KR101845419B1 - 이미지의 보정여부 분석방법 및 프로그램 - Google Patents

이미지의 보정여부 분석방법 및 프로그램 Download PDF

Info

Publication number
KR101845419B1
KR101845419B1 KR1020160110502A KR20160110502A KR101845419B1 KR 101845419 B1 KR101845419 B1 KR 101845419B1 KR 1020160110502 A KR1020160110502 A KR 1020160110502A KR 20160110502 A KR20160110502 A KR 20160110502A KR 101845419 B1 KR101845419 B1 KR 101845419B1
Authority
KR
South Korea
Prior art keywords
feature information
image
code
computer
analysis target
Prior art date
Application number
KR1020160110502A
Other languages
English (en)
Other versions
KR20180024391A (ko
Inventor
이승훈
Original Assignee
주식회사 스토어카메라
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by 주식회사 스토어카메라 filed Critical 주식회사 스토어카메라
Priority to KR1020160110502A priority Critical patent/KR101845419B1/ko
Priority to PCT/KR2017/009392 priority patent/WO2018044019A1/ko
Publication of KR20180024391A publication Critical patent/KR20180024391A/ko
Application granted granted Critical
Publication of KR101845419B1 publication Critical patent/KR101845419B1/ko

Links

Images

Classifications

    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T7/00—Image analysis
    • G06T7/30—Determination of transform parameters for the alignment of images, i.e. image registration
    • G06T7/33—Determination of transform parameters for the alignment of images, i.e. image registration using feature-based methods
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T7/00—Image analysis
    • G06T7/30—Determination of transform parameters for the alignment of images, i.e. image registration
    • G06T7/33—Determination of transform parameters for the alignment of images, i.e. image registration using feature-based methods
    • G06T7/337—Determination of transform parameters for the alignment of images, i.e. image registration using feature-based methods involving reference images or patches
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T7/00—Image analysis
    • G06T7/40—Analysis of texture
    • G06T7/49—Analysis of texture based on structural texture description, e.g. using primitives or placement rules
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T2201/00—General purpose image data processing
    • G06T2201/005—Image watermarking
    • G06T2201/0601—Image watermarking whereby calibration information is embedded in the watermark, e.g. a grid, a scale, a list of transformations

Abstract

본 발명은 이미지의 보정여부 분석방법 및 프로그램에 관한 것이다.
본 발명의 일실시예에 따른 이미지의 보정여부 분석방법은, 특징정보코드를 구비한 분석대상이미지를 획득하는 단계(S400); 상기 이미지 내에서 상기 특징정보코드를 추출하여 원본이미지에 해당하는 제1특징정보를 획득하는, 제1특징정보추출단계(S500); 상기 분석대상이미지에서 특징점을 추출하여 제2특징정보를 생성하는 단계(S600); 및 상기 제1특징정보와 제2특징정보를 비교하여, 분석대상이미지의 보정여부를 판단하는 단계(S700);를 포함한다.
본 발명에 따르면, 원본이미지의 특징정보(즉, 제1특징정보)를 포함하는 특징정보코드를 기반으로, 사용자가 확인하고 있는 이미지가 보정되었는지 여부를 확인할 수 있어서, 사용자에게 제공되는 사진에 대한 신뢰도를 높일 수 있다.

