KR102084900B1 - 사용자 신원 검증 방법, 장치 및 시스템 - Google Patents

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Abstract

본 발명은 정보 기술의 분야에 관련되는 사용자 신원 검증 방법, 장치, 및 시스템을 개시한다. 본 발명은, 현재의 사용자 신원 검증 방법에서의 낮은 정밀도 및 신뢰성의 문제점을 해결하기 위해 주로 사용된다. 그 방법은 다음을 포함한다: 먼저, 클라이언트로부터 신원 검증 대상에 대응하는 얼굴 이미지 및 하나 이상의 안문 쌍 이미지를 수신하는 단계(여기서 하나 이상의 안문 쌍 이미지는 안문 수집 단계의 수에 대응함), 그 다음, 얼굴 이미지를 미리 설정된 얼굴 이미지와 비교하는 단계, 안문 쌍 이미지를 미리 설정된 안문 템플릿과 비교하는 단계, 및 얼굴 이미지 및 안문 쌍 이미지에 대한 비교 결과가 미리 설정된 조건을 충족시키는 경우 성공적인 신원 검증 정보를 클라이언트로 전송하는 단계.

Description

사용자 신원 검증 방법, 장치 및 시스템
본 출원은 중국 특허 출원 제201610717080.1호(출원일: 2016년 8월 24일, 발명의 명칭: "User Identity Verification Method, Apparatus and System")에 대한 우선권을 주장하며, 이 중국 출원은 참고로 그 전문이 본 명세서에 편입된다.
본 발명은 정보 기술의 분야에 관한 것으로, 특히 사용자 신원(user identity) 검증 방법, 장치 및 시스템에 관한 것이다.
정보 기술 및 인터넷의 지속적인 발전으로, 다양한 애플리케이션이 출현하였다. 이들 중에서, 점점 더 많은 금융 기관이 관련 금융 거래를 관리하는 앱을 사용자에게 제공하고 있다. 사용자 정보의 보안을 유지하기 위해, 앱을 통해 금융 거래를 관리하는 사용자의 신원 검증을 수행하는 것이 필요하다, 즉 신원 인증(authentication) 및 이름 인증과 같은 사용자 보안 검증 동작을 수행하는 것이 필요하다.
오늘날, 사용자 신원 검증은 얼굴 이미지 인식과 실시간 얼굴 이미지 검증을 결합하는 방법을 활용하는 것, 즉, 수집된 얼굴 이미지를 검증할 때 사용자에게 얼굴 움직임 파라미터를 발행하여, 이들 움직임 파라미터에 따라 실시간 움직임 검증을 완료할 것을 사용자에게 요구하는 것에 의해 일반적으로 수행된다. 그러나, 현재는, 오히려 실물과 똑같은 3D 얼굴 이미지를 합성하고 사용자 움직임 및 표현을 시뮬레이팅하는 것이 가능한데, 그 결과, 현존하는 사용자 신원 검증 방법에 대한 낮은 정밀도 및 신뢰성으로 나타나게 되고, 사용자에 의해 사용되는 앱의 보안성을 보장할 가능성을 없게 만든다.
이것을 고려하여, 본 발명의 실시형태는 현재의 기술의 사용자 신원 검증 방법에서의 낮은 정밀도 및 신뢰성의 문제를 해결하는 것이 주요 목적인 사용자 신원 검증 방법, 장치 및 시스템을 제공한다.
이 목적을 달성하기 위해, 본 발명은 다음의 기술적 솔루션을 제공한다:
하나의 양태에서, 본 발명의 실시형태는, 다음을 포함하는 사용자 신원 검증 방법을 제공한다:
클라이언트로부터 신원 검증 대상(identity verification object)에 대응하는 얼굴 이미지 및 하나 이상의 안문 쌍 이미지(eye-print pair image)를 수신하는 단계(여기서 하나 이상의 안문 쌍 이미지는 안문 수집 단계의 수에 대응함);
얼굴 이미지를 미리 설정된 얼굴 이미지와 비교하고, 안문 쌍 이미지를 미리 설정된 안문 템플릿과 비교하는 단계;
얼굴 이미지 및 안문 쌍 이미지에 대한 비교 결과가 미리 설정된 조건을 충족시키는 경우, 성공적인 신원 검증 정보를 클라이언트로 전송하는 단계.
다른 양태에서, 본 발명의 실시형태는, 다음을 포함하는 다른 사용자 신원 검증 방법을 제공한다:
신원 검증 대상에 대응하는 얼굴 이미지 및 하나 이상의 안문 쌍 이미지를 수집하는 단계(여기서 하나 이상의 안문 쌍 이미지는 안문 수집 단계의 수에 대응함);
얼굴 이미지 및 안문 쌍 이미지를 서버로 전송하여, 서버로 하여금 신원 검증 대상의 신원 검증을 수행하게 하는 단계.
다른 양태에서, 본 발명의 실시형태는, 다음을 포함하는 서버를 제공한다:
클라이언트로부터 신원 검증 대상에 대응하는 얼굴 이미지 및 하나 이상의 안문 쌍 이미지를 수신하도록 구성되는 수신 유닛(여기서 하나 이상의 안문 쌍 이미지는 안문 수집 단계의 수에 대응함);
얼굴 이미지를 미리 설정된 얼굴 이미지와 비교하도록, 그리고 안문 쌍 이미지를 미리 설정된 안문 템플릿과 비교하도록 구성되는 비교 유닛;
얼굴 이미지 및 안문 쌍 이미지에 대한 비교 결과가 미리 설정된 조건을 충족시키는 경우 성공적인 신원 검증 정보를 클라이언트로 전송하도록 구성되는 전송 유닛.
다른 양태에서, 본 발명의 실시형태는, 다음을 포함하는 클라이언트를 제공한다:
신원 검증 대상에 대응하는 얼굴 이미지 및 하나 이상의 안문 쌍 이미지를 수집하도록 구성되는 수집 유닛(여기서 하나 이상의 안문 쌍 이미지는 안문 수집 단계의 수에 대응함);
얼굴 이미지 및 안문 쌍 이미지를 서버로 전송하여, 서버로 하여금 신원 검증 대상의 신원 검증을 수행하게 하도록 구성되는 전송 유닛.
다른 양태에서, 본 발명의 실시형태는 사용자 신원 검증 시스템을 제공하는데, 사용자 검증 시스템은,
사용자 신원 검증 요청을 수신하는 경우, 얼굴 품질 스코어 임계치 및 현재 모드에 대응하는 안문 수집 단계의 수를 클라이언트로 전송하도록 구성되는 서버;
얼굴 품질 스코어 임계치에 기초하여 얼굴 이미지를 획득하도록 그리고 안문 수집 단계의 수에 대응하는 안문 쌍 이미지를 획득하도록 구성되는 클라이언트를 포함하되;
서버는 또한, 클라이언트에 의해 전송되는 얼굴 이미지 및 안문 수집 단계의 수에 대응하는 안문 쌍 이미지를 수신하도록; 얼굴 이미지를 미리 설정된 얼굴 이미지와 비교하고, 안문 쌍 이미지를 미리 설정된 안문 템플릿과 비교하도록; 그리고 얼굴 이미지 및 안문 쌍 이미지에 대한 비교 결과가 미리 설정된 조건을 충족시키는 경우, 성공적인 신원 검증 정보를 클라이언트로 전송하도록 구성된다.
본 발명의 실시형태에 의해 제공되는 기술적 솔루션은 적어도 다음의 이점을 갖는다:
본 발명의 실시형태에 의해 제공되는 사용자 신원 검증 방법, 장치 및 시스템은, 먼저, 사용자 신원 검증 요청이 수신되는 경우, 클라이언트로부터 신원 검증 대상에 대응하는 얼굴 이미지 및 하나 이상의 안문 쌍 이미지를 수신하는 것(여기서, 하나 이상의 안문 쌍 이미지는 안문 수집 단계의 수에 대응함); 그 다음, 얼굴 이미지를 미리 설정된 얼굴 이미지와 비교하고, 안문 쌍 이미지를 미리 설정된 안문 템플릿과 비교하는 것; 및 얼굴 이미지 및 안문 쌍 이미지가 미리 설정된 조건을 충족시키는 경우 성공적인 신원 검증 정보를 클라이언트로 전송하는 것을 포함한다. 사용자 신원 검증을 수행할 때 오늘 날 일반적으로 사용되는, 실시간 얼굴 이미지 검증과 얼굴 이미지 인식을 결합하는 방법과 비교하여, 본 발명의 실시형태는, 사용자 신원 검증을 수행하기 위해, 안문 이미지 검증 및 실시간 안문 이미지 검증과 결합되는 얼굴 검증과 같은 다차원 검증 모드를 사용하고, 그에 의해, 사용자 신원 검증 방법의 정밀도 및 신뢰성을 향상시키고, 사용자에 의해 사용되는 앱의 보안성을 보장한다.
전술한 설명은 단지 본 발명의 기술적 솔루션의 요약에 불과하다. 본 발명의 기술적 수단을 더 명확하게 이해하는 것을 가능하게 하기 위해, 본 설명의 내용에 따른 구현을 가능하게 하기 위해, 그리고 본 발명의 전술한 그리고 다른 목적, 특징부, 및 이점이 더 명확하게 그리고 더 쉽게 이해되게 만들기 위해, 본 발명의 특정한 구현 방식이 하기에서 제시된다.
바람직한 구현 방식의 다음의 상세한 설명을 판독하는 것에 의해, 다양한 다른 이점 및 이익이 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 더욱 명백하게 될 것이다. 도면은 단지 바람직한 구현 방식의 목적을 예시하기 위해 사용되는 것에 불과하며 본 발명의 제한으로서 간주되지 않아야 한다. 모든 도면에서 사용되는 동일한 참조 부호는 동일한 컴포넌트를 나타낸다. 도면에서:
도 1은 본 발명의 실시형태에 의해 제공되는 사용자 신원 검증 방법의 흐름도;
도 2는 본 발명의 실시형태에 의해 제공되는 다른 사용자 신원 검증 방법의 흐름도;
도 3은 본 발명의 실시형태에 의해 제공되는 다른 사용자 신원 검증 방법의 흐름도;
도 4는 본 발명의 실시형태에 의해 제공되는 다른 사용자 신원 검증 방법의 흐름도;
도 5는 본 발명의 실시형태에 의해 제공되는 서버의 개략도;
도 6은 본 발명의 실시형태에 의해 제공되는 다른 서버의 개략도;
도 7은 본 발명의 실시형태에 의해 제공되는 클라이언트의 개략도;
도 8은 본 발명의 실시형태에 의해 제공되는 다른 클라이언트의 개략도;
도 9는 본 발명의 실시형태에 의해 제공되는 사용자 신원 검증 시스템의 도면;
도 10은 본 발명의 실시형태에 의해 제시되는 사용자 신원 검증 시나리오의 흐름도.
도면을 참조하면, 본 개시의 예시적인 실시형태의 더욱 상세한 설명이 이하에서 주어진다. 비록 도면이 본 개시의 예시적인 실시형태를 제시할지라도, 본 개시는 다른 형태로 달성될 수도 있고 여기서 설명되는 실시형태에 의해 제한되지 않아야 한다는 것이 이해되어야 한다. 오히려, 이들 실시형태는 본 개시의 더욱 완전한 이해를 가능하게 하기 위해 그리고 본 개시의 범위를 기술 분야의 숙련된 자에게 완전히 전달하기 위해 제공된다.
