KR102317180B1 - Apparatus and method of face recognition verifying liveness based on 3d depth information and ir information - Google Patents

Apparatus and method of face recognition verifying liveness based on 3d depth information and ir information Download PDF

Info

Publication number
KR102317180B1
KR102317180B1 KR1020180038337A KR20180038337A KR102317180B1 KR 102317180 B1 KR102317180 B1 KR 102317180B1 KR 1020180038337 A KR1020180038337 A KR 1020180038337A KR 20180038337 A KR20180038337 A KR 20180038337A KR 102317180 B1 KR102317180 B1 KR 102317180B1
Authority
KR
South Korea
Prior art keywords
body temperature
image
face recognition
depth
depth information
Prior art date
Application number
KR1020180038337A
Other languages
Korean (ko)
Other versions
KR20180134280A (en
Inventor
스티븐 상근 오
고우곤
이경택
이철영
Original Assignee
(주)이더블유비엠
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
Priority claimed from KR1020170071566A external-priority patent/KR101919090B1/en
Application filed by (주)이더블유비엠 filed Critical (주)이더블유비엠
Priority to KR1020180038337A priority Critical patent/KR102317180B1/en
Publication of KR20180134280A publication Critical patent/KR20180134280A/en
Application granted granted Critical
Publication of KR102317180B1 publication Critical patent/KR102317180B1/en

Links

Images

Classifications

    • G06K9/00228
    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06VIMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
    • G06V40/00Recognition of biometric, human-related or animal-related patterns in image or video data
    • G06V40/10Human or animal bodies, e.g. vehicle occupants or pedestrians; Body parts, e.g. hands
    • G06V40/16Human faces, e.g. facial parts, sketches or expressions
    • G06V40/161Detection; Localisation; Normalisation
    • GPHYSICS
    • G01MEASURING; TESTING
    • G01KMEASURING TEMPERATURE; MEASURING QUANTITY OF HEAT; THERMALLY-SENSITIVE ELEMENTS NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • G01K13/00Thermometers specially adapted for specific purposes
    • G01K13/20Clinical contact thermometers for use with humans or animals
    • G06K9/00201
    • G06K9/00288
    • G06K9/4652
    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06TIMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T7/00Image analysis
    • G06T7/50Depth or shape recovery
    • G06T7/55Depth or shape recovery from multiple images
    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06VIMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
    • G06V10/00Arrangements for image or video recognition or understanding
    • G06V10/10Image acquisition
    • G06V10/12Details of acquisition arrangements; Constructional details thereof
    • G06V10/14Optical characteristics of the device performing the acquisition or on the illumination arrangements
    • G06V10/147Details of sensors, e.g. sensor lenses
    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06VIMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
    • G06V10/00Arrangements for image or video recognition or understanding
    • G06V10/40Extraction of image or video features
    • G06V10/56Extraction of image or video features relating to colour
    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06VIMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
    • G06V20/00Scenes; Scene-specific elements
    • G06V20/60Type of objects
    • G06V20/64Three-dimensional objects
    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06VIMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
    • G06V40/00Recognition of biometric, human-related or animal-related patterns in image or video data
    • G06V40/10Human or animal bodies, e.g. vehicle occupants or pedestrians; Body parts, e.g. hands
    • G06V40/16Human faces, e.g. facial parts, sketches or expressions
    • G06V40/172Classification, e.g. identification
    • HELECTRICITY
    • H01ELECTRIC ELEMENTS
    • H01LSEMICONDUCTOR DEVICES NOT COVERED BY CLASS H10
    • H01L27/00Devices consisting of a plurality of semiconductor or other solid-state components formed in or on a common substrate
    • H01L27/14Devices consisting of a plurality of semiconductor or other solid-state components formed in or on a common substrate including semiconductor components sensitive to infrared radiation, light, electromagnetic radiation of shorter wavelength or corpuscular radiation and specially adapted either for the conversion of the energy of such radiation into electrical energy or for the control of electrical energy by such radiation
    • H01L27/144Devices controlled by radiation
    • H01L27/146Imager structures

Abstract

3차원 깊이정보 및 적외선정보에 기반하여, 생체여부의 확인을 행하는 얼굴인식 장치로서, 이중조리개(Dual Aperture) 단일렌즈(Single Lens) 4-컬러 센서 카메라로부터 단일렌즈를 통한 RGB 이미지(가시광선)와 IR 이미지(적외선)의 동시 데이터를 입력받아, 깊이 맵을 추출하여 출력하는 깊이정보 처리칩을 포함하는 추출장치와, 상기 깊이 맵으로부터의 깊이정보로부터 산출된 값이 입체 기준치 이상이면, 입체기준 통과신호를 생성하는 입체검증모듈과, 상기 입체기준 통과신호를 받은 후, 상기 RGB 이미지를 미리 저장된 얼굴 템플릿의 RGB 템플릿과 비교하여, 오차 한계 내에서 일치하면 얼굴인식 통과신호를 생성하는 얼굴매칭모듈을 포함하여 이루어짐을 특징으로 한다.Based on 3D depth information and infrared information, it is a face recognition device that checks the presence of a living body. RGB image (visible light) from a dual-aperture, single-lens, 4-color sensor camera through a single lens. and IR is receiving the same time the data of the image (IR), a value calculated from the depth information from the extraction unit, and the depth map comprising depth information processing chip for extracting and outputting a depth map the three-dimensional reference value or more, the three-dimensional reference a three-dimensional verification module for generating a pass signal; and a face matching module for generating a face recognition pass signal if the RGB image is compared with an RGB template of a pre-stored face template after receiving the three-dimensional reference pass signal, and matches within an error limit It is characterized in that it comprises a.

Description

3차원 깊이정보 및 적외선정보에 기반하여 생체여부의 확인을 행하는 얼굴인식 장치 및 방법 {APPARATUS AND METHOD OF FACE RECOGNITION VERIFYING LIVENESS BASED ON 3D DEPTH INFORMATION AND IR INFORMATION}A face recognition device and method for checking whether a person is alive based on three-dimensional depth information and infrared information {APPARATUS AND METHOD OF FACE RECOGNITION VERIFYING LIVENESS BASED ON 3D DEPTH INFORMATION AND IR INFORMATION}

본 발명은, 3차원 깊이정보 및 적외선정보에 기반하여 생체여부의 확인을 행하는 얼굴인식 장치 및 방법에 관한 것이다.The present invention relates to a face recognition apparatus and method for confirming whether a living body is present based on three-dimensional depth information and infrared information.

일반적으로, 얼굴인식에 기초한 보안시스템이 알려져 있다. 이 보안시스템은, 얼굴인식을 통해 검증된 사람에게 특정 동작, 예컨대 문 출입, 정보처리기기에의 접근 등을 허용하는 역할을 할 수 있다.In general, a security system based on face recognition is known. This security system may serve to allow a person verified through face recognition to perform a specific operation, for example, entering a door, accessing an information processing device, and the like.

얼굴인식 방식에 있어서는, 이미지 입력을 위한 카메라와, 입력된 이미지를 미리 저장되어 있는 얼굴 템플릿과 비교하는 제어장치를 포함하는 보안시스템이 알려져 있다. 이에 의하면, 보안시스템의 이용이 허용된 사람들의 이미지로부터 얼굴 템블릿을 미리 만들어놓은 후, 실제 보안의 적용시점에서는, 이용을 요구하는 사람에 대해 카메라로 실시간 입력 이미지를 촬상하고, 이를 이들 저장된 얼굴 템블릿과 비교하여 특징점 등의 일치여부를 판정함으로써, 이용의 허용여부를 결정하도록 되어 있다.In the face recognition method, a security system including a camera for inputting an image and a control device for comparing the input image with a face template stored in advance is known. According to this, after making a face template in advance from images of people allowed to use the security system, at the time of actual security application, a real-time input image is captured with a camera for a person requesting use, and the stored face By comparing with the template and judging whether the feature points or the like match, it is determined whether the use is permitted or not.

이처럼 종래의 얼굴인식 기술은, 얼굴 이미지의 패턴만 오차의 한계 내에서 일치하면, 보안 인증을 통과시키는 형태로서, 정교한 사진(2차원)이나 얼굴을 복사한 모형(3차원)을 이용할 경우, 위조한 얼굴 패턴에 대해 통과(pass) 판정을 내리는 착오 통과(False Pass)의 오류를 범할 보안 위험에 노출되어 있다.As such, the conventional face recognition technology passes security authentication if only the pattern of the face image matches within the error limit. It is exposed to the security risk of making the error of false pass, which determines a pass for one face pattern.