Description

이미지의 보정여부 분석방법 및 프로그램 {METHOD AND PROGRAM FOR ANALYZING PHOTO REVISION}
본 발명은 이미지의 보정여부 분석방법 및 프로그램에 관한 것으로, 보다 자세하게는 특정한 이미지가 원본이 아니라 보정이 수행되었는지 여부를 판단할 수 있는 방법 및 프로그램에 관한 것이다.
스마트폰이 대부분의 사용자들에 보급이 되고, 스마트폰에 포함된 카메라 하드웨어의 성능이 높아짐에 따라 다양한 카메라 어플리케이션이 등장하고 있다.
대부분의 카메라 어플리케이션이 사진을 잘 보정하기 위한 필터 기능들이 포함된 어플리케이션이며, 최근에 사진에 특이한 효과 또는 영상을 합성하여 주는 카메라 어플리케이션도 다수 등장하고 있다.
또한, 촬영되는 사진 자체를 보정하여 주는 카메라 어플리케이션 외에 기 촬영된 사진을 로드하여 필터를 적용하여 보정을 수행하여 주는 어플리케이션도 다수 등장하고, 카메라 어플리케이션에 이러한 기능들이 추가되기도 하였다.
이러한 사진 보정 기능이 포함된 어플리케이션이 증가함에 따라, 사람들이 제공하는 사진이 실제 모습과 차이가 많이 나는 경우가 다수 발생하고 있다. SNS상의 프로필 사진으로 설정하여 둔 사진이 사용자의 실제모습과 차이가 많이 나는 경우 등에 의해 사회적 문제도 다수 발생하고 있다.
본 발명은 온라인 또는 오프라인으로 제공되는 이미지가 원본이미지에 해당하는지 여부를 판단하거나 원본이미지로부터 보정된 수준을 판단하여, 사진에 포함된 외형 또는 외모에 대한 신뢰도를 높여주는, 이미지의 보정여부 분석방법 및 프로그램을 제공하고자 한다.
본 발명이 해결하고자 하는 과제들은 이상에서 언급된 과제로 제한되지 않으며, 언급되지 않은 또 다른 과제들은 아래의 기재로부터 통상의 기술자에게 명확하게 이해될 수 있을 것이다.
본 발명의 일실시예에 따른 이미지의 보정여부 분석방법은, 특징정보코드를 구비한 분석대상이미지를 획득하는 단계; 상기 이미지 내에서 상기 특징정보코드를 추출하여 원본이미지에 해당하는 제1특징정보를 획득하는, 제1특징정보추출단계; 상기 분석대상이미지에서 특징점을 추출하여 제2특징정보를 생성하는 단계; 및 상기 제1특징정보와 제2특징정보를 비교하여, 분석대상이미지의 보정여부를 판단하는 단계;를 포함한다.
또한, 컴퓨터가 카메라를 이용하여 특정한 대상체의 상기 원본이미지를 촬영하는, 원본이미지 촬영단계; 상기 원본이미지 내에서 특징점을 추출하여 제1특징정보를 생성하는, 제1특징정보 생성단계; 및 상기 제1특징정보에 상응하는 특징정보코드를 생성하여, 상기 원본이미지의 일측에 결합하는, 분석대상이미지 생성단계;를 포함할 수 있다.
또한, 상기 특징정보코드는, 상기 분석대상이미지의 일측에 구비되는 시각적식별표지일 수 있다.
또한, 상기 분석대상이미지가 사람얼굴이미지인 경우, 컴퓨터가 상기 제1특징정보와 상기 제2특징정보를 비교하여, 상기 분석대상이미지 내의 보정된 신체부위를 탐색하는 단계;를 더 포함할 수 있다.
또한, 상기 제1특징정보와 상기 제2특징정보의 차이를 산출하여, 상기 분석대상이미지를 상기 제1특징정보에 상응하는 이미지로 복원하는 복원이미지생성단계;를 더 포함할 수 있다.
또한, 상기 분석대상이미지 생성단계는, 상기 제1특징정보를 특정한 암호화 방식에 따라 제1암호화코드로 생성하고, 상기 제1암호화코드를 상기 특징정보코드로 생성하며, 상기 제1특징정보추출단계는, 상기 분석대상이미지를 생성하는 프로그램으로, 상기 특징정보코드에서 추출된 제1암호화코드를 복호화하여 제1특징정보를 추출하는 것을 특징으로 할 수 있다.
또한, 상기 분석대상이미지 생성단계는, 상기 컴퓨터가 상기 제1특징정보를 운영서버로 전송하는 단계; 상기 운영서버로부터 랜덤으로 생성된 제1암호화코드를 수신하되, 상기 제1암호화코드는 상기 제1특징정보와 매칭되어 상기 운영서버 내에 저장되는 것인, 제1암호화코드 수신단계; 및 상기 제1암호화코드로 상기 특징정보코드를 생성하는 단계;를 포함할 수 있다.
또한, 상기 분석대상이미지 내의 대상체가 사람얼굴인 경우, 상기 대상체의 움직임이 정상적인 움직임에 해당하지 않는 경우, 상기 컴퓨터가 상기 카메라의 촬영기능을 비활성화하는 단계;를 더 포함할 수 있다.
또한, 상기 분석대상이미지 내의 대상체가 사람얼굴인 경우, 컴퓨터가 특정한 하나 이상의 움직임 수행을 요청하는 단계; 및 요청된 하나 이상의 움직임이 수행된 것으로 판단되면, 카메라의 촬영기능을 활성화하는 단계;를 더 포함할 수 있다.
본 발명의 다른 일실시예에 따른 이미지의 보정여부 분석프로그램은, 하드웨어와 결합되어 상기 언급된 이미지의 보정여부 분석방법을 실행하며, 매체에 저장된다.
상기와 같은 본 발명에 따르면, 아래와 같은 다양한 효과들을 가진다.
첫째, 원본이미지의 특징정보(즉, 제1특징정보)를 포함하는 특징정보코드를 기반으로, 사용자가 확인하고 있는 이미지가 보정되었는지 여부를 확인할 수 있어서, 사용자에게 제공되는 사진에 대한 신뢰도를 높일 수 있다. 또한, 사용자에게 확인하고 있는 이미지(즉, 분석대상이미지)의 보정수준을 제시할 수 있어서, 사용자는 확인하고 있는 사진을 어느 정도 신뢰하여야 할 지 결정할 수 있다.
둘째, 분석대상이미지 생성 시에 원본이미지에서 추출된 특징정보(즉, 제1특징정보)를 암호화하여 특징정보코드를 생성함에 따라, 보정된 이미지에 별도로 생성된 위조코드를 부착하여 위조이미지를 생성하는 것을 방지할 수 있다.
셋째, 제1특징정보(즉, 원본이미지에서 추출되어 생성된 특징정보)와 제2특징정보(즉, 분석대상이미지에서 직접 추출된 특징정보)의 차이를 기반으로, 보정된 분석대상이미지를 원본이미지로 복원하여 제공할 수 있다.
넷째, 촬영되는 대상체가 실제 사람인지 여부를 판단하여, 보정된 상태로 출력된 이미지를 원본이미지로 활용하는 것을 방지할 수 있다.
