KR102253757B1 - 얼굴 영상의 생체 감지 장치 및 방법 - Google Patents

Abstract

본 출원의 일 실시 예에 따르면, 대상체의 제1 얼굴 촬영 데이터 및 제2 얼굴 촬영 데이터를 각각 획득하는 데이터 획득부; 상기 제1 얼굴 촬영 데이터와 얼굴 형태 데이터 베이스에 포함된 적어도 어느 하나의 얼굴 형태 데이터를 비교하되, 상기 제1 얼굴 촬영 데이터의 적어도 일부와 상이한 얼굴 형태를 추천 정보로 제공하는 추천부; 및 얼굴 형태 변형 여부를 판단하기 위해 상기 제1 얼굴 촬영 데이터와 상기 제2 얼굴 촬영 데이터 사이의 비유사도를 판단하고, 대상체의 지시 수행 여부를 판단하기 위해 상기 제2 얼굴 촬영 데이터와 상기 추천 정보 사이의 유사도를 판단하는 판단부를 포함하고, 상기 비유사도 및 상기 유사도를 이용하여, 상기 제1 얼굴 촬영 데이터 및 상기 제2 얼굴 촬영 데이터가 상기 대상체로부터 실시간으로 획득된 데이터인지 여부에 대한 생체 감지 정보가 획득되고, 상기 제1 얼굴 촬영 데이터와 상기 제2 얼굴 촬영 데이터는 촬영 시점이 상이하되, 상기 제2 얼굴 촬영 데이터는 상기 추천 정보가 제공됨에 따라 대상체로부터 획득되는 얼굴 촬영 데이터인 것을 특징으로 하는, 생체 감지 장치가 제공될 수 있다.

Description

얼굴 영상의 생체 감지 장치 및 방법{DEVICE AND METHOD FOR FACE LIVENESS DETECTION OF FACIAL IMAGE}

아래의 실시 예들은 얼굴 영상의 생체 감지 장치 및 방법에 관한 것이다.

현대에 들어, 개인 정보 인증에 대한 중요성이 나날이 높아지고 있다. 또한, 개인 정보 인증 기술은 개인의 신체 정보를 활용한 장치 및 방법들이 늘어나고 있는 추세이며, 근태 및 출입 통제 시스템뿐만 아니라 휴대용 디바이스와 같은 다양한 분야에서 활용되고 있다.

최근 널리 활용되는 지문 인식 기술을 활용한 개인 인증 시스템은 수요가 증대되고 있는 추세이나, 지문 인식이 수행되어야 하는 별도의 장치가 요구되며, 지문 인식은 접촉식으로 수행되는 점에서 많은 사람들이 사용하는 공간 또는 장소에서는 사용되기 어렵다는 문제가 있다. 이러한 점을 고려하여, 최근에는 얼굴 인식 기술을 활용한 개인 인증 시스템의 수요가 확대되고 있다.

한편, 근래의 영상 기술의 도약적인 발전에 의해, 얼굴 인식 기술을 활용한 개인 정보 인증 기술은 인증의 정확도 향상이 요구되었다. 일 예로, 얼굴 영상을 이용한 개인 인증 시스템에서, 타인의 사진, 동영상, 가면, 마스크 등을 활용하여 불법적인 인증이 시도될 가능성이 존재하고 있다.

이와 관련하여, 얼굴 영상을 이용한 개인 인증 시스템은 얼굴 영상이 실시간으로 촬영된 대상체의 얼굴을 포함하는 것을 확인하고, 이를 기초로 얻은 대상체의 생체 감지 정보를 통해 개인 인증을 하는 시스템에 대한 필요성이 대두되고 있다.

일 과제는, 얼굴 영상에 대한 분석 및 생체 감지 정보 획득을 수행하는 생체 감지 장치 및 방법을 제공하는 것이다.

일 과제는, 얼굴 영상에 대한 분석 및 분석 정보에 기초한 얼굴 형태 추천에 따라 얻어진 정보로부터 생체 감지 정보 획득을 수행하는 생체 감지 장치 및 방법을 제공하는 것이다.

일 과제는, 얼굴 영상에 대한 분석 및 분석 정보에 기초한 얼굴 형태 추천에 따라 얻어진 정보를 기초로 대상체의 지시 수행 정보 및 얼굴 형태 변경 정보를 획득하여, 상기 지시 수행 정보 및 상기 얼굴 형태 변경 정보를 기초로 생체 감지 정보 획득을 수행하는 생체 감지 장치 및 방법을 제공하는 것이다.

본 발명이 해결하고자 하는 과제가 상술한 과제로 제한되는 것은 아니며, 언급되지 아니한 과제들은 본 명세서 및 첨부된 도면으로부터 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 명확하게 이해될 수 있을 것이다.

일 실시 예에 따르면, 대상체의 제1 얼굴 촬영 데이터 및 제2 얼굴 촬영 데이터를 각각 획득하는 데이터 획득부; 상기 제1 얼굴 촬영 데이터와 얼굴 형태 데이터 베이스에 포함된 적어도 어느 하나의 얼굴 형태 데이터를 비교하되, 상기 제1 얼굴 촬영 데이터의 적어도 일부와 상이한 얼굴 형태를 추천 정보로 제공하는 추천부; 및 얼굴 형태 변형 여부를 판단하기 위해 상기 제1 얼굴 촬영 데이터와 상기 제2 얼굴 촬영 데이터 사이의 비유사도를 판단하고, 대상체의 지시 수행 여부를 판단하기 위해 상기 제2 얼굴 촬영 데이터와 상기 추천 정보 사이의 유사도를 판단하는 판단부를 포함하고, 상기 비유사도 및 상기 유사도를 이용하여, 상기 제1 얼굴 촬영 데이터 및 상기 제2 얼굴 촬영 데이터가 상기 대상체로부터 실시간으로 획득된 데이터인지 여부에 대한 생체 감지 정보가 획득되고, 상기 제1 얼굴 촬영 데이터와 상기 제2 얼굴 촬영 데이터는 촬영 시점이 상이하되, 상기 제2 얼굴 촬영 데이터는 상기 추천 정보가 제공됨에 따라 대상체로부터 획득되는 얼굴 촬영 데이터인 것을 특징으로 하는, 생체 감지 장치가 제공될 수 있다.

일 실시 예에 따르면, 대상체의 제1 얼굴 촬영 데이터 및 제2 얼굴 촬영 데이터를 각각 획득하는 데이터 획득 단계; 상기 제1 얼굴 촬영 데이터와 얼굴 형태 데이터 베이스에 포함된 적어도 어느 하나의 얼굴 형태 데이터를 비교하되, 상기 제1 얼굴 촬영 데이터의 적어도 일부와 상이한 얼굴 형태를 추천 정보로 제공하는 추천 단계; 및 얼굴 형태 변형 여부를 판단하기 위해 상기 제1 얼굴 촬영 데이터와 상기 제2 얼굴 촬영 데이터 사이의 비유사도를 판단하고, 대상체의 지시 수행 여부를 판단하기 위해 상기 제2 얼굴 촬영 데이터와 상기 추천 정보 사이의 유사도를 판단하는 판단 단계를 포함하고, 상기 비유사도 및 상기 유사도를 이용하여, 상기 제1 얼굴 촬영 데이터 및 상기 제2 얼굴 촬영 데이터가 상기 대상체로부터 실시간으로 획득된 데이터인지 여부에 대한 생체 감지 정보가 획득되고, 상기 제1 얼굴 촬영 데이터와 상기 제2 얼굴 촬영 데이터는 촬영 시점이 상이하되, 상기 제2 얼굴 촬영 데이터는 상기 추천 정보가 제공됨에 따라 대상체로부터 획득되는 얼굴 촬영 데이터인 것을 특징으로 하는, 생체 감지 방법이 제공될 수 있다.

또한, 상기 생체 감지 방법을 실행시키도록 구현되는 컴퓨터 판독 가능한 기록 매체에 저장된 컴퓨터 프로그램이 제공될 수 있다.

일 실시 예에 의하면, 얼굴 영상에 대한 분석 및 생체 감지 정보 획득을 수행하는 생체 감지 장치 및 방법을 통해, 대상체의 얼굴 영상에 대한 진위 여부를 판별할 수 있다.

일 실시 예에 의하면, 얼굴 영상에 대한 분석 및 분석 정보에 기초한 얼굴 형태 추천에 따라 얻어진 정보로부터 생체 감지 정보 획득을 수행하는 생체 감지 장치 및 방법을 통해, 대상체의 얼굴 영상에 대한 진위 여부를 판별함에 있어 추천된 얼굴 형태를 기초로 보다 정확도 높은 결과를 획득할 수 있다.

일 실시 예에 의하면, 얼굴 영상에 대한 분석 및 분석 정보에 기초한 얼굴 형태 추천에 따라 얻어진 정보를 기초로 대상체의 지시 수행 정보 및 얼굴 형태 변경 정보를 획득하여, 상기 지시 수행 정보 및 상기 얼굴 형태 변경 정보를 기초로 생체 감지 정보 획득을 수행하는 생체 감지 장치 및 방법을 통해, 대상체가 얼굴 형태에 대한 지시를 잘 수행하는지 여부 및 대상체의 얼굴 형태가 변경되었는지 여부를 통해 대상체의 얼굴 영상에 대한 진위 여부를 보다 정확도 높게 판별할 수 있다.

본 발명의 효과가 상술한 효과들로 제한되는 것은 아니며, 언급되지 아니한 효과들은 본 명세서 및 첨부된 도면으로부터 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 명확히 이해될 수 있을 것이다.

도 1은 일 실시 예에 따른 생체 감지 프로세스를 나타내는 도면이다.
도 2는 일 실시 예에 따른 생체 감지 장치의 구성을 나타내는 도면이다.
도 3은 일 실시 예에 따른 얼굴 촬영 데이터의 분석 정보를 나타내는 도면이다.
도 4는 일 실시 예에 따른 분석 프로세스를 나타내는 도면이다.
도 5는 일 실시 예에 따른 복수의 얼굴 형태를 나타내는 도면이다.
도 6은 일 실시 예에 따른 감정 정보에 기초한 얼굴 형태의 추천 정보를 나타내는 도면이다.
도 7은 일 실시 예에 따른 발음 정보에 기초한 얼굴 형태의 추천 정보를 나타내는 도면이다.
도 8은 일 실시 예에 따른 대상체의 얼굴 형태 변화를 나타내는 도면이다.
도 9는 일 실시 예에 따른 추천 프로세스를 나타내는 도면이다.
도 10은 일 실시 예에 따른 판단 프로세스를 나타내는 도면이다.

이하에서는 도면을 참조하여 본 발명의 구체적인 실시 예를 상세하게 설명한다. 다만, 본 발명의 사상은 제시되는 실시 예에 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 실시 예를 용이하게 제안할 수 있을 것이나, 이 또한 본원 발명 사상 범위 내에 포함된다고 할 것이다.

또한, 각 실시 예의 도면에 나타나는 동일한 사상의 범위 내의 기능이 동일한 구성요소는 동일한 참조 부호를 사용하여 설명한다.

