KR102079201B1 - 디지털 영사 무아레 기반 3d 얼굴 인식을 통한 생체 인증정보 추출 방법 - Google Patents

디지털 영사 무아레 기반 3d 얼굴 인식을 통한 생체 인증정보 추출 방법 Download PDF

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Abstract

사용자 생체 정보를 추출하는데 무아레 기법을 사용하고, 추출된 데이터를 패스워드용으로 사용하여 보다 안전하고 편리하게 인증하는, 3D 얼굴 인식을 통한 생체 인증정보 추출 방법에 관한 것으로서, (a) 제1 기준격자 위상맵을 투영하여 제1 무아레 위상 다이어그램을 획득하는 단계; (b) 제2 기준격자 위상맵을 투영하여 제2 무아레 위상 다이어그램을 획득하는 단계; (c) 제1 및 제2 무아레 위상 다이어그램에서 맥동 무아레 다이어그램을 생성하는 단계; (d) 무아레 간섭 패턴 차수(m)를 검출하는 단계; 및, (e) 3차원 높이(h)를 검출하는 단계를 포함하는 구성을 마련한다.
상기와 같은 방법에 의하여, 인증을 위해 추출된 생체정보를 서버에 저장하지 않고 다른 개인정보와 융합시켜 사용자를 인증함으로써, 생체 정보의 유출 위험을 줄일 수 있고, 인증 강도를 높이고 보안을 더 강화시킬 수 있다.

Description

디지털 영사 무아레 기반 3D 얼굴 인식을 통한 생체 인증정보 추출 방법 { A method of extracting biometric authentication data, using 3D face recognition based on digital projection Moire }
본 발명은 사용자 생체 정보를 추출하는데 무아레 방식을 사용하고, 추출된 데이터를 패스워드용으로 사용하여 보다 안전하고 편리하게 인증하는, 디지털 영사 무아레 기반 3D 얼굴 인식을 통한 생체 인증정보 추출 방법에 관한 것이다.
IoT 기술의 발전은 사용자에게 많은 편의를 제공하고 있다. 또한, 네트워크 및 장치의 발전으로 사용자는 전 세계의 정보를 조회하고 다른 사람들과 자유롭게 통신할 수 있게 되었다. 즉, IT의 발전으로 사용자는 이제 막대한 양의 정보를 공유하고 사용할 수 있지만, 동시에 개인 정보가 널리 사용되어 공개되고 있다.
그러나 정보에 액세스하는 것은 더 쉬워졌지만 IoT의 발전은 개인 정보의 보안 문제를 야기시키고 있다. 사용된 개인 정보는 안전한 방식으로 보호되어야 하고, 사용자도 또한 올바른 인증 과정을 거쳐야 한다. 그런데 현재 사용되고 있는 정보의 대부분은 인터넷이나 웹의 다양한 서버에 분산되어 저장된다. 그리하여 민감한 개인 정보가 유출될 가능성이 높아지고 있다. 대부분의 웹 서비스는 패스워드를 사용하여 사용자를 인증하고 개인 정보에 액세스할 수 있다.
그러나 패스워드 방식에는 두 가지 치명적인 보안 취약점이 있다. 첫 번째는 사용자가 패스워드를 쉽게 기억할 수 있기 위해 간단한 문자열을 사용한다는 것이고, 두 번째는 사용자가 등록하는 다수의 사이트에 동일한 패스워드를 사용한다는 것이다. 취약한 웹 사이트에서 사용자의 패스워드가 유출되면 다른 사이트도 침입을 받아 개인 정보 유출이 발생할 수 있다.
이러한 문제를 해결하고자, ID 및 패스워드를 사용하는 대신에, 사용자의 생체 정보를 사용한 인식 방법이 개발되고 있다. 즉, 사용자의 생체 정보가 인증 방법으로 사용되고 있다. 현재, 사용자의 생체 정보를 사용하여 인증하는 방법에는 여러 가지가 있다. 생체 정보에 기반한 인식 방법은 지문 인식, 음성 인식, 얼굴 인식, 손가락 정맥 인식, 홍채 인식, 및 보행 인식을 포함한다. 현재, 이러한 사용자 신체 정보를 사용하는 보다 안전한 인증 시스템이 널리 사용된다.
그러나 안전한 인증 시스템을 구축하려면, 사용하기 쉽고 예측 불가능성의 척도인 엔트로피가 높은 방법을 사용하는 것이 필요하다. 현재, 많은 시스템에서 사용되고 있는 생체 인증 프로토콜에서, 인증에 필요한 생체 정보를 인증 기관이나 웹 서버에 저장해서 사용하고 있다. 이로 인해 정보 유출이 발생할 수 있다. 즉, 현재 사용되는 인증 시스템에서는 사용자의 신체 정보 또는 그 일부가 수정되어 인증 기관 또는 웹 사이트의 서버에 저장된다. 그리하여 해커가 사용자의 생체 정보를 포함하는 서버를 공격하여 데이터를 얻는 경우, 인증을 위해 한번 추출된 생체 정보는 다시 변경될 수 없기 때문에 이것은 큰 어려움을 초래할 수 있다.
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본 발명의 목적은 상술한 바와 같은 문제점을 해결하기 위한 것으로, 서로 다른 피치를 갖는 가상의 기준격자를 사용자의 얼굴에 영사하여 변환격자를 획득하고, 이를 이용하여 무아레 위상도 및 맥놀이 무아레 위상도를 획득하고, 이를 통해 무아레 무늬의 차수와 3차원 높이를 검출하여 3차원 얼굴 기반 생체 인증정보를 추출하는, 디지털 영사 무아레 기반 3D 얼굴 인식을 통한 생체 인증정보 추출 방법을 제공하는 것이다.
