KR102346381B1 - 경로 파라미터들을 포함하는 안면 인식 인증 시스템 - Google Patents

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Abstract

카메라 구비 모바일 디바이스의 사용자의 카메라를 통해 인증 시스템에 사용자를 등록 및 인증하기 위한 시스템들 및 방법들은 모바일 디바이스의 카메라를 통해 취해지는 사용자의 적어도 하나의 제1 이미지로부터 등록 생체 인식 정보를 캡처 및 저장하는 것, 사용자의 적어도 하나의 제2 이미지로부터 인증 생체 인식 정보를 캡처하는 것, 적어도 하나의 제2 이미지의 촬영 동안, 적어도 하나의 움직임 검출 센서를 통해 모바일 디바이스의 인증 움직임을 표시하는 경로 파라미터들을 캡처하는 것, 인증 생체 인식 정보를 저장된 등록 생체 인식 정보와 비교하는 것, 및 인증 움직임이 예상되는 움직임에 충분히 대응하는지 결정하기 위해 모바일 디바이스의 인증 움직임을 모바일 디바이스의 예상되는 움직임과 비교하는 것을 포함한다.

Description

경로 파라미터들을 포함하는 안면 인식 인증 시스템{FACIAL RECOGNITION AUTHENTICATION SYSTEM INCLUDING PATH PARAMETERS}
본 출원은 2014년 8월 28일에 출원된, 미국 가 출원 제62/043,224호; 2014년 9월 24일에 출원된, 미국 가 출원 제62/054,847호; 2014년 10월 15일에 출원된, 미국 가 출원 제62/064,415호; 2014년 12월 1일에 출원된, 미국 가 출원 제62/085,963호; 2015년 1월 8일에 출원된, 미국 가 출원 제62/101,317호; 2015년 3월 27일에 출원된, 미국 가 출원 제62/139,558호; 및 2015년 7월 3일에 출원된, 미국 가 출원 제62/188,584호의 혜택을 주장한다. 상기 출원들 각각의 내용이 참조로 통합된다.
개시된 실시예들은 생체 인식 보안에 관한 것이다. 보다 구체적으로, 개시된 실시예들은 안면 인식 인증 시스템들에 관한 것이다.
다수의 사용자 계정에 액세스하는데 사용될 수 있는 개인 전자 디바이스들의 성장, 및 증가하는 신원 도용의 위협 및 다른 보안 이유들과 함께, 전자 디바이스들을 통해 사용자 계정들에 안전하게 액세스하기 위한 방법들에 대한 증대되는 요구가 존재한다. 따라서 계정 보유자들은 이를테면 보통 대문자 및 소문자들, 숫자들, 및 다른 기호들을 혼용하여 다양한 기준들을 충족하는 보다 긴 비밀번호들을 갖도록 요구된다. 스마트 폰들, 스마트 워치들, "사물 인터넷"(“IoT’; Internet of Things) 디바이스들 등과 같은, 소형의 전자 디바이스들을 이용할 때, 계정에 액세스가 요구될 때마다 디바이스에 그러한 긴 비밀번호들을 타이핑하려고 시도하는 것이 번거로워질 수 있다. 일부 인스턴스들에서, 사용자들은 심지어 그들의 디바이스들에 대한 그들의 불편으로 인해 그러한 번거로운 보안 정책을 비활성화시키도록 결정할 수도 있다. 따라서, 그러한 디바이스들은 그들의 사용자 계정들에 대한 안전한 액세스의 다른 방법들을 선호할 수 있다.
하나의 다른 그러한 방법은 생체 인식의 사용을 통하는 것일 수 있다. 예를 들어, 전자 디바이스는 디바이스 또는 계정에 대한 액세스를 요청하는 사람이 인가되는지를 결정하기 위해 사용자의 지문을 스캔할 수 있는 광학 리더기를 가질 수 있다. 그러나, 그러한 지문 시스템들은 보통 소형 전자 디바이스 상에서 사용하기에 엄두를 못 낼 정도로 비싸거나, 보통 신뢰할 수 없고 불안전하다.
또한, 안면 인식은 일반적으로 공지되어 있고 다양한 상황들에서 사용될 수 있다. 2-차원 안면 인식은 통상적으로 소셜 네트워크들 또는 사진 편집 소프트웨어 상의 이미지들을 이용하여 사람들을 태그하는데 사용된다. 그러나, 안면 인식 소프트웨어는 그것이 충분히 안전한 것으로 고려되지 않기 때문에 계정에 대한 액세스를 얻기 위해 시도하는 사용자들을 안전하게 인증하도록 그 자체로 폭넓게 구현되어왔다. 예를 들어, 2차원 안면 인식은 얼굴들이 촬상되거나 레코딩될 수 있기 때문에 불안전한 것으로 고려되고, 그 후 사용자의 이미지들을 도시하는 결과적인 인화물들 또는 비디오 디스플레이들은 시스템을 속이는데 사용될 수 있다. 따라서, 예를 들어, 사용자 계정에 로그인하려고 시도하는 사용자들을 인증하기 위한 신뢰할 수 있고, 비용 효율이 높으며, 편리한 방법에 대한 요구가 존재한다.
개시된 실시예들은 상기한 내용을 고려하여 개발되었고 본 발명의 측면들은 사용자의 모바일 컴퓨팅 디바이스를 통해 인증 시스템으로 사용자를 등록 및 인증하기 위한 방법을 포함할 수 있다. 사용자의 디바이스는 카메라 및 가속도계, 자기력계, 및 자이로스코프와 같은, 적도의 하나의 움직임 검출 센서를 포함한다.
일 실시예에서, 사용자는 사용자의 얼굴의 등록 이미지들을 제공함으로써 시스템에 등록할 수 있다. 등록 이미지들은 사용자가 사용자의 머리에 관해 상이한 위치들로 모바일 디바이스를 이동시킴에 따라 모바일 디바이스의 카메라에 의해 취해진다. 따라서 사용자는 상이한 각도들 및 거리들에서 사용자의 얼굴을 도시하는 등록 이미지들을 획득할 수 있다. 시스템은 또한 이미징 동안 전화가 취하는 등록 움직임 경로를 결정하기 위해 모바일 디바이스의 하나 이상의 움직임 센서들을 활용할 수 있다. 적어도 하나의 이미지는 이미지 내에서 사용자의 얼굴을 검출하도록, 그리고 이미지에서의 사용자의 얼굴로부터 생체 인식 정보를 획득하도록 프로세싱된다. 이미지 프로세싱은 인증 서버 또는 사용자 계정 서버와 같은, 사용자의 모바일 디바이스 또는 원격 디바이스 상에서 수행될 수 있다. 등록 정보(등록 생체 인식, 움직임, 및 다른 정보)는 모바일 디바이스 또는 원격 모바일 상에 저장될 수 있다.
그 후 시스템은 사용자가 사용자의 머리에 관해 상이한 위치들로 모바일 디바이스를 이동하는 동안 모바일 디바이스의 카메라를 통해 적어도 하나의 인증 이미지를 제공하는 사용자에 의해 사용자를 인증할 수 있다. 인증 이미지들은 얼굴 검출 및 안면 생체 인식 정보를 위해 프로세싱 된다. 경로 파라미터들은 또한 인증 이미지들(인증 움직임)의 이미징 동안 획득된다. 인증 정보(인증 생체 인식, 움직임, 및 다른 정보)는 그 후 사용자가 인증되어야 하는지 또는 거부되어야 하는지를 결정하기 위해 등록 정보와 비교된다. 이미지 프로세싱 및 비교는 사용자의 모바일 디바이스 상에서 수행될 수 있거나, 원격으로 수행될 수 있다.
일부 실시예들에서, 다수의 등록 프로필이 추가 보안을 제공하기 위해 사용자에 의해 생성될 수 있다. 예를 들어, 사용자는 모자 또는 안경과 같은 액세서리들을 입거나, 또는 우스운 표정을 만들면서 등록을 생성할 수 있다. 추가 실시예들에서, 사용자의 등록 정보는 사용자 이메일 주소, 전화번호, 또는 다른 식별자에 링크될 수 있다.
인증 시스템은 시스템을 이용하는 인증 및 학습하는 것에 있어서 사용자를 돕기 위해 모바일 디바이스 상에 디스플레이되는 피드백을 포함할 수 있다. 예를 들어, 정확도 미터가 인증 생체 인식 또는 움직임의 매치율에 대한 피드백을 제공할 수 있다. 움직임 미터는 모바일 디바이스에 의해 검출되는 움직임에 대한 피드백을 제공할 수 있다.
일부 실시예들에서, 시스템은 인증 시스템을 성공적으로 활용하는 또는 다르게 부정 방지 정책을 취하는 사용자들에게 보상할 수 있다. 그러한 보상들은 리더 보드들, 상태 레벨들, 보상 포인트들, 쿠폰들 또는 다른 할인들 등을 포함할 수 있다. 일부 실시예들에서, 인증 시스템은 다수의 계정에 로그인하는데 사용될 수 있다.
생체 인식 및 움직임 매칭에 추가하여, 일부 실시예들은 또한 시스템을 더 안전하게 하기 위해 밴딩(banding) 검출, 글레어(glare) 검출, 및 스크린 에지 검출을 활용할 수 있다. 다른 실시예들에서, 사용자들의 성별, 연령, 인종 등을 포함하는 다른 사용자 속성들이 검출 및 매칭될 수 있다.
시스템은 또한 사용자가 먼저 인증 시스템을 셋업할 때 사용자 계정(들)에 대한 점진적인 액세스를 제공할 수 있다. 사용자가 성공적으로 시스템을 구현함에 따라, 인가가 확장될 수 있다. 예를 들어, 사용자가 인증 시스템에 익숙해짐에 따른 시간 기간 동안, 보다 낮은 트랜잭션 제한들이 적용될 수 있다.
