KR100898766B1 - 얼굴 인식 장치, 얼굴 인식 등록 및 인증 방법 - Google Patents

Abstract

본 발명에 따른 얼굴 인식 장치는, 입력된 얼굴 영상으로부터 얼굴 요소를 검출하여 얼굴 요소간의 상관 모형을 생성하고, 상기 상관 모형을 이용하여 얼굴 정규화 및 제1 얼굴 특징 벡터를 추출하는 등록부와; 상기 등록부에서 생성된 상관 모형 데이터 및 제 1 얼굴 특징 벡터를 저장하는 데이터 베이스부와; 인식된 얼굴 영상으로부터 얼굴 요소를 검출하여 정규화 및 제 2 얼굴 특징 벡터를 추출하고, 상기 제 1 얼굴 특징 벡터와 비교하여 출력하는 인증부를 포함하는 점에 그 특징이 있다.

본 발명의 얼굴 인식 장치 및 얼굴 인식 등록 및 인증 방법은 획득된 얼굴 영상의 얼굴 요소 상관 모형을 이용하여 얼굴 영상의 정규화를 수행함으로써 포즈 변화에 견실하고 얼굴 인식기능을 향상시킬 수 있다.

얼굴 인식, 얼굴 요소, 상관 모형, 얼굴 정규화

Description

얼굴 인식 장치, 얼굴 인식 등록 및 인증 방법{FACE RECOGNITION SYSTEM, THE METHOD OF FACE RECOGNITION REGISTRATION AND CONFIRMATION}

본 발명은 얼굴 인식 장치, 얼굴 인식 등록 및 인증 방법에 관한 것으로, 특히 획득된 얼굴 영상의 얼굴 요소 상관 모형을 이용하여 얼굴 영상의 정규화를 수행함으로써 포즈 변화에 견실한 얼굴 인식 장치 및 얼굴 인식 등록 및 인증 방법에 관한 것이다.

일반적으로 얼굴식별기술이 적용되는 대표적인 분야인 얼굴인식은 지문인식이나 홍채인식에 비하여 정확도는 떨어지지만 사용자 친화적이기 때문에 많이 이용되고 있다. 얼굴인식의 큰 장점은 무의식중에 원거리에서 사람을 인식할 수 있다는 것이다.

그러나, 얼굴인식의 성능을 저하시키는 요인은 여러 가지가 있으나, 그중에서도 포즈 변화는 주요한 요인으로 언급되고 있다. 정면 포즈 이외의 다른 포즈의 얼굴 영상에 대해서는 얼굴인식 시스템의 성능 열화를 초래하는 단점이 있다. 다양한 조건하에서 많은 샘플 영상들 즉, 다양한 포즈의 얼굴 영상들을 많이 수집하여 트레이닝 얼굴 영상 데이터베이스를 구성할 경우에는 우수한 인식성능을 보장할 수 있으나, 임의 신원에 대하여 다양한 포즈의 얼굴 영상들을 얻는 것이 실질적으로 어렵다.

따라서, 최근에는 이러한 포즈 변화의 영향을 최소화하기 위하여 3D 얼굴인식과 같은 다양한 방법들이 제시되고는 있으나, 하드웨어 비용이 비싸지는 단점이 있을 뿐만 아니라 일반적인 2D 얼굴획득 센서에는 사용할 수 없는 어려움이 있다.

본 발명은 획득된 얼굴 영상의 얼굴 요소 상관 모형을 이용하여 얼굴 영상의 정규화를 수행함으로써 포즈 변화에 견실하고 얼굴 인식기능을 향상시킬 수 있는 한 얼굴 인식 장치 및 얼굴 인식 등록 및 인증 방법을 제공함에 그 목적이 있다.

상기의 목적을 달성하기 위하여 본 발명에 따른 얼굴 인식 장치는, 입력된 얼굴 영상으로부터 얼굴 요소를 검출하여 얼굴 요소간의 상관 모형을 생성하고, 상기 상관 모형을 이용하여 얼굴 정규화 및 제1 얼굴 특징 벡터를 추출하는 등록부와; 상기 등록부에서 생성된 상관 모형 데이터 및 제 1 얼굴 특징 벡터를 저장하는 데이터 베이스부와; 인식된 얼굴 영상으로부터 얼굴 요소를 검출하여 정규화 및 제 2 얼굴 특징 벡터를 추출하고, 상기 제 1 얼굴 특징 벡터와 비교하여 출력하는 인증부를 포함하는 점에 그 특징이 있다.