상기 목적을 달성하기 위해 본 발명은 프로젝트에 의해 사용자의 얼굴에 영사된 기준 격자를 카메라로 촬영하여 3D 얼굴의 생체인증 정보를 추출하는, 디지털 영사 무아레 기반 3D 얼굴 인식을 통한 생체 인증정보 추출 방법에 관한 것으로서, (a) 제1 피치를 가지는 제1 기준격자를 기준평면 위에 영사시켜 제1 기준격자 위상맵을 획득하고, 제2 피치를 가지는 제2 기준격자를 기준평면 위에 영사시켜 제2 기준격자 위상맵을 획득하는 단계; (b) 상기 제1 피치를 가지는 제1 기준격자를 사용자의 얼굴에 영사시켜 제1 변환격자 위상맵을 획득하고, 상기 제2 피치를 가지는 제2 기준격자를 사용자의 얼굴에 영사시켜 제2 변환격자 위상맵을 획득하는 단계; (c) 상기 제1 또는 제2 기준격자 위상맵과 상기 제1 또는 제2 변환격자 위상맵으로부터 제1 또는 제2 무아레 위상도를 획득하는 단계; (d) 상기 제1 또는 제2 무아레 위상도로부터 제1 또는 제2 무아레 무늬의 위상을 획득하는 단계; (e) 상기 제1 또는 제2 무아레 무늬의 위상을 이용하여 맥놀이 무아레 위상도를 획득하는 단계; 및, (f) 무아레 무늬의 차수와 3차원 높이를 검출하고, 상기 무아레 무늬 차수와 3차원 높이를 3차원 얼굴의 생체 인증정보로 설정하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 한다.
또, 본 발명은 디지털 영사 무아레 기반 3D 얼굴 인식을 통한 생체 인증정보 추출 방법에 있어서, 상기 (a)단계 또는 (b)단계에서, 상기 제1 또는 제2 피치의 1/4씩 이동된 가상 기준격자를 만들어 영사시켜 기준격자의 위상맵 또는 변환격자 위상맵을 형성하는 것을 특징으로 한다.
또, 본 발명은 디지털 영사 무아레 기반 3D 얼굴 인식을 통한 생체 인증정보 추출 방법에 있어서, 상기 (d)단계에서, 상기 제1 또는 제2 무아레 무늬의 위상을 다음 [수식 1]에 의해 산출되는 것을 특징으로 한다.
[수식 1]
Figure 112018111628439-pat00001
단, φ(x, y)는 제1 또는 제2 무아레 무늬의 위상이고, I1, I2, I3, I4는 위상 이동량(Δ)을 0, π/2, π, 3π/2가 되도록 이동시킬 때의 무아레 무늬 광 강도임.
또, 본 발명은 디지털 영사 무아레 기반 3D 얼굴 인식을 통한 생체 인증정보 추출 방법에 있어서, 상기 (f)단계에서, 상기 제1 또는 제2 무아레 무늬의 위상을 다음 [수식 2]에 의해 산출되는 것을 특징으로 한다.
[수식 2]
Figure 112018111628439-pat00002
단, φ(x, y)는 제1 또는 제2 무아레 무늬의 위상이고, I1, I2, I3, I4는 위상 이동량(Δ)을 0, π/2, π, 3π/2가 되도록 이동시킬 때의 무아레 무늬 광 강도임.
또, 본 발명은 디지털 영사 무아레 기반 3D 얼굴 인식을 통한 생체 인증정보 추출 방법에 있어서, 상기 무아레 무늬의 차수는 다음 [수식 3]에 의해 계산되는 것을 특징으로 한다.
[수식 3]
Figure 112018111628439-pat00003
단, λ12 = λ1λ2 /(λ2-λ1)이고, λ1, λ2 는 각각 제1 및 제2 무아레 무늬의 파장이고, φ12는 맥놀이 무아레 위상도의 위상이고, φ1p는 위상펼침과정을 거치지 않은 위상이동법에 의해 구한 위상 값임.
또, 본 발명은 디지털 영사 무아레 기반 3D 얼굴 인식을 통한 생체 인증정보 추출 방법에 있어서, 상기 무아레 무늬의 차수는 다음 [수식 4]에 의해 계산되는 것을 특징으로 한다.
[수식 4]
Figure 112018111628439-pat00004
단, h(x,y)는 사용자 얼굴의 높이이고, λ는 제1 무아레 무늬의 파장이고, φ1p는 위상펼침과정을 거치지 않은 위상이동법에 의해 구한 위상 값임.
또한, 본 발명은 디지털 영사 무아레 기반 3D 얼굴 인식을 통한 생체 인증정보 추출 방법을 수행하는 프로그램을 기록한 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록매체에 관한 것이다.
상술한 바와 같이, 본 발명에 따른 디지털 영사 무아레 기반 3D 얼굴 인식을 통한 생체 인증정보 추출 방법에 의하면, 서로 다른 피치를 갖는 가상의 기준격자를 사용자의 얼굴에 영사하여 사용자의 얼굴에 대한 무아레 무늬를 획득하고 이를 이용하여 생체 인증정보를 추출함으로써, 사용자를 보다 편리하고 정확하게 인증할 수 있는 효과가 얻어진다.
도 1은 간섭 패턴에 대한 예시도.
도 2는 브라운호퍼 회절과 프레넬 회절[비특허문헌 14]을 예시한 도면.
도 3은 본 발명에서 사용되는 무아레 패턴의 예시도로서, (a) 패턴 1, (b) 패턴 2, (c) 2개의 그리드의 패턴이 결합될 때 생성된 무아레 패턴의 예시도.