본 발명의 실시형태는, 도 1에서 도시되는 바와 같이, 사용자 신원 검증 방법을 제공하는데, 그 방법은 다음을 포함한다:
101. 클라이언트로부터 신원 검증 대상에 대응하는 얼굴 이미지 및 하나 이상의 안문 쌍 이미지를 수신하는 단계(여기서 하나 이상의 안문 쌍 이미지는 안문 수집 단계의 수에 대응함).
여기서, 더 많은 수의 안문 수집 단계는 안문 수집에서 시간의 더 긴 기간으로 나타나기 때문에, 신원 검증 대상의 안문 템플릿의 수가 충분한 경우, 더 적은 수의 안문 수집 단계가 사용될 수도 있다; 신원 검증 대상의 안문 템플릿의 수가 더 적은 경우, 신원 검증 대상에 대한 안문 템플릿의 축적을 위한 안문 쌍 이미지를 수집하기 위해, 더 많은 수의 안문 수집 단계가 사용될 수도 있다. 이 실시형태의 경우, 상이한 상황에 기초하여 상이한 수의 안문 수집 단계를 구성하는 것에 의해 사용자 신원 검증의 정밀도를 추가로 향상시키는 것이 가능하다. 서버는, 클라이언트와의 데이터 송신을 수행하기 위해 이동 셀룰러 네트워크 및 WIFI 네트워크와 같은 통신 수단을 사용할 수 있다. 이것에 대해서는 본 발명의 실시형태에 의해 어떠한 제한도 부과되지 않는다.
102. 얼굴 이미지를 미리 설정된 얼굴 이미지와 비교하고, 안문 쌍 이미지를 미리 설정된 안문 템플릿과 비교하는 단계.
여기서, 미리 설정된 얼굴 이미지는, 공공 보안 네트워크(public security network)에 등록된 사용자의 사진 또는 사용자 신원 검증에 의해 확인된 얼굴 사진일 수도 있다. 이것에 대해서는 본 발명의 실시형태에 의해 어떠한 제한도 부과되지 않는다. 미리 설정된 안문 템플릿은 보안 검증에 의해 검증된 안문 쌍 이미지의 다수의 세트일 수도 있다. 비교 동작은 이미지 사이의 매칭의 정도가 미리 설정된 요건을 충족시키는지의 여부를 결정하는 것일 수도 있다. 이것에 대해서는 본 발명의 실시형태에 의해 어떠한 제한도 부과되지 않는다.
103. 얼굴 이미지 및 안문 쌍 이미지에 대한 비교 결과가 미리 설정된 조건을 충족시키는 경우, 성공적인 신원 검증 정보를 클라이언트로 전송하는 단계.
여기서, 미리 설정된 조건은 얼굴 비교 스코어 임계치 및 안문 매치 스코어 임계치일 수도 있다. 이것에 대해서는 본 발명의 실시형태에 의해 어떠한 제한도 부과되지 않는다. 이 실시형태의 경우, 얼굴 이미지 및 안문 쌍 이미지 비교 결과 둘 모두가 미리 설정된 조건을 충족시키는 경우, 성공적인 신원 검증이 결정되고, 따라서, 얼굴 이미지 및 안문 쌍 이미지와 같은 다수의 차원을 통한 사용자 신원 검증을 수행하고, 그에 의해, 사용자 신원 검증 방법의 정밀도를 향상시키는 것을 가능하게 만든다.
본 발명의 실시형태는 사용자 신원 검증 방법을 제공한다. 사용자 신원 검증 요청이 수신되는 경우, 먼저, 신원 검증 대상에 대응하는 얼굴 이미지 및 하나 이상의 안문 쌍 이미지가 수신되되, 하나 이상의 안문 쌍 이미지는 안문 수집 단계의 수에 대응하고, 그 다음 얼굴 이미지가 미리 설정된 얼굴 이미지와 비교되고, 안문 쌍 이미지가 미리 설정된 안문 템플릿과 비교된다. 얼굴 이미지 및 안문 쌍 이미지에 대한 비교 결과가 미리 설정된 조건을 충족시키는 경우, 성공적인 신원 검증 정보가 클라이언트로 전송된다. 사용자 신원 검증을 수행할 때 오늘 날 일반적으로 사용되는 실시간 얼굴 이미지 검증과 얼굴 이미지 인식을 결합하는 방법과 비교하여, 본 발명의 실시형태는, 사용자 신원 검증을 수행하기 위해, 안문 이미지 검증 및 실시간 안문 이미지 검증과 결합되는 얼굴 이미지 검증과 같은 다차원 검증 모드를 사용하고, 그에 의해, 사용자 신원 검증 방법의 정밀도 및 신뢰성을 향상시키고, 사용자에 의해 사용될 때 앱의 보안성을 보장한다.
더구나, 본 발명의 실시형태는, 도 2에서 도시되는 바와 같이, 다른 사용자 신원 검증 방법을 제공한다. 그 방법은 다음을 포함한다:
201. 사용자 신원 검증 요청이 수신되는 경우, 미리 설정된 저장 위치로부터 신원 검증 대상에 대응하는 안문 템플릿의 수를 획득하는 단계.
여기서, 상이한 신원 검증 대상에 대응하는 안문 템플릿은 미리 설정된 저장 위치에 저장된다. 사용자가 로그인 신원 유효성 확인 또는 지불 신원 유효성 확인과 같은 보안 검증을 수행하는 것을 필요로 하는 경우, 사용자 신원 검증 요청이 클라이언트로 전송된다.
단계 201에 후속하여, 본 발명의 실시형태는 또한 다음을 포함할 수도 있다: 안문 템플릿의 수가 미리 설정된 임계치보다 더 작은 경우, 현재 모드를 안문 등록 모드(eye-print enrollment mode)로서 결정하는 것; 안문 등록 모드에 대응하는 안문 수집 단계의 수 및 얼굴 품질 스코어 임계치를 클라이언트로 전송하여, 클라이언트가 얼굴 품질 스코어 임계치에 기초하여 얼굴 이미지를 획득하게 그리고 안문 수집 단계의 수에 대응하는 안문 쌍 이미지를 획득하게 만드는 것; 및 안문 쌍 이미지를, 미리 설정된 신원 검증 대상에 대응하는 안문 템플릿으로서, 미리 설정된 저장 위치에 저장하는 것.
안문 템플릿의 수가 미리 설정된 임계치보다 더 작은 경우, 그것은 그 시간에서의 안문 템플릿의 수가 다소 낮고, 안문 검증의 정밀도를 보장하는 것이 가능하지 않음을 의미한다는 점에 유의해야 한다. 그 시간에, 현재 모드는 안문 등록 모드로서 결정된다. 이것은, 클라이언트가 신원 검증 대상의 안문 템플릿으로서 적절한 안문을 실시간으로 입력하는 것을 가능하게 할 수 있고, 따라서 안문 템플릿의 축적을 달성할 수 있다. 안문 템플릿의 수가 미리 설정된 임계치에 도달하는 경우, 신원 검증 모드는 스위치 온 되고, 따라서, 사용자 신원 검증의 정밀도 및 신뢰성을 더욱 향상시키는 것을 가능하게 만든다.
202. 안문 템플릿의 수가 미리 설정된 임계치보다 더 크거나 또는 동일한 경우, 현재 모드를 신원 검증 모드로서 결정하는 단계.
여기서, 현재 모드는 안문 수집 모드, 신원 검증 모드 등을 포함할 수도 있다. 현재 모드는, 미리 설정된 저장 위치에 저장되어 있는 사용자에 대응하는 안문 템플릿의 수와 관련된다. 이것에 대해서는 본 발명의 실시형태에 의해 어떠한 제한도 부과되지 않는다. 안문 수집 모드의 경우, 수집된 안문 쌍 이미지 품질 요건은, 안문 템플릿의 서버의 축적을 용이하게 하기 위해, 상당히 높고; 신원 검증 모드의 경우, 평균 안문 이미지 품질은 충분한데, 그 이유는 서버가 이전에 축적된 안문 템플릿을 사용하여 안문 비교를 수행할 수 있기 때문이라는 것을 유의해야 한다. 클라이언트에 의해 수집되는 얼굴 이미지의 품질을 나타내기 위해 사용되는 얼굴 품질 스코어 임계치의 경우, 더 높은 얼굴 품질 스코어 임계치는 클라이언트에 의해 수집되는 얼굴 이미지에서 더 높은 품질을 요구한다. 안문 수집 단계의 수는, 클라이언트에 의해 한 번에 수집되는 안문 쌍의 수를 나타내기 위해 사용된다. 예를 들면, 안문 수집 단계의 수가 5인 경우, 클라이언트는 5 쌍의 안문을 수집하는 것을 필요로 한다.
더 많은 수의 안문 수집 단계는 안문 수집에서 시간의 더 긴 기간으로 나타나기 때문에, 상이한 모드에 대해 상이한 수의 안문 수집 단계가 구성될 것이라는 것을 유의해야 한다. 예를 들면, 신원 검증 모드의 경우, 이 모드 하에서 충분한 수의 안문 템플릿이 존재하기 때문에, 더 적은 수의 안문 수집 단계가 구성될 수도 있다; 안문 수집 모드의 경우, 이 모드의 주요 목적이 안문 템플릿의 축적을 위해 안문 쌍 이미지를 수집하는 것이기 때문에, 더 많은 수의 안문 수집 단계가 구성될 수도 있다. 이 실시형태의 경우, 상이한 모드에 기초하여 상이한 수의 안문 수집 단계를 구성하는 것에 의해 사용자 신원 검증의 정밀도를 더욱 향상시키는 것이 가능하다.
203. 신원 유효성 확인 모드에 대응하는 안문 수집 단계의 수 및 얼굴 품질 스코어 임계치를 클라이언트로 전송하는 단계.
더구나, 클라이언트는, 얼굴 품질 스코어 임계치에 기초하여 얼굴 이미지를 획득하도록 그리고 안문 수집 단계의 수에 대응하는 안문 쌍 이미지를 획득하도록 된다. 여기서, 클라이언트는 웹캠 및 마이크를 갖는 모바일 디바이스 상에 구성될 수도 있다. 이들 모바일 디바이스는 스마트폰 및 태블릿 PC가 포함하지만 그러나 이들로 제한되지는 않는다. 클라이언트는 웹캠을 사용하여 관련 이미지를 수집할 수 있다.
204. 클라이언트로부터 신원 검증 대상에 대응하는 얼굴 이미지 및 하나 이상의 안문 쌍 이미지를 수신하는 단계(여기서 하나 이상의 안문 쌍 이미지는 안문 수집 단계의 수에 대응함).
여기서, 서버는, 클라이언트와의 데이터 송신을 수행하기 위해 이동 셀룰러 네트워크 및 WIFI 네트워크와 같은 통신 수단을 사용할 수 있다. 이것에 대해서는 본 발명의 실시형태에 의해 어떠한 제한도 부과되지 않는다.
205. 얼굴 이미지를 미리 설정된 얼굴 이미지와 비교하고, 안문 쌍 이미지를 미리 설정된 안문 템플릿과 비교하는 단계.