즉, 입력 이미지의 생성시에, 보안 이용이 허락된 사람의 사진을 카메라에 촬상되도록 함으로써, 보안 판정을 무력화하고자 하는 시도가 있다. 즉 정교한 2D 사진을 촬상한 입력 이미지는, 저장된 얼굴 템플릿에 극히 유사할 수 있으므로 특징점의 일치도가 높게 판정될 수 있다. 따라서 보안시스템은 잘못된 판정이 가능하다는 문제가 있었다.That is, when generating an input image, there is an attempt to neutralize the security judgment by allowing the camera to take a picture of a person who is permitted to use the security. That is, since the input image obtained by capturing a sophisticated 2D photo may be extremely similar to the stored face template, the degree of matching of the feature points may be determined to be high. Therefore, there was a problem that the security system could make an erroneous decision.

이를 보완하기 위해 사진이 아니라는 정보의 추가검증을 행하는 기술이 제시되어 있다. 즉 눈의 깜박임이나 얼굴, 머리카락의 움직임을 검지함으로써, 단순한 사진이 아니라는 것을 검증하는 것이다.In order to compensate for this, a technique for performing additional verification of information that is not a photograph is proposed. That is, it verifies that it is not a simple photograph by detecting the blink of an eye or movement of the face or hair.

그런데, 눈의 깜박임이나 얼굴의 움직임은, 예컨대 입력 이미지의 생성시에, 보안 이용이 허락된 사람의 얼굴 동영상을 카메라에 촬상되도록 함으로써, 보안 판정을 무력화할 수 있다. 즉 동영상은 눈을 깜박일 수 있고, 얼굴, 머리카락도 움직일 수 있으므로, 동영상에 의한 입력 이미지는, 생체로서의 추가검증을 통과한다고 판정될 수 있다. 따라서 보안시스템은 역시 잘못된 판정이 가능하다는 문제가 있었다.However, the blinking of the eyes or the movement of the face can invalidate the security judgment by, for example, when the input image is generated, the camera captures a moving picture of the face of a person who is permitted to use the security. That is, since the moving image can blink eyes and move the face and hair, it can be determined that the input image by the moving image passes additional verification as a living body. Therefore, there was a problem that the security system could also make an erroneous decision.

이에 대해, 하기 특허문헌에는, '보안 시스템에서 촬영된 영상에서 자동으로 인물의 얼굴을 찾고, 정규화 과정 후, 눈 영역을 찾는 수단과, 적외선 조명에 의해 눈의 동공에서 일어나는 적외선 반사를 검출하는 수단과, 위조 영상에 의한 해킹 여부를 판단하여 얼굴 인식과 관련된 보안 시스템의 성능을 향상시키고 활용성을 높이는 기술'이 개시되어 있다.On the other hand, in the following patent documents, 'a means for automatically finding a person's face in an image taken by a security system and finding an eye area after a normalization process, and a means for detecting an infrared reflection occurring in the pupil of the eye by infrared illumination And, a technology to improve the performance and usability of a security system related to face recognition by determining whether or not hacking is caused by a forged image' is disclosed.

특허공개 10-2010-0097866 공보Patent Publication No. 10-2010-0097866

상기 특허문헌의 기술에서는, 이미지 프로세싱을 통해 입력 이미지로부터 얼굴을 찾고, 다시 눈을 찾는 과정이 필요하다. 따라서 프로세싱에 필요한 고속처리용 하드웨어와 소프트웨어가 필요하다.In the technique of the patent document, a process of finding a face from an input image through image processing and finding eyes again is required. Therefore, hardware and software for high-speed processing required for processing are required.

삭제delete

그리고 눈의 동공의 적외선 반사를 검출하기 위해, 적외선 조명의 발광, 수광, 및 적외선 반사의 판정처리 수단이 필요하다. 이들 수단은, 카메라 이외에 별도로 구비되는 하드웨어 및 소프트웨어로 구성된다.And in order to detect the infrared reflection of the pupil of the eye, a determination processing means for light emission of infrared illumination, light reception, and infrared reflection is required. These means are comprised of hardware and software separately provided in addition to the camera.

그리고 안경이나 썬글라스, 콘텍트렌즈를 착용한 사람에 대해서는, 적외선 발광에 의해서도 적외선 반사가 일어나지 않는 경우가 있다. 이런 경우에는 상기 기술은 무용지물이 된다.And for a person wearing glasses, sunglasses, or contact lenses, there are cases where infrared reflection does not occur even by infrared light emission. In this case, the technique is useless.

본 발명은, 종래기술의 문제를 해소하기 위해 이루어진 것으로서, 종래의 얼굴인식 기술에 이중조리개(Dual Aperture) 단일렌즈(Single Lens) 방식의 3차원 깊이정보 및 적외선정보 추출장치를 접목하여, 복잡한 하드웨어 장비 없이 2단계에 걸친 생체확인 기능을 탑재하여 보안을 강화시키도록, 생체 여부의 확인을 행하는 얼굴인식 장치 및 방법을 제공하고자 하는 것이다.The present invention has been made to solve the problems of the prior art, and by grafting the conventional face recognition technology with a dual aperture single lens method 3D depth information and infrared information extraction device, complex hardware An object of the present invention is to provide a face recognition device and method for verifying a biometric so as to enhance security by mounting a two-step biometric verification function without equipment.

그리고 이미지 프로세싱을 통해 입력 이미지로부터 얼굴을 찾고, 다시 눈을 찾는 과정이 필요없이, 생체 여부의 확인을 행하는 얼굴인식 장치 및 방법을 제공하고자 하는 것이다.Another object of the present invention is to provide a face recognition apparatus and method for identifying a living body without the need to find a face from an input image through image processing and search for eyes again.

그리고 적외선 조명의 발광, 및 적외선 반사의 판정처리 수단이 필요없이, 기기의 크기와 비용을 최소화할 수 있는, 생체 여부의 확인을 행하는 얼굴인식 장치 및 방법을 제공하고자 하는 것이다.Another object of the present invention is to provide a face recognition apparatus and method for determining whether a person is a living body, which can minimize the size and cost of the device without the need for processing means for light emission of infrared illumination and infrared reflection.

그리고 안경이나 썬글라스, 콘텍트렌즈를 착용한 사람에 대해서도 적용될 수 있는, 생체 여부의 확인을 행하는 얼굴인식 장치 및 방법을 제공하고자 하는 것이다.Another object of the present invention is to provide a face recognition apparatus and method for confirming whether a living body exists, which can be applied to a person who wears glasses, sunglasses, or contact lenses.

상기 과제를 달성하기 위한 본 발명의 생체여부의 확인을 행하는 얼굴인식 장치는, 3차원 깊이정보 및 적외선정보에 기반하여, 생체여부의 확인을 행하는 얼굴인식 장치로서, 이중조리개(Dual Aperture) 단일렌즈(Single Lens) 4-컬러 센서 카메라로부터 단일렌즈를 통한 RGB 이미지(가시광선)와 IR 이미지(적외선)의 동시 데이터를 입력받아, 깊이 맵을 추출하여 출력하는 깊이정보 처리칩을 포함하는 추출장치와, 상기 깊이 맵으로부터의 깊이정보로부터 산출된 값이 입체 기준치 이상이면, 입체기준 통과신호를 생성하는 입체검증모듈과, 상기 입체기준 통과신호를 받은 후, 상기 RGB 이미지를 미리 저장된 얼굴 템플릿의 RGB 템플릿과 비교하여, 오차 한계 내에서 일치하면 얼굴인식 통과신호를 생성하는 얼굴매칭모듈을 포함하여 이루어짐을 특징으로 한다.The face recognition device for checking whether or not a living body of the present invention for achieving the above object is a face recognition device for checking whether or not a living body is present based on three-dimensional depth information and infrared information, a dual aperture single lens (Single Lens) An extraction device including a depth information processing chip that receives simultaneous data of RGB image (visible light) and IR image (infrared) through a single lens from a 4-color sensor camera, and extracts and outputs a depth map; , if the value calculated from the depth information from the depth map is equal to or greater than the stereoscopic reference value, a stereoscopic verification module for generating a stereoscopic reference passing signal; Compared with , it is characterized in that it includes a face matching module that generates a face recognition pass signal if it matches within the error limit.

