KR102088206B1 - 이미지 기반의 객체 인식 방법 및 이러한 방법을 수행하는 장치 - Google Patents

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Abstract

본 발명은 이미지 기반의 객체 인식 방법 및 이러한 방법을 수행하는 장치에 관한 것이다. 이미지 기반의 객체 인식 방법은 인증 서버가 사용자 장치로부터 객체 이미지(기준 인증 정보)를 수신하는 단계와 인증 서버가 객체 이미지(기준 인증 정보)를 기반으로 기준 인증 정보를 추출하는 단계를 포함할 수 있다.

Description

이미지 기반의 객체 인식 방법 및 이러한 방법을 수행하는 장치{Method for recognizing object based on image and apparatus for performing the method}
본 발명은 이미지 기반의 객체 인식 방법 및 이러한 방법을 수행하는 장치에 관한 것이다. 보다 상세하게는 객체의 이미지를 촬상하고 촬상된 이미지에 대한 분석을 통해 객체를 인식하여 객체 대상 서비스를 제공하기 위한 방법 및 장치에 관한 것이다.
블록체인은 퍼블릭 네트워크(public network) 또는 프라이빗 네트워크(private network)에서 일어나는 거래 정보가 암호화되어 해당 네트워크 구성원 간 공유되는 디지털 원장(ledger)일 수 있다.
거래 원장의 복사본이 각 네트워크 구성원에게 분산되어(distributed) 새로운 거래가 발생할 때마다 구성원들의 동의를 통해 해당 거래에 대한 인증 절차가 진행될 수 있다.
블록체인에 기반한 거래 정보는 임의로 변경이 불가능하기 때문에 거래의 신뢰성이 높아지고 정보 추적이 용이하다. 특히 금융 서비스 분야에서는 블록체인 기술을 적용하여 업무 효율성을 높이고 새로운 서비스 기반을 구축하기 위한 노력이 진행 중이다.
분산 장부 시스템을 통한 투명한 거래로 보안, 감독, 규제 비용 절감이 가능하다. 블록체인 기술은 금융 분야뿐만 아니라 물류, 유통, 나아가 정부 공공 행정 서비스에도 적용될 수 있다.
개별 객체에게 블록체인 기반 서비스를 제공하기 위해서는 우선적으로 객체에 대한 정확한 식별이 필요할 수도 있다. 기존의 프라이빗 키와 같은 별도로 할당된 키를 통해 객체 인식을 할 수도 있으나, 이미지 기반의 객체 인식이 수행될 수도 있다. 따라서, 보다 정확하고 오류가 적은 객체 인식 방법에 대한 연구가 필요하다.
본 발명은 상술한 문제점을 모두 해결하는 것을 그 목적으로 한다.
또한, 본 발명은, 이미지를 기반으로 한 객체 인식의 정확도를 높여서 블록체인 기반 서비스를 제공시 정확한 객체의 식별이 가능하도록 하는 것을 목적으로 한다.
또한, 본 발명은, 특화된 동물 이미지 인식을 통해 이미지 상에서 서로 다른 동물의 특징을 추출하여 동물에 대한 정확한 식별을 가능하도록 하는 것을 다른 목적으로 한다.
상기 목적을 달성하기 위한 본 발명의 대표적인 구성은 다음과 같다.
본 발명의 일 태양에 따르면, 이미지 기반의 객체 인식 방법은 인증 서버가 사용자 장치로부터 객체 이미지(기준 인증 정보)를 수신하는 단계와 상기 인증 서버가 상기 객체 이미지(기준 인증 정보)를 기반으로 기준 인증 정보를 추출하는 단계를 포함할 수 있다.
한편, 블록체인 상에서 상기 사용자 장치로부터 전송된 객체 이미지(인증 요청)을 기반으로 결정된 인증 요청 정보와 상기 객체 이미지(기준 인증 정보)를 기반으로 기준 인증 정보를 통해 인증 절차가 수행될 수 있다.
또한, 상기 기준 요청 정보는 상기 객체 이미지(기준 인증 정보)에 대한 제1 조정을 기반으로 결정되고, 상기 인증 요청 정보는 상기 객체 이미지(인증 요청)에 대한 제2 조정을 기반으로 결정될 수 있다.
또한, 상기 제1 조정은 상기 객체 이미지(기준 인증 정보)에 포함된 적어도 하나의 조정 중심 객체를 기반으로 수행되고, 상기 제2 조정은 상기 객체 이미지(인증 요청)에 포함된 적어도 하나의 조정 중심 객체를 기반으로 수행될 수 있다.
본 발명의 다른 태양에 따르면, 이미지 기반의 객체 인식을 수행하는 인증 서버는 외부 노드와 통신하기 위해 구현된 통신부와 상기 통신부와 동작 가능하게(operatively) 연결된 프로세서를 포함하되, 상기 프로세서는 사용자 장치로부터 객체 이미지(기준 인증 정보)를 수신하고 상기 객체 이미지(기준 인증 정보)를 기반으로 기준 인증 정보를 추출하도록 구현될 수 있다.
