KR101108835B1 - 얼굴 인증 시스템 및 그 인증 방법 - Google Patents

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Abstract

본 발명은 얼굴 인증 시스템 및 그 인증 방법에 관한 것으로, 오토포커스 렌즈를 구비하여 인증 대상자의 얼굴화상을 검출하는 촬영부; 상기 촬영부와 상기 인증 대상자의 얼굴까지의 거리를 추출하는 거리 추출부; 상기 촬영부로부터 검출된 상기 인증 대상자의 얼굴화상 특징점과 특징점들간의 거리를 추출하는 특징 추출부; 상기 거리 추출부로부터 추출된 상기 인증 대상자의 얼굴까지의 거리와 미리 등록된 인증 대상자의 얼굴까지의 거리정보, 상기 특징 추출부로부터 추출된 상기 인증 대상자의 얼굴화상 특징점과 특징점들간의 거리와 미리 등록된 상기 인증 대상자의 얼굴화상정보와 비교 분석하는 분석부; 상기 분석부의 비교 분석 결과에 따라 상기 인증 대상자를 인증하는 인증부;를 포함하는 얼굴 인증 시스템 및 그 인증 방법을 제공한다.
Figure R1020090037158
얼굴 인식, 인증, 보안, 줌 렌즈, 오토포커스 렌즈, 카메라, 특징점

Description

얼굴 인증 시스템 및 그 인증 방법{Face authentication system and the authentication method}
본 발명은 얼굴 인증 시스템 및 그 인증 방법에 관한 것으로, 보다 자세하게는 오토포커스 렌즈를 갖는 촬영부, 거리 추출부 및 특징 추출부를 구비한 얼굴 인증 시스템 및 그 인증 방법에 관한 것이다.
일반적으로 얼굴 인증 시스템이라 함은 인증 대상자의 얼굴로 개인인증을 행하기 위해 사용되는 시스템으로 특정한 건물이나 상기 건물 내의 특정한 장소에 들어갈 때에 본인 확인을 행하기 위해서 사용되는 시스템을 일컫는다.
최근에 사용되고 있는 얼굴 인증 시스템은 인증 대상의 얼굴을 촬영하여 상기 인증 대상을 특정할 수 있는 얼굴의 특징점을 등록데이터로 등록하고, 인증시에 상기 인증 대상자의 얼굴을 재차 촬영해서 얼굴의 특징점 데이터를 추출하고 상기 등록데이터와 비교해서 일치하는지 아닌지를 판정하는 특징점 추출방식을 채택하고 있다.
그러나 이러한 특징점 추출방식은 얼굴 인증 시스템은 조명 및 표정 변화에 민감하고, 변장, 수염의 변화, 안경이나 모자 착용, 성형에 의한 얼굴형 변화 등의 몇가지 인식률 저하 및 오인식에 대한 많은 문제점을 갖고 있다.
따라서, 본 발명은 얼굴 인증 시스템 및 그 인증 방법에 제기되는 제반 단점과 문제점을 해결하기 위한 것으로, 오토포커스 렌즈를 구비한 촬영부로 인증 대상자의 얼굴을 촬영하고 인증 대상자의 얼굴까지의 거리, 얼굴화상 특징점과 특징점들간의 거리를 추출한 다음 미리 등록된 인증 대상자의 거리정보와 얼굴화상정보를 비교하는 얼굴 인증 시스템 및 그 인증 방법을 제공하는데 그 목적이 있다.
상기의 목적을 달성하기 위한 본 발명은 오토포커스 렌즈를 구비하여 인증 대상자의 얼굴화상을 검출하는 촬영부; 상기 촬영부와 상기 인증 대상자의 얼굴까지의 거리를 추출하는 거리 추출부; 상기 촬영부로부터 검출된 상기 인증 대상자의 얼굴화상 특징점과 특징점들간의 거리를 추출하는 특징 추출부; 상기 거리 추출부로부터 추출된 상기 인증 대상자의 얼굴까지의 거리와 미리 등록된 인증 대상자의 얼굴까지의 거리정보, 상기 특징 추출부로부터 추출된 상기 인증 대상자의 얼굴화상 특징점과 특징점들간의 거리와 미리 등록된 상기 인증 대상자의 얼굴화상정보와 비교 분석하는 분석부; 상기 분석부의 비교 분석 결과에 따라 상기 인증 대상자를 인증하는 인증부;를 포함하는 얼굴 인증 시스템을 제공함에 있다,
이때, 상기 촬영부는 줌 렌즈를 더 구비할 수 있다.