여기서, 상기 입체검증모듈 대신에 또는 상기 입체검증모듈과 함께, 상기 IR 이미지의 파장 중 생체 체온에 해당되는 파장의 강도가 체온 기준치 이상이면, 체온기준 통과신호를 생성하는 체온검증모듈을 포함하여 이루어짐을 특징으로 한다.Here, instead of the three-dimensional verification module or together with the three-dimensional verification module, if the intensity of the wavelength corresponding to the body temperature among the wavelengths of the IR image is greater than or equal to the body temperature reference value, a body temperature verification module for generating a body temperature standard pass signal is included. is characterized by

여기서, 상기 얼굴매칭모듈은, 상기 IR 이미지를 미리 저장된 IR 템플릿과 더 비교하도록 구성됨이 바람직하다.Here, the face matching module is preferably configured to further compare the IR image with a pre-stored IR template.

또는, 상기 얼굴매칭모듈은, 상기 깊이 맵으로부터의 깊이정보를 미리 저장된 깊이정보 템플릿과 더 비교하도록 구성됨이 바람직하다.Alternatively, the face matching module is preferably configured to further compare the depth information from the depth map with a pre-stored depth information template.

삭제delete

그리고 상기 이중조리개 단일렌즈 4-컬러 센서 카메라의 경통의 상기 이중조리개에 사용되는 필터는, 파장 650nm 미만의 가시광선(R, G, B)에 대해서는, 상대적으로 작은 제1 F값의 얕은 심도의 필터에 의하여 구현되고, 파장 8 ㎛ 이상 14 ㎛ 미만의 적외선(IR)에 대해서는, 상대적으로 큰 제2 F값의 깊은 심도의 필터에 의하여 구현됨으로써 이루어지는 분광특성을 가지고, 상기 이미지 신호의 파장별 신호들을 감지하기 위한 상기 4-컬러 센서는, 이 분광특성에 맞춰서, 가시광선용 컬러 센서는 상기 제1 F값의 심도의 필터로부터의 신호를 입력받도록 제작되고, 적외선용 컬러 센서는 상기 제2 F값의 심도의 필터로부터의 신호를 입력받도록 제작됨이 바람직하다.And the filter used for the double aperture of the barrel of the double aperture single lens 4-color sensor camera has a shallow depth of field of a relatively small first F value for visible light (R, G, B) having a wavelength of less than 650 nm. For infrared (IR) with a wavelength of 8 µm or more and less than 14 µm, it has a spectral characteristic implemented by a filter and is implemented by a deep-depth filter of a relatively large second F value, and the signal for each wavelength of the image signal According to this spectral characteristic, the color sensor for visible light is manufactured to receive a signal from the filter of the depth of the first F value, and the color sensor for infrared light is the second F value. It is preferable to be manufactured to receive a signal from a filter with a depth of .

한편, 상기 체온검증모듈은, 베이어(Bayer) 패턴을 비디오 스트림(video stream)으로 뿌려 줄 때의 RGB 값(0~255)을 기준으로, 사전에 정해 둔 상기 체온 기준치를 초과하면, 그 파장 대역의 IR 신호가 강하여 생체인 것으로 판정하도록 구성됨이 바람직하다.On the other hand, the body temperature verification module, based on the RGB values (0 to 255) when the Bayer pattern is sprayed as a video stream, when the preset body temperature standard value is exceeded, the wavelength band It is preferable that the IR signal is strong and configured to determine that it is a living body.

한편, 본 발명의 방법은, 3차원 깊이정보 및 적외선정보에 기반하여, 생체여부의 확인을 행하는 얼굴인식 방법으로서, 이중조리개(Dual Aperture) 단일렌즈(Single Lens) 4-컬러 센서 카메라로부터 단일렌즈를 통한 RGB 이미지(가시광선)와 IR 이미지(적외선)의 동시 데이터를 입력받아, 깊이 맵을 추출하여 출력하는 깊이정보 처리과정을 포함하는 추출단계와, 상기 깊이 맵으로부터의 깊이정보로부터 산출된 값이 입체 기준치 이상이면, 입체기준 통과신호를 생성하는 입체검증단계와, 상기 입체기준 통과신호를 받은 후, 상기 RGB 이미지를 미리 저장된 얼굴 템플릿의 RGB 템플릿과 비교하여, 오차 한계 내에서 일치하면 얼굴인식 통과신호를 생성하는 얼굴매칭단계를 포함하여 이루어짐을 특징으로 한다.On the other hand, the method of the present invention is a face recognition method for confirming the presence of a living body based on three-dimensional depth information and infrared information, and a single lens from a Dual Aperture Single Lens 4-color sensor camera An extraction step comprising a depth information processing process of receiving simultaneous data of an RGB image (visible light) and an IR image (infrared) through If it is equal to or greater than this stereoscopic reference value, a stereoscopic verification step of generating a stereoscopic reference pass signal; after receiving the stereoscopic reference passage signal, the RGB image is compared with the RGB template of a pre-stored face template; It is characterized by including a face matching step of generating a pass signal.

여기서, 상기 입체검증단계 대신에 또는 상기 입체검증단계와 함께, 상기 IR 이미지의 파장 중 생체 체온에 해당되는 파장의 강도가 체온 기준치 이상이면, 체온기준 통과신호를 생성하는 체온검증단계를 포함하여 이루어짐을 특징으로 한다.Here, instead of or together with the three-dimensional verification step, if the intensity of the wavelength corresponding to the body body temperature among the wavelengths of the IR image is greater than or equal to the body temperature reference value, a body temperature verification step of generating a body temperature reference pass signal is included. is characterized by

본 발명에 의하면, 종래의 얼굴인식 기술에 이중조리개(Dual Aperture) 단일렌즈(Single Lens) 방식의 3차원 깊이정보 및 적외선정보 추출장치를 접목하여, 복잡한 하드웨어 장비 없이 2단계에 걸친 생체확인 기능을 탑해하여 보안을 강화시키도록, 생체 여부의 확인을 행하는 얼굴인식 장치 및 방법이 제공된다.According to the present invention, by grafting the three-dimensional depth information and infrared information extraction device of the dual aperture single lens method to the conventional face recognition technology, a two-step biometric confirmation function without complicated hardware equipment A face recognition apparatus and method are provided for confirming the presence or absence of a biometric body to enhance security.

그리고 이미지 프로세싱을 통해 입력 이미지로부터 얼굴을 찾고, 다시 눈을 찾는 과정이 필요없이, 생체 여부의 확인을 행하는 얼굴인식 장치 및 방법이 제공된다.Further, there is provided a face recognition apparatus and method for determining whether a human body is a living body without the need to find a face from an input image through image processing and search for eyes again.

그리고 적외선 조명의 발광, 및 적외선 반사의 판정처리 수단이 필요없이, 기기의 크기와 비용을 최소화할 수 있는, 생체 여부의 확인을 행하는 얼굴인식 장치 및 방법이 제공된다.Further, there is provided a face recognition apparatus and method for confirming whether a living body exists, which can minimize the size and cost of the device without the need for processing means for light emission of infrared illumination and infrared reflection.

그리고 안경이나 썬글라스, 콘텍트렌즈를 착용한 사람에 대해서도 적용될 수 있는, 생체 여부의 확인을 행하는 얼굴인식 장치 및 방법이 제공된다.In addition, there is provided a face recognition device and method for confirming whether a living body, which can be applied to a person wearing glasses, sunglasses, or contact lenses.

도 1은, 본 발명의 일 실시예에 따른 3차원 깊이정보 및 적외선정보에 기반하여 생체여부의 확인을 행하는 얼굴인식 장치의 블럭도이다.
도 2는, 가시광선 및 적외선의 파장과 인체의 체온에 해당되는 적외선 파장을 나타내는 그래프이다.
도 3은, 본 발명의 다른 일 실시예에 따른 3차원 깊이정보 및 적외선정보에 기반하여 생체여부의 확인을 행하는 얼굴인식 장치의 블럭도이다.
도 4는, 체온판정을 기준치에 따라 양분적으로 수행하는 경우의 예시 사진이다.
1 is a block diagram of a face recognition apparatus for confirming whether a body is alive based on three-dimensional depth information and infrared information according to an embodiment of the present invention.
2 is a graph showing wavelengths of visible and infrared rays and infrared wavelengths corresponding to the body temperature.
3 is a block diagram of a face recognition apparatus for confirming whether a body is alive based on 3D depth information and infrared information according to another embodiment of the present invention.
4 is an exemplary photograph of a case in which body temperature determination is performed bipartitely according to a reference value.