본 출원의 일 실시 예에 따르면, 대상체의 제1 얼굴 촬영 데이터 및 제2 얼굴 촬영 데이터를 각각 획득하는 데이터 획득부; 상기 제1 얼굴 촬영 데이터와 얼굴 형태 데이터 베이스에 포함된 적어도 어느 하나의 얼굴 형태 데이터를 비교하되, 상기 제1 얼굴 촬영 데이터의 적어도 일부와 상이한 얼굴 형태를 추천 정보로 제공하는 추천부; 및 얼굴 형태 변형 여부를 판단하기 위해 상기 제1 얼굴 촬영 데이터와 상기 제2 얼굴 촬영 데이터 사이의 비유사도를 판단하고, 대상체의 지시 수행 여부를 판단하기 위해 상기 제2 얼굴 촬영 데이터와 상기 추천 정보 사이의 유사도를 판단하는 판단부를 포함하고, 상기 비유사도 및 상기 유사도를 이용하여, 상기 제1 얼굴 촬영 데이터 및 상기 제2 얼굴 촬영 데이터가 상기 대상체로부터 실시간으로 획득된 데이터인지 여부에 대한 상기 생체 감지 정보가 획득되고, 상기 제1 얼굴 촬영 데이터와 상기 제2 얼굴 촬영 데이터는 촬영 시점이 상이하되, 상기 제2 얼굴 촬영 데이터는 상기 추천 정보가 제공됨에 따라 대상체로부터 획득되는 얼굴 촬영 데이터인 것을 특징으로 하는, 생체 감지 장치가 제공될 수 있다.

또한, 상기 제1 얼굴 촬영 데이터는 제1 얼굴 정보를 포함하고, 상기 제2 얼굴 촬영 데이터는 제2 얼굴 정보를 포함하되, 상기 제1 얼굴 정보 및 상기 제2 얼굴 정보는 서로 대응되는 적어도 하나 이상의 특징점을 포함하는 것을 특징으로 하는, 생체 감지 장치가 제공될 수 있다.

또한, 상기 얼굴 형태 데이터 베이스는 복수의 제3 얼굴 정보를 포함하고, 상기 복수의 제3 얼굴 정보는 상기 제1 얼굴 정보 및 상기 제2 얼굴 정보에 각각 대응되는 적어도 하나 이상의 특징점을 포함하는 것을 특징으로 하는, 생체 감지 장치가 제공될 수 있다.

또한, 상기 특징점은 대상체의 얼굴 영역에 포함된 적어도 어느 하나의 얼굴 부위에 대응되고, 상기 얼굴 부위는 눈, 코, 입, 및 눈썹 중 적어도 어느 하나인 것을 특징으로 하는, 생체 감지 장치가 제공될 수 있다.

또한, 상기 추천 정보는 상기 제1 얼굴 정보와 상기 복수의 제3 얼굴 정보가 각각 대응되는 상기 특징점이 비교된 비교 결과에 기초하되, 상기 비교 결과가 제1 임계값 이상인 상기 제3 얼굴 정보를 추천하는 것을 특징으로 하는, 생체 감지 장치가 제공될 수 있다.

또한, 상기 비유사도는 상기 제1 얼굴 정보와 상기 제2 얼굴 정보가 각각 대응되는 상기 특징점이 비교된 비교 결과에 기초하여, 상기 비교 결과가 제2 임계값 이상인 경우에 비유사하다고 판단하는 것을 특징으로 하는, 생체 감지 장치가 제공될 수 있다.

또한, 상기 유사도는 상기 제2 얼굴 정보와 상기 제3 얼굴 정보가 각각 대응되는 상기 특징점이 비교된 비교 결과에 기초하여, 상기 비교 결과가 제3 임계값 이상인 경우에 유사하다고 판단하는 것을 특징으로 하는, 생체 감지 장치가 제공될 수 있다.

또한, 상기 생체 감지 정보는 상기 유사도가 상기 제1 얼굴 촬영 데이터와 상기 추천 정보가 유사하다는 정보를 포함하고, 상기 비유사도가 상기 제1 얼굴 촬영 데이터와 상기 제2 얼굴 촬영 데이터가 비유사하다는 정보를 포함하는 경우에, 상기 대상체로부터 생체가 감지된 것으로 판단하는 것을 특징으로 하는, 생체 감지 장치가 제공될 수 있다.

또한, 상기 생체 감지 정보는 상기 유사도가 상기 제1 얼굴 촬영 데이터와 상기 추천 정보가 비유사하다는 정보를 포함하거나, 상기 비유사도가 상기 제1 얼굴 촬영 데이터와 상기 제2 얼굴 촬영 데이터가 유사하다는 정보를 포함하는 경우에, 상기 대상체로부터 생체가 감지되지 않은 것으로 판단하는 것을 특징으로 하는, 생체 감지 장치가 제공될 수 있다.

또한, 상기 추천 정보는 감정 정보, 발음 정보, 행동 정보 중 적어도 어느 하나를 포함하는 것을 특징으로 하는, 생체 감지 장치가 제공될 수 있다.

본 출원의 일 실시 예에 따르면, 대상체의 제1 얼굴 촬영 데이터 및 제2 얼굴 촬영 데이터를 각각 획득하는 데이터 획득 단계; 상기 제1 얼굴 촬영 데이터와 얼굴 형태 데이터 베이스에 포함된 적어도 어느 하나의 얼굴 형태 데이터를 비교하되, 상기 제1 얼굴 촬영 데이터의 적어도 일부와 상이한 얼굴 형태를 추천 정보로 제공하는 추천 단계; 및 얼굴 형태 변형 여부를 판단하기 위해 상기 제1 얼굴 촬영 데이터와 상기 제2 얼굴 촬영 데이터 사이의 비유사도를 판단하고, 대상체의 지시 수행 여부를 판단하기 위해 상기 제2 얼굴 촬영 데이터와 상기 추천 정보 사이의 유사도를 판단하는 판단 단계를 포함하고, 상기 비유사도 및 상기 유사도를 이용하여, 상기 제1 얼굴 촬영 데이터 및 상기 제2 얼굴 촬영 데이터가 상기 대상체로부터 실시간으로 획득된 데이터인지 여부에 대한 상기 생체 감지 정보가 획득되고, 상기 제1 얼굴 촬영 데이터와 상기 제2 얼굴 촬영 데이터는 촬영 시점이 상이하되, 상기 제2 얼굴 촬영 데이터는 상기 추천 정보가 제공됨에 따라 대상체로부터 획득되는 얼굴 촬영 데이터인 것을 특징으로 하는, 생체 감지 방법이 제공될 수 있다.

또한, 상기 생체 감지 방법을 실행시키도록 구현되는 컴퓨터 판독 가능한 기록 매체에 저장된 컴퓨터 프로그램이 제공될 수 있다.

이하에서는 생체 감지 프로세스 및 장치에 대해 보다 상세히 설명하고자 한다.

1. 생체 감지 프로세스 및 장치

1.1 생체 감지 프로세스

1.1.1 일반

생체 감지 프로세스는 신체 정보를 활용한 개인 인증 장치 및/또는 시스템에서 사용될 수 있다. 또한, 생체 감지 프로세스는 신체 정보를 획득 및 분석을 통해 생체 감지 정보를 획득하는 프로세스일 수 있다. 특히, 생체 감지 프로세스는 얼굴 정보를 획득 및 분석을 통해 생체 감지 정보를 획득하는 프로세스일 수 있다. 또한, 생체 감지 프로세스는 얼굴 정보에 포함된 얼굴 형태 변화 정보 획득 및 분석을 통해 생체 감지 정보를 획득하는 프로세스일 수 있다.

신체 정보를 이용한 생체 감지 프로세스는 사용자가 별도의 암호를 기억할 필요가 없다는 점에서 효용성이 있다. 또한, 신체 정보를 이용한 생체 감지 프로세스는 개인 인증 시 암호가 도용되지 않아 보안이 강화될 수 있다. 또한, 얼굴 정보를 기초로 생체 감지 정보를 획득하되, 얼굴 정보에 포함된 얼굴 형태 변화 정보를 통해 생체 감지 정보를 획득할 수 있어, 얼굴 정보가 이미지, 동영상 등과 같이 도용되는 것을 방지할 수 있다.

이하에서는 생체 감지 프로세스에 대해 보다 상세히 설명하고자 한다.

1.1.2 구성

도 1은 일 실시 예에 따른 생체 감지 프로세스를 나타내는 도면이다. 도 1을 참조하면, 상기 생체 감지 프로세스는 제1 얼굴 촬영 데이터 획득(S10), 얼굴 정보 획득(S20), 새로운 얼굴 형태 추천(S30), 제2 얼굴 촬영 데이터 획득(S40), 및 생체 감지 정보 획득(S50) 중 적어도 어느 하나의 단계를 포함할 수 있다.

상기 제1 얼굴 촬영 데이터 획득(S10)은 대상체의 제1 얼굴 촬영 데이터를 획득할 수 있다. 상기 제1 얼굴 촬영 데이터 획득(S10)은 대상체가 얼굴 정보를 통한 개인 인증 시 제1 얼굴 촬영 데이터를 획득할 수 있다. 상기 제1 얼굴 촬영 데이터 획득(S10)은 개인 인증을 요청하는 대상체의 제1 얼굴 촬영 데이터를 획득할 수 있다. 상기 얼굴 정보 획득(S20)은 상기 제1 얼굴 촬영 데이터 획득(S10)에서 획득된 제1 얼굴 촬영 데이터를 기초로 얼굴 정보를 획득할 수 있다. 상기 얼굴 정보 획득(S20)은 상기 제1 얼굴 촬영 데이터에 포함된 얼굴 영역을 기초로 얼굴 정보를 획득할 수 있다. 상기 얼굴 정보는 얼굴 부위 별 위치, 크기, 또는 영역, 얼굴 크기, 얼굴 윤곽, 얼굴 형태, 표정 등의 정보를 포함할 수 있다.

상기 새로운 얼굴 형태 추천(S30)은 상기 얼굴 정보 획득(S20)에서 획득된 얼굴 정보를 기초로 새로운 얼굴 형태를 추천할 수 있다. 상기 새로운 얼굴 형태 추천(S30)은 상기 얼굴 정보를 기초로 대상체에게 지시될 새로운 얼굴 형태를 추천할 수 있다. 상기 제2 얼굴 촬영 데이터 획득(S40)은 상기 새로운 얼굴 형태 추천(S30)에서 추천된 새로운 얼굴 형태가 입력됨에 따라 획득되는 대상체의 제2 얼굴 촬영 데이터를 획득할 수 있다.

상기 생체 감지 정보 획득(S50)은 상기 제1 얼굴 촬영 데이터 획득(S10), 상기 얼굴 정보 획득(S20), 상기 새로운 얼굴 형태 추천(S30), 및 상기 제2 얼굴 촬영 데이터 획득(S40) 중 적어도 어느 하나로부터 얻어진 정보를 기초로 대상체의 생체 감지 정보를 획득할 수 있다. 상기 생체 감지 정보 획득(S50)은 생체가 감지되지 않은 결과를 포함한 생체 감지 정보를 획득한 경우, 상기 생체 감지 프로세스는 상기 새로운 얼굴 형태 추천(S30)을 재수행할 수 있다. 상기 생체 감지 정보는 상기 제1 얼굴 촬영 데이터 및 상기 제2 얼굴 촬영 데이터에 포함된 대상체의 얼굴 영상에 대한 생체(Liveness) 여부를 감지한 정보를 포함할 수 있다. 상기 생체 감지 정보는 상기 제1 얼굴 촬영 데이터, 상기 제2 얼굴 촬영 데이터, 및 상기 추천된 새로운 얼굴 형태에 대한 정보로부터 획득된 정보를 포함할 수 있다.

