KR101908830B1 - 모바일 디바이스 상에서 사용자를 인증하는 방법 및 장치 - Google Patents

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Abstract

모바일 디바이스 상에서 사용자를 인증하는 방법 및 장치가 개시된다. 본 방법은 모바일 디바이스에 대한 액세스를 위하여 사용자의 인증을 개시하는 단계를 포함할 수도 있고, 모바일 디바이스에 대한 액세스는 모바일 디바이스에 의한 사용자의 성공적인 인증시 승인된다. 본 방법은 또한 사용자의 아이덴티티를 결정하기 위해 사용자의 얼굴의 이미지에 대한 얼굴 인식 분석을 수행하는 단계를 포함할 수도 있다. 아울러, 본 방법은 또한, 사용자와 연관된 제 1 펄스 정보와 제 2 펄스 정보가 펄스 매치를 나타내는지의 여부를 결정하는 단계를 포함할 수도 있다. 본 방법은 또한 펄스 매치가 결정되고 사용자의 결정된 아이덴티티가 모바일 디바이스에 액세스하는 허가를 가질 때 모바일 디바이스에 대한 액세스를 위하여 사용자를 인증하는 단계를 포함할 수도 있다.

Description

모바일 디바이스 상에서 사용자를 인증하는 방법 및 장치{METHOD AND APPARATUS FOR AUTHENTICATING A USER ON A MOBILE DEVICE}
본원에 개시된 대상물은 일반적으로 모바일 디바이스 상에서 사용자를 인증하는 것에 관한 것이다.
모바일 통신 디바이스들은 오늘날 널리 보급되어 있다. 그 결과, 사용자들은 민감한 개인 또는 전문 데이터에 액세스하여 애플리케이션을 저장, 액세스 및 구동시킨다. 예를 들어, 사용자는 자신의 모바일 디바이스를 통하여 은행 계좌에 액세스할 수도 있고 모바일 디바이스는 계좌 번호들, 로그인 크리덴셜들, 및 은행 계좌에 액세스하는데 필요한 다른 데이터를 종종 저장한다. 다른 예로서, 사용자는 저장된 로그인 크리덴셜들을 통하여 자신의 작업 이메일 메시지들에 액세스할 수도 있다.
모바일 디바이스 그리고 이에 따른 민감한 데이터에 대한 인가되지 않은 액세스를 방지하기 위하여, 모바일 디바이스에 대한 액세스를 제안하는 보안 대책이 채용된다. 이러한 하나의 대책은 사용자에게, 모바일 디바이스에 액세스하는데 선행하는 조건으로서 프리코드를 입력하도록 요구하는 것이다. 다른 대책은 사용자가 모바일 디바이스에 액세스하려 시도할 때마다, 모바일 디바이스 상에서 지문 스캐너를 채용하여 생체측정 데이터 샘플을 수집하는 것을 포함한다. 또 다른 보안 대책은 패스코드 대신에 안면 인식의 이용을 포함한다.
그러나, 이들 대책은 안전하지 않고, 빈약한 사용자 경험을 제공하고/하거나 도용을 겪게 한다. 즉, 패스코드들이 쉽게 해킹가능하기 때문에, 패스코드는 하이 레벨의 액세스 보안성을 제공하지 못한다. 또한, 지문 스캐닝과 같은 보안 대책들은 모바일 디바이스들 상에서 일반적으로 발견되지 않는 고가의 하드웨어의 추가를 요구하며, 매우 번잡한 사용자 액세스 경험을 가져올 수도 있다. 마지막으로, 안면 인식 분석은 모바일 디바이스에 액세스하는 사용자의 정지 화상들, 또는 비디오에 의해 도용될 수 있다. 사용자들에게 깜박이게 요구하거나 얼굴 표정들을 이용하는 라이브성 검사들이 안면 인식 분석 기반 접근 방식들에 포함될 수도 있지만, 이들 접근 방식들은 여전히 모바일 다바이스에 대해 액세스하는 사용자들의 비디오들에 의해 도용될 수 있고 모바일 디바이스에 대한 액세스를 구하는 사용자들에게 불편하다.
도 1 은 라이브성 검증 및 안면 인식 분석에 기초하여 모바일 디바이스 상에서 사용자를 인증하는 방법의 일 실시형태의 흐름도이다.
도 2 는 본원에 설명된 실시형태들에 따라 사용자 인증 프로세스들을 구현하는 모바일 디바이스의 일 실시형태의 블록도이다.
도 3 은 펄스 레이트 상관성 및 안면 인식 분석에 기초하여 모바일 디바이스 상에서 사용자를 인증하는 방법의 일 실시형태의 흐름도이다.
도 4 는 본원에 설명된 실시형태들에 따른, 모바일 디바이스에 의한 사용자 인증의 일 예를 나타낸다.
단어 "예시적인" 및/또는 "예"는 본원에서 "예, 경우, 또는 예시로서 역할을 하는" 것을 의미하기 위해 사용된다. 본원에 설명된 어떠한 양태 또는 실시형태도 반드시 다른 양태들 또는 실시형태들에 비해 선호되거나 이로운 것으로서 간주되는 것은 아니다.
도 1 은 라이브성 검증 및 안면 인식 분석에 기초하여 모바일 디바이스 상에서 사용자를 인증하는 방법 (100) 의 일 실시형태의 흐름도이다. 방법 (100) 은 하드웨어 (회로부, 전용 로직 등), 소프트웨어 (이를 테면, 범용 컴퓨터 시스템 또는 전용 머신에서 실행되는 것), 펌웨어 또는 이들의 조합을 포함할 수도 있는 프로세싱 로직에 의해 수행된다. 일 실시형태에서, 방법 (100) 은 모바일 디바이스 (예를 들어, 도 2 에서 아래 설명된 모바일 디바이스 (210)) 에 의해 수행된다.
도 1 을 참조하여 보면, 프로세싱 로직은 모바일 디바이스에 대한 액세스를 위하여 사용자 인증 프로세스를 개시하는 것에 의해 시작한다 (프로세싱 블록 (102)). 일 실시형태에서, 모바일 디바이스는 셀룰라 및/또는 무선 통신 네트워크를 통하여 무선 통신들을 전송 및 수신할 수 있는 모바일 컴퓨팅 디바이스, 이를 테면, 모바일 전화기, 개인 휴대 정보 단말기, 테블릿 컴퓨터 등이다. 예를 들어, 사용자가 잠긴 또는 보호된 모바일 디바이스에 액세스하려 할 때, 이를 테면, 도 4 에 예시된 사용자 (460) 가 모바일 디바이스 (452) 에 액세스하려 하는 목적으로 인증받으려 할 때 사용자 인증 프로세스가 개시된다.