이때, 상기 촬영부는 상기 인증 대상자의 얼굴화상상태를 판정하는 화상 판 정부; 및 상기 화상 판정부의 판정 결과에 따라 상기 촬영부의 설정을 조정하는 조정부;로 이루어질 수 있다.
이때, 상기 거리 추출부는 상기 줌 렌즈와 오토포커스 렌즈의 현재 위치값을 검출하는 렌즈위치검출부가 더 구비될 수 있다.
그리고 상기 특징점은 상기 인증 대상자가 표정을 지을 때 사용하는 근육 위치를 분석한 데이터일 수 있다.
이때, 상기 특징추출부는 상기 인증 대상자의 일반 얼굴화상 특징점 및 특수 얼굴화상 특징점을 추출할 수 있다. 여기서, 상기 일반 얼굴화상 특징점과 상기 특수 얼굴화상 특징점은 미리 설정된 보안 레벨의 높고 낮음에 따라 추출될 수 있다. 상기 일반 얼굴화상 특징점은 상기 인증 대상자의 무표정에 대한 특징점이고, 상기 특수 얼굴화상 특징점은 상기 인증 대상자의 웃을 때의 표정 또는 눈을 깜빡일 때의 표정에 대한 특징점일 수 있다.
그리고 상기 얼굴화상정보는 상기 인증 대상자의 얼굴화상 특징점정보 및 특징점들간의 거리정보를 포함할 수 있다.
이때, 상기 분석부는 미리 추출된 상기 인증 대상자의 얼굴까지의 거리정보와 상기 인증 대상자의 얼굴화상정보가 등록되어 있는 등록부; 및 상기 등록부에 저장된 상기 인증 대상자의 얼굴까지의 거리정보와 상기 거리 추출부로부터 추출된 상기 인증 대상자의 얼굴까지의 거리 및 상기 등록부에 저장된 상기 인증 대상자의 얼굴화상정보와 상기 특징 추출부로부터 추출된 상기 인증 대상자의 얼굴화상 특징점과 특징점들간의 거리를 비교하여 일치도를 계산하는 비교부;로 이루어질 수 있 다.
상기의 목적을 달성하기 위한 본 발명은 오토포커스 렌즈를 구비한 카메라로 인증 대상자의 얼굴화상을 촬영하는 단계; 상기 인증 대상자의 얼굴까지의 거리를 추출하는 단계; 상기 인증 대상자의 얼굴화상 특징점 및 특징점들간의 거리를 추출하는 단계: 추출된 상기 인증 대상자의 얼굴까지의 거리와 미리 등록된 상기 인증 대상자의 얼굴까지의 거리정보 및 상기 인증 대상자의 얼굴화상 특징점 과 특징점들간의 거리와 미리 등록된 상기 인증 대상자의 얼굴화상정보를 비교 분석하는 단계; 및 비교 분석된 결과로 상기 인증 대상자를 인증하는 단계;를 포함하는 얼굴 인증 방법을 제공함에 있다.
또한,상기 인증 대상자의 얼굴화상을 촬영하는 단계 이전에, 상기 얼굴 인증 시스템의 보안 레벨을 설정하는 단계가 더 포함될 수 있다.
또한, 상기 인증 대상자의 얼굴화상을 촬영하는 단계 이전에, 상기 인증 대상자의 얼굴까지의 거리정보와 상기 인증 대상자의 얼굴화상정보를 미리 등록시키는 단계가 더 포함될 수 있다.
그리고 상기 인증 대상자의 얼굴까지의 거리정보와 상기 인증 대상자의 얼굴화상정보를 미리 등록시키는 단계는, 줌 렌즈와 오토포커스 렌즈를 구비한 카메라로 인증 대상자의 얼굴화상을 촬영하는 단계; 상기 인증 대상자의 얼굴까지의 거리정보를 추출하는 단계; 상기 인증 대상자의 얼굴화상 특징점과 특징점들간의 거리를 나타낸 얼굴화상정보를 추출하는 단계: 추출된 상기 인증 대상자의 얼굴까지의 거리정보 및 얼굴화상정보를 저장하는 단계; 및 상기 인증 대상자의 등록을 완료하 는 단계;를 포함할 수 있다,
그리고 상기 인증 대상자의 얼굴까지의 거리를 추출하는 단계에서, 상기 인증 대상자의 얼굴화상을 촬영하는 단계에서 조절된 상기 줌 렌즈와 오토포커스 렌즈의 현재 위치값을 검출하여 상기 인증 대상자의 얼굴까지의 거리를 추출할 수 있다.