상기 생체 감지 프로세스는 상술한 내용 및 순서에 한정되지 아니하며, 상술한 내용 이외에 별도의 내용을 더 포함하거나, 상술한 내용 중 적어도 일부를 생략하여 수행될 수 있다.

1.2 생체 감지 장치

1.2.1 일반

생체 감지 장치는 신체 정보를 활용한 개인 장치 및/또는 시스템일 수 있다. 상기 생체 감지 장치는 목차 1.1 생체 감지 프로세스에서 상술한 생체 감지 프로세스가 수행 가능한 장치 및/또는 시스템일 수 있다. 특히, 상기 생체 감지 장치는 얼굴 촬영 데이터를 통해 상술한 감지 프로세스가 수행 가능한 장치 및/또는 시스템일 수 있다.

본 출원의 일 실시 예에 따른 생채 감지 장치는 대상체의 생체 여부를 감지할 수 있는 전자 기기일 수 있다. 본 출원의 일 실시 예에 따른 생채 감지 장치는 상기 생체 감지 프로세스를 수행할 수 있는 전자 기기일 수 있다. 상기 전자 기기는 컴퓨터, 단말기, 키오스크 등일 수 있다. 또한, 상기 단말기는 스마트 폰, 태블릿, PDA, 노트북 및 웨어러블 디바이스 등일 수 있다. 또한, 본 출원의 일 실시 예에 따른 생체 감지 장치는 컴퓨터 프로그램, 모바일 앱(APP, Application), 클라우드 서버 등에 의해 생체 감지 프로세스를 수행할 수 있다.

또한, 상기 생체 감지 장치는 신체 정보를 획득하기 위한 촬상 장치 또는 촬상부를 포함할 수 있다. 상기 생체 감지 장치는 상기 생체 감지 프로세스를 수행할 수 있는 장치로써, 대상체의 신체를 촬영할 수 있는 촬상 장치 또는 촬상부를 포함할 수 있다. 특히, 상기 생체 감지 장치는 얼굴 정보를 활용한 상기 생체 감지 프로세스를 수행할 수 있도록, 대상체의 얼굴을 촬영할 수 있는 촬상 장치 또는 촬상부를 포함할 수 있다.

신체 정보를 이용한 상기 생체 감지 장치는 개인 인증이 사용자의 기억에 의존하지 않을 수 있고, 암호 또는 패턴 등과 같은 형태의 인증 방법은 도용 가능성이 있는 단점을 보완할 수 있는 점에서 이점이 있다. 특히, 얼굴 정보를 이용한 상기 생체 감지 장치는 비접촉식 형태로 얼굴 정보를 획득할 수 있어, 사용자에게 편리함을 제공할 수 있는 이점이 있다.

이하에서는 생체 감지 장치에 대해 보다 상세히 설명하고자 한다.

1.2.2 구성

도 2는 일 실시 예에 따른 생체 감지 장치(10)의 구성을 나타내는 도면이다. 상기 생체 감지 장치(10)는 제어부(100), 데이터 획득부(200), 분석부(300), 추천부(400), 판단부(500), 및 데이터 저장부(600) 중 적어도 어느 하나를 포함할 수 있다.

상기 제어부(100)는 상기 데이터 획득부(200), 상기 분석부(300), 상기 추천부(400), 상기 판단부(500), 및 데이터 저장부(600) 중 적어도 어느 하나를 제어할 수 있다. 상기 제어부(100)는 CPU(Central Processing Unit), RAM(Random Access Memory), GPU(Graphic Processing Unit), 하나 이상의 마이크로 프로세서 및 기타 미리 정해진 논리에 따라 입력된 데이터를 처리할 수 있는 전자 부품 중 하나 이상을 포함할 수 있다.

상기 데이터 획득부(200)는 대상체가 촬영된 데이터를 획득할 수 있다. 상기 데이터 획득부(200)는 대상체의 신체 부위가 촬영된 데이터를 획득할 수 있다. 특히, 상기 데이터 획득부(200)는 대상체의 얼굴이 촬영된 데이터를 획득할 수 있다. 상기 데이터 획득부(200)는 대상체의 얼굴이 촬영된 사진 또는 영상을 획득할 수 있다. 상기 데이터 획득부(200)는 실시간으로 대상체의 얼굴이 촬영된 사진 또는 영상을 획득할 수 있다. 상기 데이터 획득부(200)는 신체 정보를 획득하기 위한 촬상 장치 또는 촬상부를 포함할 수 있다. 상기 생체 감지 장치는 상기 생체 감지 프로세스를 수행할 수 있는 장치로써, 대상체의 신체를 촬영할 수 있는 촬상 장치 또는 촬상부를 포함할 수 있다. 특히, 상기 생체 감지 장치는 얼굴 정보를 활용한 상기 생체 감지 프로세스를 수행할 수 있도록, 대상체의 얼굴을 촬영할 수 있는 촬상 장치 또는 촬상부를 포함할 수 있다.

상기 분석부(300)는 상기 데이터 획득부(200)에서 획득된 촬영 데이터로부터 얼굴 정보를 분석할 수 있다. 상기 분석부(300)는 상기 데이터 획득부(200)에서 획득된 얼굴 촬영 데이터에 포함된 얼굴 영역으로부터 얼굴 정보를 분석할 수 있다. 특히, 상기 분석부(300)는 상기 얼굴 촬영 데이터에 포함된 얼굴 부위, 즉 눈, 코, 입 등으로부터 얼굴 정보를 분석할 수 있다. 상기 얼굴 정보는 얼굴 부위 별 위치, 크기, 또는 영역, 얼굴 크기, 얼굴 윤곽, 얼굴 형태, 표정 등의 정보를 포함할 수 있다.

상기 추천부(400)는 상기 데이터 획득부(200)에서 획득된 얼굴 촬영 데이터 및 상기 분석부(300)에서 획득된 분석 정보 중 적어도 어느 하나로부터 새로운 얼굴 형태를 추천할 수 있다. 상기 추천부(400)는 상기 데이터 획득부(200)에서 획득된 얼굴 촬영 데이터 및 상기 분석부(300)에서 획득된 분석 정보 중 적어도 어느 하나로부터 새로운 얼굴 형태를 추천할 수 있고, 추천된 새로운 얼굴 형태를 수행하도록 대상체에게 지시될 수 있다.

상기 판단부(500)는 상기 데이터 획득부(200)에서 획득된 얼굴 촬영 데이터, 상기 분석부(300)에서 획득된 분석 정보, 및 상기 추천부(400)에서 추천된 추천 정보 중 적어도 어느 하나로부터 대상체의 생체 감지 여부를 판단할 수 있다. 특히, 상기 판단부(500)는 상기 데이터 획득부(200)에서 획득된 제1 얼굴 촬영 데이터 및 상기 제1 얼굴 촬영 데이터로부터 상기 분석부(300)에서 획득된 제1 분석 정보와 상기 추천 정보가 입력됨에 따라 상기 데이터 획득부(200)에서 획득된 제2 얼굴 촬영 데이터로부터 상기 분석부(300)가 획득한 제2 분석 정보를 비교하여 대상체의 생체 감지 여부를 판단할 수 있다.

상기 데이터 저장부(600)는 상기 데이터 획득부(200), 상기 분석부(300), 상기 추천부(400), 및 상기 판단부(500) 중 적어도 어느 하나로부터 얻어진 정보 또는 데이터를 저장할 수 있다. 또한, 상기 데이터 저장부(600)는 복수의 얼굴 형태에 대한 데이터 베이스를 포함할 수 있다. 또한, 상기 데이터 저장부(600)는 복수의 얼굴 형태로써, 표정, 발음, 행동 등에 따라 얻어지는 얼굴 형태에 관한 데이터 베이스를 포함할 수 있다.

본 출원의 상기 생체 감지 장치(10)는 얼굴 촬영 데이터, 분석 정보, 및 추천 정보 중 적어도 어느 하나로부터, 대상체의 생체 감지 여부를 비접촉식으로 판단할 수 있다. 또한, 본 출원의 생체 감지 장치(10)는 얼굴 촬영 데이터 및 분석 정보와 함께, 추천 정보가 입력됨에 따라 획득되는 얼굴 촬영 데이터 및 분석 정보를 기초로 대상체의 생체 감지 여부를 보다 정확도 높게 판단할 수 있어, 높은 보안 서비스를 제공할 수 있다.

상기 생체 감지 장치(10)에 대한 상세한 내용은 후술될 내용에서 보다 자세히 다루고자 한다. 상기 생체 감지 장치(10)는 상술한 내용 및 순서에 한정되지 아니하며, 필요에 따라 일부 구성이 생략, 추가, 또는 대체될 수 있다.

2. 얼굴 분석

2.1 목적 및 의의

신체 정보를 이용한 생체 감지 장치 및 방법은 분석된 신체 정보에 따라 생체 감지 여부를 판단하기에, 생체 감지 여부 판단의 정확도는 분석된 신체 정보에 의해 결정될 수 있다. 특히, 본 출원의 일 실시 예에 따른 생체 감지 장치 및 방법은 얼굴 정보를 이용할 수 있고, 상기 얼굴 정보는 복수의 얼굴 부위를 포함하여, 상기 복수의 얼굴 부위에 대한 분석 정보에 의해 생체 감지 정보가 획득될 수 있다. 특히, 상기 얼굴 정보에 포함된 상기 복수의 얼굴 부위는, 시간의 흐름에 따라 위치 변화 정보를 분석할 수 있어, 상기 위치 변화 정보로부터 생체 감지 정보가 획득될 수 있다.

2.2 분석 정보

2.2.1 일반

도 2를 참조하면, 상기 분석부(300)는 상기 데이터 획득부(200)에서 획득된 얼굴 촬영 데이터를 기초로 분석을 수행하여, 분석 정보를 획득할 수 있다. 상기 분석 정보는 얼굴 촬영 데이터에 포함된 얼굴 정보일 수 있다. 상기 분석 정보는 얼굴 촬영 데이터에 포함된 얼굴 영역에 대한 분석 정보일 수 있다. 상기 분석 정보는 상기 얼굴 영역에 포함된 얼굴 부위별 위치, 크기, 영역 등으로부터 획득되는 분석 정보일 수 있다. 특히, 상기 분석 정보는 상기 얼굴 촬영 데이터에 포함된 얼굴 부위 별 위치에 대한 벡터 값이 분석된 정보일 수 있다. 상기 분석 정보는 얼굴 부위 중 눈, 코, 입의 위치에 대한 벡터 값이 분석된 정보일 수 있다. 또한, 상기 분석 정보는 얼굴 부위 중 적어도 어느 하나를 기준으로 정규화된 정보일 수 있다. 상기 분석 정보는 얼굴 부위 별 위치에 대한 벡터 값을 획득되되, 코의 위치를 기초로 정규화된 정보일 수 있다.

