KR101440274B1 - 얼굴 인식 서비스 제공 장치 및 방법 - Google Patents

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Abstract

얼굴 인식 서비스 제공 장치가 제공되며, 얼굴 등록 단말로부터 사용자의 얼굴 데이터가 등록되면 사용자의 얼굴 데이터와 매핑되도록 하나의 아이디를 할당하는 아이디 할당부, 얼굴 등록 단말 또는 얼굴 인식 단말의 사용자 인터페이스를 통하여 입력된 사용자의 다른 얼굴 데이터가 등록되면 사용자의 다른 얼굴 데이터와 매핑되도록 적어도 하나의 서브 아이디를 할당하는 서브 아이디 할당부, 할당된 아이디 및 서브 아이디 쌍을 포함하는 매핑 테이블을 생성하는 생성부 및 얼굴 인식 단말로부터 사용자 인증 요청이 수신된 경우, 매핑 테이블을 검색하여 사용자를 인증하고, 얼굴 인식 단말로 인증 결과를 전송하는 인증부를 포함한다.

Description

얼굴 인식 서비스 제공 장치 및 방법{APPARATUS AND MEHTOD FOR PROVIDING BIOMETRIC RECOGNITION SERVICE}
얼굴 인식 서비스 제공 장치 및 방법에 관한 것으로, 보다 상세하게는 하나의 사용자에게 복수의 서브 아이디를 부여하여 사용자의 다양한 얼굴 변화에도 적응적으로 인식 서비스를 제공할 수 있는 장치 및 방법에 관한 것이다.
최근 보안의 중요도가 높아짐에 따라 얼굴을 인식하여 회사나 기업의 보안을 유지하는 사례가 늘어나고 있는 추세이다. 얼굴을 인식함에 있어서 사용자의 머리 모양의 변화, 안경의 착용 여부, 등록 후 장시간 이후의 인증 등은 조명 및 자세 변화와 더불어 인식 성능을 저하시키는 요인으로 작용하고 있다.
이때, 안경 착용자에 대한 얼굴 오인식을 최소화하는 방법은, 안경을 착용하지 않은 사용자의 얼굴과 안경을 착용한 사용자의 얼굴을 촬영하는 방법으로 이루어지고 있다. 얼굴 인식 서비스를 제공하는 방법과 관련하여, 선행기술인 한국등록특허 제10-1066097호(2011.09.20 공고)에는 안경을 착용한 사용자와 안경을 착용하지 않은 사용자의 얼굴을 모두 등록한 후, 사용자가 인증을 시도할 때 해당 영상과 비교하는 방법이 개시되어 있다.
다만, 얼굴을 인식함에 있어서, 시간의 흐름에 따라 변화하는 사용자의 얼굴에 대하여 적응적으로 인식할 수 없고, 이러한 경우 사용자의 얼굴은 다시 별도의 아이디로 등록될 수 있다. 별도의 아이디로 등록되는 경우 동일인임을 판단하는 과정이 별도로 필요하고, 동일한 사람임에도 불구하고 다른 사람 간에 적용되는 구분 방식이 그대로 적용되므로 얼굴 인식에 소요되는 시간과 부하가 동시에 증가하며 얼굴 인식 성능이 저하될 수 있다.
한국등록특허 제10-1066097호(2011.09.14)에는 "안경 착용자에 대한 오인식을 최소화한 얼굴 인식 장치 및 이를 이용한 안경 착용자에 대한 얼굴 오인식 최소화 방법"이 개시되어 있다.
본 발명의 일 실시예는, 동일 사용자에게 하나의 아이디만을 부여하고, 사용자의 복수의 다른 영상들은 서브 아이디로 등록하여 얼굴 인식 성능을 향상시키는 인식 장치 및 방법을 제공할 수 있다. 다만, 본 실시예가 이루고자 하는 기술적 과제는 상기된 바와 같은 기술적 과제로 한정되지 않으며, 또 다른 기술적 과제들이 존재할 수 있다.
상술한 기술적 과제를 달성하기 위한 기술적 수단으로서, 본 발명의 일 실시예는, 얼굴 등록 단말로부터 사용자의 얼굴 데이터가 등록되면 사용자의 얼굴 데이터와 매핑되도록 하나의 아이디를 할당하는 아이디 할당부, 얼굴 등록 단말 또는 얼굴 인식 단말의 사용자 인터페이스를 통하여 입력된 사용자의 다른 얼굴 데이터가 등록되면 사용자의 다른 얼굴 데이터와 매핑되도록 적어도 하나의 서브 아이디를 할당하는 서브 아이디 할당부, 할당된 아이디 및 서브 아이디 쌍을 포함하는 매핑 테이블을 생성하는 생성부 및 얼굴 인식 단말로부터 사용자 인증 요청이 수신된 경우, 매핑 테이블을 검색하여 사용자를 인증하고, 얼굴 인식 단말로 인증 결과를 전송하는 인증부를 포함한다.
