KR102244180B1 - 자동 얼굴 등록 및 갱신에 기반한 얼굴인식 출입 통제 시스템 및 방법 - Google Patents

자동 얼굴 등록 및 갱신에 기반한 얼굴인식 출입 통제 시스템 및 방법 Download PDF

Info

Publication number
KR102244180B1
KR102244180B1 KR1020200121287A KR20200121287A KR102244180B1 KR 102244180 B1 KR102244180 B1 KR 102244180B1 KR 1020200121287 A KR1020200121287 A KR 1020200121287A KR 20200121287 A KR20200121287 A KR 20200121287A KR 102244180 B1 KR102244180 B1 KR 102244180B1
Authority
KR
South Korea
Prior art keywords
face
access control
database
access
data
Prior art date
Application number
KR1020200121287A
Other languages
English (en)
Inventor
이승호
Original Assignee
한국기술교육대학교 산학협력단
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by 한국기술교육대학교 산학협력단 filed Critical 한국기술교육대학교 산학협력단
Priority to KR1020200121287A priority Critical patent/KR102244180B1/ko
Application granted granted Critical
Publication of KR102244180B1 publication Critical patent/KR102244180B1/ko

Links

Images

Classifications

    • G—PHYSICS
    • G07—CHECKING-DEVICES
    • G07C—TIME OR ATTENDANCE REGISTERS; REGISTERING OR INDICATING THE WORKING OF MACHINES; GENERATING RANDOM NUMBERS; VOTING OR LOTTERY APPARATUS; ARRANGEMENTS, SYSTEMS OR APPARATUS FOR CHECKING NOT PROVIDED FOR ELSEWHERE
    • G07C9/00—Individual registration on entry or exit
    • G07C9/00174—Electronically operated locks; Circuits therefor; Nonmechanical keys therefor, e.g. passive or active electrical keys or other data carriers without mechanical keys
    • G07C9/00563—Electronically operated locks; Circuits therefor; Nonmechanical keys therefor, e.g. passive or active electrical keys or other data carriers without mechanical keys using personal physical data of the operator, e.g. finger prints, retinal images, voicepatterns
    • G06K9/00268—
    • G06K9/00288—
    • G06K9/481—
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06V—IMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
    • G06V10/00—Arrangements for image or video recognition or understanding
    • G06V10/40—Extraction of image or video features
    • G06V10/46—Descriptors for shape, contour or point-related descriptors, e.g. scale invariant feature transform [SIFT] or bags of words [BoW]; Salient regional features
    • G06V10/469—Contour-based spatial representations, e.g. vector-coding
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06V—IMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
    • G06V40/00—Recognition of biometric, human-related or animal-related patterns in image or video data
    • G06V40/10—Human or animal bodies, e.g. vehicle occupants or pedestrians; Body parts, e.g. hands
    • G06V40/16—Human faces, e.g. facial parts, sketches or expressions
    • G06V40/168—Feature extraction; Face representation
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06V—IMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
    • G06V40/00—Recognition of biometric, human-related or animal-related patterns in image or video data
    • G06V40/10—Human or animal bodies, e.g. vehicle occupants or pedestrians; Body parts, e.g. hands
    • G06V40/16—Human faces, e.g. facial parts, sketches or expressions
    • G06V40/172—Classification, e.g. identification
    • G—PHYSICS
    • G07—CHECKING-DEVICES
    • G07C—TIME OR ATTENDANCE REGISTERS; REGISTERING OR INDICATING THE WORKING OF MACHINES; GENERATING RANDOM NUMBERS; VOTING OR LOTTERY APPARATUS; ARRANGEMENTS, SYSTEMS OR APPARATUS FOR CHECKING NOT PROVIDED FOR ELSEWHERE
    • G07C9/00—Individual registration on entry or exit
    • G07C9/00174—Electronically operated locks; Circuits therefor; Nonmechanical keys therefor, e.g. passive or active electrical keys or other data carriers without mechanical keys
    • G07C9/00571—Electronically operated locks; Circuits therefor; Nonmechanical keys therefor, e.g. passive or active electrical keys or other data carriers without mechanical keys operated by interacting with a central unit
    • G—PHYSICS
    • G07—CHECKING-DEVICES
    • G07C—TIME OR ATTENDANCE REGISTERS; REGISTERING OR INDICATING THE WORKING OF MACHINES; GENERATING RANDOM NUMBERS; VOTING OR LOTTERY APPARATUS; ARRANGEMENTS, SYSTEMS OR APPARATUS FOR CHECKING NOT PROVIDED FOR ELSEWHERE
    • G07C9/00—Individual registration on entry or exit
    • G07C9/30—Individual registration on entry or exit not involving the use of a pass
    • G07C9/32—Individual registration on entry or exit not involving the use of a pass in combination with an identity check
    • G07C9/37—Individual registration on entry or exit not involving the use of a pass in combination with an identity check using biometric data, e.g. fingerprints, iris scans or voice recognition
    • G—PHYSICS
    • G07—CHECKING-DEVICES
    • G07C—TIME OR ATTENDANCE REGISTERS; REGISTERING OR INDICATING THE WORKING OF MACHINES; GENERATING RANDOM NUMBERS; VOTING OR LOTTERY APPARATUS; ARRANGEMENTS, SYSTEMS OR APPARATUS FOR CHECKING NOT PROVIDED FOR ELSEWHERE
    • G07C9/00—Individual registration on entry or exit
    • G07C9/30—Individual registration on entry or exit not involving the use of a pass
    • G07C9/38—Individual registration on entry or exit not involving the use of a pass with central registration

Abstract

본 발명의 일 실시예에 따른 출입 통제 시스템은, 출입게이트의 출입을 통제하기 위해 인증을 위한 관리서버와 통신망을 통하여 연결되는 출입통제장치; 상기 출입게이트를 통해 외출시 출입 인증에 필요한 얼굴 데이터를 데이터베이스에 등록하고, 등록된 인물의 얼굴 데이터와 외출 후 귀가하여 출입게이트 재진입시 획득된 얼굴 데이터의 대조를 통해 인증을 수행하고, 기 등록된 얼굴 데이터를 삭제 및 최신 얼굴 데이터로 재등록함으로써 갱신하고, 인증정보를 상기 출입통제장치로 전송하여 출입을 허가하는 상기 관리서버를 포함하는 것을 특징으로 한다.