2.2.2 얼굴 특징점(Facial point)

도 3은 일 실시 예에 따른 얼굴 촬영 데이터의 분석 정보를 나타내는 도면이다.

도 3을 참조하면, 특히, 상기 분석 정보는 얼굴 촬영 데이터에 포함된 얼굴 특징점(F)에 대한 정보일 수 있다. 도 3을 참조하면, 상기 얼굴 특징점(F)은 코(f1), 양안(f2, f3), 및 입 양 끝(f4, f5) 중 적어도 어느 하나를 포함할 수 있다. 또한, 상기 분석 정보는 복수의 상기 얼굴 특징점(F)들이 가지는 위치, 밀집도, 배치 등에 대한 정보일 수 있다. 또한, 상기 분석 정보는 복수의 상기 얼굴 특징점(F)들이 가지는 벡터 값에 대한 정보일 수 있다. 또한, 상기 분석 정보는 대상체의 표정, 발음, 행동 등에 따라 위치 변화가 큰 상기 얼굴 특징점(F)들의 위치, 밀집도, 배치 등에 대한 정보일 수 있다.

상기 분석 정보가 상기 얼굴 특징점(F)에 대한 정보를 포함할 수 있어, 생체 감지 여부 판단이 효율적으로 분석될 수 있다. 또한, 상기 분석 정보는 상기 얼굴 특징점(F)에 대한 정보를 포함하여, 상기 데이터 저장부(600)는 보다 적은 용량의 데이터를 저장할 수 있다.

2.3 분석 방법

2.3.1 일반

도 2를 참조하면, 상기 분석부(300)는 상기 데이터 획득부(200)에서 획득된 얼굴 촬영 데이터를 분석하되, 상기 얼굴 촬영 데이터로부터 얼굴 정보를 획득할 수 있는 분석 방법이 수행될 수 있다. 상기 분석부(300)는 상기 얼굴 촬영 데이터로부터 얼굴 정보를 획득할 수 있는 소정의 알고리즘에 의한 분석 방법이 수행될 수 있다. 상기 분석부(300)는 상기 얼굴 촬영 데이터로부터 얼굴 정보를 획득할 수 있는 소정의 컴퓨터 프로그램에 의한 분석 방법이 수행될 수 있다.

또한, 상기 분석부(300)는 상기 얼굴 촬영 데이터로부터 얼굴 정보를 획득할 수 있는 인공 지능(AI, Artificial Intelligence)에 의한 분석 방법이 수행될 수 있다. 상기 분석부(300)는 복수의 데이터로 미리 학습된 인공 지능(AI, Artificial Intelligence)에 의해 분석이 수행될 수 있다. 또한, 상기 분석부(300)는 SIFT(Scale Invariant Feature Transform), HOG(Histogram of Oriented Gradient), Haar feature, Ferns, LBP(Local Binary Pattern), MCT(Modified Census Transform), NN(Neural Network), DNN(Deep Neural Network), CNN(Convolutional Neural Network) 등이 이용될 수 있다.

2.3.2 분석 프로세스

도 4는 일 실시 예에 따른 분석 프로세스를 나타내는 도면이다. 상기 분석 프로세스는 제1 얼굴 촬영 데이터 획득(S310), 얼굴 정보 분석(S330), 분석 정보 정규화(S350), 및 제1 얼굴 정보 획득(S390) 중 적어도 어느 하나의 단계를 포함할 수 있다.

도 1 내지 도 4를 참조하면, 상기 제1 얼굴 촬영 데이터 획득(S310)은 상기 데이터 획득부(200)에서 획득된 얼굴 촬영 데이터를 획득하는 단계일 수 있다. 상기 제1 얼굴 촬영 데이터 획득(S310)은 상기 데이터 획득부(200)에서 획득된 얼굴 촬영 데이터 중 분석이 요구되는 일부 데이터를 제1 얼굴 촬영 데이터로 획득하는 단계일 수 있다. 상기 제1 얼굴 촬영 데이터 획득(S310)은 상기 데이터 획득부(200)에서 획득된 얼굴 촬영 데이터 중 소정의 기간에 포함된 일부 데이터를 제1 얼굴 촬영 데이터로 획득하는 단계일 수 있다.

도 1 내지 도 4를 참조하면, 상기 얼굴 정보 분석(S330)은 상기 제1 얼굴 촬영 데이터 획득(S310)에서 획득된 상기 제1 얼굴 촬영 데이터에 포함된 얼굴 정보를 분석하는 단계일 수 있다. 상기 얼굴 정보 분석(S330)은 상기 제1 얼굴 촬영 데이터 획득(S310)에서 획득된 상기 제1 얼굴 촬영 데이터에 포함된 얼굴 정보를 분석하고, 그 결과에 대한 평균값을 분석 정보로 획득하는 단계일 수 있다.

도 1 내지 도 4를 참조하면, 상기 분석 정보 정규화(S350)는 상기 얼굴 정보 분석(S330)에서 획득된 분석 정보를 정규화하는 단계일 수 있다. 또한, 상기 분석 정보 정규화(S350)는 상기 얼굴 정보 분석(S330)에서 획득된 분석 정보를 정규화하여, 상기 데이터 저장부(600)에 저장된 얼굴 형태 데이터 베이스에 포함된 얼굴 형태와의 비교를 용이하게 할 수 있다.

도 1 내지 도 4를 참조하면, 상기 제1 얼굴 정보 획득(S390)은 상기 얼굴 정보 분석(S330) 및 상기 분석 정보 정규화(S350)에서 각각 획득된 분석 정보 및 정규화 정보 중 적어도 어느 하나로부터 얼굴 정보를 획득하는 단계일 수 있다.

상술한 내용과 같이, 본 출원의 일 실시 예에 따른 생체 감지 장치 및 프로세스는 상기 분석 프로세스에 의해 얼굴 촬영 데이터에 대한 분석이 수행됨에 따라 상기 분석 정보가 획득될 수 있고, 상기 분석 정보를 기초로 상기 데이터 저장부(600)에 저장된 얼굴 형태 데이터 베이스로부터 추천 정보가 획득될 수 있다. 이에 대해서는 후술될 내용에서 상세히 다루고자 한다.

3. 얼굴 형태 추천

3.1 목적 및 의의

신체 정보를 이용한 생체 감지 및 방법은 신체 정보의 변화에 따라 생체 감지 여부를 판단하여, 생체 감지 여부 판단의 정확도는 상기 신체 정보의 변화에 관한 정보에 의해 결정될 수 있다. 특히, 상기 신체 정보의 변화는 시간의 흐름으로부터 발생되거나, 소정의 지시 사항에 따른 수행으로부터 발생될 수 있다. 특히, 본 출원의 일 실시 예에 따른 생체 감지 장치 및 방법은 얼굴 정보를 이용할 수 있고, 상기 얼굴 정보에 포함된 복수의 얼굴 부위 중 적어도 어느 하나의 변화로부터 생체 감지 정보를 획득할 수 있다. 특히, 본 출원의 일 실시 예에 따른 생체 감지 장치 및 방법은 상기 얼굴 정보에 포함된 복수의 얼굴 부위 중 적어도 어느 하나의 위치 변화로부터 생체 감지 정보를 획득할 수 있다. 본 출원의 일 실시 예에 따른 생체 감지 장치 및 방법은 상기 얼굴 정보에 포함된 복수의 얼굴 부위 중 적어도 어느 하나의 변화의 정도가 클수록 생체 감지 여부 판단의 정확도가 향상될 수 있다.

따라서, 본 출원의 일 실시 예에 따른 생체 감지 장치 및 방법은 상기 복수의 얼굴 부위 중 적어도 어느 하나의 변화가 발생되는 얼굴 형태를 대상체에게 추천 또는 지시할 수 있고, 이를 통해 획득된 상기 변화로부터 생체 감지 여부 판단을 수행할 수 있다. 특히, 본 출원의 일 실시 예에 따른 생체 감지 장치 및 방법은 상기 복수의 얼굴 부위 중 적어도 어느 하나의 변화의 정도가 큰 얼굴 형태를 대상체에게 추천 또는 지시할 수 있고, 이를 통해 획득된 상기 변화로부터 보다 정확도가 향상된 생체 감지 여부 판단이 수행될 수 있다.

3.2 추천 정보

3.2.1 일반

도 2를 참조하면, 상기 추천부(400)는 상기 데이터 저장부(600)에 저장된 얼굴 형태 데이터 베이스에서 대상체에게 추천 정보를 제공할 수 있다. 또한, 상기 추천부(400)는 상기 데이터 획득부(200)에서 획득된 얼굴 촬영 데이터 및 상기 분석부(300)에서 획득된 분석 정보 중 적어도 어느 하나로부터 대상체에게 추천 정보를 제공할 수 있다. 상기 추천부(400)는 상기 데이터 획득부(200)에서 획득된 얼굴 촬영 데이터 및 상기 분석부(300)에서 획득된 분석 정보 중 적어도 어느 하나로부터 획득된 추천 정보를 대상체에게 제공하되, 상기 추천 정보는 대상체에게 소정의 행동을 지시하는 정보일 수 있다.

상기 추천 정보는 얼굴 촬영 데이터에 포함된 얼굴 영역에 대한 정보일 수 있다. 상기 추천 정보는 상기 얼굴 영역에 포함된 얼굴 부위별 위치, 크기, 영역 등에 대한 정보일 수 있다. 또한, 상기 추천 정보는 상기 얼굴 영역에 포함된 얼굴 부위별 위치, 크기, 및 영역 중 적어도 어느 하나에 대한 정보의 변화가 발생되는 정보일 수 있다. 특히, 상기 추천 정보는 상기 얼굴 영역에 포함된 얼굴 부위별 위치, 크기, 및 영역 중 적어도 어느 하나에 대한 정보의 변화가 발생되는 정보이되, 상기 변화가 가장 크게 발생되는 정보일 수 있다. 또한, 목차 2. 얼굴 분석의 내용에 따라, 상기 추천 정보는 상기 복수의 얼굴 특징점(F) 중 적어도 어느 하나의 위치 정보의 변화가 발생되는 정보일 수 있다. 또한, 상기 추천 정보는 상기 복수의 얼굴 특징점(F) 중 적어도 어느 하나의 위치 정보의 변화가 발생되는 정보이되, 상기 변화가 가장 크게 발생되는 정보일 수 있다. 특히, 상기 추천 정보는 감정 정보, 발음 정보, 행동 정보 등과 같은 정보일 수 있다.

상기 추천 정보는 정보 내용, 사용 환경, 정확도, 클라이언트의 선호도 등에 따라 대상체에게 서로 상이한 추천 방식으로 제공될 수 있다. 또한, 상기 추천 방식은 텍스트, 영상, 이미지, 이모티콘, 사진, 아이콘, 음성 등으로 구현될 수 있다. 상기 추천 방식은 상술한 내용에 한정되지 아니하며, 상기 추천 정보에 적합한 방식으로 대상체에게 제공될 수 있다.