한편, 블록체인 상에서 상기 사용자 장치로부터 전송된 객체 이미지(인증 요청)을 기반으로 결정된 인증 요청 정보와 상기 객체 이미지(기준 인증 정보)를 기반으로 기준 인증 정보를 통해 인증 절차가 수행될 수 있다.
또한, 상기 기준 요청 정보는 상기 객체 이미지(기준 인증 정보)에 대한 제1 조정을 기반으로 결정되고, 상기 인증 요청 정보는 상기 객체 이미지(인증 요청)에 대한 제2 조정을 기반으로 결정될 수 있다.
또한, 상기 제1 조정은 상기 객체 이미지(기준 인증 정보)에 포함된 적어도 하나의 조정 중심 객체를 기반으로 수행되고, 상기 제2 조정은 상기 객체 이미지(인증 요청)에 포함된 적어도 하나의 조정 중심 객체를 기반으로 수행될 수 있다.
본 발명에 의하면, 이미지를 기반으로 한 객체 인식의 정확도를 높여서 블록체인 기반 서비스를 제공시 정확한 객체의 식별이 가능할 수 있다.
또한, 본 발명에 의하면, 특화된 동물 이미지 인식을 통해 이미지 상에서 서로 다른 동물의 특징을 추출하여 동물에 대한 정확한 식별이 가능할 수 있다.
도 1은 본 발명의 실시예에 따른 객체 인증 시스템을 나타낸 개념도이다.
도 2는 본 발명의 실시예에 따른 객체 이미지 조정부의 이미지 조정 동작을 나타낸 개념도이다.
도 3은 본 발명의 실시예에 따른 객체 이미지에서 인증 정보를 추출하기 위하 방법을 나타낸 개념도이다.
도 4는 본 발명의 실시예에 따른 인증 정보 생성 방법을 나타낸 개념도이다.
도 5는 본 발명의 실시예에 따른 객체 이미지에서 인증 정보를 추출하기 위하 방법을 나타낸 개념도이다.
후술하는 본 발명에 대한 상세한 설명은, 본 발명이 실시될 수 있는 특정 실시예를 예시로서 도시하는 첨부 도면을 참조한다. 이러한 실시예는 당업자가 본 발명을 실시할 수 있기에 충분하도록 상세히 설명된다. 본 발명의 다양한 실시예는 서로 다르지만 상호 배타적일 필요는 없음이 이해되어야 한다. 예를 들어, 본 명세서에 기재되어 있는 특정 형상, 구조 및 특성은 본 발명의 정신과 범위를 벗어나지 않으면서 일 실시예로부터 다른 실시예로 변경되어 구현될 수 있다. 또한, 각각의 실시예 내의 개별 구성요소의 위치 또는 배치도 본 발명의 정신과 범위를 벗어나지 않으면서 변경될 수 있음이 이해되어야 한다. 따라서, 후술하는 상세한 설명은 한정적인 의미로서 행하여 지는 것이 아니며, 본 발명의 범위는 특허청구범위의 청구항들이 청구하는 범위 및 그와 균등한 모든 범위를 포괄하는 것으로 받아들여져야 한다. 도면에서 유사한 참조부호는 여러 측면에 걸쳐서 동일하거나 유사한 구성요소를 나타낸다.
이하에서는, 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자가 본 발명을 용이하게 실시할 수 있도록 하기 위하여, 본 발명의 여러 바람직한 실시예에 관하여 첨부된 도면을 참조하여 상세히 설명하기로 한다.
이하, 본 발명의 실시예에서는 객체에 대한 하나의 예시로서 동물이 개시된다. 하지만, 동물이 아닌 다양한 객체에 대해서도 본 발명의 실시예에 따른 객체 인식 방법이 적용될 수 있고, 이러한 실시예 또한 본 발명의 권리 범위에 포함될 수 있다.
도 1은 본 발명의 실시예에 따른 객체 인증 시스템을 나타낸 개념도이다.
도 1에서는 객체의 이미지를 기반으로 객체를 인증하기 위한 객체 인증 시스템이 개시된다.
도 1을 참조하면, 객체 인증 시스템은 사용자 장치(100), 인증 서버(또는 인증 노드)(120) 및 블록체인(140)을 포함할 수 있다.
사용자 장치(100)는 기준 인증 정보의 생성을 위한 객체 이미지를 생성하고, 생성된 객체 이미지를 인증 서버(120)로 전송하기 위해 구현될 수 있다. 이하, 기준 인증 정보의 생성을 위한 객체 이미지는 객체 이미지(기준 인증 정보)라는 용어로 표현될 수 있다.
예를 들어, 사용자 장치(100)는 사용자의 스마트폰일 수 있고 객체(예를 들어, 개, 고양이)에 대한 촬상을 수행하고 촬상된 객체 이미지(기준 인증 정보)는 인증 서버(120)로 전송될 수 있다.
사용자 장치(100)는 서비스를 이용하기 위해 우선적으로 객체 이미지(기준 인증 정보)를 생성하여 인증 서버(120)로 전송할 수 있다. 사용자 장치(100)는 객체 이미지(기준 인증 정보)를 기반으로 인증 절차가 완료된 이후에는 서비스에 접속하기 위한 객체 이미지(인증 요청)을 생성하여 서비스에 접속할 수 있다.