이하, 본 발명의 바람직한 실시예에 대해 첨부도면을 참조하면서 상세히 설명한다. 다만, 동일구조에 의하여 동일기능을 가지는 요소에 대해서는, 도면이 달라지더라도 동일부호를 유지함으로써, 그 상세한 설명을 생략하는 경우가 있다. 또한, 연결된다고 하는 것은, 그 중간에 매체를 경유하는 개념을 포함한다. 그리고 어떤 기능블럭은, 다른 기능블럭에 흡수되어 구성되거나, 다른 복수의 블럭으로 분할되어 구현될 수 있다.Hereinafter, a preferred embodiment of the present invention will be described in detail with reference to the accompanying drawings. However, for elements having the same function due to the same structure, the same reference numerals are maintained even if the drawings are different, and thus detailed description thereof may be omitted. In addition, being connected includes the concept of passing through a medium in the middle. In addition, a certain functional block may be configured by being absorbed into another functional block, or may be implemented by being divided into a plurality of other blocks.

<제1 실시예 - 입체검증><Example 1 - Stereoscopic Verification>

본 발명의 생체여부의 확인을 행하는 얼굴인식 장치는, 3차원 깊이정보 및 적외선정보에 기반하여, 생체여부의 확인을 행하는 얼굴인식 장치이다. 도 1 및 도 3과 같이, 상기 얼굴인식 장치는, 추출장치(11)와, 입체검증모듈(15)과, 얼굴매칭모듈(13, 13a)을 포함하여 이루어짐을 특징으로 한다.The face recognition device for checking whether a living body is present according to the present invention is a face recognition device for checking whether or not a living body is present based on three-dimensional depth information and infrared information. 1 and 3, the face recognition device is characterized in that it comprises an extraction device 11 , a three-dimensional verification module 15, and face matching modules (13, 13a) .

상기 추출장치(11)는, 이중조리개(Dual Aperture) 단일렌즈(Single Lens) 4-컬러 센서 카메라(10)로부터 단일렌즈를 통한 RGB 이미지(가시광선)(11a)와 IR 이미지(적외선)(11b)의 동시 데이터를 입력받아, 깊이 맵(11c)을 추출하여 출력하는 깊이정보 처리칩(SoC)을 포함하는 장치이다.The extraction device 11 includes an RGB image (visible light) 11a and an IR image (infrared light) 11b through a single lens from a Dual Aperture Single Lens 4-color sensor camera 10 . ) receives the same time data, the apparatus comprising a depth map (11c) depth information processing chip (SoC) and outputting the extracted. of

상기 이중조리개 단일렌즈 4-컬러 센서 카메라(10)는, 하나의 렌즈를 통해 수광되는 이미지를 이중조리개로 분리 통과시키면서 가시광선 컬러광(RGB)과 적외선 흑백광(IR)으로 분리하여, 이들이 촬상소자의 각 화소단위를 이루는 4개의 수광부(R, G, B, IR)로 이루어지는 4-컬러 센서에 수광되도록 하는 특수 카메라이다. 따라서, 이 카메라(10)에 의하면, 하나의 렌즈를 통과한 동일 시점(視點)을 가지는 동시 생성된 RGB 이미지(컬러 이미지)(11a)와 IR 이미지(흑백 이미지)(11b)가 출력된다. 상기 RGB 이미지(11a)와 IR 이미지(11b)는, 깊이정보 처리칩(SoC)에 전송된다.The dual-aperture single-lens 4-color sensor camera 10 separates the image received through one lens into visible light color light (RGB) and infrared black-and-white light (IR) while passing it through a double aperture, and these are captured It is a special camera that allows light to be received by a 4-color sensor composed of four light receiving units (R, G, B, IR) constituting each pixel unit of the device. Accordingly, according to this camera 10, simultaneously generated RGB images (color images) 11a and IR images (monochrome images) 11b having the same viewpoint passing through one lens are output. The RGB image 11a and the IR image 11b are transmitted to a depth information processing chip (SoC).

상기 깊이정보 처리칩(SoC)은, 이중조리개 단일렌즈 방식의 깊이정보 추출용 반도체칩으로서, 예컨대 (주)eWBM의 모델명 DR1152를 들 수 있고, 이는 상기 카메라(10)와 연계하여 가시광선 촬상, 깊이정보 추출 및 적외선 이미지 추출 등의 기능을 탑재하고 있다. 이처럼, 이중조리개 단일렌즈 4-컬러 센서 카메라(10)로 깊이를 추출하는 기술은, 본 출원인이 시스템온칩(SoC)과 솔루션을 개발한 깊이정보 시스템에 의해 이미 사용할 수 있다.The depth information processing chip (SoC) is a semiconductor chip for extracting depth information of a double aperture single lens method, for example, eWBM Co., Ltd.'s model name DR1152, which is linked to the camera 10 to capture visible light, It is equipped with functions such as depth information extraction and infrared image extraction. As such, the technology for extracting depth with the double-aperture single lens 4-color sensor camera 10 can already be used by the depth information system in which the present applicant developed a system-on-a-chip (SoC) and solution.

이 깊이정보 처리칩(SoC)으로부터는, 도 1 및 도 3과 같이, 상기 RGB 이미지(11a)와 IR 이미지(11b)는 물론, 이들로부터 공지의 처리과정을 통해 깊이정보의 분포로부터 산출된 깊이 맵(Depth Map)(11c)이 출력된다. 본 발명은, 이들 RGB 이미지(11a), IR 이미지(11b), 및 깊이 맵(11c)을 이용하여 보안처리를 강화한다. 특히 IR 이미지(11b)는, 체온특성의 확인이나 저조도에서의 이미지 촬상 등을 위해 동시에 이용될 수 있다.From the depth information processing chip (SoC), as shown in FIGS. 1 and 3 , the RGB image 11a and the IR image 11b as well as the depth calculated from the distribution of depth information through a known processing process therefrom A map (Depth Map) 11c is output. The present invention enhances security processing by using these RGB images 11a, IR images 11b, and depth maps 11c. In particular, the IR image 11b may be simultaneously used for checking body temperature characteristics or capturing an image in low light.

상기 입체검증모듈(15)은, 상기 깊이 맵(11c)으로부터의 깊이정보로부터 산출된 값이 입체 기준치 이상이면, 입체기준 통과신호를 생성하는 모듈이다. 이처럼 본 발명에서는, 기존의 이중조리개 단일렌즈 깊이정보 추출 솔루션 기술의 출력인 깊이정보를, 3차원(입체, 3D) 피사체 확인 데이터로 활용하고 있다.The stereoscopic verification module 15 is a module for generating a stereoscopic reference passing signal when the value calculated from the depth information from the depth map 11c is equal to or greater than the stereoscopic reference value. As such, in the present invention, depth information, which is the output of the existing dual-aperture single lens depth information extraction solution technology, is utilized as three-dimensional (stereoscopic, 3D) object identification data.

상기 얼굴매칭모듈(13, 13a)은, 상기 입체기준 통과신호를 받은 후, 상기 RGB 이미지(11a)를 미리 저장된 얼굴 템플릿(12)의 RGB 템플릿(12a)과 비교하여, 오차 한계 내에서 일치하면 얼굴인식 통과신호를 생성하는 모듈이다. 여기서, 도 1의 상기 얼굴매칭모듈(13)은, 단순히 촬상된 RGB 이미지(11a)를 미리 저장된 RGB 템플릿(12a)과 비교하는, 종래의 기본적인 RGB 이미지 기반 2차원(2D, 평면) 얼굴인식 알고리즘이다.The face matching module 13, 13a compares the RGB image 11a with the RGB template 12a of the face template 12 stored in advance after receiving the stereoscopic reference pass signal, and matches within the error limit. It is a module that generates a face recognition pass signal. Here, the face matching module 13 of FIG. 1 simply compares the captured RGB image 11a with a pre-stored RGB template 12a, a conventional basic RGB image-based two-dimensional (2D, flat) face recognition algorithm. am.