본 발명의 다른 일 실시예는, 얼굴 등록 단말로부터 사용자의 얼굴 데이터가 등록되면 사용자의 얼굴 데이터와 매핑되도록 아이디를 할당하는 단계, 얼굴 등록 단말 또는 얼굴 인식 단말의 사용자 인터페이스를 통하여 입력된 사용자의 다른 얼굴 데이터가 등록되면 사용자의 다른 얼굴 데이터와 매핑되도록 서브 아이디를 할당하는 단계, 할당된 아이디 및 서브 아이디 쌍을 포함하는 매핑 테이블을 생성하는 단계 및 얼굴 인식 단말로부터 사용자 인증 요청이 수신된 경우, 매핑 테이블을 검색하여 사용자를 인증하고, 얼굴 인식 단말로 인증 결과를 전송하는 단계를 포함한다.
전술한 본 발명의 과제 해결 수단 중 어느 하나에 의하면, 머리, 안경 및 장시간에 따른 얼굴 변화에도 적응적으로 인식을 할 수 있고, 등록된 서브 아이디 영상들을 별도로 취급하지 않고, 서브 아이디들 각각의 정합도 뿐만 아니라, 서브 아이디들 전체의 정합도를 판단하여 별도의 아이디를 부여한 등록된 영상들과 다르게 인식할 수 있다.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 얼굴 인식 서비스 제공 시스템을 설명하기 위한 구성도이다.
도 2는 도 1에 도시된 얼굴 인식 서비스 제공 장치를 설명하기 위한 구성도이다.
도 3은 도 1에 도시된 얼굴 등록 단말 또는 얼굴 인식 단말의 화면을 도시한 도면이다.
도 4는 본 발명의 일 실시예에 따른 얼굴 인식 서비스 제공 방법을 설명한 동작 흐름도이다.
아래에서는 첨부한 도면을 참조하여 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자가 용이하게 실시할 수 있도록 본 발명의 실시예를 상세히 설명한다. 그러나 본 발명은 여러 가지 상이한 형태로 구현될 수 있으며 여기에서 설명하는 실시예에 한정되지 않는다. 그리고 도면에서 본 발명을 명확하게 설명하기 위해서 설명과 관계없는 부분은 생략하였으며, 명세서 전체를 통하여 유사한 부분에 대해서는 유사한 도면 부호를 붙였다.
명세서 전체에서, 어떤 부분이 다른 부분과 "연결"되어 있다고 할 때, 이는 "직접적으로 연결"되어 있는 경우뿐 아니라, 그 중간에 다른 소자를 사이에 두고 "전기적으로 연결"되어 있는 경우도 포함한다. 또한 어떤 부분이 어떤 구성요소를 "포함"한다고 할 때, 이는 특별히 반대되는 기재가 없는 한 다른 구성요소를 제외하는 것이 아니라 다른 구성요소를 더 포함할 수 있는 것을 의미하며, 하나 또는 그 이상의 다른 특징이나 숫자, 단계, 동작, 구성요소, 부분품 또는 이들을 조합한 것들의 존재 또는 부가 가능성을 미리 배제하지 않는 것으로 이해되어야 한다.
이하 첨부된 도면을 참고하여 본 발명을 상세히 설명하기로 한다.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 얼굴 인식 서비스 제공 시스템을 설명하기 위한 구성도이다. 도 1을 참조하면, 얼굴 인식 서비스 제공 시스템(1)은 얼굴 등록 단말(100), 얼굴 인식 단말(100), 얼굴 인식 서비스 제공 장치(300)를 포함할 수 있다. 다만, 이러한 도 1의 얼굴 인식 서비스 제공 시스템(1)은 본 발명의 일 실시예에 불과하므로 도 1을 통해 본 발명이 한정 해석되는 것은 아니다.
이때, 도 1의 각 구성요소들은 일반적으로 네트워크(Network, 200)를 통해 연결된다. 예를 들어, 도 1에 도시된 바와 같이, 네트워크(200)를 통하여 얼굴 등록 단말(100)과 얼굴 인식 단말(100)이 연결될 수 있다. 또한, 얼굴 인식 서비스 제공 장치(300)와 얼굴 등록 단말(100) 및 얼굴 인식 단말(100)이 연결될 수 있다.
여기서, 네트워크(200)는 단말들 및 서버들과 같은 각각의 노드 상호 간에 정보 교환이 가능한 연결 구조를 의미하는 것으로, 이러한 네트워크(200)의 일 예는, 인터넷(Internet), LAN(Local Area Network), Wireless LAN(Wireless Local Area Network), WAN(Wide Area Network), PAN(Personal Area Network), 3G, 4G, LTE, Wi-Fi 등이 포함되나 이에 한정되지는 않는다. 또한, 도 1에 개시된 얼굴 등록 단말(100), 얼굴 인식 단말(100), 얼굴 인식 서비스 제공 장치(300)는 도 1에 도시된 것들로 한정 해석되는 것은 아니다.