3.2.2 감정 정보

도 5는 일 실시 예에 따른 복수의 얼굴 형태를 나타내는 도면이다. 도 5(a)는 무표정인 얼굴 형태를 나타내고, 도 5(b)는 미소를 띈 얼굴 형태를 나타내고, 도 5(c)는 활짝 웃는 얼굴 형태를 나타내고, 도 5(d)는 화난 얼굴 형태를 나타내고, 도 5(e)는 놀란 얼굴 형태를 나타내고, 도 5(f)는 겁먹은 얼굴 형태를 나타내는 도면이다.

도 5를 참조하면, 얼굴 영역에 포함된 얼굴 부위 별 위치, 크기 및 영역 중 적어도 어느 하나가 감정에 따라 달라지는 표정에 의한 변화가 발생될 수 있다. 특히, 상기 생체 감지 장치 및 방법은 얼굴 영역에 포함된 복수의 얼굴 특징점 중 적어도 어느 하나가 감정에 따라 달라지는 표졍에 의한 변화가 발생될 수 있다. 이를 통해, 일 실시 예에 따른 상기 생체 감지 장치 및 방법은 감정 정보를 상기 추천 정보가 제공될 수 있다.

도 5를 참조하면, 상기 추천 정보는 감정 정보를 포함하는 얼굴 형태일 수 있다. 상기 추천 정보는 감정 정보를 포함하는 복수의 얼굴 형태 중 적어도 어느 하나일 수 있다. 상기 감정 정보는 웃음, 슬픔, 즐거움, 화남, 놀람, 짜증 등과 같은 감정에 관한 표정 정보를 포함할 수 있다. 상기 감정 정보는 상기 얼굴 영역에 포함된 복수의 얼굴 특징점 중 적어도 어느 하나의 위치, 크기, 및 영역 등이 달라지는 감정에 관한 정보를 포함할 수 있다.

도 6은 일 실시 예에 따른 감정 정보에 기초한 얼굴 형태의 추천 정보를 나타내는 도면이다. 도 6을 참조하면, 상기 추천 정보는 이모티콘 또는 아이콘 등으로 제공될 수 있다. 특히, 상기 추천 정보가 감정 정보를 포함하는 경우, 상기 추천 정보는 감정에 따라 다르게 표현되는 이모티콘, 영상 또는 아이콘 등으로 제공될 수 있다. 다만, 상기 추천 정보가 감정 정보를 포함하는 경우, 상기 추천 정보에 대한 추천 방식은 상술한 내용에 한정되지 않는다.

본 출원의 일 실시 예에 따라 상기 추천 정보가 상기 감정 정보를 포함하는 경우, 상기 감정 정보는 대상체가 지시를 수행하기에 용이하다는 이점이 있다. 또한, 상기 추천 정보가 상기 감정 정보를 포함하는 경우, 상기 추천 정보는 감정 정보에 관한 데이터 베이스를 기초로 다양한 지시를 수행할 수 있는 이점이 있다.

3.2.3 발음 정보

도 7은 일 실시 예에 따른 발음 정보에 기초한 얼굴 형태의 추천 정보를 나타내는 도면이다. 도 7을 참조하면, 본 출원의 일 실시 예에 따른 생체 감지 장치 및 방법은 얼굴 영역에 포함된 얼굴 부위 별 위치, 크기 및 영역 중 적어도 어느 하나가 특정 단어, 모음, 자음, 문장 등의 발음에 따라 변할 수 있다. 특히, 상기 생체 감지 장치 및 방법은 얼굴 영역에 포함된 복수의 얼굴 특징점 중 적어도 어느 하나가 특정 단어, 모음, 자음, 문장 등의 발음에 따라 변할 수 있다. 이를 통해, 일 실시 예에 따른 상기 생체 감지 장치 및 방법은 발음 정보를 상기 추천 정보로 제공될 수 있다.

도 7을 참조하면, 상기 추천 정보는 발음 정보를 포함하는 얼굴 형태일 수 있다. 상기 추천 정보는 발음 정보를 포함하는 복수의 얼굴 형태 중 적어도 어느 하나 일 수 있다. 특히, 상기 추천 정보는 발음 정보에 따라 위치, 크기, 및 영역 등이 가장 변하는 입을 중심으로 나타내는 얼굴 형태 중 적어도 어느 하나일 수 있다. 상기 발음 정보는 영어, 한글 등과 같은 언어로부터 특정 단어, 모음, 자음, 문장 등에 대한 발음 정보를 포함할 수 있다. 상기 발음 정보는 상기 얼굴 영역에 포함된 복수의 얼굴 특징점 중 적어도 어느 하나의 위치, 크기, 및 영역 등이 달라지는 발음에 관한 정보를 포함할 수 있다.

상기 추천 정보가 상기 발음 정보를 포함하는 경우, 상기 추천 정보는 발음에 따라 다르게 표현되는 이미지, 이모티콘, 영상, 아이콘 등으로 제공될 수 있다. 특히, 상기 추천 정보가 상기 발음 정보를 포함하는 경우, 상기 추천 정보는 발음에 따라 달라지는 입 모양을 중심으로 이모티콘, 아이콘, 영상, 또는 이미지 등으로 제공될 수 있다. 다만, 상기 추천 정보가 상기 발음 정보를 포함하는 경우, 상기 추천 정보에 대한 추천 방식은 상술한 내용에 한정되지 않는다.

본 출원의 일 실시 예에 따라, 상기 추천 정보가 상기 발음 정보를 포함하는 경우, 상기 발음 정보는 대상체가 지시를 수행하기에 용이하다는 이점이 있다. 또한, 상기 추천 정보가 상기 발음 정보를 포함하는 경우, 상기 발음 정보는 입 영역을 중심으로 달라져서, 대상체는 입 영역을 중심으로 지시를 수행하는 점에서 보다 수행이 용이하다는 이점이 있다. 또한, 상기 추천 정보가 상기 발음 정보를 포함하는 경우, 상기 발음 정보는 입 영역을 중심으로 달라져서, 상기 생체 감지 장치 및 방법은 입 영역을 중심으로 보다 용이하고 신속하게 분석 및/또는 판단을 수행할 수 있다.

3.2.4 행동 정보

본 출원의 일 실시 예에 따르면, 상기 생체 감지 장치 및 방법은 얼굴 영역에 포함된 얼굴 부위 별 위치, 크기, 및 영역 중 적어도 어느 하나가 소정의 행동에 따라 변할 수 있다. 특히, 상기 생체 감지 장치 및 방법은 얼굴 영역에 포함된 복수의 얼굴 특징점 중 적어도 어느 하나가 소정의 행동에 따라 변할 수 있다. 이를 통해 일 실시 예에 따른 상기 생체 감지 장치 및 방법은 행동 정보를 상기 추천 정보로 제공될 수 있다.

상기 추천 정보는 행동 정보를 포함하는 얼굴 형태일 수 있다. 또한, 상기 추천 정보는 행동 정보를 포함하는 복수의 얼굴 형태 중 적어도 어느 하나일 수 있다. 상기 행동 정보는 얼굴 영역에 포함된 복수의 얼굴 부위 중 적어도 어느 하나를 통해 행동하는 정보일 수 있다. 일 예로, 상기 행동 정보는 두 눈 감기, 한쪽 눈 감기, 눈 크게 뜨기, 입 벌리기, 입 다물기 등의 행동에 대한 정보일 수 있다. 다만, 상기 행동 정보는 상술한 내용에 한정되지 않으며, 얼굴 영역에 포함된 복수의 얼굴 부위 중 적어도 어느 하나의 영역, 크기, 또는 위치 등을 변하게 하는 행동이라면 제한되지 않는다.

상기 추천 정보가 상기 행동 정보를 포함하는 경우, 상기 추천 정보는 행동에 다라 다르게 표현되는 이미지, 이모티콘, 영상, 아이콘 등으로 제공될 수 있다. 다만, 상기 추천 정보가 상기 행동 정보를 포함하는 경우, 상기 추천 정보에 대한 추천 방식은 상술한 내용에 한정되지 않는다.

본 출원의 일 실시 예에 따라, 상기 추천 정보가 상기 발음 정보를 포함하는 경우, 상기 행동 정보는 대상체가 지시를 수행하기에 용이하다는 이점이 있다. 또한, 상기 추천 정보가 상기 발음 정보를 포함하는 경우, 상기 행동 정보는 소정의 얼굴 부위를 중심으로 달라져서, 대상체는 소정의 얼굴 부위를 중심으로 지시를 수행하는 점에서 보다 수행이 용이하고, 상기 생체 감지 장치 및 방법은 소정의 얼굴 부위를 중심으로 보다 용이하고 신속하게 분석 및/또는 판단을 수행할 수 있다.

3.3 추천 방법

3.3.1 일반

도 2를 참조하면, 상기 추천부(400)는 상기 데이터 획득부(200)에서 획득된 얼굴 촬영 데이터 및 상기 분석부(300)에서 분석된 분석 정보 중 적어도 어느 하나로부터 추천되되, 상기 데이터 저장부(600)에서 저장된 얼굴 형태 데이터 베이스에서 추천 정보를 획득할 수 있는 추천 방법이 수행될 수 있다. 상기 추천부(400)는 상기 얼굴 촬영 데이터 및 상기 분석 정보 중 적어도 어느 하나로부터 추천 정보를 획득할 수 있는 소정의 알고리즘에 의한 분석 방법이 수행될 수 있다. 상기 추천부(400)는 상기 얼굴 촬영 데이터 및 상기 분석 정보 중 적어도 어느 하나로부터 추천 정보를 획득할 수 있는 소정의 컴퓨터 프로그램에 의한 추천 방법이 수행될 수 있다. 또한, 상기 추천부(400)는 상기 얼굴 촬영 데이터 및 상기 분석 정보 중 적어도 어느 하나로부터 추천 정보를 획득할 수 있는 인공 지능(AI, Artificial Intelligence)에 의한 분석 방법이 수행될 수 있다. 상기 추천부(400)는 복수의 데이터로 미리 학습된 인공 지능(AI, Artificial Intelligence)에 의해 추천이 수행될 수 있다.

3.3.2 추천 방식

도 1 내지 7을 참조하면, 상기 추천부(400)는 얼굴 영역에 포함된 상기 복수의 얼굴 특징점(F)으로부터 소정의 알고리즘에 의해 추천이 수행될 수 있다. 또한, 상기 추천부(400)는 대상체의 얼굴 촬영 데이터 및 분석 정보 중 적어도 어느 하나와 상기 추천 정보에 포함된 얼굴 형태 사이의 복수의 얼굴 특징점(F) 비교를 통한 소정의 알고리즘에 의해 추천이 수행될 수 있다. 또한, 상기 추천부(400)는 대상체의 얼굴 촬영 데이터와 상기 추천 정보에 포함된 얼굴 형태 사이의 복수의 얼굴 특징점(F)을 비교하되, 상기 복수의 얼굴 특징점(F) 사이의 거리 또는 유사도를 기초로 소정의 알고리즘에 의해 추천이 수행될 수 있다.

본 출원의 일 실시 예에 따르면, 상기 복수의 얼굴 특징점(F) 사이의 비교는 하기 표 1과 같은 형태의 결과값을 획득할 수 있다.