또한, 상기의 목적을 달성하기 위하여 본 발명에 따른 얼굴 인식 등록 방법은, 등록자의 얼굴 영상을 획득하는 단계와; 상기 얼굴 영상에서 얼굴 요소를 검출하는 단계와; 상기 얼굴 요소간의 상관 모형을 생성하는 단계와; 상기 상관 모형을 이용하여 정규화를 수행하는 단계와; 상기 정규화된 얼굴 영상에 대해 얼굴 특징 벡터를 추출하는 단계와; 상기 얼굴 특징 벡터를 저장하는 단계를 포함하는 점에 그 특징이 있다.

또한, 상기의 목적을 달성하기 위하여 본 발명에 따른 인증 방법은, 인증자 의 얼굴 영상을 획득하는 단계와; 상기 얼굴 영상에서 얼굴 요소를 검출하는 단계와; 상기 얼굴 요소 정보와 데이터 베이스에 등록된 상관 모형을 이용하여 정규화를 수행하는 단계와; 상기 정규화된 얼굴 영상에서 얼굴 특징 벡터를 추출하는 단계와; 상기 추출된 얼굴 특징 벡터와 데이터 베이스에 등록된 얼굴 특징 벡터를 비교하는 단계와; 상기 비교된 얼굴 특징 벡터에 의해 얼굴 인식 인증을 수행하는 단계를 포함하는 점에 그 특징이 있다.

본 발명의 얼굴 인식 장치 및 얼굴 인식 등록 및 인증 방법은 획득된 얼굴 영상의 얼굴 요소 상관 모형을 이용하여 얼굴 영상의 정규화를 수행함으로써 포즈 변화에 견실하고 얼굴 인식기능을 향상시킬 수 있다.

또한, 본 발명의 얼굴 인식 장치는 2D의 얼굴 영상 획득 장치를 이용함으로써 하드웨어 비용을 절감할 수 있다.

이하, 첨부된 도면을 참조하여 본 발명의 바람직한 실시예를 상세히 설명하기로 한다. 이하의 실시예는 이 기술 분야에서 통상적인 지식을 가진 자에게 본 발명이 충분히 이해되도록 제공되는 것으로서, 여러 가지 형태로 변형될 수 있으며, 본 발명의 범위가 다음에 기술되는 실시예에 한정되는 것은 아니다.

제1도는 본 발명에 따른 얼굴 인식 장치의 구성을 개략적으로 도시한 도면이다. 도 1에 도시된 바와 같이, 본 발명에 따른 얼굴 인식 장치는, 입력된 얼굴 영상으로부터 얼굴 요소를 검출하여 얼굴 요소간의 상관 모형을 생성하고, 상기 상관 모형을 이용하여 얼굴 정규화 및 제 1 얼굴 특징 벡터를 추출하는 등록부(110)와; 상기 등록부(110)에서 생성된 상관 모형 데이터 및 제 1 얼굴 특징 벡터를 저장하는 데이터 베이스부(100)와; 인식된 얼굴 영상으로부터 얼굴 요소를 검출하여 정규화 및 제 2 얼굴 특징 벡터를 추출하고, 상기 제 1 얼굴 특징 벡터와 비교하여 인증하는 인증부(120)를 포함한다.

등록부(110)는 제 1 인식부(111), 제 1 검출부(112), 생성부(113) 및 제 1 추출부(114)를 포함하는 것이 바람직하다.

제 1 인식부(111)는 등록자의 얼굴을 촬영하여 인식하고, 상기 제 1 검출부(112)는 얼굴 영상으로부터 양쪽 눈, 입과 같은 얼굴 요소를 검출한다.

생성부(113)는 상기 얼굴 요소가 검출되면, 두 눈의 좌표와 입의 중심점 좌표를 이용하여 얼굴 요소간 상관 모형을 생성한다. 여기서, 상관 모형은 등록자의 정면 얼굴로부터 생성되며, 얼굴 요소 검출과정에서 결정된 두눈과 입의 좌표를 이용하여 결정된다. 이때, 주요한 두 계수는 두 눈의 거리(a) 및 입과의 직교 거리(b)가 된다.

제 1 추출부(114)는 상기 얼굴 요소간 상관 모형을 이용하여 얼굴 정규화 및 제 1 얼굴 특징 벡터를 추출한다. 여기서, 상기 얼굴 정규화는 수차례 반복하여 이루어지는 등록 인식과정에서 각 등록시마다 미미하게 달라지는 얼굴 영상의 변화에 따른 작업을 의미한다. 또한, 상기 얼굴 특징 벡터는 상기 상관 모형에서의 얼굴 요소들 사이의 거리에 따른 계수값을 의미한다.