얼굴 등록 단말(100)과 얼굴 인식 단말(100)은 동일한 단말일 수 있으며, 얼굴 인식 서비스 제공 장치(300)도 별도로 구비되지 않고 얼굴 등록 단말(100)과 얼굴 인식 단말(100)과 같은 형태로 구현될 수 있다.
상술한 구성을 가지고 본 발명의 일 실시예에 따른 얼굴 인식 서비스 제공 방법을 이하에서 예를 들어 설명한다.
최근 얼굴 인식에 있어서 머리 모양의 변화, 안경 변화, 등록 후 장시간 이후의 인증 등은 조명과 자세 변화와 더불어 얼굴 인식 성능을 저하시키는 요인 중 하나이다. 이를 극복하기 위하여 머리, 안경 변화 등에 대한 강인한 특징을 추출하거나 영상 자체에서 변화들을 보상하는 다양한 얼굴 인식 기법을 사용해야 하지만, 연산량이 복잡하거나 그 성능이 제한적이어서 실제 시스템에 적용되기 어렵다.
실제 시스템에서는 동일인에게 다른 아이디를 부여하여 다수 등록함으로써 인증이 되는 방식을 채용하고 있으나, 다른 아이디의 경우 동일인임을 판단해야 하는 과정이 별도로 필요할 뿐만 아니라, 관리도 쉽지 않으며 다른 사람들 간에 적용되는 구분 방식을 그대로 적용해야 한다. 또한, 다른 아이디로 등록하는 경우 각각의 아이디에 대한 영상을 독립적으로 판단하므로 개인에 대한 인증률이 떨어질 수 있다.
따라서, 본 발명의 일 실시예에 따른 얼굴 인식 서비스 제공 방법은, 얼굴 인식에 있어서 머리, 안경 및 장시간에 따른 얼굴 변화를 극복하기 위하여, 동일 사용자에게 하나의 아이디만을 부여하고, 사용자의 복수의 다른 영상들은 서브 아이디로 등록하여 얼굴 인식 성능을 향상시키는 인식 방법을 제공한다. 이에 따라, 본 발명의 일 실시예는, 등록된 서브 아이디 영상들을 별도로 취급하지 않고, 서브 아이디들 각각의 정합도 뿐만 아니라, 서브 아이디들 전체의 정합도를 판단하여 별도의 아이디를 부여한 등록된 영상들과 다르게 인식할 수 있다.
도 2는 도 1에 도시된 얼굴 인식 서비스 제공 장치를 설명하기 위한 구성도이고, 도 3은 도 1에 도시된 얼굴 등록 단말 또는 얼굴 인식 단말의 화면을 도시한 도면이다.
도 2를 참조하면, 얼굴 인식 서비스 제공 장치(300)는 아이디 할당부(310), 서브 아이디 할당부(330), 생성부(350), 인증부(370)를 포함한다.
아이디 할당부(310)는 얼굴 등록 단말(100)로부터 사용자의 얼굴 데이터가 등록되면, 사용자의 얼굴 데이터와 매핑되도록 하나의 아이디를 할당한다. 이때, 아이디는 사용자가 얼굴 등록 단말(100)로 직접 설정할 수도 있고, 아이디 할당부(310)에서 자동으로 아이디를 할당할 수도 있다.
서브 아이디 할당부(330)는 얼굴 등록 단말(100) 또는 얼굴 인식 단말(100)의 사용자 인터페이스를 통하여 입력된 사용자의 다른 얼굴 데이터가 등록되면, 사용자의 다른 얼굴 데이터와 매핑되도록 적어도 하나의 서브 아이디를 할당한다. 이때, 사용자의 다른 얼굴 데이터는, 아이디가 할당된 얼굴과 다른 얼굴을 의미하며, 예를 들어 안경을 쓴 얼굴에 기초한 데이터일 수 있다.
여기서, 서브 아이디 역시 아이디와 마찬가지로, 사용자가 얼굴 등록 단말(100)로 직접 설정할 수도 있고, 서브 아이디 할당부(330)에서 자동으로 아이디를 할당할 수도 있다. 예를 들어, 아이디와 서브 아이디는 얼굴 인식 단말(100) 또는 얼굴 등록 단말(100)의 사용자 인터페이스를 통하여 설정할 수 있다.
서브 아이디 등록 과정을 도 3a를 참조하여 설명하면, 얼굴에 안경 등의 방해 요소가 없는 상태를 ID: 0000의 서브 아이디 1로 등록을 한다고 가정한다. 여기서, 다양한 얼굴 데이터를 ID는 0000, 서브 아이디는 2, 3, 4로 각각 등록할 수 있다. 또한, 도 3b를 참조하면, 한 명의 사용자에 대하여 영상이 다수 등록된 것을 알 수 있다. 이는, 하나의 아이디에 서브 아이디가 복수개 부여되고, 복수개의 서브 아이디에 복수의 영상을 등록할 수 있음을 보여준다.