프로세싱 로직은 모바일 디바이스에 대한 사용자 인증의 부분으로서 안면 인식 프로세스를 수행한다 (프로세싱 블록 104). 일 실시형태에서, 사용자 인증 프로세스가 개시되는 것에 응답하여, 프로세싱 로직은 디지털 이미지 데이터를 캡처하기 위하여 하나 이상의 이미지 캡처 메카니즘들, 이를 테면, 모바일 디바이스 (452) 의 디지털 카메라들 (454-1 및 454-2)(도 4 를 참조) 을 활성화한다. 본원에 설명된 바와 같이, 디지털 이미지 데이터는 디지털 비디오 데이터 뿐만 아니라 정지형 디지털 비디오 이미지 데이터를 포함할 수도 있다. 일 실시형태에서, 이미지 캡처 메카니즘들은 모바일 디바이스 상의 전방 카메라 (454-1) 및 모바일 디바이스 상의 후방 카메라 (454-2) 를 포함할 수도 있지만, 추가적인 카메라들이 또한 이용될 수도 있다. 캡처된 이미지 데이터는 모바일 디바이스에 대한 인증을 구하는 사용자 (460) 의 얼굴 (456-1) 의 이미지를 캡처하여 시도한다. 사용자의 안면의 이미지가 캡처되면, 프로세싱 로직은 이미지 데이터로부터 안면 피처들을 추출하고, 인가된 사용자들의 안면 인식 데이터베이스에 대하여 이들 피처들을 비교한다. 추출된 안면 피처들이 데이터베이스에서의 인가된 사용자의 안면 피처들과 매칭될 때, 안면 인식 프로세스는 캡처된 이미지 데이터가 모바일 디바이스의 인가된 사용자에 대응함을 알아낸다.
프로세싱 로직은 또한 모바일 디바이스에 대한 사용자 인증의 부분으로서 라이브성 검증 프로세스를 수행한다 (프로세싱 블록 106). 일 실시형태에서, 라이브성 검증은 모바일 디바이스에 액세스하도록 인가되지 않은 사용자에 의한 안면 인식 동안에 모바일 디바이스가 도용되지 않는 것을 보장하기 위해 프로세싱 로직에 의해 수행된다. 예를 들어, 비도덕적인 사용자 (이를 테면, 모바일 디바이스에 대한 액세스에 인가되지 않은 사람) 가, 인가되지 않은 사용자에 대한 인가된 안면을 부적절하게 인식하는 것으로 사용자 인식 프로세스를 도용하려 시도할 때 이미지 캡처 메카니즘의 앞에서 비디오 디스플레이 또는 인가된 사용자의 이미지를 제시할 수도 있다. 그러나, 일 실시형태에서, 라이브성 검증 프로세스는 인식된 얼굴이 라이브 사용자에 대응하고 모바일 디바이스에 대한 액세스를 실제로 구하는 현재 사용자에 대응함을 보장하는 것에 의해 도용 시도들에 대해 보호된다. 도 4 에 예시된 바와 같이, 전방 카메라 (454-1) 는 사용자 안면을 포함하는 사용자의 제 1 디지털 비디오 데이터 (456-1) 를 캡처하는 한편, 후방 카메라 (454-2) 는 사용자의 다른 부분, 이를 테면, 도 4 에 예시된 바와 같이 사용자의 손의 제 2 디지털 비디오 데이터 (456-2) 를 캡처한다.
일 실시형태에서, 그리고 아래 보다 자세하게 설명될 바와 같이, 프로세싱 로직은 제 1 및 제 2 디지털 비디오 데이터로부터 사용자 펄스 레이트들을 추정하고 펄스 레이트들을 상관시키려 시도하는 것에 의해 라이브성 검증 프로세스를 수행한다. 펄스 레이트들이 프로세싱 로직에 의해 상관될 수 있을 때, 프로세싱 로직은, 전방 카메라 (454-1) 와 후방 카메라 (454-2) 에 의해 캡처된 이미지가 동일한 사람의 라이브 이미지들을 캡처하고 있다고 결정할 수 있다. 또한, 프로세싱 로직은 안면 인식 결과들로부터, 사람이 인가된 사용자이고, 도용한 사용자, 이를 테면, 전방 카메라의 시야에 인가된 사용자의 이미지를 대고 있는 비인가받은 사람이 아니라고 결정할 수 있다.
그 후, 프로세싱 로직은 라이브성 검증 및 안면 인식 프로세스들이 양쪽 모두 성공적으로 완료되었는지의 여부를 결정한다 (프로세싱 블록 108). 일방의 프로세스가 실패할 때, 인증 프로세스는 실패하고 사용자는 모바일 디바이스에 대한 액세스가 부정된다. 그러나, 라이브성 검증 및 안면 인식 프로세스들 양쪽 모두가 성공적이면, 프로세싱 로직은 모바일 디바이스에 대해 사용자를 인증하고 인증된 사용자가 모바일 디바이스에 액세스하는 것을 승인한다 (프로세싱 블록 110). 액세스의 승인은 사용자에 대한 모바일 디바이스의 잠금 해제, 식별된 사용자와 연관된 모바일 디바이스의 프로파일의 로딩, 식별된 사용자가 액세스 권한들을 갖는 모바일 디바이스 상의 컨텐츠의 암호해제, 온라인 페이먼트 인가 (예를 들어, 모바일 애플리케이션 스토어로부터의 구매들을 허용하는 것, 온라인 리테이러로부터의 구매들을 허용하는 것 등), 뿐만 아니라 모바일 디바이스 상의 사용자 인증을 포함하는 임의의 다른 애플리케이션 중 하나 이상을 포함할 수도 있다.
일 실시형태에서, 라이브성 검증 프로세스 및 안면 인식 프로세스는 사용자에게 안전하면서 편리한 2-폴드 인증 프로세스를 형성한다. 즉, 인증 프로세스는 특별하게 인식된 사용자만이 모바일 디바이스에 액세스할 수 있는 것을 보장하도록 안면 인식 분석에 의해 보안된다. 또한, 인증 프로세스는 펄스 레이트 분석 및 펄스 상관화를 이용하는 것에 의해 도용에 대항하여 보안하여, 모바일 디바이스에 대한 액세스를 구하는 사람이 모바일 디바이스를 소지하고 안면 인식 목적들을 위해 캡처된 이미지에 대응하는 것 양쪽 모두를 보장한다. 마지막으로, 안면 인식 및 라이브성 검증 양쪽 모두는 사용자에게 편리하고 비간섭적인 방식으로 수행된다.
일 실시형태에서, 프로세싱 블록들 (104 및 106) 의 라이브성 검증 및 안면 인식 프로세스들은 병행하여 수행된다. 다른 실시형태에서, 라이브성 검증 및 안면 인식 프로세스들은 순차적으로 수행되어, 안면 인식이 라이브성 검증 이전에 결정되게 하거나 또는 라이브성 검증이 안면 인식 이전에 결정되게 한다. 도 1 에 예시된 순서는 예시적이며, 라이브성 검증 및 안면 인식 프로세스들이 이 순서로 수행될 필요는 없다. 또한, 일 실시형태에서, 라이브성 검증 및 안면 인식 프로세스가 병행하여 수행되는지 또는 차례차례 수행되는지 여부와는 무관하게, 양쪽 프로세스들이 자신들의 개개의 검증을 동일한 데이터 상에서 수행할 수도 있다. 예를 들어, 모바일 디바이스의 전방 카메라에 의해 캡처된 이미지 데이터는 이미지 데이터 상에서의 펄스 레이트 추정을 수행하는 것에 의해 라이브성 검증 프로세스 동안에 활용될 수 있다. 또한, 그 이미지 데이터는 하나 이상의 안면 인식 기술들을 수행하는 안면 인식 프로세스에 의해 이용될 수도 있다.
도 2 는 본원에 설명된 실시형태들에 따라 사용자 인증 프로세스들을 구현하는 모바일 디바이스 (210) 의 일 실시형태 (200) 의 블록도이다.