여기서, 미리 설정된 얼굴 이미지는, 공공 보안 네트워크(public security network)에 등록된 사용자의 사진 또는 사용자 신원 검증에 의해 확인된 얼굴 사진일 수도 있다. 이것에 대해서는 본 발명의 실시형태에 의해 어떠한 제한도 부과되지 않는다. 미리 설정된 안문 템플릿은 보안 검증에 의해 검증된 안문 쌍 이미지의 다수의 세트일 수도 있다.
이 실시형태의 경우, 현재 모드가 신원 검증 모드로서 결정되는 경우, 얼굴 이미지를 미리 설정된 얼굴 이미지와 비교하는 것은 다음을 포함할 수도 있다: 얼굴 이미지 및 미리 설정된 얼굴 이미지를, 미리 설정된 얼굴 알고리즘에 대한 입력으로서 사용하는 것, 및 신원 검증 대상에 대응하는 얼굴 비교 스코어를 획득하는 것. 안문 쌍 이미지를 미리 설정된 안문 템플릿과 비교하는 것은 다음을 포함할 수도 있다: 신원 검증 대상에 대응하는 안문 쌍 이미지 및 안문 템플릿을, 미리 설정된 안문 알고리즘에 대한 입력으로서 사용하는 것, 및 안문 수집 단계의 수에 대응하는 다수의 안문 라이브니스 스코어(eye-print liveness score) 및 안문 매치 스코어(eye-print match score)를 획득하는 것.
여기서, 미리 설정된 얼굴 알고리즘 및 미리 설정된 안문 알고리즘은 콘볼루션 신경망 알고리즘(convolutional neural network algorithm), 다층 신경망 알고리즘(multi-layer neural network algorithm) 등일 수도 있다. 이것에 대해서는 본 발명의 실시형태에 의해 어떠한 제한도 부과되지 않는다. 얼굴 비교 스코어는, 신원 검증 대상의 얼굴 이미지가 미리 설정된 얼굴 이미지와 매치하는 정도를 반영하기 위해 사용된다. 더 높은 얼굴 비교 스코어는, 신원 검증 대상의 얼굴 이미지와 미리 설정된 얼굴 이미지 사이의 더 높은 매치를 의미한다. 안문 라이브니스 스코어는 신원 검증 대상의 현재 수집된 안문 쌍 이미지의 충실도(fidelity)를 반영하기 위해 사용된다. 더 높은 안문 라이브니스 스코어는 안문 쌍 이미지의 더 높은 충실도를 의미한다. 안문 매치 스코어는, 신원 검증 대상의 안문 쌍 이미지가 미리 설정된 안문 템플릿과 매치하는 정도를 반영하기 위해 사용된다. 더 높은 안문 매치 스코어는, 신원 검증 대상의 안문 쌍 이미지와 미리 설정된 안문 템플릿 사이의 더 높은 매치를 의미한다.
206. 얼굴 이미지 및 안문 쌍 이미지에 대한 비교 결과가 미리 설정된 조건을 충족시키는 경우, 성공적인 신원 검증 정보를 클라이언트로 전송하는 단계.
이 실시형태의 경우, 단계 206은 다음을 포함할 수도 있다: 얼굴 비교 스코어, 다수의 안문 라이브니스 스코어, 및 안문 매치 스코어가 각각의 미리 설정된 임계치보다 더 큰 경우, 성공적인 신원 검증 정보를 클라이언트로 전송하는 것. 이 실시형태에서, 얼굴 비교 스코어, 다수의 안문 라이브니스 스코어, 및 안문 매치 스코어 모두가 미리 설정된 임계치보다 더 큰 경우, 신원 검증은 성공적인 것으로 결정되고, 따라서, 사용자 신원 검증 방법의 정밀도 및 신뢰성을 향상시시키는 것을 가능하게 만든다.
207. 사용자 신원 검증이 성공적인 것으로 결정되면, 클라이언트에 의해 수집되는 안문 쌍 이미지에 기초하여 미리 설정된 저장 위치에 저장되어 있는, 신원 검증 대상에 대응하는 안문 템플릿을 업데이트하는 단계.
이 실시형태의 경우, 사용자 신원 검증이 성공적인 것으로 결정되면, 그것은, 이 시간에 클라이언트에 의해 수집되는 안문 쌍 이미지가 참이고 신뢰 가능하다는 것을 나타내고, 그리고 미리 설정된 저장 위치에 저장되어 있는, 신원 검증 대상에 대응하는 안문 템플릿이 클라이언트에 의해 수집되는 안문 쌍 이미지에 기초하여 업데이트된다. 이것은 또한, 미리 설정된 저장 위치에 저장되어 있는 신원 검증 대상에 대응하는 안문 템플릿의 정확도를 보장할 수 있고, 그에 의해, 사용자 신원 검증 방법의 정밀도를 추가로 향상시킬 수 있다.
이 실시형태의 경우, 특정한 애플리케이션 시나리오 플로우는, 도 10에서 도시되는 바와 같이, 먼저, 구성된 결정 모듈인 FEArbitrator을 서버가 사용하여, 신원 검증 대상에 대응하는 10개의 안문 템플릿 수를 획득할 수도 있다는 것일 수도 있지만, 그러나 이것으로 제한되지는 않는다. 이것은, 9개의 미리 설정된 템플릿 수 임계치보다 더 크고, 따라서 현재 모드가 신원 검증 모드: 검증(Verify)인 것으로 결정된다. 다음으로, 신원 검증 모드인 검증에 대응하는 얼굴 품질 스코어 임계치(QT) 및 안문 수집 단계의 수 1이 클라이언트로 전송된다. 이때, 클라이언트는 얼굴 이미지 및 안문 쌍을 수집한다. 그 다음, 수집된 얼굴 이미지의 품질이 QT보다 더 크거나 또는 동일하다는 것을 결정한 이후, 수집된 얼굴 이미지 및 안문 쌍 이미지에 대해 최적화 및 압축과 같은 사전 프로세싱(preprocessing)이 수행되고, 그 다음, 사전 프로세싱된 얼굴 이미지 및 안문 쌍 이미지가 서버로 전송된다. 이때, 서버는 미리 설정된 얼굴 알고리즘을 사용하여 얼굴 이미지를 검증된 미리 설정된 얼굴 이미지와 비교하고 얼굴 이미지 비교 스코어(FX)를 획득하고; 미리 설정된 안문 알고리즘을 사용하여 수집된 안문 쌍을 미리 설정된 안문 템플릿과 비교하고 안문 라이브니스 스코어(LK) 및 안문 매치 스코어(MX)를 획득한다. FX가 미리 설정된 얼굴 비교 스코어 임계치(FT)보다 더 크거나 또는 동일하면, LK는 미리 설정된 안문 라이브니스 스코어 임계치(LT)보다 더 크거나 또는 동일하고, MX는 미리 설정된 안문 매치 스코어 임계치보다 더 크거나 또는 동일하고, 이 시점에서, 성공적인 신원 검증 정보가 클라이언트로 전송되고, 미리 설정된 안문 템플릿은 수집된 안문 쌍 이미지에 기초하여 업데이트된다. 신원 검증 대상에 대응하는 안문 템플릿의 수가 9 개보다 더 적으면, 신원 검증 대상에 대응하는 안문 템플릿의 수가 9 개보다 더 많거나 또는 동일할 때까지, 클라이언트는 안문 쌍 이미지 수집을 수행하도록 지시받고, 모드는 신원 검증 모드로 전환된다.
본 발명의 실시형태에 의해 제공되는 다른 사용자 신원 검증 방법에서, 사용자 신원 검증 요청이 수신되는 경우, 먼저, 신원 검증 대상에 대응하는 얼굴 이미지 및 하나 이상의 안문 쌍 이미지가 수신되되, 하나 이상의 안문 쌍 이미지는 안문 수집 단계의 수에 대응하고, 그 다음, 얼굴 이미지가 미리 설정된 얼굴 이미지와 비교되고, 안문 쌍 이미지가 미리 설정된 안문 템플릿과 비교된다. 얼굴 이미지 및 안문 쌍 이미지에 대한 비교 결과가 미리 설정된 조건을 충족시키는 경우, 성공적인 신원 검증 정보가 클라이언트로 전송될 것이다. 사용자 신원 검증을 수행할 때 오늘 날 일반적으로 사용되는 실시간 얼굴 이미지 검증과 얼굴 이미지 인식을 결합하는 방법과 비교하여, 이 실시형태는, 사용자 신원 검증을 수행하기 위해, 안문 이미지 검증 및 실시간 안문 이미지 검증과 결합되는 얼굴 검증과 같은 다차원 검증 모드를 사용하고, 그에 의해, 사용자 신원 검증 방법의 정밀도 및 신뢰성을 향상시키고, 그것은 사용자에 의해 사용되는 앱의 보안성을 보장할 수 있다.
더구나, 본 발명의 실시형태는, 도 3에서 도시되는 바와 같이, 사용자 신원 검증 방법을 제공한다. 그 방법은 다음을 포함한다:
301. 신원 검증 대상에 대응하는 얼굴 이미지 및 하나 이상의 안문 쌍 이미지를 수집하는 단계(여기서 하나 이상의 안문 쌍 이미지는 안문 수집 단계의 수에 대응함).
여기서, 이 실시형태의 실행 엔티티는 클라이언트일 수도 있다. 클라이언트는 웹캠 및 마이크를 갖는 모바일 디바이스 상에서 구성될 수도 있다. 이들 모바일 디바이스는 스마트폰 및 태블릿 PC가 포함하지만 그러나 이들로 제한되지는 않는다. 클라이언트가 계정 로그인 또는 지불과 같은 사용자 요청을 수신하면, 사용자에 대한 신원 유효성 확인 및 지불 신원 유효성 확인과 같은 보안 검증을 서버가 수행하도록, 신원 검증 대상에 대응하는 얼굴 이미지 및 하나 이상의 안문 쌍 이미지가 수집된다. 하나 이상의 안문 쌍 이미지는 안문 수집 단계의 수에 대응한다.
302. 얼굴 이미지 및 안문 쌍 이미지의 수를 서버로 전송하는 단계.
더구나, 그것은 서버로 하여금 신원 검증 대상의 신원 검증을 수행하게 한다.
이 실시형태의 경우, 단계 302 이전에, 방법은 또한: 클라이언트가 수집된 얼굴 이미지 및 안문 쌍 이미지의 사전 프로세싱을 수행하는 것을 포함할 수도 있는데, 사전 프로세싱은 다음을 포함할 수도 있다: 이미지 최적화, 이미지 분할, 이미지 압축, 얼굴 이미지 품질 계산, 안문 라이브니스 계산. 이것에 대해서는 본 발명의 실시형태에 의해 어떠한 제한도 부과되지 않는다. 수집된 얼굴 이미지 및 안문 쌍 이미지의 사전 프로세싱을 수행하는 것에 의해, 신원 검증을 위해 서버에 의해 사용되는 이미지의 진정한 정확도를 보장하는 것이 가능하고, 그에 의해, 사용자 신원 검증의 정밀도를 보장하게 된다.