Description

자동 얼굴 등록 및 갱신에 기반한 얼굴인식 출입 통제 시스템 및 방법{Face recognition access control system and method based on automatic face registration and renewal}
본 발명은 얼굴인식 출입 통제 시스템에 관한 것으로, 더욱 상세하게는 자본 발명은 아파트와 같은 공동주택의 공동 현관에 적용되어 별도의 수동 얼굴 등록 과정 없이 사용할 수 있는 얼굴인식 출입 통제 시스템에 관한 것이다.
일반적으로 아파트와 같은 공동주택의 출입 시스템은, 거주자가 공동 현관 출입 시 비밀번호를 누르거나 카드 키를 사용해야 한다. 비밀번호를 통한 승인 방식의 경우, 비밀번호를 누르는데 일정 시간이 소요되며, 양손에 짐이 있을 때에는 짐을 내려놓고 비밀번호를 눌러야 한다는 불편함이 존재한다. 카드 키를 통한 승인 방식의 경우, 카드를 항상 소지해야 하며, 분실했을 때 재발급 받아야 하는 불편함이 존재한다.
한편, 사람은 사진 또는 비디오를 볼 때 인물, 물체, 장면 및 시각적 세부 사항을 쉽게 알아챌 수 있다. 객체 인식 기술의 목표는 이미지에 포함된 사항을 이해하는 수준의 능력과 같이 사람이라면 당연히 할 수 있는 일을 컴퓨터도 할 수 있도록 학습시키는 것이다.
즉, 사람이 가장 많은 정보를 받아들이는 시각 정보를 컴퓨터가 대신하여 분석하고 해석할 수 있도록 하는 객체 인식은 이미지 또는 비디오 상의 객체를 식별하는 컴퓨터 비전 기술로서, 딥러닝과 같은 머신러닝 알고리즘을 통해 산출되는 핵심 기술이다.
특히 최근 머신러닝 알고리즘을 활용한 객체 인식은 영상감시, 얼굴인식, 로봇제어, 사물인터넷(IoT), 자율주행, 제조업, 보안 등 다양한 분야에 활용되고 있는 기술이다.
따라서, 전술한 문제를 해결하기 위하여 거주 공간의 공동 현관 출입시 대표적인 영상 객체 인식 기술 중 하나인 얼굴인식을 통하여 동일 인물 여부에 대한 인증을 수행할 수 있으며, 이를 데이터베이스를 통해 체계적으로 관리할 수 있는 얼굴인식 출입 통제 시스템에 대한 연구가 필요하게 되었다.
한국공개특허 제10-2020-0099907호(2020년08월25일 공개)
종래의 얼굴인식 출입 시스템의 경우, 얼굴 인증을 위해 반드시 사전에 본인의 얼굴영상을 수동으로 등록해야 한다. 미리 촬영한 본인의 얼굴 사진을 등록하거나 얼굴인식 시스템 카메라 앞에 서서 얼굴을 촬영하여 등록하는 방식을 사용한다. 모든 거주자가 본인의 얼굴영상을 수동으로 등록하는 것은 그 자체로 번거로운 일이다. 뿐만 아니라, 시간이 지날수록 과거 등록 얼굴과 승인을 위해 현재 촬영된 얼굴 사이에 (시간 차에 의한 얼굴 연령의 차이, 화장법의 차이 등으로 인한) 불일치가 발생해 본인의 얼굴로 인식하지 못할 가능성이 커진다. 이 경우 오히려 얼굴 인증 오류로 인해 출입에 불편함을 초래한다.
본 발명은 전술한 문제점을 해결하기 위한 목적으로 안출된 것으로, 아파트, 주상복합, 오피스텔과 같은 공동주택의 공동 현관에 최적의 얼굴인식 출입 통제 시스템을 제공하는 것이며, 구체적으로, 편리하고 자연스러운 출입을 위해 앞서 언급한 기존 얼굴인식 시스템의 두 가지 문제점들(얼굴 영상 등록의 번거로움, 과거 등록 얼굴과 현재 촬영 얼굴과의 불일치)을 해결하는 것을 목적으로 한다.
본 발명의 일 실시예에 따른 출입 통제 시스템은, 출입게이트의 출입을 통제하기 위해 인증을 위한 관리서버와 통신망을 통하여 연결되는 출입통제장치; 상기 출입게이트를 통해 외출시 출입 인증에 필요한 얼굴 데이터를 데이터베이스에 등록하고, 등록된 인물의 얼굴 데이터와 외출 후 귀가하여 출입게이트 재진입시 획득된 얼굴 데이터의 대조를 통해 인증을 수행하고, 기 등록된 얼굴 데이터를 자동으로 삭제 및 최신 얼굴 데이터로 재등록함으로써 갱신하고, 인증정보를 상기 출입통제장치로 전송하여 자동 출입을 허가하는 상기 관리서버를 포함하는 것을 특징으로 한다.
상기 관리서버는 거주자 외출시 상기 출입통제장치의 카메라를 통해 검출된 얼굴 영상을 통신망을 통해 전송받아 얼굴 특징정보를 추출한 얼굴 데이터를 저장하고, 상기 얼굴 데이터가 데이터베이스에 저장되어 등록되며, 상기 얼굴 데이터는 상기 얼굴 영상과, 얼굴 영상으로부터 추출된 얼굴 특징정보를 포함하는 것을 특징으로 한다.
본 발명의 일 실시예에 따른 얼굴인식 출입 통제 방법은, 상기 얼굴인식 출입 통제 시스템을 이용한 얼굴인식 출입 통제 방법에 있어서, 상기 관리서버는 거주자가 외출 시 획득된 얼굴 데이터를 데이터베이스에 등록하기 위해, 상기 출입통제장치를 통해 검출된 얼굴 영상을 수신하는 단계와, 상기 얼굴 영상으로부터 얼굴 특징정보를 추출하는 단계와, 상기 얼굴 영상 및 얼굴 특징정보를 포함한 얼굴 데이터를 데이터베이스에 저장하여 등록하는 단계와, 상기 관리서버는 외출 후 귀가하여 출입게이트에 접근하는 인물에 대해 출입통제장치를 통하여 얼굴 영상 검출을 수행하는 단계와, 얼굴 영상의 얼굴 특징정보를 추출하여 외출시 데이터베이스에 기 등록된 얼굴 특징정보들과 대조하여 동일 인물이 있는지 판단하는 단계와, 기 등록된 얼굴 특징정보를 통해 동일 인물이 있다고 판단된 경우 출입 승인을 허용하는 단계를 포함하며, 상기 데이터베이스는 거주자 데이터베이스와 외부인 데이터베이스를 포함하는 것을 특징으로 한다.
상기 출입통제장치를 통해 검출된 얼굴 영상이 복수 개인 경우, 인물별로 복수의 얼굴 영상을 모아 군집화하는 단계와, 인물별로 군집화된 얼굴 영상 중 대표 얼굴 영상을 설정하는 단계를 더 포함하며, 상기 관리서버는 상기 대표 얼굴 영상으로부터 얼굴 특징정보를 추출하여 얼굴 데이터로 등록하고, 귀가시 등록된 얼굴 데이터와 외출시 등록된 얼굴 데이터를 서로 대조하여 동일 인물 판단 및 출입 승인을 수행하는 것을 특징으로 한다.
