KR101717079B1 - Image key certification method and system related to redundancy of color histogram information - Google Patents
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Abstract
Description
본 발명은 색 히스토그램 정보 중복성에 관한 영상 키 인증 방법 및 시스템에 관한 것이다.The present invention relates to a video key authentication method and system for color histogram information redundancy.
인터넷이 발달함에 따라 인터넷에 연결되는 네트워크의 숫자가 급속하게 증가되었으며, 이에 따라 인터넷상에 포함된 정보의 범위와 내용도 광범위하게 증가되었다. 이러한 인터넷 환경하에서, 기존에 행해져 오던 여러 가지 웹서비스(예컨대, 전자상거래 등) 뿐만 아니라 새로운 유형의 웹서비스들이 인터넷 상에 적용되도록 개발되고 있다.With the development of the Internet, the number of networks connected to the Internet has increased rapidly, and the scope and content of information on the Internet has increased widely. Under such an Internet environment, various types of web services (e. G., E-commerce) as well as new types of web services have been developed to be applied to the Internet.
웹서비스 제공자 시스템은 사용자의 관리 및 보안상의 이유로 일정한 사용자의 식별 및 인증을 위해 아이디(ID) 및 비밀번호를 사용하는 것이 일반적이다. 좀 더 강력한 인증을 원하는 경우에는 암호화된 공인인증서, 보안카드(무작위로 나열된 숫자 배열 카드), 전화인증 등을 활용하기도 한다. 이러한 방법들은 서로 연계하여 사용할 경우 인증 보안을 강화하는데 도움이 되기도 한다. The web service provider system generally uses an ID and a password for identifying and authenticating a certain user for management and security reasons of the user. If you want a stronger authentication, you can use an encrypted public certificate, a security card (a random numbered array card), and a phone certificate. These methods can also help enhance authentication security when used in conjunction with each other.
관련 기술로는 한국공개특허 10-2015-0081387호에 등록된 사용자에 대해서만 인증을 수행할 수 있는 시스템 및 방법이 개시되어 있기도 하다. As a related art, a system and a method for performing authentication only for a user registered in Korean Patent Laid-open No. 10-2015-0081387 are disclosed.
따라서, 본 발명은 모든 영상의 고유하게 가지고 있는 영상의 색 히스토그램 및/또는 질감 정보를 사용자 인증 수단으로 이용하는 색 히스토그램 정보 중복성에 관한 영상 키 인증 방법 및 시스템을 제공하기 위한 것이다. Accordingly, the present invention provides a video key authentication method and system for color histogram information redundancy using color histogram and / or texture information inherent in all images as a user authentication means.
본 발명은 영상 원본에서 추출되어 저장되어 있는 영상의 색 히스토그램 및/또는 질감 정보만을 가지고는 본래의 영상을 복원할 수 없고, 사용자 편의를 위해 인증 키에 대한 힌트로서 제공되는 섬네일 영상만으로는 영상 키로 사용되는 원본 영상을 100% 복원하기 힘들어 인증 보안을 강화할 수 있는 색 히스토그램 정보 중복성에 관한 영상 키 인증 방법 및 시스템을 제공하기 위한 것이다. The present invention can not restore the original image using only the color histogram and / or texture information of the image extracted and stored in the image source, and the thumbnail image provided as a hint to the authentication key for user convenience is used as the image key The present invention provides a video key authentication method and system for color histogram information redundancy capable of enhancing authentication security because it is difficult to restore 100% original video.
본 발명은 데이터베이스 보안 측면에서 다양한 관점에서 암호화될 수 있는 요소를 가지고 있어 높은 수준의 보안 로직이 적용되는 색 히스토그램 정보 중복성에 관한 영상 키 인증 방법 및 시스템을 제공하기 위한 것이다. The present invention is to provide a video key authentication method and system for color histogram information redundancy to which a high level security logic is applied because it has elements that can be encrypted in various aspects from the viewpoint of database security.
본 발명의 다른 목적들은 이하에 서술되는 바람직한 실시예를 통하여 보다 명확해질 것이다.Other objects of the present invention will become more apparent through the following preferred embodiments.
본 발명의 일 측면에 따르면, 사용자 인증의 영상 키로 사용될 원본 영상 혹은 사용자 인증을 위한 입력 영상을 입력받는 영상 입력부; 상기 원본 영상과 입력 영상에 대해 영상 분석을 통해 제1 영상 특징값 및 제2 영상 특징값을 각각 추출하는 특징 추출부; 상기 제1 영상 특징값을 상기 원본 영상과 함께 데이터베이스에 저장하는 데이터 저장부; 및 상기 제2 영상 특징값을 상기 데이터 저장부에 저장된 상기 제1 영상 특징값과 비교하고 유사도에 따라 사용자 인증 여부를 결정하는 인증 수행부를 포함하되, 상기 제1 영상 특징값과 상기 제2 영상 특징값은 색 히스토그램 정보와 질감 정보를 모두 포함하고 있는 것을 특징으로 하는 영상 키 인증 시스템이 제공된다. According to an aspect of the present invention, there is provided an image authentication method comprising: inputting an original image to be used as a video key of a user authentication or an input image for user authentication; A feature extraction unit for extracting a first image feature value and a second image feature value through an image analysis on the original image and the input image, respectively; A data storage unit for storing the first image feature value in a database together with the original image; And an authentication performing unit comparing the second image feature value with the first image feature value stored in the data storage unit and determining whether the user is authenticated according to the similarity degree, wherein the first image feature value and the second image feature Wherein the value includes color histogram information and texture information.
상기 특징 추출부는, 1차원 공간인 R 공간, G 공간, B 공간과, 2차원 공간인 RG 공간, GB 공간, BR 공간과, 3차원 공간인 RGB 공간을 포함하는 7개의 색 공간 중에서 색 히스토그램을 분석할 색 공간을 선택하는 색 공간 선택부와; 상기 색 공간 중 하나 이상에 대해 빈(bin) 영역 구분 간격을 타 색 공간보다 작게 설정하는 차별적 양자화부와; 상기 빈 중에서 색 히스토그램을 분석할 빈의 종류 및 순서 중 하나 이상을 선택하는 빈 선택부와; 상기 색 공간에 대해 구분된 빈 영역들 중에서 일부 빈 영역의 빈도수에 대해 소정의 가중치를 적용하는 가중치 적용부와; 상기 원본 영상과 상기 입력 영상 중 색 히스토그램을 분석할 추출 영역을 선택하는 추출 영역 선택부 중 하나 이상을 포함할 수 있다.The feature extraction unit extracts a color histogram from seven color spaces including R space, G space, and B space, which are one-dimensional spaces, RG space, GB space, and BR space, which are two- A color space selector for selecting a color space to be analyzed; A differential quantizer configured to set a bin region division interval smaller than other color spaces for at least one of the color spaces; A bin selection unit for selecting at least one of a type and a sequence of bins to analyze a color histogram among the bins; A weight applying unit for applying a predetermined weight to a frequency of a part of the blank areas among the blank areas divided for the color space; And an extraction region selection unit for selecting an extraction region to analyze the color histogram of the original image and the input image.
상기 특징 추출부는 상기 색 공간 선택부, 상기 차별적 양자화부, 상기 빈 선택부, 상기 가중치 적용부, 상기 추출 영역 선택부 중 하나 이상에 의해 결정된 결과에 기초하여 분석된 상기 색 히스토그램에 대해 동일한 빈에 속한 픽셀들을 대상으로 공간적인 평균 위치 및 분포를 반영하여 상기 특징벡터를 생성하는 특징벡터 생성부를 더 포함할 수 있다.Wherein the feature extracting unit extracts the color histogram of the color histogram analyzed based on the result determined by at least one of the color space selecting unit, the differential quantizing unit, the bin selecting unit, the weight applying unit, And a feature vector generation unit for generating the feature vector by reflecting a spatial average position and a distribution of the pixels belonging to the feature vector.
상기 제1 영상 특징값 및 상기 제2 영상 특징값을 암호화하는 암호화부를 더 포함하되, 상기 인증 수행부는 상기 제1 영상 특징값과 상기 제2 영상 특징값을 암호화된 상태에서 비교할 수 있다. The authentication unit may compare the first image feature value and the second image feature value in an encrypted state, wherein the encryption unit encrypts the first image feature value and the second image feature value.
상기 제1 영상 특징값을 암호화하는 암호화부; 및 상기 데이터베이스에 저장된 상기 제1 영상 특징값을 복호화하는 복호화부를 더 포함할 수 있다.An encryption unit for encrypting the first image feature value; And a decoding unit decoding the first image feature value stored in the database.
상기 원본 영상에 상응하는 섬네일(thumbnail)을 상기 입력 영상을 입력받기 위한 힌트 영상으로 제공하는 힌트 영상 제공부를 더 포함할 수 있다.And a hint image providing unit for providing a thumbnail corresponding to the original image as a hint image for receiving the input image.
한편 본 발명의 다른 측면에 따르면, 사용자 인증의 영상 키로 사용될 원본 영상을 입력받는 영상 입력부; 상기 원본 영상에 대해 영상 분석을 통해 영상 특징값을 추출하는 특징 추출부; 상기 영상 특징값을 상기 원본 영상과 함께 데이터베이스에 저장하는 데이터 저장부; 및 지정된 사용자에게 상기 원본 영상과는 다른 영상이지만 상기 영상 특징값을 가지는 배포 영상을 인증 키로 배포하는 인증 키 제공부를 포함하는 영상 키 인증 시스템이 제공된다. According to another aspect of the present invention, there is provided an image processing apparatus comprising: a video input unit receiving an original image to be used as a video key of user authentication; A feature extraction unit for extracting an image feature value from the original image through image analysis; A data storage unit for storing the image feature value in a database together with the original image; And an authentication key provision unit for distributing a distributed image having an image characteristic value different from the original image to the designated user as an authentication key.
상기 영상 입력부는 상기 배포 영상을 입력받고, 상기 특징 추출부는 상기 배포 영상에 대해 영상 분석을 통해 영상 특징값을 추출하며, 상기 배포 영상의 영상 특징값을 상기 데이터 저장부에 저장된 상기 원본 영상의 영상 특징값과 비교하고 유사도에 따라 사용자 인증 여부를 결정하는 인증 수행부를 더 포함할 수 있다.Wherein the image input unit receives the distribution image, the feature extraction unit extracts an image feature value from the distribution image through image analysis, and stores the image characteristic value of the distribution image in the image storage unit And may further include an authentication performing unit that compares the feature value with the feature value and determines whether the user is authenticated according to the similarity.