생성부(350)는 할당된 아이디 및 서브 아이디 쌍을 포함하는 매핑 테이블을 생성한다. 예를 들어, 아이디와 서브 아이디는 1:N의 관계를 가질 수 있으므로, 사용자 1 명당 아이디는 1 개, 서브 아이디는 N 개가 할당될 수 있다.
인증부(370)는 얼굴 인식 단말(100)로부터 사용자 인증 요청이 수신된 경우, 매핑 테이블을 검색하여 사용자를 인증하고, 얼굴 인식 단말(100)로 인증 결과를 전송할 수 있다.
상술한 바와 같이, 얼굴 인식 서비스 제공 장치(300)는 얼굴 인식 단말(100)이나 얼굴 등록 단말(100)의 형태로도 구현될 수 있고, 얼굴 인식 단말(100)과 얼굴 등록 단말(100)은 동일 단말일 수도 있으므로, 얼굴 인식 서비스 제공 장치(300)가 별도로 구비되지 않는 경우, 얼굴 인식 서비스 제공 장치(300)의 동작들은 얼굴 인식 단말(100)과 얼굴 등록 단말(100)에서도 실시 가능하다.
인증부(370)에서 얼굴을 인증하는 방법은 크게 3 가지로 나눌 수 있다. 첫 번째는, 아이디와 서브 아이디에 매핑된 얼굴 영상을 각각 비교하여 유사도를 측정하는 방법이고, 두 번째는 아이디와 서브 아이디에 매핑된 얼굴 영상들 중 대표 영상을 선택하여 유사도를 측정하는 방법이고, 세 번째는 아이디와 서브 아이디에 매핑된 영상들로 서브 스페이스를 형성하고, 입력된 영상과의 거리를 측정함으로써 유사도를 측정하는 방법이다.
첫 번째 방법은, 인증부(370)에서 아이디에 매핑된 얼굴 데이터와, 서브 아이디에 매핑된 다른 얼굴 데이터를, 사용자 인증 요청에 대응하는 얼굴 데이터와 비교하여 유사도를 측정한다. 그리고 나서, 인증부(370)는 측정된 유사도 중 가장 큰 값을 가지는 유사도를 선택하고, 기 설정된 유사도 기준값과 비교하며, 가장 큰 값을 가지는 유사도가 기 설정된 유사도를 초과하는 경우, 사용자가 등록된 사용자임을 인증할 수 있다.
또는, 인증부(370)는 아이디에 매핑된 얼굴 데이터와, 서브 아이디에 매핑된 다른 얼굴 데이터를, 사용자 인증 요청에 대응하는 얼굴 데이터와 비교하여 유사도를 측정한다. 그리고, 측정된 유사도에 가중치를 부여하여 정규화를 실시하고, 기 설정된 유사도 기준값과 비교하며, 정규화된 유사도가 기 설정된 유사도 기준값을 초과하는 경우, 사용자가 등록된 사용자임을 인증하는 방법도 가능하다.
두 번째 방법은, 인증부(370)에서 아이디에 매핑된 얼굴 데이터와, 서브 아이디에 매핑된 다른 얼굴 데이터 중 대표 얼굴 데이터를 선정한다. 그리고 나서, 인증부(370)는 대표 얼굴 데이터와, 사용자 인증 요청에 대응하는 얼굴 데이터를 비교하여 유사도를 측정할 수 있다. 이와 같은 방법은 한 사람에 해당하는 복수의 얼굴 영상 집합을 동일한 사람으로 인증할 수 있다.
세 번째 방법은, 인증부(370)에서 PCA(Principal Component Analysis), LDA(Linear Discriminant Analysis), ICA(Independent Component Analysis) 중 적어도 하나의 서브 스페이스 기법을 이용하는 방법이다. 일 실시예로, 인증부(370)는 PCA에 기초하여 사용자의 얼굴 데이터와 다른 얼굴 데이터에 대하여 서브 스페이스를 생성할 수 있다. 또한, 인증부(370)는 얼굴 인식 단말(100)로부터 사용자 인증 요청이 수신된 경우, 서브 스페이스와 사용자 인증 요청에 대응하는 얼굴 데이터 간 거리를 산출할 수 있다. 그리고, 인증부(370)는 산출된 거리에 기초하여 사용자를 인증할 수 있다. PCA를 이용한 서브 스페이스는 공지된 기술이므로 상세한 설명은 생략한다.