상기 관리서버는 출입통제장치로부터 호출 신호를 수신하는 경우, 카메라를 통해 검출된 인물의 얼굴 영상을 제공받고, 해당 인물의 얼굴 영상으로부터 추출된 얼굴 특징정보 및 얼굴 영상을 포함한 얼굴 데이터를 외부인 데이터베이스에 등록하는 단계와, 상기 출입통제장치를 통한 거주자의 요청하에 출입을 승인하는 단계와, 상기 관리서버는 상기 출입통제장치에서 호출신호를 미수신하는 경우, 출입 시도 시에 획득된 얼굴 영상의 얼굴 특징정보를 외출시 거주자 데이터베이스에 기 등록된 인물의 얼굴 특징정보와 대조하여 동일 인물이 있는지 판단하는 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 한다.
상기 관리서버는 출입시 획득된 대표 얼굴 영상의 얼굴 특징정보를 외출시 거주자 데이터베이스에 기 등록된 거주자의 얼굴 특징정보들과 대조하여 동일 인물 여부를 판단하기 위해, 대조하는 두 개의 얼굴 특징정보 사이에 유클리디언 거리 또는 코사인 유사도를 이용하여 특징벡터 유사도를 측정하는 단계와, 상기 측정된 유사도 중 최대 유사도 값을 찾아 거주자 데이터베이스 내 최대 유사도에 해당하는 얼굴 데이터를 검색하는 단계와, 상기 검색된 얼굴 데이터의 최대 유사도가 관리자에 의해 미리 설정된 거주자기준값 이상인 경우에 출입을 승인하고, 최대 유사도가 거주자기준값 미만인 경우에는 출입을 불허하는 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 한다.
상기 관리서버는 머신러닝 알고리즘을 기반으로 동일 인물 여부 판단이 정확하고 용이하도록 학습을 수행하는 단계를 더 포함할 수 있다.
상기 관리서버는 외출시 획득된 얼굴 데이터가 외부인 데이터베이스에 기저장된 인물에 해당하는 경우에 거주자 데이터베이스 등록을 방지하기 위해, 외출시 획득된 얼굴 특징정보와 외부인 데이터베이스에 저장된 얼굴 특징정보들 사이에 유사도를 측정하는 단계와, 측정된 상기 유사도 중 최대 유사도가 관리자에 의해 미리 설정된 외부인기준값 미만인 경우, 거주자 데이터베이스에 등록하는 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 한다.
상기 관리서버는 데이터베이스 내 기 등록된 얼굴 데이터를 최신의 데이터로 갱신 유지하고 불필요한 얼굴 데이터 대조에 의한 얼굴인식 속도 저하를 방지하기 위해 거주자 데이터베이스에 저장된 얼굴 데이터의 최대 유사도가 거주자기준값 이상으로 매칭된 경우, 해당 얼굴 데이터를 삭제하는 단계와, 각 얼굴 데이터에 대해 거주자 데이터베이스 또는 외부인 데이터베이스에 등록된 시점으로부터 측정된 측정시간이 관리자에 의해 사전 설정된 기준시간을 초과하면 해당 얼굴 데이터를 데이터베이스에서 삭제하는 단계와, 거주자 외출시마다 새로운 얼굴 데이터를 생성하여 거주자 데이터베이스에 저장하여 재등록하는 단계를 더 포함한다.
상기 출입통제장치는 기 등록된 인물의 얼굴 데이터와 외출 후 귀가하여 출입게이트 재진입시 획득된 얼굴 데이터의 대조를 통해 출입 인증 시도시, 상기 관리서버에 의해 인증에 실패하여 출입이 불허된 경우에는 비밀번호나 카드 키를 통해 출입게이트를 개방할 수 있다.
본 발명의 얼굴인식 출입 통제 시스템은 두 가지의 특장점을 가진다. 첫째, 얼굴 인증을 위해 수동으로 본인 얼굴 영상을 등록할 필요가 없다. 아파트와 같은 공동주택의 거주자는 처음 입주시에만 다른 인증방식(비밀번호나 카드 키)으로 공동 현관에 출입하고, 그 다음부터는 외출 시마다 검출된 본인의 얼굴 데이터(얼굴 영상 및 얼굴 특징정보)가 데이터베이스에 자동으로 등록된다. 얼굴 사진을 제출하거나 카메라 앞에 서서 별도의 얼굴 등록 절차를 밟을 필요가 없어 매우 자연스럽고 편리한 얼굴인식 출입 통제가 가능하다.
둘째, 거주자가 외출할 때마다 새로운 얼굴 데이터가 자동으로 등록되는 데이터베이스 갱신 방식에 의해, 항상 최신 얼굴 데이터와 얼굴 매칭이 이루어져 얼굴인식 정확도가 향상되는 장점이 있다. 만약 동일 인물이라면, 외출 시점의 얼굴(등록 얼굴)과 출입 시점의 얼굴(인증 대상 얼굴) 간 조명 조건, 얼굴 나이, 악세사리 종류(예 : 안경테), 화장 상태 등이 동일하거나 매우 유사할 가능성이 크기 때문에 과거 등록 얼굴과 현재 촬영 얼굴과의 불일치 문제를 상당 수준 극복할 수 있다.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 자동 얼굴 등록 및 갱신에 기반한 얼굴인식 출입 통제 시스템의 전체 구성을 보인 블록도이다.
도 2는 도 1의 관리서버의 구성을 세부적으로 보인 블록도이다.
도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른 자동 얼굴 등록 및 갱신에 기반한 얼굴인식 출입 통제 방법의 얼굴 데이터 등록 과정을 보인 순서도이다.
도 4는 본 발명의 일 실시예에 따른 자동 얼굴 등록 및 갱신에 기반한 얼굴인식 출입 통제 방법의 출입시 승인 과정을 보인 순서도이다.
도 5a 및 도 5b는 본 발명의 다른 실시예에 따른 자동 얼굴 등록 및 갱신에 기반한 얼굴인식 출입 통제 방법의 외부인을 고려한 출입시 승인 과정을 보인 순서도이다.
도 6은 외출시 얼굴 데이터와 출입시 얼굴 데이터를 대조하는 얼굴 매칭 과정을 설명하기 위한 도면이다.