또한, 상기 인증 대상자의 얼굴까지의 거리를 추출하는 단계에서 이후에, 미리 설정된 보안 레벨을 인식하는 단계가 더 포함될 수 있다.
그리고 상기 인증 대상자의 얼굴화상 특징점을 추출하는 단계에서, 보안 레벨이 낮은 경우에는 상기 인증 대상자의 일반 얼굴화상 특징점을 추출하고, 보안 레벨이 높은 경우에는 상기 인증 대상자의 특수 얼굴화상 특징점을 추출할 수 있다.
그리고 비교 분석하는 단계에서 비교 분석된 결과의 일치도가 높은 경우 상기 인증 대상자의 얼굴을 진짜라고 판별하고, 일치도가 낮은 경우 상기 인증 대상자의 얼굴을 가짜라고 판별할 수 있다.
이상에서 설명한 바와 같이, 본 발명에 따른 얼굴 인증 시스템 및 그 인증 방법은 오토포커스 렌즈를 구비한 촬영부로 인증 대상자의 얼굴을 촬영하고 인증 대상자의 얼굴까지의 거리, 얼굴화상 특징점과 특징점들간의 거리를 추출하여 미리 등록된 인증 대상자의 거리정보와 얼굴화상정보를 비교함으로써, 인증 대상자의 얼 굴의 진위를 보다 엄격하게 판별할 수 있는 효과가 있다.
따라서, 눈속임이나 오인식을 최소화함으로써, 보안 효과를 향상시키는 효과가 있다.
본 발명에 따른 얼굴 인증 시스템 및 그 인증 방법에 대한 기술적 구성을 비롯한 작용효과에 관한 사항은 본 발명의 바람직한 실시예가 도시된 도면을 참조하여 아래의 상세한 설명에 의해서 명확하게 이해될 것이다.
도 1 내지 도 3을 참조하여 본 발명의 실시예에 따른 얼굴 인증 시스템 및 그 인증 방법에 대하여 상세히 설명한다.
얼굴 인증 시스템
도 1은 본 발명의 실시예에 따른 얼굴 인증 시스템에 대한 구성도이다.
도 1을 참조하여 설명하면, 본 발명의 실시예에 따른 얼굴 인증 시스템(100)은 촬영부(110), 거리 추출부(120), 특징 추출부(130), 분석부(140) 및 인증부(150)를 포함하여 이루어질 수 있다.
여기서, 상기 얼굴 인증 시스템(100)은 인증 대상자의 얼굴로 개인인증을 행하기 위해 사용되는 시스템으로 특정한 건물이나 상기 건물 내의 특정한 장소에 들어갈 때에 본인 확인을 행하기 위해서 이용될 수 있다. 또한, 우체국, 은행 등의 금융기관의 영업점의 창구에서 금융거래를 의뢰하거나 현금자동인출기와 같은 거래 장치에서 금융거래를 행할 때 본인 확인을 위해서 이용되는 다양한 용도로 사용될 수 있다.
상기 촬영부(110)는 본인 확인을 행하는 사람 즉, 인증 대상자의 얼굴화상을 검출한다. 그리고 상기 촬영부(110)는 상기 인증 대상자의 얼굴화상을 거리별로 다수회 얼굴화상을 검출할 수도 있다. 이때, 상기 촬영부(110)는 촬영수단으로서 줌 렌즈와 오토포커싱 렌즈 및 촬상소자를 구비한 카메라로 구성될 수 있다.
상기 촬영부(110)는 화상 판정부(111)및 조정부(113)를 더 포함할 수 있다.
상기 화상 판정부(111)는 상기 인증 대상자의 얼굴화상의 화상상태가 본인 확인에 적합한지 아닌지 판정한다.
상기 조정부(113)는 상기 화상 판정부(111)의 판정 결과에 따라 상기 촬영부(110)의 설정을 조정한다. 이때, 상기 촬영부(110)의 설정으로는 카메라의 감도, 조리개, 셔터 스피드, 색상, 화이트 밸런스 등 임의의 설정을 조정 대상으로 할 수 있지만, 이하에서는 상기 인증 대상자의 얼굴화상 크기 및 선명도의 조정을 행하기 위해서 상기 줌 렌즈와 오토포커싱 렌즈를 조절하여 상기 인증 대상자의 얼굴화상상태를 조정하는 예를 들어 설명한다.
