information acquisition device
210: control unit 215: communication unit
220: memory 225: information acquisition unit
230: feature information extraction unit 235: registration information management unit
240: similarity determination unit 245: individual limit point management unit
250: similarity filtering unit 255: biometric authentication unit
260: database management unit

Claims (20)

사용자의 입력 생체 정보를 획득하는 정보 획득부;
데이터베이스에 저장된 상기 사용자에 상응하는 등록 생체 정보와 상기 입력 생체 정보 사이의 유사도를 판단하는 유사도 판단부;
유사도 판단 기록으로부터 시계열적인 유사도의 변화 추이, 아웃라이어(outlier)의 발생 빈도, 개별 한계점의 변화 추이, 유사도 평균 및 유사도 표준편차 중에서 적어도 하나를 고려하여 상기 사용자에 상응하는 개별 한계점을 설정하는 개별 한계점 관리부; 및
상기 유사도와 상기 개별 한계점을 이용하여 상기 사용자에 대한 생체 인증을 수행하는 생체 인증부
를 포함하고,
상기 개별 한계점은
사용자별 유사도 판단 기록에 대한 시계열적 분석에 기반하여 각각의 사용자에 상응하도록 설정 및 갱신되는 것을 특징으로 하는, 개별 한계점을 이용한 생체 인증 지원 장치.
an information acquisition unit for acquiring the user's input biometric information;
a similarity determination unit for determining a degree of similarity between the registered biometric information corresponding to the user stored in a database and the input biometric information;
Individual thresholds for setting individual thresholds corresponding to the user in consideration of at least one of the time-series change in similarity from the similarity determination record, the frequency of occurrence of outliers, the change in individual thresholds, the similarity average, and the similarity standard deviation Management; and
A biometric authentication unit that performs biometric authentication for the user by using the similarity and the individual threshold
including,
The individual limits are
A biometric authentication support device using individual thresholds, characterized in that it is set and updated to correspond to each user based on a time-series analysis of the similarity determination record for each user.
삭제delete 청구항 1에 있어서,
상기 사용자의 입력 생체 정보에서 특징 정보를 추출하는 특징 정보 추출부
를 더 포함하고,
상기 유사도 판단부는
상기 특징 정보를 이용하여 상기 등록 생체 정보와 상기 입력 생체 정보 사이의 유사도를 판단하는 것을 특징으로 하는, 개별 한계점을 이용한 생체 인증 지원 장치.
The method according to claim 1,
A feature information extraction unit for extracting feature information from the user's input biometric information
further comprising,
The similarity determining unit
and determining a degree of similarity between the registered biometric information and the input biometric information by using the characteristic information.
청구항 3에 있어서,
상기 유사도 판단 기록을 이용하여 상기 유사도의 적정성을 검증하여 상기 유사도를 필터링하고, 상기 유사도 필터링의 결과에 따라 비정상 사용자 여부를 판단하는 유사도 필터링부
를 더 포함하는 것을 특징으로 하는, 개별 한계점을 이용한 생체 인증 지원 장치.
4. The method of claim 3,
A similarity filtering unit for filtering the similarity by verifying the appropriateness of the similarity using the similarity determination record, and determining whether an abnormal user is present according to the result of the similarity filtering
Biometric authentication support device using individual thresholds, characterized in that it further comprises.
청구항 4에 있어서,
상기 개별 한계점 관리부는
상기 적정성 검증에 실패하여 필터링된 유사도는 상기 개별 한계점을 설정하는데 이용하지 않는 것을 특징으로 하는, 개별 한계점을 이용한 생체 인증 지원 장치.
5. The method according to claim 4,
The individual threshold management unit
The apparatus for supporting biometric authentication using individual thresholds, characterized in that the similarity filtered due to failure of the appropriateness verification is not used to set the individual thresholds.
청구항 4에 있어서,
등록이 미완료된 사용자 및 등록이 완료된 사용자에 대한 등록 정보를 관리하는 등록 정보 관리부
를 더 포함하고,
상기 등록 정보는
상기 사용자에 대한 상기 등록 생체 정보 및 상기 개별 한계점을 포함하는 것을 특징으로 하는, 개별 한계점을 이용한 생체 인증 지원 장치.
5. The method according to claim 4,
Registration information management unit that manages registration information for unregistered users and registered users
further comprising,
The registration information is
The biometric authentication support apparatus using individual thresholds, characterized in that it includes the registered biometric information for the user and the individual thresholds.
청구항 6에 있어서,
상기 등록 정보 관리부는
상기 사용자의 요청이 있거나 기설정된 갱신 주기의 도래시 상기 입력 생체 정보를 이용하여 상기 데이터베이스에 저장된 상기 등록 정보를 갱신하는 것을 특징으로 하는, 개별 한계점을 이용한 생체 인증 지원 장치.
7. The method of claim 6,
The registration information management unit
and updating the registration information stored in the database by using the input biometric information when there is a request from the user or when a preset update cycle arrives.