본 발명의 실시형태는 다른 사용자 신원 검증 방법을 제공한다. 먼저, 신원 검증 대상에 대응하는 얼굴 이미지 및 안문 수집 단계의 수에 대응하는 안문 쌍 이미지의 수가 수집되고, 그 다음, 얼굴 이미지 및 안문 쌍 이미지가 서버로 전송되어, 서버로 하여금 신원 검증 대상의 신원 검증을 수행하게 한다. 사용자 신원 검증을 수행할 때 오늘 날 일반적으로 사용되는, 실시간 얼굴 이미지 검증과 얼굴 이미지 인식을 결합하는 방법과 비교하여, 이 실시형태는, 사용자 신원 검증을 수행하기 위해, 안문 이미지 검증 및 실시간 안문 이미지 검증과 결합되는 얼굴 검증과 같은 다차원 검증 모드를 사용하고, 그에 의해, 사용자 신원 검증 방법의 정밀도 및 신뢰성을 향상시키고, 그것은 사용자에 의해 사용되는 앱의 보안성을 보장할 수 있다.
또한, 본 발명의 실시형태는, 도 4에서 도시되는 바와 같이, 다른 사용자 신원 검증 방법을 제공한다. 그 방법은 다음을 포함한다:
401. 사용자 신원 검증 요청을 서버로 전송하는 단계.
여기서, 이 실시형태의 실행 엔티티는 클라이언트일 수도 있다. 클라이언트는 웹캠 및 마이크를 갖는 모바일 디바이스 상에서 구성될 수도 있다. 이들 모바일 디바이스는 스마트폰 및 태블릿 PC가 포함하지만 그러나 이들로 제한되지는 않는다. 사용자가 계정 로그인 또는 지불과 같은 동작의 수행을 요청하면, 사용자 신원 검증 요청이 서버로 전송되어, 서버로 하여금, 신원 유효성 확인 및 지불 신원 유효성 확인과 같은, 사용자의 보안 검증을 수행하게 한다. 사용자 신원 검증 요청은, 후속하는 사용자 신원 검증을 수행하기 위해 데이터베이스로부터, 사용자의 미리 설정된 얼굴 이미지 또는 미리 설정된 안문 템플릿 등과 같은 정보를 서버가 추출하는 것을 가능하게 하기 위한, 사용자의 식별 정보를 포함할 수도 있다.
402. 현재 모드에 대응하며 서버에 의해 전송되는 안문 수집 단계의 수 및 얼굴 품질 스코어 임계치를 수신하는 단계.
여기서, 클라이언트는 모바일 셀룰러 네트워크 및 WIFI 네트워크와 같은 통신 수단을 사용하여 서버와의 데이터 송신을 수행할 수 있다. 이것에 대해서는 본 발명의 실시형태에 의해 어떠한 제한도 부과되지 않는다. 단계 101의 관련 부분은, 신원 검증 모드, 얼굴 품질 스코어 임계치, 및 안문 수집 단계의 수를 설명하기 위해 참조될 수도 있다. 또 다른 세부 사항은 여기서는 주어지지 않을 것이다.
403. 얼굴 품질 스코어 임계치에 기초하여 얼굴 이미지를 획득하고, 안문 수집 단계의 수에 대응하는 다수의 안문 쌍 이미지를 획득하는 단계.
예를 들면, 클라이언트는 미리 설정된 웹캠을 사용하여 현재 신원 검증 대상의 얼굴 이미지 및 안문 쌍 이미지를 획득할 수도 있다. 이것에 대해서는 본 발명의 실시형태에 의해 어떠한 제한도 부과되지 않는다.
404. 현재 획득된 얼굴 이미지의 이미지 품질이 얼굴 품질 스코어 임계치보다 더 크거나 또는 동일한지의 여부를 결정하고, 안문 쌍 이미지가 미리 설정된 안문 라이브니스 조건을 충족시키는지의 여부를 결정하는 단계.
여기서, 미리 설정된 안문 라이브니스 조건은 안문 쌍 이미지의 진위(authenticity)를 반영하기 위해 사용된다. 이 실시형태의 경우, 얼굴 이미지 및 안문 쌍 이미지를 서버로 전송하기 이전에, 현재 획득된 얼굴 이미지의 이미지 품질이 얼굴 품질 스코어 임계치보다 더 크거나 또는 동일한지의 여부를 결정하는 것에 의해, 그리고 안문 쌍 이미지가 미리 설정된 안문 라이브니스 조건을 충족시키는지의 여부를 결정하는 것에 의해, 신원 검증을 위해 서버로 전송되는 이미지의 진정한 정확도를 보장하는 것이 가능하고, 그에 의해, 사용자 신원 검증의 정밀도를 보장하게 된다.
405. 현재 획득된 얼굴 이미지의 이미지 품질이 얼굴 품질 스코어 임계치보다 더 크거나 또는 동일하고 안문 쌍 이미지가 미리 설정된 안문 라이브니스 조건을 충족시키는 경우, 얼굴 이미지 및 안문 쌍 이미지를 서버로 전송하는 단계.
더구나, 그것은 서버로 하여금 사용자의 신원 검증을 수행하게 한다. 이 실시형태의 경우, 수집된 얼굴 이미지 및 안문 쌍 이미지의 품질이 요건을 충족한다는 것을 결정한 이후, 이들 이미지는 서버로 전송된다. 따라서, 신원 검증을 위해 서버로 전송되는 이미지의 진정한 정확도를 보장하는 것이 가능하고, 그에 의해, 사용자 신원 검증의 정밀도를 보장하게 된다.
본 발명의 실시형태는 다른 사용자 신원 검증 방법을 제공한다. 먼저, 신원 검증 대상에 대응하는 얼굴 이미지 및 하나 이상의 안문 쌍 이미지가 수집되고, 안문 수집 단계의 수에 대응하는 하나 이상의 안문 쌍 이미지가 수집되고, 그 다음 얼굴 이미지 및 안문 쌍 이미지가 서버로 전송되어, 서버로 하여금, 신원 검증 대상의 신원 검증을 수행하게 한다. 사용자 신원 검증을 수행할 때 오늘 날 일반적으로 사용되는, 실시간 얼굴 이미지 검증과 얼굴 이미지 인식을 결합하는 방법과 비교하여, 이 실시형태는, 사용자 신원 검증을 수행하기 위해, 안문 이미지 검증 및 실시간 안문 이미지 검증과 결합되는 얼굴 검증과 같은 다차원 검증 모드를 사용하고, 그에 의해, 사용자 신원 검증 방법의 정밀도 및 신뢰성을 향상시키고, 그것은 사용자에 의해 사용되는 앱의 보안성을 보장할 수 있다.
더구나, 도 1에서 도시되는 방법의 구현예로서, 본 발명의 실시형태는, 도 5에서 도시되는 바와 같이, 서버를 제공한다. 서버는 다음을 포함할 수도 있다: 수신 유닛(51), 비교 유닛(52), 및 전송 유닛(53).
수신 유닛(51)은, 클라이언트로부터 신원 검증 대상에 대응하는 얼굴 이미지 및 하나 이상의 안문 쌍 이미지를 수신하도록 구성되는데, 하나 이상의 안문 쌍 이미지는 안문 수집 단계의 수에 대응하고;
비교 유닛(52)은, 얼굴 이미지를 미리 설정된 얼굴 이미지와 비교하도록, 그리고 안문 쌍 이미지를 미리 설정된 안문 템플릿과 비교하도록 구성되고;
전송 유닛(53)은, 얼굴 이미지 및 안문 쌍 이미지에 대한 비교 결과가 미리 설정된 조건을 충족시키는 경우, 성공적인 신원 검증 정보를 클라이언트로 전송하도록 구성된다.
이 장치 실시형태는 전술한 방법 실시형태에 대응한다는 것을 유의해야 한다. 판독을 용이하게 하기 위해, 이 장치 실시형태는 전술한 방법 실시형태에서 주어지는 각각의 세부 사항을 되풀이하지 않을 것이지만, 그러나 이 실시형태의 장치는 전술한 방법 실시형태의 모든 것을 상응하게 달성할 수 있다는 것이 명백할 것이다.
본 발명의 실시형태는 서버를 제공한다. 사용자 신원 검증 요청이 수신되는 경우, 먼저, 클라이언트로부터 신원 검증 대상에 대응하는 얼굴 이미지 및 하나 이상의 안문 쌍 이미지가 수신되되, 하나 이상의 안문 쌍 이미지는 안문 수집 단계의 수에 대응하고, 그 다음 얼굴 이미지가 미리 설정된 얼굴 이미지와 비교되고, 안문 쌍 이미지가 미리 설정된 안문 템플릿과 비교된다. 얼굴 이미지 및 안문 쌍 이미지에 대한 비교 결과가 미리 설정된 조건을 충족시키는 경우, 성공적인 신원 검증 정보가 클라이언트로 전송된다. 사용자 신원 검증을 수행할 때 오늘 날 일반적으로 사용되는, 실시간 얼굴 이미지 검증과 얼굴 이미지 인식을 결합하는 방법과 비교하여, 이 실시형태는, 사용자 신원 검증을 수행하기 위해, 안문 이미지 검증 및 실시간 안문 이미지 검증과 결합되는 얼굴 검증과 같은 다차원 검증 모드를 사용하고, 그에 의해, 사용자 신원 검증 방법의 정밀도 및 신뢰성을 향상시키고, 사용자가 애플리케이션을 사용할 때 보안성을 보장하는 것을 가능하게 만든다.
더구나, 도 2에 도시되는 방법의 구현예로서, 본 발명의 실시형태는, 도 6에서 도시되는 바와 같이, 다른 서버를 제공한다. 서버는 다음을 포함할 수도 있다: 수신 유닛(61), 비교 유닛(62), 전송 유닛(63), 취득 유닛(64), 결정 유닛(65), 저장 유닛(66), 및 업데이트 유닛(67).
수신 유닛(61)은, 클라이언트로부터 신원 검증 대상에 대응하는 얼굴 이미지 및 하나 이상의 안문 쌍 이미지를 수신하도록 구성되는데, 하나 이상의 안문 이미지는 안문 수집 단계의 수에 대응하고;
비교 유닛(62)은 얼굴 이미지를 미리 설정된 얼굴 이미지와 비교하도록, 그리고 안문 쌍 이미지를 미리 설정된 안문 템플릿과 비교하도록 구성되고:
전송 유닛(63)은, 얼굴 이미지 및 안문 쌍 이미지에 대한 비교 결과가 미리 설정된 조건을 충족시키는 경우, 성공적인 신원 검증 정보를 클라이언트로 전송하도록 구성된다.
더구나, 서버는 다음을 또한 포함한다:
사용자 신원 검증 요청을 수신하는 경우, 상이한 신원 검증 대상에 대응하는 안문 템플릿이 저장되는 미리 설정된 저장 위치로부터 신원 검증 대상에 대응하는 안문 템플릿의 수를 획득하도록 구성되는 취득 유닛(64);
안문 템플릿의 수가 미리 설정된 임계치보다 더 크거나 또는 동일한 경우 현재 모드가 신원 검증 모드라는 것을 결정하도록 구성되는 결정 유닛(65).
전송 유닛(63)은 또한, 신원 검증 모드에 대응하는 안문 수집 단계의 수 및 얼굴 품질 스코어 임계치를 클라이언트로 전송하여, 클라이언트로 하여금, 얼굴 품질 스코어 임계치에 기초하여 얼굴 이미지를 획득하게 하도록 그리고 안문 수집 단계의 수에 대응하는 하나 이상의 안문 쌍 이미지를 획득하게 하도록 구성된다.