<작동><Operation>

본 발명에서는, 단순한 2D 얼굴매칭모듈(13)의 작동을, 입체검증모듈(15)의 입체기준 통과신호를 트리거로 하여 동작하도록 제어함으로써, 보안 판단의 오류를 방지하고 있다. 즉, 입체인 경우에만 비로소 얼굴매칭을 행하고, 얼굴매칭이 성공하면 보안이 통과된다.In the present invention, by controlling the operation of the simple 2D face matching module 13 to operate by triggering the stereoscopic reference passing signal of the stereoscopic verification module 15 as a trigger, errors in security judgment are prevented. In other words, face matching is performed only in the case of a three-dimensional shape, and security is passed when face matching is successful.

<효과><Effect>

본 발명은, 4-컬러 센서를 가지는 이중조리개 단일렌즈 카메라와, RGB, IR신호를 받아 깊이 맵을 추출하는 처리 칩과, 깊이 맵으로부터 입체 여부를 판별하는 기술과, 이미지 비교에 의해 동일성을 판별하는 기술 등이 하나로서 통합되어 이루어진다. 위와 같이, 별도의 기술들을 깊이정보 추출 단일 모듈로 구성하여, 얼굴인식 기기로 구현하면서, 동시에 2차원 이미지(사진이나 동영상)나 3차원 모형으로 위조를 시도할 경우, 이를 적발하여 얼굴인증을 거절할 수 있는 효율적인 시스템 구현이 가능하다.The present invention provides a dual-aperture single-lens camera having a 4-color sensor, a processing chip for extracting a depth map by receiving RGB and IR signals, a technology for determining whether stereoscopic from a depth map, and image comparison to determine identity technologies are integrated into one. As described above, if separate technologies are configured as a single module for extracting depth information and implemented as a face recognition device, while at the same time attempting to forge a 2D image (photo or video) or 3D model, this is detected and face authentication is rejected It is possible to implement an efficient system that can do this.

이 기술을 통하여, 작은 폼팩터와 낮은 비용으로, 압도적으로 보안 레벨이 높은 얼굴인식 장치를 구현할 수 있다.Through this technology, it is possible to implement a face recognition device with an overwhelmingly high security level with a small form factor and low cost.

<제2 실시예 - 체온검증><Embodiment 2 - Body Temperature Verification>

여기서, 상기 입체검증모듈(15) 대신에 또는 상기 입체검증모듈(15)과 함께, 상기 IR 이미지(11b)의 파장 중 생체 체온에 해당되는 파장의 강도가 체온 기준치 이상이면, 체온기준 통과신호를 생성하는 체온검증모듈(14)을 포함하여 이루어짐이 바람직하다.Here, instead of the three-dimensional verification module 15 or together with the three-dimensional verification module 15, if the intensity of the wavelength corresponding to the body temperature among the wavelengths of the IR image 11b is greater than or equal to the body temperature reference value, the body temperature standard pass signal It is preferable to include a body temperature verification module 14 to generate.

인체에서 나오는 적외선 분광특성(waveform characterization)을 이용하면, 체온이 감지되는지 여부를 확인할 수 있다. 체온의 특성은, 적외선(IR)의 파장(wavelength)이 8~14 ㎛ 근처, 특히 9.5 ㎛ 부근에서 지역최대(local maximum) 파형을 보인다. 본 발명에서는 이를 이용하여, 이미 이중조리개 방식의 카메라(10) 모듈에서 나오는 적외선 이미지 분석만으로 체온을 분석 감지할 수 있다.By using the infrared spectral characterization (waveform characterization) emitted from the human body, it can be confirmed whether body temperature is detected. In the characteristic of body temperature, the wavelength of infrared (IR) shows a local maximum waveform near 8 to 14 μm, particularly around 9.5 μm. In the present invention, using this, body temperature can be analyzed and detected only by analyzing the infrared image already emitted from the dual-aperture camera 10 module.

체온검증은, AP 또는 향상된 깊이정보 처리칩(SoC)에 적외선 분석을 통한 체온감지 알고리즘을 탑재하여 구현이 가능하다.Body temperature verification can be implemented by mounting a body temperature detection algorithm through infrared analysis on an AP or an advanced depth information processing chip (SoC).

물론, 정밀한 체온 측정용 기존 기술을 사용하기 위해서는, IR-FPA(Infrared Focal Plane Array) 센서나 열화상 카메라를 사용해야 한다. 그러나 본 발명에서는 그와 같이 정밀한 체온을 재는 것이 아니라, 생체의 온도임을 확인하기만 하는 정도의 목적이다. 그러므로, 4-컬러 센서를 이용해 이중조리개 방식의 카메라에서 나오는 적외선 이미지의 강도가 어느 강도 기준치(calibrated intensity threshold)를 넘으면 생체인 것으로 판단하는 것으로 할 수 있다. 즉, 체온 감지는 일반적인 IR-FPA 센서를 이용하는 대신, 도 2의 4-컬러 센서에서 출력되는 IR 이미지의 강도가 일정수준(threshold)을 넘으면 체온인 것으로 판독하는 것을 원칙으로 할 수 있다.Of course, in order to use the existing technology for precise body temperature measurement, it is necessary to use an IR-FPA (Infrared Focal Plane Array) sensor or a thermal imaging camera. However, in the present invention, the purpose of the present invention is not to measure the precise body temperature, but only to confirm that it is the temperature of the living body. Therefore, when the intensity of the infrared image emitted from the dual-aperture camera using the 4-color sensor exceeds a certain intensity threshold (calibrated intensity threshold), it can be determined to be a living body. That is, instead of using a general IR-FPA sensor for body temperature detection, if the intensity of the IR image output from the 4-color sensor of FIG. 2 exceeds a certain level, body temperature may be read as the body temperature.

<효과><Effect>

체온, 특히 사람의 체온은, 도 2와 같이, 피크값으로서 약 파장 9.5 ㎛인, 대략 파장 8 ㎛ 이상 14 ㎛ 미만의 적외선(IR) 영역에 나타난다. 그리고 아무리 정교하다 하더라도 사진이나 동영상, 또는 움직이는 마네킹 모델로부터는, 이러한 패턴을 가지는 체온이 검출되지 않는다.Body temperature, particularly human body temperature, appears in an infrared (IR) region with a wavelength of approximately 8 µm or more and less than 14 µm, with a peak value of about 9.5 µm as shown in FIG. 2 . And no matter how sophisticated it is, the body temperature having this pattern is not detected from a photograph, a video, or a moving mannequin model.

물론, 사진이나 동영상을 재생하는 전자기기로부터 열에너지가 검출될 수는 있지만, 그 열에너지의 파장 패턴은 생체 체온의 것과 다른 양상을 나타내므로, 생체 체온에 해당되는 파장에 있어서 특히 강도가 체온 기준치를 초과하는지의 여부를 검증하면, 전자기기와 생체를 구분할 수 있다. 다만, 전자기기 등에 의한 판단오류를 피하기 위해, 다른 파장영역에서의 강도 패턴이 기준치보다 강할 때는, 체온 검증의 통과를 보류하도록 네가티브 판단루틴을 추가해도 좋다.Of course, thermal energy can be detected from an electronic device that reproduces photos or videos, but the wavelength pattern of the thermal energy shows a different aspect from that of the body temperature. By verifying whether or not it is, it is possible to distinguish the electronic device from the living body. However, in order to avoid judgment errors caused by electronic devices or the like, a negative judgment routine may be added to suspend the body temperature verification when the intensity pattern in another wavelength region is stronger than the reference value.

따라서, 체온검증에 의해 생체의 보다 확실한 검증이 가능하다.Therefore, more reliable verification of the living body is possible by body temperature verification.

<제3 실시예 - IR 매칭을 더 포함하는 얼굴매칭><Third embodiment - face matching further including IR matching>

상기 얼굴매칭모듈(13a)은, 상기 IR 이미지(11b)를 미리 저장된 IR 템플릿(12b)과 더 비교하도록 구성되어도 좋다. 즉, 정확도를 높이기 위해, 도 3에서와 같이, 기존의 2차원 얼굴인식 알고리즘(13) 대신, RGB 데이터(11a)만이 아니라 이미 이중조리개 방식의 솔루션에서 제공되고 있는 IR 데이터(11b)를 모두 이용해, 인식률을 높인 알고리즘(13a)을 사용할 수도 있다.The face matching module 13a may be configured to further compare the IR image 11b with a pre-stored IR template 12b. That is, in order to increase the accuracy, as in FIG. 3 , instead of the existing two-dimensional face recognition algorithm 13, not only the RGB data 11a but also the IR data 11b already provided in the double-aperture solution are used. , an algorithm 13a with an increased recognition rate may be used.