청구항 6에 있어서,
상기 등록 정보 관리부는
상기 사용자에 대한 ID의 생체 정보 등록 과정을 수행하지 않은 경우, 입력 ID를 상기 데이터베이스와 연동하고 상기 ID에 상기 입력 생체 정보를 등록하는 것을 특징으로 하는, 개별 한계점을 이용한 생체 인증 지원 장치.
7. The method of claim 6,
The registration information management unit
When the biometric information registration process of the ID for the user is not performed, the biometric authentication support apparatus using an individual limit point is characterized in that the input ID is linked with the database and the input biometric information is registered in the ID.
청구항 8에 있어서,
상기 등록 정보 관리부는
상기 사용자에 대한 ID가 생체 정보 등록 과정을 수행하였지만 아직 등록 절차가 완료되지 않은 경우, 상기 입력 생체 정보를 이용하여 ID 등록 절차의 수행을 요청하는 것을 특징으로 하는, 개별 한계점을 이용한 생체 인증 지원 장치.
9. The method of claim 8,
The registration information management unit
When the ID for the user has performed the biometric information registration process but the registration process is not yet completed, the biometric authentication support device using individual thresholds, characterized in that it requests the ID registration process using the input biometric information .
청구항 9에 있어서,
상기 유사도 판단부는
상기 ID 등록 절차 수행시 상기 등록 생체 정보와 상기 입력 생체 정보 사이의 유사도를 판단하고,
상기 유사도 필터링부는
상기 ID 등록 절차 수행시 상기 유사도 판단 기록을 이용하여 상기 유사도의 적정성을 검증하고,
상기 개별 한계점 관리부는
상기 ID 등록 절차 수행시 상기 유사도 판단 기록을 이용하여 상기 개별 한계점을 설정하고,
상기 등록 정보 관리부는
상기 ID 등록 절차 수행시 상기 유사도의 판단 결과, 상기 유사도의 적정성 검증 결과 및 상기 개별 한계점에 따라 상기 등록 정보를 갱신하고, 등록 조건 충족 여부에 따라 상기 ID의 등록 완료 여부를 설정하는 것을 특징으로 하는, 개별 한계점을 이용한 생체 인증 지원 장치.
10. The method of claim 9,
The similarity determining unit
determining a similarity between the registered biometric information and the input biometric information when performing the ID registration procedure;
The similarity filtering unit
verifying the adequacy of the similarity level using the similarity determination record when performing the ID registration procedure;
The individual threshold management unit
When performing the ID registration procedure, the individual threshold is set using the similarity determination record,
The registration information management unit
When the ID registration procedure is performed, the registration information is updated according to the determination result of the similarity degree, the adequacy verification result of the similarity degree, and the individual limit points, and whether the registration of the ID is completed is set according to whether the registration conditions are satisfied. , biometric authentication support devices using individual thresholds.
사용자의 입력 생체 정보를 획득하는 단계;
데이터베이스에 저장된 상기 사용자에 상응하는 등록 생체 정보와 상기 입력 생체 정보 사이의 유사도를 판단하는 단계;
유사도 판단 기록으로부터 시계열적인 유사도의 변화 추이, 아웃라이어(outlier)의 발생 빈도, 개별 한계점의 변화 추이, 유사도 평균 및 유사도 표준편차 중에서 적어도 하나를 고려하여 상기 사용자에 상응하는 개별 한계점을 설정하는 단계; 및
상기 유사도와 상기 개별 한계점을 이용하여 상기 사용자에 대한 생체 인증을 수행하는 단계
를 포함하고,
상기 개별 한계점은
사용자별 유사도 판단 기록에 대한 시계열적 분석에 기반하여 각각의 사용자에 상응하도록 설정 및 갱신되는 것을 특징으로 하는, 개별 한계점을 이용한 생체 인식 지원 방법.
obtaining user's input biometric information;
determining a similarity between the registered biometric information corresponding to the user stored in a database and the input biometric information;
setting an individual threshold corresponding to the user in consideration of at least one of time-series similarity change trend, outlier occurrence frequency, individual threshold change trend, similarity average, and similarity standard deviation from the similarity determination record; and
performing biometric authentication for the user using the similarity and the individual threshold
including,
The individual limits are
A biometric recognition support method using individual thresholds, characterized in that it is set and updated to correspond to each user based on a time-series analysis of the similarity determination record for each user.
삭제delete 청구항 11에 있어서,
상기 사용자의 입력 생체 정보에서 특징 정보를 추출하는 단계
를 더 포함하고,
상기 유사도를 판단하는 단계는
상기 특징 정보를 이용하여 상기 등록 생체 정보와 상기 입력 생체 정보 사이의 유사도를 판단하는 것을 특징으로 하는, 개별 한계점을 이용한 생체 인식 지원 방법.
12. The method of claim 11,
extracting feature information from the user's input biometric information
further comprising,
The step of determining the similarity
and determining a degree of similarity between the registered biometric information and the input biometric information by using the characteristic information.