본 발명의 일 실시예에 따른 얼굴 인식 서비스 제공 방법은, 얼굴 인식에 있어서 머리, 안경 및 장시간에 따른 얼굴 변화를 극복하기 위하여, 동일 사용자에게 하나의 아이디만을 부여하고, 사용자의 복수의 다른 영상들은 서브 아이디로 등록하여 얼굴 인식 성능을 향상시키는 인식 방법을 제공한다. 이에 따라, 본 발명의 일 실시예는, 등록된 서브 아이디 영상들을 별도로 취급하지 않고, 서브 아이디들 각각의 정합도 뿐만 아니라, 서브 아이디들 전체의 정합도를 판단하여 별도의 아이디를 부여한 등록된 영상들과 다르게 인식할 수 있다.
이와 같은 도 2 및 도 3의 얼굴 인식 서비스 제공 방법에 대해서 설명되지 아니한 사항은 앞서 도 1을 통해 얼굴 인식 서비스 제공 방법에 대하여 설명된 내용과 동일하거나 설명된 내용으로부터 용이하게 유추 가능하므로 이하 설명을 생략하도록 한다.
도 4는 본 발명의 일 실시예에 따른 얼굴 인식 서비스 제공 방법을 설명한 동작 흐름도이다.
얼굴 인식 서비스 제공 장치는, 얼굴 등록 단말로부터 사용자의 얼굴 데이터가 등록되면 사용자의 얼굴 데이터와 매핑되도록 하나의 아이디를 할당한다(S4100).
그리고, 얼굴 인식 서비스 제공 장치는, 얼굴 등록 단말 또는 얼굴 인식 단말의 사용자 인터페이스를 통하여 입력된 사용자의 다른 얼굴 데이터가 등록되면 사용자의 다른 얼굴 데이터와 매핑되도록 적어도 하나의 서브 아이디를 할당한다(S4200).
또한, 얼굴 인식 서비스 제공 장치는, 할당된 아이디 및 서브 아이디 쌍을 포함하는 매핑 테이블을 생성한다(S4300).
여기서, 얼굴 인식 서비스 제공 장치는, 얼굴 인식 단말로부터 사용자 인증 요청이 수신된 경우, 매핑 테이블을 검색하여 사용자를 인증하고, 얼굴 인식 단말로 인증 결과를 전송한다(S4400).
본 발명의 일 실시예에 따른 얼굴 인식 서비스 제공 방법은, 한 사용자당 N 개의 서브 아이디를 부여하고, N 개의 서브 아이디 등록이 가능하게 할 뿐만 아니라, 이를 모두 동일한 사람으로 인식할 수 있다. 각각의 사용자당 N 개의 서브 아이디를 등록하는 기능을 얼굴 인식 단말과 얼굴 등록 단말에 메뉴로 구현하고, 인식 시스템에서 이러한 처리를 하기 위한 별도의 모듈을 구성하는 것도 가능하다. 또한, 서브 아이디들을 독립적으로 별도의 사람으로 인증할 수도 있고, 서브 아이디들 전체의 집합을 동일한 사람으로 인증할 수도 있다. 따라서, 서브 아이디별로 인증값을 별도로 생각하여 최고의 점수를 가지는 경우를 선택할 수도 있고, 두 점수를 융합할 수도 있으며, 서브 아이디별로 등록된 영상들 또는 정보들을 하나의 정보처럼 생각하여 인식할 수도 있다.
이와 같은 도 4의 얼굴 인식 서비스 제공 방법에 대해서 설명되지 아니한 사항은 앞서 도 1 내지 도 3을 통해 얼굴 인식 서비스 제공 방법에 대하여 설명된 내용과 동일하거나 설명된 내용으로부터 용이하게 유추 가능하므로 이하 설명을 생략하도록 한다.
도 4룰 통해 설명된 일 실시예에 따른 얼굴 인식 서비스 제공 방법은, 컴퓨터에 의해 실행되는 애플리케이션이나 프로그램 모듈과 같은 컴퓨터에 의해 실행가능한 명령어를 포함하는 기록 매체의 형태로도 구현될 수 있다. 컴퓨터 판독 가능 매체는 컴퓨터에 의해 액세스될 수 있는 임의의 가용 매체일 수 있고, 휘발성 및 비휘발성 매체, 분리형 및 비분리형 매체를 모두 포함한다. 또한, 컴퓨터 판독가능 매체는 컴퓨터 저장 매체 및 통신 매체를 모두 포함할 수 있다. 컴퓨터 저장 매체는 컴퓨터 판독가능 명령어, 데이터 구조, 프로그램 모듈 또는 기타 데이터와 같은 정보의 저장을 위한 임의의 방법 또는 기술로 구현된 휘발성 및 비휘발성, 분리형 및 비분리형 매체를 모두 포함한다. 통신 매체는 전형적으로 컴퓨터 판독가능 명령어, 데이터 구조, 프로그램 모듈, 또는 반송파와 같은 변조된 데이터 신호의 기타 데이터, 또는 기타 전송 메커니즘을 포함하며, 임의의 정보 전달 매체를 포함한다.