더구나, 서버는 다음을 또한 포함한다: 저장 유닛(66).
결정 유닛(65)은 또한, 안문 템플릿의 수가 미리 설정된 임계치보다 더 작은 경우 현재 모드가 안문 등록 모드라는 것을 결정하도록 구성되고;
전송 유닛(63)은 또한, 안문 등록 모드에 대응하는 안문 수집 단계의 수 및 얼굴 품질 스코어를 클라이언트로 전송하여, 클라이언트로 하여금, 얼굴 품질 스코어 임계치에 기초하여 얼굴 이미지를 획득하게 하도록 그리고 안문 수집 단계의 수에 대응하는 하나 이상의 안문 쌍 이미지를 획득하게 하도록 구성되고;
저장 유닛(66)은, 안문 쌍 이미지를, 미리 설정된 신원 검증 대상에 대응하는 안문 템플릿으로서 미리 설정된 저장 위치에 저장하도록 구성된다.
더구나, 비교 유닛(62)은, 얼굴 이미지 및 미리 설정된 얼굴 이미지를 미리 설정된 얼굴 알고리즘에 대한 입력으로서 사용하도록, 그리고 신원 검증 대상에 대응하는 얼굴 비교 스코어를 획득하도록 구성되고;
신원 검증 대상에 대응하는 안문 템플릿 및 안문 쌍 이미지는 안문 알고리즘에 대한 입력으로서 사용되어 안문 매치 스코어 및 안문 수집 단계의 수에 대응하는 다수의 안문 라이브니스 스코어를 획득한다.
더구나, 전송 유닛(63)은, 얼굴 비교 스코어, 다수의 안문 라이브니스 스코어, 및 안문 매치 스코어가 각각의 미리 설정된 임계치보다 더 큰 경우, 성공적인 신원 검증 정보를 클라이언트로 전송하도록 구성된다.
더구나, 서버는 다음을 또한 포함한다:
클라이언트에 의해 수집되는 안문 쌍 이미지에 기초하여 사용자 신원 검증이 성공적인 것으로 결정되는 경우, 미리 설정된 저장 위치에 저장되어 있는 신원 검증 대상에 대응하는 안문 템플릿을 업데이트하도록 구성되는 업데이트 유닛(67).
이 장치 실시형태는 전술한 방법 실시형태에 대응한다는 것을 유의해야 한다. 판독을 용이하게 하기 위해, 이 장치 실시형태는 전술한 방법 실시형태에서 주어지는 각각의 세부 사항을 되풀이하지 않을 것이지만, 그러나 이 실시형태의 장치는 전술한 방법 실시형태의 모든 것을 상응하게 달성할 수 있다는 것이 명백할 것이다.
본 발명의 실시형태는 다른 서버를 제공한다. 사용자 신원 검증 요청이 수신되는 경우, 먼저, 클라이언트로부터 신원 검증 대상에 대응하는 얼굴 이미지 및 하나 이상의 안문 쌍 이미지가 수신되되, 하나 이상의 안문 쌍 이미지는 안문 수집 단계의 수에 대응하고, 얼굴 이미지가 미리 설정된 얼굴 이미지와 비교되고, 안문 쌍 이미지가 미리 설정된 안문 템플릿과 비교된다. 얼굴 이미지 및 안문 쌍 이미지에 대한 비교 결과가 미리 설정된 조건을 충족시키는 경우, 성공적인 신원 검증 정보가 클라이언트로 전송된다. 사용자 신원 검증을 수행할 때 오늘 날 일반적으로 사용되는 실시간 얼굴 이미지 검증과 얼굴 이미지 인식을 결합하는 방법과 비교하여, 본 발명의 실시형태는, 사용자 신원 검증을 수행하기 위해, 안문 이미지 검증 및 실시간 안문 이미지 검증과 결합되는 얼굴 이미지 검증과 같은 다차원 검증 모드를 사용하고, 그에 의해, 사용자 신원 검증 방법의 정밀도 및 신뢰성을 향상시키고, 그것은 사용자에 의해 사용되는 앱의 보안성을 보장할 수 있다.
더구나, 도 3에 도시된 방법의 구현예로서, 본 발명의 실시형태는, 도 7에 도시되는 바와 같이, 클라이언트를 제공한다. 클라이언트는 다음을 포함할 수도 있다: 수집 유닛(71) 및 전송 유닛(72).
수집 유닛(71)은, 신원 검증 대상에 대응하는 얼굴 이미지 및 안문 수집 단계의 수에 대응하는 하나 이상의 안문 쌍 이미지를 수집하도록 구성되고;
전송 유닛(72)은 얼굴 이미지 및 안문 쌍 이미지를 서버로 전송하여, 서버로 하여금, 신원 검증 대상의 신원 검증을 수행하게 하도록 구성된다.
이 장치 실시형태는 전술한 방법 실시형태에 대응한다는 것을 유의해야 한다. 판독을 용이하게 하기 위해, 이 장치 실시형태는 전술한 방법 실시형태에서 주어지는 각각의 세부 사항을 되풀이하지 않을 것이지만, 그러나 이 실시형태의 장치는 전술한 방법 실시형태의 모든 것을 상응하게 달성할 수 있다는 것이 명백할 것이다.
본 발명의 실시형태는, 먼저, 신원 검증 대상에 대응하는 얼굴 이미지 및 하나 이상의 안문 쌍 이미지를 수집하되, 하나 이상의 안문 쌍 이미지는 안문 수집 단계의 수에 대응하고, 그 다음, 얼굴 이미지 및 안문 쌍 이미지를 서버로 전송하여, 서버로 하여금, 신원 검증 대상의 신원 검증을 수행하게 하는 클라이언트를 제공한다. 사용자 신원 검증을 수행할 때 오늘 날 일반적으로 사용되는, 실시간 얼굴 이미지 검증과 얼굴 이미지 인식을 결합하는 방법과 비교하여, 이 실시형태는, 사용자 신원 검증을 수행하기 위해, 안문 이미지 검증 및 실시간 안문 이미지 검증과 결합되는 얼굴 검증과 같은 다차원 검증 모드를 사용하고, 그에 의해, 사용자 신원 검증 방법의 정밀도 및 신뢰성을 향상시키고, 그것은 사용자에 의해 사용되는 앱의 보안성을 보장할 수 있다.
더구나, 도 4에 도시된 방법의 구현예로서, 본 발명의 실시형태는, 도 8에서 도시되는 바와 같이, 다른 클라이언트를 제공한다. 클라이언트는 다음을 포함할 수도 있다: 수집 유닛(81), 전송 유닛(82), 수신 유닛(83), 및 결정 유닛(84).
수집 유닛(81)은 신원 검증 대상에 대응하는 얼굴 이미지 및 하나 이상의 안문 쌍 이미지를 수집하도록 구성되되, 하나 이상의 안문 쌍 이미지는 안문 수집 단계의 수에 대응하고;
전송 유닛(82)은 얼굴 이미지 및 안문 쌍 이미지를 서버로 전송하여, 서버로 하여금, 신원 검증 대상의 신원 검증을 수행하게 하도록 구성된다.
더구나, 클라이언트는 또한: 수신 유닛(83)을 포함하고;
전송 유닛(82)은 사용자 신원 검증 요청을 서버로 전송하도록 구성되고;
수신 유닛(83)은 현재 모드에 대응하며 서버에 의해 전송되는 안문 수집 단계의 수 및 얼굴 품질 스코어 임계치를 수신하도록 구성되고;
수집 유닛(81)은, 얼굴 품질 스코어 임계치에 기초하여 신원 검증 대상에 대응하는 얼굴 이미지를 획득하도록 그리고 안문 수집 단계의 수에 대응하는 하나 이상의 안문 쌍 이미지를 획득하도록 구성된다.
더구나, 클라이언트는 또한: 결정 유닛(84)을 포함하고;
결정 유닛(84)은, 현재 획득된 얼굴 이미지의 이미지 품질이 얼굴 품질 스코어 임계치보다 더 크거나 또는 동일한지의 여부를 결정하도록 구성되고;
만약 그렇다면, 전송 유닛은 얼굴 이미지를 서버로 전송하도록 구성된다.
결정 유닛(84)은 또한, 안문 쌍 이미지가 미리 설정된 안문 라이브니스 조건을 충족시키는지의 여부를 결정하도록 구성되고;
전송 유닛(81)은 또한, 조건이 충족되는 경우, 안문 쌍 이미지를 서버로 전송하도록 구성된다.
이 장치 실시형태는 전술한 방법 실시형태에 대응한다는 것을 유의해야 한다. 판독을 용이하게 하기 위해, 이 장치 실시형태는 전술한 방법 실시형태에서 주어지는 각각의 세부 사항을 되풀이하지 않을 것이지만, 그러나 이 실시형태의 장치는 전술한 방법 실시형태의 모든 것을 상응하게 달성할 수 있다는 것이 명백할 것이다.
본 발명의 실시형태에 의해 제공되는 다른 클라이언트는, 먼저, 신원 검증 대상에 대응하는 얼굴 이미지 및 하나 이상의 안문 쌍 이미지를 수집하되, 하나 이상의 안문 쌍 이미지는 안문 수집 단계의 수에 대응하고, 그 다음, 얼굴 이미지 및 안문 쌍 이미지를 서버로 전송하여, 서버로 하여금, 신원 검증 대상의 신원 검증을 수행하게 한다. 사용자 신원 검증을 수행할 때 오늘 날 일반적으로 사용되는, 실시간 얼굴 이미지 검증과 얼굴 이미지 인식을 결합하는 방법과 비교하여, 이 실시형태는, 사용자 신원 검증을 수행하기 위해, 안문 이미지 검증 및 실시간 안문 이미지 검증과 결합되는 얼굴 검증과 같은 다차원 검증 모드를 사용하고, 그에 의해, 사용자 신원 검증 방법의 정밀도 및 신뢰성을 향상시키고, 그것은 사용자에 의해 사용되는 앱의 보안성을 보장할 수 있다.
더구나, 도 1 및 도 3에서 도시되는 방법의 구현예로서, 본 발명의 실시형태는, 도 9에서 도시되는 바와 같이, 사용자 신원 검증 시스템을 제공한다. 사용자 신원 검증 시스템은 서버(91) 및 클라이언트(92)를 포함한다.
서버(91)는, 사용자 신원 검증 요청이 수신되는 경우, 현재 모드에 대응하는 안문 수집 단계의 수 및 얼굴 품질 스코어 임계치를 클라이언트로 전송하도록 구성되고;
클라이언트(92)는, 얼굴 품질 스코어 임계치에 기초하여 얼굴 이미지를 획득하도록 그리고 안문 수집 단계의 수에 대응하는 하나 이상의 안문 쌍 이미지를 획득하도록 구성되고;
서버(91)는 또한, 클라이언트에 의해 전송되는 얼굴 이미지 및 안문 수집 단계의 수에 대응하는 하나 이상의 안문 쌍 이미지를 수신하도록; 얼굴 이미지를 미리 설정된 얼굴 이미지와 비교하고 안문 쌍 이미지를 미리 설정된 안문 템플릿과 비교하도록; 그리고 얼굴 이미지 및 안문 쌍 이미지에 대한 비교 결과가 미리 설정된 조건을 충족시키는 경우 성공적인 신원 검증 정보를 클라이언트로 전송하도록 구성된다.