청구항 13에 있어서,
상기 유사도 판단 기록을 이용하여 상기 유사도의 적정성을 검증하여 상기 유사도를 필터링하는 단계; 및
상기 유사도 필터링의 결과에 따라 비정상 사용자 여부를 판단하는 단계
를 더 포함하는 것을 특징으로 하는, 개별 한계점을 이용한 생체 인식 지원 방법.
14. The method of claim 13,
filtering the similarity by verifying appropriateness of the similarity using the similarity determination record; and
determining whether the user is an abnormal user according to the result of the similarity filtering;
Biometric recognition support method using individual thresholds, characterized in that it further comprises.
청구항 14에 있어서,
상기 개별 한계점을 설정하는 단계는
상기 적정성 검증에 실패하여 필터링된 유사도는 상기 개별 한계점을 설정하는데 이용하지 않는 것을 특징으로 하는, 개별 한계점을 이용한 생체 인식 지원 방법.
15. The method of claim 14,
The step of setting the individual threshold is
The biometric recognition support method using individual thresholds, characterized in that the filtered similarity level due to failure of the appropriateness verification is not used to set the individual thresholds.
청구항 14에 있어서,
등록이 미완료된 사용자 및 등록이 완료된 사용자에 대한 등록 정보를 관리하는 단계
를 더 포함하고,
상기 등록 정보는
상기 사용자에 대한 상기 등록 생체 정보 및 상기 개별 한계점을 포함하는 것을 특징으로 하는, 개별 한계점을 이용한 생체 인식 지원 방법.
15. The method of claim 14,
Steps to manage registration information for unregistered users and registered users
further comprising,
The registration information is
The biometric recognition support method using individual thresholds, characterized in that it includes the registered biometric information for the user and the individual thresholds.
청구항 16에 있어서,
상기 등록 정보를 관리하는 단계는
상기 사용자의 요청이 있거나 기설정된 갱신 주기의 도래시 상기 입력 생체 정보를 이용하여 상기 데이터베이스에 저장된 상기 등록 정보를 갱신하는 것을 특징으로 하는, 개별 한계점을 이용한 생체 인식 지원 방법.
17. The method of claim 16,
The step of managing the registration information is
The method for supporting biometrics using individual thresholds, characterized in that the registration information stored in the database is updated using the input biometric information when there is a request from the user or when a preset update cycle arrives.
청구항 16에 있어서,
상기 등록 정보를 관리하는 단계는
상기 사용자에 대한 ID의 생체 정보 등록 과정을 수행하지 않은 경우, 입력 ID를 상기 데이터베이스와 연동하고 상기 ID에 상기 입력 생체 정보를 등록하는 것을 특징으로 하는, 개별 한계점을 이용한 생체 인식 지원 방법.
17. The method of claim 16,
The step of managing the registration information is
If the biometric information registration process of the ID for the user is not performed, the input ID is linked with the database and the input biometric information is registered in the ID.
청구항 18에 있어서,
상기 등록 정보를 관리하는 단계는
상기 사용자에 대한 ID가 생체 정보 등록 과정을 수행하였지만 아직 등록 절차가 완료되지 않은 경우, 상기 입력 생체 정보를 이용하여 ID 등록 절차의 수행을 요청하는 것을 특징으로 하는, 개별 한계점을 이용한 생체 인식 지원 방법.
19. The method of claim 18,
The step of managing the registration information is
When the ID for the user has performed the biometric information registration process but the registration process has not yet been completed, the biometric recognition support method using individual thresholds, characterized in that the ID registration process is requested using the input biometric information .
청구항 19에 있어서,
상기 유사도를 판단하는 단계는
상기 ID 등록 절차 수행시 상기 등록 생체 정보와 상기 입력 생체 정보 사이의 유사도를 판단하고,
상기 유사도를 필터링하는 단계는
상기 ID 등록 절차 수행시 상기 유사도 판단 기록을 이용하여 상기 유사도의 적정성을 검증하고,
상기 개별 한계점을 설정하는 단계는
상기 ID 등록 절차 수행시 상기 유사도 판단 기록을 이용하여 상기 개별 한계점을 설정하고,
상기 등록 정보를 관리하는 단계는
상기 ID 등록 절차 수행시 상기 유사도의 판단 결과, 상기 유사도의 적정성 검증 결과 및 상기 개별 한계점에 따라 상기 등록 정보를 갱신하고, 등록 조건 충족 여부에 따라 상기 ID의 등록 완료 여부를 설정하는 것을 특징으로 하는, 개별 한계점을 이용한 생체 인식 지원 방법.
20. The method of claim 19,
The step of determining the similarity
determining a similarity between the registered biometric information and the input biometric information when performing the ID registration procedure;
The step of filtering the similarity is
verifying the adequacy of the similarity level using the similarity determination record when performing the ID registration procedure;
The step of setting the individual threshold is
When performing the ID registration procedure, the individual threshold is set using the similarity determination record,
The step of managing the registration information is
When the ID registration procedure is performed, the registration information is updated according to a result of determining the degree of similarity, an adequacy verification result of the degree of similarity, and the individual threshold, and whether or not registration of the ID is completed is set according to whether a registration condition is satisfied , a biometric support method using individual thresholds.
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