일부 실시예들에서, 모바일 디바이스는 등록 또는 인증 동안 그 또는 그녀의 얼굴을 촬영하도록 사용자를 돕기 위해 사용자가 촬영하고 있는 것에 대한 비디오 피드백을 제시할 수 있다. 비디오 피드백은 모바일 디바이스의 디스플레이 스크린의 단지 일부분 상에 디스플레이될 수 있다. 예를 들어, 비디오 피드백은 디스플레이 스크린의 상측 부분에 디스플레이될 수 있다. 비디오 피드백 디스플레이는 모바일 디바이스의 전방 카메라의 위치와 대응하는 디스플레이 스크린의 일부분 상에 배치할 수 있다.
저-조도에서의 촬영을 가능하게 하기 위해, 비디오 피드백 외에 스크린의 부분들이 화이트와 같은, 밝은 색상으로 디스플레이될 수 있다. 일부 실시예들에서, LED 또는 적외선 광이 사용될 수 있고, 근적외선 열 이미징이 적외선 카메라로 수행될 수 있다. 따라서 촬영을 위해 사용되는 모바일 디바이스는 가시광 및 적외선 이미지들을 캡처하기 위한 다수의 카메라를 가질 수 있다. 모바일 디바이스는 또한 입체적인, 3-차원 이미지들을 제공하기 위해 단일 스펙트럼으로 촬영하는 다수의 카메라를 가질 수 있다.
일부 실시예들에서, 부가된 보안성을 제공하기 위해,모바일 디바이스는 이미징 동안 디스플레이 스크린 상에 검출될 객체들, 색상들, 또는 패턴들을 출력할 수 있다. 미리 결정된 객체 또는 패턴은 고유의 1-차원 또는 2-차원 바코드일 수 있다. 예를 들어, QR 코드(2-차원 바코드)는 스크린 상에 디스플레이되고 사용자의 눈에서 반사될 수 있다. QR 코드가 이미지에서 검출되면, 사람이 인증될 수 있다. 다른 실시예들에서, 객체는 스크린 상에서 이동할 수 있고 시스템은 사용자의 눈들이 움직임을 따라가는지를 검출할 수 있다.
일부 실시예들에서, 시스템은 등록 및/또는 인증 동안 사용자의 머리에 관해 디바이스를 이동하는 것에 있어서 사용자를 돕기 위해 비디오 피드백 디스플레이 상에 프롬프트들을 제공할 수 있다. 프롬프트들은 그 또는 그녀의 얼굴이 타원 또는 프레임 내에 있을 때까지 모바일 디바이스를 이동시키면서 사용자가 그 또는 그녀의 얼굴을 배치해야 하는 디스플레이 스크린 상에 디스플레이되는 타원들 또는 프레임들을 포함할 수 있다. 프롬프트들은 바람직하게 상이한 크기들일 수 있고 또한 상이한 위치들 상에 중심을 둘 수 있다. 실제, 3-차원 사람 이미지들이 직접 클로즈 업하고 멀리 떨어질 때, 생체 인식 결과들이 어안 렌즈 효과로 인해 상이하다는 것이 발견되었다. 따라서, 3-차원 사람은 생체 인식 결과들이 클로즈-업 및 멀리 떨어진 이미지들에 있어서 상이할 때 입증될 수 있다. 이는 또한 사용자가 거리들의 각각에 대한 다수의 생체 인식 프로필을 가지게 한다.
다른 실시예들에서, 클로즈-업 및 멀리 떨어진 이미지들 사이에서 획득되는 이미지들로부터의 생체 인식은 증분적으로 상이한 생체 인식 결과들에 대해 분석될 수 있다. 이 방식에서, 먼 얼굴로부터 휜 클로즈 업 얼굴로의 얼굴의 모핑(morphing)이 캡처되고 트래킹된다. 그 후 인증 동안 증분 프레임들이 모션 경로를 따라 등록 동안 유사한 위치들에서 캡처되는 프레임들에 매칭되고 예상되는 유사성들 및 차이가 발견되는 것을 보장하기 위해 비교될 수 있다. 이것은 3-차원 사람이 현재 촬영되고 있다는 것을 증명할 수 있는 이동 경로 및 캡처된 이미지 및 생체 인식 데이터를 야기한다. 따라서, 클로즈-업 및 멀리 떨어진 생체 인식이 비교될 뿐만 아니라, 그 사이에서 생체 인식 데이터가 획득된다. 그 사이에서 획득되는 생체 인식 데이터는 또한 시스템의 보안을 크게 향상시키면서, 모션 경로를 따른 정확한 모핑 속도에 대응해야 한다.
터치 스크린이 일부 실시예들에서 활용될 수 있다. 예를 들어, 사용자는 본 출원에 설명되는 인증 시스템에 추가하여 스와이프, 특정한 코드 또는 패턴을 입력할 필요가 있을 수 있다. 터치스크린은 또한 사용자의 손가락의 크기 및 방향을 검출할 수 있고, 터치 스크린 상에서 오른손이 사용되는지 또는 왼손이 사용되는지 여부를 검출할 수 있다. 음성 파라미터들은 또한 보안의 부가 계층으로 사용될 수 있다. 시스템은 획득된 이미지들이 인증 시스템에 대해 충분한 품질임을 보장하기 위해 에지 선명도 또는 다른 지표들을 검출할 수 있다.
카메라가 자동 초점 기능을 가질 때, 자동 초점 기능은 실제, 3-차원 사람의 존재를 입증하기 위해 시스템에 의해 제어될 수 있다. 자동 초점 기능은 사용자 또는 환경의 상이한 피처들이 상이한 초점 길이들로 초점을 맞춘다는 것을 확인할 수 있다. 다른 실시예들에서, 인증 이미지들은 시스템으로 인증하려고 시도한 사람을 다시 보기 위해 저장될 수 있다.
일부 실시예들에서, 요구되는 매치 임계치들이 시간이 지남에 따라 조정될 수 있다. 따라서 시스템은 연령, 체중 증가/감소, 환경, 사용자 경험, 보안 레벨, 또는 다른 요인들로 인해 생체 인식을 변화시키는 것을 처리할 수 있다. 추가 실시예들에서, 시스템은 부정 액세스에 대해 더 보호하기 위해 생체 인식 정보를 획득하기에 앞서 이미지 왜곡을 활용할 수 있다.
시스템은 본 출원에서 설명되는 바와 같이, 보안 계층들로서 임의의 수 또는 조합의 보안 피처들을 활용할 수 있다. 인증이 실패할 때, 시스템은 어떤 보안 계층이 보안 시스템의 무결성을 보존하기 위해 실패를 유발했는지가 불분명하도록 구성될 수 있다.
다음 도면들 및 상세한 설명을 검토하면 본 발명의 다른 시스템, 방법들, 피처들 및 이점들이 해당 기술분야의 통상의 기술자에게 분명하거나 분명해질 것이다. 모든 그러한 부가적인 시스템들, 방법들, 피처들 및 이점들이 이 설명 내에 포함되고, 본 발명의 범위 내이며, 첨부 도면들에 의해 보호된다는 것이 의도된다.
도면들에서의 구성요소들은 반드시 일정한 축적인 것은 아니고, 본 발명의 원리들을 예시할 때 주안점이 대신 배치된다. 도면들에서, 같은 도면 번호들은 상이한 도면들 전체에서 대응하는 부분들을 지정한다.
도 1은 하나의 대표적인 실시예에 따라, 안면 인식 인증 시스템의 사용의 예시적인 환경을 예시한다.
도 2는 모바일 디바이스의 예시적인 실시예를 예시한다.
도 3은 모바일 디바이스 및 서버의 부분인 대표적인 소프트웨어 모듈들을 예시한다.
도 4는 일 실시예에 따라 안면 인식 인증을 수행하기 위한 방법을 도시한다.
도 5는 하나의 대표적인 실시예에 따라, 안면 인식 인증 시스템에 사용자를 등록하기 위한 방법을 도시한다.
도 6a 및 도 6b는 하나의 대표적인 실시예에 따라 사용자의 얼굴에 대한 모바일 디바이스의 움직임의 예를 도시한다.
도 7a 및 도 7b는 하나의 대표적인 실시예에 따라 사용자의 얼굴에 대한 모바일 디바이스의 움직임의 예를 도시한다.
도 8은 하나의 대표적인 실시예에 따라, 안면 인식 인증 시스템에 인증 정보를 제공하는 방법을 도시한다.
도 9는 하나의 대표적인 실시예에 따라, 안면 인식 인증 시스템에서 인증 자격을 검증하는 방법을 도시한다.
도 10은 안면 인식 인증 시스템에서 그래픽 및 수치 피드백을 도시하는 대표적인 디스플레이를 예시한다.
도 11a, 도 11b, 및 도 11c는 안면 인식 인증 시스템에서 전방 카메라 위치들에 대응하는 대표적인 비디오 피드백 디스플레이들을 예시한다.
도 12는 디스플레이의 측들 상의 에지 픽셀들이 수평으로 신장되는 안면 인식 인증 시스템의 대표적인 비디오 디스플레이 피드백을 도시한다.
도 13a 및 도 13b는 사용자가 그들의 얼굴에 더 가깝거나 그들의 얼굴에서 떨어지게 모바일 디바이스를 이동시킬 때 가이드로 역할을 하기 위한 타원으로서 도시되는 얼굴 정렬 지표들을 갖는 대표적인 스크린 디스플레이들을 예시한다.
도 14는 촬영 영역을 갖는 그래픽 코드 엔트리 인터페이스를 도시하는 대표적인 모바일 디바이스 디스플레이를 예시한다.
도 15는 촬영 영역을 갖는 수치 및 그래픽 코드 엔트리 인터페이스를 도시하는 예시적인 모바일 디바이스 디스플레이를 예시한다.
안전하고 편리한 안면 인식 인증을 제공하기 위한 시스템 및 방법이 하기에서 설명될 것이다. 시스템 및 방법은 종래의 안면 인식 시스템에 비해 향상된 보안성을 제공하면서 부가적인 값비싼 생체 인식 리더기들 또는 시스템들을 요구하지 않고 달성될 수 있다.
안면 인식 인증 환경
도 1은 본 출원에서 설명되는 안면 인식 인증 시스템의 사용의 예시적인 환경을 예시한다. 그러나 이것은 하나의 가능한 사용 환경 및 시스템이다. 도면들과 관련되어 하기에서 제공되는 명세서를 판독한 후, 해당 기술분야의 통상의 기술자가 상이한 사용 환경들 및 구성들에 도달할 수 있다는 것이 고려된다.