이를 이용하면, 모든 깊이에 대해 포커스된(all-focused) 이미지인 IR 이미지(11b)의 비교에 의해, RGB 이미지(11a)의 비교만으로는 얻을 수 없는 특징점의 비교가 가능하므로, 인식률의 비약적 향상이 가능하다.By using this, by comparing the IR image 11b, which is an all-focused image for all depths, it is possible to compare feature points that cannot be obtained only by comparing the RGB image 11a, so that the recognition rate can be dramatically improved. possible.

<제4 실시예 - 깊이정보 매칭을 더 포함하는 얼굴매칭에 의한 3D 매칭><Fourth embodiment - 3D matching by face matching further including depth information matching>

상기 얼굴매칭모듈(13a)은, 상기 깊이 맵(11c)으로부터의 깊이정보를 미리 저장된 깊이정보 템플릿(12c)과 더 비교하도록 구성되어도 좋다. 즉, 정확도를 높이기 위해, 도 3에서와 같이, 기존의 2차원 얼굴인식 알고리즘 대신, RGB만이 아니라 이미 이중조리개 방식의 솔루션에서 제공되고 있는 깊이정보를 이용해, 인식률을 높인 알고리즘을 사용할 수도 있다.The face matching module 13a may be configured to further compare the depth information from the depth map 11c with a previously stored depth information template 12c. That is, in order to increase the accuracy, as shown in FIG. 3 , instead of the existing two-dimensional face recognition algorithm, an algorithm with an increased recognition rate may be used using depth information that is already provided in a double-aperture solution as well as RGB.

이를 이용하면, 깊이정보를 이용하여 예컨대 코가 높은 사람, 광대뼈가 튀어나온 사람 등, 얼굴의 입체적 특징점에 대한 비교가 가능하므로, 인식률의 비약적 향상이 가능하다.Using this, it is possible to compare three-dimensional feature points of a face, such as a person with a high nose and a person with protruding cheekbones, using depth information, so that the recognition rate can be dramatically improved.

<체온검증을 위한 적외선 영역의 최적화 구성예><Configuration example of optimization of infrared region for body temperature verification>

상기 이중조리개 단일렌즈 4-컬러 센서 카메라(10)의 경통의 상기 이중조리개에 사용되는 필터는, 예컨대 파장 650nm 미만의 가시광선(R, G, B)에 대해서는, 상대적으로 작은 제1 F값의 얕은 심도의 필터에 의하여 구현되고, 예컨대 파장 8 ㎛ 이상 14 ㎛ 미만의 적외선(IR)에 대해서는, 상대적으로 큰 제2 F값의 깊은 심도의 필터에 의하여 구현됨으로써 이루어지는 분광특성을 가지도록 이루어질 수 있다.The filter used for the double aperture of the barrel of the double aperture single lens 4-color sensor camera 10, for example, has a relatively small first F value for visible light (R, G, B) having a wavelength of less than 650 nm. It is implemented by a shallow depth filter, for example, for infrared (IR) having a wavelength of 8 μm or more and less than 14 μm, it can be made to have spectral characteristics achieved by being implemented by a deep depth filter having a relatively large second F value. .

이때, 상기 이미지 신호의 파장별 신호들을 감지하기 위한 상기 4-컬러 센서는, 상기 분광특성에 맞춰서, 가시광선용 컬러 센서는 상기 제1 F값의 심도의 필터로부터의 신호를 입력받도록 제작되고, 적외선용 컬러 센서는 제2 F값의 심도의 필터로부터의 신호를 입력받도록 제작될 수 있다.In this case, the 4-color sensor for detecting signals for each wavelength of the image signal is manufactured to receive a signal from the filter of the depth of the first F value, and the color sensor for visible light is manufactured according to the spectral characteristics, and infrared rays The color sensor for use may be manufactured to receive a signal from a filter having a depth of the second F value.

여기서, 이중조리개 깊이정보 추출용 일반적 광학계는, 깊이정보 추출 기능을 구현할 때 근적외선을 IR 입력으로 센싱하는 경우가 많지만, 가시광선에 가까운 근적외선에 의해 가시광선 이미지가 붉게 오염되는 부작용이 생긴다. 본 발명에서는, 근적외선 대신에, 인체에서 나오는 전형적인 적외선 파장인 8~14 ㎛ 영역의 원적외선을 큰 F값(깊은 심도)의 필터로 구현하여 이중조리개 (Dual Aperture)를 구성할 수 있다. 이로써, 원래의 깊이정보 추출 기능도 저하시키지 않으면서, 사람의 체온을 확인할 수 있고, 가시광선과 접경하지 않은 원적외선 사용으로, 가시광선 이미지가 붉게 오염되는 부작용까지 없애 주는 효과를 가질 수 있다. 그리고 하드웨어의 폼팩터(form factor)를 크게 늘이지 않고도, 용이하게 구현이 가능하다.Here, a general optical system for extracting double aperture depth information often senses near-infrared as an IR input when implementing a depth information extraction function, but has a side effect that the visible light image is contaminated with red due to near-infrared close to visible light. In the present invention, instead of near-infrared rays, it is possible to configure a dual aperture by realizing far-infrared rays in the region of 8-14 μm, which are typical infrared wavelengths emitted from the human body, as a filter with a large F value (deep depth). Accordingly, it is possible to check the body temperature of a person without degrading the original depth information extraction function, and by using far-infrared rays that do not border visible light, it is possible to have the effect of eliminating the side effect of red contamination of the visible light image. And it can be easily implemented without greatly increasing the form factor of hardware.

<체온검증의 구체적 실시예><Specific examples of body temperature verification>

상기 체온검증모듈(14)은, 베이어(Bayer) 패턴을 비디오 스트림(video stream)으로 뿌려 줄 때의 RGB 값(0~255)을 기준으로, 사전에 정해 둔 상기 체온 기준치를 초과하면, 그 파장 대역의 IR 신호가 강하여 생체인 것으로 판정하도록 구성되어도 좋다.The body temperature verification module 14, based on the RGB values (0 to 255) when the Bayer pattern is sprayed as a video stream, exceeds the preset body temperature reference value, the wavelength The IR signal of the band may be configured to be determined to be a living body because it is strong.

이로써 체온검증을 단순히 IR 신호의 강도가 기준치를 초과하는지 여부에 의해 판단하도록 함으로써, 예컨대 도 4와 같이, 양분적으로 명확하고 신속히 체온을 판별할 수 있다.As a result, the body temperature can be determined by simply determining whether the intensity of the IR signal exceeds the reference value, so that the body temperature can be clearly and quickly determined, for example, as shown in FIG. 4 .

<방법><Method>

본 발명은 방법의 발명으로 구현될 수 있고, 이는 상기 장치의 발명과 대응된다. 상기 본 발명의 생체여부의 확인을 행하는 얼굴인식방법은, 3차원 깊이정보 및 적외선정보에 기반하여, 생체여부의 확인을 행하는 얼굴인식 방법으로서, 추출단계(11)와, 입체검증단계(15)와, 얼굴매칭단계(13, 13a)를 포함하여 이루어짐을 특징으로 한다.The present invention can be embodied as an invention of a method, which corresponds to the invention of the device. The face recognition method for confirming the presence of a living body of the present invention is a face recognition method for confirming whether a living body is present based on three-dimensional depth information and infrared information, and includes an extraction step (11) and a three-dimensional verification step (15) and face matching steps (13, 13a) .

상기 추출단계(11)는, 이중조리개(Dual Aperture) 단일렌즈(Single Lens) 4-컬러 센서 카메라(10)로부터 단일렌즈를 통한 RGB 이미지(가시광선)(11a)와 IR 이미지(적외선)(11b)의 동시 데이터를 입력받아, 깊이 맵(11c)을 추출하여 출력하는 깊이정보 처리과정을 포함하는 단계이다.In the extraction step 11, an RGB image (visible light) 11a and an IR image (infrared light) 11b through a single lens from a Dual Aperture Single Lens 4-color sensor camera 10 ), and a depth information processing process of extracting and outputting the depth map 11c by receiving the simultaneous data.