한편 본 발명의 또 다른 측면에 따르면, (a) 영상 입력부가 사용자 인증의 영상 키로 사용될 원본 영상을 입력받는 단계; (b) 특징 추출부가 상기 원본 영상에 대해 영상 분석을 통해 제1 영상 특징값을 추출하는 단계; (c) 데이터 저장부가 상기 제1 영상 특징값을 상기 원본 영상과 함께 데이터베이스에 저장하는 단계; (d) 상기 영상 입력부가 사용자 인증을 위한 입력 영상을 입력받는 단계; (e) 상기 특징 추출부가 상기 입력 영상에 대해 영상 분석을 통해 제2 영상 특징값을 추출하는 단계; (f) 인증 수행부가 상기 제2 영상 특징값을 상기 데이터 저장부에 저장된 상기 제1 영상 특징값과 비교하고 유사도에 따라 사용자 인증 여부를 결정하는 단계를 포함하되, 상기 제1 영상 특징값과 상기 제2 영상 특징값은 색 히스토그램 정보와 질감 정보를 모두 포함하고 있는 것을 특징으로 하는 영상 키 인증 방법 및 이를 수행하기 위한 프로그램이 기록된 기록매체가 제공된다. According to still another aspect of the present invention, there is provided a method of authenticating a user, comprising: (a) receiving an original image to be used as a video key of a user authentication; (b) extracting a first image feature value through image analysis on the original image; (c) the data storage unit storing the first image feature value in the database together with the original image; (d) receiving the input image for user authentication by the image input unit; (e) extracting a second image feature value through image analysis on the input image; (f) comparing the second image feature value with the first image feature value stored in the data storage unit, and determining whether the user authentication is performed according to the similarity degree, wherein the first image feature value, And the second image feature value includes both color histogram information and texture information, and a recording medium on which a program for performing the image key authentication method is provided.
상기 단계 (b)는, 1차원 공간인 R 공간, G 공간, B 공간과, 2차원 공간인 RG 공간, GB 공간, BR 공간과, 3차원 공간인 RGB 공간을 포함하는 7개의 색 공간 중에서 색 히스토그램을 분석할 색 공간을 선택하는 색 공간 선택 단계와; 상기 색 공간 중 하나 이상에 대해 빈(bin) 영역 구분 간격을 타 색 공간보다 작게 설정하는 차별적 양자화 단계와; 상기 빈 중에서 색 히스토그램을 분석할 빈의 종류 및 순서 중 하나 이상을 선택하는 빈 선택 단계와; 상기 색 공간에 대해 구분된 빈 영역들 중에서 일부 빈 영역의 빈도수에 대해 소정의 가중치를 적용하는 가중치 적용 단계와; 상기 원본 영상과 상기 입력 영상 중 색 히스토그램을 분석할 추출 영역을 선택하는 추출 영역 선택 단계 중 하나 이상을 수행하고, 상기 단계 (e)는 상기 단계 (b)와 동일한 서브 단계를 수행할 수 있다.The step (b) comprises the steps of: selecting one of seven color spaces including one-dimensional space R space, G space, B space, RG space as a two-dimensional space, GB space, BR space, A color space selection step of selecting a color space to analyze the histogram; A differential quantization step of setting a bin region dividing interval for at least one of the color spaces to be smaller than other color spaces; A bin selection step of selecting at least one of a type and an order of bin to analyze a color histogram among the bins; A weight applying step of applying a predetermined weight to a frequency of some of the blank areas among the blank areas divided for the color space; And an extraction region selection step of selecting an extraction region to analyze a color histogram of the original image and the input image, and the step (e) may perform the same sub-step as the step (b).
상기 단계 (b) 및 상기 단계 (e)는 상기 색 공간 선택 단계, 상기 차별적 양자화 단계, 상기 빈 선택 단계, 상기 가중치 적용 단계, 상기 추출 영역 선택 단계 중 하나 이상의 서브 단계의 수행에 의해 결정된 결과에 기초하여 분석된 상기 색 히스토그램에 대해 동일한 빈에 속한 픽셀들을 대상으로 공간적인 평균 위치 및 분포를 반영하여 특징벡터를 생성하는 단계를 더 포함할 수 있다.Wherein the step (b) and the step (e) are performed on the result determined by performing at least one of the color space selection step, the differential quantization step, the bin selection step, the weight applying step, and the extraction area selection step And generating the feature vector by reflecting the spatial average position and the distribution of the pixels belonging to the same bin with respect to the color histogram analyzed based on the color histogram.
상기 단계 (c) 이전에 상기 제1 영상 특징값을 암호화하는 단계; 상기 단계 (f) 이전에 상기 제2 영상 특징값을 암호화하는 단계를 더 포함하되, 상기 단계 (f)에서 상기 인증 수행부는 상기 제1 영상 특징값과 상기 제2 영상 특징값을 암호화된 상태에서 비교할 수 있다.Encrypting the first image feature value prior to step (c); The method of claim 1, further comprising encrypting the second image feature value before step (f), wherein in step (f), the authentication performing unit is configured to encrypt the first image feature value and the second image feature value in an encrypted state Can be compared.
상기 단계 (c) 이전에 상기 제1 영상 특징값을 암호화하는 단계; 상기 단계 (f) 이전에 암호화된 상기 제1 영상 특징값을 복호화하는 단계를 더 포함할 수 있다.Encrypting the first image feature value prior to step (c); And decrypting the first image feature value encrypted before the step (f).
상기 단계 (d) 이전에 상기 원본 영상에 상응하는 섬네일을 상기 입력 영상을 입력받기 위한 힌트 영상으로 제공하는 단계를 더 포함할 수 있다.And providing the thumbnail corresponding to the original image as a hint image for receiving the input image before the step (d).
한편 본 발명의 또 다른 측면에 따르면, (a) 영상 입력부가 사용자 인증의 영상 키로 사용될 원본 영상을 입력받는 단계; (b) 특징 추출부가 상기 원본 영상에 대해 영상 분석을 통해 제1 영상 특징값을 추출하는 단계; (c) 데이터 저장부가 상기 제1 영상 특징값을 상기 원본 영상과 함께 데이터베이스에 저장하는 단계; 및 (d) 지정된 사용자에게 상기 원본 영상과는 다른 영상이지만 상기 영상 특징값을 가지는 배포 영상을 인증 키로 배포하는 단계를 포함하는 영상 키 인증 방법이 제공된다. According to still another aspect of the present invention, there is provided a method of authenticating a user, comprising: (a) receiving an original image to be used as a video key of a user authentication; (b) extracting a first image feature value through image analysis on the original image; (c) the data storage unit storing the first image feature value in the database together with the original image; And (d) distributing a distribution image having an image characteristic value different from the original image to the designated user as an authentication key.
(e) 상기 영상 입력부가 사용자 인증을 위해 상기 배포 영상을 입력받는 단계; (f) 상기 특징 추출부가 상기 배포 영상에 대해 영상 분석을 통해 영상 특징값을 추출하는 단계; (g) 인증 수행부가 상기 배포 영상의 영상 특징값을 상기 데이터 저장부에 저장된 상기 원본 영상의 영상 특징값과 비교하고 유사도에 따라 사용자 인증 여부를 결정하는 단계를 더 포함할 수 있다. (e) receiving the distribution image for user authentication by the image input unit; (f) extracting an image characteristic value through image analysis on the distribution image; (g) The authentication performing unit may compare the image feature value of the distribution image with the image feature value of the original image stored in the data storage unit and determine whether the user is authenticated according to the similarity.
전술한 것 외의 다른 측면, 특징, 이점이 이하의 도면, 특허청구범위 및 발명의 상세한 설명으로부터 명확해질 것이다.Other aspects, features, and advantages will become apparent from the following drawings, claims, and detailed description of the invention.
본 발명에 따르면, 모든 영상의 고유하게 가지고 있는 영상의 색 히스토그램 및/또는 질감 정보를 사용자 인증 수단으로 이용하는 효과가 있다.According to the present invention, color histogram and / or texture information of an image inherently possessed by all images can be used as user authentication means.
또한, 영상 원본에서 추출되어 저장되어 있는 영상의 색 히스토그램 및/또는 질감 정보만을 가지고는 본래의 영상을 복원할 수 없고, 사용자 편의를 위해 인증 키에 대한 힌트로서 제공되는 섬네일 영상만으로는 영상 키로 사용되는 원본 영상을 100% 복원하기 힘들어 인증 보안을 강화할 수 있는 효과가 있다.In addition, the original image can not be restored only with color histogram and / or texture information of the image extracted and stored in the image source, and the thumbnail image provided as a hint to the authentication key for user convenience is used as the image key It is hard to restore 100% of the original image, so authentication security can be strengthened.
또한, 데이터베이스 보안 측면에서 다양한 관점에서 암호화될 수 있는 요소를 가지고 있어 높은 수준의 보안 로직이 적용되는 효과가 있다. In addition, there are elements that can be encrypted in various aspects from the viewpoint of database security, so that a high level of security logic is applied.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 영상의 색 히스토그램 및 질감 정보를 이용한 영상 키 인증 시스템의 구성 블록도,
도 2는 특징 추출부의 상세 구성을 나타낸 블록도,
도 3은 3차원 색 공간을 나타낸 도면,
도 4는 2차원 색 공간을 나타낸 도면,
도 5는 1차원 색 공간을 나타낸 도면,
도 6은 차별적 양자화를 나타낸 도면,
도 7은 가중치 적용을 나타낸 도면,
도 8은 본 발명의 일 실시예에 따른 영상 키 인증 시스템에서 수행되는 영상 키 인증 방법의 순서도. 1 is a block diagram of an image key authentication system using a color histogram and texture information of an image according to an embodiment of the present invention;
2 is a block diagram showing a detailed configuration of a feature extracting unit,
3 shows a three-dimensional color space,
4 shows a two-dimensional color space,
5 shows a one-dimensional color space,
6 is a diagram showing differential quantization,
7 is a diagram illustrating weighting application,
8 is a flowchart illustrating a method of authenticating a video key performed in a video key authentication system according to an embodiment of the present invention.
본 발명은 다양한 변경을 가할 수 있고 여러 가지 실시예를 가질 수 있는 바, 특정 실시예들을 도면에 예시하고 상세한 설명에 상세하게 설명하고자 한다. 그러나 이는 본 발명을 특정한 실시 형태에 대해 한정하려는 것이 아니며, 본 발명의 사상 및 기술 범위에 포함되는 모든 변경, 균등물 내지 대체물을 포함하는 것으로 이해되어야 한다.While the invention is susceptible to various modifications and alternative forms, specific embodiments thereof are shown by way of example in the drawings and will herein be described in detail. It is to be understood, however, that the invention is not to be limited to the specific embodiments, but includes all modifications, equivalents, and alternatives falling within the spirit and scope of the invention.