일 실시형태에서, 모바일 디바이스 (210) 는 하나 이상의 프로세서들 (212), 메모리 (205), I/O 제어기 (225), 디지털 카메라들 (227-1 및 227-2), 네트워크 인터페이스 (204) 및 디스플레이 (220) 를 포함할 수도 있는 시스템이다. 모바일 디바이스 (210) 는 또한 모바일 디바이스 (210) 에 대해 사용자를 인증하는 사용자 인증 엔진 (240) 을 포함할 수도 있다. 일 실시형태에서, 사용자 인증 엔진 (240) 은 하드웨어, 소프트웨어, 펌웨어 또는 이들의 조합으로서 구현될 수 있는 복수의 프로세싱 모듈들, 이를 테면, 레이트 추정기 (230), 펄스 상관화기 (232), 안면 인식 엔진 (234), 및 인증 결정 엔진 (236) 을 포함한다.
모바일 디바이스 (210) 는 또한, 예시되어 있지 않지만, 사용자 인터페이스 (예를 들어, 하나 이상의 마이크로폰들, 키보드, 터치 스크린 또는 유사한 디바이스들), 파워 디바이스 (이를 테면, 배터리) 뿐만 아니라 전자 디바이스들과 통상적으로 연관되는 다른 컴포넌트들을 포함할 수도 있음을 알아야 한다. 네트워크 인터페이스 (204) 는 또한 복수의 무선 서브시스템들 (215)(예를 들어, 블루투스, WiFi, 셀룰라 또는 다른 네트워크들) 에 커플링되어, 무선 링크를 통하여 네트워크로/네트워크로부터 데이터 스트림들을 송신하고 수신할 수도 있거나, 또는 네트워크들 (예를 들어, 인터넷, 이더넷, 또는 다른 무선 시스템들) 에 대한 직접 접속을 위한 유선 인터페이스일 수도 있다.
메모리 (205) 는 프로세서 (212) 에 커플링되어, 프로세서 (212) 에 의한 실행을 위한 명령들을 저장할 수도 있다. 일부 실시형태들에서, 메모리 (205) 는 비일시성이며, 이를 테면, 비일시적 컴퓨터 판독가능 저장 매체이다. 메모리 (205) 는 또한 모바일 디바이스 (210) 에 액세스하도록 인가된 사용자들의 안면 인식 데이터베이스를 저장할 수도 있다. 메모리 (205) 는 또한 사용자 인증 엔진 (240) 및 이 사용자 인증 엔진 (240) 의 하나 이상의 모듈들 (즉, 펄스 레이트 추정기 (230), 펄스 상관화기 (232), 안면 인식 엔진 (234), 및 인증 결정 엔진 (236)) 을 저장하여 본원에 설명된 실시형태들을 구현할 수도 있다. 이하 설명될 바와 같이 본 발명의 실시형태들은 예를 들어, 메모리 (205) 또는 다른 소자에 저장된 명령들의 실행을 통하여 모바일 디바이스 (210) 의 프로세서 (212) 및/또는 모바일 디바이스 (210) 및/또는 다른 디바이스들의 다른 회로부에 의해 구현될 수도 있음을 알아야 한다. 특히, 프로세서 (212) 를 포함하지만 이에 제한되지 않은 모바일 디바이스 (210) 의 회로부는 프로그램, 루틴의 제어 또는 명령들의 실행 하에서 동작하여 본 발명의 실시형태들에 따라 방법들 또는 프로세스들을 실행할 수도 있다. 예를 들어, 이러한 프로그램은 (예를 들어, 메모리 (205) 및/또는 다른 로케이션들에 저장된) 펌웨어 또는 소프트웨어에서 구현될 수도 있고, 프로세서들, 이를 테면, 프로세서 (212) 및/또는 모바일 디바이스 (210) 의 다른 회로부에 의해 구현될 수도 있다. 또한, 용어들, 프로세서, 마이크로프로세서, 회로, 제어기 등은 로직, 커맨드들, 명령들, 소프트웨어, 펌웨어, 기능성 등을 실행할 수 있는 임의의 유형의 로직 또는 회로부를 지칭할 수도 있음을 알아야 한다.
또한, 본원에 설명된 기능부들, 엔진들, 또는 모듈들의 일부 또는 전부는 모바일 디바이스 (210) 자체에 의해 수행될 수 있고/있거나 본원에 설명된 기능부들, 엔진들 또는 모듈들의 일부 또는 전부는 I/O 제어기 (225) 또는 네트워크 인터페이스 (204) 를 통하여 (무선으로 또는 유선으로) 모바일 디바이스 (210) 에 접속된 다른 시스템에 의해 수행될 수도 있음을 알아야 한다. 따라서, 기능부들 일부 및/또는 전부는 다른 시스템에 의해 수행될 수도 있고 결과들 또는 중간 계산들이 모바일 디바이스 (210) 에 다시 전달될 수도 있다. 일부 실시형태들에서, 이러한 다른 디바이스는 서버 (도시 생략) 를 포함할 수도 있다. 일부 실시형태들에서, 다른 디바이스는 예를 들어, 모바일 디바이스 (210) 의 알려진 구성에 기초하여 결과들을 미리 결정하도록 구성된다.
일 실시형태에서, 모바일 디바이스 (210) 는 I/O 제어기 (225) 를 통하여 사용자 요청 또는 다른 사용자 커맨드를 수신한다. 사용자 인증 엔진 (240) 은 요청을 프로세싱하여 전방 카메라 (227-1) 와 후방 카메라 (227-2) 를 활성화한다. 사용자 인증 엔진 (240) 은 어느 인증 프로세스 (이를 테면, 라이브성 검증 또는 안면 인식) 가 현재 수행되고 있는지에 의존하여 전방 카메라 (227-1) 와 후방 카메라 (227-2) 를 선택적으로 활성화할 수도 있다. 사용자 인증 엔진 (240) 은 또한 라이브성 검증 또는 안면 인식 프로세스들이 병행하여 수행될 때 카메라들 (227-1 및 227-2) 양쪽을 활성화할 수도 있다. 카메라들 (227-1 및 227-2) 의 활성화는 모바일 디바이스 (210) 로 하여금 각각의 카메라로 디지털 비디오 데이터를 캡처하게 한다.
사용자 인증 엔진 (240) 은 캡처된 디지털 비디오 데이터 상에서 하나 이상의 안면 인식 프로세스들을 수행하도록 안면 인식 엔진 (234) 에 명령한다. 안면 인식 엔진 (234) 은 디지털 비디오 데이터 내에 안면을 위치결정하도록 전방 카메라 (227-1) 로부터 디지털 비디오 데이터를 분석한다. 안면 인식 엔진 (234) 이 안면을 위치결정하면, 안면 인식 엔진 (234) 은 이미지 데이터에 묘사된 얼굴에 대한 안면 인식 프로세스를 수행한다. 일 실시형태에서, 안면 인식 엔진 (234) 은 이미지 데이터에서 묘사된 얼굴의 안면 인식 피처들 (예를 들어, 안면 랜드마크들, 안면 피처들의 상대적 포지션들 등) 을 추출한다. 그 후, 안면 인식 엔진 (234) 은 인가된 사용자의 안면 인식 피처들 중, 메모리 (205) 에 저장된 데이터베이스에 그 추출된 안면 인식 피처들을 비교한다. 예를 들어, 모바일 디바이스는 3 명의 인가된 사용자들과 연관될 수도 있고, 메모리 (205) 에서의 안면 인식 데이터베이스는 각각의 인가된 사용자에 대한 적절한 안면 인식 피처들을 저장한다. 그 후, 안면 인식 피처들의 비교에 기초하여 안면 인식 엔진 (234) 은 안면 인식 결과들을 인증 결정 엔진 (236) 에 통지한다.