상기 입체검증단계(15)는, 상기 깊이 맵(11c)으로부터의 깊이정보로부터 산출된 값이 입체 기준치 이상이면, 입체기준 통과신호를 생성하는 단계이다.The stereoscopic verification step 15 is a step of generating a stereoscopic reference pass signal when the value calculated from the depth information from the depth map 11c is equal to or greater than the stereoscopic reference value.

상기 얼굴매칭단계(13, 13a)는, 상기 입체기준 통과신호를 받은 후, 상기 RGB 이미지(11a)를 미리 저장된 얼굴 템플릿(12)의 RGB 템플릿(12a)과 비교하여, 오차 한계 내에서 일치하면 얼굴인식 통과신호를 생성하는 단계이다.In the face matching steps 13 and 13a, after receiving the stereoscopic reference passing signal, the RGB image 11a is compared with the RGB template 12a of the face template 12 stored in advance, and if they match within the error limit, This is a step of generating a face recognition pass signal.

여기서, 상기 입체검증단계(15) 대신에 또는 상기 입체검증단계(15)와 함께, 상기 IR 이미지(11b)의 파장 중 생체 체온에 해당되는 파장의 강도가 체온 기준치 이상이면, 체온기준 통과신호를 생성하는 체온검증단계(14)를 포함하여 이루어짐이 바람직하다.Here, instead of the three-dimensional verification step 15 or together with the three-dimensional verification step 15, if the intensity of the wavelength corresponding to the body temperature among the wavelengths of the IR image 11b is greater than or equal to the body temperature reference value, the body temperature standard pass signal It is preferable to include the temperature verification step 14 to generate.

이상, 본 발명을 특정 실시예를 중심으로 설명하였으나, 본 발명은 이에 한정되는 것이 아니다. 청구범위에 기재된 범위 내에서 당업자에 의하여 이루어진 변형, 개량, 변경은 모두, 본 발명의 범위에 속하는 것으로 해석되어야 한다.In the above, the present invention has been described with reference to specific embodiments, but the present invention is not limited thereto. All modifications, improvements, and changes made by those skilled in the art within the scope described in the claims should be construed as belonging to the scope of the present invention.

예컨대, 상기 IR 이미지(11b)는, 조도가 낮은 어두운 환경에서 얼굴 이미지 데이터를 얻거나 얼굴매칭(13, 13a)할 때에 활용되어도 좋고, 이는 도 1 및 도 3에 점선 화살표로 나타내어져 있다.For example, the IR image 11b may be used to obtain face image data in a dark environment with low illuminance or to perform face matching 13 and 13a, which is indicated by a dotted arrow in FIGS. 1 and 3 .

본 발명은, 3차원 깊이정보 및 적외선정보에 기반하여 생체여부의 확인을 행하는 얼굴인식 장치 및 방법의 산업에 이용될 수 있다.INDUSTRIAL APPLICABILITY The present invention can be used in the industry of a face recognition apparatus and method for confirming whether a living body is present based on three-dimensional depth information and infrared information.

10: 이중조리개(Dual Aperture) 단일렌즈(Single Lens) 4-컬러 센서 카메라
11: 깊이정보 처리칩(SoC)을 포함하는 추출장치
11a: RGB 이미지
11b: IR 이미지
11c: 깊이 맵(Depth Map)
12: 얼굴 템플릿
13: 얼굴매칭모듈
14: 체온검증모듈
15: 입체검증모듈
16: 기준 강도
17: 통과신호
10: Dual Aperture Single Lens 4-Color Sensor Camera
11: Extraction device including depth information processing chip (SoC)
11a: RGB image
11b: IR image
11c: Depth Map
12: Face Template
13: face matching module
14: body temperature verification module
15: three-dimensional verification module
16: reference strength
17: pass signal

Claims (6)

3차원 깊이정보 및 적외선정보에 기반하여, 생체여부의 확인을 행하는 얼굴인식 장치로서,
이중조리개(Dual Aperture) 단일렌즈(Single Lens) 4-컬러 센서 카메라로부터 단일렌즈를 통한 RGB 이미지(가시광선)와 IR 이미지(적외선)의 동시 데이터를 입력받아, 깊이 맵을 추출하여 출력하는 깊이정보 처리칩을 포함하는 추출장치와,
상기 깊이 맵으로부터의 깊이정보로부터 산출된 값이 입체 기준치 이상이면, 입체기준 통과신호를 생성하는 입체검증모듈과,
상기 입체기준 통과신호를 받은 후, 상기 RGB 이미지를 미리 저장된 얼굴 템플릿의 RGB 템플릿과 비교하여, 오차 한계 내에서 일치하면 얼굴인식 통과신호를 생성하는 얼굴매칭모듈과,
상기 4-컬러 센서 카메라의 피사체로부터 인체의 체온이 감지되는지를 확인하는 체온검증모듈
을 포함하여 이루어지고,
상기 체온검증모듈은,
상기 IR 이미지의 파장 중 생체 체온에 해당되는 파장의 강도가 체온 기준치 이상이고, 또한, 상기 파장이 8~14 ㎛ 범위에서 지역최대 (local maximum) 파형을 보이면, 체온기준 통과신호를 생성하도록 이루어짐
을 특징으로 하는 생체여부의 확인을 행하는 얼굴인식 장치.
A face recognition device that checks whether a living body is present based on three-dimensional depth information and infrared information, comprising:
Dual Aperture Single Lens Depth information that extracts and outputs a depth map by receiving simultaneous data of RGB image (visible light) and IR image (infrared) through a single lens from a 4-color sensor camera an extraction device comprising a processing chip ;
If the value calculated from the depth information from the depth map is equal to or greater than the stereoscopic reference value, a stereoscopic verification module for generating a stereoscopic reference passing signal;
a face matching module that, after receiving the stereoscopic reference pass signal, compares the RGB image with an RGB template of a pre-stored face template, and generates a face recognition pass signal if they match within an error limit;
Body temperature verification module for checking whether the body temperature is detected from the subject of the 4-color sensor camera
is made, including
The body temperature verification module,
Among the wavelengths of the IR image, if the intensity of the wavelength corresponding to the body temperature is greater than or equal to the body temperature reference value, and the wavelength shows a local maximum waveform in the range of 8 to 14 μm, a body temperature standard passing signal is generated.
A face recognition device for confirming the presence of a living body, characterized in that.
청구항 1에 있어서,
상기 얼굴매칭모듈은, 상기 IR 이미지를 미리 저장된 IR 템플릿과 더 비교하도록 구성됨
을 특징으로 하는 생체여부의 확인을 행하는 얼굴인식 장치.
The method according to claim 1,
the face matching module is configured to further compare the IR image with a pre-stored IR template
A face recognition device for confirming the presence of a living body, characterized in that.
청구항 1 또는 청구항 2에 있어서,
상기 얼굴매칭모듈은, 상기 깊이 맵으로부터의 깊이정보를 미리 저장된 깊이정보 템플릿과 더 비교하도록 구성됨
을 특징으로 하는 생체여부의 확인을 행하는 얼굴인식 장치.
The method according to claim 1 or 2,
the face matching module is configured to further compare the depth information from the depth map with a pre-stored depth information template
A face recognition device for confirming the presence of a living body, characterized in that.
청구항 1 또는 청구항 2에 있어서,
상기 이중조리개 단일렌즈 4-컬러 센서 카메라의 경통의 상기 이중조리개에 사용되는 필터는, 파장 650nm 미만의 가시광선(R, G, B)에 대해서는, 상대적으로 작은 제1 F값의 얕은 심도의 필터에 의하여 구현되고, 파장 8 ㎛ 이상 14 ㎛ 미만의 적외선(IR)에 대해서는, 상대적으로 큰 제2 F값의 깊은 심도의 필터에 의하여 구현됨으로써 이루어지는 분광특성을 가지고,
상기 RGB 이미지 및 IR 이미지 신호의 파장별 신호들을 감지하기 위한 상기 4-컬러 센서는, 이 분광특성에 맞춰서, 가시광선용 컬러 센서는 상기 제1 F값의 심도의 필터로부터의 신호를 입력받도록 제작되고, 적외선용 컬러 센서는 상기 제2 F값의 심도의 필터로부터의 신호를 입력받도록 제작됨
을 특징으로 하는 생체여부의 확인을 행하는 얼굴인식 장치.
The method according to claim 1 or 2,
The filter used for the double aperture of the barrel of the double aperture single lens 4-color sensor camera is a shallow depth-of-field filter with a relatively small first F value for visible light (R, G, B) having a wavelength of less than 650 nm. For infrared (IR) with a wavelength of 8 μm or more and less than 14 μm, it has a spectral characteristic realized by a deep-depth filter of a relatively large second F value,
The 4-color sensor for detecting the signals for each wavelength of the RGB image and the IR image signal, according to this spectral characteristic, the color sensor for visible light is manufactured to receive a signal from the filter of the depth of the first F value, , the infrared color sensor is manufactured to receive the signal from the filter of the depth of the second F value
A face recognition device for confirming the presence of a living body, characterized in that.
청구항 1에 있어서,
상기 체온검증모듈은, 베이어(Bayer) 패턴을 비디오 스트림(video stream)으로 뿌려 줄 때의 RGB 값(0~255)을 기준으로, 사전에 정해 둔 상기 체온 기준치를 초과하면, 그 파장 대역의 IR 신호가 강하여 생체인 것으로 판정하도록 구성됨
을 특징으로 하는 생체여부의 확인을 행하는 얼굴인식 장치.
The method according to claim 1,
When the body temperature verification module exceeds the preset body temperature reference value based on the RGB values (0 to 255) when the Bayer pattern is applied as a video stream, the IR of the wavelength band The signal is strong and configured to determine that it is a living organism
A face recognition device for confirming the presence of a living body, characterized in that.
3차원 깊이정보 및 적외선정보에 기반하여, 생체여부의 확인을 행하는 얼굴인식 방법으로서,
이중조리개(Dual Aperture) 단일렌즈(Single Lens) 4-컬러 센서 카메라로부터 단일렌즈를 통한 RGB 이미지(가시광선)와 IR 이미지(적외선)의 동시 데이터를 입력받아, 깊이 맵을 추출하여 출력하는 깊이정보 처리과정을 포함하는 추출단계와,
상기 깊이 맵으로부터의 깊이정보로부터 산출된 값이 입체 기준치 이상이면, 입체기준 통과신호를 생성하는 입체검증단계와,
상기 입체기준 통과신호를 받은 후, 상기 RGB 이미지를 미리 저장된 얼굴 템플릿의 RGB 템플릿과 비교하여, 오차 한계 내에서 일치하면 얼굴인식 통과신호를 생성하는 얼굴매칭단계와,
상기 4-컬러 센서 카메라의 피사체로부터 인체의 체온이 감지되는지를 확인하는 체온검증단계
를 포함하여 이루어지고,
상기 체온검증단계는,
상기 IR 이미지의 파장 중 생체 체온에 해당되는 파장의 강도가 체온 기준치 이상이고, 또한, 상기 파장이 8~14 ㎛ 범위에서 지역최대 (local maximum) 파형을 보이면, 체온기준 통과신호를 생성하도록 이루어짐
을 특징으로 하는 생체여부의 확인을 행하는 얼굴인식방법.
A face recognition method for confirming whether a living body is present based on three-dimensional depth information and infrared information, comprising:
Dual Aperture Single Lens Depth information that extracts and outputs a depth map by receiving simultaneous data of RGB image (visible light) and IR image (infrared) through a single lens from a 4-color sensor camera an extraction step comprising a processing process ;
If the value calculated from the depth information from the depth map is equal to or greater than the stereoscopic reference value, a stereoscopic verification step of generating a stereoscopic reference passing signal;
a face matching step of comparing the RGB image with an RGB template of a pre-stored face template after receiving the stereoscopic reference pass signal, and generating a face recognition pass signal if they match within an error limit;
Body temperature verification step of confirming whether the body temperature is detected from the subject of the 4-color sensor camera
is made, including
The temperature verification step is
Among the wavelengths of the IR image, if the intensity of the wavelength corresponding to the body temperature is greater than or equal to the body temperature reference value, and the wavelength shows a local maximum waveform in the range of 8 to 14 μm, a body temperature standard passing signal is generated.
A face recognition method for confirming the presence of a living body, characterized in that
KR1020180038337A 2017-06-08 2018-04-02 Apparatus and method of face recognition verifying liveness based on 3d depth information and ir information KR102317180B1 (en)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
KR1020180038337A KR102317180B1 (en) 2017-06-08 2018-04-02 Apparatus and method of face recognition verifying liveness based on 3d depth information and ir information