도 4는 패스워드 기반의 인증 방식을 예시한 도면.
도 5는 하드웨어 OTP의 인증 방식을 예시한 도면.
도 6은 본 발명에서 사용되는 생체 측정 데이터[비특허문헌 16]에 의한 인증 방식을 예시한 도면.
도 7은 본 발명에서 사용되는 FIDO UFA/U2F 프로토콜[비특허문헌 15]에 의한 인증 방식을 나타낸 도면.
도 8은 본 발명의 제1 실시예에 따른 3D 얼굴 인식을 통한 생체 데이터 추출 방법을 실시하기 위한 전체 시스템에 대한 구성도.
도 9는 본 발명에서 사용되는 투영 무아레의 광학 기하 형상을 추출하는 방법을 나타내는 도면.
도 10은 본 발명의 제1 실시예에 따른 디지털 투영 무아레(Moire) 기반 3D 얼굴 인식을 통한 생체 데이터 추출 방법을 설명하는 흐름도.
도 11은 본 발명의 제1 실시예에 따른 디지털 투영 무아레(Moire) 기반 3D 얼굴 인식을 통한 생체 데이터 추출 방법의 흐름을 나타낸 도면.
도 12는 본 발명의 일실시예에 따른 무아레 패턴의 실험 과정을 나타낸 도면.
도 13은 본 발명의 실험에 따른 무아레 패턴 실험의 분석 데이터 그래프.
이하, 본 발명의 실시를 위한 구체적인 내용을 도면에 따라서 설명한다.
또한, 본 발명을 설명하는데 있어서 동일 부분은 동일 부호를 붙이고, 그 반복 설명은 생략한다.
먼저, 본 발명에 따른 방법을 설명하기에 앞서, 본 발명에서 사용되는 무아레 무늬 등에 대하여 구체적으로 설명한다.
간섭에 대하여 설명한다.
두 개 이상의 파(wave)가 오버랩(overlap)되면 전체적으로 또는 부분적으로 파가 다른 성분보다 더 크게 증가하거나 오프셋된다. 오버랩된 후 개별 파는 오버랩되기 전의 파에 영향을 받지 않고 독립적으로 중첩의 원리를 따른다. 간략하게 말하면, 광 간섭 이론은 전자기파의 선형 중첩 이론을 기반으로 한다. 가장 단순한 경우, 동일한 위상과 주파수를 공유하는 두 개의 파가 오버랩될 때 오버랩된 파의 총 진폭은 진폭의 합인 E = E1 + E2이고, 파의 세기는 I ∝ (E1 + E2)2와 같이 진폭의 합의 제곱에 비례한다.
동일한 주파수 및 다른 위상을 가진 두 파가 오버랩되면, 다음과 같이 된다:
[수학식 1]
Figure 112018111628439-pat00005
[수학식 2]
Figure 112018111628439-pat00006
여기서 φ1과 φ2은 두 파의 초기 위상을 나타낸다.
두 파가 오버랩될 때, 오버랩된 파의 세기는 다음과 같다.
[수학식 3]
Figure 112018111628439-pat00007
이 식에서, θ는 다음과 같다.
Figure 112018111628439-pat00008
상기와 같이 이것은 배경 세기인 각 파의 세기의 단순한 합이며, 실제 간섭 항은 세 번째 항이고, 이 항은 배경 세기를 중간 값으로 설정하고 더 밝은 부분과 더 어두운 부분을 연속적으로 생성한다. 이것은 간섭 패턴(또는 무늬)이라고 한다(도 1).
간섭 패턴을 관찰하기 위해서는 눈, 카메라 또는 망원경과 같은 검출기에 초점을 맞추는 것이 매우 중요하다. 패턴의 유형은 실제 줄무늬(real fringe) 및 가상 줄무늬(virtual fringe) 또는 비-국부화된 줄무늬 및 국부화된 줄무늬로 분류된다.
다음으로, 회절에 대하여 설명한다.
점광원과 스크린 사이에 불투명한 물체가 있는 경우, 스크린 상에서 기하학적 그림자와 달리, 그림자의 가장자리에는 어두운 선과 밝은 선이 교차한다. 물체의 가장자리로부터 벗어나는 광은 회절이라고 한다. 회절은 부분 파가 차단되거나 간섭될 때 발생하는 파동 현상의 일반적인 특징이다[비특허문헌 9]. 회절은 브라운호퍼 회절 및 프레넬 회절로 분류된다. 불투명한 판 위에 작은 구멍을 뚫고, 광원으로부터 평행한 광선이 입사하고, 관찰 면이 판에 충분히 가까우면, 관찰 면에 구멍의 이미지는 선명히 존재하고, 이미지의 가장자리에는 희미한 회절 패턴이 존재한다. 관찰 면이 판으로부터 더 멀리 이동하면, 구멍의 이미지는 여전히 선명하지만, 회절 패턴도 또한 더 선명해져서 구멍의 동심원이 선명해진다. 이것은 프레넬 회절 또는 근거리 회절이라고 한다. 또한, 관찰 면이 더 멀리 천천히 이동하면, 패턴은 일관되게 변해서 구멍의 크기보다 더 넓게 확산된다. 패턴의 형상은 크기가 변하는 동안 유지되고 이는 브라운호퍼 회절 또는 원거리 회절이라고 한다[비특허문헌 9](도 2).
다음으로, 무아레 줄무늬[비특허문헌 1]에 대하여 설명한다.