데이터 베이스부(100)는 등록부(110)에서 추출된 얼굴 상관 모형 데이터 및 제 1 얼굴 특징 벡터를 저장한다. 보다 상세하게는, 데이터 베이스부(100)는 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록매체에 컴퓨터가 읽을 수 있는 코드로서 구현되는 것이 가능하다. 즉, 컴퓨터가 읽을 수 있는 기록매체는 컴퓨터 시스템에 의하여 읽혀질 수 있는 데이터가 저장되는 모든 종류의 기록 장치를 포함하는 것이 바람직하다.

여기서, 컴퓨터가 읽을 수 있는 기록매체의 예로는 ROM, RAM, CD-ROM, 자기 테이프, 하드 디스크, 플로피 디스크, 플래쉬 메모리, 광 데이터 저장장치 등이 있으며, 캐리어 웨이브(예를 들면 인터넷을 통한 전송)의 형태로 구현되는 것도 포함된다. 또한 컴퓨터가 읽을 수 있는 기록매체는 컴퓨터 통신망으로 연결된 컴퓨터 시스템에 분산되어, 분산방식으로 읽을 수 있는 코드로서 저장되고 실행될 수 있다.

인증부(120)는 제 2 인식부(121)와, 제 2 검출부(122)와, 제 2 추출부(123) 및 비교부(124)를 포함하는 것이 바람직하다.

제 2 인식부(121)는 인증자의 얼굴을 촬영하여 인식하고, 제 2 검출부(122)는 상기 촬영된 얼굴 영상에서 눈, 입과 같은 얼굴 요소를 검출한다.

제 2 추출부(123)는 데이터 베이스부(100)에 저장된 얼굴 요소간 상관 모형을 이용하여 상기 검출된 얼굴 영상에 대한 얼굴 정규화 및 제 2 얼굴 특징 벡터를 추출한다.

비교부(124)는 데이터 베이스부(100)에 저장된 제 1 얼굴 특징 벡터와 제 2 추출부에서 추출된 제 2 얼굴 특징 벡터를 비교하여 유사 여부를 판단하고, 유사하다고 판단되면 인증을 승인한다.

또한, 제2도는 본 발명에 따른 얼굴 인식 등록 방법에 대한 순서도이고, 제3도는 본 발명에 따른 상관 모형을 도시한 도면이다. 도 2 및 도 3을 참조하여 본 발명의 얼굴 인식 등록 방법에 대해 설명하기로 한다.

도 2에 도시된 바와 같이, 본 발명에 따른 얼굴 인식 등록 방법은, 먼저 등록자의 얼굴 영상을 획득한다(S201). 여기서, 등록자의 정면 얼굴 영상을 다수 개 획득한다.

그리고, 상기 획득한 얼굴 영상에서 양쪽 눈, 입과 같은 얼굴 요소를 검출한다(S202). 즉, 검출된 얼굴 요소의 각 좌표값을 검출한다.

이어서, 상기 얼굴 요소간의 상관 모형을 생성한다(S203). 도 3에 도시된 바와 같이, 상기 얼굴 요소가 검출되면, 두 눈의 좌표와 입의 중심점 좌표를 이용하여 얼굴 요소간 상관 모형을 생성한다. 여기서, 상관 모형은 등록자의 정면 얼굴로부터 생성되며, 얼굴 요소 검출과정에서 결정된 두 눈과 입의 좌표를 이용하여 결정된다. 이때, 주요한 두 계수는 두 눈의 거리(a) 및 입과의 직교 거리(b)가 된다.

그리고, 상기 상관 모형을 이용하여 정규화를 수행한다(S204). 여기서, 상기 얼굴 정규화는 수차례 반복하여 이루어지는 등록 인식과정에서 각 등록시마다 미미하게 달라지는 얼굴 영상의 변화에 따른 작업을 의미한다. 또한, 상기 얼굴 특징 벡터는 상기 상관 모형에서의 얼굴 요소들 사이의 거리에 따른 계수값을 의미한다.

그 다음, 상기 정규화된 얼굴 영상에 대해 제 1 얼굴 특징 벡터를 추출한다(S205). 즉, 수차례 반복하여 이루어지는 등록 인식과정에서 각 등록시마다 달라지는 얼굴 영상의 변화에 따른 정규화된 얼굴 영상의 벡터값을 추출한다.