어떤 구성요소가 다른 구성요소에 "연결되어" 있다거나 "접속되어" 있다고 언급된 때에는, 그 다른 구성요소에 직접적으로 연결되어 있거나 또는 접속되어 있을 수도 있지만, 중간에 다른 구성요소가 존재할 수도 있다고 이해되어야 할 것이다. 반면에, 어떤 구성요소가 다른 구성요소에 "직접 연결되어" 있다거나 "직접 접속되어" 있다고 언급된 때에는, 중간에 다른 구성요소가 존재하지 않는 것으로 이해되어야 할 것이다. It is to be understood that when an element is referred to as being "connected" or "connected" to another element, it may be directly connected or connected to the other element, . On the other hand, when an element is referred to as being "directly connected" or "directly connected" to another element, it should be understood that there are no other elements in between.
제1, 제2 등의 용어는 다양한 구성요소들을 설명하는데 사용될 수 있지만, 상기 구성요소들은 상기 용어들에 의해 한정되어서는 안 된다. 상기 용어들은 하나의 구성요소를 다른 구성요소로부터 구별하는 목적으로만 사용된다. The terms first, second, etc. may be used to describe various components, but the components should not be limited by the terms. The terms are used only for the purpose of distinguishing one component from another.
본 명세서에서 사용한 용어는 단지 특정한 실시예를 설명하기 위해 사용된 것으로, 본 발명을 한정하려는 의도가 아니다. 단수의 표현은 문맥상 명백하게 다르게 뜻하지 않는 한, 복수의 표현을 포함한다. 본 명세서에서, "포함하다" 또는 "가지다" 등의 용어는 명세서상에 기재된 특징, 숫자, 단계, 동작, 구성요소, 부품 또는 이들을 조합한 것이 존재함을 지정하려는 것이지, 하나 또는 그 이상의 다른 특징들이나 숫자, 단계, 동작, 구성요소, 부품 또는 이들을 조합한 것들의 존재 또는 부가 가능성을 미리 배제하지 않는 것으로 이해되어야 한다.The terminology used herein is for the purpose of describing particular embodiments only and is not intended to be limiting of the invention. The singular expressions include plural expressions unless the context clearly dictates otherwise. In this specification, the terms "comprises" or "having" and the like refer to the presence of stated features, integers, steps, operations, elements, components, or combinations thereof, But do not preclude the presence or addition of one or more other features, integers, steps, operations, elements, components, or combinations thereof.
또한, 각 도면을 참조하여 설명하는 실시예의 구성 요소가 해당 실시예에만 제한적으로 적용되는 것은 아니며, 본 발명의 기술적 사상이 유지되는 범위 내에서 다른 실시예에 포함되도록 구현될 수 있으며, 또한 별도의 설명이 생략될지라도 복수의 실시예가 통합된 하나의 실시예로 다시 구현될 수도 있음은 당연하다.It is to be understood that the components of the embodiments described with reference to the drawings are not limited to the embodiments and may be embodied in other embodiments without departing from the spirit of the invention. It is to be understood that although the description is omitted, multiple embodiments may be implemented again in one integrated embodiment.
또한, 첨부 도면을 참조하여 설명함에 있어, 도면 부호에 관계없이 동일한 구성 요소는 동일하거나 관련된 참조부호를 부여하고 이에 대한 중복되는 설명은 생략하기로 한다. 본 발명을 설명함에 있어서 관련된 공지 기술에 대한 구체적인 설명이 본 발명의 요지를 불필요하게 흐릴 수 있다고 판단되는 경우 그 상세한 설명을 생략한다. DETAILED DESCRIPTION OF THE PREFERRED EMBODIMENTS Reference will now be made in detail to the embodiments of the present invention, examples of which are illustrated in the accompanying drawings, wherein like reference numerals refer to the like elements throughout. DETAILED DESCRIPTION OF THE PREFERRED EMBODIMENTS Hereinafter, exemplary embodiments of the present invention will be described in detail with reference to the accompanying drawings. In the following description, well-known functions or constructions are not described in detail since they would obscure the invention in unnecessary detail.
본 명세서에서 영상은 정지 영상을 의미하며, 이미지(image)로 표현될 수도 있다. In this specification, an image refers to a still image and may be represented by an image.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 영상의 색 히스토그램 및 질감 정보를 이용한 영상 키 인증 시스템의 구성 블록도이고, 도 2는 특징 추출부의 상세 구성을 나타낸 블록도이며, 도 3은 3차원 색 공간을 나타낸 도면이고, 도 4는 2차원 색 공간을 나타낸 도면이며, 도 5는 1차원 색 공간을 나타낸 도면이고, 도 6은 차별적 양자화를 나타낸 도면이며, 도 7은 가중치 적용을 나타낸 도면이다. FIG. 1 is a block diagram of an image key authentication system using a color histogram and texture information of an image according to an embodiment of the present invention. FIG. 2 is a block diagram showing a detailed configuration of a feature extraction unit. FIG. 5 is a diagram illustrating a one-dimensional color space, FIG. 6 is a diagram illustrating differential quantization, and FIG. 7 is a diagram illustrating application of a weight. FIG.
본 발명의 일 실시예에 따른 영상 키 인증 시스템은 모든 영상의 고유하게 가지고 있는 영상의 색 히스토그램 및/또는 질감 정보를 특징값으로 하여 사용자 인증에 활용하는 것을 특징으로 한다. 영상은 문자, 숫자, 기호 등의 텍스트보다 다양한 정보와 의미를 사람에게 직관적으로 전달하기로 한다. 따라서, 영상이 인증 키로 사용될 경우 특정 분야에서는 텍스트로 된 비밀번호보다 더 유용하게 사용될 수 있다. The image key authentication system according to an exemplary embodiment of the present invention utilizes color histogram and / or texture information inherent in all images as a feature value for user authentication. The image intuitively conveys information and meaning to a person more than texts such as letters, numbers, and symbols. Thus, when a video is used as an authentication key, it may be more useful than a textual password in certain fields.
도 1을 참조하면, 영상 키 인증 시스템(100)은 영상 입력부(110), 특징 추출부(120), 데이터 저장부(140), 인증 수행부(150)를 포함한다. 실시예에 따라 힌트 영상 제공부(160), 암호화부(130), 복호화부(60) 등이 더 포함될 수 있다. Referring to FIG. 1, the video
영상 입력부(110)는 데이터베이스(50)에 저장할 영상 특징값에 대한 원본 영상(영상 키)과 인증을 위한 입력 영상(인증용 영상)을 입력받을 수 있다. 입력받는 원본 영상 및 입력 영상은 카메라를 통해 촬영된 정지 영상이거나 혹은 동영상 중 캡쳐된 일부 화면일 수 있다. The
본 실시예에서는 데이터베이스(50)에는 원본 영상이 저장될 수 있으며, 원본 영상에 대한 섬네일(thumbnail)이 함께 저장될 수도 있다. 여기서, 섬네일은 추후 사용자 인증을 위해 제공되는 힌트 영상으로, 원본 영상 대비 크기만을 축소시킬 수도 있고 혹은 캡쳐를 통한 부정 사용 방지를 위해 색상 변조 혹은 형태 변조가 수행될 수도 있다. In the present embodiment, the original image may be stored in the
특징 추출부(120)는 영상 입력부(110)에서 입력받은 영상(원본 영상 혹은 입력 영상)에 대해서 영상 특징값을 추출한다. 영상 특징값의 추출은 미리 지정된 혹은 사용자에 의해 설정된 추출 기준에 따라 이루어질 수 있다. 추출 기준은 사용자 인증 과정에서 보안을 강화하는 로직의 하나로 활용될 수 있다. The
본 실시예에서는 영상 특징값으로 색 히스토그램 정보 혹은 질감 정보가 활용될 수 있다. In the present embodiment, color histogram information or texture information may be utilized as the image feature value.
우선 색 히스토그램 정보에 대해 살펴보면, 색 공간 선택, 차별적 양자화, 빈 선택, 가중치 적용, 추출 영역 선택이라는 다양한 변수를 통해 보다 보안이 강화되면서도 정확도 높게 영상의 특징을 잘 보여주는 히스토그램 특징벡터가 추출되도록 할 수 있다. First, the color histogram information can be used to extract a histogram feature vector that shows a high degree of accuracy and a high degree of accuracy through various variables such as color space selection, differential quantization, bin selection, weighting, have.
도 2를 참조하면, 색 히스토그램 정보의 추출에 관한 특징 추출부(120)의 상세 구성이 도시되어 있다. Referring to FIG. 2, there is shown a detailed configuration of the
특징 추출부(120)는 색 공간 선택부(121), 차별적 양자화부(122), 빈 선택부(123), 가중치 적용부(124), 추출 영역 선택부(125) 중 하나 이상을 포함하고, 특징벡터 생성부(126)를 더 포함할 수 있다. The
색 공간 선택부(121)는 하나의 영상에 대해 7가지의 색 공간으로 구분하고, 이들 색 공간 중에서 색 히스토그램을 분석하고자 하는 색 공간을 선택한다. The
기본적으로 색은 객체로부터 반사되는 빛의 특성에 의해 결정되며, CIE에서 표준화의 목적으로 지정한 색의 삼원색을 바탕으로 RGB 색 공간, 보색(opponent color) 색 공간, YCbCr 색 공간, HSV 색 공간 등과 같은 다양한 색 공간이 정의되어 사용되고 있다. 본 실시예에서는 발명의 이해와 설명의 편의를 위해 영상의 각 픽셀이 RGB 색 공간에 놓여진 경우를 가정하여 설명하기로 한다. Basically, the color is determined by the characteristics of the light reflected from the object. Based on the three primary colors designated for the purpose of standardization in the CIE, the color is defined as RGB color space, opponent color color space, YCbCr color space, HSV color space, Various color spaces are defined and used. In the present embodiment, it is assumed that each pixel of the image is placed in the RGB color space for the sake of understanding and explanation of the invention.