무아레 줄무늬에 관한 연구는, 로드 레일리(Lord Rayleigh)가, 두 개의 동일한 회절 격자를 평행하게 오버랩시킴으로써 평행한 막대 형상의 패턴을 발견하고 이것을 1874년에 회절 격자를 조사하는데 사용할 것을 제안했을 때 시작되었다. 그 이후로 다양한 분야에 줄무늬를 적용하는 방법에 대한 연구가 계속되어 왔다. 무아레 현상은 물체의 3차원 형상을 검사하거나 또는 지문을 분석하는 데 적용될 수 있으며, 이에 관한 수많은 연구가 있는 것이 확인되었다[비특허문헌 4,5].
공간적 주기성을 갖는 반사기 또는 투과 판이 백색광 하에 있을 때 발생하는 물질 형태의 간섭 줄무늬는 무아레 간섭 무늬라고 한다. 이 방법에 의해 광학적 간섭 및 회절 격자를 사용하여 변환에 관한 정보를 얻을 수 있다. 그물과 같은 두 개의 모기장이 오버랩되면 이 모기장은 조밀한 패브릭 격자보다 크고 다양한 패턴을 생성하며, TV에서 줄무늬 셔츠(striped shirt)를 볼 때 패턴을 볼 수 있다. 이 주기적인 패턴은 무아레 줄무늬라고 한다. 무아레는 불어로 "물결 무늬"이다[비특허문헌 6](도 3).
무아레 회절 무늬가 형성되는 것은 이론적으로 공간의 기복 현상에 의해 설명된다. 유사한 공간 주기를 갖는 두 개의 격자가 공간 주파수 영역에서 오버랩되는 조건을 검사할 때 이것은 각 격자가 소유한 원래의 주파수와, 격자 주기의 합과 차로 분리된다. 이 점에서, 격자 주파수의 차인 저주파수 성분은 무아레 회절 무늬라고 한다[비특허문헌 6].
다음으로, 본 발명에서 사용되는 사용자 인증방법 등에 대하여 설명한다.
먼저, 지식 기반에 의한 사용자 인증 방법을 설명한다.
지식 기반 사용자 인증 방법은 사용자와 서버 간에 미리 설정되어 공유되는 비밀 정보에 기초하여 사용자를 인증하기 때문에 비용이 적게 들고 사용자 편의성이 높다는 장점이 있다. 그러나 인증 강도가 낮아서 많은 보안 취약점이 있다. 지식 기반 인증의 하나의 유형은 패스워드 인증이며, 현재 시스템에서 가장 널리 사용되고 있지만, 사용자가 다른 사용자에게 노출되거나 또는 사용자가 패스워드를 기억하지 못할 때 문제가 발생한다(폴백(fall-back))(도 4).
다음으로, 소유물 기반에 의한 사용자 인증 방법을 설명한다.
소유물 기반 사용자 인증은 사용자가 소유한 인증 토큰에 기초하여 사용자를 인증하는 방법이다. 이 방법은 사용자가 토큰을 소유해야 하기 때문에 지식 기반 인증 방법보다 더 안전하다. 그러나, 인증 시스템을 구축하는 것이 어렵고, 사용자는 서비스를 신청하기 위해 인증 기관(CA) 또는 등록 기관(RA)에 점검해야 하며, 또 사용자는 항상 토큰을 소유해야 하기 때문에, 편리성이 낮다는 단점이 있다. 토큰의 예로는 하드웨어 방법인 OTP(One Time Password) 및 소프트웨어 방법인 인증서(Certificate of Authentication)(X.509)가 있다. 하드웨어 방법에서는 OTP를 항상 소지해야 한다는 단점이 있으며, 소프트웨어 방법에서는 인증서를 저장 매체에 저장해야 해서, 유출 가능성이 높다는 단점이 있다(도 5).
다음으로, 바이오 기반에 의한 사용자 인증 방법을 설명한다.
생체 기반 인증 방법은 사용자의 고유한 신체 구조를 기반으로 하거나 또는 사용자의 행동 결과를 기반으로 사용자를 인증하는 방법이다. 사용자가 특별히 별도의 인증 토큰을 소유할 필요가 없으며 인증을 위해 정보를 알 필요가 없기 때문에 매우 편리하다. 또한, 사용자 자신의 신체 정보를 사용하는 것으로 인해 매우 안전하다. 그러나 몇 가지 단점이 있다. 첫째, 시스템을 구축하고 관리하기가 어렵다. 둘째, 사용하기 위해 생체 정보를 패턴화하는 시스템을 만드는데 많은 비용이 든다. 마지막으로, 사용자의 신체 정보는 변할 수 없기 때문에 정보의 기밀성과 무결성을 유지할 수 없는 경우 큰 문제가 발생할 수 있다. 생체 정보에는 얼굴 인식, 홍채 인식, 지문 인식, 정맥 인식 및 시그너처 패턴 인식이 포함된다(도 6).
다음으로, 다중 요소에 의한 사용자 인증 방법을 설명한다.
다중 요소 인증은 둘 이상의 인증 요소를 사용하는 인증을 나타낸다. 즉, 패스워드 및 생체 정보와 같은 2개 이상의 유형의 인증 요소를 이용하여 사용자를 인증하는 인증 방법이다. 다중 요소 인증의 장점은 사용자로 위장된 공격자의 위협을 줄이고 보안 강도를 높이는 것을 포함한다. 단점은 중간자 공격(man-in-the-middle (MITM))이나 브라우저 공격(man-in-the-browser: MITB)에 취약하다는 것과, 다중 인증 메커니즘을 사용하는 것으로 인해 각각의 보안을 고려해야 한다는 것이다. 대표적인 다중 요소 인증 기술은 FIDO(Fast Identity Online)이다[비특허문헌 2.3](도 7).