사용자 인증 엔진 (240) 은 또한 전방 카메라 (227-1) 와 후방 카메라 (227-2) 양쪽에 의해 캡처된 디지털 비디오 데이터 상에서 펄스 레이트 추정을 수행하도록 펄스 레이트 추정기 (230) 에 명령한다. 일 실시형태에서, 펄스 레이트 추정기는 각각의 비디오 데이터를 분석하여 각각의 디지털 비디오 이미지 데이터에서 묘사된 사용자와 연관된 펄스 레이트를 추출한다. 일 실시형태에서, 펄스 레이트 추정기 (230) 는 디지털 비디오 데이터 상의 오일러 비디오 확대를 수행한다. 오일러 비디오 확대 (EVM) 에서, 펄스 레이트 추정기 (230) 는 비디오 데이터에 공간 분해를 적용하고, 시간 필터링을 비디오 프레임들에 적용하고, 결과들을 증폭하여 소정 기간에 걸쳐 사용자의 피부 (예를 들어, 전방 카메라 (454-1 또는 227-1) 에 의한 비디오 데이터 (456-1) 에서 캡처된 얼굴 뿐만 아니라 후방 카메라 (456-2 또는 227-2) 에 의해 비디오 데이터 (456-2) 에서 캡처된 손, 팔 등) 에서의 혈류를 가시화한다. EVM 분석은 그 후, 소정의 기간에 걸쳐 사용자의 피부에서의 시간적 톤 컬러 변동을 정량화할 수 있다. 이 가시화되고 정량화된 시간적 컬러 변동으로부터, 펄스 레이트, 펄스 크기 뿐만 아니라 다른 펄스 관련 팩터들이 비디오 데이터로부터 추출될 수 있다. 전방 카메라 (227-1) 와 후방 카메라 (227-2) 비디오 데이터의 EVM 분석은 모바일 디바이스 (210) 에 대한 인증을 구하는 사용자에 대한 추정된 펄스 레이트들을 생성하기 위해 펄스 레이트 추정기 (230) 에 의해 이용된다.
추정된 펄스 레이트들은 펄스 상관화기 (232) 에 제공된다. 일 실시형태에서, 펄스 상관화기 (232) 는 펄스 레이트들에 대한 통계 분석을 수행하여, 전방 카메라와 후방 카메라에 각각 대응하는 2 개의 펄스 신호들 사이의 교차 상관을 계산하여, 추정된 펄스 레이트들이 대응하는지 (즉, 동일한 사용자에 속하는지) 여부를 결정한다. 실시형태들에서, 2 개의 펄스 신호들의 교차 상관은 이를 테면, 시간 도메인 또는 주파수 도메인에서의 신호 컨볼루션 분석을 포함하지만 이에 한정되지 않는 방법들을 이용하여 결정된다. 일 실시형태에서, 펄스 상관화기 (232) 는 일방 또는 양방의 펄스 레이트 추정값들을 시프트하여, 펄스 레이트 추정값들이 사용자의 신체의 상이한 위치들로부터 생성될 때 발생하는 타이밍 차이를 고려한다. 즉, 제 1 펄스 레이트 추정값은 제 2 펄스 레이트 추정값과 통계적으로 관련될 수도 있지만, 혈류가 사용자의 신체의 상이한 부분들에 도달하는데 걸리는 시간에 대하여 고려하도록 시간 시프트되어야 한다. 추정되고 조정된 펄스 레이트들이 대응할 때, 펄스 상관화기 (232) 는 전방 카메라 (227-1) 와 후방 카메라 (227-2) 에 의해 캡처된 이미지 데이터가 동일한 사용자의 라이브 이미지 데이터를 캡처하는 것으로 결정한다.
일 실시형태에서, 펄스 상관화기 (232) 는 추정되고 조정된 펄스 레이트들이 2 개의 추정된 펄스 레이트들의 통계적 분석에 기초하여 서로에 대해 대응한다고 결정한다. 통계적 분석은 2 개의 펄스 레이트들이 어떻게 서로에 대하여 관련되어 있는지의 대책을, 이를 테면, 교차 상관의 계산에 의해 결정한다. 일 실시형태에서, 펄스 상관화기 (232) 는 펄스 매치의 통계적 신뢰도를 결정하고 펄스 매치의 이 신뢰도를 펄스 매치 임계값과 비교한다. 예를 들어, 펄스 매치는 매치와 연관된 신뢰도가 99% 신뢰도 임계값을 초과할 때 펄스 상관하기 (232) 에 의해 오직 수락될 수도 있다. 일 실시형태에서, 임계값은 초기 임계값으로 설정될 수도 있고, 펄스 레이트들이 결정되었던 비디오 데이터와 연관된 하나 이상의 주변 조건들에 기초하여 조정될 수도 있다. 예를 들어, 비디오 데이터가 양호한 조명 조건, 안정적인 이미지 캡처, 긴 비디오 지속기간 등 중 하나 이상을 나타내면, 임계값은 초기 값으로 유지될 수도 있거나 또는 더 높은 값으로 조정될 수도 있다. 다른 예로서, 비디오 데이터가 낮은 조명 조건, 낮은 이미지 품질 조건, 불안정한 이미지 캡처 등 중 하나 이상을 나타내면, 임계값은 초기 값으로 유지될 수도 있거나 낮은 값으로 조정될 수도 있다. 일 실시형태에서, 전방 및 후방 카메라들은 각각의 카메라와 연관된 주변 조건들에 기초하여 상관 임계값의 조정에 독립적으로 영향을 줄 수도 있다. 일 실시형태에서, 펄스 매치의 통계적 가능성이 펄스 매치 임계값을 초과할 때 펄스 매치가 펄스 상관화기 (232) 에 의해 결정된다. 그 후, 펄스 상관화기 (232) 는 신뢰도 임계값에 대한 펄스 매치 결과들을 인증 결정 엔진 (236) 에 통지한다.
결정 엔진 (240) 은 사용자가 안면 인식 엔진 (234) 의 비디오 데이터 분석 결과들의 결과들 (즉, 인식된 사용자가 모바일 디바이스 (210) 의 인가된 사용자임) 에 기초하여 인가된 사용자로서 인식하는지의 여부를 결정한다. 인증 결과 엔진 (236) 은 또한, 펄스 상관화기 (232) 에 의해 결정된 추정된 펄스 레이트들이 비디오 데이터에서의 펄스 매치를 나타내는지의 여부를 결정한다. 안면 인식 분석 및 펄스 상관화 결과들 양쪽이 성공적으로 완료될 때, 사용자 인식 엔진 (240) 이 사용자를 인증하고, 이에 의해 모바일 디바이스에 대한 사용자 액세스를 승인한다.
본원에 설명된 바와 같이, 펄스 레이트 추정 및 안면 인식 분석은 펄스 레이트 추정기 (230) 및 안면 인식 엔진 (234) 에 의해 병행하여 수행될 수도 있다. 또한, 펄스 레이트 추정기 (230) 및 안면 인식 엔진 (234) 은 분석 목적들을 위하여 동일한 비디오 데이터를 이용할 수도 있다. 이 실시형태에서, 인증 프로세스는 인식된 얼굴이 모바일 디바이스를 현재 홀딩하고 있고 현재 인증을 구하려 하는 살아있는 사람에 대응한다는 추가된 보안성을 가져온다.