이하에서는 도면을 참조하여 본 발명의 구체적인 실시예를 설명한다. 다만, 본 발명의 사상은 제시되는 실시예에 제한되지 아니하고, 본 발명의 사상을 이해하는 당업자는 동일한 사상의 범위 내에서 다른 구성요소를 추가, 변경, 삭제 등을 통하여, 퇴보적인 다른 발명이나 본 발명 사상의 범위 내에 포함되는 다른 실시예를 용이하게 제안할 수 있을 것이나, 이 또한 본원 발명 사상 범위 내에 포함된다고 할 것이다. 또한, 각 실시예의 도면에 나타나는 동일한 사상의 범위 내의 기능이 동일한 구성요소는 동일한 참조부호를 사용하여 설명한다.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 자동 얼굴 등록 및 갱신에 기반한 얼굴인식 출입 통제 시스템의 전체 구성을 보인 블록도이며, 도 2는 도 1의 관리서버의 구성을 세부적으로 보인 블록도이다.
본 발명의 일 실시예에 따른 자동 얼굴 등록 및 갱신에 기반한 얼굴인식 출입 통제 시스템은 도 1에 도시된 바와 같이, 출입통제장치(100), 출입게이트(110), 통신망(200)을 통하여 출입통제장치(100) 또는 관리자단말기(400)에 연결되는 관리서버(300)를 포함할 수 있다.
출입통제장치(100)는 아파트, 주상복합, 오피스텔과 같은 공동주택 건물에 설치되어, 방문자, 거주자 등 건물 출입의 허가가 필요한 사람의 출입 인증을 위한 단말로, 출입 통제가 필요한 공동 현관에 설치될 수 있으며, 본 발명에서는 아파트 거주자 및 외부인(방문자)을 예시로 출입 통제 관리하는 실시예를 설명하였으나, 다양한 사람의 출입 인증 또한 유사한 형태로 실시할 수 있음은 물론이다.
출입통제장치(100)는 출입을 통제하기 위해 인증을 위한 관리서버(300)와 통신망(200)을 통하여 연결된다.
또한 출입통제장치(100)는 출입시 인증을 위한 얼굴 영역을 추출하기 위해 카메라(미도시)를 구비하고, 영상 또는 사진 형태로 얼굴 영역을 추출할 수 있으며, 얼굴 검출을 용이하게 하기 위해 CNN(Convolutional Neural Network), YOLO, SSD(Single Shot Detector) 등을 활용한 공지의 객체 인식 알고리즘 회로가 내장될 수 있다.
또한 출입통제장치(100)는 댁내 화면 표시 기능 및 출입 통제 기능을 제공하는 월패드와 연동되거나, 월패드를 포함할 수도 있다.
출입게이트(110)는 출입통제장치(100)와 연동하여 출입을 위한 게이트(도어)이며, 예를 들어 아파트의 경우 지하주차장 및 1층 공동 현관에 설치된 슬라이딩 도어가 될 수 있다. 또한, 출입게이트(110)는 출입통제장치(100)에 포함될 수도 있다.
관리서버(300)는 아파트 거주자 외출시 출입 인증을 위해 출입통제장치(100)의 카메라를 통해 검출된 얼굴 영상을 통신망을 통해 전송받아 저장할 수 있으며, 특히 얼굴 영상으로부터, 출입 인증에 필요한 얼굴 특징정보를 추출하여, 얼굴 영상과 얼굴 특징정보를 포함한 얼굴 데이터를 저장함으로써, 외출시 기저장된 얼굴 데이터를 외출 후 귀가시 획득된 얼굴 데이터와 대조하여 인증을 수행하고, 인증정보를 출입통제장치(100)로 전송하여 출입을 허가할 수 있다.
본 발명에서는 출입통제장치(100)의 카메라에서 검출된 얼굴 영상과, 얼굴 영상으로부터 얼굴 특징 추출 방법을 통해 추출된 얼굴 특징정보를 포함하여 얼굴 데이터로 정의하기로 한다.
또한, 관리서버(300)는 아파트 거주자와 외부인을 구분하여 각각 별도의 거주자/외부인 데이터베이스(350)에 얼굴 데이터(얼굴 영상 및 얼굴 영상으로부터 추출된 얼굴 특징정보)를 저장하여 관리할 수 있으며, 얼굴 특징정보 간 비교를 통해 얼굴을 인증하여 얼굴 등록 여부에 따라 출입 승인을 수행할 수 있다.
얼굴 영상에서 얼굴 검출 방식은 얼굴 영역에서 눈을 비롯한 특징점에 해당하는 특징정보를 찾아 얼굴 영역을 검출하는 얼굴 검출 방식이 적용될 수 있다. 또한 얼굴 영역에서 얼굴 특징정보는 특징벡터의 형식으로 추출되며, 종래의 얼굴 특징 추출 방법을 사용할 수 있다(예 : Local Binary Pattern, Gabor Wavelet, HOG, CNN 등).
나아가, 관리서버(300)에서는 얼굴의 특징정보를 추출하기 위해 예컨대 깊이정보를 추출할 수 있으며, 깊이정보에 포함된 신체적 특징으로는 안면의 깊이정보 외에도 눈, 코, 입의 위치와 모양, 얼굴의 너비, 코의 높이, 턱의 외곽정보가 포함될 수 있다.
또한 관리서버(300)는 얼굴 인증에 필요한 얼굴 데이터를 데이터베이스(350)에 저장하고 갱신할 수 있는데, 얼굴 인증시 최신의 얼굴 데이터끼리 대조가 이루어지도록 유도하여 인증 정확도를 향상시키고, 인증이 용이하도록 관리할 수 있다.
예를 들어 도 6을 참조하면 거주자가 외출시 얼굴 촬영에 의해 획득한 얼굴 데이터를 저장하고, 외출했다가 귀가하게 되면 외출시 촬영된 얼굴 데이터를 데이터베이스(350)에서 독출하여 귀가시 재획득한 새로운 얼굴 데이터와 대조함으로써, 얼굴 인증을 수행할 수 있으며, 이를 통해 동일 인물의 경우 유사한 스타일의 최신 얼굴 데이터끼리 대조가 이루어지기 때문에, 얼굴 인증이 용이한 이점이 있는 것이다.
즉, 최신의 얼굴 데이터를 이용한 인증 방식은 액세서리(예 : 안경, 모자 등)를 착용한 얼굴 데이터가 저장되고, 귀가시 유사한 스타일을 가진 얼굴 데이터와 비교가 이루어지기 때문에, 액세서리를 포함한 얼굴에 대해서도 인증이 용이한 이점이 있다.
나아가 관리서버(300)는 등록된 얼굴 데이터를 삭제하는 기준 시간을 설정할 수 있다. 외출시 등록된 얼굴 데이터는 기준 시간이 지나면 데이터베이스(350)에서 자동 삭제하여 관리되는데, 여기서 기준 시간은 각 얼굴에 대해 데이터베이스(350) 등록 시점으로부터 측정되는 것이 바람직하다.
예를 들어, 매일 자정마다 데이터베이스(350)가 일괄 삭제되도록 설정한다면 11시 59분에 외출한 인물의 얼굴 데이터가 1분 뒤에 삭제되어 재출입시 얼굴 인증이 불가하다는 문제가 발생할 수 있기 때문에, 얼굴 데이터는 데이터베이스(350)에 저장(등록) 시점으로부터 N시간(예 : 24시간)이 지난 시점에 자동 삭제되도록 설정될 수 있는 것이다.