다음으로, 본 발명을 실시하기 위한 전체 시스템의 구성의 예를 도 8을 참조하여 보다 구체적으로 설명한다.
도 8에서 보는 바와 같이, 본 발명을 실시하기 위한 전체 시스템은 기준격자 영상을 기준 평면 또는 사람의 얼굴(F)에 영사하는 프로젝터(10), 기준격자가 영사된 사람의 얼굴(F) 등을 촬영하는 카메라(20), 및, 컴퓨터 단말(40)에 설치되어 3D 얼굴인식의 생체 데이터를 추출하는 생체 인증정보 추출 장치(30)로 구성된다.
먼저, 프로젝터(10)는 빔 프로젝터 등 영상을 영사하는 장치로서, 격자 영상(또는 이미지)을 사람의 얼굴(F)에 영사한다.
다음으로, 카메라(20)는 CCD(Charge Coupled Device) 카메라 등 영상을 촬영하는 장치로서, 격자 영상이 영사된 사람의 얼굴(F)을 촬영한다.
다음으로, 생체 인증정보 추출 장치(30)는 컴퓨터 단말(40)에 설치되는 프로그램 시스템으로 실시될 수 있다. 즉, 3D 얼굴 인식을 통한 생체 데이터 추출 방법은 프로그램으로 구성되어 컴퓨터 단말(40)에 설치되어 실행될 수 있다. 컴퓨터 단말(40)에 설치된 프로그램은 하나의 프로그램 시스템(30)과 같이 동작할 수 있다.
한편, 다른 실시예로서, 3D 얼굴 인식을 통한 생체 데이터 추출 방법 또는 시스템은 프로그램으로 구성되어 범용 컴퓨터에서 동작하는 것 외에 ASIC(주문형 반도체) 등 하나의 전자회로로 구성되어 실시될 수 있다. 또는 3D 얼굴 인식을 통한 생체 데이터 추출만을 전용으로 처리하는 전용 컴퓨터 단말로 개발될 수도 있다. 이를 생체 인증정보 추출 장치(30)라 부르기로 한다. 그 외 가능한 다른 형태도 실시될 수 있다.
다음으로, 본 발명의 일실시예에 따른 디지털 영사식 무아레를 이용하여 3차원 얼굴 측정하거나 생체 데이터를 추출하는 기본적인 방법을 설명한다.
일반적으로, 가공물의 치수 검사 및 형상측정, 산업제품의 역 복원 등의 공학분야에서 사용되고 있는 3차원 자유 곡면 형상측정기술(profile measurement method)이 많이 사용되어지고 있다. 이 기술을 만족시키는 광학(optical physics)을 바탕으로 한 영사식 무아레 방법이 활발히 연구되고 있고 위상이동법(Phase shift method)을 사용함으로써 측정분해능(measurement resolution)이 향상되었다. 그러나 위상이동법은 2π 모호성(2 π-ambiguity)의 문제 즉 측정된 대상물 화상(image)의 연속한 두 픽셀의 값이 어느 이상의 높이차를 가지면 정확한 측정을 할 수 없다는 문제를 가진다.
이러한 문제를 해결하기 위하여, 도 9에서 보는 바와 같이, 본 발명의 제1 실시예에 따른 방법은 컴퓨터(40)를 이용한 격자의 피치 조절이 가능한 가상의 기준 격자를 만들고, 이것을 빔프로젝터(10)를 이용하여 영사하는 방법을 사용한다. 즉 높이차를 가지는 얼굴을 측정하기 위한 영사식 무아레 측정법을 사용한다.
컴퓨터 모니터 상의 픽셀단위의 피치를 가지는 가상의 기준 격자(grating)를 기준 평면 위에 영사시켜 기준 격자 이미지를 획득하고, 4-프레임 위상이동법을 사용하기 위하여 피치의 1/4씩 이동된 가상의 기준 격자를 만들어 영사시킴으로써 기준 격자의 위상맵을 형성한다.
즉, 가상의 기준격자를 기준평면 위에 영사시켜 영사된 기준평면을 카메라로 촬영하여 기준격자 이미지를 획득한다. 또한, 피치의 1/4씩 이동된 가상의 기준 격자를 만들어 영사시키고 기준 평면을 카메라로 촬영하여 기준 격자의 위상맵을 획득한다. 기준격자 위상맵은 사전에 획득된 값을 저장하여 사용할 수 있다.
다음으로, 가상의 기준 격자를 측정 물체 위에 영사하고 기준격자 위상맵을 형성하기 위한 방식과 동일하게 측정 물체의 변환격자 위상맵을 얻는다.
또한, 다음으로, 얻어진 기준격자 위상맵과 변환격자 위상맵으로부터 무아레 위상도(또는 무아레 위상 다이어그램)를 얻는다. 이때, 간단한 화상 처리 알고리즘으로 기준격자 위상맵과 변환격자 위상맵으로부터 무아레 위상도를 얻는다. 즉, 2개의 위상맵을 연산처리하여 무아레 위상도를 얻는다. 무아레 위상도에는 무아레 무늬가 나타난다.
이때, 무아레 무늬의 광강도는 다음과 같다[비특허문헌 1,8].
[수학식 4]
Figure 112018111628439-pat00009
여기서, Ip(x, y)는 측정점의 광강도이고, I0(x, y)는 평균 광강도이고, γ(x, y)는 간섭무늬 가시도(visibility)이고, Δ는 위상 이동량이고, 그리고 φ(x, y)는 측정하고자 하는 위상이다.