표 1은 얼굴 촬영 데이터를 통해 얻은 분석 정보에 포함된 복수의 특징점(F)와 얼굴 형태 데이터 베이스베이스의 얼굴 형태에 포함된 얼굴 형태의 복수의 특징점(F) 사이의 거리 또는 유사도를 계산한 값을 나타낸 것이다. 상기 복수의 특징점(F)은 얼굴 영역에 포함된 복수의 얼굴 부위에 대응되는 특징점일 수 있다. 일 예로, 상기 복수의 특징점(F)은 제1 얼굴 형태의 복수의 제1 특징점(F1), 제2 얼굴 형태의 복수의 제2 특징점(F2), 제3 얼굴 형태의 복수의 제3 특징점(F3), 제4 얼굴 형태의 복수의 제4 특징점(F4), 및 제5 얼굴 형태의 복수의 제5 특징점(F5) 중 적어도 어느 하나일 수 있다.

diff	F1	F2	F3	F4	F5	...
F1	0	1.0	0.87	0.01	0.23
F2	-	0	0.35	0.67	0.89
F3	-	-	0	0.92	0.05
F4	-	-	-	0	0.18
F5	-	-	-	-	0
:						0

표 1을 참조하면, 상기 추천부(400)는 얼굴 촬영 데이터를 통해 얻은 분석 정보와 얼굴 형태 데이터 베이스에 포함된 얼굴 형태에 각각 포함된 복수의 얼굴 특징점(F) 중 서로 대응되는 얼굴 특징점 사이의 유사도 또는 거리를 소정의 알고리즘을 통해 계산할 수 있다. 상기 추천부(400)는 상기 소정의 알고리즘을 통해 계산된 값 중 가장 큰 값을 나타내는 복수의 특징점으로부터 추천 정보를 제공할 수 있다. 일 예로, 표 1을 참조하면, 상기 추천부(400)는 얼굴 촬영 데이터를 통해 얻은 분석 정보는 상기 제1 얼굴 형태의 복수의 제1 특징점(F1)을 가진다고 가정하면, 상기 제1 얼굴 형태의 복수의 제1 특징점(F1)과 가장 거리 값이 크거나 비유사한 것은 상기 제3 얼굴 형태의 복수의 제3 특징점(F3)에 해당되어, 상기 추천부(400)는 추천 정보로 상기 제3 얼굴 형태를 추천하는 기능을 수행할 수 있다.

3.3.3 추천 프로세스

도 8는 일 실시 예에 따른 추천 프로세스를 나타내는 도면이다. 상기 추천 프로세스는 제1 얼굴 정보 획득(S410), 클라이언트 정보 획득(S420), 제1 얼굴 정보와 얼굴 형태 DB와 비교(S430), 새로운 얼굴 형태 추천(S450), 및 제2 얼굴 촬영 데이터 획득(S470) 중 적어도 어느 하나의 단계를 포함할 수 있다.

도 1 내지 도 8을 참조하면, 상기 제1 얼굴 정보 획득(S410)은 대상체의 상기 제1 얼굴 촬영 데이터에 대해 상기 분석부(300)에서 획득된 제1 얼굴 정보를 획득하는 단계일 수 있다. 상기 제1 얼굴 정보 획득(S410)은 상기 제1 얼굴 정보에 포함된 복수의 얼굴 특징점에 대한 정보를 획득하는 단계일 수 있다. 상기 제1 얼굴 정보 획득(S410)은 상기 제1 얼굴 정보에 포함된 정보 중 얼굴 형태 데이터 베이스베이스에 포함된 얼굴 형태와 비교 가능한 정보를 획득하는 단계일 수 있다.

도 1 내지 도 8을 참조하면, 상기 클라이언트 정보 획득(S420)은 대상체의 정보를 획득하는 단계일 수 있다. 상기 클라이언트 정보 획득(S420)은 상기 추천부(400)의 추천에서 고려되어야 할 대상체의 정보를 획득하는 단계일 수 있다. 상기 클라이언트 정보는 대상체가 선호하는 추천 정보, 추천 방식 등을 포함할 수 있다. 일 예로, 상기 클라이언트 정보는 대상체가 선호하는 추천 정보가 감정 정보인 것을 포함할 수 있고, 이로부터 상기 추천부(400)는 상기 추천 정보가 감정 정보에 대한 것으로 추천을 수행할 수 있다.

도 1 내지 도 8을 참조하면, 상기 제1 얼굴 정보와 얼굴 형태 DB와 비교(S430)는 상기 제1 얼굴 정보 획득(S410)에서 획득된 상기 제1 얼굴 정보와 데이터 저장부(600)에 저장된 얼굴 형태 DB에 포함된 복수의 얼굴 형태 중 적어도 어느 하나와 비교하여 비교 정보를 획득하는 단계일 수 있다. 상기 제1 얼굴 정보와 얼굴 형태 DB와 비교(S430)는 상기 제1 얼굴 정보에 포함된 복수의 얼굴 특징점 중 상기 얼굴 형태 DB와 대응되는 얼굴 특징점을 서로 비교하여 비교 정보를 획득하는 단계일 수 있다.

도 1 내지 도 8을 참조하면, 상기 새로운 얼굴 형태 추천(S450)은 상기 제1 얼굴 정보 획득(S410)에서 획득된 상기 제1 얼굴 정보, 상기 제1 얼굴 정보와 얼굴 형태 DB와 비교(S430)에서 획득된 비교 정보, 및 상기 클라이언트 정보 획득(S420)에서 획득된 상기 클라이언트 정보 중 적어도 어느 하나로부터 상기 얼굴 형태 DB에 포함된 새로운 얼굴 형태를 추천하는 추천 정보 제공 단계일 수 있다. 상기 새로운 얼굴 형태 추천(S450)은 상기 제1 얼굴 정보, 상기 비교 정보, 상기 클라이언트 정보 중 적어도 어느 하나로부터 추천된 새로운 얼굴 형태를 추천 정보로 제공하되, 상기 추천 정보를 대상체에게 수행하도록 지시하는 단계일 수 있다.

도 1 내지 도 8을 참조하면, 상기 제2 얼굴 촬영 데이터 획득(S470)은 상기 새로운 얼굴 형태 추천(S450)에 따른 추천 정보를 기초로 수행된 대상체의 제2 얼굴 촬영 데이터를 획득하는 단계일 수 있다. 또한, 상기 제2 얼굴 촬영 데이터 획득(S470)은 상기 데이터 획득부(200)를 통해 획득될 수 있다.

상술한 내용과 같이, 본 출원의 일 실시 예에 따른 생체 감지 장치 및 프로세스는 상기 추천 프로세스에 의해 얼굴 촬영 데이터에 대한 추천이 수행됨에 따라 상기 추천 정보가 획득될 수 있고, 상기 추천 정보를 기초로 대상체가 수행한 얼굴 촬영 데이터를 상기 데이터 획득부(200)가 획득할 수 있어, 대상체의 생체 감지 여부를 판단한 판단 정보가 획득될 수 있다. 이에 대해서는 후술될 내용에서 상세히 다루고자 한다.

4. 생체 감지 여부 판단

4.1 목적 및 의의

신체 정보를 이용한 생체 감지 및 방법은 대상체의 신체 정보 변화를 기초로 생체 감지 여부에 대한 생체 감지 정보를 획득할 수 있다. 특히, 신체 정보를 이용한 생체 감지 및 방법은 소정의 추천 정보를 지시함에 따라 획득되는 대상체의 신체 정보 변화를 기초로 생체 감지 여부에 대한 생체 감지 정보를 획득할 수 있다. 특히, 본 출원의 일 실시 예에 따른 상기 생체 감지 및 방법은 소정의 추천 정보를 지시함에 따라 획득되는 신체 정보 변화 및 지시 수행 여부 중 적어도 어느 하나로부터 생체 감지 정보를 획득할 수 있다.

이를 통해, 상기 생체 감지 장치 및 방법은 소정의 추천 정보의 지시에 따라 획득되는 얼굴 촬영 데이터를 기초로 생체 감지 여부를 판단하여, 대상체의 생체 감지 여부를 실시간으로 판단할 수 있는 점에서 위변조 여부를 용이하고 신속하게 판단할 수 있다. 또한, 상기 생체 감지 장치 및 방법은 소정의 추천 정보의 지시에 따라 획득되는 얼굴 촬영 데이터를 기초로 생체 감지 여부를 판단하여, 대상체가 지시 사항에 대한 수행 사항에 대한 정보도 함께 획득될 수 있어, 생체 감지 여부 판단의 정확도가 향상될 수 있다.

4.2 생체 감지 정보

도 2를 참조하면, 상기 판단부(500)는 상기 데이터 획득부(200)에서 획득된 얼굴 촬영 데이터, 상기 분석부(300)에서 획득된 분석 정보, 및 상기 추천부(400)에서 획득된 추천 정보 중 적어도 어느 하나로부터 생체 감지 여부 판단을 수행하여 생체 감지 정보를 획득할 수 있다.

상기 생체 감지 정보는 대상체의 생체 감지 여부에 대한 정보를 포함할 수 있다. 상기 생체 감지 정보는 상기 추천 정보로부터 지시 또는 추천된 얼굴 형태로부터 획득된 얼굴 촬영 데이터를 통해 대상체의 생체 감지 여부를 판단한 정보를 포함할 수 있다. 상기 생체 감지 정보는 상기 대상체의 얼굴 촬영 데이터가 실시간으로 획득된 촬영 데이터인지 여부를 판단하여, 대상체의 생체 감지 여부를 판단한 정보를 포함할 수 있다. 상기 생체 감지 정보는 상기 추천 정보로부터 지시 또는 추천된 얼굴 형태로부터 획득된 얼굴 촬영 데이터를 통해 대상체의 지시 수행 여부 및 신체 정보의 변화 정도를 통해 대상체의 생체 감지 여부를 판단한 정보를 포함할 수 있다.

상기 생체 감지 장치 및 방법은 상기 생체 감지 정보가 대상체의 생체 감지 여부를 판단한 정보를 포함하되, 상기 생체 감지 정보가 대상체의 생체가 감지된 정보를 포함하는 경우 상기 데이터 획득부(200)에서 획득된 얼굴 촬영 데이터를 기초로 얼굴 인증이 수행될 수 있고, 상기 생체 감지 정보가 대상체의 생체가 감지되지 않은 정보를 포함하는 경우 생체 감지 여부 판단이 초기 단계 또는 중간 단계부터 재수행될 수 있다.

4.3 판단 방법

4.3.1 일반

도 9은 일 실시 예에 따른 대상체의 얼굴 형태 변화를 나타내는 도면이다. 도 9(a)는 데이터 획득부에서 획득된 제1 얼굴 촬영 데이터를 나타내는 도면이고, 도 9(b)는 상기 제1 얼굴 촬영 데이터를 통해 제공된 추천 정보를 나타내는 도면이고, 도 9(c)는 상기 추천 정보에 의해 획득된 제2 얼굴 촬영 데이터를 나타내는 도면이다.