관리서버(300)는 상술한 기능을 수행하기 위해 도 2에 도시된 바와 같이, 데이터추출부(310), 데이터등록부(320), 데이터매칭부(330), 학습부(340), 거주자/외부인 데이터베이스(350)를 더 포함할 수 있다.
데이터추출부(310)는 출입통제장치(100)에서 촬영되어 검출된 얼굴 영상으로부터 인물의 고유한 얼굴 특징정보를 추출할 수 있다.
또한 데이터추출부(310)는 필요에 따라 출입통제장치(100)에 구비될 수 있으며, 이와 같은 경우 얼굴 영상 및 얼굴 영상에서 추출된 특징정보를 포함한 얼굴 데이터를 관리서버(300)로 전송할 수 있다.
나아가 데이터추출부(310)는 카메라로 얼굴 영역 검출시 인식율을 높이기 위해 에이다부스트(AdaBoost), 서포트 벡터 머신(Support Vector Machine: SVM), 선형판별식 해석(Linear Disciminant Analysis: LDA), 주성분 분석(Principal Component Analusis: PCA) 등의 알고리즘이 내장될 수도 있다. 이러한 알고리즘 기법들은 모두 외형에 기반하여 인식대상 영역을 식별하는 것으로, 트레이닝에 사용될 촬상 이미지들의 집합에 의해 트레이닝된 모델을 이용해서 얼굴 영역을 검출하며, 여러 주변의 제약 조건들이 트레이닝을 통해 극복되어지기 때문에 결과적으로 얼굴인식 정확도와 신뢰도를 높일 수 있다.
데이터등록부(320)는 얼굴 영상 및 얼굴 특징정보로 구성된 얼굴 데이터는 거주자 데이터베이스(350) 및 외부인 데이터베이스(350)로 구분하여 저장 및 관리한다.
또한, 데이터등록부(320)는 데이터베이스(350)를 최신 얼굴 데이터로 유지하기 위해 기준 시간을 근거로 삭제하는 역할도 수행할 수 있다.
데이터매칭부(330)는 얼굴 데이터의 특징정보들을 서로 비교하고 유사도를 측정하여 자동 출입 승인에 필요한 정보인 기등록된 인물 재출현 여부를 통해 동일 인물 여부를 판단할 수 있다.
학습부(340)는 머신러닝 알고리즘을 기반으로 동일 인물 판별이 용이하도록 학습을 수행할 수 있다.
구체적으로 머신 러닝 알고리즘의 경우 심층 신경망(DNN)을 사용하거나 합성곱신경망(CNN) 또는 순환신경망(RNN) 방식과 같이 여러가지 방식의 머신 러닝 알고리즘을 사용할 수 있다.
머신러닝 알고리즘을 활용하면, 얼굴 데이터들로부터 추출된 특징정보에 상술한 것과 같은 머신러닝 기법을 적용할 때, 인물들에 대한 데이터의 수가 증가하고 데이터들이 점점 더 축적될수록 머신러닝의 트레이닝 횟수가 증대되고, 결과적으로 트레이닝을 통해 획득한 모델링의 정확도가 점점 높아지게 된다.
이러한 특징은 특정한 수학이나 통계적 모델링을 통한 분석기법이 항상 일정한 정도의 예측오류율을 가지는 데에 비해, 트레이닝의 횟수가 늘수록 동일 인물을 판별하는데 있어서, 예측오류율이 점점 더 개선될 수 있다는 점은 머신 러닝 기법을 통한 모델링의 큰 장점이다. 결과적으로, 상술한 머신러닝 기법을 활용하여 장기간 얼굴 데이터를 누적 확보함으로써, 동일 인물을 판별 정확도를 향상시킬 수 있는데 활용될 수 있다.
나아가, 학습부(340)는 복수의 얼굴 데이터를 추출하더라도, 카메라 성능의 한계나 카메라 오류 등으로 인하여 얼굴 인증에 필요한 얼굴 데이터 이미지가 선명하지 않는 경우의 이미지 복원이나, 카메라 해킹 등으로 인한 촬영된 얼굴 데이터 이미지 위조를 판별하기 위해서 신경망 학습 알고리즘이 활용될 수도 있다.
특히 생성적 적대 신경망(Generative Adversarial Networks)을 활용함으로써, 새로운 이미지를 생성 또는 재생성할 수 있어 손상된 이미지 복원에 활용될 수 있다.
생성적 적대 신경망은 기존의 딥러닝 네트워크와는 달리 여러 개의 심층 신경망으로 이루어진 구조로, 고해상도 이미지를 생성하기 위해 기존 심층 신경망 모델보다 수십 배 많은 연산량을 요구하지만, 이미지 복원에 탁월한 성능을 제공할 수 있다.
거주자/외부인 데이터베이스(350)는 얼굴인식 출입 통제 시스템의 보안 강화를 위해 거주자와 외부인을 구분하여 거주자와 외부인을 구분하도록 별도의 데이터베이스(350)를 통하여 얼굴 데이터를 등록 및 저장할 수 있으며, 상술한 바와 같이 설정된 기준 시간이 지나면 자동으로 얼굴 데이터를 삭제하여 데이터베이스(350)를 최신의 얼굴데이터로 유지할 수 있게 한다. 여기서 기준 시간은 설치 환경에 맞게 관리자가 조정할 수 있다.
관리자단말기(400)는 출입 보안을 위해 출입 인증 이벤트나 미승인된 정보를 관리서버(300)로부터 전송받을 수 있으며, 예컨대 아파트 실거주자, 아파트 관리자나 사설 경비업체가 소지한 단말기가 될 수 있다.
도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른 자동 얼굴 등록 및 갱신에 기반한 얼굴인식 출입 통제 방법의 얼굴 데이터 등록 과정을 보인 순서도이다.
먼저, 출입게이트(110)를 통해 외출시 출입통제장치(100)에 의해 얼굴 영상 프레임별로 복수의 얼굴 검출이 이루어진다(S100, S102).
이와같이 복수의 얼굴 검출을 하는 것은 얼굴 영상 프레임별로 복수의 얼굴 영상 이미지를 획득함에 따라, 이들 중 객체 인식에 유리한 얼굴 데이터를 얻기 위한 것이다.
관리서버(300)는 출입통제장치(100)로부터 얼굴 검출에 의해 획득된 얼굴 영상을 전송받고, 대표 얼굴 영상을 설정(추출)하고, 대표 얼굴 영상으로부터 얼굴 특징정보를 추출하여 해당 얼굴 데이터(얼굴 영상 및 추출된 얼굴 특징정보로 구성)를 저장한다(S104, S106, S108, S110).