위상 이동량(Δ)을 0, π/2, π, 3π/2가 되도록 이동시키고, 각 위상 이동마다 무아레 무늬 광 강도를 I1, I2, I3, I4라 하면, 무아레 위상(또는 무아레 초기 위상)은 다음과 같다.
[수학식 5]
Figure 112018111628439-pat00010
여기서, 수학식 5에 의해 얻어진 초기 위상 값은 -π 내지 +π 사이의 위상 값만을 갖는다. 그러나, 위상이동법에서 2π 모호성의 문제가 발생되는데, 스페클 간섭법(speckle interferometry)에 사용되는 2중 파장(2-wavelength)의 원리는 무아레 무늬의 차수 추출이 가능해지기 때문에 측정 물체의 높이 차에 무관하게 3차원 형상을 측정할 수 있다[비특허문헌 2].
무아레 무늬(간섭 패턴)에 대한 파장을 구하는 식은 다음과 같다[비특허문헌 5].
[수학식 6]
Figure 112018111628439-pat00011
여기서, λ는 파장이고, g는 가상 기준 격자의 피치이고, L은 카메라로부터 기준 평면까지의 거리이고, d는 카메라 광축과 프로젝터 광축 간의 거리이다.
또한, 측정 물체의 높이 h(x, y)는 다음과 같이 표현된다[비특허문헌 4].
[수학식 7]
Figure 112018111628439-pat00012
여기서, φ1p는 위상펼침과정을 거치지 않은 위상이동법에 의해 구한 위상 값이고, m은 무아레 무늬의 차수이고, h(x, y)는 측정 물체의 높이이다.
즉, φ1p는 위상을 정렬하지 않은 위상천이법(위상이동법)에 의해서 구한 위상값이다. 기준면에 패턴광이 영사되고 있는 영상에서 획득한 기준 위상(reference phase)에 의해서 생기는 값이다.
한편, 2중 파장 간섭의 원리를 사용하려면 두 개의 파장이 필요하므로, 피치(g1 및 g2)를 각각 갖는 가상 기준 격자들이 만들어, 각각에 대해 위상을 측정하면 영사식 무아레 방법에 사용할 수 있게 된다.
피치 g1 및 g2를 갖는 가상 격자를 사용해서 얻어진 위상도(위상 다이어그램)를 사용하여 맥놀이 효과(beats effect)를 얻는 방법은 다음과 같다.
[수학식 8]
Figure 112018111628439-pat00013
여기서, λ12 = λ1λ2 /(λ2-λ1)는 맥놀이(beats) 현상에 의해 형성된 파장이고, φ12는 맥놀이 현상으로 형성된 파장을 기준으로 표현된 위상이다.
수학식 8에서 g1과 g2의 피치 비를 적절하게 조절함으로써, 매우 큰 등가 파장을 사용하여 측정한 것과 같은 효과를 얻을 수 있다.
측정 물체의 높이를 두 개의 파장(λ1과 λ12)으로 나타내면 단파장(짧은 파장)을 기준으로 하는 무아레 무늬 위상 차수(m)를 추측할 수 있다.
[수학식 9]
Figure 112018111628439-pat00014
[수학식 10]
Figure 112018111628439-pat00015
무아레 차수(m)는 수학식 7에 적용하여 측정 물체의 높이를 구하게 된다.
다음으로, 본 발명의 제1 실시예에 따른 디지털 영사 무아레 기반 3D 얼굴 인식을 통한 생체 인증정보 추출 방법을 도 10 및 도 11을 참조하여 보다 구체적으로 설명한다.
도 10 또는 도 11에서 보는 바와 같이, 본 발명의 제1 실시예에 따른 디지털 영사 무아레 기반 3D 얼굴 인식을 통한 생체 인증정보 추출 방법은 (a) 제1 또는 제2 기준격자 위상맵을 형성하는 단계(S11, S12), (b) 제1 또는 제2 변환격자 위상맵을 획득하는 단계(S21, S22), (c) 제1 또는 제2 무아레 위상도를 획득하는 단계(S31, S32), (d) 제1 또는 제2 무아레 무늬의 위상을 획득하는 단계(S41, S42), (e) 맥놀이 무아레 위상도를 구하는 단계(S50), 및, 무아레 무늬의 차수(m)와 3차원 높이(h)를 검출하는 단계(S60)로 구성된다.
먼저, 제1 또는 제2 기준격자 위상맵을 형성한다(S11, S21).
즉, 제1 피치 g1을 가지는 가상의 기준격자를 기준평면 위에서 영사시켜 기준격자 이미지를 획득하고, 해당 피치 g1의 1/4씩 이동된 가상 기준격자를 만들어 영사시킴으로써 기준격자의 위상맵을 형성한다.
또한, 제2 피치 g2를 가지는 가상의 기준격자를 이용하여 기준격자 이미지를 획득하고, 제2 기준격자의 위상맵을 형성한다.
이때, 제1 피치 g1 및 제2 피치 g2 는 서로 다른 크기를 갖는다.
다음으로, 제1 또는 제2 변환격자 위상맵을 획득한다(S21, S22).
즉, 가상의 기준 격자를 얼굴(측정물체) 위에 영사하고, 기준격자 위상맵을 형성하기 위한 단계(S11, S21)와 동일하게 얼굴의 변환격자 위상맵을 얻는다.
다음으로, 제1 또는 제2 기준격자 위상맵과 제1 또는 제2 변환격자 위상맵으로부터 제1 또는 제2 무아레 위상도(또는 무아레 위상 다이어그램)를 획득한다(S31, S32).
즉, 제1 기준격자 위상맵과 제1 변환격자 위상맵으로부터 제1 무아레 위상도를 획득하고, 제2 기준격자 위상맵과 제2 변환격자 위상맵으로부터 제2 무아레 위상도를 획득한다.