상기 판단부(500)는 상기 얼굴 촬영 데이터, 상기 분석 정보, 및 상기 추천 정보 중 적어도 어느 하나로부터 생체 감지 여부를 판단한 판단 정보를 획득할 수 있는 소정의 알고리즘에 의한 판단 방법이 수행될 수 있다. 상기 판단부(500)는 상기 얼굴 촬영 데이터, 상기 분석 정보, 및 상기 추천 정보 중 적어도 어느 하나로부터 생체 감지 여부를 판단한 판단 정보를 획득할 수 있는 소정의 컴퓨터 프로그램에 의한 판단 방법이 수행될 수 있다. 또한, 상기 판단부(500)는 상기 얼굴 촬영 데이터, 상기 분석 정보, 및 상기 추천 정보 중 적어도 어느 하나로부터 생체 감지 여부를 판단한 판단 정보를 획득할 수 있는 인공 지능(AI, Artificial Intelligence)에 의한 분석 방법이 수행될 수 있다. 상기 판단부(500)는 복수의 데이터로 미리 학습된 인공 지능(AI, Artificial Intelligence)에 의해 생체 감지 여부 판단이 수행될 수 있다.

4.3.2 생체 감지 정보 판단

4.3.2.1 유사도 및 비유사도

도 1 내지 도 9를 참조하면, 상기 판단 방법은 대상체의 신체 정보 중 상기 추천 정보를 기초로 변화된 정보로부터 생체 감지 여부를 판단할 수 있다. 상기 판단 방법은 상기 추천 정보를 기초로 변화된 정보가 상기 추천 정보와 유사한지에 대한 유사도 판단 및 상기 추천 정보로 변화된 정보가 초기 획득된 얼굴 촬영 데이터와 얼마나 유사하지 않은지에 대한 비유사도 판단이 수행될 수 있다.

상기 유사도는 상기 추천 정보가 지시 또는 추천됨에 따라 획득되는 얼굴 촬영 데이터가 추천 정보와 얼마나 유사한지를 판단한 결과일 수 있다. 또한, 상기 유사도는 상기 추천 정보가 지시 또는 추천됨에 따라 획득되는 얼굴 촬영 데이터에 포함된 복수의 얼굴 특징점과 상기 추천 정보에 포함된 복수의 얼굴 특징점을 대응되도록 비교하여 얼마나 유사한지를 판단한 결과일 수 있다. 또한, 상기 유사도는 상기 추천 정보가 지시 또는 추천됨에 따라 획득되는 얼굴 촬영 데이터에 대한 상기 분석부(300)의 분석에 의한 얼굴 정보와 상기 추천 정보가 얼마나 유사한지를 판단한 결과일 수 있다.

상기 유사도는 대상체의 지시 또는 추천 수행 여부에 대한 소정의 확률값으로 획득될 수 있다. 상기 유사도는 대상체의 지시 또는 추천 수행 여부에 대한 수행 있음 또는 수행 없음과 같은 분류결과로 획득될 수 있다.

상기 유사도는 대상체의 지시 또는 추천에 대한 수행 여부를 확인할 수 있다. 또한, 상기 유사도는 대상체가 상기 추천 정보의 지시 또는 추천에 따라 신체 정보를 변화시키는지 여부를 확인할 수 있는 지표일 수 있다. 상기 유사도가 확률값으로 획득되는 경우, 상기 유사도는 대상체가 상기 추천 정보의 지시 또는 추천에 대한 수행 여부를 소정의 임계값을 기준으로 판단하여, 소정의 임계값 이상인 경우에 대해서만 유사한 것으로 판단하는 지표일 수 있다.

상기 비유사도는 초기 입력된 제1 얼굴 촬영 데이터와 상기 추천 정보가 지시 도는 추천됨에 따라 획득되는 제2 얼굴 촬영 데이터가 얼마나 비유사한지를 판단한 결과일 수 있다. 또한, 상기 비유사도는 대상체가 상기 추천 정보의 지시 또는 추천에 따라 신체 정보가 변화된 정도를 확인할 수 있는 결과일 수 있다. 또한, 상기 비유사도는 초기 입력된 제1 얼굴 촬영 데이터에 포함된 얼굴 정보 또는 얼굴 특징점과 상기 추천 정보가 지시 또는 추천됨에 따라 획득되는 얼굴 정보 또는 얼굴 특징점을 대응되도록 비교함에 따라 얼굴 형태 변형 정보를 획득할 수 있는 결과일 수 있다.

상기 비유사도는 대상체의 지시 또는 추천에 대한 얼굴 형태 변형 여부에 대한 소정의 확률값으로 획득될 수 있다. 상기 비유사도는 대상체의 지시 또는 추천에 대한 얼굴 형태 변형 여부에 대한 변형 있음 또는 변형 없음과 같은 분류결과로 획득될 수 있다.

상기 비유사도는 대상체의 지시 또는 추천에 대한 얼굴 형태 변형 정보를 확인할 수 있다. 상기 비유사도가 확률값으로 획득되는 경우, 상기 비유사도는 대상체가 상기 추천 정보의 지시 또는 추천에 따른 얼굴 형태 변형 정보를 소정의 임계값을 기준으로 판단하여, 소정의 임계 값 이상인 경우에 대해서만 비유사한 것으로 판단하는 지표일 수 있다.

4.3.2.2 생체 감지 정보 판단

상기 생체 감지 정보는 상기 유사도 및 상기 비유사도를 이용하여 획득될 수 있다. 상기 생체 감지 정보는 보다 정확도 높은 정보를 획득하기 위해, 상기 유사도 및 비유사도를 이용하여 생체 감지 여부에 대해 획득된 정보일 수 있다. 상기 생체 감지 정보는 상기 유사도 및 상기 비유사도를 이용하여 획득되되, 상기 생체 감지 정보는 소정의 확률값으로 획득될 수 있다. 또한, 상기 생체 감지 정보는 상기 유사도 및 상기 비유사도를 이용하여 획득되되, 상기 생체 감지 정보는 생체 감지 여부에 대한 분류 결과로 획득될 수 있다.

상기 생체 감지 정보는 상기 유사도 및 상기 비유사도가 소정의 확률값으로 획득되는 경우, 상기 유사도 및 상기 비유사도 중 적어도 어느 하나가 소정의 임계값 이상으로 획득되지 않았다면 상기 생체 감지 정보는 대상체의 생체가 감지되지 않았다고 판단한 정보를 포함할 수 있다. 이와 달리, 상기 유사도 및 상기 비유사도가 모두 소정의 임계값 이상으로 획득되었다면, 상기 생체 감지 정보는 대상체의 생체가 감지되었다고 판단한 정보를 포함할 수 있다.

또한, 상기 생체 감지 정보는 상기 유사도 및 상기 비유사도가 소정의 분류 결과로 획득되는 경우, 상기 유사도는 대상체의 지시 또는 추천 수행 여부에 대한 수행 있음으로 획득되고, 상기 비유사도는 대상체의 지시 또는 추천에 대한 얼굴 형태 변형 여부에 대한 변형 있음으로 획득되었다면, 상기 생체 감지 정보는 대상체의 생체가 감지되었다고 판단한 정보를 포함할 수 있다. 이와 달리, 상기 유사도가 대상체의 지시 또는 추천 수행 여부에 대한 수행 없음으로 획득되거나, 상기 비유사도가 대상체의 지시 또는 추천에 대한 얼굴 형태 변형 여부에 대한 변형 없음으로 획득되었다면, 상기 생체 감지 정보는 대상체의 생체가 감지되지 않았다고 판단한 정보를 포함할 수 있다.

상기 생체 감지 정보가 대상체의 생체가 감지되지 않았다고 판단한 정보를 포함하는 경우, 상기 생체 감지 장치는 초기 단계부터 재수행될 수 있다. 또한, 상기 유사도 및 상기 비유사도 중 적어도 어느 하나라도 소정의 임계값 이상이 아닌 경우에는 상기 생체 감지 프로세스는 초기 단계 또는 중간 단계부터 재수행될 수 있다. 상기 유사도 및 상기 비유사도가 모두 소정의 임계값 이하인 경우에는 상기 생체 감지 프로세스는 초기 단계부터 재수행될 수 있다.

4.3.3 판단 프로세스

도 10은 일 실시 예에 따른 판단 프로세스를 나타내는 도면이다. 상기 판단 프로세스는 제2 얼굴 촬영 데이터 획득(S510), 제2 얼굴 정보 획득(S530), 추천 정보와 제2 얼굴 정보의 유사도 판단(S540), 제1 얼굴 정보와 제2 얼굴 정보의 비유사도 판단(S550), 지시 수행 정보 획득(S560), 얼굴 형태 변경 정보 획득(S570), 및 생체 감지 정보 획득(S590) 중 적어도 어느 하나를 포함할 수 있다.

도 1 내지 도 10을 참조하면, 상기 제2 얼굴 촬영 데이터 획득(S510)은 상기 추천 정보가 입력됨에 따라 획득되는 제2 얼굴 촬영 데이터를 획득되는 단계일 수 있다. 상기 제2 얼굴 촬영 데이터 획득(S510)은 상기 추천 프로세스에서 획득된 상기 추천 정보가 입력됨에 따라 획득되는 제2 얼굴 촬영 데이터를 획득하는 단계이되, 상기 제2 얼굴 촬영 데이터는 상기 데이터 획득부(200)에서 획득될 수 있다.

도 1 내지 도 10을 참조하면, 상기 제2 얼굴 정보 획득(S530)은 상기 제2 얼굴 촬영 데이터 획득(S510)에서 획득된 상기 제2 얼굴 촬영 데이터에 포함된 제2 얼굴 정보를 획득하는 단계일 수 있다. 상기 제2 얼굴 정보 획득(S530)은 상기 제2 얼굴 촬영 데이터 획득(S510)에서 획득된 상기 제2 얼굴 촬영 데이터에 대한 상기 분석부(300)의 분석에 따라 상기 제2 얼굴 정보를 분석 정보로 획득하는 단계일 수 있다. 상기 제2 얼굴 정보는 분석 정보로써, 목차 2. 얼굴 분석에서 기재한 내용과 동일 또는 유사할 수 있다.

도 1 내지 도 10을 참조하면, 상기 추천 정보와 제2 얼굴 정보의 유사도 판단(S540)은 상기 추천 정보와 상기 제2 얼굴 정보의 대응되는 영역, 부분, 포인트 등이 유사한지를 판단하는 단계일 수 있다. 또한, 상기 추천 정보와 제2 얼굴 정보의 유사도 판단(S540)은 상기 추천 정보에 포함된 복수의 얼굴 특징점과 상기 제2 얼굴 정보에 포함된 복수의 얼굴 특징점이 서로 대응되도록 비교하여, 각 특징점들이 유사한지를 판단하는 단계일 수 있다.

도 1 내지 도 10을 참조하면, 상기 지시 수행 정보 획득(S560)은 상기 추천 정보와 제2 얼굴 정보의 유사도 판단(S540)에서 판단된 유사도로부터 지시 수행 정보를 획득하는 단계일 수 있다. 상기 지시 수행 정보 획득(S560)은 상기 유사도가 소정의 임계값 이상인 경우 지시 수행이 있다고 판단한 정보를 획득할 수 있고, 소정의 임계값 이하인 경우 지시 수행이 없다고 판단한 정보를 획득할 수 있다. 또한, 상기 지시 수행 정보 획득(S560)은 상기 유사도를 통해 지시 수행 정도에 대한 정보를 획득할 수 있다.