또한, 대표 얼굴 영상 설정은 카메라의 동영상 모드에서 특정 시점(예 : 출입게이트(110) 통과 시점)까지 프레임별로 촬영된 동일 인물의 복수 얼굴 영상들 중 어느 하나를 대표 얼굴로 설정하는 것으로, 예를 들어 대표 얼굴 영상은 관리서버(300)에 의해 얼굴인식이 용이한 얼굴(품질이 좋은 얼굴 데이터 등) 영상으로 지정 될 수 있다. 출입게이트(110)를 통해 같은 시점에 외출하는 인물이 두 명 이상인 경우에도 인물 별로 대표 얼굴 영상을 지정할 수 있도록, 얼굴 검출시 얼굴 추적(Face Tracking) 또는 얼굴 군집화(Face Clustering) 등의 방식을 적용하여 동일 인물의 얼굴 영상을 군집하여 모을 수 있다.
한편, 출입 보안을 강화하기 위해 외부인 데이터베이스와 거주자 데이터베이스를 상호 보완적으로 운용할 수 있다. 도 3에서 얼굴 특징정보 추출 과정 이후 얼굴 데이터 등록(거주자 데이터베이스) 과정 전에 다음과 같이 얼굴 데이터 등록 여부를 결정하는 별도의 검사 과정을 거칠 수 있다.
외출시 획득된 얼굴 데이터가 외부인 데이터베이스(350)에 기저장된 인물(예 : 호출벨을 눌렀던 외부인)에 해당하는 경우에는 이후 외부인이 자동 출입을 하지 못하도록 거주자 데이터베이스(350) 등록을 방지해야 한다. 이를 위해, 외출시 획득된 얼굴 특징정보와 외부인 데이터베이스(350) 내 얼굴 특징정보들 사이에 유사도를 측정한 뒤, 최대 유사도가 관리자에 의해 미리 설정된 외부인기준값 이상인 경우에는 외부인으로 판단하여 거주자 데이터베이스(350) 등록을 하지 않으며, 최대 유사도가 외부인기준값 미만인 경우에 외부인이 아닌 것으로 판단하여 거주자 데이터베이스(350)에 등록할 수 있다.
도 4는 본 발명의 일 실시예에 따른 자동 얼굴 등록 및 갱신에 기반한 얼굴인식 출입 통제 방법의 출입시 승인 과정을 보인 순서도이다.
외출했다가 귀가하는 거주자의 출입 승인을 위해, 출입게이트(110)에 접근하는 인물에 대해, 먼저 출입통제장치(100)를 통하여 얼굴 영상 프레임 별로 얼굴 검출이 이루어진다(S200, S202).
얼굴 검출이 완료된 경우, 상기 설명과 동일한 방법으로 인물 별로 복수의 얼굴 영상들 중 대표 얼굴 영상을 자동으로 지정하고, 대표 얼굴 영상의 특징정보를 추출하고, 외출시 데이터베이스(거주자 데이터베이스, 350)에 기 등록되었던 얼굴 데이터의 특징정보들과 대조하여 유사도를 측정할 수 있다. 그리고 최대 유사도에 해당하는 얼굴 데이터를 찾는다(S204, S206, S208, S210).
이후, 최대 유사도는 관리자에 의해 미리 설정된 거주자기준값과 비교하게 되고, 특징정보의 최대 유사도가 거주자기준값 이상인 경우 기저장된 등록 인물(거주자)로 간주되어 자동 출입 승인(출입게이트(110) 자동 열림)이 이루어질 수 있으며, 기저장된 등록 인물로 분류된 얼굴 데이터는 다음 외출시 새로 등록될 최신 얼굴 데이터로 교체(갱신)될 수 있도록 데이터베이스(350)에서 자동 삭제된다(S212, S214, S216, S218).
만약, 최대 유사도가 거주자기준값 미만인 경우에는 등록 인물(거주자)이 아닌 것으로 판단하여 자동 출입을 불허한다(S220). 이 경우에는 비밀번호나 카드 키를 이용하여 출입할 수 있다.
도 5a 및 도 5b는 본 발명의 다른 실시예에 따른 자동 얼굴 등록 및 갱신에 기반한 얼굴인식 출입 통제 방법의 외부인을 고려한 출입시 승인 과정을 보인 순서도이다.
출입시 승인을 받을 수 있는 인물로, 거주자뿐만 아니라, 외부인(방문객)이 존재하는 경우 다음 프로세서와 같이 승인 절차가 이루어질 수 있다.
먼저, 도 4의 실시예와 동일하게 출입 승인을 위해 출입게이트(110)에 인물(거주자 또는 외부인)이 접근하는 경우 출입통제장치(100)의 카메라를 통하여 얼굴 영상 프레임별로 얼굴 검출이 이루어진다(S300, S302).
얼굴 검출이 완료되고, 상기 설명과 동일한 방법으로 복수의 얼굴 영상들 중 대표 얼굴 영상을 인물 별로 자동 지정하고, 대표 얼굴 영상의 특징정보를 추출할 수 있다(S304, S306, S308).
이후에 호출벨을 누르는 경우, 관리서버(300)는 출입통제장치(100)로부터 제공받은 호출신호와 호출벨을 누른 인물의 얼굴 데이터를 데이터베이스(350)의 외부인데이터베이스에 등록하고, 거주자의 허락(예 : 인터폰을 통한 출입 허락)하에 접근 인물의 출입이 이루어질 수 있다(S310, S312).
또한, 호출신호가 미 수신된 경우(호출벨을 누르기 전 시점, 또는 의도적으로 누르지 않음)에는 관리서버(300)가 데이터베이스(350)에 등록된 거주자 여부를 판단하여, 출입 승인이 이루어질 수 있으며, 다음과 같은 과정을 거치게 된다.
도 4의 실시예와 동일하게 출입게이트(110)에 접근시 촬영에 의해 추출된 얼굴 특징정보와 거주자데이터베이스에 저장된 얼굴 특징정보들 사이의 유사도를 측정한다. 최대 유사도가 기준값(거주자 얼굴 매칭 기준값) 이상인 경우 등록된 거주자로 판단하여, 자동 출입이 승인된다(S314, S316, S318, S320, S322).
여기서 동일 인물로 매칭된 얼굴 데이터는 다음 외출시 등록될 최신 얼굴 데이터와 교체를 위해 데이터베이스(350)의 거주자데이터베이스에서 삭제된다(S320).
만약, 최대 유사도가 기준값 미만인 경우에는 등록 거주자가 아닌 것으로 판단하여 자동 출입을 불허한다(S324). 이 경우에는 비밀번호나 카드 키를 이용하여 출입할 수 있다.
100 ; 출입통제장치
110 ; 출입게이트
200 ; 통신망
300 ; 관리서버
310 ; 데이터추출부
320 ; 데이터등록부
330 ; 데이터매칭부
340 ; 학습부
350 ; 거주자/외부인 데이터베이스
400 ; 관리자단말기