상기 조정부(113)는 상기 화상 판정부(111)로부터 상기 인증 대상자의 얼굴화상의 크기가 작다는 판정 결과가 입력되면 상기 줌 렌즈의 배율을 조절하여 상기 인증 대상자의 얼굴화상이 촬영조건에 맞는 크기를 가질 수 있도록 한다.
또한, 상기 조정부(113)는 상기 화상 판정부(111)로부터 상기 인증 대상자의 얼굴화상의 선명도가 흐리다는 판정 결과가 입력되면 상기 오토포커스 렌즈를 초점 평가치가 최대가 될 때까지 이동시켜 상기 인증 대상자의 얼굴화상이 촬영조건에 맞는 선명도를 가질 수 있도록 한다.
상기 거리 추출부(120)는 상기 촬영부(110)와 상기 인증 대상자의 얼굴까지의 거리를 추출한다.
상기 거리 추출부(120)는 렌즈위치검출부(121)를 포함하고 있다. 상기 렌즈위치검출부(121)는 상기 촬영부(110)의 출력단에 연결되어 상기 줌 렌즈 및 오토포커스 렌즈의 현재 위치값을 검출할 수 있다. 이때, 상기 렌즈위치검출부(121)는 상기 촬영부(110)가 상기 인증 대상자의 얼굴 화상을 거리별로 검출하였을 경우, 상기 줌 렌즈 및 오토포커스 렌즈의 현재 위치값을 거리별로 모두 검출할 수 있다.
이렇게 상기 줌 렌즈 및 오토포커스 렌즈의 위치값을 알게되면 상기 인증 대상자의 얼굴의 크기를 알 수 있다. 상기 인증 대상자의 얼굴의 크기는 상기 촬영부(110)와 상기 인증 대상자의 얼굴까지의 거리에 반비례하고 상기 줌 렌즈의 배율에 비례한다.
상기 특징 추출부(130)는 상기 촬영부(110)로부터 검출된 상기 인증 대상자의 얼굴화상 특징점과 특징점들간의 거리를 추출한다. 여기서 상기 특징점은 상기 인증 대상자가 표정을 지을 때 사용하는 근육의 위치를 분석한 데이터 즉, 상기 인증 대상자를 식별할 수 있도록 하는 얼굴의 특징(예를들면 눈, 코 및 입)을 표시한 데이터이다.
상기 특징 추출부(130)는 상기 인증 대상자가 무표정일 때 추출되는 일반 얼 굴화상 특징점과 상기 인증 대상자가 웃거나 눈을 깜빡일 때 추출되는 특수 얼굴화상 특징점을 포함하고 있다. 이때, 상기 일반 얼굴화상 특징점과 상기 특수 얼굴화상 특징점은 미리 설정된 보안 레벨에 따라 다르게 추출될 수 있다. 상기 보안 레벨이 낮은 경우에 상기 일반 얼굴화상 특징점을, 상기 보안 레벨이 높은 경우에 상기 특수 얼굴화상 특징점을 추출된다.
상기 분석부(140)는 상기 거리 추출부(120)로부터 추출된 상기 인증 대상자의 얼굴까지의 거리와 상기 특징 추출부(130)로부터 추출된 상기 인증 대상자의 얼굴화상 특징점과 특징점들간의 거리를 미리 등록된 인증 대상자의 얼굴화상정보와 비교 분석한다.
상기 분석부(140)는 등록부(141) 및 비교부(143)를 포함하고 있다.
상기 등록부(141)는 미리 추출된 상기 인증 대상자의 얼굴까지의 거리정보와 상기 인증 대상자의 얼굴화상정보가 등록되어 있다. 여기서, 상기 얼굴화상정보는 상기 인증 대상자의 얼굴화상 특징점정보와 특징점들간의 거리정보를 포함하고 있다.
상기 비교부(143)는 상기 등록부(141)에 저장된 상기 인증 대상자의 얼굴까지의 거리정보와 상기 거리 추출부(120)로부터 추출된 상기 인증 대상자의 얼굴까지의 거리를 비교하고, 상기 등록부(141)에 저장된 상기 인증 대상자의 얼굴화상정보와 상기 특징 추출부(130)로부터 추출된 상기 인증 대상자의 얼굴화상 특징점과 특징점들간의 거리를 비교하여 일치도를 계산한다.