다음으로, 제1 또는 제2 무아레 위상도에 해당하는 제1 또는 제2 무아레 무늬의 위상을 획득한다(S41, S42).
즉, 각 위상 이동마다 무아레 무늬 광강도 I1, I2, I3, I4을 구하고, 앞서 수학식 5를 이용하여 무아레 무늬의 위상을 산출한다.
다음으로, 제1 및 제2 무아레 무늬의 위상으로부터 맥놀이 무아레 위상도를 구한다(S50).
즉, 앞서 구한 제1 및 제2 무아레 위상도 또는 무늬 위상을 이용하여, 맥놀이 위상도를 구한다. 이때, 앞서 수학식 8을 적용한다. 즉, 수학식 8을 이용하여 맥놀이 현상의 위상 φ12 를 구한다.
다음으로, 무아레 무늬의 차수(m)를 검출하고(S61), 3차원 높이(h)를 검출한다(S62). 무아레 무늬의 차수(m)와 3차원 높이(h)를 얼굴인식 기반 생체 인증정보로 활용된다.
먼저, 맥놀이 무아레 위상도로부터 구해지는 파장 λ12과 위상 φ12을 이용하여, 무아레 무늬의 차수(m)를 검출한다. 이때, 앞서 수학식 9를 적용하여 무아레 무늬의 차수(m)를 산출한다.
다음으로, 무아레 차수(m)을 수학식 7에 적용하여 얼굴의 높이(h)를 구한다.
무아레 차수 m 과 높이값 h를 사용자 개인의 생체 데이터로 적용하여 생체 인증 과정에 사용한다.
다음으로, 무아레 줄무늬 실험에 대하여 설명한다.
이 실험은 무아레 패턴을 사용한 얼굴 인식을 위한 초기 실험이며, 이것은 두 개의 그리드를 사용하여 무아레 패턴을 만든 다음 데이터를 추출하는 실험 단계이다. 도 12은 무아레 줄무늬를 생성하는 실험 장비이다.
무아레 줄무늬의 생성 과정을 살펴보자. 일반적인 무아레 줄무늬가 비간섭성 광, 즉 태양 광, 형광등 또는 백열등에 의해 생성된다. 그러나 훨씬 정확한 줄무늬를 만들기 위해 실험은 레이저를 사용하였다. 레이저의 광은 빔 익스팬더(beam expander)의 작은 구멍을 통해 확장된다. 속력이 빠른 광은 두 개의 상이한 격자를 통과하여 간섭을 일으켜 줄무늬를 생성한다. 생성된 줄무늬는 CCD 카메라로 촬영하고, 컴퓨터는 이미지를 분석한다. 무아레 줄무늬를 나타내는 데이터는 컴퓨터 스캐닝의 무아레 해석 모듈에 의해 얻어진다.
실험에서, 기둥 형상 격자가 사용되었고 기둥 격자를 통과하는 물체는 직사각형 좌표계(x, y, z) 또는 원통형 좌표계(ρ, φ, z)로 표시된다. 회절된 광의 길이의 정수비 z' = 2P0 2/λ는 자체 이미지를 생성할 수 있으며, 만약 물체가 A(x, y)로부터 거리(z)에 있는 것으로 측정되면, 회절 측이 결정된다.
[수학식 11]
Figure 112018111628439-pat00016
이 식에서, C는 다음과 같다.
[수학식 11-2]
Figure 112018111628439-pat00017
이 식이 원통형 좌표계로 변환되면 다음과 같이 된다:
[수학식 12]
Figure 112018111628439-pat00018
이 식에서 C는 다음과 같다.
[수학식 12-2]
Figure 112018111628439-pat00019
이 식에 의해 생성된 값(ρ', Φ', z')들은 무아레 줄무늬의 방사방향 위치, 각도 위치 및 광 세기를 측정할 수 있게 하는 (도 13)에서와 같은 3차원 축 값이다. 이들 값은 광의 간섭 및 회절 특성을 사용하여 생성된 격자의 위치 및 각도 변화에 의해 변할 수 있다.
실험 조건이 최소로 변하는 경우에도 절대적으로 동일한 결과는 없으며 완벽하게 대응하는 실험 조건만이 동일한 값을 제공한다.
3차원 축으로 측정된 데이터 값은 매우 작은 숫자로 구성되어서 결과의 뚜렷한 부분은 자연 난수(natural random number)로 사용되도록 선택된다. 생성된 난수는 암호화 시스템에 필요한 키 값으로 재-생성된다. 예를 들어, 결과로부터 난수는 XOR 또는 블록 암호화 알고리즘 기반의 난수 생성 알고리즘을 사용하여 실제 암호화 시스템의 키 값으로 생성된다. 이 실험을 통해 암호화에 사용될 데이터 값을 계산할 수 있음이 입증되었다(도 13).
현재의 얼굴 인식 기법은 2 차원 얼굴 이미지에 기초하여 데이터를 추출한다. 2D 이미지에서 인식률은 다양한 파라미터에 따라 크게 변한다. 인식 방법에 따라 많은 제약이 있다. 예를 들어 사용자가 다른 자세를 취하는 경우 등록된 얼굴 데이터베이스와 매칭하는 한계가 분명해진다. 그리하여, 대표적인 자세가 등록되고 적절한 대응점이 매칭된다. 이 경우, 인식률이 낮아진다.
이와 달리, 3D 얼굴 인식은 깊이 정보를 2D 이미지에 추가하여 사람 얼굴 이미지에 존재하는 방대한 양의 내부 값과 추가적인 변수로 2D 얼굴 인식의 많은 단점을 극복할 수 있고, 이로 보다 정확한 인식 결과를 얻을 수 있다.