전술한 본 발명의 일 실시예에 따른 분산형 생체 인식 서비스 제공 방법은, 단말기에 기본적으로 설치된 애플리케이션(이는 단말기에 기본적으로 탑재된 플랫폼이나 운영체제 등에 포함된 프로그램을 포함할 수 있음)에 의해 실행될 수 있고, 사용자가 애플리케이션 스토어 서버, 애플리케이션 또는 해당 서비스와 관련된 웹 서버 등의 애플리케이션 제공 서버를 통해 마스터 단말기에 직접 설치한 애플리케이션(즉, 프로그램)에 의해 실행될 수도 있다. 이러한 의미에서, 전술한 본 발명의 일 실시예에 따른 메신저 목록 제공 방법은 단말기에 기본적으로 설치되거나 사용자에 의해 직접 설치된 애플리케이션(즉, 프로그램)으로 구현되고 단말기에 등의 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록매체에 기록될 수 있다.
전술한 본 발명의 설명은 예시를 위한 것이며, 본 발명이 속하는 기술분야의 통상의 지식을 가진 자는 본 발명의 기술적 사상이나 필수적인 특징을 변경하지 않고서 다른 구체적인 형태로 쉽게 변형이 가능하다는 것을 이해할 수 있을 것이다. 그러므로 이상에서 기술한 실시예들은 모든 면에서 예시적인 것이며 한정적이 아닌 것으로 이해해야만 한다. 예를 들어, 단일형으로 설명되어 있는 각 구성 요소는 분산되어 실시될 수도 있으며, 마찬가지로 분산된 것으로 설명되어 있는 구성 요소들도 결합된 형태로 실시될 수 있다.
본 발명의 범위는 상기 상세한 설명보다는 후술하는 특허청구범위에 의하여 나타내어지며, 특허청구범위의 의미 및 범위 그리고 그 균등 개념으로부터 도출되는 모든 변경 또는 변형된 형태가 본 발명의 범위에 포함되는 것으로 해석되어야 한다.

Claims (11)

  1. 얼굴 등록 단말로부터 사용자의 얼굴 데이터가 등록되면 상기 사용자의 얼굴 데이터와 매핑되도록 하나의 아이디를 할당하는 아이디 할당부;
    상기 얼굴 등록 단말 또는 얼굴 인식 단말의 사용자 인터페이스를 통하여 입력된 상기 사용자의 다른 얼굴 데이터가 등록되면 상기 사용자의 다른 얼굴 데이터와 매핑되도록 적어도 하나의 서브 아이디를 할당하는 서브 아이디 할당부;
    상기 할당된 아이디 및 서브 아이디 쌍을 포함하는 매핑 테이블을 생성하는 생성부; 및
    상기 얼굴 인식 단말로부터 사용자 인증 요청이 수신된 경우, 상기 매핑 테이블을 검색하여 상기 사용자를 인증하고, 상기 얼굴 인식 단말로 인증 결과를 전송하는 인증부
    를 포함하고,
    상기 다른 얼굴 데이터는, 복수의 얼굴 데이터이고,
    상기 다른 얼굴 데이터는, 시간 경과에 따른 사용자의 얼굴 변화를 반영하는 얼굴 데이터, 사용자의 외모 변화에 대응하는 얼굴 변화를 반영하는 얼굴 데이터를 포함하고,
    상기 인증부는, 상기 아이디에 매핑된 얼굴 데이터와, 상기 서브 아이디에 매핑된 다른 얼굴 데이터를, 상기 사용자 인증 요청에 대응하는 얼굴 데이터와 비교하여 유사도를 측정하고, 상기 측정된 유사도 중 가장 큰 값을 가지는 유사도를 선택하고, 기 설정된 유사도 기준값과 비교하고, 상기 가장 큰 값을 가지는 유사도가 기 설정된 유사도 기준값을 초과하는 경우, 상기 사용자가 등록된 사용자임을 인증하는 것인, 얼굴 인식 서비스 제공 장치.
  2. 삭제
  3. 제 1 항에 있어서,
    상기 인증부는,
    상기 아이디에 매핑된 얼굴 데이터와, 상기 서브 아이디에 매핑된 다른 얼굴 데이터를, 상기 사용자 인증 요청에 대응하는 얼굴 데이터와 비교하여 유사도를 측정하고,
    상기 측정된 유사도에 가중치를 부여하여 정규화를 실시하고, 기 설정된 유사도 기준값과 비교하고,
    상기 정규화된 유사도가 기 설정된 유사도 기준값을 초과하는 경우, 상기 사용자가 등록된 사용자임을 인증하는 것인, 얼굴 인식 서비스 제공 장치.
  4. 제 1 항에 있어서,
    상기 인증부는,
    PCA(Principal Component Analysis), LDA(Linear Discriminant Analysis), ICA(Independent Component Analysis) 중 적어도 하나의 서브 스페이스 기법을 이용하고, 상기 사용자의 얼굴 데이터와 다른 얼굴 데이터에 기초하여 서브 스페이스를 생성하는 것인, 얼굴 인식 서비스 제공 장치.