예를 들면, 상기 비교부(143)가 상기 일치도를 0(특징이 전혀 일치하지 않는 다)부터 100(모든 특징이 완전하게 일치한다)까지 분포하도록 하는 산출법을 사용하였을 경우, 상기 비교부(143)의 비교 결과 상기 인증 대상자가 상기 등록부에 등록된 인증 대상자와 동일 인물이라면 일치하는 얼굴의 특징이 많아 상기 일치도가 80 이상일 때 본인으로 특정하고, 80 미만이면 타인일지도 모른다고 판단할 수 있다. 이때, 식별 임계값은 80이 될 수 있다. 상기 식별 임계값은 상기 일치도에 의해 상기 등록부(141)에 등록된 인증 대상자와 상기 인증 대상자가 동일 인물인지 아닌지를 판정하기 위한 기준이 되는 파라미터이다.
상기 인증부(150)는 상기 분석부(140)의 비교 분석 결과에 따라 상기 인증 대상자를 인증한다.
상기 인증부(150)는 상기 분석부(140)의 비교부(143)로부터 측정된 일치도가 식별 임계값 이상이면 상기 인증 대상자의 얼굴을 진짜라 판별하고, 일치도가 식별 임계값 미만이면 상기 인증 대상자의 얼굴을 가짜라 판별할 수 있다.
이와 같이 구성된 상기 얼굴 인증 시스템(100)은 상기 인증 대상자의 얼굴까지의 거리 및 상기 인증 대상자의 얼굴화상 특징점과 특징점들간의 거리를 각각 추출하고 비교하여 상기 인증 대상자의 얼굴의 진위를 판별한다.
따라서, 상기 촬영부(110)에 눈속임으로 상기 인증 대상자의 사진이나 닮은 인형을 위치시켜 얼굴화상을 검출한다고 해도 미리 등록된 상기 인증 대상자의 얼굴까지의 거리정보 및 상기 인증 대상자의 얼굴화상 특징점정보가 동일하지 않아 눈속임을 쉽게 판별할 수 있다.
얼굴 인증 방법
본 발명의 실시예에 따른 얼굴 인증 방법은 앞서 설명한 도 1과 같은 구성으로 이루어진 얼굴 인증 시스템을 이용한 얼굴 인증 방법으로 동일한 구성을 하는 구성요소는 동일한 도면 부호를 사용하였으며, 이하 중복되는 설명은 생략한다.
이하에서는, 본 발명의 실시예에 따른 얼굴 인증 방법을 인증 대상자 등록 처리 동작과 인증 대상자 인증 처리 동작으로 나누어 각각 설명한다.
도 2는 본 발명의 실시예에 따른 얼굴 인증 시스템을 이용한 인증 대상자 등록 처리 동작을 나타낸 흐름도이다.
도 2를 참조하여 설명하면, 상기 얼굴 인증 시스템(100)은 전면에 인증 대상자를 위치시킨뒤 상기 인증 대상자의 얼굴을 촬영한다.(S210) 이때, 상기 촬영부(110)가 상기 인증 대상자의 얼굴화상을 검출한다. 상기 촬영부(110)는 줌 렌즈와 오토포커스 렌즈 및 촬상소자를 구비한 카메라이다. 상기 화상 판정부(111)는 상기 인증 대상자의 얼굴화상의 상태를 판정하고, 상기 조정부(113)는 상기 화상 판정부(111)의 결과에 따라 상기 줌 렌즈로 상기 인증 대상자의 얼굴화상 크기를 조절한다,(S220,S221) 그리고 상기 조정부는 상기 오토포커스 렌즈로 상기 인증 대상자의 얼굴화상 선명도를 조절한다,(S230,S231)
그 다음, 상기 인증 대상자의 얼굴까지의 거리정보를 추출한다.(S240) 이때, 상기 거리 추출부(120)의 렌즈위치검출부(121)가 상기 촬영부(110)의 줌 렌즈와 오토포커스 렌즈의 현재 위치값을 검출하여 상기 인증 대상자의 얼굴까지의 거리를 계산한다.
다음으로, 상기 얼굴 인증 시스템(100)은 상기 인증 대상자의 얼굴화상 특징점정보와 특징점들간의 거리정보를 포함하는 얼굴화상정보를 추출한다.(S250) 이때, 상기 특징 추출부(130)는 상기 촬영부(110)로부터 검출된 상기 인증 대상자의 얼굴화상에서 특징점정보와 특징점들간의 거리정보를 추출한다. 상기 인증 대상자의 얼굴화상 특징점정보는 상기 인증 대상자의 일반 얼굴화상 및 특수 얼굴화상 특징점정보를 포함한다.