이 환경에서, 사용자(108)는 인증 시스템들을 통해 사용자의 계정들 중 하나 이상에 액세스하는데 사용될 수 있는 모바일 디바이스(112)를 가질 수 있다. 사용자(108)는 사용자의 얼굴의 이미지와 같은, 사용자(108)의 화면을 캡처할 수 있는 모바일 디바이스(112)를 가질 수 있다. 사용자는 직접 이미지 또는 다수의 이미지 또는 비디오를 캡처하기 위해 모바일 디바이스(112) 상의 또는 그에 연결되는 카메라(114)를 사용할 수 있다. 모바일 디바이스(112)는 이미지, 스틸 또는 비디오를 캡처하고, 이미지의 프로세싱 또는 네트워크를 통한 통신을 수행할 수 있는 임의의 유형의 모바일 디바이스를 포함할 수 있다.
이 실시예에서, 사용자(108)는 이미지를 캡처하기 위해 모바일 디바이스(112)를 휴대 및 보유할 수 있다. 사용자는 또한 임의의 수의 다른 디바이스를 착용 또는 보유할 수 있다. 예를 들어, 사용자는 워치 상에 배치되는 하나 이상의 카메라(134) 또는 바이오센서를 포함하는 워치(130)를 착용할 수 있다. 카메라(134)는 적외선 광뿐만 아니라 가시광으로부터 이미지를 생성하도록 구성될 수 있다. 카메라(134)는 어두운 환경들에서 이미지들을 획득하기 위해 부가적으로 또는 대안적으로 이미지 강화, 능동적 조명, 또는 열 화상을 채용할 수 있다.
사용자(108)를 향하여 가리켜질 때, 카메라(134)는 사용자의 얼굴의 이미지를 캡처할 수 있다. 카메라(134)는 이를테면 블루투스®NFC를 통해, 모바일 디바이스(112) 또는 다른 포맷과 통신하는 통신 능력, 또는 유선 또는 무선 링크(154)를 통한 네트워크(116)와의 직접 통신을 포함할 수 있는 모듈의 부분일 수 있다. 워치(130)는 사용자가 정보를 보게하기 위해 그것의 면 상에 스크린을 포함할 수 있다. 카메라 모듈(134)이 모바일 디바이스(112)와 통신하면, 모바일 디바이스(134)는 네트워크(116)에 통신을 중계할 수 있다. 모바일 디바이스(134)는 3D 또는 입체적인 뷰를 제공하기 위해, 또는 근적외선 및 가시광과 같은, 상이한 스펙트럼 범위들에 걸쳐 이미지들을 획득하기 위해 하나보다 많은 전방 카메라(114)로 구성될 수 있다.
모바일 디바이스(112)는 원격 서버(120)를 이용하여 네트워크(116)를 통해 무선으로 통신하도록 구성된다. 서버(120)는 하나 이상의 데이터베이스(124)와 통신할 수 있다. 네트워크(116)는 이에 제한되지는 않으나 LAN, WAN, PAN, 또는 인터넷을 포함하는 모바일 디바이스에 그리고 그로부터 통신할 수 있는 임의의 유형의 네트워크일 수 있다. 모바일 디바이스(112)는 이더넷, WiFi, NFC 등과 같은, 유선 또는 무선 연결을 통해 네트워크와 통신할 수 있다. 서버(120)는 모바일 디바이스(112)와 통신할 수 있는 임의의 유형의 컴퓨팅 디바이스를 포함할 수 있다. 서버(120) 및 모바일 디바이스(112)는 프로세서 및 메모리로 구성되고 메모리에 저장된 기계 판독 가능 코드 또는 기계 명령들을 실행하도록 구성된다.
도시된 바와 같이 모바일 디바이스 또는 원격 위치 상에 저장되는, 데이터베이스(124)는 모바일 디바이스(112) 또는 워치(134)로부터 수신되는 하나 이상의 이미지 또는 생체 인식 정보에 기초하여 관련 사용자 데이터에 대한 액세스를 가능하게 하기 위해 사용자들(108)을 식별하기 위한 사용자들(108)의 안면 생체 인식 정보 및 인증 정보를 포함할 수 있다. 데이터는 예를 들어, 개별 계정 정보 서버(120B)에 대한 액세스를 가능하게 하기 위한 사용자 계정 또는 명령에 관한 정보일 수 있다. 용어 생체 인식 데이터는 다른 정보 중에 안면 특징들 및 경로 파라미터들에 관한 생체 인식 정보를 포함할 수 있다. 경로 파라미터들의 예들은 모바일 디바이스의 가속도 및 속도, 이미지 캡처 동안 모바일 디바이스의 각도, 모바일 디바이스와 사용자 간의 거리, 사용자에 관한 사용자의 얼굴 위치에 관한 경로 방향, 또는 카메라에 관한 사용자 얼굴 또는 모바일 디바이스의 움직임과 연관된 임의의 다른 유형의 파라미터를 포함할 수 있다. GPS 데이터, 디바이스 식별 정보 등과 같은 다른 데이터가 또한 포함될 수도 있다.
이 실시예에서, 서버(120)는 모바일 디바이스(112) 또는 사용자(108)로부터의 식별을 위한 요청들을 프로세싱한다. 일 구성에서, 안면 검출을 사용하여, 모바일 디바이스(112)에 의해 캡처되는 이미지는 이를테면 좌우 또는 수평 아크 또는 라인, 수직 아크 또는 라인, 사용자의 얼굴로부터의 왕복, 또는 임의의 다른 방향의 모션으로, 사용자의 얼굴에 관한 모바일 디바이스의 움직임 동안의 사용자의 얼굴(108)의 하나 이상의 이미지를 포함한다. 다른 구성에서, 모바일 디바이스(112)는 획득된 이미지들로부터 생체 인식 정보를 산출하고, 생체 인식 정보를 서버(120)로 송신한다. 또 다른 실시예에서, 모바일 디바이스(112)는 생체 인식 정보를 모바일 디바이스(112) 상의 저장된 생체 인식 정보와 비교하고, 비교한 인증 결과를 서버(120)로 송신한다.
이미지(들), 생체 인식 정보 중 어느 하나 또는 양자를 포함하는 데이터는 네트워크(116)를 통해 서버(120)로 송신된다. 이미지 프로세싱 및 이미지 인식 알고리즘들을 사용하여, 서버(120)는 안면 데이터와 같은, 사람의 생체 인식 정보를 프로세싱하고, 매치의 가능성을 결정하기 위해 생체 인식 정보를 데이터베이스(124)에 저장된 생체 인식 데이터와 비교한다. 다른 실시예들에서, 이미지 프로세싱 및 비교는 모바일 디바이스(112) 상에서 수행되고, 서버로 송신되는 데이터는 비교의 결과를 표시한다. 추가 실시예들에서, 이미지 프로세싱 및 비교는 예를 들어, 모바일 디바이스(112) 그 자체에 대한 액세스를 획득하기 위해, 서버에 액세스하지 않고 모바일 디바이스(112)상에서 수행된다.
안면 인식 프로세싱을 사용함으로써 정확한 신원 매치가 수립될 수 있다. 이것 및 선택적으로 하나 이상의 다른 요인에 기초하여, 액세스가 승인될 수 있거나 인가되지 않은 사용자가 거부될 수 있다. 안면 인식 프로세싱은 해당 기술분야에 공지되어 있고(또는 저명한 프로세스이다) 결과적으로, 그것은 본 출원에서 상세하게 설명되지 않는다.
또한 관련 제2 데이터베이스(124B)를 갖는 제2 서버(120B), 및 관련 제3 데이터베이스(124C)를 갖는 제3 서버(120C)가 도시된다. 제2 및 제3 데이터베이스는 서버(120) 및 데이터베이스(124) 상에서 이용 가능하지 않은 부가 정보를 포함하기 위해 제공될 수 있다. 예를 들어, 부가적인 서버들 중 하나는 단지 서버(120)에 의해 수행되는 사용자(108)의 인증에 기초하여 액세스될 수 있다.
모바일 디바이스(112) 상에서 실행하는 것은 하나 이상의 소프트웨어 애플리케이션이다. 이 소프트웨어는 본 출원에서 신원 확인 애플리케이션(ID 앱)으로서 설명된다. ID 앱은 안면 검출부 및 안면 인식부 중 어느 하나 또는 양자 및 경로 파라미터들 및/또는 생체 인식 데이터를 모니터링하는 하나 이상의 소프트웨어 모듈로 구성될 수 있다. 본 출원에서 사용되는 바와 같은 안면 검출은 이미지에서 얼굴을 검출하는 프로세스를 나타낸다. 본 출원에서 사용되는 바와 같은 안면 인식은 알고리즘을 사용하여 얼굴을 분석하고, 그 안면 특징들을 매핑하며, 그것들을 수치 데이터와 같은, 생체 인식 데이터로 변환할 수 있는 프로세스를 나타낸다. 생체 인식 데이터는 유사성들 또는 비-유사성들에 대해 하나 이상의 상이한 이미지로부터 유도되는 것과 비교될 수 있다. 생체 인식 데이터에 있어서 높은 퍼센트의 유사성이 발견되면, 이미지들에 도시되는 개인이 매치인 것으로 고려될 수 있다.
데이터베이스(124)에 저장된 신원 또는 이미지에 사용자의 얼굴을 매칭하는 궁극적인 목적을 가지고, ID 앱은 먼저 이미지에 있는 얼굴을 확인하고 그 위치를 찾기 위해 카메라(114, 134)에 의해 캡처되는 이미지를 프로세싱할 수 있다. 도 1에 도시된 바와 같이, 얼굴(108)이 존재할 수 있다. 인증은 온라인 계정 또는 많은 다른 액세스 제어 기능으로의 로깅을 위해 사용될 수 있다.