도 1은 본 발명의 일실시예에 따른 이미지의 보정여부 분석방법의 순서도이다.
도 2는 본 발명의 일실시예에 따른 원본이미지의 일측에 특징정보코드를 결합한 분석대상이미지의 예시도면이다.
도 3은 본 발명의 일실시예에 따른 원본이미지의 하단에 특징정보코드를 부착한 분석대상이미지의 예시도면이다.
도 4는 본 발명의 일실시예에 따른 분석대상이미지를 생성하는 과정을 더 포함하는, 이미지의 보정여부 분석방법의 순서도이다.
도 5는 본 발명의 일실시예에 따른 제1특징정보를 암호화하여 생성된 제1암호화코드를 이용하여 특징정보코드를 생성하는 과정에 대한 순서도이다.
도 6은 본 발명의 일실시예에 따른 보정된 신체부위를 탐색하는 과정을 포함하는, 이미지의 보정여부 분석방법의 순서도이다.
도 7은 본 발명의 일실시예에 따른 분석대상이미지를 복원이미지로 생성하는 과정을 더 포함하는, 이미지의 보정여부 분석방법의 순서도이다.
이하, 첨부된 도면을 참조하여 본 발명의 바람직한 실시예를 상세히 설명한다. 본 발명의 이점 및 특징, 그리고 그것들을 달성하는 방법은 첨부되는 도면과 함께 상세하게 후술되어 있는 실시예들을 참조하면 명확해질 것이다. 그러나 본 발명은 이하에서 게시되는 실시예들에 한정되는 것이 아니라 서로 다른 다양한 형태로 구현될 수 있으며, 단지 본 실시예들은 본 발명의 게시가 완전하도록 하고, 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 발명의 범주를 완전하게 알려주기 위해 제공되는 것이며, 본 발명은 청구항의 범주에 의해 정의될 뿐이다. 명세서 전체에 걸쳐 동일 참조 부호는 동일 구성 요소를 지칭한다.
다른 정의가 없다면, 본 명세서에서 사용되는 모든 용어(기술 및 과학적 용어를 포함)는 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 공통적으로 이해될 수 있는 의미로 사용될 수 있을 것이다. 또 일반적으로 사용되는 사전에 정의되어 있는 용어들은 명백하게 특별히 정의되어 있지 않는 한 이상적으로 또는 과도하게 해석되지 않는다.
본 명세서에서 사용된 용어는 실시예들을 설명하기 위한 것이며 본 발명을 제한하고자 하는 것은 아니다. 본 명세서에서, 단수형은 문구에서 특별히 언급하지 않는 한 복수형도 포함한다. 명세서에서 사용되는 "포함한다(comprises)" 및/또는 "포함하는(comprising)"은 언급된 구성요소 외에 하나 이상의 다른 구성요소의 존재 또는 추가를 배제하지 않는다.
본 명세서에서 '컴퓨터'는 특정한 프로그램이 포함 또는 설치되어 사용되는 장치를 의미한다. 상기 '컴퓨터'는, 연산처리를 수행하여 사용자에게 결과를 제공할 수 있는 다양한 장치들이 모두 포함된다. 예를 들어, 컴퓨터는 데스크 탑 PC, 노트북(Note Book) 뿐만 아니라 스마트폰(Smart phone), 태블릿 PC, 셀룰러폰(Cellular phone), 피씨에스폰(PCS phone; Personal Communication Service phone), 동기식/비동기식 IMT-2000(International Mobile Telecommunication-2000)의 이동 단말기, 팜 PC(Palm Personal Computer), 개인용 디지털 보조기(PDA; Personal Digital Assistant) 등도 해당될 수 있다.
본 명세서에서 '원본이미지'는 컴퓨터의 카메라에 의해 촬영된 이미지를 의미한다. 원본이미지는 카메라에 의해 촬영되어 보정이 전혀 수행되지 않은 이미지일 수 있고, 대상체의 배치관계를 조절한 이미지일 수도 있다. 본 명세서에서 '분석대상이미지'는 원본이미지의 보정여부를 확인할 수 있는 특징정보코드를 구비한 이미지를 의미한다.
도 1은 본 발명의 일실시예에 따른 이미지의 보정여부 분석방법의 순서도이다.
도 1을 참조하면, 본 발명의 일실시예에 따른 이미지의 보정여부 분석방법은, 특징정보코드를 구비한 분석대상이미지를 획득하는 단계(S400); 상기 이미지 내에서 상기 특징정보코드를 추출하여 원본이미지에 해당하는 제1특징정보를 획득하는, 제1특징정보추출단계(S500); 상기 분석대상이미지에서 특징점을 추출하여 제2특징정보를 생성하는 단계(S600); 및 상기 제1특징정보와 제2특징정보를 비교하여, 분석대상이미지의 보정여부를 판단하는 단계(S700);를 포함한다. 이하, 각 단계에 대한 구체적인 설명을 기재한다.
컴퓨터가 특징정보코드를 구비한 분석대상이미지를 획득한다(S400). 컴퓨터는 다양한 방식으로 분석대상이미지를 획득할 수 있다. 일실시예로, 컴퓨터는 타인으로부터 수신한 분석대상이미지를 프로그램 내에 로드할 수 있다. 예를 들어, 컴퓨터는 SNS 또는 메신저를 통해 획득한 분석대상이미지를 바로 분석프로그램으로 전달요청하여 입력할 수 있다. 또한, 다른 일실시예로, 컴퓨터는 출력되어 있는 분석대상이미지를 카메라로 촬영하여 획득할 수 있다.
컴퓨터가 상기 분석대상이미지 내에서 상기 특징정보코드를 추출하여 원본이미지에 해당하는 제1특징정보를 획득한다(S500; 제1특징정보추출단계). 상기 제1특징정보는 분석대상이미지 생성 시에 원본이미지에서 추출된 특징정보에 해당한다. 일실시예로, 제1특징정보는 원본이미지에 포함된 하나 이상의 대상체의 특징점의 배치관계가 해당된다. 예를 들어, 상기 분석대상이미지가 사람의 얼굴을 대상체로 포함하는 경우, 제1특징정보는 각 신체부위에서 추출되는 하나 이상의 특징점의 2차원 공간 상의 위치, 각 특징점 간의 거리, 특징점을 연결한 선 사이의 각도 등을 포함할 수 있다.