인증 서버(120)는 객체 인증 절차를 위해 구현될 수 있다. 인증 서버(120)는 객체 이미지(기준 인증 정보)에 대한 전처리, 특징 추출, 분석을 통해 객체 인증 절차를 위한 기준 인증 정보를 생성할 수 있다. 생성된 기준 인증 정보는 블록체인 상에 저장되고, 이후에 객체에 대한 인증을 위해 사용될 수 있다.
예를 들어, 인증 서버(120)는 API(application program interface)를 통해 객체 이미지 정보(기준 인증 정보)를 수신하고, 객체 이미지(기준 인증 정보)는 기준 인증 정보 생성부(150)로 전달될 수 있다.
기준 인증 정보 생성부(150)는 객체에 대한 기준 인증 정보를 생성하기 위해 구현될 수 있다. 기준 인증 정보 생성부(150)는 객체 이미지 조정부(160), 기준 인증 정보 추출부(180)를 포함할 수 있다. 객체 이미지 조정부(160)는 객체 특징을 정확하게 추출하기 위해 객체 이미지(기준 인증 정보)를 조정(또는 편집)할 수 있다. 예를 들어, 객체 이미지 조정부(160)는 객체 특징 정보를 추출하기 위해 객체 이미지(기준 인증 정보)의 방향을 조정할 수 있다. 기준 인증 정보 추출부(180)는 객체 이미지(기준 인증 정보)(또는 조정된 객체 이미지(기준 인증 정보))에서 기준 인증 정보를 추출하기 위해 구현될 수 있다. 기준 인증 정보는 객체의 안면에 위치한 눈, 코 입 등과 같은 하위 객체에 대한 정보, 무늬 정보, 굴곡 정보, 이러한 객체 정보(하위 객체에 대한 정보, 무늬 정보, 굴곡 정보 등)을 포함하는 특징 벡터 정보 등을 포함할 수 있다.
기준 인증 정보 생성부(150)에 의해 생성된 기준 인증 정보는 사용자 장치(100)에 의해 입력된 객체 정보와 매칭될 수 있다. 객체 정보는 기준 인증 정보에 대응되는 객체와 관련된 정보로서 객체의 이름, 객체의 나이, 객체가 동물인 경우, 동물의 관리자에 대한 정보 등을 포함할 수 있다. 객체 정보 및 기준 인증 정보 중 적어도 하나의 정보가 블록체인(140) 상에 저장될 수 있다. 보안을 위해 객체 정보와 기준 인증 정보 중 적어도 하나는 해시(hash)화되어 인증 서버(120) 및/또는 블록체인(140) 상에 저장될 수 있고, 추후 인증에 대한 요청이 존재하는 경우, 인증 서버(120) 및/또는 블록체인(140) 상에 기록된 정보가 활용될 수 있다.
예를 들어, 객체에 대한 기준 인증 정보 생성 절차가 완료된 경우, 사용자는 추후에 객체에 대한 인증 절차를 통해 서비스에 접속할 수 있다. 사용자는 객체를 촬상한 이미지를 블록체인(140) 상에 전송하여 인증을 요청할 수 있다. 인증을 요청하기 위한 객체 이미지는 객체 이미지(인증 요청)이라는 용어로 표현될 수 있다.
객체 이미지(인증 요청)에서 인증 요청 정보가 추출되고, 인증 요청 정보와 블록체인(140) 상에 기록된 객체 인증 정보에 대한 비교가 수행될 수 있다. 인증 요청 정보는 사용자 장치(100) 상에서 추출될 수 있고, 인증 요청 정보는 사용자 장치(100)를 통해 블록체인(140) 상으로 직접 전달되고 블록체인(140) 상에서 기록된 객체 인증 정보와 인증 요청 정보 간의 매칭 여부가 판단될 수 있다. 객체 인증 정보와 인증 요청 정보 간의 매칭되는 경우, 서비스에 대한 접속이 가능할 수 있다.
인증을 성공한 객체 이미지(인증 요청)는 객체 이미지(기준 인증 정보)로 전환되고, 추출된 인증 요청 정보는 기준 인증 정보로서 활용될 수 있다. 이러한 방법을 통해 객체에 대한 인식률이 높아질 수 있다.
도 2는 본 발명의 실시예에 따른 객체 이미지 조정부의 이미지 조정 동작을 나타낸 개념도이다.
도 2에서는 객체 이미지 조정부가 기준 인식 정보를 추출하기 위해 객체 이미지를 조정하기 위한 방법이 개시된다. 객체 이미지(인증 요청)에서 인증 요청 정보를 추출하기 위해서도 동일한 방법이 사용될 수 있다.
도 2를 참조하면, 객체 이미지 조정부는 객체 이미지에서 조정 중심 객체(200)를 추출하고, 조정 중심 객체(200)의 위치를 기준으로 객체 이미지를 회전시켜 객체 이미지를 조정할 수 있다. 객체 이미지의 조정 중심 객체(200)는 객체에 반드시 존재하는 하위 객체일 수 있다. 예를 들어, 객체가 개인 경우, 개의 눈, 코, 귀 등이 조정 중심 객체(200)일 수 있다.