그 다음, 추출된 상기 인증 대상자의 얼굴까지의 거리정보 및 얼굴화상정보를 저장한다. 이는, 상기 분석부(140)의 등록부(141)에 등록된다.
이상, 상기 얼굴 인증 시스템(100)에 있어서의 인증 대상자 등록 처리 동작에 대해 설명하였으며, 상기와 같은 인증 대상자 등록 처리 동작에 의해 복수의 인증 대상자가 상기 얼굴 인증 시스템에 등록될 수 있다.
도 3은 본 발명의 실시예에 따른 얼굴 인증 시스템을 이용한 인증 대상자 인증 처리 동작을 나타낸 흐름도이다.
도 3을 참조하여 설명하면, 우선, 상기 얼굴 인증 시스템(100)에는 앞서 설명한 인증 대상자 등록 처리 과정에서 언급했듯이 상기 인증 대상자의 얼굴까지의 거리정보 및 얼굴화상정보는 상기 분석부(140)의 등록부(141)에 미리 등록되어 있다.
또한, 상기 얼굴 인증 시스템(100)에는 보안 레벨이 미리 설정되어 있을 수 있다. 상기 얼굴 인증 시스템(100)은 은행과 같이 높은 수준의 보안이 요구되는 시설에 이용될 때는 보안 레벨을 높게 설정하고, 낮은 수준의 보안이 요구되는 시설에 이용될 때는 보안 레벨을 낮게 설정할 수 있다.
먼저, 상기 얼굴 인증 시스템(100)은 전면에 위치한 인증 대상자의 얼굴을 촬영한다.(S310) 이때, 줌 렌즈와 오토포커스 렌즈 및 촬상소자를 구비한 상기 촬영부(110)가 상기 인증 대상자의 얼굴화상을 검출한다.
그 다음, 검출된 상기 인증 대상자의 얼굴화상을 본인 확인에 적합한 화상상태인지 아닌지 판단한다.(S320,S330) 이때, 상기 화상 판정부(111)가 상기 인증 대상자의 얼굴화상의 크기와 선명도에 대한 화상상태를 판정한다.
다음으로, 상기 인증 대상자의 얼굴화상의 크기가 작은 경우 상기 줌 렌즈의 배율을 조절하고, 상기 인증 대상자의 얼굴화상의 선명도가 흐린 경우 상기 오토포커스 렌즈를 이동시켜 상기 인증 대상자의 등록 처리 동작에서의 촬영 조건에 맞춰 상기 인증 대상자의 얼굴화상을 조정한다.(S321,S331) 이때, 상기 조정부(113)가 상기 화상 판정부(111)의 판정 결과에 따라 상기 촬영부(110)의 설정을 조정한다.
다음으로, 상기 인증 대상자의 얼굴까지의 거리를 측정한다.(S340) 이때, 상기 거리 추출부(120)의 렌즈위치검출부(121)가 상기 촬영부(110)의 줌 렌즈와 오토포커스 렌즈의 현재 위치값을 검출하여 상기 인증 대상자의 얼굴까지의 거리를 계산한다.
그 다음, 미리 설정된 보안 레벨을 인식한다.(S350) 다음으로 상기 얼굴 인증 시스템은 인식된 보안 레벨에 따라 상기 인증 대상자의 얼굴화상 특징점과 특징 점들간의 거리를 각각 추출한다.
미리 설정된 보안 레벨이 낮은 경우 상기 일반 얼굴화상 특징점과 특징점들간의 거리를 추출한다.(S351) 또한, 미리 설정된 보안 레벨이 높은 경우 상기 특수 얼굴화상 특징점과 특징점들간의 거리를 추출한다.(S353) 이때, 상기 특징 추출부(130)는 상기 촬영부(110)로부터 검출된 상기 인증 대상자의 얼굴화상으로부터 상기 얼굴화상 특징점과 특징점들간의 거리를 추출한다.
그 다음, 추출된 상기 인증 대상자의 얼굴까지의 거리와 미리 등록된 상기 인증 대상자의 얼굴까지의 거리정보 및 상기 인증 대상자이 얼굴화상 특징점과 특징점들간의 거리와 미리 등록된 상기 인증 대상자의 얼굴화상정보를 비교 분석한다.(S360) 이는 상기 분석부(140)의 비교부(143)는 상기 등록부(141)에 등록된 상기 인증 대상자의 얼굴까지의 거리정보와 상기 인증 대상자의 얼굴화상정보와 상기 거리 추출부(120)로부터 추출된 상기 인증 대상자의 얼굴까지의 거리와 상기 특징 추출부(130)로부터 추출된 상기 인증 대상자의 얼굴화상 특징점과 특징점들간의 거리를 비교하여 일치도를 계산한다.