특징정보코드는 다양한 형태로 분석대상이미지 내에 구비될 수 있다. 일실시예로, 특징정보코드는 바코드, QR코드와 같은 시각적식별코드를 포함한다. 시각적식별코드는 분석대상이미지의 일측(예를 들어, 도 2에서와 같이 분석대상이미지의 일측 모서리 영역 또는 도 3에서와 같이 분석대상이미지의 하단영역)에 시각적식별코드가 배치될 수 있다. 이를 통해 해당 이미지가 원본으로부터 보정여부를 확인 가능한 이미지임을 사용자들이 인식 가능하다. 컴퓨터는 분석대상이미지 내의 특정위치에 포함된 시각적식별코드를 추출해내고, 상기 시각적식별코드에서 제1특징정보를 추출해낸다.
다른 일실시예로, 특징정보코드는 외부에 노출되지 않는 형태로 분석대상이미지 내에 포함될 수 있다. 특징정보코드는 시각적으로 노출되지 않는 투명한 레이어로 형태로 원본이미지 상에 결합될 수 있다. 또한, 특징정보코드는 이미지 상이 아닌 파일 내에 저장될 수도 있고, 컴퓨터는 보정여부 분석 수행 시에 파일 내에서 특징정보코드를 추출할 수 있다.
컴퓨터는 특징정보코드에서 제1특징정보를 추출해내고, 이를 보정여부를 판단 시의 기준으로 설정한다. 제1특징정보는 원본이미지 촬영 시에 획득됨에 따라 이미지에 대한 보정이 수행되기 전의 데이터이므로, 원본에 대한 기준데이터가 될 수 있다.
컴퓨터가 상기 분석대상이미지에서 특징점을 추출하여 제2특징정보를 생성한다(S600). 즉, 컴퓨터는 분석대상이미지 내의 대상체에서 특징점을 추출하여 원본이미지에 상응하는 제1특징정보와 비교할 제2특징정보를 생성한다. 제2특징정보는 원본이미지를 기반으로 제1특징정보를 생성하는 방식과 동일한 방식을 적용할 수 있다.
컴퓨터가 제1특징정보와 제2특징정보를 비교하여, 분석대상이미지의 보정여부를 판단한다(S700). 예를 들어, 컴퓨터는 제1특징정보를 바탕으로 산출된 각 특징점의 위치와 제2특징정보를 바탕으로 산출된 각 특징점의 위치를 비교하여 보정여부를 판단할 수 있다. 구체적으로, 컴퓨터는 제1특징정보와 제2특징정보를 비교하여 산출된 차이값이 특정한 기준범위 초과여부를 바탕으로 보정여부를 판단할 수 있다.
또한, 컴퓨터는 분석대상이미지가 원본이미지에 비해 보정이 수행된 수준 및 보정이 수행된 영역을 산출하여 제시할 수 있다. 이를 통해, 분석대상이미지에 포함된 대상체가 사람 얼굴이며, 대상체에 해당하는 사용자(즉, 제1사용자)가 분석대상이미지에 대해 보정을 수행하는 경우, 분석대상이미지의 보정여부를 판단하는 사용자(즉, 제2사용자)는 제1사용자가 원본이미지에서 과도하게 차이나지 않는 범위 내에서 사진 보정을 수행하였음을 인식할 수 있으며, 제1사용자는 제2사용자의 실제 모습을 예상할 수 있다.
또한, 도 4에서와 같이, 본 발명의 다른 일실시예에 따른 이미지의 보정여부 분석방법은, 컴퓨터가 카메라를 이용하여 특정한 대상체의 상기 원본이미지를 촬영하는, 원본이미지 촬영단계(S100); 상기 원본이미지 내에서 특징점을 추출하여 제1특징정보를 생성하는, 제1특징정보 생성단계(S200); 및 상기 제1특징정보에 상응하는 특징정보코드를 생성하여, 상기 원본이미지의 일측에 결합하는, 분석대상이미지 생성단계(S300);를 더 포함한다. 즉, 컴퓨터가 원본이미지를 획득하여 분석대상이미지로 생성하는 과정을 더 포함한다.
먼저, 컴퓨터가 카메라를 이용하여 특정한 대상체의 상기 원본이미지를 촬영한다(S100; 원본이미지 촬영단계). 예를 들어, 컴퓨터(예를 들어, 카메라를 구비한 스마트폰)는 설치된 프로그램(예를 들어, 분석대상이미지 생성프로그램)을 구동하여 특정한 사람의 얼굴을 촬영함에 따라 원본이미지를 획득할 수 있다.
별도의 사진촬영프로그램을 이용하여 사진을 획득한 후 이를 기반으로 분석대상이미지로 생성하게 된다면, 사진 촬영 후에 분석대상이미지 생성프로그램에 원본이미지를 입력하기 이전에 사진에 대한 보정이 수행될 수 있으므로, 분석대상이미지에 대한 신뢰도가 떨어질 수 있다. 따라서, 분석대상이미지 생성프로그램에 포함된 사진촬영 기능만으로 원본이미지 획득이 가능하도록 제한할 수 있다.
상기 분석대상이미지 생성프로그램은 보정여부 분석프로그램과 하나의 프로그램(또는 어플리케이션)으로 구현될 수도 있고, 개별적으로 구현되어 컴퓨터 내에 설치 또는 포함될 수도 있다. 분석대상이미지 생성프로그램이 보정여부 분석프로그램과 하나의 프로그램으로 구현되는 경우, 컴퓨터는 하나의 프로그램을 실행한 후에 분석대상이미지 생성 기능과 보정여부 분석 기능 중에서 실행을 원하는 기능을 사용자로부터 선택받을 수 있다.
컴퓨터는 카메라를 통해 촬영한 원본이미지를 분석대상이미지로 생성하기 전에 화면을 통해 사용자에게 제공할 수 있다. 사용자는 촬영되는 원본이미지 중에서 원하는 특정한 하나를 선택하여 분석대상이미지로 생성을 요청할 수 있다.
그 후, 컴퓨터는 상기 원본이미지(복수의 이미지를 촬영한 후에 선택하는 경우, 사용자에 의해 선택된 원본이미지) 내에서 특징점을 추출하여 제1특징정보를 생성한다(S200; 제1특징정보 생성단계). 일실시예로, 컴퓨터는 원본이미지에 포함된 하나 이상의 대상체의 특징점의 배치관계를 획득하여 제1특징정보를 생성한다. 예를 들어, 상기 분석대상이미지가 사람의 얼굴을 대상체로 포함하는 경우, 컴퓨터는 각 신체부위에서 추출되는 하나 이상의 특징점의 2차원 공간 상의 위치, 각 특징점 간의 거리, 특징점을 연결한 선 사이의 각도 중 적어도 하나 이상을 획득하여 제1특징정보로 생성할 수 있다.
컴퓨터는 상기 제1특징정보에 상응하는 특징정보코드를 생성하여, 상기 원본이미지의 일측에 결합한다(S300; 분석대상이미지 생성단계). 즉, 컴퓨터는 원본이미지에 특징정보코드를 결합한 이미지를 분석대상이미지로 저장한다.
일실시예로, 도 2 또는 도 3에서와 같이, 특징정보코드가 시각적식별코드(예를 들어, 바코드, QR코드 등)인 경우, 컴퓨터는 시각적식별코드를 원본이미지의 일측 위에 결합한 상태로 저장하거나 원본이미지의 하단에 시각적식별코드를 결합한 상태로 저장하여 분석대상이미지를 생성할 수 있다.