또한, 상기 생성된 상관 모형에서의 얼굴 특징 벡터값도 추출하는 것이 바람직하다.

그리고, 상기 추출된 제 1 얼굴 특징 벡터를 데이터 베이스화 하기 위해 저장한다(S206). 즉, 각 등록자에 대해 여러 번의 등록 작업 수행에 따른 데이터를 저장한다.

또한, 제4도는 본 발명에 따른 얼굴 인식 인증 방법에 대한 순서도이고, 제5도는 본 발명에 따른 얼굴의 포즈 변화에 따른 회전 방향을 정의한 도면이고, 제6도는 본 발명에 따른 얼굴의 포즈 변화에 따른 얼굴 요소간 상관 모형을 이용하여 얼굴 영상을 정규화하는 것을 도시한 도면이다. 도 4 내지 도 6을 참조로 하여 본 발명에 따른 얼굴 인식 인증 방법에 대해 설명하기로 한다.

먼저, 도 4에 도시된 바와 같이, 본 발명에 따른 얼굴 인식 인증 방법은, 먼저 인증자의 얼굴 영상을 획득한다(S401).

이어서, 상기 획득한 얼굴 영상에서 양쪽 눈, 입과 같은 얼굴 요소를 검출한다(S402). 즉, 검출된 얼굴 요소의 각 좌표값을 검출한다.

그리고, 상기 얼굴 요소 정보와 데이터 베이스에 등록된 상관 모형을 이용하여 정규화를 수행한다(S403).

보다 상세하게는, 상기 데이터 베이스부에 등록된 상관 모형을 이용하는데, 이는 정면 얼굴 영상에서 얼굴 요소가 검출된 것으로 상기 획득한 얼굴 요소의 변화를 반영하여 정규화를 수행한다. 즉, 정면 얼굴 영상의 얼굴 요소와 인증을 위해 획득한 얼굴 요소간의 포즈 변화를 검출할 수 있다.

도 5에 도시된 바와 같이, 얼굴은 y축에 대하여 회전하는 요(Yaw) 각도(Y)(즉, 얼굴이 좌우 방향으로 회전된 정도), x 축에 대하여 상/하로 회전하는 피치(Pitch) 각도(P)(즉, 얼굴이 상하 방향으로 회전된 정도) 및 z축에 대하여 좌/우로 회전하는 롤(Roll) 각도(R)(즉, 얼굴이 좌우 방향으로 기울어진 정도)의 포즈 변화가 있다. 이 중 롤 각도의 회전 변화는 영상 처리 과정에서 회전 보정이 용이하므로, 회전 보정으로 해결이 용이치 않은 요 각도 및 피치 각도의 포즈 변화를 중심으로 살펴보도록 한다.

도 6에 도시된 바와 같이, (a)와 (b)는 요 각도 변화에 따른 정규화의 예를 나타낸 것이고, (c)는 피치 각도 변화에 따른 정규화의 예를 나타낸 것이다.

보다 상세하게는, (a)는 왼쪽 방향으로 포즈 변화가 있는 경우에 대하여 두 눈과 입 사이의 모형 변화를 나타내고 있으며, d1 만큼의 입의 위치가 왼쪽으로 변화됨을 알 수 있다. 즉, a1 = a2 = a/2의 조건을 만족하도록 샘플링 비를 조정함으로써 요 각도 변화를 고려한 정규화가 가능하게 된다.

(b)는 오른쪽 방향으로 포즈 변화가 있는 경우에 대하여 두 눈과 입 사이의 모형 변화를 나타내고 있으며, d2 만큼의 입의 위치가 오른쪽으로 변화됨을 알 수 있다. 즉, a3 = a4 = a/2의 조건을 만족하도록 샘플링 비를 조정함으로써 요 각도 변화를 고려한 정규화가 가능하게 된다.

(c)는 인증자가 얼굴을 상측 방향으로 들을 때 포즈 변화가 있는 경우에 대한 것으로 두 눈과 입사이의 모형 변화를 나타내고 있으며, b=b1의 조건을 만족하도록 샘플링 비를 조정함으로써 피치 각도 변화를 고려한 정규화가 가능하게 된다.

그 다음으로, 상기 정규화된 얼굴 영상에서 제 2 얼굴 특징 벡터를 추출한다(S404). 즉, 얼굴 영상의 변화에 따른 정규화된 얼굴 영상의 벡터값을 추출한다.