도 3 은 펄스 레이트 상관성 및 안면 인식 분석에 기초하여 모바일 디바이스 상에서 사용자를 인증하는 방법의 일 실시형태의 흐름도이다. 방법 (300) 은 하드웨어 (회로부, 전용 로직 등), 소프트웨어 (이를 테면, 범용 컴퓨터 시스템 또는 전용 머신에서 실행되는 것), 펌웨어 또는 이들의 조합을 포함할 수도 있는 프로세싱 로직에 의해 수행된다. 일 실시형태에서, 방법 (300) 은 모바일 디바이스 (이를 테면, 모바일 디바이스 (210)) 에 의해 수행된다.
도 3 을 참조하여 보면, 프로세싱 로직은 모바일 디바이스에 액세스하기 위한 사용자 인증 프로세스를 개시하는 것에 의해 시작한다 (프로세싱 블록 (302)). 사용자 인증 프로세스는 모바일 디바이스가 비활성 상태로부터 활성 상태로 트랜지션하려 시도할 때마다, 이를 테면, 슬립 상태에서 웨이크 상태로, 잠김 상태에서 잠김 해제 상태로 트랜지션하는 등일 때마다 개시될 수도 있다. 사용자 인증 프로세스는 또한, 잠김 상태의 모바일 디바이스에 액세스하는 사용자 요청에 응답하여, 또는 모바일 디바이스 상에서 구동하는 임의의 애플리케이션/프로세스로부터의 인증 요구 (예를 들어, 온라인 앱 스토어, 온라인 리테일러 등으로부터의 인증 요구) 에 응답하여 개시될 수도 있다. 일 실시형태에서, 모바일 디바이스에 대한 액세스는 본원에 설명된 바와 같이 프로세싱 로직에 의해 사용자의 성공적인 인증에 근거를 둔다.
프로세싱 로직은 모바일 디바이스의 전방 카메라 및 후방 카메라에 의해 사용자의 이미지 데이터를 캡처한다 (프로세싱 블록 304). 일 실시형태에서, 캡처된 이미지 데이터는 카메라들에 의해 캡처된 디지털 비디오 데이터이다. 프로세싱 로직은 캡처된 이미지 데이터 상에서 하나 이상의 안면 인식 프로세스들을 수행한다 (프로세싱 블록 306). 위에 설명된 바와 같이, 안면 인식 프로세스들은 이미지 데이터에 묘사된 얼굴의 이미지를 위치파악하는 것, 및 위치파악된 얼굴 이미지로부터 추출된 시각적 피처들을 추출하는 것을 포함할 수도 있다. 본원에 설명된 실시형태들에서, 임의의 수의 안면 피처들, 이를 테면, 눈, 코, 입, 턱, 귀, 광대뼈 등에 대응하는 피처들, 그리고 서로에 대한 이들의 상대적 위치들이 추출될 수도 있다. 그 후, 프로세싱 로직은 모바일 디바이스에 대한 액세스 특권들을 갖는 사용자들과 연관된 안면 인식 피처들과 안면 인식 결과들 사이의 매치를 검색한다 (프로세싱 블록 308). 매치는 이미지에 위치된 얼굴과 연관된 피처 세트들을 모바일 디바이스의 인가된 사용자들의 피처 세트들과 비교하는 것에 의해 프로세싱 로직에 의해 결정된다. 비교로부터, 프로세싱 로직은 이미지에 위치된 얼굴과 연관된 피쳐 세트가, 인가된 사용자의 피처 세트에 매칭되는 가능성을 결정하여, 액세스 특권들을 갖는 사용자가 매칭되는지의 여부를 결정한다 (프로세싱 블록 310). 이 가능성이 임계 가능성을 초과할 때, 디지털 비디오 데이터에 로케이션된 얼굴은 인가된 사용자에 매칭된다. 이 가능성이 임계 가능성을 초과하지 않을 때, 얼굴은 인가된 사용자에 매칭되지 않는 것으로 결정된다. 일 실시형태에서, 프로세싱 로직이, 얼굴이 인가된 사용자에 매칭되지 않는다고 결정하는 이벤트에서 (프로세싱 블록 318), 프로세싱 로직은 블록 320 으로 바로 진행하여 모바일 디바이스에 대한 사용자 액세스를 차단할 수도 있다.
프로세싱 로직은 또한 제 1 및 제 2 이미지 데이터로부터 사용자 펄스 레이트들을 추정한다 (프로세싱 블록 312). 제 1 및 제 2 이미지 데이터는 모바일 디바이스의 전방 및 후방 카메라에 의해 캡처된 제 1 및 제 2 디지털 비디오들에 대응할 수도 있다. 일 실시형태에서, 프로세싱 로직은 EVM 분석을 수행하여 제 1 및 제 2 디지털 비디오들에서 캡처된 사용자의 피부 톤에서의 시간적 변동을 도출한다. 피부 톤에서의 시간적 변동으로부터, 펄스 레이트는 제 1 및 제 2 디지털 비디오들 각각으로부터 사용자에 대하여 추정될 수도 있다. 그 후, 이들 펄스 레이트들은 일방 또는 양방의 추정된 펄스 레이트들을 시간적으로 시프트하는 것에 의해, 일방 또는 양방의 추정된 펄스 레이트들의 크기를 조정하는 것에 의해, 및/또는 펄스 레이트 임계값에 대한 매치의 가능성의 비교 (프로세싱 블록 316) 에 의해 펄스 레이트들이 서로 매칭하는 통계적 가능성을 결정하는 것에 의해 상관된다 (프로세싱 블록 314). 일 실시형태에서, 예시되어 있지 않지만, 펄스 매치 가능성이 임계값을 초과하지 않을 때, 프로세싱 로직은 블록 320 으로 바로 진행하여, 모바일 디바이스에 대한 사용자 액세스를 차단할 수도 있다.
본원에 설명된 바와 같이, 펄스 레이트 추정 및 상관화 분석, 및 안면 인식 프로세스들은 프로세싱 로직에 의해 병행하여 수행될 뿐만 아니라 차례 차례 수행될 수도 있다. 또한, 인증 프로세스들이 순차적으로 수행되는 실시형태에서, 안면 인식은 펄스 레이트 추정 및 상관화 이전에 수행된다.
프로세싱 로직은 (제 1 및 제 2 이미지 데이터로부터 도출된) 추정된 펄스 레이트들 사이의 상관성이 임계값을 초과하는지의 여부 및 사용자가 액세스 특권들을 갖는 사용자와 매칭하는지의 여부를 결정한다 (프로세싱 블록 318). 펄스 레이트들의 상관성이 충분히 가까울 때 (예를 들어, 상관성이 임계값을 초과할 때) 그리고 인증을 구하는 사용자로부터 추출된 안면 피처들이 인가된 사용자의 안면 피처들에 매칭할 때, 프로세싱 로직은 사용자를 인증하고 모바일 디바이스에 대한 사용자 액세스를 승인한다 (프로세싱 블록 322). 그렇지 않으면, 프로세싱 로직은 모바일 디바이스에 대한 사용자 액세스를 차단한다 (프로세싱 블록 320).