영상의 각 픽셀은 적색(R), 녹색(G), 청색(B)이 조합된 값으로 표현될 수 있으며, 각 픽셀의 RGB 값에 기초하여 3차원에서부터 1차원까지 7개의 색 히스토그램 공간 내에 배치될 수 있다. Each pixel of the image can be represented by a combination of red (R), green (G), and blue (B), and placed in seven color histogram spaces from three dimensions to one dimension based on the RGB values of each pixel .
만약 영상의 각 픽셀이 기본적으로 YCbCr 값을 가지고 있다면, YCbCr 값과 RGB 값 사이의 변환식인 하기의 수학식을 이용하여 RGB 값을 획득한 후 7개의 색 히스토그램 공간 내에 배치시킬 수도 있다. If each pixel of the image basically has a YCbCr value, the RGB value may be obtained using the following equation, which is a conversion equation between the YCbCr value and the RGB value, and then placed in the seven color histogram spaces.
[수학식 1][Equation 1]
우선 하나의 픽셀은 RGB 값에 따라 X, Y, Z축이 각각 R, G, B 값을 나타내는 정육면체 공간(3차원 공간)인 RGB(Red, Green, Blue) 공간(200) 내에 배치될 수 있다(도 3 참조). 또한, R, G, B 중 2개가 조합된 정사각형 공간(2차원 공간)으로 YZ 평명에 대응되는 GB (Green, Blue) 공간(212), XZ 평면에 대응되는 BR(Blue, Red) 공간(214), XY 평면에 대응되는 RG(Red, Green) 공간(216) 내에 각각 배치될 수도 있다(도 4 참조). 또한, R, G, B가 1차원적으로 배열된 직선 공간(1차원 공간)으로 X축에 대응되는 R(Red) 공간(224), Y축에 대응되는 G(Green) 공간(226), Z축에 대응되는 B(Blue) 공간(222) 내에 각각 배치될 수도 있다(도 5 참조). First, one pixel can be arranged in an RGB (Red, Green, Blue) space 200, which is a cubic space (three-dimensional space) in which X, Y, and Z axes respectively represent R, G, (See FIG. 3). Further, a GB (Green, Blue) space 212 corresponding to the YZ flat name in a square space (two-dimensional space) in which two of R, G and B are combined, a BR (Blue, Red) space 214 ) And the RG (Red, Green) space 216 corresponding to the XY plane (see FIG. 4). In addition, a R (Red) space 224 corresponding to the X axis, a G (Green) space 226 corresponding to the Y axis, and a G (Green) space 224 corresponding to the Y axis are linear spaces (one- And blue (B) spaces 222 corresponding to the Z axis (see FIG. 5).
즉, 하나의 픽셀은 3차원 공간인 RGB 공간(200), 2차원 공간인 GB 공간(212), BR 공간(214), RG 공간(216), 1차원 공간인 R 공간(224), G 공간(226), B 공간(222)을 포함하는 총 7개의 색 공간 내에 각각 배치될 수 있게 된다. One pixel includes an RGB space 200 as a three-dimensional space, a GB space 212 as a two-dimensional space, a BR space 214, an RG space 216, an R space 224 as a one-dimensional space, The color space 226, and the B space 222, respectively.
영상에 속하는 모든 픽셀에 대해 RGB 값에 기초하여 1차원에서부터 3차원에 이르기까지 7개의 색 공간 내에 배치시키면, 7개의 색 공간에 대한 색 히스토그램을 획득할 수 있다. If all pixels belonging to the image are arranged in seven color spaces from one dimension to three dimensions based on RGB values, a color histogram for seven color spaces can be obtained.
본 실시예에서 색 공간 선택부(121)는 7개의 색 공간에 대한 색 히스토그램 중에서 인증에 활용하고자 하는 색 공간을 선택하게 된다. 색 공간의 선택은 사용자의 입력에 기초하거나 추출 기준에 따라 미리 지정된 알고리즘에 따라 이루어질 수 있다. 이 경우에는 어떠한 색 공간이 선택되었는지가 인증에 있어 보안 로직으로 사용될 수 있게 된다.In the present embodiment, the
다시 도 2를 참조하면, 차별적 양자화부(122)는 7개의 색 공간에 대해서 빈도수를 누적하기 위한 단위인 빈(bin)을 나누는 양자화를 수행하는 과정에서 빈 영역 구분 간격을 균등하게 하는 것이 아니라 차별적으로(즉, 불규칙하게) 적용할 수 있다. 차별적 양자화의 방법으로는 예를 들어 7개의 색 공간 중에서 강조하고자 하는 색 공간에 대해서 타 색 공간에 비해 상대적으로 작은 빈 영역 구분 간격을 가지도록 하여 보다 세밀한 구분이 이루어지도록 하는 방법이 있을 수 있다. Referring again to FIG. 2, the
도 6을 참조하면, 3개의 1차원 색 공간에 대해 양자화를 수행하는 과정에서 차별적 양자화를 적용한 경우가 예시되어 있다. Referring to FIG. 6, differential quantization is applied in the process of performing quantization on three one-dimensional color spaces.
B 공간(222) 및 R 공간(224)은 8개의 빈 영역으로 구분되어 있지만, G 공간(226)은 16개의 빈 영역으로 구분되어 있다. 즉, G 공간(226)이 B 공간(222) 혹은 R 공간(224)에 비해 세밀하게 구분되어 있어, 녹색이 청색 혹은 적색에 비해 보다 세밀하게 구분되도록 할 수 있다. The B space 222 and the R space 224 are divided into eight empty regions, but the G space 226 is divided into 16 empty regions. That is, the G space 226 is more finely divided than the B space 222 or the R space 224, so that green can be more finely distinguished than blue or red.
이처럼 차별적 양자화를 적용하는 경우 빈 간 간격을 일정하게 하지 않고 불규칙하게 함으로써, 빈의 영역이 임의적으로 구분된 자체가 보안 로직으로 사용될 수 있게 된다. In the case of applying the differential quantization, the interval between the bins is made irregular rather than being constant, so that the bin can be used as the security logic itself.
모든 색 공간에 대해 세밀하게 빈을 구분하는 것에 비해 빈의 총 수를 줄일 수 있어 인증 과정에서 연산 시간을 줄여 빠른 인증이 가능하게 한다. 또한, 이와 동시에 정확성을 강조하고자 하는 색 공간에 대해서는 상대적으로 세밀하게 구분하여 인증의 정확성을 극대화할 수 있다. The total number of beans can be reduced compared to delineating beans for every color space, thereby reducing the computation time in the authentication process, thereby enabling quick authentication. Also, at the same time, the accuracy of authentication can be maximized by relatively finely dividing the color space to emphasize accuracy.
다시 도 2를 참조하면, 영상이 7개의 색 공간에 대해 양자화를 통해 여러 개의 빈으로 나누어진 경우, 빈 선택부(123)는 인증에 사용할 빈을 선택할 수 있다. 모든 빈을 선택해도 무방하며, 임의로 추후 사용자 인증을 위한 빈을 하나 혹은 둘 이상 선택하고, 선택된 빈에 한정하여 각 빈에 속하는 빈도수를 기준으로 특징벡터를 추출하게 할 수도 있다. 이 경우에는 어떠한 빈이 선택되었는지가 인증에 있어 보안 로직으로 사용될 수 있게 된다. Referring back to FIG. 2, when an image is divided into a plurality of bins through quantization for seven color spaces, the
복수의 빈이 선택된 경우, 빈 선택부(123)는 선택된 복수의 빈을 사용하거나 저장할 때의 순서를 사용자의 입력에 기초하거나 미리 지정된 알고리즘에 따라 정할 수 있다. 이 경우 빈의 선택된 순서 역시 인증에 있어 보안 로직으로 사용될 수 있게 된다. When a plurality of bins are selected, the
또한, 가중치 적용부(124)는 양자화를 통해 나누어진 빈 중에서 강조하고자 하는 빈을 선택하여 해당 빈에 속한 빈도수에 대해서는 가중치를 줄 수 있다. 여기서, 가중치는 해당 색 영역의 관심도를 반영한다. In addition, the
도 7의 (a)를 참조하면, G 공간(226)에 대해 나누어진 16개의 빈 중에서 G 값이 255에 근접한 4개의 빈에 대해서만 소정의 가중치를 적용함으로써, 0 내지 255의 녹색 성분 중에서도 큰 G 값을 가지는 경우에 대해 높은 점수가 부여되도록 할 수 있다. Referring to FIG. 7A, among the 16 bins divided for the G space 226, a predetermined weight is applied only to four bins whose G value is close to 255, Quot; value ", it is possible to obtain a high score.
도 7의 (b)를 참조하면, RGB 공간(200)에 대해 나누어진 다수의 빈 중에서 G 값이 255에 근접하고 R 값 및 B 값은 0에 근접한 빈에 대해서만 소정의 가중치를 적용함으로써, 적색 및 청색 성분은 작고 녹색 성분이 큰 픽셀들이 많은 영상에 대해 높은 점수가 부여되도록 할 수 있다. Referring to FIG. 7 (b), by applying a predetermined weight only to bins whose G value is close to 255 and whose R value and B value are close to 0 out of a plurality of bins divided for the RGB space 200, And the blue component can be given a high score for an image having a small number of pixels with a large green component.
추출 영역 선택부(125)는 영상 중에서 색 히스토그램에 의한 특징벡터를 추출할 영역을 선택한다. 영상의 전체 영역이 아니라 일부분만을 발췌하고, 발췌된 영역에 대해서만 색 히스토그램을 구성하여 특징 벡터가 추출되도록 할 수 있다. 이 경우 어떠한 영역이 추출 영역으로 선택되는가가 인증에 있어 보안 로직으로 사용될 수 있을 것이다. The extraction
다시 도 2를 참조하면, 특징벡터 생성부(128)는 추출 기준에 기초하여 색 공간 선택부(121), 차별적 양자화부(122), 빈 선택부(123), 가중치 적용부(124), 추출 영역 선택부(125) 등에서 결정된 결과에 기초하여 영상의 각 픽셀이 매칭되는 빈을 찾고, 모든 픽셀에 대한 빈들 각각의 매칭 횟수를 빈도수로 계산하여 색 히스토그램 벡터를 추출할 수 있다. 그리고 동일한 빈에 속한 픽셀을 대상으로 공간적인 평균 위치 및 분포에 대한 특징벡터를 생성할 수 있다. Referring back to FIG. 2, the feature vector generation unit 128 generates a feature vector based on an extraction criterion, such as a color
특징 추출부(120)에서 전술한 것과 같이 색 공간 선택, 차별적 양자화, 빈 선택, 가중치 적용, 추출 영역 선택 등의 추출 기준을 기초하여 특징벡터를 추출하기 이전에, 특징벡터를 추출하고자 하는 영상에 대해 밝기 보정 등의 전처리 과정이 수행될 수도 있다.The
또한, 특징 추출부(120)는 색 히스토그램에 기반한 특징벡터 이외에 질감 정보에 기반한 특징벡터를 생성할 수도 있다. In addition, the
질감 정보는 영상에 포함되는 화소(픽셀) 간의 주기성 혹은 반주기성으로 설명되는 텍스처(texture) 특징값으로서, 휴먼 비쥬얼(human visual) 필터를 통해 라돈 영역에서 각 방향과 지름 방향으로 주파수 영역을 분할함으로써 텍스쳐 특징벡터가 추출될 수 있다. 텍스쳐 특징벡터는 규칙성, 방향성, 비율과 같은 인간의 질감에 대한 지각 특성에 관한 요소들을 포함하고 있어, 사용자 인증을 위한 원본 영상과 입력 영상 간의 유사도 분석에 활용될 수 있다. The texture information is a texture feature value described as periodicity or half periodicity between pixels (pixels) included in the image. By dividing the frequency domain in each direction and radial direction in the radon region through a human visual filter A texture feature vector may be extracted. The texture feature vector includes elements related to the perception characteristics of human texture such as regularity, directionality, and ratio, and can be used for the similarity analysis between the original image and the input image for user authentication.