또한, 다른 일실시예는, 상기 분석대상이미지 생성단계(S300)에서, 상기 제1특징정보를 특정한 암호화 방식에 따라 제1암호화코드로 생성하고, 상기 제1암호화코드를 상기 특징정보코드로 생성한다. 타인이 별도의 프로그램을 기반으로 분석대상이미지에 포함되는 특징정보코드를 쉽게 만들어서 다른 이미지에 결합할 수 있으면, 보정프로그램을 이용하여 생성된 보정을 수행한 이미지(즉, 보정이미지)에 해당 이미지에서 특징정보를 추출하여 생성한 특징정보코드를 별도로 생성하여 결합하여, 분석대상이미지와 동일한 위조이미지를 만들 수 있다.
따라서, 컴퓨터가 원본이미지에서 추출된 제1특징정보를 특정한 암호화알고리즘을 기반으로 암호화를 수행하여 제1암호화코드를 생성하고, 상기 제1암호화코드로 특징정보코드를 생성한다. 이에 따라, 보정여부 판단프로그램 내에 위조이미지(즉, 보정이미지에서 특징점이 추출되어 생성된 특징정보코드를 보정이미지에 결합한 이미지)를 보정여부 판단을 위해 입력하면, 컴퓨터는 암호화방식이 상이함에 따라 복호화 수행 시에 정상적인 특징점 배치가 도출되지 않음에 따라 위조이미지임을 확인할 수 있다. 이를 통해 보정이미지에 부합하는 식별정보코드를 별도로 제작하여 보정이미지에 결합함에 따라 위조된 분석대상이미지를 생성하는 것을 방지할 수 있는 효과가 있다.
상기 제1특징정보추출단계(S500)에서, 상기 분석대상이미지가 위조된 이미지가 아닌 정상이미지인 경우, 컴퓨터는 상기 보정여부 분석프로그램을 구동하여 상기 특징정보코드에서 추출된 제1암호화코드를 복호화함에 따라 제1특징정보를 추출할 수 있다.
또한, 또 다른 일실시예는, 상기 분석대상이미지 생성단계(S300)에서, 제1특징정보를 암호화하는 방식으로 운영서버를 통해 매칭되는 랜덤코드를 발급받는 방식을 적용할 수 있다. 즉, 도 5에서와 같이, 상기 분석대상이미지 생성단계(S300)는, 상기 컴퓨터가 상기 제1특징정보를 운영서버로 전송하는 단계(S310); 상기 운영서버로부터 랜덤으로 생성된 제1암호화코드를 수신하는 단계(S320; 제1암호화코드 수신단계); 및 상기 제1암호화코드로 상기 특징정보코드를 생성하는 단계(S330);를 포함할 수 있다.
먼저, 컴퓨터가 상기 제1특징정보를 운영서버로 전송한다(S310). 컴퓨터가 제1특징정보 자체로 특징정보코드를 생성하는 것이 아니라 운영서버를 통해 암호화된 별도의 코드를 발급받는다. 운영서버는 컴퓨터로부터 제1특징정보를 수신 시에 랜덤으로 N(N은 자연수)자리의 숫자인 제1암호화코드를 생성하고, 이를 수신한 제1특징정보데이터와 매칭한다. 운영서버는 랜덤으로 N자리 숫자키인 제1암호화코드를 생성하므로, 이미 생성된 숫자키와 중복되는지 여부를 기생성된 제1암호화코드 발급리스트를 기반으로 체크할 수 있다. 운영서버는 중복발급된 숫자키인 경우 랜덤키 생성과정을 다시 수행할 수 있다. 그 후, 컴퓨터는 운영서버로부터 랜덤으로 생성된 제1암호화코드를 수신하고(S320), 상기 제1암호화코드로 특징정보코드를 생성한다(S330). 이를 통해, 각 원본이미지에서 획득된 제1특징정보가 랜덤으로 생성되는 제1암호화코드와 1:1로 매칭되어 운영서버 내에 저장되므로, 분석대상이미지에 대한 조작으로 보정여부 판단의 기준인 제1특징정보를 변경할 수 없다.
운영서버에서 랜덤으로 부여하는 제1암호화코드를 사용하는 경우, 보정여부 판단 시에는, 컴퓨터는 분석대상이미지에 포함된 특징정보코드에서 제1암호화코드를 추출하여 운영서버로 전송하고, 운영서버로부터 상기 제1암호화코드에 매칭되어 저장되어 있는 제1특징정보를 수신한다. 컴퓨터는 운영서버로부터 수신한 제1특징정보와 분석대상이미지에서 직접 이미지분석을 통해 추출한 제2특징정보를 비교하여 보정여부를 판단할 수 있다.
또한, 도 6에서와 같이, 본 발명의 또 다른 일실시예에 따른 이미지의 보정여부 분석방법은, 상기 분석대상이미지가 사람얼굴이미지인 경우, 컴퓨터가 상기 제1특징정보와 상기 제2특징정보를 비교하여, 상기 분석대상이미지 내의 보정된 신체부위를 탐색하는 단계(S800);를 더 포함할 수 있다. 컴퓨터가 내부에 포함된 복수의 특징점의 배치위치를 분석하면 보정된 신체부위를 파악할 수 있다. 예를 들어, 제1특징정보 및 제2특징정보에 포함된, 눈에 상응하는 특징점 간의 거리를 비교하여, 특정 비율 이상 차이가 나면 눈 크기 또는 위치가 보정된 것으로 판단할 수 있다. 또한, 컴퓨터는 제1특징정보 및 제2특징정보에 포함된, 얼굴 윤곽에 상응하는 특징점 간의 거리, 특징점을 연결한 선간의 각도가 차이나면, 얼굴 윤곽을 보정한 것으로 판단할 수 있다. 보정여부 판단에 이용되는 판단요소(즉, 제1특징정보 및 제2특징정보에 포함되는 특징요소)가 많아질수록, 컴퓨터는 정확하게 보정된 신체부위를 판단할 수 있다.
또한, 도 7에서와 같이, 상기 제1특징정보와 상기 제2특징정보의 차이를 산출하여, 상기 분석대상이미지를 상기 제1특징정보에 상응하는 이미지로 복원하는 복원이미지생성단계(S900);를 더 포함할 수 있다. 즉, 제1특징정보와 제2특징정보의 비교결과 분석대상이미지가 보정된 것으로 판단되면, 컴퓨터는 제1특징정보에 부합하게 분석대상이미지를 복원할 수 있다. 컴퓨터는 제1특징정보와 제2특징정보의 차이값을 기반으로 분석대상이미지를 수정하여 원본이미지 형태로 복원할 수 있다.
또한, 원본이미지를 획득할 때, 실제 사람의 얼굴이 아니라 이미 보정이 된 사진이미지를 촬영하는 경우, 보정된 이미지 자체가 원본이미지로서 역할을 하게 될 수 있다. 이를 방지하기 위해 촬영대상이 실제 사람의 얼굴인지 기촬영된 영상 내의 얼굴인지를 판단할 수 있어야 한다. 이를 위해, 본 발명의 일실시예들은 실제 사람 얼굴인지를 판단하는 과정을 더 포함할 수 있다.