객체 이미지 조정부는 조정 중심 객체(200)의 위치를 결정하고, 조정 중심 객체(200)의 위치를 미리 설정된 수직 라인과 수평 라인을 회전시켜서 맞춤으로써 객체 이미지를 조정할 수 있다.
예를 들어, 조정 중심 객체(200)인 두 눈(210)의 위치를 연결한 제1 촬상 라인이 제1 수평 라인(215)과 평행하고, 조정 중심 객체(200)인 코에 위치한 두개의 콧구멍(220)의 위치를 연결한 제2 촬상 라인이 제2 수평 라인(225)과 평행하도록 객체 이미지의 방향이 조정될 수 있다.
또한 본 발명의 실시예에 따르면, 조정 중심 객체(200)에 위치한 에지의 방향을 기반으로 객체 이미지의 방향이 조정될 수 있다. 예를 들어, 귀와 입에 대한 에지가 추출되고, 귀와 입의 에지에 대한 방향을 고려하여 객체 이미지의 방향이 조정될 수 있다.
또한, 양쪽 귀에 대하여 제1 귀에서 추출된 제1 에지(240)와 제3 수평 라인(230)과의 제1 각도와 제2 귀에서 추출된 제2 에지(245)와 제3 수평 라인(230)과의 제2 각도가 서로 다를 경우, 제1 각도와 제2 각도를 동일하게 맞추기 위해 객체 이미지의 방향이 조정될 수 있다. 또는 입에서 추출된 제3 에지(250)와 제4 에지(255)가 수평 라인 또는 수직 라인을 기준으로 동일한 각도를 가지도록 객체 이미지의 방향이 조정될 수 있다.
또한, 양쪽 귀에 대하여 제1 귀에서 추출된 제1 에지 그룹 기반 형상(260)과 제2 귀에서 추출된 제2 에지 그룹 기반 형상(265)이 서로 다른 경우, 제1 에지 그룹 기반 형상(260)과 제2 에지 그룹 기반 형상(265)을 동일하게 하기 위해 객체 이미지의 방향이 조정될 수 있다.
위와 같은 객체 이미지 조정 방법은 인식 정확도에 따라 우선 순위를 설정하여 수행되거나, 상위 우선 순위를 기반으로 설정된 객체 이미지 조정의 일치도를 기반으로 조정이 수행될 수 있다. 예를 들어, 객체 이미지 상에서 조정 중심 객체 또는 에지, 에지 그룹 기반 형상에 대한 인식이 가장 정확하게 되는 방법일수록 상대적으로 더 높은 우선 순위 객체 이미지 조정 방법으로 설정될 수 있다.
복수의 객체 이미지를 기반으로 한 객체 이미지 조정 결과를 기반으로 상대적으로 정확도가 높고 상대적으로 빠른 인식이 가능한 객체 이미지 조정 방법일수록 더 높은 우선 순위의 이미지 조정 결과를 가지도록 설정될 수 있다.
예를 들어, 우선 순위가 아래와 같이 설정될 수 있다.
제1 우선 순위 객체 이미지 조정 방법: 조정 중심 객체를 이용한 객체 이미지 조정 방법 중 제1 조정 중심 객체(예를 들어, 눈)의 위치와 제1 수평 라인을 이용한 객체 이미지 조정 방법
제2 우선 순위 객체 이미지 조정 방법: 조정 중심 객체를 이용한 객체 이미지 조정 방법 중 제1 조정 중심 객체보다 우선 순위가 낮은 제2 조정 중심 객체(예를 들어, 콧구멍)의 위치와 제2 수평 라인을 이용한 객체 이미지 조정 방법
제3 우선 순위 객체 이미지 조정 방법: 조정 중심 객체를 이용한 객체 이미지 조정 방법 중 제3 조정 중심 객체(예를 들어, 귀)에서 추출된 에지와 수평 라인 간의 각도를 기반으로 한 객체 이미지 조정 방법
제4 우선 순위 객체 이미지 조정 방법: 조정 중심 객체를 이용한 객체 이미지 조정 방법 중 제3 조정 중심 객체(예를 들어, 귀)에서 추출된 에지 그룹의 형상을 기반으로 한 객체 이미지 조정 방법
이러한 객체 이미지 조정 방법의 우선 순위를 고려하여 상위 우선 순위를 기준으로 우선적으로 객체 이미지를 조정할 수 있다. 예를 들어, 제1 우선 순위 객체 이미지 조정 방법이 사용 가능한 경우, 제1 우선 순위 객체 이미지 조정 방법을 기반으로 객체 이미지에 대한 조정이 수행될 수 있다. 제1 우선 순위 객체 이미지 조정 방법이 사용 불가능 경우, 제2 우선 순위 객체 이미지 조정 방법을 기반으로 객체 이미지에 대한 조정이 수행될 수 있다.
또는 객체 이미지 조정 방법의 우선 순위를 고려하여 상위 우선 순위 및 차상위 우선 순위의 객체 이미지 조정이 수행되어 상위 우선 순위 기반으로 조정된 제1 조정 객체 이미지와 차상위 우선 순위 기반으로 조정된 제2 조정 객체 이미지 간의 비교를 통해 객체 이미지의 조정이 정확하게 되었는지 여부에 대한 검증이 수행될 수 있다.