  5. 제 4 항에 있어서,
    상기 인증부는,
    상기 얼굴 인식 단말로부터 사용자 인증 요청이 수신된 경우, 상기 서브 스페이스와 상기 사용자 인증 요청에 대응하는 얼굴 데이터 간의 거리를 산출하고,
    상기 산출된 거리에 기초하여 상기 사용자를 인증하는 것인, 얼굴 인식 서비스 제공 장치.
  6. 얼굴 인식 서비스 제공 장치가 실행하는 얼굴 인식 서비스 제공 방법에 있어서,
    얼굴 등록 단말로부터 사용자의 얼굴 데이터가 등록되면 상기 사용자의 얼굴 데이터와 매핑되도록 아이디를 할당하는 단계;
    상기 얼굴 등록 단말 또는 얼굴 인식 단말의 사용자 인터페이스를 통하여 입력된 상기 사용자의 다른 얼굴 데이터가 등록되면 상기 사용자의 다른 얼굴 데이터와 매핑되도록 서브 아이디를 할당하는 단계;
    상기 할당된 아이디 및 서브 아이디 쌍을 포함하는 매핑 테이블을 생성하는 단계; 및
    상기 얼굴 인식 단말로부터 사용자 인증 요청이 수신된 경우, 상기 매핑 테이블을 검색하여 상기 사용자를 인증하고, 상기 얼굴 인식 단말로 인증 결과를 전송하는 단계
    를 포함하고,
    상기 다른 얼굴 데이터는, 복수의 얼굴 데이터이고,
    상기 다른 얼굴 데이터는, 시간 경과에 따른 사용자의 얼굴 변화를 반영하는 얼굴 데이터, 사용자의 외모 변화에 대응하는 얼굴 변화를 반영하는 얼굴 데이터를 포함하고,
    상기 사용자를 인증하는 단계는, 상기 아이디에 매핑된 얼굴 데이터와, 상기 서브 아이디에 매핑된 다른 얼굴 데이터를, 상기 사용자 인증 요청에 대응하는 얼굴 데이터와 비교하여 유사도를 측정하는 단계, 상기 측정된 유사도 중 가장 큰 값을 가지는 유사도를 선택하고, 기 설정된 유사도 기준값과 비교하는 단계, 및 상기 가장 큰 값을 가지는 유사도가 기 설정된 유사도 기준값을 초과하는 경우, 상기 사용자가 등록된 사용자임을 인증하는 단계를 포함하는 것인, 얼굴 인식 서비스 제공 방법.
  7. 제 6 항에 있어서,
    상기 아이디와 서브 아이디는 상기 사용자가 상기 얼굴 인식 단말 또는 얼굴 등록 단말의 사용자 인터페이스를 통하여 설정 가능한 것인, 얼굴 인식 서비스 제공 방법.
  8. 삭제
  9. 제 6 항에 있어서,
    상기 사용자를 인증하는 단계는,
    상기 아이디에 매핑된 얼굴 데이터와, 상기 서브 아이디에 매핑된 다른 얼굴 데이터를, 상기 사용자 인증 요청에 대응하는 얼굴 데이터와 비교하여 유사도를 측정하는 단계;
    상기 측정된 유사도에 가중치를 부여하여 정규화를 실시하고, 기 설정된 유사도 기준값과 비교하는 단계; 및
    상기 정규화된 유사도가 기 설정된 유사도 기준값을 초과하는 경우, 상기 사용자가 등록된 사용자임을 인증하는 단계
    를 포함하는 것인, 얼굴 인식 서비스 제공 방법.
  10. 제 6 항에 있어서,
    PCA(Principal Component Analysis), LDA(Linear Discriminant Analysis), ICA(Independent Component Analysis) 중 적어도 하나의 서브 스페이스 기법을 이용하고, 상기 사용자의 얼굴 데이터와 다른 얼굴 데이터에 기초하여 서브 스페이스를 생성하는 단계;
    를 더 포함하는 것인, 얼굴 인식 서비스 제공 방법.
  11. 제 10 항에 있어서,
    상기 사용자를 인증하는 단계는,
    상기 얼굴 인식 단말로부터 사용자 인증 요청이 수신된 경우, 상기 서브 스페이스와 상기 사용자 인증 요청에 대응하는 얼굴 데이터 간의 거리를 산출하는 단계;
    상기 산출된 거리에 기초하여 상기 사용자를 인증하는 단계
    를 포함하는 것인, 얼굴 인식 서비스 제공 방법.
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Families Citing this family (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN107679493A (zh) * 2017-09-30 2018-02-09 百度在线网络技术（北京）有限公司 人脸识别方法和装置

Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR20000023915A (ko) * 1999-09-22 2000-05-06 이칠기 표정변화와 주변환경에 독립적인 얼굴인식을 위한 학습 및인식방법.