일실시예는, 상기 분석대상이미지 내의 대상체가 사람얼굴인 경우, 상기 대상체의 상태가 사람 얼굴의 정상적인 상태에 해당하지 않는 경우, 상기 컴퓨터가 상기 카메라의 촬영기능을 비활성화하는 단계;를 더 포함할 수 있다. 대상체의 상태는 대상체의 움직임 또는 외부광에 따른 반사 형태 등이 포함될 수 있다. 예를 들어, 실제 사람인 경우에는 카메라로 촬영하고자 하는 경우에 촬영 전에 자연스러운 움직임이 획득되나, 기촬영된 영상을 촬영하는 경우 기촬영된 영상이 2차원이미지이여서 카메라 움직임에 따라 대상체 전체가 평행이동하는 등의 부자연스러운 움직임이 나타날 수 있다. 이와 같이, 컴퓨터는 대상체의 촬영 전의 대상체의 움직임을 분석하여 실제 사람이 대상체에 해당하는지 여부를 판단할 수 있다. 또한, 예를 들어, 실제 사람의 얼굴과 달리 기촬영된 영상은 주변 광이 반사되는 형태가 상이할 수 있으므로, 실제사람 얼굴여부를 판단할 수 있다.
즉, 컴퓨터는 대상체가 실제 사람 얼굴이 아닌 것으로 판단되는 경우, 카메라의 사진촬영 기능을 비활성화할 수 있다. 이를 통해, 보정된 상태로 출력된 이미지를 촬영함에 따라, 보정된 출력이미지를 원본이미지로 활용하여 분석대상이미지를 제작하는 것을 방지할 수 있다.
또한, 다른 일실시예로, 컴퓨터는 기촬영된 이미지가 아닌 실제 사람 얼굴인지를 판단하기 위해, 사용자에게 특정한 동작을 수행하도록 요청하고, 해당 동작이 수행되면 사진 촬영 기능을 활성화할 수 있다. 즉, 상기 분석대상이미지 내의 대상체가 사람얼굴인 경우, 컴퓨터가 특정한 하나 이상의 움직임 수행을 요청하는 단계; 및 요청된 하나 이상의 움직임이 수행된 것으로 판단되면, 카메라의 촬영기능을 활성화하는 단계;를 더 포함할 수 있다. 예를 들어, 컴퓨터는 사람이 셀프촬영을 하는 경우에 화면 상에 특정한 움직임(예를 들어, 입벌리기)을 요청하는 화면을 표시할 수 있다. 그 후, 셀프촬영을 수행하는 사용자가 해당 움직임을 수행하면, 컴퓨터는 카메라를 통해 획득된 영상을 통해 요청된 움직임 테스크(Task) 달성여부를 판단할 수 있다. 컴퓨터는 요청된 움직임 테스크를 수행한 것으로 판단되면, 카메라의 촬영기능을 활성화할 수 있다.
이상에서 전술한 본 발명의 일 실시예에 따른 이미지의 보정여부 분석방법은, 하드웨어인 컴퓨터와 결합되어 실행되기 위해 프로그램(또는 어플리케이션)으로 구현되어 매체에 저장될 수 있다.
상기 전술한 프로그램은, 상기 컴퓨터가 프로그램을 읽어 들여 프로그램으로 구현된 상기 방법들을 실행시키기 위하여, 상기 컴퓨터의 프로세서(CPU)가 상기 컴퓨터의 장치 인터페이스를 통해 읽힐 수 있는 C, C++, JAVA, 기계어 등의 컴퓨터 언어로 코드화된 코드(Code)를 포함할 수 있다. 이러한 코드는 상기 방법들을 실행하는 필요한 기능들을 정의한 함수 등과 관련된 기능적인 코드(Functional Code)를 포함할 수 있고, 상기 기능들을 상기 컴퓨터의 프로세서가 소정의 절차대로 실행시키는데 필요한 실행 절차 관련 제어 코드를 포함할 수 있다. 또한, 이러한 코드는 상기 기능들을 상기 컴퓨터의 프로세서가 실행시키는데 필요한 추가 정보나 미디어가 상기 컴퓨터의 내부 또는 외부 메모리의 어느 위치(주소 번지)에서 참조되어야 하는지에 대한 메모리 참조관련 코드를 더 포함할 수 있다. 또한, 상기 컴퓨터의 프로세서가 상기 기능들을 실행시키기 위하여 원격(Remote)에 있는 어떠한 다른 컴퓨터나 서버 등과 통신이 필요한 경우, 코드는 상기 컴퓨터의 통신 모듈을 이용하여 원격에 있는 어떠한 다른 컴퓨터나 서버 등과 어떻게 통신해야 하는지, 통신 시 어떠한 정보나 미디어를 송수신해야 하는지 등에 대한 통신 관련 코드를 더 포함할 수 있다.
상기 저장되는 매체는, 레지스터, 캐쉬, 메모리 등과 같이 짧은 순간 동안 데이터를 저장하는 매체가 아니라 반영구적으로 데이터를 저장하며, 기기에 의해 판독(reading)이 가능한 매체를 의미한다. 구체적으로는, 상기 저장되는 매체의 예로는 ROM, RAM, CD-ROM, 자기 테이프, 플로피디스크, 광 데이터 저장장치 등이 있지만, 이에 제한되지 않는다. 즉, 상기 프로그램은 상기 컴퓨터가 접속할 수 있는 다양한 서버 상의 다양한 기록매체 또는 사용자의 상기 컴퓨터상의 다양한 기록매체에 저장될 수 있다. 또한, 상기 매체는 네트워크로 연결된 컴퓨터 시스템에 분산되어, 분산방식으로 컴퓨터가 읽을 수 있는 코드가 저장될 수 있다.
상기와 같은 본 발명에 따르면, 아래와 같은 다양한 효과들을 가진다.
첫째, 원본이미지의 특징정보(즉, 제1특징정보)를 포함하는 특징정보코드를 기반으로, 사용자가 확인하고 있는 이미지가 보정되었는지 여부를 확인할 수 있어서, 사용자에게 제공되는 사진에 대한 신뢰도를 높일 수 있다. 또한, 사용자에게 확인하고 있는 이미지(즉, 분석대상이미지)의 보정수준을 제시할 수 있어서, 사용자는 확인하고 있는 사진을 어느 정도 신뢰하여야 할 지 결정할 수 있다.
둘째, 분석대상이미지 생성 시에 원본이미지에서 추출된 특징정보(즉, 제1특징정보)를 암호화하여 특징정보코드를 생성함에 따라, 보정된 이미지에 별도로 생성된 위조코드를 부착하여 위조이미지를 생성하는 것을 방지할 수 있다.
셋째, 제1특징정보(즉, 원본이미지에서 추출되어 생성된 특징정보)와 제2특징정보(즉, 분석대상이미지에서 직접 추출된 특징정보)의 차이를 기반으로, 보정된 분석대상이미지를 원본이미지로 복원하여 제공할 수 있다.
넷째, 촬영되는 대상체가 실제 사람인지 여부를 판단하여, 보정된 상태로 출력된 이미지를 원본이미지로 활용하는 것을 방지할 수 있다.
이상, 첨부된 도면을 참조로 하여 본 발명의 실시예를 설명하였지만, 본 발명이 속하는 기술분야의 통상의 기술자는 본 발명이 그 기술적 사상이나 필수적인 특징을 변경하지 않고서 다른 구체적인 형태로 실시될 수 있다는 것을 이해할 수 있을 것이다. 그러므로, 이상에서 기술한 실시예들은 모든 면에서 예시적인 것이며, 제한적이 아닌 것으로 이해해야만 한다.
100 : 원본이미지 200 : 분석대상이미지
210 : 특징정보코드