또한, 복수의 객체 이미지 조정 방법이 수행되고, 복수의 객체 이미지 조정 방법 기반으로 조정된 제1 조정 객체 이미지 내지 제n 조정 객체 이미지 각각을 기반으로 최종 조정 객체 이미지가 결정되어 사용될 수도 있다.
도 3은 본 발명의 실시예에 따른 객체 이미지에서 인증 정보를 추출하기 위하 방법을 나타낸 개념도이다.
도 3에서는 객체 이미지(기준 인증 정보)에서 기준 인증 정보를 추출하고, 객체 이미지(인증 요청)에서 인증 요청 정보를 추출하기 위한 방법이 개시된다.
도 3을 참조하면, 객체는 개나 고양이와 같은 동물일 수 있고, 동물의 이미지를 기반으로 인증 정보(기준 인증 정보, 인증 요청 정보)를 추출하기 위한 방법이 개시된다.
본 발명의 실시예에 따르면, 객체 이미지(객체 이미지(기준 인증 정보), 객체 이미지(인증 요청))를 흑백 이미지로 전환할 수 있다(단계 S300).
흑백 이미지로 전환된 객체 이미지에 대한 이미지 반전(image reversal)이 수행되고(단계 S310), 이후 포스터라이제이션(posterization) 필터를 사용하여(단계 S320) 이미지 상에서 인증 정보를 추출할 수 있다(단계 S330).
인증 정보 추출 절차는 도 2에서 전술한 이미지 조정 동작을 수행한 이후에 수행될 수도 있고, 별도로 수행될 수도 있다.
위와 같은 절차를 통해 객체 이미지 상에서 동물의 무늬가 보다 정확하게 추출될 수 있고, 이러한 무늬에 대한 정보가 하나의 인증 정보로서 활용될 수 있다.
예를 들어, 임계 명도 이하의 값을 가지는 영역에 대한 정보가 인증 정보로서 생성될 수 있다. 동물의 얼굴 내에서 위치한 흑백 정보 중 주위의 명도 값을 기준으로 임계 명도 이하의 값을 가지는 영역이 인증 정보 추출 영역으로서 추출될 수 있다. 인증 정보 추출 영역의 위치는 전술한 조정 중심 객체의 위치를 기준으로 결정되고, 인증 정보 추출 영역의 모양에 대한 정보는 인증 정보 추출 영역에 위치한 특정 지점을 기준으로 결정될 수 있다.
도 4는 본 발명의 실시예에 따른 인증 정보 생성 방법을 나타낸 개념도이다.
도 4에서는 임계 명도 이하의 값을 가지는 영역에 대한 정보를 인증 정보로서 생성하기 위한 방법이 개시된다.
도 4를 참조하면, 도 3에서 개시된 절차를 기반으로 변환된 이미지에 대하여 인증 정보 생성 절차가 수행될 수 있다.
우선 동물의 얼굴 내에서 위치한 흑백 정보 중 인증 정보 추출 영역(420)이 추출될 수 있다. 설명의 편의상 인증 정보 추출 영역(420)은 주변 영역의 명도값과 대비하여 임계 명도 이하의 값을 가지는 영역으로 결정되나, 이러한 인증 정보 추출 영역(420)을 결정하는 임계 명도의 범위는 다양하게 설정될 수 있고, 이러한 방법 또한 본 발명의 권리 범위에 포함될 수 있다.
인증 정보 추출 영역(420)의 위치는 조정 중심 객체(400)의 위치를 기준으로 결정될 수 있다. 인증 정보 추출 영역(420) 상에서 특정한 위치 판단 지점(예를 들어, 무게 중심 지점, 조정 중심 객체(400)와 가장 가깝거나 먼 지점)(450)이 결정될 수 있고, 조정 중심 객체(400)의 위치와 인증 정보 추출 영역(420) 상의 상대적인 위치를 기반으로 특정될 수 있다.
인증 정보 추출 영역(420)의 형상은 위치 판단 지점(450)을 기준으로 한 인증 정보 추출 영역(420)의 거리를 기준으로 결정될 수 있다. 예를 들어, 위치 판단 지점(450)을 기준으로 인증 정보 추출 영역(420)의 경계 지점 상의 복수의 거리(460)가 추출되고, 이러한 거리(460)를 기준으로 인증 정보 추출 영역(420)의 형상에 대한 정보가 추출될 수 있다. 또는 인증 정보 추출 영역의 형상은 하나의 분리된 이미지로서 저장될 수도 있다.
본 발명의 실시예에 따르면, 객체의 인증 정보 추출 영역(420)은 선택적으로 사용될 수 있다. 전술한 바와 같이 객체 이미지 조정부는 객체 이미지에서 조정 중심 객체(400)를 추출하고, 조정 중심 객체(400)의 위치를 기준으로 객체 이미지를 회전시켜 객체 이미지를 조정할 수 있다. 이러한 조정 각도가 커지는 경우, 객체의 인증 정보 추출 영역에 대한 왜곡이 커질 수 있다.