다시 도 1을 참조하면, 영상 입력부(110)에서 입력된 영상이 추후 사용자 인증에 활용하고자 하는 원본 영상인 경우, 데이터 저장부(140)는 원본 영상을 특징 추출부(120)에서 추출한 제1 영상 특징값과 함께 매칭시켜 사용자 인증 데이터로 데이터베이스(50)에 저장한다. Referring back to FIG. 1, when the image input from the
데이터 저장부(140)에서 저장되는 사용자 인증 데이터는 전단의 암호화부(130)에 의해 암호화되어 데이터베이스(50)에 저장될 수도 있다. 암호화 방식은 데이터 암호화에 관련된 다양한 암호화 알고리즘 중 하나가 적용될 수 있으며, 이에 대해서는 당업자에게 자명한 바 상세한 설명은 생략하기로 한다. The user authentication data stored in the
영상 입력부(110)에서 입력된 영상이 사용자 인증을 위한 입력 영상인 경우, 인증 수행부(150)는 입력 영상에 대해 특징 추출부(120)에서 추출한 제2 영상 특징값을 데이터베이스(50)에서 검색한 사용자 인증 데이터에 포함된 원본 영상에 관한 제1 영상 특징값과 비교하여 일치성 여부를 판단하고 인증 여부를 결정한다. When the image input from the
데이터베이스(50)에 저장된 사용자 인증 데이터가 암호화부(130)에 의해 암호화된 경우, 제2 영상 특징값 역시 암호화부(130)에서 암호화한 이후 암호화된 상태에서 제1 영상 특징값과 제2 영상 특징값에 대한 비교를 수행할 수 있다. When the user authentication data stored in the
만약 입력 영상이 100% 원본과 동일해야 하는 경우가 아니라면, 즉 원본과 비슷한 경우를 허용하는 경우에는 제2 영상 특징값을 암호화하는 대신에 데이터베이스(50)에 저장된 사용자 인증 데이터의 제1 영상 특징값을 복호화부(60)를 통해 복호화시킨 후 비교를 수행할 수도 있다. 이는 암호화된 사용자 인증 데이터의 복호화 과정에서 일부 데이터의 손실이 발생할 수 있기 때문이며, 100% 동일을 요구하는 경우에는 이용되지 못하지만 80-90% 정도의 유사도가 요구되는 경우에는 복호화를 활용할 수도 있다. If the input image is not identical to the original 100%, that is, if the input image is similar to the original, the first image feature value of the user authentication data stored in the
또한, 영상 키 인증 시스템(100)은 사용자 인증을 수행하고자 하는 사용자에게 영상 키에 관한 힌트를 주기 위한 힌트 영상을 제공(예컨대, 표시)하는 힌트 영상 제공부(160)를 더 포함할 수 있다. In addition, the video
힌트 영상은 원본 영상에 대한 섬네일로서, 사용자에게 영상 인증을 위해 사전 등록한 원본 영상이 무엇인지를 확인할 수 있도록 하여 인증을 위한 영상 입력에 도움을 줄 수 있다. The hint image is a thumbnail for the original image, and it can help the user to input the image for authentication by allowing the user to confirm what the original image is registered in advance for image authentication.
섬네일만으로는 영상 키로 사용된 원본 영상을 100% 복원하기는 힘들다. 하지만, 이 경우에도 힌트 영상 제공 과정에서 카메라 촬영, 화면 캡쳐 등을 통해 부정 사용될 우려가 있는 바, 힌트 영상인 섬네일은 원본 영상의 크기 축소 이외에도 색 변조, 형태 변조 등을 통해 사용자가 원본 영상에 대한 기억을 떠올릴 수 있도록 하면서도 부정 사용의 경우 영상 특징값이 달라지도록 하여 인증에는 활용할 수 없도록 보안을 강화할 수 있다. It is difficult to restore 100% of the original image used as a video key by thumbnail alone. However, in this case, there is a concern that the thumbnail, which is a hint image, may be reduced due to the camera shots or screen captures in the hint image providing process. In addition to the size reduction of the original image, It is possible to raise the security so that the image characteristic value can be changed in the case of illegal use so that it can not be used for authentication.
본 실시예에서 추출 기준은 시스템에서 임의로 선택할 수도 있다. 또는 영상 키와 함께 추가 인증(예를 들면, 4자리 비밀번호)을 이용하여 만든 로직에 의해 선택되도록 할 수도 있다. In this embodiment, the extraction criterion may be arbitrarily selected in the system. Or may be selected by logic created using additional authentication (e.g., a four-digit password) with the video key.
본 실시예에서 인증 수행부(150)에서는 인증을 수행할 때 영상 특징값으로 색 히스토그램 정보 혹은 질감 정보를 각각 단독으로 사용하여 영상(image) 키 인증으로 활용할 수 있다. In the present embodiment, the
하지만, 다른 영상임에도 불구하고 동일한 색 히스토그램 분포를 가질 경우가 발생할 가능성이 존재한다. 따라서, 이러한 경우에는 색 히스토그램 정보뿐만 아니라 질감 정보를 같이 사용함으로써, 색 히스토그램 정보만을 가지고 있을 경우 발생할 수 있는 키 중복 현상을 방지할 수 있다. However, there is a possibility that the same color histogram distribution may occur even in the case of other images. Therefore, in this case, by using not only the color histogram information but also the texture information, it is possible to prevent a key duplication phenomenon that may occur when only the color histogram information is included.
혹은 다른 영상임에도 불구하고 동일한 색 히스토그램 분포를 가질 경우가 발생할 가능성이 존재할 때, 색 히스토그램 정보만으로도 구분이 가능할 수 있다. 예를 들면, 영상의 전체 영역이 아닌 일부 영역에 대해서만 발췌하여 색 히스토그램을 구성하는 경우, 전체 영역에서의 색 히스토그램 분포는 동일할지라도 발췌된 일부 영역에서의 색 히스토그램 분포를 다르게 된다. 이는 선택된 영역에 대해서는 색 위치 정보가 반영되기 때문이며, 이를 통해 다른 영상임에도 불구하고 동일한 색 히스토그램 분포를 가지는 경우를 구분할 수 있게 된다. Or if there is a possibility of having the same color histogram distribution in spite of other images, it is possible to distinguish only by the color histogram information. For example, when a color histogram is constructed by extracting only a part of an area other than the entire area of an image, the color histogram distribution in a part of the extracted area is different even though the color histogram distribution in the entire area is the same. This is because the color location information is reflected in the selected area, so that it is possible to distinguish cases having the same color histogram distribution even though they are different images.
그리고 모든 영상을 고유의 색 히스토그램 분포를 가지고 있다. 하지만, 색 히스토그램 분포가 동일하다고 하여 동일한 영상을 의미하지는 않는다. 즉, 서로 다른 영상이지만 동일한 색 히스토그램 분포를 가지는 것이 가능하다. 따라서, 여러 개의 다른 영상을 같은 인증 키로 사용하고자 하는 경우를 의도할 때에는 이를 이용할 수 있다. 즉, 원본 영상과는 다르지만 동일한 색 히스토그램 분포를 가지는 또 다른 영상 키를 임의로 만들어 내어 사용자에게 인증 키로 배포해 줄 수 있을 것이다. 이 경우 영상 키 인증 시스템(100)은 별도의 인증 키 제공부(미도시)를 포함하고 있어, 인증 키 제공부에서 원본 영상과는 다른 영상이지만 동일한 색 히스토그램 분포를 가지는 영상을 인증 키로서 사용자에게 제공하여, 추후 인증 키로서 활용하게 할 수 있을 것이다. And all images have their own color histogram distribution. However, if the color histogram distribution is the same, it does not mean the same image. That is, it is possible to have the same color histogram distribution although they are different images. Therefore, when it is intended to use several different images as the same authentication key, it can be used. That is, another image key different from the original image but having the same color histogram distribution may be randomly generated and distributed to the user as an authentication key. In this case, the video
도 8은 본 발명의 일 실시예에 따른 영상 키 인증 시스템에서 수행되는 영상 키 인증 방법의 순서도이다. FIG. 8 is a flowchart illustrating an image key authentication method performed in an image key authentication system according to an embodiment of the present invention.