이 장치 실시형태는 전술한 방법 실시형태에 대응한다는 것을 유의해야 한다. 판독을 용이하게 하기 위해, 이 장치 실시형태는 전술한 방법 실시형태에서 주어지는 각각의 세부 사항을 되풀이하지 않을 것이지만, 그러나 이 실시형태의 장치는 전술한 방법 실시형태의 모든 것을 상응하게 달성할 수 있다는 것이 명백할 것이다.
본 발명의 실시형태에 의해 제공되는 사용자 신원 검증 시스템에서, 사용자 신원 검증 요청이 수신되는 경우, 먼저, 클라이언트로부터 신원 검증 대상에 대응하는 얼굴 이미지 및 하나 이상의 안문 쌍 이미지가 수신되되, 하나 이상의 안문 쌍 이미지는 안문 수집 단계의 수에 대응하고, 그 다음, 얼굴 이미지가 미리 설정된 얼굴 이미지와 비교되고, 안문 쌍 이미지가 미리 설정된 안문 템플릿과 비교되고, 얼굴 이미지 및 안문 쌍 이미지에 대한 비교 결과가 미리 설정된 조건을 충족시키는 경우, 성공적인 신원 검증 정보가 클라이언트로 전송된다. 사용자 신원 검증을 수행할 때 오늘 날 일반적으로 사용되는 실시간 얼굴 이미지 검증과 얼굴 이미지 인식을 결합하는 방법과 비교하여, 이 실시형태는, 사용자 신원 검증을 수행하기 위해, 안문 이미지 검증 및 실시간 안문 이미지 검증과 결합되는 얼굴 검증과 같은 다차원 검증 모드를 사용하고, 그에 의해, 사용자 신원 검증 방법의 정밀도 및 신뢰성을 향상시키고, 그것은 사용자에 의해 사용되는 앱의 보안성을 보장할 수 있다.
사용자 신원 검증 장치는 프로세서 및 메모리를 포함한다. 전술한 가상 엘리먼트는 모두 프로그램 단위로서 메모리에 저장되고, 프로세서는 메모리에 저장되는 이들 프로그램 단위를 실행하여 대응하는 기능을 수행한다.
프로세서는 커널을 포함한다. 커널은 메모리로부터 대응하는 프로그램 단위를 검색한다. 하나 이상의 커널이 존재할 수도 있다. 커널 파라미터를 조정하는 것에 의해, 사용자 신원 검증 방법에서 낮은 정밀도의 현존하는 문제를 해결하는 것이 가능하다.
메모리는 컴퓨터 판독 가능 매체 상의 불휘발성 메모리, 랜덤 액세스 메모리(random access memory: RAM), 및/또는 불휘발성 RAM, 예컨대 리드 온리 메모리(read-only memory: ROM) 또는 플래시 RAM의 형태를 포함할 수 있을 것이다. 메모리는 적어도 하나의 저장 칩을 포함한다.
이 애플리케이션은 또한 컴퓨터 프로그램 제품을 제공한다. 데이터 프로세싱 디바이스 상에서 실행되는 경우, 그것은 다음의 방법 단계를 갖는 프로그램 코드를 실행 및 초기화하는 데 적합하다. 예로서:
서버는, 사용자 신원 검증 요청이 수신되는 경우, 현재 모드에 대응하는 안문 수집 단계의 수 및 얼굴 품질 스코어 임계치를 클라이언트로 전송하도록 구성되고;
클라이언트는, 얼굴 품질 스코어 임계치에 기초하여 얼굴 이미지를 획득하도록 그리고 안문 수집 단계의 수에 대응하는 하나 이상의 안문 쌍 이미지를 획득하도록 구성되고; 그리고
서버는 또한, 클라이언트에 의해 전송되는 얼굴 이미지 및 안문 수집 단계의 수에 대응하는 하나 이상의 안문 쌍 이미지를 수신하도록; 얼굴 이미지를 미리 설정된 얼굴 이미지와 비교하고 안문 쌍 이미지를 미리 설정된 안문 템플릿과 비교하도록; 그리고 얼굴 이미지 및 안문 쌍 이미지에 대한 비교 결과가 미리 설정된 조건을 충족시키는 경우 성공적인 신원 검증 정보를 클라이언트로 전송하도록 구성된다.
기술 분야의 숙련된 자는, 본 출원의 실시형태가, 방법, 시스템, 또는 컴퓨터 프로그램 제품으로서 제공될 수 있다는 것을 이해해야 한다. 따라서, 본 출원은 순수한 하드웨어 실시형태의 형태를, 순수한 소프트웨어 실시형태의 형태를, 또는 소프트웨어와 하드웨어를 조합하는 실시형태의 형태를 활용할 수도 있다. 또한, 본 출원은 컴퓨터 실행 가능 프로그램 코드를 포함하는 하나 이상의 컴퓨터 저장 매체(자기 디스크 메모리, CD-ROM 및 광학 메모리를 포함하지만 그러나 이들로 제한되지는 않음)를 통해 달성되는 컴퓨터 프로그램 제품의 형태를 활용할 수도 있다.
본 출원은 이 실시형태의 사용자 신원 검증 방법, 장치, 시스템, 및 컴퓨터 프로그램 제품에 기초하여 흐름도 및/또는 블록도를 참조하는 것에 의해 설명된다. 흐름도 및/또는 블록도 내의 모든 플로우 및/또는 블록뿐만 아니라, 흐름도 및/또는 블록도 내의 플로우 및/또는 블록의 조합을 달성하기 위해, 컴퓨터 프로그램 명령어가 사용될 수 있다는 것이 이해되어야 한다. 이들 컴퓨터 프로그램 명령어는, 머신을 생성하도록, 범용 컴퓨터, 특수 목적 컴퓨터, 임베딩된 프로세싱 머신, 또는 다른 프로그래밍 가능 데이터 프로세싱 디바이스의 프로세서로 제공되어, 컴퓨터 또는 다른 프로그래밍 가능 데이터 프로세싱 디바이스의 프로세서에 의해 실행되는 명령어로 하여금, 흐름도 내의 하나 이상의 플로우 및/또는 블록도 내의 하나 이상의 블록의 명시된 기능을 달성하기 위해 사용되는 디바이스를 생성하게 할 수 있다.
이들 컴퓨터 프로그램 명령어는 또한, 컴퓨터 또는 다른 프로그래밍 가능 데이터 프로세싱 디바이스로 하여금 주어진 모드에서 동작하게 하여, 이 컴퓨터 판독 가능 메모리에 저장되어 있는 명령어로 하여금 명령어 장치를 포함하는 제품을 생성하게 할 수 있는 컴퓨터 판독 가능 메모리에 저장될 수 있다. 이 명령어 장치는 플로우차트 내의 하나 이상의 플로우 및/또는 블록도 내의 하나 이상의 블록에서 명시되는 기능을 달성한다.
이들 컴퓨터 프로그램 명령어는 또한 컴퓨터 또는 다른 프로그래밍 가능 데이터 프로세싱 디바이스 상으로 로딩되어, 컴퓨터 또는 다른 프로그래밍 가능 디바이스 상에서의 일련의 동작 단계의 실행이 컴퓨터 프로세싱을 생성하는 것을 가능하게 할 수 있다. 따라서, 컴퓨터 또는 다른 프로그래밍 가능 디바이스 상에서 실행되는 명령어는 플로우차트 내의 하나 이상의 플로우 및/또는 블록도 내의 하나 이상의 블록의 명시된 기능을 달성하기 위한 단계를 제공한다.
통상적인 구성에서, 계산 기기(computation equipment)는 하나 이상의 프로세서(CPU), 입력/출력 인터페이스, 네트워크 인터페이스, 및 내부 메모리를 포함한다.
메모리는 컴퓨터 판독 가능 매체 상의 불휘발성 메모리, 랜덤 액세스 메모리(RAM), 및/또는 불휘발성 RAM, 예컨대 리드 온리 메모리(ROM) 또는 플래시 RAM의 형태를 포함할 수 있을 것이다. 메모리는 컴퓨터 판독 가능한 매체의 한 예이다.
컴퓨터 판독 가능 매체는, 임의의 방법 또는 기술을 통해 정보 저장을 달성할 수 있는 영구적, 비영구적, 이동식, 및 고정식 매체를 포함한다. 정보는 컴퓨터 판독 가능 명령어, 데이터 구조, 프로그램 모듈, 또는 다른 데이터일 수도 있다. 컴퓨터 저장 매체의 예는, 상 변화 RAM(Phase-change RAM: PRAM), 정적 RAM(Static RAM: SRAM), 동적 RAM(Dynamic RAM: DRAM), 다른 타입의 랜덤 액세스 메모리(RAM), 리드 온리 메모리(ROM), 전기적으로 소거 가능한 프로그래밍 가능 리드 온리 메모리(Electrically Erasable Programmable Read-Only Memory: EEPROM), 플래시 메모리 또는 다른 내부 메모리 기술, 컴팩트 디스크 리드 온리 메모리(Compact Disk Read-Only Memory: CD-ROM), 디지털 다기능 디스크(Digital Versatile Disc: DVD) 또는 다른 광학 메모리, 카세트, 자기 테이프 및 디스크 메모리 또는 다른 자기 메모리 디바이스, 또는 컴퓨터 디바이스에 의해 액세스될 수 있는 정보를 저장하기 위해 사용될 수 있는 임의의 다른 비송신 매체를 포함하지만, 그러나 이들로 제한되지는 않는다. 본 명세서에서의 정의에 따르면, 컴퓨터 판독 가능 매체는 변조된 데이터 신호 및 캐리어와 같은 일시적인 컴퓨터 판독 가능 매체(일시적 매체)를 배제한다.
전술한 내용은 본 출원의 실시형태에 불과하다. 그들은 본 출원을 제한하도록 사용되지 않는다. 기술 분야의 숙련된 자의 경우, 본 출원은 다양한 수정예 및 변경예를 가질 수 있을 것이다. 본 출원의 취지 및 원리 내에서 이루어지는 모든 수정예, 등가적 대체예, 및 향상예는 본 출원의 청구범위의 범위 내에 속할 것이다.

Claims (21)

  1. 사용자 신원 검증 방법으로서,
    신원 검증 모드에 대응하는 얼굴 품질 스코어 임계치에 기초하여 얼굴 이미지를 획득하고 그리고 신원 검증 모드에 대응하는 안문 수집 단계의 수에 대응하는 안문 쌍 이미지(eye-print pair image)를 획득하기 위하여, 상기 얼굴 품질 스코어 임계치 및 상기 안문 수집 단계의 수를 클라이언트에게 전송하는 단계;
    상기 클라이언트로부터 신원 검증 대상(identity verification object)에 대응하는 얼굴 이미지 및 하나 이상의 안문 쌍 이미지를 수신하는 단계로서, 상기 얼굴 이미지는 상기 얼굴 품질 스코어 임계치를 충족시키고 상기 하나 이상의 안문 쌍 이미지의 수는 상기 안문 수집 단계의 수에 대응하는, 상기 얼굴 이미지 및 하나 이상의 안문 쌍 이미지를 수신하는 단계;
    상기 얼굴 이미지를 미리 설정된 얼굴 이미지와 비교하고, 상기 하나 이상의 안문 쌍 이미지를 상기 신원 검증 대상에 대응하는 미리 설정된 안문 템플릿(preset eye-print template)과 비교하는 단계; 및
    상기 얼굴 이미지에 대한 비교 결과 및 상기 하나 이상의 안문 쌍 이미지에 대한 비교 결과가 미리 설정된 조건을 충족시키는 경우, 성공적인 신원 검증 정보를 상기 클라이언트에게 전송하는 단계를 포함하는, 사용자 신원 검증 방법.