따라서, 조정 각도에 따라 객체에 위치한 복수의 인증 정보 추출 영역(420) 중 왜곡이 상대적으로 작은 인증 정보 추출 영역(420)이 선택되어 인증 절차를 위해 활용될 수 있다. 조정 각도가 상대적으로 클수록 객체 이미지의 중심에서 상대적으로 가까운 영역에 위치한 인증 정보 추출 영역(420)이 선택되어 인증 정보가 생성되고, 조정 각도가 상대적으로 작을수록 객체 이미지의 중심에서 상대적으로 먼 영역에 위치한 인증 정보 추출 영역(420)도 선택되어 인증 정보가 생성될 수 있다.
또는 본 발명의 실시예에 따르면, 객체에 위치한 복수의 조정 중심 객체 조정시 조정 각도 또는 이미지의 변화가 가장 적은 조정 중심 객체가 조정 중심 객체(최소 변화)로 선택될 수 있다. 복수의 인증 정보 추출 영역(420) 중 조정 중심 객체(최소 변화)를 기준으로 가장 인접한 객체가 인증 정보 추출 영역(420)으로 선택되어 인증 정보를 생성하기 위해 활용될 수 있다.
객체 이미지(기준 인증 정보)에서 기준 인증 정보를 생성시에는 복수의 인증 정보 추출 영역 각각에 대한 기준 인증 정보가 생성될 수 있고, 인증 절차 수행시 객체 이미지(인증 요청)에서 인증 요청 정보를 추출하는 단계에서는 복수의 인증 정보 추출 영역 중 선택된 적어도 하나의 인증 정보 추출 영역에서 추출된 인증 요청 정보가 인증 절차에 활용될 수 있다.
도 5는 본 발명의 실시예에 따른 객체 이미지에서 인증 정보를 추출하기 위하 방법을 나타낸 개념도이다.
도 5에서는 객체 이미지(기준 인증 정보)에서 기준 인증 정보를 추출하고, 객체 이미지(인증 요청)에서 인증 요청 정보를 추출하기 위한 방법이 개시된다.
객체는 개나 고양이와 같은 동물일 수 있고, 동물의 이미지를 기반으로 인증 정보(기준 인증 정보, 인증 요청 정보)를 추출하기 위한 방법이 개시된다.
도 5를 참조하면, 인증 정보는 조정 중심 객체를 중심으로 한 굴곡 정보 및 색상 정보를 포함할 수 있다.
굴곡 정보는 조정 중심 객체를 기준으로 한 안면의 굴곡에 대한 정보를 포함할 수 있다. 예를 들어, 눈, 귀, 코를 기준으로 안면의 굴곡을 판단하여 복수의 굴곡 벡터(500)가 생성될 수 있고, 이러한 복수의 굴곡 벡터(500)는 길이와 방향을 통해 안면의 굴곡에 대한 정보를 포함할 수 있다.
또한, 색상 정보는 조정 중심 객체를 기반으로 결정된 색상 벡터(520)를 기반으로 결정될 수 있다. 예를 들어, 조정 중심 객체를 기반으로 결정된 색상 벡터(520)는 방향 및 길이의 변화에 따른 색상 정보를 포함할 수 있다. 예시 상의 그림과 같이 특정한 영역 내에서 영역의 변화에 따른 색상 정보가 포함되는 색상 벡터(520)가 결정될 수 있고, 색상 벡터(520)를 기반으로 결정된 복수의 하위 영역 각각에 대한 하위 색상 정보가 추출될 수 있다.
색상 벡터는 객체 이미지 내에서 색상 변화 범위가 임계값 이상으로 명확하게 존재하되, 색상 변화 범위가 존재하는 영역(또는 길이)이 임계 넓이(또는 길이) 이상 존재하는 영역에 위치할 수 있다.
예를 들어, 개의 털이 검은색, 흰색, 갈색이 섞여 있다면, 검은색, 흰색, 갈색 각각의 색상 특성을 인지할 수 있도록 색상의 변화가 임계값 이상으로 명확하게 존재하고, 색상 변화 범위가 존재하는 영역(또는 길이)이 임계 넓이(또는 길이) 이상 존재하는 영역 상에 색상 벡터가 위치할 수 있다. 이러한 색상 벡터는 하나의 객체에 대해 복수개 생성될 수 있다.
본 발명의 실시예에 따른 색상 벡터는 단순히 길이 특성, 방향 특성뿐만 아니라, 넓이 특성을 더 포함하는 벡터일 수 있다. 즉, 제1 방향(예를 들어, 수직 방향) 색상 변화뿐만 아니라, 제2 방향(예를 들어, 수평 방향) 색상 변화의 특성까지 포함하여 추출할 수 있는 색상 벡터일 수 있다. 이러한 색상 벡터를 기반으로 하나의 색상 벡터가 복수의 방향에 대한 색상 변화의 특성을 포함하도록 정의될 수 있다.
이러한 굴곡 정보 및 색상 정보는 객체 이미지(기준 인증 정보)를 기반으로 한 기준 인증 정보를 추출하고, 객체 이미지(인증 요청)를 기반으로 한 인증 요청 정보로서 활용될 수 있다.