그리고, 상기 추출된 제 2 얼굴 특징 벡터와 데이터 베이스에 등록된 제 1 얼굴 특징 벡터를 비교한다(S405). 여기서, 저장된 제 1 얼굴 특징 벡터와의 비교를 통하여(S406) 그 결과 유사도의 크기순으로 정렬하여 출력한다.

이어, 상기 비교된 제 2 얼굴 특징 벡터에 의해 얼굴 인식 인증을 수행한다(S407).

따라서, 얼굴 인식을 위한 등록 및 인증 시 획득된 얼굴 영상의 얼굴 요소 상관 모형을 이용하여 얼굴 영상의 정규화를 수행함으로써 포즈 변화에 견실하고 얼굴 인식기능을 향상시킬 수 있다.

이상에서와 같이 상세한 설명과 도면을 통해 본 발명의 실시 예를 개시하였다. 용어들은 단지 본 발명을 설명하기 위한 목적에서 사용된 것이지 의미 한정이나 특허청구범위에 기재된 본 발명의 범위를 제한하기 위하여 사용된 것은 아니다. 그러므로 본 기술 분야의 통상의 지식을 가진 자라면 이로부터 다양한 변형 및 균등한 타 실시 예가 가능하다는 점을 이해할 것이다. 따라서 본 발명의 진정한 기술적 보호 범위는 첨부된 특허청구범위의 기술적 사상에 의해 정해져야 할 것이다.

제1도는 본 발명에 따른 얼굴 인식 장치의 구성을 개략적으로 도시한 도면.

제2도는 본 발명에 따른 얼굴 인식 등록 방법에 대한 순서도.

제3도는 본 발명에 따른 상관 모형을 도시한 도면.

제4도는 본 발명에 따른 얼굴 인식 인증 방법에 대한 순서도.

제5도는 본 발명에 따른 얼굴의 포즈 변화에 따른 회전 방향을 정의한 도면.

제6도는 본 발명에 따른 얼굴의 포즈 변화에 따른 얼굴 요소간 상관 모형을 이용하여 얼굴 영상을 정규화하는 것을 도시한 도면.

<도면의 주요부분에 대한 부호의 설명>

100 --- 데이터 베이스부 110 --- 등록부

111 --- 제 1 인식부 112 --- 제 1 검출부

113 --- 생성부 114 --- 제 1 추출부

120 --- 인증부 121 --- 제 2 인식부

122 --- 제 2 검출부 123 --- 제 2 추출부

124 --- 비교부

Claims (14)

1. 등록자로부터 입력된 얼굴 영상으로부터 상기 등록자의 얼굴 요소를 검출하여 상기 등록자의 얼굴 요소간의 상관 모형을 생성하고, 상기 상관 모형을 이용하여 제1 얼굴 특징 벡터를 추출하는 등록부와;

   상기 등록부에서 생성된 상관 모형 및 제 1 얼굴 특징 벡터를 저장하는 데이터 베이스부와;

   인증자로부터 인식된 얼굴 영상으로부터 상기 인증자의 얼굴 요소를 검출하여 정규화하며 제 2 얼굴 특징 벡터를 추출하고, 상기 제 1 얼굴 특징 벡터와 비교하여 출력하는 인증부를 포함하는 것을 특징으로 하는 얼굴 인식 장치.
2. 제 1항에 있어서, 상기 등록부는

   상기 등록자의 얼굴을 촬영하여 상기 등록자의 얼굴 영상을 인식하는 제 1 인식부와,

   상기 등록자의 얼굴 영상으로부터 상기 등록자의 얼굴 요소를 검출하는 제 1 검출부와,

   상기 등록자의 얼굴 요소를 이용하여 상기 상관 모형을 생성하는 생성부 및

   상기 상관 모형을 이용하여, 상기 등록자의 얼굴 요소들 사이의 거리에 따른 상기 제1 얼굴 특징 벡터를 추출하는 제 1 추출부를 포함하는 것을 특징으로 하는 얼굴 인식 장치.
3. 제 1항에 있어서, 상기 인증부는

   상기 인증자의 얼굴을 촬영하여 상기 인증자의 얼굴 영상을 인식하는 제 2 인식부와,

   상기 인증자의 얼굴 영상으로부터 상기 인증자의 얼굴 요소를 검출하는 제 2 검출부와,

   상기 상관 모형을 이용하여 상기 인증자의 얼굴 영상을 정규화하여 상기 인증자의 얼굴 요소들 사이의 거리에 따른 상기 제2 얼굴 특징 벡터를 추출하는 제2 추출부와,