  2. 제1항에 있어서, 상기 얼굴 품질 스코어 임계치 및 상기 안문 수집 단계의 수를 전송하기 전에, 상기 방법은,
    사용자 신원 검증 요청을 수신하는 단계;
    미리 설정된 저장 위치로부터 상기 신원 검증 대상에 대응하는 미리 설정된 안문 템플릿의 수를 획득하는 단계로서, 상기 미리 설정된 저장 위치는 상이한 신원 검증 대상에 대응하는 안문 템플릿을 저장하는, 상기 안문 템플릿의 수를 획득하는 단계; 및
    상기 신원 검증 대상에 대응하는 상기 안문 템플릿의 수가 미리 설정된 임계치 이상인 경우, 현재 모드를 상기 신원 검증 모드로 결정하는 단계를 더 포함하는, 사용자 신원 검증 방법.
  3. 제2항에 있어서, 상기 신원 검증 대상에 대응하는 상기 안문 템플릿의 수를 획득한 후에, 상기 방법은,
    상기 안문 템플릿의 수가 상기 미리 설정된 임계치 미만인 경우, 상기 현재 모드를 안문 등록 모드(eye-print enrollment mode)로 결정하는 단계;
    상기 안문 등록 모드에 대응하는 얼굴 품질 스코어 임계치 및 안문 수집 단계의 수를 상기 클라이언트에게 전송하여, 상기 얼굴 품질 스코어 임계치에 기초하여 얼굴 이미지를 획득하고 상기 안문 수집 단계의 수에 대응하는 안문 쌍 이미지를 획득하는 단계; 및
    획득한 안문 쌍 이미지를 상기 신원 검증 대상에 대응하는 상기 안문 템플릿으로서 상기 미리 설정된 저장 위치에 저장하는 단계를 더 포함하는, 사용자 신원 검증 방법.
  4. 제1항에 있어서, 상기 얼굴 이미지를 상기 미리 설정된 얼굴 이미지와 비교하는 단계는,
    상기 얼굴 이미지 및 상기 미리 설정된 얼굴 이미지를 미리 설정된 얼굴 알고리즘에 대한 입력으로서 사용하는 단계; 및
    상기 미리 설정된 얼굴 알고리즘으로부터 상기 신원 검증 대상에 대응하는 얼굴 비교 스코어를 획득하는 단계를 포함하는, 사용자 신원 검증 방법.
  5. 제4항에 있어서, 상기 하나 이상의 안문 쌍 이미지를 상기 미리 설정된 안문 템플릿과 비교하는 단계는,
    상기 신원 검증 대상에 대응하는 상기 안문 템플릿 및 상기 하나 이상의 안문 쌍 이미지를, 미리 설정된 안문 알고리즘에 대한 입력으로서 사용하는 단계; 및
    상기 미리 설정된 안문 알고리즘으로부터 다수의 안문 라이브니스 스코어(eye-print liveness score) 및 안문 매치 스코어를 획득하는 단계를 포함하되, 상기 다수의 안문 라이브니스 스코어의 수는 상기 안문 수집 단계의 수에 대응하는, 사용자 신원 검증 방법.
  6. 제5항에 있어서, 상기 미리 설정된 조건은,
    상기 얼굴 비교 스코어, 상기 다수의 안문 라이브니스 스코어 및 상기 안문 매치 스코어가 각각의 미리 설정된 임계치 스코어보다 더 큰 것임을 포함하는, 사용자 신원 검증 방법.
  7. 제4항에 있어서,
    상기 얼굴 이미지에 대한 비교 결과 및 상기 하나 이상의 안문 쌍 이미지에 대한 비교 결과가 미리 설정된 조건을 충족시키는 경우, 상기 신원 검증 대상에 대응하는 상기 안문 템플릿을 업데이트하는 단계를 더 포함하는, 사용자 신원 검증 방법.
  8. 사용자 신원 검증 방법으로서,
    현재 모드에 대응하는 얼굴 품질 스코어 임계치 및 안문 수집 단계의 수를 수신하는 단계;
    신원 검증 대상에 대응하는 얼굴 이미지 및 하나 이상의 안문 쌍 이미지를 획득하는 단계로서, 상기 얼굴 이미지는 상기 얼굴 품질 스코어 임계치에 기초하여 획득되고, 상기 하나 이상의 안문 쌍 이미지의 수는 상기 안문 수집 단계의 수에 대응하는, 상기 얼굴 이미지 및 하나 이상의 안문 쌍 이미지를 획득하는 단계; 및
    상기 신원 검증 대상의 신원 검증을 수행하기 위하여, 획득된 얼굴 이미지 및 하나 이상의 안문 쌍 이미지를 서버에 전송하는 단계를 포함하는, 사용자 신원 검증 방법.
  9. 제8항에 있어서, 상기 획득된 얼굴 이미지를 서버에 전송하는 단계는,
    상기 획득된 얼굴 이미지가 상기 얼굴 품질 스코어 임계치 이상인 것을 결정하는 단계; 및
    상기 획득된 얼굴 이미지를 상기 서버에 전송하는 단계를 포함하는, 사용자 신원 검증 방법.
  10. 제8항에 있어서, 상기 획득된 하나 이상의 안문 쌍 이미지를 상기 서버에 전송하기 전에, 상기 방법은,
    상기 하나 이상의 안문 쌍 이미지가 미리 설정된 안문 라이브니스 조건을 충족시키는 것을 결정하는 단계를 더 포함하는, 사용자 신원 검증 방법.
  11. 하나 이상의 프로세서에 의해 수행 가능한 명령어들을 저장하고 있는, 사용자 신원 검증용의 비일시적 컴퓨터 판독 가능 저장 매체로서, 상기 명령어는, 상기 하나 이상의 프로세서로 하여금,
    신원 검증 모드에 대응하는 얼굴 품질 스코어 임계치에 기초하여 얼굴 이미지를 획득하고 그리고 신원 검증 모드에 대응하는 안문 수집 단계의 수에 대응하는 안문 쌍 이미지를 획득하기 위하여, 상기 얼굴 품질 스코어 임계치 및 상기 안문 수집 단계의 수를 클라이언트에게 전송하는 동작;
    상기 클라이언트로부터 신원 검증 대상에 대응하는 얼굴 이미지 및 하나 이상의 안문 쌍 이미지를 수신하는 동작으로서, 상기 얼굴 이미지는 상기 얼굴 품질 스코어 임계치를 충족시키고 상기 하나 이상의 안문 쌍 이미지의 수는 상기 안문 수집 단계의 수에 대응하는, 상기 얼굴 이미지 및 하나 이상의 안문 쌍 이미지를 수신하는 동작;
    상기 얼굴 이미지를 미리 설정된 얼굴 이미지와 비교하고, 상기 하나 이상의 안문 쌍 이미지를 미리 설정된 안문 템플릿과 비교하는 동작; 및
    상기 얼굴 이미지에 대한 비교 결과 및 상기 하나 이상의 안문 쌍 이미지에 대한 비교 결과가 미리 설정된 조건을 충족시키는 경우, 성공적인 신원 검증 정보를 상기 클라이언트에게 전송하는 동작
    을 포함하는 동작들을 수행하게 하는, 비일시적 컴퓨터 판독 가능 저장 매체.
  12. 제11항에 있어서, 상기 얼굴 품질 스코어 임계치 및 상기 안문 수집 단계의 수를 전송하기 전에, 상기 동작들은,
    사용자 신원 검증 요청을 수신하는 동작;
    미리 설정된 저장 위치로부터 상기 신원 검증 대상에 대응하는 미리 설정된 안문 템플릿의 수를 획득하는 동작으로서, 상기 미리 설정된 저장 위치는 상이한 신원 검증 대상에 대응하는 안문 템플릿을 저장하는, 상기 안문 템플릿의 수를 획득하는 동작; 및
    상기 신원 검증 대상에 대응하는 상기 안문 템플릿의 수가 미리 설정된 임계치 이상인 경우, 현재 모드를 상기 신원 검증 모드로 결정하는 동작을 더 포함하는, 비일시적 컴퓨터 판독 가능 저장 매체.
  13. 제12항에 있어서, 상기 신원 검증 대상에 대응하는 상기 안문 템플릿의 수를 획득한 후에, 상기 동작들은,
    상기 신원 검증 대상에 대응하는 상기 안문 템플릿의 수가 상기 미리 설정된 임계치 미만인 경우, 상기 현재 모드를 안문 등록 모드로 결정하는 동작;
    상기 안문 등록 모드에 대응하는 얼굴 품질 스코어 임계치 및 안문 수집 단계의 수를 상기 클라이언트에게 전송하여, 상기 얼굴 품질 스코어 임계치에 기초하여 얼굴 이미지를 획득하고 상기 안문 수집 단계의 수에 대응하는 안문 쌍 이미지를 획득하는 동작; 및
    획득한 안문 쌍 이미지를 상기 신원 검증 대상에 대응하는 상기 안문 템플릿으로서 상기 미리 설정된 저장 위치에 저장하는 동작을 더 포함하는, 비일시적 컴퓨터 판독 가능 저장 매체.
  14. 제11항에 있어서, 상기 얼굴 이미지를 상기 미리 설정된 얼굴 이미지와 비교하는 동작은,
    상기 얼굴 이미지 및 상기 미리 설정된 얼굴 이미지를 미리 설정된 얼굴 알고리즘에 대한 입력으로서 사용하는 동작; 및
    상기 미리 설정된 얼굴 알고리즘으로부터 상기 신원 검증 대상에 대응하는 얼굴 비교 스코어를 획득하는 동작을 포함하는, 비일시적 컴퓨터 판독 가능 저장 매체.
  15. 제14항에 있어서,
    상기 하나 이상의 안문 쌍 이미지를 상기 미리 설정된 안문 템플릿과 비교하는 동작은,
    상기 신원 검증 대상에 대응하는 상기 안문 템플릿 및 상기 하나 이상의 안문 쌍 이미지를, 미리 설정된 안문 알고리즘에 대한 입력으로서 사용하는 동작; 및
    상기 미리 설정된 안문 알고리즘으로부터 다수의 안문 라이브니스 스코어 및 안문 매치 스코어를 획득하는 동작을 포함하되, 상기 다수의 안문 라이브니스 스코어의 수는 상기 안문 수집 단계의 수에 대응하는, 비일시적 컴퓨터 판독 가능 저장 매체.
  16. 제15항에 있어서, 상기 미리 설정된 조건은,
    상기 얼굴 비교 스코어, 상기 다수의 안문 라이브니스 스코어 및 상기 안문 매치 스코어가 각각의 미리 설정된 임계치 스코어보다 더 큰 것임을 포함하는, 비일시적 컴퓨터 판독 가능 저장 매체.