우선 영상 키 인증 시스템(100)에서 수행되는 사용자 인증 데이터 등록 과정은 다음과 같다. First, the user authentication data registration process performed in the video
영상 입력부(110)는 사용자 인증을 위해 사용하게 될 원본 영상(영상 키)을 입력받는다(단계 S310). The
특징 추출부(120)는 원본 영상을 분석하여 색 히스토그램 정보 및/또는 질감 정보에 대한 제1 영상 특징값을 추출한다(단계 S320). The
데이터 저장부(140)는 추출된 제1 영상 특징값을 원본 영상과 함께 사용자 인증 데이터로서 데이터베이스(50)에 저장한다(단계 S330). 데이터베이스(50)에 저장하는 과정에서 제1 영상 특징값은 소정의 암호화 알고리즘에 따라 암호화가 수행되어, 암호화된 상태로 저장될 수도 있다. The
다음으로 영상 키 인증 시스템(100)에서 수행되는 사용자 인증 과정은 다음과 같다. Next, the user authentication process performed in the video
힌트 영상 제공부(160)는 로그인하고자 하는 사용자에게 영상 보안용으로 등록된 원본 영상에 대한 힌트 영상을 제공할 수 있다(단계 S340). 힌트 영상은 원본 영상에 대해 크기를 축소시킨 섬네일일 수 있으며, 힌트 영상의 촬영, 캡쳐 등을 통한 부정 사용을 방지하기 위해 일부 색상 혹은 형태가 변조되어 제공될 수 있다. The hint
영상 입력부(110)는 로그인을 원하는 사용자로부터 영상 인증을 위한 입력 영상, 즉 인증용 영상을 입력받는다(단계 S350). The
특징 추출부(120)는 입력 영상을 분석하여 색 히스토그램 정보 및/또는 질감 정보에 대한 제2 영상 특징값을 추출한다(단계 S360). 여기서, 제2 영상 특징값의 추출은 해당 사용자에 대해 사전 등록된 원본 영상에 대한 제1 영상 특징값을 추출할 때 적용된 추출 기준에 기초하여 이루어질 수 있다. The
인증 수행부(150)는 데이터베이스(50)에 저장된 사용자 인증 데이터의 제1 영상 특징값과 단계 S360에서 추출된 제2 영상 특징값을 비교하고(단계 S370), 그 비교 결과에 따라 사용자에 대한 영상 인증을 수행한다(단계 S380). The
입력 영상이 원본 영상과 동일할 것이 요구되는 경우에는 제1 영상 특징값과 제2 영상 특징값이 100% 일치하는지 여부에 따라 인증 여부가 결정된다. 만약 제1 영상 특징값이 암호화된 경우에는 제2 영상 특징값에 대해서도 암호화를 수행한 후 암호화된 상태에서 일치 여부에 대한 비교가 이루어질 수 있다. If the input image is required to be the same as the original image, the authentication is determined according to whether the first image feature value and the second image feature value are 100% identical. If the first image feature value is encrypted, the second image feature value may be encrypted and then compared with the second image feature value.
만약 입력 영상이 원본 영상과 일정 수준 이상의 유사도(예컨대, 80-90% 정도의 유사도)를 가질 것이 요구되는 경우에는 제1 영상 특징값이 암호화된 경우 이를 복호화한 후 제2 영상 특징값과 비교할 수 있다. 암호화/복호화의 특성 상 그 과정에서 일부 데이터에 손상이 있을 수 있는데, 영상 인증이 100% 일치할 필요가 없을 경우에는 데이터베이스(50)에 저장된 사용자 인증 데이터의 보호를 위해 암호화/복호화가 이용되는 것이다. If the input image is required to have a degree of similarity (for example, about 80-90% similarity) to the original image, the first image feature value is decrypted and then compared with the second image feature value have. Encryption / decryption is used to protect the user authentication data stored in the
제1 영상 특징값과 제2 영상 특징값을 비교하는 단계 S370에서, 색 히스토그램 정보와 질감 정보는 각각 단독으로 사용될 수 있다. 하지만, 다른 영상임에도 불구하고 동일한 색 히스토그램 분포를 가질 경우가 발생할 가능성이 존재하기에, 색 히스토그램 정보와 질감 정보를 같이 활용함으로써 색 히스토그램 정보만을 가지고 있을 경우 발생 가능한 키 중복 현상을 방지할 수 있을 것이다. In step S370 of comparing the first image feature value and the second image feature value, the color histogram information and texture information may be used alone. However, there is a possibility of having the same color histogram distribution in spite of other images, so that it is possible to prevent the key duplication phenomenon that may occur when only the color histogram information is used by using the color histogram information and the texture information together .
또한, 제1 영상 특징값과 제2 영상 특징값의 비교에 있어서, 영상의 전체 영역이 아닌 일부 영역만을 발췌하여 비교할 수도 있을 것이다. 일부 영역의 발췌 과정에서 색 위치 정보가 반영되므로, 다른 영상임에도 불구하고 전체 영역에서는 동일한 색 히스토그램 분포를 가지는 특수한 경우가 구분될 수 있을 것이다. Also, in the comparison of the first image feature value and the second image feature value, it may be possible to extract and compare only a part of the image rather than the entire region of the image. Since the color location information is reflected in the extraction process of some areas, a special case having the same color histogram distribution can be distinguished in the whole area despite being different images.
다른 실시예에 따르면, 단계 S330 이후에 인증 키 제공부는 원본 영상과는 다른 영상이지만, 동일한 제1 영상 특징값을 가지는 배포 영상을 생성하여 사용자에게 인증 키로서 배포해 줄 수도 있다. 해당 인증 키를 배포받은 사용자는 실제 영상 키 생성에 사용된 원본 영상이 무엇인지는 알지 못하지만, 배포받은 인증 키를 통한 인증이 가능할 수 있다. According to another embodiment, after step S330, the authentication key providing unit may generate a distribution image having the same first image characteristic value as the original image but distribute it as an authentication key to the user. The user who has distributed the authentication key does not know what the original image used in the actual image key generation is, but it can be authenticated through the distributed authentication key.
상술한 본 발명에 따른 영상 키 인증 방법 방법은 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록 매체에 컴퓨터가 읽을 수 있는 코드로서 구현되는 것이 가능하다. 컴퓨터가 읽을 수 있는 기록매체로는 컴퓨터 시스템에 의하여 해독될 수 있는 데이터가 저장된 모든 종류의 기록 매체를 포함한다. 예를 들어, ROM(Read Only Memory), RAM(Random Access Memory), 자기 테이프, 자기 디스크, 플래쉬 메모리, 광 데이터 저장장치 등이 있을 수 있다. 또한, 컴퓨터가 읽을 수 있는 기록매체는 컴퓨터 통신망으로 연결된 컴퓨터 시스템에 분산되어, 분산방식으로 읽을 수 있는 코드로서 저장되고 실행될 수 있다. The video key authentication method according to the present invention can be implemented as a computer-readable code on a computer-readable recording medium. The computer-readable recording medium includes all kinds of recording media storing data that can be decoded by a computer system. For example, it may be a ROM (Read Only Memory), a RAM (Random Access Memory), a magnetic tape, a magnetic disk, a flash memory, an optical data storage device, or the like. In addition, the computer-readable recording medium may be distributed and executed in a computer system connected to a computer network, and may be stored and executed as a code readable in a distributed manner.
본 실시예에 따른 영상 키 인증 시스템 및 방법은 다음과 같은 사용예에 적용될 수 있다. The video key authentication system and method according to the present embodiment can be applied to the following use examples.
제1 사용예에 따르면, 사진을 이용한 웹사이트 로그인 시 인증에 이용될 수 있다. According to the first use example, it can be used for authentication at the time of login of a web site using a photograph.
일반적으로 웹사이트에서는 아이디(ID)와 비밀번호를 사용해 사용자 인증을 실시한다. 좀 더 강력한 인증을 원하는 경우, 암호화된 공인인증서와 보안카드(무작위로 나열된 숫자 배열 카드) 등을 활용하기도 한다. 이와 함께 본 실시예에 따른 영상 키 인증 방법 사진을 인증 키로 이용하면 좀 더 쉽고 흥미를 느끼게 하는 인증을 할 수 있다. Generally, websites use user IDs and passwords to authenticate users. If you want a stronger authentication, you can use an encrypted certificate and a security card (a random numbered array card). In addition, if a photograph of the image key authentication method according to the present embodiment is used as an authentication key, authentication can be performed to make it easier and more interesting.
사진을 통한 인증에서 사용자의 권한의 한도를 지정할 수도 있다. 예를 들면 원본의 이미지를 가지고 있는 경우 100% 똑같으므로 마스터 권한을 유지할 수 있다. 만약 원본에 비해 흐리거나 약간만 다른 사진을 가지고 있는 경우 해당 사진이 눈으로는 원본과 비슷하다 하더라도 색 히스토그램 기준으로는 100% 같지 않을 것이다. 이 경우 원본과의 차이도(%) 기준으로 인증자의 권한을 다르게 줄 수 있다.You can also specify a user's permission limit in authentication via photo. For example, if you have an image of the original, you can maintain the master privilege because it is 100% identical. If you have a picture that is slightly blurred or slightly different from the original, it will not be 100% on a color histogram basis, even if the picture is similar to the original. In this case, the authority of the authenticator can be different according to the difference from the original (%).
제2 사용예에 따르면, 호텔 방 내 있는 락커(Locker)에 사진을 이용한 사용자 인증 시스템으로 활용할 수 있다. According to the second usage example, the user authentication system using a photograph can be utilized as a locker in a hotel room.
호텔 방에는 여행자의 귀중품 보관을 위한 락커가 설치되어 있다. 현재 일반적인 락커는 단순하게 숫자 비밀번호만을 이용하여 잠금 관리를 하게 되어 있다. 이는 투숙객들이 숙박하는 기간이 짧기 때문이다. 즉, 투숙객들을 위한 ID 생성이나 공인인증서 발급 또는 보안카드(무작위로 나열된 숫자 배열 카드) 제공 등은 사용하기에 불편하기 때문이다.The hotel room is equipped with lockers for valuables of travelers. Currently, lockers are managed by simply using numeric passwords. This is because the length of stay for guests is short. That is, it is inconvenient for users to generate IDs for issuance of authorized certificates, or to provide a security card (a random number array card).
하지만 비밀번호(일반적으로 4자리 사용)만으로는 보안에 불안을 느끼는 여행객들이 있다. 따라서 비밀번호와 함께 여행객들이 스마트 폰 안에 가지고 있는 사진 하나를 인증 키로 사용하게 된다면 좀더 강력한 인증을 제공하면서도 편리하면서 재미있는 인증 수단이 될 것이다.However, there are travelers who feel uneasy about security just by using a password (typically four digits). Therefore, if a passenger uses a photo in his or her smartphone as an authentication key together with a password, it will provide a stronger authentication but also a convenient and amusing authentication method.
제3 사용예에 다르면, 문자 메시지(카카오톡의 메시지와 같은 대화형 문자 메시지 포함)를 주고 받을 때 또는 게시판에 사진으로 인증을 걸어 놓을 때 활용할 수 있다. According to the third usage example, it can be utilized when sending and receiving a text message (including an interactive text message such as a message of KakaoTalk), or when a photo is authenticated on a bulletin board.