Applications Claiming Priority (2)

Application Number Priority Date Filing Date Title
KR1020170071566A KR101919090B1 (en) 2017-06-08 2017-06-08 Apparatus and method of face recognition verifying liveness based on 3d depth information and ir information
KR1020180038337A KR102317180B1 (en) 2017-06-08 2018-04-02 Apparatus and method of face recognition verifying liveness based on 3d depth information and ir information

Related Parent Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
KR1020170071566A Division KR101919090B1 (en) 2017-06-08 2017-06-08 Apparatus and method of face recognition verifying liveness based on 3d depth information and ir information

Publications (2)

Publication Number Publication Date
KR20180134280A KR20180134280A (en) 2018-12-18
KR102317180B1 true KR102317180B1 (en) 2021-10-27

Family

ID=64952367

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
KR1020180038337A KR102317180B1 (en) 2017-06-08 2018-04-02 Apparatus and method of face recognition verifying liveness based on 3d depth information and ir information

Country Status (1)

Country Link
KR (1) KR102317180B1 (en)

Families Citing this family (7)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN110337656A (en) * 2019-05-27 2019-10-15 深圳市汇顶科技股份有限公司 For the optical sensor of recognition of face, device, method and electronic equipment
CN110686779A (en) * 2019-09-24 2020-01-14 天津科技大学 Automatic measuring method and device for temperature field in non-contact biological fermentation process
KR20210062381A (en) 2019-11-21 2021-05-31 삼성전자주식회사 Liveness test method and liveness test apparatus, biometrics authentication method and biometrics authentication apparatus
KR20210128274A (en) 2020-04-16 2021-10-26 삼성전자주식회사 Method and apparatus for testing liveness
CN111912545A (en) * 2020-08-21 2020-11-10 深圳市中易通安全芯科技有限公司 Use method of temperature-sensitive type testimony of a witness verification terminal
CN112232109A (en) * 2020-08-31 2021-01-15 深圳奥比中光科技有限公司 Living body face detection method and system
KR102563415B1 (en) * 2020-10-26 2023-08-04 주식회사 에이직랜드 Edge AI-based face recognition device

Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2007011456A (en) * 2005-06-28 2007-01-18 Glory Ltd Face authentication device and face authentication method
JP2008158597A (en) * 2006-12-21 2008-07-10 Smart Wireless Kk Face authentication device, its method, and mobile terminal therewith

Family Cites Families (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR20100097866A (en) 2009-02-27 2010-09-06 홍익대학교 산학협력단 Liveness detection using infrared light and face recognition
KR101444538B1 (en) * 2012-10-26 2014-09-24 주식회사 에스원 3d face recognition system and method for face recognition of thterof
KR101640014B1 (en) * 2014-07-17 2016-07-15 크루셜텍 (주) Iris recognition apparatus for detecting false face image

Patent Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2007011456A (en) * 2005-06-28 2007-01-18 Glory Ltd Face authentication device and face authentication method
JP2008158597A (en) * 2006-12-21 2008-07-10 Smart Wireless Kk Face authentication device, its method, and mobile terminal therewith

Also Published As

Publication number Publication date
KR20180134280A (en) 2018-12-18

Similar Documents

Publication Publication Date Title
KR102317180B1 (en) Apparatus and method of face recognition verifying liveness based on 3d depth information and ir information
US10395097B2 (en) Method and system for biometric recognition
KR101919090B1 (en) Apparatus and method of face recognition verifying liveness based on 3d depth information and ir information
KR102387184B1 (en) Systems and methods for spoof detection in iris based biometric systems
KR101014325B1 (en) Face recognition system and method using the infrared rays
US11436867B2 (en) Remote biometric identification and lighting
US20210256244A1 (en) Method for authentication or identification of an individual
CN111699678B (en) Security inspection system and security inspection method using face ID sensing
KR102473523B1 (en) Iris recognition method and device
WO2023229498A1 (en) Biometric identification system and method for biometric identification
Hemalatha et al. A study of liveness detection in face biometric systems

Legal Events

Date Code Title Description
A107 Divisional application of patent
E902 Notification of reason for refusal
E902 Notification of reason for refusal
E701 Decision to grant or registration of patent right
GRNT Written decision to grant