본 발명의 실시예에 따르면, 객체별 인증 정보 중 객체만이 가지고 있는 객체 고유 인증 정보에 대한 설정이 수행될 수 있다. 예를 들어, 개A의 인증 정보로서 인증 정보a, 인증 정보b, 인증 정보c가 존재하고, 개B의 인증 정보로서 인증 정보d, 인증 정보e, 인증 정보f가 존재할 수 있다. 이러한 경우, 서로 다른 객체의 인증 정보 간의 유사도를 비교하여 인증 정보 간의 유사도가 임계값 이하인 경우, 고유 인증 정보로 분류되고, 유사도가 낮을수록 높은 비교 우선 순위를 가지는 인증 정보로서 활용될 수 있다. 기준 인증 정보와 인증 요청 정보 간의 비교를 수행시 고유 인증 정보가 우선적으로 비교되고 그 이후, 높은 비교 우선 순위를 가지는 인증 정보일수록 먼저 비교될 수 있다. 인증의 강도에 따라 비교되어 매칭되어야 할 인증 정보의 집합도 변화될 수 있다.
이상 설명된 본 발명에 따른 실시예는 다양한 컴퓨터 구성요소를 통하여 실행될 수 있는 프로그램 명령어의 형태로 구현되어 컴퓨터 판독 가능한 기록 매체에 기록될 수 있다. 상기 컴퓨터 판독 가능한 기록 매체는 프로그램 명령어, 데이터 파일, 데이터 구조 등을 단독으로 또는 조합하여 포함할 수 있다. 상기 컴퓨터 판독 가능한 기록 매체에 기록되는 프로그램 명령어는 본 발명을 위하여 특별히 설계되고 구성된 것이거나 컴퓨터 소프트웨어 분야의 당업자에게 공지되어 사용 가능한 것일 수 있다. 컴퓨터 판독 가능한 기록 매체의 예에는, 하드 디스크, 플로피 디스크 및 자기 테이프와 같은 자기 매체, CD-ROM 및 DVD와 같은 광기록 매체, 플롭티컬 디스크(floptical disk)와 같은 자기-광 매체(magneto-optical medium), 및 ROM, RAM, 플래시 메모리 등과 같은, 프로그램 명령어를 저장하고 실행하도록 특별히 구성된 하드웨어 장치가 포함된다. 프로그램 명령어의 예에는, 컴파일러에 의하여 만들어지는 것과 같은 기계어 코드뿐만 아니라 인터프리터 등을 사용하여 컴퓨터에 의해서 실행될 수 있는 고급 언어 코드도 포함된다. 하드웨어 장치는 본 발명에 따른 처리를 수행하기 위하여 하나 이상의 소프트웨어 모듈로 변경될 수 있으며, 그 역도 마찬가지이다.
이상에서 본 발명이 구체적인 구성요소 등과 같은 특정 사항과 한정된 실시예 및 도면에 의하여 설명되었으나, 이는 본 발명의 보다 전반적인 이해를 돕기 위하여 제공된 것일 뿐, 본 발명이 상기 실시예에 한정되는 것은 아니며, 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상적인 지식을 가진 자라면 이러한 기재로부터 다양한 수정과 변경을 꾀할 수 있다.
따라서, 본 발명의 사상은 상기 설명된 실시예에 국한되어 정해져서는 아니 되며, 후술하는 특허청구범위뿐만 아니라 이 특허청구범위와 균등한 또는 이로부터 등가적으로 변경된 모든 범위는 본 발명의 사상의 범주에 속한다고 할 것이다.

Claims (8)

  1. 이미지 기반의 객체 인식 방법은,
    인증 서버가 사용자 장치로부터 객체 이미지(기준 인증 정보)를 수신하는 단계; 및
    상기 인증 서버가 상기 객체 이미지(기준 인증 정보)를 기반으로 기준 인증 정보를 추출하는 단계를 포함하되,
    블록체인 상에서 상기 사용자 장치로부터 전송된 객체 이미지(인증 요청)을 기반으로 결정된 인증 요청 정보와 상기 객체 이미지(기준 인증 정보)를 기반으로 결정된 기준 인증 정보를 통해 인증 절차가 수행되고,
    상기 기준 인증 정보는 상기 객체 이미지(기준 인증 정보)에 대한 제1 조정을 기반으로 결정되고,
    상기 인증 요청 정보는 상기 객체 이미지(인증 요청)에 대한 제2 조정을 기반으로 결정되고,
    상기 제1 조정은 상기 객체 이미지(기준 인증 정보)에 포함된 적어도 하나의 조정 중심 객체를 기반으로 수행되고,
    상기 제2 조정은 상기 객체 이미지(인증 요청)에 포함된 상기 적어도 하나의 조정 중심 객체를 기반으로 수행되고,
    상기 제1 조정 및 상기 제2 조정은 상기 적어도 하나의 조정 중심 객체의 우선 순위를 기반으로 결정된 상기 적어도 하나의 조정 중심 객체에 관련된 수평 라인, 수직 라인, 에지의 방향 또는 에지 그룹을 기반으로 수행되고,
    상기 기준 인증 정보 및 상기 인증 요청 정보는 상기 객체 이미지(기준 인증 정보) 및 상기 객체 이미지(인증 요청)에 대한 흑백 이미지 전환, 이미지 반전 및 포스터라이제이션(posterization) 필터링을 통해 결정되는 것을 특징으로 하는 방법.