연인과 같은 사이에서 비밀스럽게 문자를 주고 받을 때 서로 공유하고 있는 사진으로 인증하여 인증자끼리만 문자를 주고 받을 수 있게 한다. 그리고 게시판(예컨대, 라인의 밴드와 같은 단체모임 게시판을 포함)에서 공지문을 올리고 나서 관련자만 보게 하고 싶은 경우, 인증키로 쓰이는 사진을 해당자에게 보내게 되면 해당자만 게시판을 볼 수 있게 되어 보안에 유용하게 사용될 수 있을 것이다.When secretly sending and receiving texts between lovers, it is possible to authenticate with the pictures they share with each other so that only authenticators can send and receive texts. In addition, if you want to post a bulletin on a bulletin board (for example, a group bulletin board such as a line band), and send a picture used as an authentication key to a corresponding person, only the person can view the bulletin board, .
또한, 상기에서는 본 발명의 바람직한 실시예를 참조하여 설명하였지만, 해당 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자라면 하기의 특허 청구의 범위에 기재된 본 발명의 사상 및 영역으로부터 벗어나지 않는 범위 내에서 본 발명을 다양하게 수정 및 변경시킬 수 있음을 이해할 수 있을 것이다.It will be apparent to those skilled in the art that various modifications and variations can be made in the present invention without departing from the spirit or scope of the invention as defined in the appended claims. It will be understood that various modifications and changes may be made.
100: 영상 키 인증 시스템 110: 영상 입력부
120: 특징 추출부 130: 암호화부
140: 데이터 저장부 150: 인증 수행부
160: 힌트 영상 제공부 50: 데이터베이스
60: 복호화부
121: 색 공간 선택부 122: 차별적 양자화부
123: 빈 선택부 124: 가중치 적용부
125: 추출 영역 선택부 126: 특징벡터 생성부100: video key authentication system 110: video input unit
120: Feature extraction unit 130:
140: Data storage unit 150: Authentication performing unit
160: hint image providing unit 50: database
60:
121: Color space selection unit 122: Differential quantization unit
123: bin selection unit 124: weight application unit
125: extraction region selection unit 126: feature vector generation unit
Claims (21)
상기 원본 영상과 입력 영상에 대해 영상 분석을 통해 제1 영상 특징값 및 제2 영상 특징값을 각각 추출하는 특징 추출부;
상기 제1 영상 특징값을 상기 원본 영상과 함께 데이터베이스에 저장하는 데이터 저장부; 및
상기 제2 영상 특징값을 상기 데이터 저장부에 저장된 상기 제1 영상 특징값과 비교하고 유사도에 따라 사용자 인증 여부를 결정하는 인증 수행부를 포함하되,
상기 제1 영상 특징값과 상기 제2 영상 특징값은 색 히스토그램 정보와 질감 정보를 모두 포함하고 있으며,
상기 특징 추출부는, 색 공간을 구성하는 요소에 기초하여 구분되는 3개의 1차원 공간과, 3개의 2차원 공간과, 1개의 3차원 공간을 포함하는 7개의 색 공간 중에서 색 히스토그램을 분석할 색 공간을 선택하는 색 공간 선택부를 포함하는 것을 특징으로 하는 영상 키 인증 시스템. An image input unit for receiving an original image to be used as a video key for user authentication or an input image for user authentication;
A feature extraction unit for extracting a first image feature value and a second image feature value through an image analysis on the original image and the input image, respectively;
A data storage unit for storing the first image feature value in a database together with the original image; And
And an authentication unit for comparing the second image feature value with the first image feature value stored in the data storage unit and determining whether the user is authenticated according to the similarity,
Wherein the first image feature value and the second image feature value include both color histogram information and texture information,
Wherein the feature extracting unit is configured to extract three feature points of the color space from among three color spaces separated from each other based on elements constituting the color space, three two-dimensional spaces, and seven color spaces including one three- And a color space selection unit for selecting the video key.
상기 특징 추출부는,
상기 색 공간 중 하나 이상에 대해 빈(bin) 영역 구분 간격을 타 색 공간보다 작게 설정하는 차별적 양자화부와;
상기 빈 중에서 색 히스토그램을 분석할 빈의 종류 및 순서 중 하나 이상을 선택하는 빈 선택부와;
상기 색 공간에 대해 구분된 빈 영역들 중에서 일부 빈 영역의 빈도수에 대해 소정의 가중치를 적용하는 가중치 적용부와;
상기 원본 영상과 상기 입력 영상 중 색 히스토그램을 분석할 추출 영역을 선택하는 추출 영역 선택부 중 하나 이상을 더 포함하는 것을 특징으로 하는 영상 키 인증 시스템.
The method according to claim 1,
The feature extraction unit may extract,
A differential quantizer configured to set a bin region division interval smaller than other color spaces for at least one of the color spaces;
A bin selection unit for selecting at least one of a type and a sequence of bins to analyze a color histogram among the bins;
A weight applying unit for applying a predetermined weight to a frequency of a part of the blank areas among the blank areas divided for the color space;
Further comprising at least one of an original image and an extraction area selection unit for selecting an extraction area for analyzing a color histogram of the input image.
상기 특징 추출부는 상기 색 공간 선택부, 상기 차별적 양자화부, 상기 빈 선택부, 상기 가중치 적용부, 상기 추출 영역 선택부 중 하나 이상에 의해 결정된 결과에 기초하여 분석된 상기 색 히스토그램에 대해 동일한 빈에 속한 픽셀들을 대상으로 공간적인 평균 위치 및 분포를 반영하여 특징벡터를 생성하는 특징벡터 생성부를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 영상 키 인증 시스템.
3. The method of claim 2,
Wherein the feature extracting unit extracts the color histogram of the color histogram analyzed based on the result determined by at least one of the color space selecting unit, the differential quantizing unit, the bin selecting unit, the weight applying unit, Further comprising a feature vector generation unit for generating a feature vector by reflecting a spatial average position and a distribution of the pixels belonging to the feature vector.
상기 제1 영상 특징값 및 상기 제2 영상 특징값을 암호화하는 암호화부를 더 포함하되,
상기 인증 수행부는 상기 제1 영상 특징값과 상기 제2 영상 특징값을 암호화된 상태에서 비교하는 영상 키 인증 시스템.
The method according to claim 1,
And an encryption unit for encrypting the first image feature value and the second image feature value,
Wherein the authentication performing unit compares the first image feature value and the second image feature value in an encrypted state.
상기 제1 영상 특징값을 암호화하는 암호화부; 및
상기 데이터베이스에 저장된 상기 제1 영상 특징값을 복호화하는 복호화부를 더 포함하는 영상 키 인증 시스템.
The method according to claim 1,
An encryption unit for encrypting the first image feature value; And
And a decoding unit decoding the first image feature value stored in the database.
상기 원본 영상에 상응하는 섬네일(thumbnail)을 상기 입력 영상을 입력받기 위한 힌트 영상으로 제공하는 힌트 영상 제공부를 더 포함하는 영상 키 인증 시스템.
The method according to claim 1,
And a hint image providing unit for providing a thumbnail corresponding to the original image as a hint image for receiving the input image.
상기 원본 영상에 대해 영상 분석을 통해 영상 특징값을 추출하는 특징 추출부;
상기 영상 특징값을 상기 원본 영상과 함께 데이터베이스에 저장하는 데이터 저장부; 및
지정된 사용자에게 상기 원본 영상과는 다른 영상이지만 상기 영상 특징값을 가지는 배포 영상을 인증 키로 배포하는 인증 키 제공부를 포함하되,
상기 영상 특징값은 색 히스토그램 정보를 포함하는 것을 특징으로 하는 영상 키 인증 시스템.
A video input unit for receiving an original video to be used as a video key of user authentication;
A feature extraction unit for extracting an image feature value from the original image through image analysis;
A data storage unit for storing the image feature value in a database together with the original image; And
And an authentication key providing unit for distributing a distributed image having an image feature value different from the original image to the designated user as an authentication key,
Wherein the image feature value includes color histogram information.
상기 영상 입력부는 상기 배포 영상을 입력받고,
상기 특징 추출부는 상기 배포 영상에 대해 영상 분석을 통해 영상 특징값을 추출하며,
상기 배포 영상의 영상 특징값을 상기 데이터 저장부에 저장된 상기 원본 영상의 영상 특징값과 비교하고 유사도에 따라 사용자 인증 여부를 결정하는 인증 수행부를 더 포함하는 영상 키 인증 시스템.
8. The method of claim 7,
The image input unit receives the distribution image,
Wherein the feature extracting unit extracts an image feature value through an image analysis on the distribution image,
Further comprising an authentication execution unit for comparing an image feature value of the distribution image with an image feature value of the original image stored in the data storage unit and determining whether the user is authenticated according to the similarity.
상기 특징 추출부는,
색 공간을 구성하는 요소에 기초하여 구분되는 3개의 1차원 공간과, 3개의 2차원 공간과, 1개의 3차원 공간을 포함하는 7개의 색 공간 중에서 색 히스토그램을 분석할 색 공간을 선택하는 색 공간 선택부와;
상기 색 공간 중 하나 이상에 대해 빈(bin) 영역 구분 간격을 타 색 공간보다 작게 설정하는 차별적 양자화부와;
상기 빈 중에서 색 히스토그램을 분석할 빈의 종류 및 순서 중 하나 이상을 선택하는 빈 선택부와;
상기 색 공간에 대해 구분된 빈 영역들 중에서 일부 빈 영역의 빈도수에 대해 소정의 가중치를 적용하는 가중치 적용부와;
상기 원본 영상과 상기 배포 영상 중 색 히스토그램을 분석할 추출 영역을 선택하는 추출 영역 선택부 중 하나 이상을 포함하는 것을 특징으로 하는 영상 키 인증 시스템.
8. The method of claim 7,
The feature extraction unit may extract,
A color space for selecting a color space to analyze a color histogram among seven color spaces including one three-dimensional space and three one-dimensional spaces divided on the basis of elements constituting a color space A selection unit;
A differential quantizer configured to set a bin region division interval smaller than other color spaces for at least one of the color spaces;
A bin selection unit for selecting at least one of a type and a sequence of bins to analyze a color histogram among the bins;
A weight applying unit for applying a predetermined weight to a frequency of a part of the blank areas among the blank areas divided for the color space;
And an extraction area selection unit for selecting an extraction area for analyzing the color histogram among the original image and the distribution image.
상기 특징 추출부는 상기 색 공간 선택부, 상기 차별적 양자화부, 상기 빈 선택부, 상기 가중치 적용부, 상기 추출 영역 선택부 중 하나 이상에 의해 결정된 결과에 기초하여 분석된 상기 색 히스토그램에 대해 동일한 빈에 속한 픽셀들을 대상으로 공간적인 평균 위치 및 분포를 반영하여 특징벡터를 생성하는 특징벡터 생성부를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 영상 키 인증 시스템.