그 후 검출된 얼굴을 포함하는 사진의 일부분이 하나 이상의 안면 인식 알고리즘에 의해 프로세싱하기 위해 크롭, 절단 및 저장될 수 있다. 먼저 이미지에서 얼굴을 검출하고 얼굴의 해당 부분만을 크롭함으로써, 안면 인식 알고리즘은 전체 이미지를 프로세싱할 필요가 없다. 또한, 안면 인식 프로세싱이 서버(120)에서와 같이, 모바일 디바이스(112)로부터 원격으로 발생하는 실시예들에서, 훨씬 적은 이미지 데이터가 네트워크를 통해 원격 위치로 송신되도록 요구된다. 전체 이미지, 크롭된 얼굴, 또는 단지 생체 인식 데이터는 프로세싱을 위해 원격 서버(120)로 송신될 수 있다는 것이 고려된다.
안면 검출 소프트웨어는 다양한 각도들에서 얼굴을 검출할 수 있다. 그러나, 안면 인식 알고리즘들은 채광이 좋은 상황들에서의 이미지들 상의 직선에서 가장 정확하다. 일 실시예에서, 캡처되는 안면 인식을 위한 가장 높은 품질의 얼굴 이미지가 먼저 프로세싱된 후, 보다 낮은 품질의 또는 얼굴 쪽으로 직선 외의 상이한 각도들에서의 얼굴의 이미지들이 그 다음 프로세싱된다. 프로세싱은 이미지 데이터 또는 안면 식별 데이터의 대형 데이터베이스들에 대한 액세스를 가지는 원격 서버에서 또는 모바일 디바이스 상에서 발생할 수 있다.
안면 검출은 모바일 디바이스 상에서 발생하는 것이 바람직하고 ID 앱과 같은, 모바일 디바이스 소프트웨어에 의해 수행된다. 이것은 얼굴들이 발견되지 않는 경우 프로세싱을 위해 서버로 송신되는 이미지들(데이터)의 수 또는 크기를 감소시키고 네트워크를 통해 송신되어야 하는 데이터의 전체량을 최소화한다. 이것은 대역폭 요구량을 감소시키고 네트워크 속도 요건이 감소된다.
다른 바람직한 실시예에서, 안면 검출, 안면 인식, 및 생체 인식 비교 모두는 모바일 디바이스 상에서 발생한다. 그러나, 안면 인식 프로세싱이 모바일 디바이스, 원격 서버, 또는 양자 상에서 발생할 수 있다는 것이 고려된다.
도 2는 모바일 디바이스의 예시적인 실시예를 예시한다. 이것은 그러나 하나의 가능한 모바일 디바이스 구성이고 이와 같이 해당 기술분야의 통상의 기술자가 모바일 디바이스를 상이하게 구성할 수 있다는 것이 고려된다. 모바일 디바이스(200)는 이하에서 설명될 바와 같이 수행할 수 있는 임의의 유형의 모바일 통신 디바이스를 포함할 수 있다. 모바일 디바이스는 PDA, 셀룰러 전화, 스마트폰, 태블릿 PC, 무선 전자 패드, IoT 디바이스, "착용 가능한" 전자 디바이스 또는 임의의 다른 컴퓨팅 디바이스를 포함할 수 있다.
이 예시적인 실시예에서, 모바일 디바이스(200)는 이하에서 설명될 구성요소들을 보호 및 포함하도록 구성되는 외부 하우징(204)과 구성된다. 하우징(204) 내부는 프로세서(208) 및 제1 및 제2 버스(212A, 212B(총괄적으로 212))가 있다. 프로세서(208)는 모바일 디바이스(200)의 다른 구성요소들과 버스들(212)을 통해 통신한다. 프로세서(208)는 본 출원에서 설명되는 바와 같이 수행할 수 있는 임의의 유형의 프로세서 또는 제어기를 포함할 수 있다. 프로세서(208)는 범용 프로세서, ASIC, ARM, DSP, 제어기 또는 임의의 다른 유형의 프로세싱 디바이스를 포함할 수 있다. 프로세서(208) 및 모바일 디바이스의 다른 요소들은 배터리(220) 또는 다른 전원으로부터 전력을 수신한다. 전기적 인터페이스(224)는 제2 전자 디바이스, 컴퓨터, 의료 디바이스, 또는 전력 공급/충전 디바이스와 같이, 모바일 디바이스와 전기적으로 인터페이싱하기 위한 하나 이상의 전기적 포트를 제공한다. 인터페이스(224)는 임의의 유형의 전기적 인터페이스 또는 커넥터 포맷을 포함할 수 있다.
하나 이상의 메모리(210)는 프로세서(208) 상에서의 실행을 위한 기계 판독 가능 코드의 저장을 위한 그리고 이미지 데이터, 오디오 데이터, 사용자 데이터, 의료 데이터, 위치 데이터, 가속도계 데이터, 또는 임의의 다른 유형의 데이터와 같은, 데이터의 저장을 위한 디바이스(200)의 부분이다. 메모리(210)는 RAM, ROM, 플래시 메모리, 광학 메모리, 또는 마이크로-드라이브 메모리를 포함할 수 있다. 본 출원에서 설명된 바와 같은 기계 판독 가능 코드는 비-일시적이다.
이 실시예의 부분으로서, 프로세서(208)는 사용자 인터페이스(216)에 연결한다. 사용자 인터페이스(216)는 모바일 디바이스를 제어하기 위한 사용자 입력을 수용하도록 구성되는 임의의 시스템 또는 디바이스를 포함할 수 있다. 사용자 인터페이스(216)는 다음: 키보드, 롤러 볼, 버튼들, 휠들, 포인터 키, 터치 패드, 및 터치 스크린 중 하나 이상을 포함할 수 있다. 버스(212)를 통해 인터페이싱하고 디스플레이(228)에 연결하는 터치 스크린 제어기(230)가 또한 제공된다.
디스플레이는 사용자에 시각 정보를 디스플레이하도록 구성되는 임의의 유형의 디스플레이 스크린을 포함한다. 스크린은 LED, LCD, 박막 필름 트랜지스터 스크린, OEL CSTN(컬러 수퍼 트위스티드 네마틱), TFT(박막 필름 트랜지스터), TFD(박막 필름 다이오드), OLED(유기 발광 다이오드), AMOLED 디스플레이(능동-매트릭스 유기 발광 다이오드), 정전용량성 터치 스크린, 저항성 터치 스크린 또는 이들 기술들의 임의의 조합을 포함할 수 있다. 디스플레이(228)는 프로세서(208)로부터 신호들을 수신하고 이들 신호들은 해당 기술분야에서 이해되는 바와 같이 텍스트 및 이미지들로 디스플레이에 의해 변환된다. 디스플레이(228)는 프로세서(208)와 인터페이싱하는 제어기 또는 디스플레이 프로세서(미도시)를 더 포함할 수 있다. 터치 스크린 제어기(230)는 디스플레이(228) 상에 오버레이되는 터치 스크린으로부터 신호들을 수신하도록 구성되는 모듈을 포함할 수 있다.
또한 이 대표적인 모바일 디바이스의 부분은 스피커(234) 및 마이크로폰(238)이다. 스피커(234) 및 마이크로폰(238)은 프로세서(208)에 의해 제어될 수 있다. 마이크로폰(238)은 프로세서(208) 제어에 기초하여 수신하여 오디오 신호들을 전기 신호들로 변환하도록 구성된다. 마찬가지로, 프로세서(208)는 오디오 신호들을 생성하기 위해 스피커(234)를 작동시킬 수 있다. 이들 디바이스들은 해당 기술분야에서 이해되는 바와 같이 작동하고 이와 같이 본 출원에서 상세하게 설명되지 않는다.
또한 제1 무선 트랜스시버(240) 및 제2 무선 트랜스시버(244)가 버스들(212) 중 하나 이상에 연결되고, 그 각각은 각각의 안테나들(248, 252)에 연결한다. 제1 및 제2 트랜스시버(240, 244)는 원격 송신기로부터 도입 신호들을 수신하고 아날로그 기저대역 신호들을 생성하기 위해 신호들 상에 아날로그 전위 프로세싱을 수행하도록 구성된다. 도입 신호는 프로세서(208)에 의한 후속 프로세싱을 위해, 이를테면 아날로그-디지털 변환기에 의해, 디지털 포맷으로의 변환에 의해 더 프로세싱될 수 있다. 마찬가지로, 제1 및 제2 트랜스시버(240, 244)는 프로세서(208), 또는 모바일 디바이스(208)의 다른 구성요소로부터 발신 신호들을 수신하고, 각각의 안테나(248, 252)를 통한 송신을 위해 기저대역으로부터 RF 주파수로 이들 신호를 보다 높은 주파수로 변환하도록 구성된다. 제1 무선 트랜스시버(240) 및 제2 무선 트랜스시버(244)로 도시되지만, 모바일 디바이스(200)는 단지 하나의 그러한 시스템 또는 두 개 이상의 트랜스시버를 가질 수 있다는 것이 고려된다. 예를 들어, 일부 디바이스들은 세 가지 주파대의 또는 네 가지 주파대가 가능하거나, 블루투스®NFC, 또는 다른 통신 성능을 가진다.
모바일 디바이스, 및 이런 이유로 제1 무선 트랜스시버(240) 및 제2 무선 트랜스시버(244)는 이에 제한되지는 않으나, 블루투스, IEEE 802.11 a,b,g,n과 같은 WI-FI, 무선 LAN, WMAN, 광대역 고정 액세스, WiMAX, CDMA, GSM, EDGE, 3G, 4G, 5G, TDMA, AMPS, FRS, GMRS, 시민 무선(citizen band radio), VHF, AM, FM, 및 무슨 USB를 포함하는 임의의 셀룰러 기술을 포함하여 임의의 현재 존재하거나 장차 개발될 무선 표준에 따라 작동하도록 구성될 수 있다.