도 1 내지 도 10을 참조하면, 상기 제1 얼굴 정보와 제2 얼굴 정보의 비유사도 판단(S550)은 초기에 획득된 상기 제1 얼굴 정보와 상기 추천 정보가 입력됨에 따라 획득된 상기 제2 얼굴 정보의 대응되는 영역, 부분, 포인트 등이 비유사한지를 판단하는 단계일 수 있다. 또한, 상기 제1 얼굴 정보와 제2 얼굴 정보의 비유사도 판단(S550)은 상기 제1 얼굴 정보에 포함된 복수의 얼굴 특징점과 상기 제2 얼굴 정보에 포함된 복수의 얼굴 특징점이 서로 대응되도록 비교하여, 각 특징점들이 비유사한지를 판단하는 단계일 수 있다.

도 1 내지 도 10을 참조하면, 상기 얼굴 형태 변경 정보 획득(S570)은 상기 제1 얼굴 정보와 제2 얼굴 정보의 비유사도 판단(S550)에서 판단된 비유사도로부터 얼굴 형태 변경 정보를 획득하는 단계일 수 있다. 상기 얼굴 형태 변경 정보 획득(S570)은 상기 비유사도가 소정의 임계값 이상인 경우 얼굴 형태의 변경이 있다고 판단된 정보를 획득할 수 있다. 상기 얼굴 형태 변경 정보 획득(S570)은 상기 비유사도가 소정의 임계값 이하인 경우 얼굴 형태의 변경이 없다고 판단된 정보를 획득할 수 있다. 또한, 상기 얼굴 형태 변경 정보 획득(S570)은 상기 비유사도를 통해 얼굴 형태 변형 정도에 대한 정보를 획득할 수 있다.

도 1 내지 도 10을 참조하면, 상기 생체 감지 정보 획득(S590)은 상기 지시 수행 정보 획득(S560)에서 획득된 지시 수행 정보 및 상기 얼굴 형태 변경 정보 획득(570)에서 획득된 얼굴 형태 변경 정보 중 적어도 어느 하나로부터 생체 감지 정보를 획득할 수 있다. 상기 생체 감지 정보 획득(S590)은 상기 지시 수행 정보 및 상기 얼굴 형태 변경 정보 중 적어도 어느 하나라도 수행 또는 변경이 없다는 정보를 포함하는 경우, 상기 생체 감지 정보는 생체가 감지되지 않은 것으로 판단한 정보로 획득될 수 있다. 상기 생체 감지 정보 획득(S590)은 상기 지시 수행 정보 및 상기 얼굴 형태 변경 정보가 모두 수행 또는 변경이 있다는 정보를 포함하는 경우, 상기 생체 감지 정보는 생체가 감지된 것으로 판단한 정보로 획득될 수 있다.

본 출원의 일 실시 예에 따른 생체 감지 장치 및 방법은 상기 판단 프로세스를 통해 보다 정확도 높은 생체 감지 정보를 획득할 수 있는 이점이 있다. 또한, 상기 판단 프로세스는 상술한 내용에 한정되지 아니하며, 상술한 내용 중 적어도 일부는 필요에 따라 생략 또는 치환되어 수행될 수 있다.

이상과 같이 실시 예들이 비록 한정된 실시 예와 도면에 의해 설명되었으나, 해당 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자라면 상기의 기재로부터 다양한 수정 및 변형이 가능하다. 예를 들어, 설명된 기술들이 설명된 방법과 다른 순서로 수행되거나, 및/또는 설명된 시스템, 구조, 장치, 회로 등의 구성요소들이 설명된 방법과 다른 형태로 결합 또는 조합되거나, 다른 구성요소 또는 균등물에 의하여 대치되거나 치환되더라도 적절한 결과가 달성될 수 있다.

그러므로, 다른 구현들, 다른 실시 예들 및 특허청구범위와 균등한 것들도 후술하는 특허청구범위의 범위에 속한다.

10: 생체 감지 장치
100: 제어부
200: 데이터 획득부
300: 분석부
400: 추천부
500: 판단부
600: 데이터 저장부

Claims (12)

1. 대상체의 얼굴 촬영 데이터를 획득하는 데이터 획득부;
   복수의 얼굴 형태에 대한 데이터 베이스를 포함하는 데이터 저장부; 및
   상기 대상체의 얼굴 영상에 대한 진위 여부를 보다 정확도 높게 판별하여 보안을 강화하기 위해, 상기 데이터 획득부로부터 획득된 얼굴 촬영 데이터와 상기 데이터 저장부에 저장된 얼굴 형태 데이터 베이스를 기초로 상기 대상체에게 추천 정보를 제공하고, 상기 추천 정보를 기초로 상기 대상체에 대한 인증을 수행하는 제어부를 포함하고,
   상기 제어부는 상기 데이터 획득부로부터 획득된 제1 얼굴 촬영 데이터와 상기 데이터 저장부에 저장된 상기 얼굴 형태 데이터 베이스에 포함된 적어도 어느 하나의 얼굴 형태 데이터를 비교하되,
   상기 적어도 하나의 얼굴 형태 데이터 중 상기 제1 얼굴 촬영 데이터와 유사도가 낮은 얼굴 형태를 추천 정보로 제공하고,
   상기 추천 정보를 제공한 이후 상기 데이터 획득부로부터 제2 얼굴 촬영 데이터를 획득하고, 상기 제2 얼굴 촬영 데이터가 상기 대상체의 얼굴 형태 변형에 의한 것인지 여부를 판단하기 위해 상기 제1 얼굴 촬영 데이터와 상기 제2 얼굴 촬영 데이터 사이의 비유사도를 판단하고,
   상기 대상체의 지시 수행 여부를 판단하기 위해 상기 제2 얼굴 촬영 데이터와 상기 추천 정보 사이의 유사도를 판단하며,
   상기 비유사도 및 상기 유사도를 기초로 상기 대상체에 대한 인증을 수행하는,
   생체 감지 장치.
   
2. 제1 항에 있어서,
   상기 제1 얼굴 촬영 데이터는 제1 얼굴 정보를 포함하고, 상기 제2 얼굴 촬영 데이터는 제2 얼굴 정보를 포함하되,
   상기 제1 얼굴 정보 및 상기 제2 얼굴 정보는 서로 대응되는 적어도 하나 이상의 특징점을 포함하는 것을 특징으로 하는,
   생체 감지 장치.
   
3. 제2 항에 있어서,
   상기 얼굴 형태 데이터 베이스는 복수의 제3 얼굴 정보를 포함하고,
   상기 복수의 제3 얼굴 정보는 상기 제1 얼굴 정보 및 상기 제2 얼굴 정보에 각각 대응되는 적어도 하나 이상의 특징점을 포함하는 것을 특징으로 하는,
   생체 감지 장치.
   
4. 제3 항에 있어서,
   상기 특징점은 대상체의 얼굴 영역에 포함된 적어도 어느 하나의 얼굴 부위에 대응되고,
   상기 얼굴 부위는 눈, 코, 입, 및 눈썹 중 적어도 어느 하나인 것을 특징으로 하는,
   생체 감지 장치.
   
5. 제3 항에 있어서,
   상기 추천 정보는 상기 제1 얼굴 정보와 상기 복수의 제3 얼굴 정보가 각각 대응되는 상기 특징점이 비교된 비교 결과에 기초하되,
   상기 비교 결과가 제1 임계값 이상인 상기 제3 얼굴 정보를 추천하는 것을 특징으로 하는,
   생체 감지 장치.
   
6. 제3 항에 있어서,
   상기 비유사도는 상기 제1 얼굴 정보와 상기 제2 얼굴 정보가 각각 대응되는 상기 특징점이 비교된 비교 결과에 기초하여,
   상기 비교 결과가 제2 임계값 이상인 경우에 비유사하다고 판단하는 것을 특징으로 하는,
   생체 감지 장치.
   
7. 제3 항에 있어서,
   상기 유사도는 상기 제2 얼굴 정보와 상기 제3 얼굴 정보가 각각 대응되는 상기 특징점이 비교된 비교 결과에 기초하여,
   상기 비교 결과가 제3 임계값 이상인 경우에 유사하다고 판단하는 것을 특징으로 하는,
   생체 감지 장치.
   
8. 제1 항에 있어서,
   상기 생체 감지 정보는 상기 유사도가 상기 제1 얼굴 촬영 데이터와 상기 추천 정보가 유사하다는 정보를 포함하고, 상기 비유사도가 상기 제1 얼굴 촬영 데이터와 상기 제2 얼굴 촬영 데이터가 비유사하다는 정보를 포함하는 경우에, 상기 대상체로부터 생체가 감지된 것으로 판단하는 것을 특징으로 하는,
   생체 감지 장치.
   
9. 제1 항에 있어서,
   상기 생체 감지 정보는 상기 유사도가 상기 제1 얼굴 촬영 데이터와 상기 추천 정보가 비유사하다는 정보를 포함하거나, 상기 비유사도가 상기 제1 얼굴 촬영 데이터와 상기 제2 얼굴 촬영 데이터가 유사하다는 정보를 포함하는 경우에, 상기 대상체로부터 생체가 감지되지 않은 것으로 판단하는 것을 특징으로 하는,
   생체 감지 장치.
   
10. 제1 항에 있어서,
    상기 추천 정보는 감정 정보, 발음 정보, 행동 정보 중 적어도 어느 하나를 포함하는 것을 특징으로 하는,
    생체 감지 장치.
    
11. 대상체의 제1 얼굴 촬영 데이터 및 제2 얼굴 촬영 데이터를 각각 획득하는 데이터 획득 단계;
    상기 대상체의 얼굴 영상에 대한 진위 여부를 보다 정확도 높게 판별하여 보안을 강화하기 위해, 상기 제1 얼굴 촬영 데이터와 데이터 저장부에 저장된 얼굴 형태 데이터 베이스에 포함된 적어도 어느 하나의 얼굴 형태 데이터를 비교하되, 상기 제1 얼굴 촬영 데이터와 유사도가 낮은 얼굴 형태를 추천 정보로 제공하는 추천 단계; 및
    상기 추천 정보를 제공함에 따라 획득된 제2 얼굴 촬영 데이터가 상기 대상체의 얼굴 형태 변형에 의한 것인지 여부를 판단하기 위해 상기 제1 얼굴 촬영 데이터와 상기 제2 얼굴 촬영 데이터 사이의 비유사도를 판단하고, 상기 대상체의 지시 수행 여부를 판단하기 위해 상기 제2 얼굴 촬영 데이터와 상기 추천 정보 사이의 유사도를 판단하는 판단 단계를 포함하고,
    상기 비유사도 및 상기 유사도를 기초로 상기 대상체에 대한 인증을 수행하는
    생체 감지 방법.
    
12. 제11항에 기재된 방법을 실행시키도록 구현되는 컴퓨터 판독 가능한 기록 매체에 저장된 컴퓨터 프로그램.

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