10. The method of claim 9,
Wherein the feature extracting unit extracts the color histogram of the color histogram analyzed based on the result determined by at least one of the color space selecting unit, the differential quantizing unit, the bin selecting unit, the weight applying unit, Further comprising a feature vector generation unit for generating a feature vector by reflecting a spatial average position and a distribution of the pixels belonging to the feature vector.
(b) 특징 추출부가 상기 원본 영상에 대해 영상 분석을 통해 제1 영상 특징값을 추출하는 단계;
(c) 데이터 저장부가 상기 제1 영상 특징값을 상기 원본 영상과 함께 데이터베이스에 저장하는 단계;
(d) 상기 영상 입력부가 사용자 인증을 위한 입력 영상을 입력받는 단계;
(e) 상기 특징 추출부가 상기 입력 영상에 대해 영상 분석을 통해 제2 영상 특징값을 추출하는 단계;
(f) 인증 수행부가 상기 제2 영상 특징값을 상기 데이터 저장부에 저장된 상기 제1 영상 특징값과 비교하고 유사도에 따라 사용자 인증 여부를 결정하는 단계를 포함하되,
상기 제1 영상 특징값과 상기 제2 영상 특징값은 색 히스토그램 정보와 질감 정보를 모두 포함하고 있으며,
상기 단계 (b)는,
색 공간을 구성하는 요소에 기초하여 구분되는 3개의 1차원 공간과, 3개의 2차원 공간과, 1개의 3차원 공간을 포함하는 7개의 색 공간 중에서 색 히스토그램을 분석할 색 공간을 선택하는 색 공간 선택 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 영상 키 인증 방법.
(a) receiving an original image to be used as a video key of a user authentication;
(b) extracting a first image feature value through image analysis on the original image;
(c) the data storage unit storing the first image feature value in the database together with the original image;
(d) receiving the input image for user authentication by the image input unit;
(e) extracting a second image feature value through image analysis on the input image;
(f) comparing the second image feature value with the first image feature value stored in the data storage unit and determining whether the user authentication is performed according to the similarity,
Wherein the first image feature value and the second image feature value include both color histogram information and texture information,
The step (b)
A color space for selecting a color space to analyze a color histogram among seven color spaces including one three-dimensional space and three one-dimensional spaces divided on the basis of elements constituting a color space And selecting the video key based on the authentication information.
상기 단계 (b)는,
상기 색 공간 중 하나 이상에 대해 빈(bin) 영역 구분 간격을 타 색 공간보다 작게 설정하는 차별적 양자화 단계와;
상기 빈 중에서 색 히스토그램을 분석할 빈의 종류 및 순서 중 하나 이상을 선택하는 빈 선택 단계와;
상기 색 공간에 대해 구분된 빈 영역들 중에서 일부 빈 영역의 빈도수에 대해 소정의 가중치를 적용하는 가중치 적용 단계와;
상기 원본 영상과 상기 입력 영상 중 색 히스토그램을 분석할 추출 영역을 선택하는 추출 영역 선택 단계 중 하나 이상을 더 수행하고,
상기 단계 (e)는 상기 단계 (b)와 동일한 서브 단계를 수행하는 것을 특징으로 하는 영상 키 인증 방법.
12. The method of claim 11,
The step (b)
A differential quantization step of setting a bin region dividing interval for at least one of the color spaces to be smaller than other color spaces;
A bin selection step of selecting at least one of a type and an order of bin to analyze a color histogram among the bins;
A weight applying step of applying a predetermined weight to a frequency of some of the blank areas among the blank areas divided for the color space;
An extraction region selection step of selecting an extraction region to analyze a color histogram of the original image and the input image,
Wherein the step (e) performs the same sub-steps as the step (b).
상기 단계 (b) 및 상기 단계 (e)는 상기 색 공간 선택 단계, 상기 차별적 양자화 단계, 상기 빈 선택 단계, 상기 가중치 적용 단계, 상기 추출 영역 선택 단계 중 하나 이상의 서브 단계의 수행에 의해 결정된 결과에 기초하여 분석된 상기 색 히스토그램에 대해 동일한 빈에 속한 픽셀들을 대상으로 공간적인 평균 위치 및 분포를 반영하여 특징벡터를 생성하는 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 영상 키 인증 방법.
13. The method of claim 12,
Wherein the step (b) and the step (e) are performed on the result determined by performing at least one of the color space selection step, the differential quantization step, the bin selection step, the weight applying step, and the extraction area selection step And generating a feature vector by reflecting a spatial average position and a distribution of pixels belonging to the same bin with respect to the color histogram analyzed based on the analyzed histogram.
상기 단계 (c) 이전에 상기 제1 영상 특징값을 암호화하는 단계;
상기 단계 (f) 이전에 상기 제2 영상 특징값을 암호화하는 단계를 더 포함하되,
상기 단계 (f)에서 상기 인증 수행부는 상기 제1 영상 특징값과 상기 제2 영상 특징값을 암호화된 상태에서 비교하는 영상 키 인증 방법.
12. The method of claim 11,
Encrypting the first image feature value prior to step (c);
Further comprising encrypting the second image feature value prior to step (f)
Wherein the authentication performing unit compares the first image feature value and the second image feature value in an encrypted state in step (f).
상기 단계 (c) 이전에 상기 제1 영상 특징값을 암호화하는 단계;
상기 단계 (f) 이전에 암호화된 상기 제1 영상 특징값을 복호화하는 단계를 더 포함하는 영상 키 인증 방법.
12. The method of claim 11,
Encrypting the first image feature value prior to step (c);
And decrypting the encrypted first image feature value prior to step (f).
상기 단계 (d) 이전에 상기 원본 영상에 상응하는 섬네일을 상기 입력 영상을 입력받기 위한 힌트 영상으로 제공하는 단계를 더 포함하는 영상 키 인증 방법.
12. The method of claim 11,
And providing the thumbnail corresponding to the original image as a hint image for receiving the input image before the step (d).
(b) 특징 추출부가 상기 원본 영상에 대해 영상 분석을 통해 영상 특징값을 추출하는 단계;
(c) 데이터 저장부가 상기 영상 특징값을 상기 원본 영상과 함께 데이터베이스에 저장하는 단계; 및
(d) 지정된 사용자에게 상기 원본 영상과는 다른 영상이지만 상기 영상 특징값을 가지는 배포 영상을 인증 키로 배포하는 단계를 포함하되,
상기 영상 특징값은 색 히스토그램 정보를 포함하는 것을 특징으로 하는 영상 키 인증 방법.
(a) receiving an original image to be used as a video key of a user authentication;
(b) extracting an image characteristic value through image analysis on the original image;
(c) a data storage unit storing the image feature value in a database together with the original image; And
(d) distributing a distributed image having an image characteristic value different from the original image to the designated user as an authentication key,
Wherein the image feature value includes color histogram information.
(e) 상기 영상 입력부가 사용자 인증을 위해 상기 배포 영상을 입력받는 단계;
(f) 상기 특징 추출부가 상기 배포 영상에 대해 영상 분석을 통해 영상 특징값을 추출하는 단계;
(g) 인증 수행부가 상기 배포 영상의 영상 특징값을 상기 데이터 저장부에 저장된 상기 원본 영상의 영상 특징값과 비교하고 유사도에 따라 사용자 인증 여부를 결정하는 단계를 포함하는 영상 키 인증 방법.
18. The method of claim 17,
(e) receiving the distribution image for user authentication by the image input unit;
(f) extracting an image characteristic value through image analysis on the distribution image;
(g) comparing the image feature value of the distribution image with the image feature value of the original image stored in the data storage unit, and determining whether the user authentication is performed according to the degree of similarity.
상기 단계 (b)는,
색 공간을 구성하는 요소에 기초하여 구분되는 3개의 1차원 공간과, 3개의 2차원 공간과, 1개의 3차원 공간을 포함하는 7개의 색 공간 중에서 색 히스토그램을 분석할 색 공간을 선택하는 색 공간 선택 단계와;
상기 색 공간 중 하나 이상에 대해 빈(bin) 영역 구분 간격을 타 색 공간보다 작게 설정하는 차별적 양자화 단계와;
상기 빈 중에서 색 히스토그램을 분석할 빈의 종류 및 순서 중 하나 이상을 선택하는 빈 선택 단계와;
상기 색 공간에 대해 구분된 빈 영역들 중에서 일부 빈 영역의 빈도수에 대해 소정의 가중치를 적용하는 가중치 적용 단계와;
상기 원본 영상과 상기 배포 영상 중 색 히스토그램을 분석할 추출 영역을 선택하는 추출 영역 선택 단계 중 하나 이상을 수행하고,
상기 단계 (f)는 상기 단계 (b)와 동일한 서브 단계를 수행하는 것을 특징으로 하는 영상 키 인증 방법.
19. The method of claim 18,
The step (b)
A color space for selecting a color space to analyze a color histogram among seven color spaces including one three-dimensional space and three one-dimensional spaces divided on the basis of elements constituting a color space A selection step;
A differential quantization step of setting a bin region dividing interval for at least one of the color spaces to be smaller than other color spaces;
A bin selection step of selecting at least one of a type and an order of bin to analyze a color histogram among the bins;
A weight applying step of applying a predetermined weight to a frequency of some of the blank areas among the blank areas divided for the color space;
An extraction region selection step of selecting an extraction region to analyze a color histogram of the original image and the distribution image,
Wherein the step (f) carries out the same sub-step as the step (b).
상기 단계 (b) 및 상기 단계 (f)는 상기 색 공간 선택 단계, 상기 차별적 양자화 단계, 상기 빈 선택 단계, 상기 가중치 적용 단계, 상기 추출 영역 선택 단계 중 하나 이상의 서브 단계의 수행에 의해 결정된 결과에 기초하여 분석된 상기 색 히스토그램에 대해 동일한 빈에 속한 픽셀들을 대상으로 공간적인 평균 위치 및 분포를 반영하여 특징벡터를 생성하는 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 영상 키 인증 방법.
20. The method of claim 19,
Wherein the step (b) and the step (f) are performed on the result determined by performing one or more sub-steps of the color space selection step, the differential quantization step, the bin selection step, the weight application step, And generating a feature vector by reflecting a spatial average position and a distribution of pixels belonging to the same bin with respect to the color histogram analyzed based on the analyzed histogram.
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