또한 모바일 디바이스의 부분은 또한 프로세서(208)와 인터페이싱하는 제2 버스(212B)에 연결되는 하나 이상의 시스템이다. 이들 디바이스들은 관련 안테나(262)를 갖는 글로벌 위치 결정 시스템(GPS) 모듈(260)을 포함한다. GPS 모듈(260)은 GPS 모듈(260)의 위치, 이동 방향, 및 속도에 관하여 위치 데이터를 생성하기 위해 위성들 또는 다른 트랜스폰더들로부터 신호들을 수신 및 프로세싱할 수 있다. GPS는 일반적으로 해당 기술분야에서 이해되고 이런 이유로 본 출원에서 상세하게 설명되지 않는다. 자이로스코프(264)는 모바일 디바이스(204)의 방향에 관한 방향 데이터를 생성 및 제공하기 위해 버스(212B)에 연결한다. 자기력계(268)는 모바일 디바이스(204)에 대한 지향 정보를 제공하기 위해 제공된다. 가속도계(272)는 모바일 디바이스에 의해 경험되는 충격들 또는 힘들에 관한 정보 또는 데이터를 제공하기 위해 버스(212B)에 연결한다. 일 구성에서, 가속도계(272) 및 자이로스코프(264)는 모바일 디바이스의 움직임 경로 및 배향을 표시하기 위해 데이터를 생성 및 프로세서(208)에 제공한다.
하나 이상의 카메라(스틸, 비디오, 또는 양자)(276)는 메모리(210)에의 저장을 위해 그리고/또는 무선 또는 유선 링크를 통해 가능한 송신을 위해 또는 이후 시간에 보기 위해 이미지 데이터를 캡처하도록 제공된다. 하나 이상의 카메라(276)는 가시광 및/또는 근-적외선 광을 사용하여 이미지를 검출하도록 구성될 수 있다. 카메라(276)는 또한 어두운 환경들에서 이미지들을 획득하기 위해 이미지 증대, 능동 조명, 또는 열 화상을 활용하도록 구성될 수 있다. 프로세서(208)는 이를테면 안면 검출, 아이템 검출, 안면 인식, 아이템 인식, 또는 바/박스 코드 판독의 경우에, 이미지 인식을 수행하기 위해 이미지 데이터를 프로세싱할 수 있다.
LED 광과 같은, 플래셔(flasher) 및/또는 플래시광(280)이 제공되고 프로세서 제어 가능하다. 플래셔 또는 플래시광(280)은 스트로브(strobe) 또는 전통적인 플래시광으로 역할을 할 수 있다. 플래셔 또는 플래시광(280)은 또한 근-적외선 광을 방출하도록 구성될 수 있다. 전력 관리 모듈(284)은 전력 소비를 관리하고, 배터리 충전을 제어하며, 공급 전압들을 상이한 전력 요건들을 필요로 하는 다양한 디바이스들에 제공하기 위해 배터리(220)와 인터페이싱하거나 이를 모니터링한다.
도 3은 모바일 디바이스 및 서버의 부분인 대표적인 소프트웨어 모듈들을 예시한다. 다른 소프트웨어 모듈들은 이하에 설명될 기능을 제공하기 위해 제공될 수 있다. 본 출원에 설명되는 기능을 위해 기능을 실행하도록 구성되는 매칭 소프트웨어(비-일시적 기계 판독 가능 코드, 기계 실행 가능 명령들 또는 코드)가 존재한다는 것이 제공된다. 소프트웨어는 메모리 상에 저장되고 프로세서에 의해 실행 가능할 수 있다.
이 예시적인 확인에서, 모바일 디바이스(304)는 수신 모듈(320) 및 송신 모듈(322)을 포함한다. 이들 소프트웨어 모듈들은 카메라들, 안경, 서버들, 셀룰러 타워들과 같은, 원격 디바이스, 또는 라우터 또는 액세스 포인트들과 같은, WIFI 시스템에 데이터를 수신 및 송신하도록 구성된다.
또한 모바일 디바이스(304)의 부분은 이를테면 삼각측량 또는 GPS로, 모바일 디바이스의 위치를 결정하도록 구성되는 위치 결정 모듈(324)이다. 계정 모듈(326)은 계정 들을 수립하고, 저장하며, 사용자가 계정 들을 조정하게 하는 것을 가능하게 하기 ?? 제공된다. 로그인 모듈(328)은 또한 사용자가 모바일 디바이스(304)에 이를테면 비밀번호 보호로, 로그인하게 하기 위해 제공된다. 안면 검출 모듈(308)은 안면 검출 알고리즘들을 실행하기 위해 제공되는 한편 안면 인식 모듈(321)은 이를테면 사용자에 고유한 하나 이상의 안면 특징(안면 생체 인증 정보)을 나타내는 수치값들을 생성하기 위해, 사용자의 얼굴 또는 안면 특징을 인식하는 소프트웨어 코드를 포함한다.
정보 디스플레이 모듈(314)은 모바일 디바이스의 사용자에 대한 정보의 디스플레이를 제어한다. 디스플레이는 모바일 디바이스 또는 워치의 스크린 상에서 발생할 수 있다. 사용자 입력/출력 모듈(316)은 사용자로부터 데이터를 수용하고 사용자에게 데이터를 디스플레이하도록 구성된다. 로컬 인터페이스(318)는 이를테면 블루투스®또는 다른 보다 근거리 통신, 또는 카메라들, 배터리들, 데이터 저장 요소들에 대한 커넥터들을 사용하는 유선 링크들을 사용하여, 다른 로컬 디바이스들과 인터페이싱하도록 구성된다. 모바일 디바이스(304)에 도시된 (관련 하드웨어와) 모든 소프트웨어는 본 출원에서 설명되는 기능을 제공하도록 작동한다.
또한 서버 소프트웨어 모듈(350)이 도 3에 도시된다. 이들 모듈들은 모바일 디바이스에서 원격으로 위치되나, 임의의 서버 또는 원격 프로세싱 요소 상에 위치될 수 있다. 해당 기술분야에서 이해되는 바와 같이, 네트워크들 및 네트워크 데이터는 통합 서버를 제공하기 위해 함께 작동하는 다수의 서버 및 데이터베이스를 가지고 분산 프로세싱 접근법을 사용한다. 결과적으로, 서버 블록(350)에 도시된 모듈은 반드시 동일한 서버에 또는 동일한 물리적 위치에 위치되지는 않을 수 있다는 것이 고려된다.
도 3에 도시된 바와 같이, 서버(350)는 수신 모듈(352) 및 송신 모듈(354)을 포함한다. 이들 소프트웨어 모듈들은 카메라들, 워치들, 안경, 서버들, 셀룰러 타워들과 같은, 원격 디바이스들, 또는 라우터 또는 액세스 포인트들과 같은, WIFI 시스템들에 데이터를 수신 및 송신하도록 구성된다.
정보 디스플레이 모듈(356)은 서버(350)에서 정보의 디스플레이를 제어한다. 사용자 입력/출력 모듈(358)은 로컬 인터페이스 모듈(360)과 관련되어 사용자 인터페이스를 제어한다. 또한 모바일 디바이스로부터 이미지 데이터를 프로세싱하도록 구성되는 안면 인식 모듈(366)이 시스템의 서버 측 상에 위치된다. 안면 인식 모듈(366)은 안면 데이터(생체 인식 정보)를 생성하기 위해 이미지 데이터를 프로세싱하고 신원 결정의 부분으로서 안면 매치를 결정하기 위해 다른 안면 데이터와 관련하여 비교 기능을 수행할 수 있다.
데이터베이스 인터페이스(368)는 서버 모듈들에 의해 사용되는 정보를 포함하는 하나 이상의 데이터베이스와의 통신을 가능하게 한다. 위치 결정 모듈(370)은 프로세싱을 위해 그리고 정확도를 증가시키기 위해 모바일 디바이스(304)로부터의 위치 데이터를 활용할 수 있다. 마찬가지로 계정 설정 모듈(372)은 사용자 계정들을 제어하고 모바일 디바이스(304)의 계정 설정 모듈(326)과 인터페이싱할 수 있다. 보조 서버 인터페이스(374)는 하나 이상의 다른 서버와 인터페이싱 및 통신하기 위해 제공된다.
하나 이상의 데이터베이스 또는 데이터베이스 인터페이스는 데이터베이스들의 탐색 및 통신을 용이하게 하기 위해 제공된다. 이 예시적인 실시예에서 시스템은 한 명 이상의 사람에 대한 이미지들 또는 이미지 데이터를 포함하는 이미지 데이터베이스를 포함한다. 이 데이터베이스 인터페이스(362)는 신원 매치 프로세스의 부분으로서 이미지 데이터 사용자들에 액세스하는데 사용될 수 있다. 또한 이 실시예의 부분은 개인 데이터 데이터베이스 인터페이스(376) 및 개인정보 설정 데이터 모듈(364)이다. 이들 두 개의 모듈(376, 364)은 개인들을 위한 개인정보 설정을 수립하도록 그리고 개인정보 설정을 포함할 수 있는 데이터베이스에 액세스하도록 작동한다.
인증 시스템
상기 설명된 환경 및 시스템에서 작동 가능한 경로 파라미터들을 갖는 인증 시스템은 이제 도 4와 관련되어 설명될 것이다. 도 4는 본 발명의 일 실시예에 따라 경로 파라미터들을 이용하여 안면 인식 인증을 수행하기 위한 방법을 도시한다. 이하에서 보다 상세하게 설명될 바와 같이, 시스템은 인증 시스템의 일례로서 안전하고 편리한 로그인 시스템을 생성하기 위해 상기에서 정의된 모바일 디바이스(112) 및 서버(120)의 피처들을 활용한다. 이것은 모바일 디바이스의 작은 스크린 상에 복잡한 비밀번호들을 타이핑하여 삽입해야 하는 사용자의 부담을 감소시키고, 키 로깅 또는 스크린 샷 캡처들과 같은 수단을 통한 부정을 방지하며, 사용자가 인증되기 전 충족되어야 하는 몇몇의 경로 파라미터들 및/또는 디바이스 파라미터들을 조합함으로써 보안을 증가시킨다.