본원에 설명된 디바이스들이 모바일 또는 무선 디바이스일 때, 이는 임의의 적절한 무선 통신 기술에 기초하거나 또는 달리 이 기술을 지원하는 무선 네트워크를 거쳐 하나 이상의 무선 통신 링크들을 통하여 통신할 수도 있음을 알아야 한다. 예를 들어, 일부 양태들에서, 컴퓨팅 디바이스 또는 서버가 무선 네트워크를 포함하는 네트워크와 연결될 수도 있다. 일부 양태들에서, 네트워크는 인체 영역 네트워크 (body area network) 또는 개인 영역 네트워크 (예를 들어, 울트라 광대역 네트워크) 를 포함할 수도 있다. 일부 양태들에서, 네트워크는 근거리 네트워크 또는 광역 네트워크를 포함할 수도 있다. 무선 디바이스는, 예를 들어, CDMA, TDMA, OFDM, OFDMA, WiMAX, 및 Wi-Fi 와 같은 다양한 무선 통신 기술들, 프로토콜들, 또는 표준들 중 하나 이상을 지원하거나 달리 이용할 수도 있다. 이와 유사하게, 무선 디바이스는 다양한 대응하는 변조 기법 또는 멀티플렉싱 기법 중 하나 이상을 지원하거나 달리 이용할 수도 있다. 모바일 무선 디바이스는 다른 모바일 디바이스들, 셀 폰들, 다른 유선 및 무선 컴퓨터들, 인터넷 웹 사이트들 등과 무선으로 통신할 수도 있다.
본원에서의 교시들은 다양한 장치들 또는 디바이스들에 포함될 (예를 들어, 이들 내에서 구현되거나 이들에 의해 수행될) 수도 있다. 예를 들어, 본원에 교시된 하나 이상의 양태들은 폰 (이를 테면, 셀룰라 폰), 개인 휴대 정보 단말기 (PDA), 테블릿, 모바일 컴퓨터, 랩톱 컴퓨터, 엔터테인먼트 디바이스 (예를 들어, 뮤직 또는 비디오 디바이스), 헤드셋 (예를 들어, 헤드폰들, 이어 피스 등), 의료용 디바이스 (예를 들어, 생체 측정 센서, 심박동 모니터, 보수계, 심전도 검사 (Electrocardiography; EKG) 디바이스 등), 사용자 I/O 디바이스, 컴퓨터, 서버, POS (point-of-sale) 디바이스, 셋톱 박스, 또는 임의의 다른 적절한 디바이스 내에 포함될 수도 있다. 이들 디바이스들은 상이한 파워 및 데이터 요건들을 가질 수도 있고 각각의 피처 또는 피처들의 세트에 대하여 생성된 상이한 파워 프로파일들을 가져올 수도 있다.
일부 양태들에서, 무선 디바이스는 통신 시스템에 대한 액세스 디바이스 (예를 들어, Wi-Fi 액세스 포인트) 를 포함할 수도 있다. 이러한 액세스 디바이스는, 예를 들어, 유선 또는 무선 통신 링크를 통한 다른 네트워크 (예를 들어, 인터넷 또는 셀룰러 네트워크와 같은 광역 네트워크) 와의 접속성을 제공할 수도 있다. 이에 따라, 액세스 디바이스는 다른 디바이스 (예를 들어, Wi-Fi 스테이션) 가 다른 네트워크 또는 일부 다른 기능성에 액세스하는 것을 가능하게 할 수도 있다. 또한, 디바이스들 중 하나 또는 양자 모두가 휴대가능할 수도 있거나, 일부 경우들에서는, 비교적 휴대불가능할 수도 있다.
당업자라면, 정보 및 신호들이 임의의 다양한 상이한 기술들 및 기법들을 사용하여 표현될 수도 있음을 이해할 것이다. 예를 들면, 상기 설명을 통해 참조될 수도 있는 데이터, 명령들, 커맨드들, 정보, 신호들, 비트들, 심볼들, 및 칩들은 전압들, 전류들, 전자기파들, 자기장들 또는 자기 입자들, 광학 필드들 또는 입자들, 이들의 임의의 조합에 의해 표현될 수도 있다.
본원에서 개시된 실시예들과 연계하여 설명된 다양한 예증적인 논리 블록들, 모듈들, 회로들, 및 알고리즘 단계들이 전자 하드웨어, 컴퓨터 소프트웨어, 또는 양자 모두의 조합들로서 구현될 수도 있다는 것을 당업자들은 또한 알 수 있을 것이다. 하드웨어 및 소프트웨어의 이러한 상호 교환성을 명확하게 설명하기 위해, 다양한 예시적인 컴포넌트들, 블록들, 모듈들, 회로들, 및 단계들을 그들의 기능적 관점에서 일반적으로 위에서 설명되었다. 그러한 기능이 하드웨어 또는 소프트웨어로 구현되는지 여부는 특정 애플리케이션 및 전체 시스템에 부과되는 설계 제약들에 따라 달라진다. 당업자라면, 상기 상술한 기능성을 각각의 특정 어플리케이션에 대해 다양한 방식으로 구현할 수도 있지만, 이러한 구현 결정은 본 발명의 범위를 벗어나게 하는 것으로 이해되어서는 안된다.
본원에서 개시된 실시예들과 연계하여 설명된 다양한 예증적인 논리 블록들, 모듈들, 및 회로들은 범용 프로세서, 디지털 신호 프로세서 (digital signal processor; DSP), 주문형 반도체 (application specific integrated circuit; ASIC), 필드 프로그래머블 게이트 어레이 (field programmable gate array; FPGA) 혹은 다른 프로그래머블 로직 디바이스, 이산 게이트 혹은 트랜지스터 로직, 이산 하드웨어 컴포넌트들, 또는 본원에서 개시된 기능들을 수행하도록 디자인된 것들의 임의의 조합에 의해 구현되거나 수행될 수도 있다. 범용 프로세서는 마이크로프로세서일 수도 있지만, 다르게는, 상기 프로세서는 임의의 종래의 프로세서, 컨트롤러, 마이크로컨트롤러, 또는 상태 머신일 수도 있다. 프로세서는 또한 컴퓨팅 디바이스들의 조합, 예를 들면, DSP와 마이크로프로세서의 조합, 복수의 마이크로프로세서들, DSP 코어와 연계한 하나 이상의 마이크로프로세서들, 또는 임의의 다른 그러한 구성으로 구현될 수도 있다.
본원에서 개시된 실시형태들과 연계하여 설명된 일 방법 또는 알고리즘의 스텝들은 하드웨어에서, 프로세서에 의해 실행되는 소프트웨어 모듈에서, 또는 이들 양자의 조합에서 직접적으로 구현될 수도 있다. 소프트웨어 모듈은 RAM 메모리, 플래시 메모리, ROM 메모리, EPROM 메모리, EEPROM 메모리, 레지스터들, 하드 디스크, 이동식 디스크, CD-ROM, 또는 공지된 임의의 다른 형태의 저장 매체 내에 상주할 수도 있다. 예시적인 저장 매체는, 프로세서가 저장 매체로부터 정보를 판독하고, 저장 매체에 정보를 기록할 수 있도록 프로세서에 커플링된다. 대안에서, 저장 매체는 프로세서에 통합될 수도 있다. 프로세서와 저장 매체는 ASIC 내에 있을 수도 있다. ASIC 는 사용자 단말기 내에 있을 수도 있다. 대안에서, 프로세서와 저장 매체는 사용자 단말기에서 개별 컴포넌트들로 있을 수도 있다.