  2. 제1항에 있어서,
    상기 기준 인증 정보 및 상기 인증 요청 정보 각각은 상기 적어도 하나의 조정 중심 객체의 위치를 기준으로 결정된 인증 정보 추출 영역 상에서 추출되고,
    상기 인증 절차는 상기 기준 인증 정보 및 상기 인증 요청 정보 각각에 포함된 상기 인증 정보 추출 영역의 특성 정보를 비교하여 수행되는 것을 특징으로 하는 방법.
  3. 제2항에 있어서,
    상기 인증 정보 추출 영역은 상기 제1 조정 및 상기 제2 조정에 따른 왜곡을 최소화하는 영역인 것을 특징으로 하는 방법.
  4. 제3항에 있어서,
    상기 인증 정보 추출 영역의 특성 정보는 상기 인증 정보 추출 영역의 위치 정보 및/또는 상기 인증 정보 추출 영역의 형상 정보를 포함하고,
    상기 인증 정보 추출 영역의 위치 정보는 상기 조정 중심 객체를 기준으로 한 상기 인증 정보 추출 영역 상의 특정 위치 판단 지점 간의 상대적인 위치를 기반으로 결정되고,
    상기 인증 정보 추출 영역의 형상 정보는 상기 위치 판단 지점을 기준으로 한 상기 인증 정보 추출 영역 상의 경계 지점 상의 복수의 거리 정보를 기반으로 결정되는 것을 특징으로 하는 방법.
  5. 이미지 기반의 객체 인식을 수행하는 인증 서버는,
    외부 노드와 통신하기 위해 구현된 통신부; 및
    상기 통신부와 동작 가능하게(operatively) 연결된 프로세서를 포함하되,
    상기 프로세서는 사용자 장치로부터 객체 이미지(기준 인증 정보)를 수신하고 상기 객체 이미지(기준 인증 정보)를 기반으로 기준 인증 정보를 추출하도록 구현되고,
    블록체인 상에서 상기 사용자 장치로부터 전송된 객체 이미지(인증 요청)을 기반으로 결정된 인증 요청 정보와 상기 객체 이미지(기준 인증 정보)를 기반으로 결정된 기준 인증 정보를 통해 인증 절차가 수행되고,
    상기 기준 인증 정보는 상기 객체 이미지(기준 인증 정보)에 대한 제1 조정을 기반으로 결정되고,
    상기 인증 요청 정보는 상기 객체 이미지(인증 요청)에 대한 제2 조정을 기반으로 결정되고,
    상기 제1 조정은 상기 객체 이미지(기준 인증 정보)에 포함된 적어도 하나의 조정 중심 객체를 기반으로 수행되고,
    상기 제2 조정은 상기 객체 이미지(인증 요청)에 포함된 상기 적어도 하나의 조정 중심 객체를 기반으로 수행되고,
    상기 제1 조정 및 상기 제2 조정은 상기 적어도 하나의 조정 중심 객체의 우선 순위를 기반으로 결정된 상기 적어도 하나의 조정 중심 객체에 관련된 수평 라인, 수직 라인, 에지의 방향 또는 에지 그룹을 기반으로 수행되고,
    상기 기준 인증 정보 및 상기 인증 요청 정보는 상기 객체 이미지(기준 인증 정보) 및 상기 객체 이미지(인증 요청)에 대한 흑백 이미지 전환, 이미지 반전 및 포스터라이제이션(posterization) 필터링을 통해 결정되는 것을 특징으로 하는 인증 서버.
  6. 제5항에 있어서,
    상기 기준 인증 정보 및 상기 인증 요청 정보 각각은 상기 적어도 하나의 조정 중심 객체의 위치를 기준으로 결정된 인증 정보 추출 영역 상에서 추출되고,
    상기 인증 절차는 상기 기준 인증 정보 및 상기 인증 요청 정보 각각에 포함된 상기 인증 정보 추출 영역의 특성 정보를 비교하여 수행되는 것을 특징으로 하는 인증 서버.
  7. 제6항에 있어서,
    상기 인증 정보 추출 영역은 상기 제1 조정 및 상기 제2 조정에 따른 왜곡을 최소화하는 영역인 것을 특징으로 하는 인증 서버.
  8. 제7항에 있어서,
    상기 인증 정보 추출 영역의 특성 정보는 상기 인증 정보 추출 영역의 위치 정보 및/또는 상기 인증 정보 추출 영역의 형상 정보를 포함하고,
    상기 인증 정보 추출 영역의 위치 정보는 상기 조정 중심 객체를 기준으로 한 상기 인증 정보 추출 영역 상의 특정 위치 판단 지점 간의 상대적인 위치를 기반으로 결정되고,
    상기 인증 정보 추출 영역의 형상 정보는 상기 위치 판단 지점을 기준으로 한 상기 인증 정보 추출 영역 상의 경계 지점 상의 복수의 거리 정보를 기반으로 결정되는 것을 특징으로 하는 인증 서버.
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