단계 410에서, 시스템은 안면 인식 인증 시스템에 사용자를 등록한다. 일 실시예에서, 서버(120)(도 1)와 같은, 인증 서버는 모바일 디바이스(112)를 통해, 뱅크 또는 다른 계정과 같은, 사용자의 계정에 대한 액세스를 가능하게 하기 위해 사용자를 인증하도록 구성될 수 있다. 인증 서버(120)는 사용자 계정들(이하 "계정 서버")을 제공하는 기관 또는 단체의 서버의 부분으로서 포함될 수 있거나, 인증 서버는 개별적으로 제공될 수 있다. 예를 들어, 도 1에 도시된 환경에서, 서버들(120B 및 120C)은 계정 서버들을 나타낼 수 있다. 다른 실시예들에서, 계정 서버 및 인증 서버는 같은 환경에서 하나이다. 일 실시예에서, 인증 서버(120)는 모바일 디바이스(112) 상에 설치하기 위해 사용자에 인증 애플리케이션을 제공할 수 있다.
일 실시예에 따른 등록 프로세스는 도 5를 참조하여 설명될 것이다. 이 실시예에서, 모바일 디바이스(112)를 통해 사용자는 단계 510에서 모바일 디바이스(112) 및 계정 서버(120B) 간 연결을 수립한다. 단지 일례로서, 사용자는 뱅크와 같은, 금융 기관의 서버와 연결을 수립할 수 있거나, 이 연결은 인증 후 프로세스에서 이후에 발생할 수 있다. 그 후 사용자는 단계 512에서 금융 계정을 위한 사용자 이름 및 비밀번호와 같은, 사용자를 인증하기 위한 전형적인 로그인 정보를 제공한다. 단계 514에서, 다음으로 사용자는 금융 인식 인증 시스템에 등록하기 위한 모바일 디바이스(112)에 프롬프트를 수신할 수 있다. 사용자는 그 후 사용자 인터페이스를 통해, 그 또는 그녀가 프롬프트에 응답하여 인증 시스템을 셋 업하기 원한다는 것을 표시한다.
다음으로, 단계 516에서, 모바일 디바이스(112)는 인증 서버(120)로 디바이스 정보를 송신할 수 있다. 디바이스 정보는 다른 정보 중에 사용자의 모바일 디바이스를 고유하게 식별하는 디바이스 식별자를 포함할 수 있다. 그러한 정보는 디바이스 제조업체, 모델 번호, 일련 번호, 및 모바일 네트워크 정보를 포함할 수 있다. 단계 518에서, 인증 서버(120)가 계정 서버(120B)와 통합될 때, 인증 서버(120)는 디바이스 정보를 사용자의 계정 정보와 결부시키고 저장한다. 인증 서버(120)가 계정 서버(120B)와 별개일 때, 계정 서버(120B)는 계정 정보에 관한 고유 식별자를 생성하고 고유 식별자를 인증 서버(120)로 송신할 수 있다. 인증 서버(120)는 디바이스 정보 및 고유 식별자를 서로 결부시킬 수 있고 데이터베이스(124)에 정보를 저장할 수 있다.
다음으로 사용자는 단계 510에서 모바일 디바이스(112) 상의 카메라(114)를 사용하여 그 또는 그녀의 얼굴의 복수의 이미지(이하, "등록 이미지들")를 제공하도록 유도된다. 사용자의 얼굴의 등록 이미지들은 사용자가 모바일 디바이스를 들고 모바일 디바이스를 그 또는 그녀의 머리 및 얼굴에 관해 상이한 위치들로 이동시킬 때 취해진다. 따라서, 사용자의 얼굴의 등록 이미지들은 많은 상이한 각도 또는 위치로부터 취해진다. 게다가, 모바일 디바이스의 경로 파라미터들은 단계 522에서 장차 비교를 위해 모니터링 및 레코딩된다. 사용자가 모바일 디바이스를 들고 그녀의 얼굴의 복수의 이미지를 취할 수 있는 방법에 대한 복수의 일부 비-제한적인 예가 도 6a 내지 도 7b에 도시된다.
도 6a 및 도 6b에서, 사용자는 그 또는 그녀의 얼굴의 일측 상에서 모바일 디바이스(112)를 들고, 모바일 디바이스(112)가 그녀 또는 그녀의 얼굴의 타측 상에 있을 때까지 모바일 디바이스(112)를 그 또는 그녀의 얼굴에 대해 수평으로 아크형 경로로 이동시킨다. 도 7a 및 도 7b에서, 사용자는 그 또는 그녀의 얼굴에서 멀리 떨어져 모바일 디바이스(112)를 들고, 그 후 모바일 디바이스(112)를 그 또는 그녀의 얼굴에 보다 가까운 전방으로 가져온다. 물론, 임의의 수의 다른 경로가 도 6a 내지 도 7b에 도시된 경로들에 추가하여 사용될 수 있다. 추가적으로, 사용자는 그 또는 그녀의 머리를 이동시킬 수 있는 한편 카메라는 고정된 채로 유지된다. 사용자는 또한 카메라를 고정적으로 유지하고 그들의 머리를 카메라에 관해 이동시킬 수 있다. 따라서 이 방법은 랩탑 또는 데스크탑 상의 또는 카메라가 유사한 정적 위치 또는 객체 상에 장착되는 IoT 디바이스와 같은, 임의의 다른 디바이스 상의 웹캠을 가지고 구현될 수 있다.
등록 이미지들은 다음과 같이 획득될 수 있다. 사용자는 카메라(114)가 사용자의 얼굴을 촬영하기 위해 배치되도록 카메라(114)를 갖는 모바일 디바이스(112)를 들고 맞춘다. 예를 들어, 사용자는 디스플레이 스크린을 갖는 모바일 디바이스(112) 상의 전방 카메라(114)를 사용할 수 있고 그 또는 그녀의 얼굴이 카메라(114)에 의해 촬영될 위치에 있다는 것을 디스플레이 스크린 상에서 확인할 수 있다.
사용자가 디바이스를 맞추면, 디바이스는 사용자의 등록 이미지들을 획득하는 것을 시작할 수 있다. 일 실시예에서, 사용자는 등록 이미지들의 획득을 개시하기 위해 터치스크린 상과 같은 디바이스(112) 상의 버튼 또는 디바이스 상의 다른 버튼을 누를 수 있다. 그 후 사용자는 디바이스가 상기 설명된 바와 같이 복수의 각도 또는 위치에서 사용자의 얼굴을 촬영함에 따라 모바일 디바이스를 그 또는 그녀의 머리에 관해 상이한 위치들로 이동시킨다. 상기-언급된 전방 카메라가 사용될 때, 사용자는 디스플레이 스크린 상의 이미징을 봄으로써 그 또는 그녀의 얼굴이 촬영되고 있다는 것을 계속하여 확인할 수 있다. 사용자는 이미징이 완료되는 것을 표시하기 위한 버튼을 다시 누를 수 있다. 대안적으로 사용자는 촬영 동안 버튼을 잡고 있을 수 있고, 그 후 이미징이 완료됨을 표시하기 위해 버튼을 풀 수 있다.
상기 설명된 바와 같이, 모바일 디바이스(112)는 얼굴 검출부를 포함할 수 있다. 이 실시예에서 단계 524에서, 모바일 디바이스는 등록 이미지들의 각각에서 사용자의 얼굴을 검출하고, 단지 사용자의 얼굴을 포함하도록 이미지들을 크롭하며, 네트워크를 통해, 이미지들을 인증 서버(120)로 송신할 수 있다. 단계 526에서, 등록 이미지들의 수신 시, 인증 서버(120)는 사용자에 대한 생체 인식 정보("등록 생체 인식")를 결정하기 위해 이미지들 상에서 안면 인식을 수행한다. 그 후 인증 서버(120)는 단계 528에서 등록 생체 인식을 디바이스 정보 및 고유 식별자(또는 계정 정보)와 결부시키고 데이터베이스(124)에 생체 인식 정보를 저장할 수 있다. 부가된 안전성을 위해, 단계 530에서, 모바일 디바이스(112) 및 인증 서버(120)는 사용자의 등록 생체 인식이 획득된 후 등록 이미지들을 삭제하도록 구성될 수 있다.
다른 실시예에서, 모바일 디바이스(112)는 얼굴 검출을 수행하지 않고 이미지들을 인증 서버(120)로 송신할 수 있다. 그 후 인증 서버(120)는 얼굴 검출, 안면 인식, 및 생체 인식 정보 프로세싱을 수행할 수 있다. 다른 실시예에서, 모바일 디바이스(112)는 안면 검출, 안면 인식, 및 생체 인식 프로세싱을 수행하고, 그 후 고유 식별자 또는 사용자 계정과 결부될 프로세싱으로부터 초래되는 결과들 또는 데이터를 인증 서버(120)로 송신하도록 구성될 수 있다. 이것은 민감한 개인 데이터(이미지들)가 사용자의 디바이스를 떠나는 것을 방지한다. 또 다른 실시예들에서, 모바일 디바이스(112)는 상기 언급될 단계들의 각각을 수행할 수 있고, 모바일 디바이스(112)는 등록 생체 인식 또는 이미지들 중 임의의 것을 서버로 송신하지 않고 등록 정보를 저장할 수 있다.
일 실시예에서, 모바일 디바이스의 자이로스코프, 자기력계, 및 가속도계는 사용자가 등록 이미지들(경로 파라미터들)을 획득하기 위해 모바일 디바이스를 그 또는 그녀의 머리에 대해 이동시키면서 데이터를 생성 및 저장하도록 구성된다. 모바일 디바이스는 사용자가 그 또는 그녀의 얼굴("등록 움직임")을 촬영한 동안 모바일 디바이스가 이동되는 경로 또는 아크를 결정하기 위해 단계 532에서 이 데이터를 프로세싱할 수 있다. 가속도계, 자기력계, 및 자이로스코프로부터의 데이터를 사용함으로써, 시스템은 사용자가 그 스스로/그녀 스스로 스캐닝할 뿐만 아니라, 스캔 경로를 결정하는 것을 시작하도록 준비되는 때를 체크할 수 있다. 따라서 데이터는 스캔 간격을 시작 및 정지할 때를 결정하는데 사용된다. 데이터는 스캐닝 동안 경과되는 시간을 추가적으로 포함할 수 있다. 이 시간은 이미징을 시작 및 정지하기 위한 버튼을 누르는 사용자로부터 측정될 수 있거나, 스윕(sweep)을 완료하기 위해 또는 더 많은 움직임 동안 또는 촬영하면서 버튼이 지지되는 지속 기간으로부터 측정될 수 있다.