   상기 제1 얼굴 특징 벡터와 상기 제2 얼굴 특징 벡터를 비교하는 비교부를 포함하는 것을 특징으로 하는 얼굴 인식 장치.
4. 제 1항에 있어서, 상기 인증부는

   검출된 상기 인증자의 얼굴 요소와 상기 상관 모형을 이용하여 상기 얼굴 영상이 좌우 방향으로 회전된 정도와, 상기 얼굴 영상이 상하 방향으로 회전된 정도와, 상기 얼굴 영상이 좌우 방향으로 기울어진 정도 중 적어도 하나를 보상하여 상기 얼굴 영상을 정규화하는 것을 특징으로 하는 얼굴 인식 장치.
5. 등록자의 얼굴 영상을 획득하는 단계와;

   상기 얼굴 영상에서 얼굴 요소를 검출하는 단계와;

   상기 얼굴 요소간의 상관 모형을 생성하는 단계와;

   상기 상관 모형을 이용하여 정규화를 수행하는 단계와;

   상기 정규화된 얼굴 영상에 대해 얼굴 특징 벡터를 추출하는 단계와;

   상기 얼굴 특징 벡터를 저장하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 얼굴 인식 등록 방법.
6. 제 5항에 있어서,

   상기 얼굴 요소를 검출하는 단계에서 양쪽 눈 및 입의 위치를 검출하는 것을 특징으로 하는 얼굴 인식 등록 방법.
7. 제 5항에 있어서,

   상기 상관 모형을 생성하는 단계에서 상기 검출된 얼굴 요소의 각 좌표값을 이용하여 생성하는 것을 특징으로 하는 얼굴 인식 등록 방법.
8. 제 7항에 있어서,

   상기 상관 모형은 검출된 얼굴 요소의 양쪽 눈 사이의 거리(a) 및 입과의 직교 거리(b)의 계수를 이용하여 생성하는 것을 특징으로 하는 얼굴 인식 등록 방법.
9. 제 5항에 있어서,

   상기 상관 모형을 생성하는 단계 이후, 상기 생성된 상관 모형을 데이터 베이스화 하는 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 얼굴 인식 등록 방법.
10. 인증자의 얼굴 영상을 획득하는 단계와;

    상기 얼굴 영상에서 얼굴 요소를 검출하는 단계와;

    상기 얼굴 요소 정보와 데이터 베이스에 등록된 상관 모형을 이용하여 정규화를 수행하는 단계와;

    상기 정규화된 얼굴 영상에서 얼굴 특징 벡터를 추출하는 단계와;

    상기 추출된 얼굴 특징 벡터와 데이터 베이스에 등록된 얼굴 특징 벡터를 비교하는 단계와;

    상기 비교된 얼굴 특징 벡터에 의해 얼굴 인식 인증을 수행하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 인증 방법.
11. 제 10항에 있어서,

    상기 정규화하는 단계는, 상기 얼굴 영상이 좌우 방향으로 회전된 정도와, 상기 얼굴 영상이 상하 방향으로 회전된 정도와, 상기 얼굴 영상이 좌우 방향으로 기울어진 정도 중 적어도 하나를 보상하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 인증 방법.
12. 제 11항에 있어서,

    상기 상관 모형이 눈과 입의 위치로 결정될 때,

    상기 보상하는 단계는 상기 검출된 얼굴 요소 중 눈 및 입의 위치가 상기 상관 모형의 눈과 입의 위치와 대응되도록 상기 좌우 방향으로 회전된 정도를 보상하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 인증 방법.
13. 제 11항에 있어서,

    상기 상관 모형이 눈과 입의 위치로 결정될 때,

    상기 보상하는 단계는 상기 검출된 얼굴 요소 중 눈 및 입의 위치가 상기 상관 모형의 눈과 입의 위치와 대응되도록 상기 상하 방향으로 회전된 정도를 보상하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 인증 방법.
14. 제 11항에 있어서,

    상기 상관 모형이 눈과 입의 위치로 결정될 때,

    상기 보상하는 단계는 상기 검출된 얼굴 요소 중 눈 및 입의 위치가 상기 상관 모형의 눈과 입의 위치와 대응되도록 상기 좌우 방향으로 기울어진 정도를 보상하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 인증 방법.

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