끝으로, 상기 비교 분석된 결과로 상기 인증 대상자를 인증한다. 비교 분석된 결과의 일치도가 낮은 경우 상기 인증 대상자의 얼굴을 진짜라고 판별하고, 일치도가 높은 경우 상기 인증 대상자의 얼굴을 가짜라고 판별한다. 이때, 상기 인증부(150)가 상기 분석부(140)의 비교 결과에 따라 상기 인증 대상자를 판별한다.
이상에서 설명한 본 발명의 바람직한 실시예에 대하여 상세하게 설명하였지 만 당해 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자라면 이로부터 다양한 변형 및 균등한 타 실시예가 가능하다는 점을 이해할 수 있을 것이다.
따라서, 본 발명의 권리 범위는 개시된 실시예에 한정되는 것은 아니고 다음의 청구범위에서 정의하고 있는 본 발명의 기본 개념을 이용한 당업자의 여러 변경 및 개량 형태 또는 본 발명의 권리 범위에 속하는 것으로 보아야 할 것이다.
도 1은 본 발명의 실시예에 따른 얼굴 인증 시스템에 대한 구성도.
도 2는 본 발명의 실시예에 따른 얼굴 인증 시스템을 이용한 인증 대상자 등록 처리 동작을 나타낸 흐름도.
도 3은 본 발명의 실시예에 따른 얼굴 인증 시스템을 이용한 인증 대상자 인증 처리 동작을 나타낸 흐름도.
<도면의 주요 부분에 대한 부호 설명>
100 : 얼굴 인증 시스템 110 : 촬영부
120 : 거리 추출부 130 : 특징 추출부
140 : 분석부 150 : 인증부

Claims (18)

  1. 오토포커스 렌즈를 구비하여 인증 대상자의 얼굴화상을 검출하는 촬영부;
    상기 촬영부와 상기 인증 대상자의 얼굴까지의 거리를 추출하는 거리 추출부;
    상기 촬영부로부터 검출된 상기 인증 대상자의 얼굴화상 특징점과 특징점들간의 거리를 추출하는 특징 추출부;
    상기 거리 추출부로부터 추출된 상기 인증 대상자의 얼굴까지의 거리와 미리 등록된 인증 대상자의 얼굴까지의 거리정보, 상기 특징 추출부로부터 추출된 상기 인증 대상자의 얼굴화상 특징점과 특징점들간의 거리와 미리 등록된 상기 인증 대상자의 얼굴화상정보와 비교 분석하는 분석부;
    상기 분석부의 비교 분석 결과에 따라 상기 인증 대상자를 인증하는 인증부를 포함하며,
    상기 특징추출부는 상기 인증 대상자의 일반 얼굴화상 특징점정보 및 특수 얼굴화상 특징점정보를 미리 설정된 보안레벨의 높고 낮음에 따라 추출하며,
    상기 일반 얼굴화상 특징점정보는 상기 인증 대상자의 무표정에 대한 특징점이고, 상기 특수 얼굴화상 특징점정보는 상기 인증 대상자의 무표정 이외의 표정에 대한 특징점인 얼굴 인증 시스템.
  2. 제 1항에 있어서,
    상기 촬영부는 줌 렌즈를 더 구비한 얼굴 인증 시스템.
  3. 제 1항에 있어서,
    상기 촬영부는
    상기 인증 대상자의 얼굴화상상태를 판정하는 화상 판정부; 및
    상기 화상 판정부의 판정 결과에 따라 상기 촬영부의 설정을 조정하는 조정부;
    로 이루어진 얼굴 인증 시스템.
  4. 제 2항에 있어서,
    상기 거리 추출부는
    상기 줌 렌즈와 오토포커스 렌즈의 현재 위치값을 검출하는 렌즈위치검출부가 더 구비된 얼굴 인증 시스템.
  5. 제 1항에 있어서,
    상기 특징점은 상기 인증 대상자가 표정을 지을 때 사용하는 근육 위치를 분석한 데이터인 얼굴 인증 시스템.