모바일 디바이스(112)의 등록 움직임(이미지 캡처 동안 모바일 디바이스의 움직임을 정의한 데이터)은 인증 서버(120)로 송신될 수 있다. 인증 서버(120)는 등록 움직임, 등록 생체 인식, 디바이스 정보, 및 고유 식별자 또는 계정 정보를 결부시키고 저장한다. 대안적으로, 자이로스코프, 자기력계, 및 가속도계에 의해 생성되는 데이터는 서버(120)로 송신될 수 있고, 서버(120)는 등록 움직임을 결정하기 위해 데이터를 프로세싱할 수 있다.
따라서, 상기 설명된 실시예에서, 등록 정보는 이와 같이 디바이스 정보, 등록 생체 인식, 및 등록 움직임(모바일 디바이스(112)의 움직임에 기초하여)을 포함할 수 있다.
도 4를 참조하여, 등록이 완료되면, 인증 서버(120)는 이후에 단계 420에 도시된 바와 같이 시스템을 이용하여 인증하려고 시도하는 사용자로부터 자격들을 수신할 수 있다. 예를 들어, 사용자는 사용자 계정에 로그인하려고 시도할 수 있다. 사용자가 로그인을 시도할 때, 사용자 이름 및 비밀번호와 같은 전형적인 계정 자격들을 제공하는 것 대신 또는 그에 추가하여, 사용자는 다시 모바일 디바이스(112)가 손에 들리고 등록(도 6a 내지 도 7b에 도시된 바와 같은) 동안 수행된 것과 동일한 방식으로 머리("인증 이미지들")에 관해 상이한 위치들로 이동됨에 따라 그 또는 그녀의 복수의 이미지 또는 비디오를 취할 수 있다. 이러한 방식으로, 사용자는 많은 상이한 각도 및/또는 위치로부터의 필요한 이미지들(용어 이미지들은 비디오가 이미지의 연속이기 때문에 비디오를 포함한다)을 제공할 수 있고, 그것이 사람의 비디오, 스크린 샷, 또는 표현이 아니라는 것을 보장하기 위해 해당 개인의 실존 및 실제뿐만 아니라 사용자의 신원을 확인하기 위해 이미지들을 획득하는 동안 디바이스의 경로 파라미터들을 제공할 수 있다.
도 8에 개요가 서술된 일 실시예에서, 모바일 디바이스(112)를 통해 사용자는 모바일 디바이스(112)를 사용자의 머리에 관해 상이한 위치들로 이동시키면서 단계 810에서 다수의 인증 이미지를 획득한다. 단계 812에서 안면 검출을 사용하여, 모바일 디바이스(112)는 인증 이미지들의 각각에서 사용자의 얼굴을 검출하고, 이미지들을 크롭하며, 이미지들을 인증 서버(120)로 송신한다. 다른 실시예에서, 모바일 디바이스(112)는 이미지들을 서버(124)로 송신하고, 서버(124)는 안면 검출을 수행한다. 단계 814에서, 인증 라우팅(120)은 생체 인식 정보("인증 생체 인식")를 획득하기 위해 인증 이미지들 상에서 안면 인식을 수행할 수 있다. 다른 실시예에서, 모바일 디바이스(112)는 인증 생체 인식을 획득하기 위해 안면 인식을 수행하고 인증 생체 인식을 서버(120)로 송신한다.
단계 816에서, 모바일 디바이스(112)는 서버(120)로 디바이스를 식별하는 디바이스 정보를 송신하고 촬영 동안 취해지는 모바일 디바이스의 경로, 뿐만 아니라 촬영 동안 경과된 시간을 정의하는 자이로스코프, 자기력계, 및 가속도계 정보와 같은 경로 파라미터들("인증 움직임")을 송신한다. 따라서 안면 인식 시스템에서 로그인을 위해 인증 서버(120)로부터 수신되는 자격들은 디바이스 정보, 인증 이미지들 또는 인증 생체 인식, 및 인증 움직임(경로 파라미터들)을 포함할 수 있다.
도 4를 참조하여, 단계 430에서, 인증 서버(120)는 모바일 디바이스(112)로부터 수신되는 자격들이 등록 동안 획득된 정보와 충분히 대응하는지를 검증한다. 예를 들어, 도 9에서 단계 910에 도시된 바와 같이, 상이한 이미지들 간 얼굴에 부딪치는 빛 및 얼굴의 특성들을 프로세싱하기 위한 알고리즘들을 사용함으로써, 인증 서버(120)는 인증 이미지들에서의 얼굴이 3-차원인, 즉 프린트된 화면 또는 비디오 스크린 상의 표현이 아닌 것을 결정할 수 있다. 모바일 디바이스(120)가 단지 인증 생체 인식(120)을 서버로 송신하는 경우, 서버(120)는 상이한 이미지들의 생체 인식 결과들을 비교함으로써 촬영되는 사용자의 3-차원 양상들 또는 실제를 입증할 수 있다.
단계 920에서, 인증 서버(120)는 그 후 로그인 자격들을 등록 프로세스로부터 저장된 정보와 비교할 수 있다. 단계 920에서, 서버(120)는 로그인 프로세스 동안 획득된 디바이스의 식별을 등록 동안 저장된 디바이스의 식별과 비교한다. 단계 930에서, 인증 생체 인식은 그것들이 등록 생체 인식과 충분히 대응하는지 결정하기 위해 등록 생체 인식과 비교될 수 있다. 단계 940에서, 인증 움직임은 그것이 등록 움직임과 충분히 대응하는지 결정하기 위해 등록 움직임과 비교될 수 있다.
일부 실시예들에서, 등록 정보의 복사본이 모바일 디바이스(112) 상에 저장될 수 있고, 모바일 디바이스(112)는 모바일 디바이스(112) 상에 수신된 자격들이 등록 정보와 충분히 대응하는지 검증할 수 있다. 이것은 사용자가 인증 서버(120)에 대한 연결이 일시적으로 이용 불가능할 수 있을 때, 이를테면 사용자가 인터넷에 대한 액세스를 가지지 않을 때 조차, 인증 서버(120)와 같은, 원격 디바이스 상에 호스팅되는 사용자의 계정을 안전하게 하는 것에 추가하여 모바일 디바이스(112) 그 자체 상의 문서들, 파일들, 또는 애플리케이션들을 안전하게 하는 것을 가능하게 한다. 또한, 이것은 사용자가 모바일 디바이스(112) 그 자체에 대한 액세스를 안전하게 하는 것을 가능하게 할 수 있다. 또는 등록 정보가 서버 상에 저장될 수 있다.
따라서, 단계 950에서, 인증 서버(120) 또는 모바일 디바이스(112)가 등록 정보가 수신된 자격들과 충분히 대응한다는 것을 결정하면, 서버 또는 모바일 디바이스는 로그인을 시도하는 사용자의 신원이 계정 소유자에 대응하는 것을 검증할 수 있다. 이것은 모바일 디바이스의 소형 스크린을 사용하여 복잡한 비밀번호를 수동으로 타이핑하여 삽입해야 하는 사용자의 번거로운 프로세스를 회피한다. 여기서 많은 비밀번호가 대문자, 비-문자, 소문자, 및 숫자들을 필요로 한다.
로그인 시도에서 등록 정보가 인증 정보와 대응하는지를 결정하는데 요구되는 대응 레벨이 미리 설정될 수 있다. 예를 들어, 대응 레벨은 등록 생체 인식 및 인증 생체 인식 간 99.9% 매치율 및 등록 움직임 및 인증 움직임 간 90% 매치율일 수 있다. 요구되는 대응 레벨은 수립된 임계치들에 기초하여 정적이거나 탄력적일 수 있다.
예를 들어, 요구되는 대응 레벨은 모바일 디바이스(112)로부터의 GPS 정보에 기초할 수 있다. 일 실시예에서, 인증 서버(120)는 모바일 디바이스의 GPS 정보가 사용자의 집의 위치 또는 다른 인증된 위치(들)와 대응할 때 대응 레벨로서 99.9% 매치율을 필요로 할 수 있다. 그에 반해, GPS 정보가 디바이스가 사용자의 집으로부터 떨어진 외국 국가에 있다는 것을 제시하면, 인증 서버는 대응 레벨로서 99.99% 매치율을 필요로 할 수 있거나 전적으로 거부될 수 있다. 이와 같이, 미리-저장된 인증 데이터(등록 정보) 및 현재 수신된 인증 데이터(인증 정보) 간 요구되는 매치는 경로 파라미터들 또는 이미지들 간 요구되는 퍼센트 매치가 시각, 위치, 로그인 시도의 빈도, 날짜 또는 임의의 다른 요인과 같은, 다양한 요인들에 따라 변화할 수 있다는 점에서 탄력적이다.
요구되는 대응 레벨은 추가적으로 시간에 따를 수 있다. 예를 들어, 제2 인증 시도가 모바일 디바이스(112)로부터의 GPS 정보에 기초하여 제1 인증 위치로부터 떨어진 위치에서 제1 인증 시도 직후 이루어지는 경우, 대응 레벨 임계치는 보다 높게 설정될 수 있다. 예를 들어, 사용자는 1 시간 동안 시애틀에서 뉴욕으로 이동할 수 없다. 마찬가지로, 자정에서 새벽 3시로의 로그인 시도들은 사용자의 사용량의 패턴들에 기초하여 일부 사용자들에 대해 부정의 사인일 수 있다.