하나 이상의 예시적인 실시형태들에서, 상술된 기능들은 하드웨어, 소프트웨어, 펌웨어 또는 이들의 임의의 조합으로 구현될 수도 있다. 컴퓨터 프로그램 제품으로서 소프트웨어로 구현되는 경우, 상기 기능들은 하나 이상의 명령들 또는 코드로서 컴퓨터 판독 가능한 매체 상에 저장되거나 또는 전송될 수도 있다. 컴퓨터 판독가능 매체들은 한 장소에서 다른 장소로 컴퓨터 프로그램의 전송을 가능하게 하는 임의의 매체를 포함하여 컴퓨터 저장 매체들 및 통신 매체들 양자를 포함한다. 저장 매체는 컴퓨터에 의해 액세스될 수 있는 임의의 이용 가능한 매체일 수도 있다. 비제한적인 예로서, 이러한 컴퓨터 판독 가능한 매체는 RAM, ROM, EEPROM, CD-ROM 또는 다른 광학 디스크 스토리지, 자기 디스크 스토리지 또는 다른 자기 스토리지 디바이스들, 또는 요구되는 프로그램 코드를 명령들 또는 데이터 구조들의 형태로 이송 또는 저장하기 위해 사용될 수 있으며 컴퓨터에 의해 액세스될 수 있는 임의의 다른 매체를 포함할 수 있다. 또한, 임의의 접속은 컴퓨터 판독 가능한 매체라고 적절히 지칭된다. 예를 들어, 소프트웨어가 동축 케이블, 광섬유 케이블, 연선, 디지털 가입자 회선 (digital subscriber line; DSL), 또는 적외선, 무선, 및 마이크로파와 같은 무선 기술들을 이용하여 웹 사이트, 서버, 또는 다른 원격 소스로부터 송신되는 경우, 동축 케이블, 광섬유 케이블, 연선, DSL, 또는 적외선, 무선, 및 마이크로파와 같은 무선 기술들은 매체의 정의 내에 포함된다. 본원에서 사용된 디스크 (disk) 와 디스크 (disc) 는, 컴팩트 디스크 (CD), 레이저 디스크, 광학 디스크, 디지털 다기능 디스크 (DVD), 플로피디스크 및 블루레이 디스크를 포함하며, 여기서 디스크 (disk) 는 통상 자기적으로 데이터를 재생하고, 디스크 (disc) 는 레이저를 이용하여 광학적으로 데이터를 재생한다. 위의 조합들도 비일시적 컴퓨터 판독가능 매체들의 범위 내에 포함되어야 한다.
개시된 실시예들의 앞서의 설명들은 임의의 당업자가 본 발명을 실시하거나 이용하는 것을 가능하게 하도록 하기 위해 제공된다. 이러한 실시형태들에 대한 다양한 수정예들이 당업자에게는 자명할 것이고, 본원에서 정의된 일반적인 원칙들은 본 발명의 취지와 범위를 벗어나지 않으면서 다른 실시형태들에 적용될 수도 있다. 따라서, 본 발명은 본원에서 보여진 예시적인 구체예들로 제한되도록 의도된 것은 아니며 본원의 개시된 원칙들과 신규의 특징들과 일치하는 광의의 범위를 제공하기 위한 것이다.

Claims (30)

  1. 모바일 디바이스 (452) 상에서 사용자 (460) 를 인증하는 방법 (300) 으로서,
    상기 모바일 디바이스에 대한 액세스를 위하여 상기 사용자의 인증을 개시하는 단계 (302) 로서, 상기 모바일 디바이스에 대한 액세스는 상기 모바일 디바이스에 의한 상기 사용자의 성공적인 인증시 승인되는, 상기 사용자의 인증을 개시하는 단계 (302);
    상기 모바일 디바이스의 제 1 카메라 (227-1, 454-1) 로부터 제 1 비디오 데이터 (456-1) 를 캡처하는 단계 (304) 로서, 상기 제 1 비디오 데이터는 적어도 상기 사용자의 얼굴의 이미지를 캡처하는, 상기 제 1 비디오 데이터를 캡처하는 단계 (304);
    상기 모바일 디바이스의 제 2 카메라 (227-2, 454-2) 로부터 제 2 비디오 데이터 (456-2) 를 캡처하는 단계 (304) 로서, 상기 제 2 비디오 데이터는 적어도 상기 사용자의 상이한 부분의 이미지를 캡처하는, 상기 제 2 비디오 데이터를 캡처하는 단계 (304);
    상기 사용자의 아이덴티티를 결정하기 위해 상기 사용자의 상기 얼굴의 상기 이미지에 대한 얼굴 인식 분석을 수행하는 단계 (306);
    상기 제 1 비디오 데이터로부터 상기 사용자의 제 1 펄스 정보를 그리고 상기 제 2 비디오 데이터로부터 상기 사용자의 제 2 펄스 정보를 결정하는 단계 (312);
    상기 제 1 펄스 정보와 상기 제 2 펄스 정보가 펄스 매치를 나타내는지의 여부를 결정하는 단계 (314, 316); 및
    펄스 매치가 결정되고 상기 사용자의 결정된 상기 아이덴티티가 상기 모바일 디바이스에 액세스하는 허가를 가질 때 상기 모바일 디바이스에 대한 액세스를 위하여 상기 사용자를 인증하는 단계 (322) 를 포함하는, 모바일 디바이스 (452) 상에서 사용자 (460) 를 인증하는 방법 (300).
  2. 제 1 항에 있어서,
    상기 제 1 펄스 정보 및 상기 제 2 펄스 정보의 상기 결정은,
    캡처된 비디오 데이터로부터 상기 사용자의 피부 톤에서의 시간적 변동을 결정하는 것; 및
    기간에 걸쳐 상기 사용자의 상기 피부 톤에서의 상기 시간적 변동에 기초하여 상기 사용자의 펄스를 결정하는 것을 포함하는, 모바일 디바이스 (452) 상에서 사용자 (460) 를 인증하는 방법 (300).
  3. 제 2 항에 있어서,
    상기 펄스 매치는, 상기 제 1 비디오 데이터로부터 결정된 피부 톤에서의 시간적 변동과 상기 제 2 비디오 데이터로부터 결정된 피부 톤에서의 시간적 변동 사이의 상관성이 존재할 때 상기 제 1 펄스 정보 및 상기 제 2 펄스 정보로부터 결정되는, 모바일 디바이스 (452) 상에서 사용자 (460) 를 인증하는 방법 (300).
  4. 제 1 항에 있어서,
    상기 얼굴 인식 분석 및 상기 제 1 펄스 정보는 동시에 결정되는, 모바일 디바이스 (452) 상에서 사용자 (460) 를 인증하는 방법 (300).
  5. 제 1 항에 있어서,
    상기 얼굴 인식 분석은 상기 제 1 펄스 정보 및 상기 제 2 펄스 정보의 결정 전에 수행되는, 모바일 디바이스 (452) 상에서 사용자 (460) 를 인증하는 방법 (300).
  6. 제 1 항에 있어서,
    상기 얼굴 인식 분석 및 상기 제 1 펄스 정보는 상기 제 1 비디오 데이터의 공통 세그먼트로부터 결정되는, 모바일 디바이스 (452) 상에서 사용자 (460) 를 인증하는 방법 (300).
  7. 제 1 항에 있어서,
    상기 제 1 펄스 정보와 상기 제 2 펄스 정보가 펄스 매치를 나타내는지의 여부를 결정하는 단계는:
    상기 제 1 펄스 정보와 상기 제 2 펄스 정보를 상관시키는 단계;
    상관된 상기 제 1 펄스 정보와 제 2 펄스 정보에 기초하여 상기 펄스 매치의 가능성을 결정하는 단계;
    결정된 상기 가능성을 펄스 매치 임계값과 비교하는 단계; 및
    상기 결정된 가능성이 상기 펄스 매치 임계값을 초과할 때 상기 제 1 펄스 정보가 상기 제 2 펄스 정보에 매칭된다고 결정하는 단계를 더 포함하는, 모바일 디바이스 (452) 상에서 사용자 (460) 를 인증하는 방법 (300).