  6. 삭제
  7. 삭제
  8. 삭제
  9. 제 1항에 있어서,
    상기 얼굴화상정보는 상기 인증 대상자의 얼굴화상 특징점정보 및 특징점들간의 거리정보를 포함하는 얼굴 인증 시스템.
  10. 제 1항에 있어서,
    상기 분석부는
    미리 추출된 상기 인증 대상자의 얼굴까지의 거리정보와 상기 인증 대상자의 얼굴화상정보가 등록되어 있는 등록부; 및
    상기 등록부에 저장된 상기 인증 대상자의 얼굴까지의 거리정보와 상기 거리 추출부로부터 추출된 상기 인증 대상자의 얼굴까지의 거리 및 상기 등록부에 저장된 상기 인증 대상자의 얼굴화상정보와 상기 특징 추출부로부터 추출된 상기 인증 대상자의 얼굴화상 특징점과 특징점들간의 거리를 비교하여 일치도를 계산하는 비교부;
    로 이루어진 얼굴 인증 시스템.
  11. 오토포커스 렌즈를 구비한 카메라로 인증 대상자의 얼굴화상을 촬영하는 단계;
    상기 인증 대상자의 얼굴까지의 거리를 추출하는 단계;
    상기 인증 대상자의 얼굴화상 특징점 및 특징점들간의 거리를 추출하는 단계:
    추출된 상기 인증 대상자의 얼굴까지의 거리와 미리 등록된 상기 인증 대상자의 얼굴까지의 거리정보 및 상기 인증 대상자의 얼굴화상 특징점 과 특징점들간의 거리와 미리 등록된 상기 인증 대상자의 얼굴화상정보를 비교 분석하는 단계; 및
    비교 분석된 결과로 상기 인증 대상자를 인증하는 단계를 포함하되,
    상기 인증 대상자의 얼굴까지의 거리를 추출하는 단계 이후에, 미리 설정된 보안 레벨을 인식하는 단계를 더 포함하며,
    상기 인증 대상자의 얼굴화상 특징점을 추출하는 단계에서, 보안 레벨이 낮은 경우에는 상기 인증 대상자의 일반 얼굴화상 특징점정보를 추출하고, 보안 레벨이 높은 경우에는 상기 인증 대상자의 특수 얼굴화상 특징점정보를 추출하는 얼굴 인증 방법.
  12. 제 11항에 있어서,
    상기 인증 대상자의 얼굴화상을 촬영하는 단계 이전에,
    상기 얼굴 인증 시스템의 보안 레벨을 설정하는 단계가 더 포함되는 얼굴 인증 방법.
  13. 제 11항에 있어서,
    상기 인증 대상자의 얼굴화상을 촬영하는 단계 이전에,
    상기 인증 대상자의 얼굴까지의 거리정보와 상기 인증 대상자의 얼굴화상정보를 미리 등록시키는 단계가 더 포함되는 얼굴 인증 방법.
  14. 제 13항에 있어서,
    상기 인증 대상자의 얼굴까지의 거리정보와 상기 인증 대상자의 얼굴화상정보를 미리 등록시키는 단계는,
    줌 렌즈와 오토포커스 렌즈를 구비한 카메라로 인증 대상자의 얼굴화상을 촬영하는 단계;
    상기 인증 대상자의 얼굴까지의 거리정보를 추출하는 단계;
    상기 인증 대상자의 얼굴화상 특징점과 특징점들간의 거리를 나타낸 얼굴화상정보를 추출하는 단계:
    추출된 상기 인증 대상자의 얼굴까지의 거리정보 및 얼굴화상정보를 저장하는 단계; 및
    상기 인증 대상자의 등록을 완료하는 단계;
    를 포함하는 얼굴 인증 방법.
  15. 제 14항에 있어서,
    상기 인증 대상자의 얼굴까지의 거리를 추출하는 단계에서,
    상기 인증 대상자의 얼굴화상을 촬영하는 단계에서 조절된 상기 줌 렌즈와 오토포커스 렌즈의 현재 위치값을 검출하여 상기 인증 대상자의 얼굴까지의 거리를 추출하는 얼굴 인증 방법.
  16. 삭제
  17. 삭제
  18. 제 11항에 있어서,
    상기 인증 대상자를 인증하는 단계에서,
    비교 분석하는 단계에서 비교 분석된 결과의 일치도가 높은 경우 상기 인증 대상자의 얼굴을 진짜라고 판별하고, 일치도가 낮은 경우 상기 인증 대상자의 얼굴을 가짜라고 판별하는 얼굴 인증 방법.
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