JP2010238181A (ja) * 2009-03-31 2010-10-21 Sogo Keibi Hosho Co Ltd 顔認証装置および顔認証方法

Family Cites Families (33)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US5930804A (en) * 1997-06-09 1999-07-27 Philips Electronics North America Corporation Web-based biometric authentication system and method
GB2349244A (en) * 1999-04-22 2000-10-25 Visage Developments Limited Providing network access to restricted resources
US7203346B2 (en) * 2002-04-27 2007-04-10 Samsung Electronics Co., Ltd. Face recognition method and apparatus using component-based face descriptor
JP2004118627A (ja) * 2002-09-27 2004-04-15 Toshiba Corp 人物認証装置および人物認証方法
US7043754B2 (en) * 2003-06-12 2006-05-09 Michael Arnouse Method of secure personal identification, information processing, and precise point of contact location and timing
US7472275B2 (en) * 2003-06-13 2008-12-30 Michael Arnouse System and method of electronic signature verification
US7574016B2 (en) * 2003-06-26 2009-08-11 Fotonation Vision Limited Digital image processing using face detection information
JP4569471B2 (ja) * 2003-09-26 2010-10-27 株式会社ニコン 電子画像蓄積方法、電子画像蓄積装置、及び電子画像蓄積システム
GB0326186D0 (en) * 2003-11-10 2003-12-17 Omniperception Ltd 2d face authentication system
US7715597B2 (en) * 2004-12-29 2010-05-11 Fotonation Ireland Limited Method and component for image recognition
US7774851B2 (en) * 2005-12-22 2010-08-10 Scenera Technologies, Llc Methods, systems, and computer program products for protecting information on a user interface based on a viewability of the information
US7684651B2 (en) * 2006-08-23 2010-03-23 Microsoft Corporation Image-based face search
US20130212655A1 (en) * 2006-10-02 2013-08-15 Hector T. Hoyos Efficient prevention fraud
US8510567B2 (en) * 2006-11-14 2013-08-13 Cfph, Llc Conditional biometric access in a gaming environment
US9411944B2 (en) * 2006-11-15 2016-08-09 Cfph, Llc Biometric access sensitivity
US8233677B2 (en) * 2007-07-04 2012-07-31 Sanyo Electric Co., Ltd. Image sensing apparatus and image file data structure
US7894639B2 (en) * 2008-01-03 2011-02-22 International Business Machines Corporation Digital life recorder implementing enhanced facial recognition subsystem for acquiring a face glossary data
US20110188713A1 (en) * 2008-07-16 2011-08-04 Imprezzeo Pty Ltd Facial image recognition and retrieval
US8396246B2 (en) * 2008-08-28 2013-03-12 Microsoft Corporation Tagging images with labels
US8867779B2 (en) * 2008-08-28 2014-10-21 Microsoft Corporation Image tagging user interface
JP2010134785A (ja) * 2008-12-05 2010-06-17 Toshiba Corp 顔認証を利用した情報処理方法および情報表示装置
US8397156B2 (en) * 2009-09-16 2013-03-12 Microsoft Corporation Organizing documents through utilization of people tags
US8601573B2 (en) * 2009-09-17 2013-12-03 International Business Machines Corporation Facial recognition for document and application data access control
GB2478924A (en) * 2010-03-23 2011-09-28 Passfaces Corp Risk analysis warning conveyed using distorted alert images in picture selection based mutual authentication scheme
JP5730518B2 (ja) * 2010-08-27 2015-06-10 株式会社日立国際電気 特定人物検知システムおよび特定人物検知方法
US8655027B1 (en) * 2011-03-25 2014-02-18 The United States of America, as represented by the Director, National Security Agency Method of image-based user authentication
DE102012216191A1 (de) * 2011-09-14 2013-03-14 Hitachi Information & Communication Engineering, Ltd. Authentifizierungssystem
US9135410B2 (en) * 2011-12-21 2015-09-15 At&T Intellectual Property I, L.P. Digital rights management using a digital agent
WO2013133791A1 (en) * 2012-03-05 2013-09-12 Intel Corporation User identification and personalized vehicle settings management system
AU2013243768B2 (en) * 2012-04-01 2017-12-21 Payfone, Inc. Secure authentication in a multi-party system
US20130342672A1 (en) * 2012-06-25 2013-12-26 Amazon Technologies, Inc. Using gaze determination with device input
US8904498B2 (en) * 2012-10-17 2014-12-02 Ca, Inc. Biometric identification for mobile applications
US9405771B2 (en) * 2013-03-14 2016-08-02 Microsoft Technology Licensing, Llc Associating metadata with images in a personal image collection

Patent Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR20000023915A (ko) * 1999-09-22 2000-05-06 이칠기 표정변화와 주변환경에 독립적인 얼굴인식을 위한 학습 및인식방법.
JP2010238181A (ja) * 2009-03-31 2010-10-21 Sogo Keibi Hosho Co Ltd 顔認証装置および顔認証方法

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