Claims (10)

  1. 삭제
  2. 삭제
  3. 얼굴인식 출입 통제 시스템을 이용한 얼굴인식 출입 통제 방법에 있어서,
    상기 얼굴인식 출입 통제 시스템은
    출입게이트의 출입을 통제하기 위해 인증을 위한 관리서버와 통신망을 통하여 연결되는 출입통제장치;
    상기 출입게이트를 통해 외출시 출입 인증에 필요한 얼굴 데이터를 데이터베이스에 등록하고, 등록된 인물의 얼굴 데이터와 외출 후 귀가하여 출입게이트 재진입시 획득된 얼굴 데이터의 대조를 통해 인증을 수행하고, 기 등록된 얼굴 데이터를 삭제 및 최신 얼굴 데이터로 재등록함으로써 갱신하고, 인증정보를 상기 출입통제장치로 전송하여 출입을 허가하는 상기 관리서버를 포함하되,
    상기 관리서버는
    거주자 외출시 상기 출입통제장치의 카메라를 통해 검출된 얼굴 영상을 통신망을 통해 전송받아 얼굴 특징정보를 추출한 얼굴 데이터를 저장하고,
    상기 얼굴 데이터가 데이터베이스에 저장되어 등록되며,
    상기 얼굴 데이터는 상기 얼굴 영상과, 얼굴 영상으로부터 추출된 얼굴 특징정보를 포함하며,
    상기 출입통제장치는
    기 등록된 인물의 얼굴 데이터와 외출 후 귀가하여 출입게이트 재진입시 획득된 얼굴 데이터의 대조를 통해 출입 인증 시도시, 상기 관리서버에 의해 인증에 실패하여 출입이 불허된 경우에는 비밀번호나 카드 키를 통해 출입게이트를 개방할 수 있는 것을 특징으로 하며,
    상기 얼굴인식 출입 통제 방법은
    상기 관리서버는 거주자 외출 시 획득된 얼굴 데이터를 데이터베이스에 등록하기 위해, 상기 출입통제장치를 통해 검출된 얼굴 영상을 수신하는 단계와,
    상기 얼굴 영상으로부터 얼굴 특징정보를 추출하는 단계와,
    상기 얼굴 영상 및 얼굴 특징정보를 포함한 얼굴 데이터를 데이터베이스에 저장하여 등록하는 단계와,
    상기 관리서버는 외출 후 귀가하여 출입게이트에 접근하는 인물에 대해 출입통제장치를 통하여 얼굴 영상 검출을 수행하는 단계와,
    얼굴 영상의 얼굴 특징정보를 추출하여 외출시 데이터베이스에 기 등록된 얼굴 특징정보들과 대조하여 동일 인물이 있는지 판단하는 단계와,
    기 등록된 얼굴 특징정보를 통해 동일 인물이 있다고 판단된 경우 출입 승인을 허용하는 단계를 포함하며,
    상기 데이터베이스는 거주자 데이터베이스와 외부인 데이터베이스를 포함하는 것을 특징으로 하는 자동 얼굴 등록 및 갱신에 기반한 얼굴인식 출입 통제 방법.
  4. 제3항에 있어서,
    상기 출입통제장치를 통해 검출된 얼굴 영상이 복수 개인 경우, 인물별로 복수의 얼굴 영상을 모아 군집화하는 단계와,
    인물별로 군집화된 얼굴 영상 중 대표 얼굴 영상을 설정하는 단계
    를 더 포함하며,
    상기 관리서버는 상기 대표 얼굴 영상으로부터 얼굴 특징정보를 추출하여 얼굴 데이터로 등록하고, 귀가시 등록된 얼굴 데이터와 외출시 등록된 얼굴 데이터를 서로 대조하여 동일 인물 판단 및 출입 승인을 수행하는 것을 특징으로 하는 자동 얼굴 등록 및 갱신에 기반한 얼굴인식 출입 통제 방법.
  5. 제3항에 있어서,
    상기 관리서버는 출입통제장치로부터 호출 신호를 수신하는 경우, 카메라를 통해 검출된 인물의 얼굴 영상을 제공받고, 해당 인물의 얼굴 영상으로부터 추출된 얼굴 특징정보 및 얼굴 영상을 포함한 얼굴 데이터를 상기 외부인 데이터베이스에 등록하는 단계와,
    상기 출입통제장치를 통한 거주자의 요청하에 출입을 승인하는 단계와,
    상기 관리서버는 상기 출입통제장치에서 호출신호를 미수신하는 경우, 출입 시도 시에 획득된 얼굴 영상의 얼굴 특징정보를 외출시 상기 거주자 데이터베이스에 기 등록된 인물의 얼굴 특징정보와 대조하여 동일 인물이 있는지 판단하는 단계
    를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 자동 얼굴 등록 및 갱신에 기반한 얼굴인식 출입 통제 방법.
  6. 제3항에 있어서,
    상기 관리서버는 출입시 획득된 대표 얼굴 영상의 얼굴 특징정보를 외출시 상기 거주자 데이터베이스에 기 등록된 거주자의 얼굴 특징정보들과 대조하여 동일 인물 여부를 판단하기 위해, 대조하는 두 개의 얼굴 특징정보 사이에 유클리디언 거리 또는 코사인 유사도를 이용하여 특징벡터 유사도를 측정하는 단계와,
    상기 측정된 유사도 중 최대 유사도 값을 찾아 상기 거주자 데이터베이스 내 최대 유사도에 해당하는 얼굴 데이터를 검색하는 단계와,
    상기 검색된 얼굴 데이터의 최대 유사도가 관리자에 의해 미리 설정된 거주자기준값 이상인 경우에 출입을 승인하고, 최대 유사도가 거주자기준값 미만인 경우에는 출입을 불허하는 단계
    를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 자동 얼굴 등록 및 갱신에 기반한 얼굴인식 출입 통제 방법.
  7. 제3항에 있어서,
    상기 관리서버는 머신러닝 알고리즘을 기반으로 동일 인물 여부 판단이 정확하고 용이하도록 학습을 수행하는 단계
    를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 자동 얼굴 등록 및 갱신에 기반한 얼굴인식 출입 통제 방법.
  8. 제3항에 있어서,
    상기 관리서버는 외출시 획득된 얼굴 데이터가 상기 외부인 데이터베이스에 기저장된 인물에 해당하는 경우에 상기 거주자 데이터베이스 등록을 방지하기 위해, 외출시 획득된 얼굴 특징정보와 상기 외부인 데이터베이스에 저장된 얼굴 특징정보들 사이에 유사도를 측정하는 단계와,
    측정된 상기 유사도 중 최대 유사도가 관리자에 의해 미리 설정된 외부인기준값 미만인 경우, 상기 거주자 데이터베이스에 등록하는 단계
    를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 자동 얼굴 등록 및 갱신에 기반한 얼굴인식 출입 통제 방법.
  9. 제3항에 있어서,
    상기 관리서버는 데이터베이스 내 기 등록된 얼굴 데이터를 최신의 데이터로 갱신 유지하고 불필요한 얼굴 데이터 대조에 의한 얼굴인식 속도 저하를 방지하기 위해 거주자 데이터베이스에 저장된 얼굴 데이터의 최대 유사도가 거주자기준값 이상으로 매칭된 경우, 해당 얼굴 데이터를 삭제하는 단계와,
    각 얼굴 데이터에 대해 상기 거주자 데이터베이스 또는 외부인 데이터베이스에 등록된 시점으로부터 측정된 측정시간이 관리자에 의해 사전 설정된 기준시간을 초과하면 해당 얼굴 데이터를 데이터베이스에서 삭제하는 단계와,
    거주자 외출시마다 새로운 얼굴 데이터를 생성하여 상기 거주자 데이터베이스에 저장하여 재등록하는 단계
    를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 자동 얼굴 등록 및 갱신에 기반한 얼굴인식 출입 통제 방법.
  10. 삭제
KR1020200121287A 2020-09-21 2020-09-21 자동 얼굴 등록 및 갱신에 기반한 얼굴인식 출입 통제 시스템 및 방법 KR102244180B1 (ko)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
KR1020200121287A KR102244180B1 (ko) 2020-09-21 2020-09-21 자동 얼굴 등록 및 갱신에 기반한 얼굴인식 출입 통제 시스템 및 방법