Claims (10)

  1. 컴퓨터가 사진의 보정여부를 판단하는 방법에 있어서,
    상기 컴퓨터가 분석대상이미지를 획득하되, 상기 분석대상이미지는 촬영된 사람의 얼굴에 대한 제1특징정보를 추출하여 특징정보코드로 생성되어 추가되는 것인, 분석대상이미지 획득단계;
    상기 이미지 내에서 상기 특징정보코드를 추출하여 원본이미지에 해당하는 제1특징정보를 획득하는, 제1특징정보추출단계;
    상기 분석대상이미지에 내에 포함된 얼굴이미지에서 특징점을 추출하여 제2특징정보를 생성하는 단계; 및
    상기 제1특징정보와 제2특징정보를 비교하여, 분석대상이미지의 보정여부를 판단하는 단계;를 포함하고,
    상기 분석대상이미지의 보정여부를 판단하는 단계는,
    상기 원본이미지와 비교하여 보정이 수행된 얼굴영역을 산출하는 것을 특징으로 하는, 이미지의 보정여부 분석방법.
  2. 제1항에 있어서,
    컴퓨터가 카메라를 이용하여 특정한 대상체의 상기 원본이미지를 촬영하는, 원본이미지 촬영단계;
    상기 원본이미지 내에서 특징점을 추출하여 제1특징정보를 생성하는, 제1특징정보 생성단계; 및
    상기 제1특징정보에 상응하는 특징정보코드를 생성하여, 상기 원본이미지의 일측에 결합하는, 분석대상이미지 생성단계;를 포함하는, 이미지의 보정여부 분석방법.
  3. 제2항에 있어서,
    상기 특징정보코드는,
    상기 분석대상이미지의 일측에 구비되는 시각적식별표지인, 이미지의 보정여부 분석방법.
  4. 제1항에 있어서,
    상기 분석대상이미지가 사람얼굴이미지인 경우,
    컴퓨터가 상기 제1특징정보와 상기 제2특징정보를 비교하여, 상기 분석대상이미지 내의 보정된 신체부위를 탐색하는 단계;를 더 포함하는, 이미지의 보정여부 분석방법.
  5. 제1항에 있어서,
    상기 제1특징정보와 상기 제2특징정보의 차이를 산출하여, 상기 분석대상이미지를 상기 제1특징정보에 상응하는 이미지로 복원하는 복원이미지생성단계;를 더 포함하는, 이미지의 보정여부 분석방법.
  6. 제2항에 있어서,
    상기 분석대상이미지 생성단계는,
    상기 제1특징정보를 특정한 암호화 방식에 따라 제1암호화코드로 생성하고, 상기 제1암호화코드를 상기 특징정보코드로 생성하며,
    상기 제1특징정보추출단계는,
    상기 분석대상이미지를 생성하는 프로그램으로, 상기 특징정보코드에서 추출된 제1암호화코드를 복호화하여 제1특징정보를 추출하는 것을 특징으로 하는, 이미지의 보정여부 분석방법.
  7. 제2항에 있어서,
    상기 분석대상이미지 생성단계는,
    상기 컴퓨터가 상기 제1특징정보를 운영서버로 전송하는 단계;
    상기 운영서버로부터 랜덤으로 생성된 제1암호화코드를 수신하되, 상기 제1암호화코드는 상기 제1특징정보와 매칭되어 상기 운영서버 내에 저장되는 것인, 제1암호화코드 수신단계; 및
    상기 제1암호화코드로 상기 특징정보코드를 생성하는 단계;를 포함하는, 이미지의 보정여부 분석방법.
  8. 제2항에 있어서,
    상기 분석대상이미지 내의 대상체가 사람얼굴인 경우,
    상기 대상체의 움직임이 사람의 움직임에 해당하지 않는 경우, 상기 컴퓨터가 상기 카메라의 촬영기능을 비활성화하는 단계;를 더 포함하는, 이미지의 보정여부 분석방법.
  9. 제2항에 있어서,
    상기 분석대상이미지 내의 대상체가 사람얼굴인 경우,
    컴퓨터가 특정한 하나 이상의 움직임 수행을 요청하는 단계; 및
    요청된 하나 이상의 움직임이 수행된 것으로 판단되면, 카메라의 촬영기능을 활성화하는 단계;를 더 포함하는, 이미지의 보정여부 분석방법.
  10. 하드웨어인 컴퓨터와 결합되어, 제1항 내지 제9항 중 어느 한 항의 방법을 실행시키기 위하여 매체에 저장된, 이미지의 보정여부 분석프로그램.
KR1020160110502A 2016-08-30 2016-08-30 이미지의 보정여부 분석방법 및 프로그램 KR101845419B1 (ko)