  17. 제14항에 있어서, 상기 동작들은,
    상기 얼굴 이미지에 대한 상기 비교 결과 및 상기 하나 이상의 안문 쌍 이미지에 대한 상기 비교 결과가 미리 설정된 조건을 충족시키는 경우, 상기 신원 검증 대상에 대응하는 상기 안문 템플릿을 업데이트하는 동작을 더 포함하는, 비일시적 컴퓨터 판독 가능 저장 매체.
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Families Citing this family (22)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US10614204B2 (en) 2014-08-28 2020-04-07 Facetec, Inc. Facial recognition authentication system including path parameters
US10698995B2 (en) 2014-08-28 2020-06-30 Facetec, Inc. Method to verify identity using a previously collected biometric image/data
CN106899567B (zh) 2016-08-24 2019-12-13 阿里巴巴集团控股有限公司 用户核身方法、装置及系统
CN107277265A (zh) * 2017-07-13 2017-10-20 广东欧珀移动通信有限公司 解锁控制方法及相关产品
CN107808127B (zh) * 2017-10-11 2020-01-14 Oppo广东移动通信有限公司 人脸识别方法及相关产品
CN108573038A (zh) 2018-04-04 2018-09-25 北京市商汤科技开发有限公司 图像处理、身份验证方法、装置、电子设备和存储介质
CN109190509B (zh) * 2018-08-13 2023-04-25 创新先进技术有限公司 一种身份识别方法、装置和计算机可读存储介质
CN109359972B (zh) * 2018-08-15 2020-10-30 创新先进技术有限公司 核身产品推送及核身方法和系统
CN109583348A (zh) * 2018-11-22 2019-04-05 阿里巴巴集团控股有限公司 一种人脸识别方法、装置、设备及系统
CN109543635A (zh) * 2018-11-29 2019-03-29 北京旷视科技有限公司 活体检测方法、装置、系统、解锁方法、终端及存储介质
WO2020125773A1 (zh) * 2018-12-20 2020-06-25 云丁网络技术(北京)有限公司 一种身份确认方法和系统
CN109871811A (zh) * 2019-02-22 2019-06-11 中控智慧科技股份有限公司 一种基于图像的活体目标检测方法、装置及系统
CN110196924B (zh) * 2019-05-31 2021-08-17 银河水滴科技(宁波)有限公司 特征信息库的构建、目标对象的追踪方法及装置
JP2022544349A (ja) * 2019-08-14 2022-10-18 グーグル エルエルシー デバイスのネットワーク全体での人物認識可能性を使用するシステムおよび方法
TWI742447B (zh) * 2019-10-11 2021-10-11 沅聖科技股份有限公司 系統對接方法、電子裝置及存儲介質
US11651371B2 (en) * 2019-11-21 2023-05-16 Rockspoon, Inc Zero-step user recognition and biometric access control
US11528267B2 (en) * 2019-12-06 2022-12-13 Bank Of America Corporation System for automated image authentication and external database verification
EP4246454A3 (en) * 2020-04-09 2023-11-29 Identy Inc. Liveliness detection using a device comprising an illumination source
KR20210149542A (ko) * 2020-06-02 2021-12-09 삼성에스디에스 주식회사 이미지 촬영 및 판독 방법, 이를 위한 장치
CN111881431B (zh) 2020-06-28 2023-08-22 百度在线网络技术（北京）有限公司 人机验证方法、装置、设备及存储介质
CN111898498B (zh) * 2020-07-16 2024-06-11 北京市商汤科技开发有限公司 匹配阈值确定方法、身份验证方法、装置及存储介质
CN116756719B (zh) * 2023-08-16 2023-10-24 北京亚大通讯网络有限责任公司 基于指纹生物识别及uwb协议的身份验证系统

Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US20060210119A1 (en) 2005-03-17 2006-09-21 Imageware Systems, Inc. Multimodal biometric analysis
US20140289834A1 (en) 2013-03-22 2014-09-25 Rolf Lindemann System and method for eye tracking during authentication

Family Cites Families (51)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JPS5024012B1 (ko) 1970-12-26 1975-08-12
JPS59190739A (ja) 1983-04-13 1984-10-29 Nec Corp チヤネル指定方式
US6247813B1 (en) 1999-04-09 2001-06-19 Iritech, Inc. Iris identification system and method of identifying a person through iris recognition
JP4037009B2 (ja) * 1999-06-16 2008-01-23 沖電気工業株式会社 アイリス認識装置及び本人認証システム
JP3825222B2 (ja) * 2000-03-24 2006-09-27 松下電器産業株式会社 本人認証装置および本人認証システムならびに電子決済システム
KR100373850B1 (ko) 2000-10-07 2003-02-26 주식회사 큐리텍 홍채를 이용한 신원 확인 시스템 및 방법과 그 방법에대한 컴퓨터 프로그램 소스를 저장한 기록매체
KR100453943B1 (ko) 2001-12-03 2004-10-20 주식회사 세넥스테크놀로지 개인 식별을 위한 홍채 영상의 처리 및 인식방법과 시스템
JP2004118627A (ja) * 2002-09-27 2004-04-15 Toshiba Corp 人物認証装置および人物認証方法
JP2004164483A (ja) 2002-11-15 2004-06-10 Matsushita Electric Ind Co Ltd 目画像認証装置ならびにそれを用いた入退出管理装置および情報処理装置
JP4374904B2 (ja) * 2003-05-21 2009-12-02 株式会社日立製作所 本人認証システム
JP2005141678A (ja) * 2003-11-10 2005-06-02 Sharp Corp 顔画像照合システム及びｉｃカード
JP3945474B2 (ja) 2003-11-28 2007-07-18 松下電器産業株式会社 眼画像入力装置および認証装置ならびに画像処理方法
JP2005202732A (ja) * 2004-01-16 2005-07-28 Toshiba Corp 生体照合装置、生体照合方法および通行制御装置
US7336806B2 (en) 2004-03-22 2008-02-26 Microsoft Corporation Iris-based biometric identification
EP1766555B1 (en) * 2004-06-21 2010-08-04 Google Inc. Single image based multi-biometric system and method
JP2006107028A (ja) * 2004-10-04 2006-04-20 Glory Ltd 個人認証装置および個人認証方法
US7298873B2 (en) * 2004-11-16 2007-11-20 Imageware Systems, Inc. Multimodal biometric platform
KR100629550B1 (ko) 2004-11-22 2006-09-27 아이리텍 잉크 다중스케일 가변영역분할 홍채인식 방법 및 시스템
US20080052527A1 (en) * 2006-08-28 2008-02-28 National Biometric Security Project method and system for authenticating and validating identities based on multi-modal biometric templates and special codes in a substantially anonymous process
JP2008117333A (ja) 2006-11-08 2008-05-22 Sony Corp 情報処理装置、情報処理方法、個人識別装置、個人識別装置における辞書データ生成・更新方法および辞書データ生成・更新プログラム
AU2008329544B2 (en) 2007-11-27 2014-10-09 Yukata Investment Marketing Pty Ltd Biometric authentication using the eye
JP5024012B2 (ja) * 2007-12-10 2012-09-12 沖電気工業株式会社 扉装置および扉システム
US8317325B2 (en) 2008-10-31 2012-11-27 Cross Match Technologies, Inc. Apparatus and method for two eye imaging for iris identification
US8364971B2 (en) * 2009-02-26 2013-01-29 Kynen Llc User authentication system and method
WO2011140605A1 (en) * 2010-05-13 2011-11-17 National Ict Australia Limited Automatic identity enrolment
US8351662B2 (en) * 2010-09-16 2013-01-08 Seiko Epson Corporation System and method for face verification using video sequence
WO2012112992A2 (en) 2011-02-18 2012-08-23 Google Inc. Facial recognition
US9256719B2 (en) * 2011-05-18 2016-02-09 Nextgenid, Inc. Multi-biometric enrollment kiosk including biometric enrollment and verification, face recognition and fingerprint matching systems
US9082011B2 (en) * 2012-03-28 2015-07-14 Texas State University—San Marcos Person identification using ocular biometrics with liveness detection
US20140032923A1 (en) * 2012-07-30 2014-01-30 Eka A/S System and device for authenticating a user
US8369595B1 (en) 2012-08-10 2013-02-05 EyeVerify LLC Texture features for biometric authentication
US20140118520A1 (en) * 2012-10-29 2014-05-01 Motorola Mobility Llc Seamless authorized access to an electronic device
US8856541B1 (en) 2013-01-10 2014-10-07 Google Inc. Liveness detection
US20140268280A1 (en) * 2013-03-15 2014-09-18 Ideal Innovations Incorporated Color and Pattern Identifying and Highlighting Lenses
US10270748B2 (en) 2013-03-22 2019-04-23 Nok Nok Labs, Inc. Advanced authentication techniques and applications
US9286528B2 (en) * 2013-04-16 2016-03-15 Imageware Systems, Inc. Multi-modal biometric database searching methods
US20140341441A1 (en) * 2013-05-20 2014-11-20 Motorola Mobility Llc Wearable device user authentication
US20140354405A1 (en) * 2013-05-31 2014-12-04 Secure Planet, Inc. Federated Biometric Identity Verifier
US9553859B2 (en) * 2013-08-08 2017-01-24 Google Technology Holdings LLC Adaptive method for biometrically certified communication
US9189686B2 (en) * 2013-12-23 2015-11-17 King Fahd University Of Petroleum And Minerals Apparatus and method for iris image analysis
JP6417676B2 (ja) * 2014-03-06 2018-11-07 ソニー株式会社 情報処理装置、情報処理方法、アイウェア端末および認証システム
JP2017526078A (ja) 2014-05-09 2017-09-07 グーグル インコーポレイテッド 実在および仮想のオブジェクトと対話するための生体力学ベースの眼球信号のためのシステムおよび方法
TWI528213B (zh) * 2014-05-30 2016-04-01 由田新技股份有限公司 手持式身分驗證裝置、身分驗證方法與身分驗證系統
BR112016029038B1 (pt) * 2014-06-11 2023-02-28 Veridium Ip Limited Sistema e método para facilitar acesso de usuário a veículos com base em informações biométricas
US20160019420A1 (en) 2014-07-15 2016-01-21 Qualcomm Incorporated Multispectral eye analysis for identity authentication
TWI524215B (zh) 2014-10-15 2016-03-01 由田新技股份有限公司 基於眼動追蹤的網路身分認證方法及系統
CN105678137A (zh) * 2014-11-19 2016-06-15 中兴通讯股份有限公司 一种身份识别的方法和装置
CN105825102A (zh) * 2015-01-06 2016-08-03 中兴通讯股份有限公司 一种基于眼纹识别的终端解锁方法和装置
CN104778396B (zh) 2015-04-29 2019-01-29 惠州Tcl移动通信有限公司 一种基于环境筛选帧的眼纹识别解锁方法及系统
CN105848306A (zh) * 2016-05-30 2016-08-10 努比亚技术有限公司 一种终端之间的连接建立方法及终端
CN106899567B (zh) * 2016-08-24 2019-12-13 阿里巴巴集团控股有限公司 用户核身方法、装置及系统

Patent Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US20060210119A1 (en) 2005-03-17 2006-09-21 Imageware Systems, Inc. Multimodal biometric analysis
US20140289834A1 (en) 2013-03-22 2014-09-25 Rolf Lindemann System and method for eye tracking during authentication

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