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
KR1020200121287A KR102244180B1 (ko) 2020-09-21 2020-09-21 자동 얼굴 등록 및 갱신에 기반한 얼굴인식 출입 통제 시스템 및 방법

Publications (1)

Publication Number Publication Date
KR102244180B1 true KR102244180B1 (ko) 2021-04-23

Family

ID=75738041

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
KR1020200121287A KR102244180B1 (ko) 2020-09-21 2020-09-21 자동 얼굴 등록 및 갱신에 기반한 얼굴인식 출입 통제 시스템 및 방법

Country Status (1)

Country Link
KR (1) KR102244180B1 (ko)

Cited By (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN113361456A (zh) * 2021-06-28 2021-09-07 北京影谱科技股份有限公司 一种人脸识别方法和系统
KR102364371B1 (ko) * 2021-09-07 2022-02-23 주식회사 브리즈랩 안면과 신체형태 인식을 통한 화면보호 동작 방지방법
WO2022260199A1 (ko) * 2021-06-09 2022-12-15 주식회사 앤오픈 사용자 인증 장치 및 사용자 인증 방법
CN116582281A (zh) * 2023-07-10 2023-08-11 中国人民解放军国防科技大学 一种基于密码技术的安全人脸识别方法、系统及设备
KR102592815B1 (ko) * 2023-01-13 2023-10-23 제이비 주식회사 홈네트워크기기를 활용한 실거주 확인 시스템
CN116959286A (zh) * 2023-08-04 2023-10-27 张悦 基于大数据的智能安防方法及系统

Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR100893905B1 (ko) * 2008-07-07 2009-04-21 주식회사 미래인식 생체인식을 이용한 출입관리 방법 및 시스템
JP2009282729A (ja) * 2008-05-22 2009-12-03 Mitsubishi Electric Building Techno Service Co Ltd 入退室管理システム
KR102103557B1 (ko) * 2019-05-03 2020-04-22 주식회사 페이스테그 얼굴 인식 방법, 얼굴 인식 장치, 이를 위한 컴퓨터 프로그램
KR20200099907A (ko) 2019-02-15 2020-08-25 안규민 월패드 연동 홈네트워크 제어 시스템 및 방법

Patent Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2009282729A (ja) * 2008-05-22 2009-12-03 Mitsubishi Electric Building Techno Service Co Ltd 入退室管理システム
KR100893905B1 (ko) * 2008-07-07 2009-04-21 주식회사 미래인식 생체인식을 이용한 출입관리 방법 및 시스템
KR20200099907A (ko) 2019-02-15 2020-08-25 안규민 월패드 연동 홈네트워크 제어 시스템 및 방법
KR102103557B1 (ko) * 2019-05-03 2020-04-22 주식회사 페이스테그 얼굴 인식 방법, 얼굴 인식 장치, 이를 위한 컴퓨터 프로그램

Cited By (10)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
WO2022260199A1 (ko) * 2021-06-09 2022-12-15 주식회사 앤오픈 사용자 인증 장치 및 사용자 인증 방법
KR20220166053A (ko) * 2021-06-09 2022-12-16 주식회사 앤오픈 사용자 인증 장치 및 사용자 인증 방법
KR102601100B1 (ko) * 2021-06-09 2023-11-13 주식회사 앤오픈 사용자 인증 장치 및 사용자 인증 방법
CN113361456A (zh) * 2021-06-28 2021-09-07 北京影谱科技股份有限公司 一种人脸识别方法和系统
CN113361456B (zh) * 2021-06-28 2024-05-07 北京影谱科技股份有限公司 一种人脸识别方法和系统
KR102364371B1 (ko) * 2021-09-07 2022-02-23 주식회사 브리즈랩 안면과 신체형태 인식을 통한 화면보호 동작 방지방법
KR102592815B1 (ko) * 2023-01-13 2023-10-23 제이비 주식회사 홈네트워크기기를 활용한 실거주 확인 시스템
CN116582281A (zh) * 2023-07-10 2023-08-11 中国人民解放军国防科技大学 一种基于密码技术的安全人脸识别方法、系统及设备
CN116582281B (zh) * 2023-07-10 2023-09-22 中国人民解放军国防科技大学 一种基于密码技术的安全人脸识别方法、系统及设备
CN116959286A (zh) * 2023-08-04 2023-10-27 张悦 基于大数据的智能安防方法及系统

Similar Documents

Publication Publication Date Title
KR102244180B1 (ko) 자동 얼굴 등록 및 갱신에 기반한 얼굴인식 출입 통제 시스템 및 방법
US10997809B2 (en) System and method for provisioning a facial recognition-based system for controlling access to a building
US7120278B2 (en) Person recognition apparatus
JP2021015627A (ja) 顔照合システム、顔照合方法、及びプログラム
US8340366B2 (en) Face recognition system
KR100893905B1 (ko) 생체인식을 이용한 출입관리 방법 및 시스템
US11205312B2 (en) Applying image analytics and machine learning to lock systems in hotels
KR102012672B1 (ko) 얼굴인식 기반의 사람 특징인식을 이용한 방범 시스템 및 방법
JP7196932B2 (ja) 情報処理装置、情報処理方法、およびプログラム
CN111401159A (zh) 酒店鉴权管理方法、系统、酒店管理系统以及用户终端
KR20190093799A (ko) Cctv를 통한 실시간 실종자 얼굴 인식 시스템 및 그 방법
CN110276320A (zh) 基于人脸识别的门禁方法、装置、设备和存储介质
US10970953B2 (en) Face authentication based smart access control system
KR101515214B1 (ko) 얼굴 인식을 통한 신원확인 방법과 얼굴인식을 이용한 출입관리 경보 시스템 및 출입관리 경보 제어방법
WO2023019927A1 (zh) 一种人脸识别方法、装置、存储介质及电子设备
CN207817817U (zh) 一种基于互联网的人像识别门禁设备
CN109919023A (zh) 一种基于人脸识别的联网报警方法
CN116386195B (zh) 一种基于图像处理的人脸门禁系统
CN115147887A (zh) 人脸识别率提高方法、门禁设备及计算机可读存储介质
US11586682B2 (en) Method and system for enhancing a VMS by intelligently employing access control information therein
Mun et al. Design for visitor authentication based on face recognition technology using CCTV
JP7260145B2 (ja) 認証装置、認証用端末、認証方法、プログラム及び記録媒体
KR20140060081A (ko) 원거리 얼굴인식 기반 스피드 게이트 통제 방법 및 장치
CA3055600C (en) Method and system for enhancing a vms by intelligently employing access control information therein
US11763613B2 (en) Automatic creation and management of digital identity profiles for access control

Legal Events

Date Code Title Description
E701 Decision to grant or registration of patent right
GRNT Written decision to grant