Priority Applications (2)

Application Number Priority Date Filing Date Title
KR1020160110502A KR101845419B1 (ko) 2016-08-30 2016-08-30 이미지의 보정여부 분석방법 및 프로그램
PCT/KR2017/009392 WO2018044019A1 (ko) 2016-08-30 2017-08-29 이미지의 보정여부 분석방법 및 프로그램

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
KR1020160110502A KR101845419B1 (ko) 2016-08-30 2016-08-30 이미지의 보정여부 분석방법 및 프로그램

Publications (2)

Publication Number Publication Date
KR20180024391A KR20180024391A (ko) 2018-03-08
KR101845419B1 true KR101845419B1 (ko) 2018-04-04

Family

ID=61301149

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
KR1020160110502A KR101845419B1 (ko) 2016-08-30 2016-08-30 이미지의 보정여부 분석방법 및 프로그램

Country Status (2)

Country Link
KR (1) KR101845419B1 (ko)
WO (1) WO2018044019A1 (ko)

Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2006157711A (ja) * 2004-11-30 2006-06-15 Oki Electric Ind Co Ltd 改ざん検出システム，改ざん検出装置，閾値決定装置，改ざん検出方法，閾値決定方法
KR100836671B1 (ko) * 2006-05-15 2008-06-10 조상일 영상 데이터 암호화 방법 및 장치

Family Cites Families (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JPH11234264A (ja) * 1998-02-17 1999-08-27 Canon Inc 電子透かし方式及びそれを用いた電子情報配布システム並びに記憶媒体
KR100842258B1 (ko) * 2006-10-26 2008-06-30 한국전자통신연구원 얼굴 영상의 위조 여부를 판별하는 방법 및 그 장치
KR20130037097A (ko) * 2011-10-05 2013-04-15 주식회사 케이티 디지털 콘텐츠의 변형을 탐지하기 위한 디지털 영상 제공 장치 및 디지털 영상 복원 장치

Patent Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2006157711A (ja) * 2004-11-30 2006-06-15 Oki Electric Ind Co Ltd 改ざん検出システム，改ざん検出装置，閾値決定装置，改ざん検出方法，閾値決定方法
KR100836671B1 (ko) * 2006-05-15 2008-06-10 조상일 영상 데이터 암호화 방법 및 장치

Also Published As

Publication number Publication date
WO2018044019A1 (ko) 2018-03-08
KR20180024391A (ko) 2018-03-08

Similar Documents

Publication Publication Date Title
Xu et al. Virtual u: Defeating face liveness detection by building virtual models from your public photos
JP5445460B2 (ja) なりすまし検知システム、なりすまし検知方法及びなりすまし検知プログラム
US11336968B2 (en) Method and device for generating content
US10979425B2 (en) Remote document execution and network transfer using augmented reality display devices
KR20190038594A (ko) 얼굴 인식-기반 인증
US20150186708A1 (en) Biometric identification system
CN111225157B (zh) 追焦方法及相关设备
US11663853B2 (en) Iris authentication device, iris authentication method, and recording medium
JP2020505705A (ja) 特徴画像を習得するための方法およびデバイスならびにユーザー認証方法
JP2005149370A (ja) 画像撮影装置、個人認証装置及び画像撮影方法
JP6428152B2 (ja) 肖像権保護プログラム、情報通信装置及び肖像権保護方法
US10956604B2 (en) Electronic device and operation method thereof
CN109543389B (zh) 一种信息保护方法和系统
KR101845419B1 (ko) 이미지의 보정여부 분석방법 및 프로그램
US20230135997A1 (en) Ai monitoring and processing system
US20170109596A1 (en) Cross-Asset Media Analysis and Processing
KR102537147B1 (ko) 인증된 증강 현실 콘텐츠의 제공 시스템 및 방법
CN117097982B (zh) 目标检测方法及系统
JP2019185202A (ja) 撮影画像データ処理装置および撮影画像データ処理方法
JP7272418B2 (ja) なりすまし検知装置、なりすまし検知方法、及びプログラム
JP7484985B2 (ja) 認証システム、認証方法、及び、プログラム
US20230419737A1 (en) Methods and systems for detecting fraud during biometric identity verification
JP6960058B2 (ja) 顔照合システム
JP7256512B2 (ja) 個人識別システム、個人識別方法及びプログラム
KR20110012820A (ko) 얼굴 구성 성분의 모션 조합에 의한 개인 인증 장치 및 그 방법

Legal Events

Date Code Title Description
A201 Request for examination
E902 Notification of reason for refusal
N231 Notification of change of applicant
E701 Decision to grant or registration of patent right
GRNT Written decision to grant