본 발명에서는, 사용자의 얼굴을 3D로 인식하는데 무아레 기법을 사용하는 것을 설명하는데, 이것은, 2D와 달리, 얼굴의 깊이 및 곡선과 같은 정보를 측정하기 때문에 안전하고 정확한 사용자 인식이 가능하고, 무아레 기법을 사용하여 사용자 얼굴을 인식하는데 드는 설치 비용이 현재 존재하는 얼굴 인식에 사용되는 장치에 비해 훨씬 더 낮다는 장점이 있다.
본 발명에서는, 사용자 인증을 위해 무아레 기법을 사용하여 고유한 생체 정보를 추출하는 과정을 설명하였다. 무아레 기법을 이용한 얼굴 인식은 보다 안전하고, 기존의 얼굴 인식보다 더 높은 엔트로피 값을 추출할 수 있으며, 이 값을 사용자 인증을 하는데 사용함으로써 더 나은 보안을 제공한다.
이상, 본 발명자에 의해서 이루어진 발명을 상기 실시 예에 따라 구체적으로 설명하였지만, 본 발명은 상기 실시 예에 한정되는 것은 아니고, 그 요지를 이탈하지 않는 범위에서 여러 가지로 변경 가능한 것은 물론이다.
10 : 프로젝터 20 : 카메라
30 : 생체 인증정보 추출 장치 40 : 인증서버
80 : 컴퓨터 단말

Claims (6)

  1. 프로젝트에 의해 사용자의 얼굴에 영사된 기준 격자를 카메라로 촬영하여 3D 얼굴의 생체인증 정보를 추출하는, 디지털 영사 무아레 기반 3D 얼굴 인식을 통한 생체 인증정보 추출 방법에 있어서,
    (a) 제1 피치를 가지는 제1 기준격자를 기준평면 위에 영사시켜 제1 기준격자 위상맵을 획득하고, 제2 피치를 가지는 제2 기준격자를 기준평면 위에 영사시켜 제2 기준격자 위상맵을 획득하는 단계;
    (b) 상기 제1 피치를 가지는 제1 기준격자를 사용자의 얼굴에 영사시켜 제1 변환격자 위상맵을 획득하고, 상기 제2 피치를 가지는 제2 기준격자를 사용자의 얼굴에 영사시켜 제2 변환격자 위상맵을 획득하는 단계;
    (c) 상기 제1 또는 제2 기준격자 위상맵과 상기 제1 또는 제2 변환격자 위상맵으로부터 제1 또는 제2 무아레 위상도를 획득하는 단계;
    (d) 상기 제1 또는 제2 무아레 위상도로부터 제1 또는 제2 무아레 무늬의 위상을 획득하는 단계; 및,
    (e) 상기 제1 또는 제2 무아레 무늬의 위상을 이용하여 맥놀이 무아레 위상도를 획득하는 단계; 및,
    (f) 무아레 무늬의 차수와 3차원 높이를 검출하고, 상기 무아레 무늬 차수와 3차원 높이를 3차원 얼굴의 생체 인증정보로 설정하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 디지털 영사 무아레 기반 3D 얼굴 인식을 통한 생체 인증정보 추출 방법.
  2. 제1항에 있어서,
    상기 (a)단계 또는 (b)단계에서, 상기 제1 또는 제2 피치의 1/4씩 이동된 가상 기준격자를 만들어 영사시켜 기준격자의 위상맵 또는 변환격자 위상맵을 형성하는 것을 특징으로 하는 디지털 영사 무아레 기반 3D 얼굴 인식을 통한 생체 인증정보 추출 방법.
  3. 제1항에 있어서,
    상기 (d)단계에서, 상기 제1 또는 제2 무아레 무늬의 위상을 다음 [수식 1]에 의해 산출되는 것을 특징으로 하는 디지털 영사 무아레 기반 3D 얼굴 인식을 통한 생체 인증정보 추출 방법.
    [수식 1]
    Figure 112018111628439-pat00020

    단, φ(x, y)는 제1 또는 제2 무아레 무늬의 위상이고, I1, I2, I3, I4는 위상 이동량(Δ)을 0, π/2, π, 3π/2가 되도록 이동시킬 때의 무아레 무늬 광 강도임.
  4. 제1항에 있어서,
    상기 무아레 무늬의 차수는 다음 [수식 2]에 의해 계산되는 것을 특징으로 하는 디지털 영사 무아레 기반 3D 얼굴 인식을 통한 생체 인증정보 추출 방법.
    [수식 2]
    Figure 112018111628439-pat00021

    단, λ12 = λ1λ2 /(λ2-λ1)이고, λ1, λ2 는 각각 제1 및 제2 무아레 무늬의 파장이고, φ12는 맥놀이 무아레 위상도의 위상이고, φ1p는 위상펼침과정을 거치지 않은 위상이동법에 의해 구한 위상 값임.
  5. 제4항에 있어서,
    상기 무아레 무늬의 차수는 다음 [수식 3]에 의해 계산되는 것을 특징으로 하는 디지털 영사 무아레 기반 3D 얼굴 인식을 통한 생체 인증정보 추출 방법.
    [수식 3]
    Figure 112018111628439-pat00022

    단, h(x,y)는 사용자 얼굴의 높이이고, λ는 제1 무아레 무늬의 파장이고, φ1p는 위상펼침과정을 거치지 않은 위상이동법에 의해 구한 위상 값임.
  6. 제1항 내지 제5항 중 어느 한 항의 방법을 수행하는 컴퓨터 프로그램을 기록한 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록매체.
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