  8. 제 7 항에 있어서,
    상기 펄스 매치의 상기 가능성을 결정하기 위해 상기 상관된 제 1 펄스 정보 와 제 2 펄스 정보에 대한 회귀 분석을 수행하는 단계를 더 포함하는, 모바일 디바이스 (452) 상에서 사용자 (460) 를 인증하는 방법 (300).
  9. 제 7 항에 있어서,
    상기 펄스 매치 임계값은 상기 제 1 비디오 데이터 및 상기 제 2 비디오 데이터의 캡처와 연관된 하나 이상의 주변 조건들에 기초하여 조정되는, 모바일 디바이스 (452) 상에서 사용자 (460) 를 인증하는 방법 (300).
  10. 제 7 항에 있어서,
    상기 제 1 펄스 정보와 상기 제 2 펄스 정보를 상관시키는 단계는:
    상기 제 1 펄스 정보와 상기 제 2 펄스 정보가 도출되었던 사용자의 신체 상의 위치에서의 차이와 연관되는 펄스 타이밍에서의 차이에 대하여 고려하기 위하여 상기 제 2 펄스 정보를 시간적으로 시프트시키는 단계를 더 포함하는, 모바일 디바이스 (452) 상에서 사용자 (460) 를 인증하는 방법 (300).
  11. 제 1 항에 있어서,
    상기 제 1 카메라는 상기 모바일 디바이스의 전방 카메라 (front-facing camera) 이고 상기 제 2 카메라는 상기 모바일 디바이스의 후방 카메라 (rear-facing camera) 인, 모바일 디바이스 (452) 상에서 사용자 (460) 를 인증하는 방법 (300).
  12. 명령어들을 포함한 비일시적 컴퓨터 판독가능 저장 매체로서,
    상기 명령들은 프로세서에 의해 실행될 때 상기 프로세서로 하여금 제 1 항 내지 제 11 항 중 어느 한 항에 기재된 모바일 디바이스 상에서 사용자를 인증하는 방법을 수행하게 하는, 명령어들을 포함한 비일시적 컴퓨터 판독가능 저장 매체.
  13. 사용자 (460) 인증을 수행하는 모바일 디바이스 (210, 452) 로서,
    상기 모바일 디바이스에 대한 액세스를 위하여 사용자의 인증을 개시하는 사용자 인증 엔진 (240) 으로서, 상기 모바일 디바이스에 대한 액세스는 상기 모바일 디바이스에 의한 상기 사용자의 성공적인 인증시 승인되는, 상기 사용자 인증 엔진 (240);
    상기 사용자 인증 엔진과 통신적으로 커플링되고 요청에 응답하여 제 1 비디오 데이터 (456-1) 를 캡처하는 제 1 비디오 카메라 (227-1, 454-1) 로서, 상기 제 1 비디오 데이터는 적어도 상기 사용자의 얼굴의 이미지를 캡처하는, 상기 제 1 비디오 카메라 (227-1, 454-1); 및
    상기 사용자 인증 엔진과 통신적으로 커플링되고 상기 요청에 응답하여 제 2 비디오 데이터 (456-2) 를 캡처하는 제 2 비디오 카메라 (227-2, 454-2) 로서, 상기 제 2 비디오 데이터는 적어도 상기 사용자의 상이한 부분의 이미지를 캡처하는, 상기 제 2 비디오 카메라 (227-2, 454-2) 를 포함하고,
    상기 사용자 인증 엔진은:
    상기 사용자의 아이덴티티를 결정하기 위해 상기 제 1 비디오 데이터에서 상기 사용자의 상기 얼굴의 상기 이미지에 대한 얼굴 인식 분석을 수행하는 안면 인식 엔진 (234);
    상기 제 1 비디오 데이터로부터 상기 사용자의 제 1 펄스 정보를 그리고 상기 제 2 비디오 데이터로부터 상기 사용자의 제 2 펄스 정보를 결정하는 펄스 레이트 추정기 (230);
    상기 제 1 펄스 정보와 상기 제 2 펄스 정보가 펄스 매치를 나타내는지의 여부를 결정하는 펄스 상관화기 (232); 및
    펄스 매치가 결정되고 상기 사용자의 결정된 상기 아이덴티티가 상기 모바일 디바이스에 액세스하는 허가를 가질 때 상기 모바일 디바이스에 대한 액세스를 위하여 상기 사용자를 인증하는 인증 결정 엔진 (236) 을 포함하는, 사용자 (460) 인증을 수행하는 모바일 디바이스 (210, 452).
  14. 모바일 디바이스 (210, 452) 상에서 사용자를 인증하는 시스템 (460) 으로서,
    상기 모바일 디바이스에 대한 액세스를 위하여 상기 사용자의 인증을 개시하는 수단으로서, 상기 모바일 디바이스에 대한 액세스는 상기 모바일 디바이스에 의한 상기 사용자의 성공적인 인증시 승인되는, 상기 사용자의 인증을 개시하는 수단;
    상기 모바일 디바이스의 제 1 카메라 (227-1, 454-1) 로부터 제 1 비디오 데이터 (456-1) 를 캡처하는 수단으로서, 상기 제 1 비디오 데이터는 적어도 상기 사용자의 얼굴의 이미지를 캡처하는, 상기 제 1 비디오 데이터 (456-1) 를 캡처하는 수단;
    상기 모바일 디바이스의 제 2 카메라 (227-2, 454-2) 로부터 제 2 비디오 데이터 (456-2) 를 캡처하는 수단으로서, 상기 제 2 비디오 데이터는 적어도 상기 사용자의 상이한 부분의 이미지를 캡처하는, 상기 제 2 비디오 데이터 (456-2) 를 캡처하는 수단;
    상기 사용자의 아이덴티티를 결정하기 위해 상기 사용자의 상기 얼굴의 상기 이미지에 대한 얼굴 인식 분석을 수행하는 수단;
    상기 제 1 비디오 데이터로부터 상기 사용자의 제 1 펄스 정보를 그리고 상기 제 2 비디오 데이터로부터 상기 사용자의 제 2 펄스 정보를 결정하는 수단;
    상기 제 1 펄스 정보와 상기 제 2 펄스 정보가 펄스 매치를 나타내는지의 여부를 결정하는 수단; 및
    펄스 매치가 결정되고 상기 사용자의 결정된 상기 아이덴티티가 상기 모바일 디바이스에 액세스하는 허가를 가질 때 상기 모바일 디바이스에 대한 액세스를 위하여 상기 사용자를 인증하는 수단을 포함하는, 모바일 디바이스 (210, 452) 상에서 사용자를 인증하는 시스템 (460).
  15. 제 14 항에 있어서,
    상기 제 1 펄스 정보와 상기 제 2 펄스 정보가 펄스 매치를 나타내는지의 여부를 결정하는 수단은:
    상기 제 1 펄스 정보와 상기 제 2 펄스 정보를 상관시키는 수단;
    상관된 상기 제 1 펄스 정보와 제 2 펄스 정보에 기초하여 상기 펄스 매치의 가능성을 결정하는 수단;
    결정된 상기 가능성을 펄스 매치 임계값과 비교하는 수단; 및
    상기 결정된 가능성이 상기 펄스 매치 임계값을 초과할 때 상기 제 1 펄스 정보가 상기 제 2 펄스 정보에 매칭된다고 결정하는 수단을 더 포함하는, 모바일 디바이스 (210, 452) 상에서 사용자를 인증하는 시스템 (460).
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