등록 정보 및 인증 정보 간 대응 레벨은 등록 정보 및 인증 정보의 다양한 파라미터들을 혼합한 결과일 수 있다. 예를 들어, 인증 정보에서 버튼 유지 시간이 등록 정보의 버튼 유지 시간의 5% 내일 때, 버튼 유지 시간의 대응은 전체 매치의 20%를 구성할 수 있다. 유사하게 인증 정보의 모션 경로 궤적이 등록 정보의 10% 내일 때, 모션 경로 궤적은 전체 매치의 20%를 구성할 수 있다. 또한 등록 정보 대비 인증 정보에서의 얼굴 크기 및 안면 인식 매치와 같은 파라미터 매치율들이 전체 대응 레벨의 남은10% 및 50%를 구성할 수 있다. 이러한 방식으로, 총 전체 대응 레벨이 조절될 수 있고(모든 파라미터들의 총합이 예를 들어, 75% 초과인 것), 또는 개별적인 파라미터들의 매치율이 조절될 수 있다. 예를 들어, 제2 시도된 로그인 시, 하나의 파라미터의 임계 매치율이 증가될 수 있거나, 모든 파라미터들에 대한 전체 대응 레벨이 증가될 수 있다. 임계 매치율들은 또한 인증되고 있는 계정 또는 다른 상이한 원하는 보안 레벨들에 기초하여 조절될 수 있다.
도 4를 참조하여, 단계 440에서, 인증 서버(120)는 단계 430에서의 검증에 기초하여 액세스를 승인 또는 거부할 수 있다. 예를 들어, 인증 서버(120)가 자격들이 등록 정보에 매칭한다는 것을 검증하면, 서버(120)는 사용자의 계정에 대한 액세스를 가능하게 하도록 사용자를 인증할 수 있다. 인증 서버(120)가 서버(120B)(예를 들어, 뱅크의 서버)와 별개인 인스턴스에서, 인증 서버(120)는 고유 식별자와 연관된 사용자의 신원이 검증되었다는 표시와 함께 계정 서버로 고유 식별자를 송신할 수 있다. 그 후 계정 서버(120B)는 계정 서버(120B)로부터 데이터를 송신 및 수신하기 위해 사용자의 모바일 디바이스(112)를 인증할 수 있다. 물론, 이 모든 것은 단지 계정 서버(120B)에서 또는 모바일 디바이스(112) 그 자체 상에서 발생할 수 있다.
대안적으로, 사용자에 의해 제공된 자격들이 검증되지 않는 경우, 인증 서버는 로그인 시도가 실패되었다는 것을 표시하는 메시지를 모바일 디바이스(112)의 스크린 상의 디스플레이에 송신할 수 있다. 그 후 인증 서버(120)는 사용자가 안면 인식 로그인 시스템을 통해 다시 로그인하도록 시도하게 할 수 있거나, 인증 서버(120)는 사용자에게 사용자 이름 및 비밀번호와 같은, 전형적인 계정 자격들을 입력하도록 요구할 수 있다.
일 실시예에서, 서버(120)는 사용자 이름 및 비밀번호를 요구하기 전에 3번의 연속적으로 실패된 로그인 시도를 허용할 수 있다. 시도들 중 하나에서, 요구되는 대응 레벨이 충족되면, 사용자는 검증될 수 있고 액세스가 승인될 수 있다. 일 실시예에 따라, 인증 서버(120)는 각 성공적인 인증 시도로부터 정보를 유지하고 인증하려고 시도하는 사람의 보다 정확한 안면 생체 인식 정보를 달성하기 위해 다수의 인증 시도로부터 데이터를 조합할 수 있다. 또한, 대응 레벨은 인증하기 위한 각 성공적인 시도에서 증가될 수 있다. 또한, 몇몇 로그인 시도로부터 경로 데이터(인증 움직임) 및/또는 이미지 데이터(인증 이미지들/생체 인식)를 평균함으로써, 로그인 데이터(등록 정보)가 완벽하게 되고 개선된다.
따라서, 상기 설명된 인증 시스템은 원격 서버(120)에 대한 또는 모바일 디바이스(112) 그 자체 상에서의 인증을 가능하게 한다. 이것은 인증 자격들을 캡처하는 모바일 디바이스(112), 및 등록 정보와 비교하여 자격들을 프로세싱 및 분석하는 인증 서버(120)(클라우드 프로세싱 및 분석); 인증 자격들을 캡처하고 자격들을 프로세싱하는 모바일 디바이스(112), 및 등록 정보와 비교하여 자격들을 분석하는 인증 서버(120)(모바일 디바이스 프로세싱, 클라우드 분석); 또는 인증 자격들을 캡처하고, 등록 정보와 비교하여 자격들을 프로세싱 및 분석하는 모바일 디바이스(112)(모바일 디바이스 프로세싱 및 분석)에 의해 상기 설명된 바와 같이 완수될 수 있다.
실시예들의 이점들 및 특징들
상기 설명된 시스템은 다수의 이점을 제공한다. 하나의 이점으로서, 안면 인식 인증 시스템은 안전한 로그인을 제공한다. 예를 들어, 로그인 시도 동안 모바일 디바이스의 카메라가 전화가 이동하지 않고 있으면서 그들의 머리를 회전하는 사람을 디스플레이하는 디스플레이 스크린을 촬영한 경우, 가속도계, 자기력계, 및 자이로스코프 데이터가 임의의 모션을 검출하지 않을 수 있다. 따라서, 등록 움직임 및 인증 움직임은 대응하지 않을 수 있고, 로그인 시도가 거부될 수 있다.
또한, 복수의 이미지가 등록 이미지들 및 인증 이미지들로서 사용되기 때문에, 히스토그램들 또는 다른 사진 조작 기술들이 디지털 스크린이 이미지들에서 사람의 얼굴을 대신해서 존재하는지를 결정하기 위해 사용될 수 있다. 예를 들어, 시스템은 캡처된 이미지들에서의 광 주파수 변화들, 또는 전자 디스플레이가 이미지를 생성했다는 것을 표시할 수 있는 이미지에서의 밴딩, 백라이팅, 라이팅에서의 의심스러운 변화들을 체크하거나, 실제 살아있는 사용자가 확실히 실존하고, 존재하며, 로그인에 대한 인증을 요청하고 있는지를 결정하기 위해 이미지들을 비교함으로써 이미지들 상에서 다른 분석들을 수행할 수 있다.
또 다른 이점들로서, 상기 설명된 바와 같이, 등록 생체 인식이 인증 생체 인식에 충분히 대응해야 할뿐만 아니라, 등록 움직임이 인증 움직임에 매칭해야 하며, 디바이스 정보가 등록 디바이스 정보에 매칭해야 한다. 예를 들어, 애플리케이션은 디지털 카메라를 가지는 모바일 디바이스에 다운로드될 수 있다. 애플리케이션은 로그인 애플리케이션일 수 있거나, 사용자가 계정을 가지는 금융 기관 또는 다른 단체로부터의 애플리케이션일 수 있다. 그 후 사용자는 웹사이트 사용자 이름 및 비밀번호와 같은 전형적인 로그인 자격을 사용하는 애플리케이션에 로그인할 수 있다. 또한, 사용자는 다른 디바이스 상에 로그인하는 것으로부터 디바이스 코드를 가질 수 있거나, 디바이스를 그 사용자 계정에 페어링하기 위해 QR 코드 또는 다른 그러한 코드를 스캔하기 위해 카메라를 사용할 수 있다.
그 후 사용자는 그것이 이동됨에 따라 그 또는 그녀의 얼굴을 카메라에 보이게 유지하면서 그 또는 그녀의 머리에 관해 상이한 위치들로 모바일 전화를 이동하도록 모바일 디바이스를 잡는다. 모바일 디바이스가 이동됨에 따라, 카메라는 얼굴의 등록 이미지들을 취한다. 촬영 동안, 현재 사용자의 모바일 디바이스 움직임의 속도 및 각도가 등록 움직임을 생성하기 위해 가속도계, 자기력계, 및 자이로스코프를 사용하여 측정된다. 또한 연속적인 촬영 및 프로세스 전체에 걸친 얼굴의 검출은 부정을 방지하기 위해 제시되었다. 이것은 부정 시도가 카메라의 전방의 안팎으로 이미지들을 회전함으로써 이루어지지 않을 수 있기 때문이다.
예를 들어, 사용자는 도 6a 및 도 6b에 도시된 바와 같이 우에서 좌로 또는 좌에서 우로 움직임을 시작할 수 있다. 움직임은 또한 도 7a 및 도 7b에 도시된 바와 같이 앞뒤 방향에 있을 수 있다. 임의의 다른 움직임은 이를테면 중앙에서 시작한 후, 우로 가며, 그 후 중앙으로 다시 가면서 활용될 수 있다. 수직 및 대각선 움직임들이 또한 등록 움직임의 복잡도를 더 혼합하는데 사용될 수 있다. 그 후 사용자가 로그인을 이후에 시도할 때, 사용자는 생체 인식 데이터 및 디바이스 정보 매칭에 추가하여 등록 움직임에 매칭하기 위해 인증 움직임에서의 모션 패턴을 반복해야 한다. 따라서, 시스템의 보안성이 크게 향상된다.
따라서 시스템은 모바일 디바이스를 가지는 사용자를 인증하는 것에 향상된 보안성을 제공한다. 상기 설명된 바와 같이, 시스템은 사용자를 안전하게 인증하기 위한 임의의 수의 조합에서 다음 중 적어도 임의의 하나 이상을 사용할 수 있다: 물리적 디바이스 검증, 모바일 네트워크 검증, 이미지에서 얼굴의 크기를 포함하는 안면 인식, 움직임 동안 모든 프레임에서 검출되는 얼굴, 가속도계 정보, 자이로스코프 정보, 자기력계 정보, 평방 인치 당 픽셀들, 픽셀 당 색상 비트들, 이미지의 유형, 사용자 입력 코드 또는 패턴, 및 GPS 정보.
다른 이점으로서, 안면 인식 로그인 시스템은 모바일 디바이스로 계정에 로그인하는 사용자에게 편리한 방식을 제공한다. 예를 들어, 등록되면, 사용자는 사용자가 계정에 액세스하기 원할 때마다 작은 모바일 디바이스 상에 사용자 이름 및 비밀번호를 입력할 필요가 없다. 대신, 사용자는 간단하게 모바일 디바이스를 이용하여 등록 움직임을 흉내내면서 그 또는 그녀 스스로 촬영할 필요가 있다. 이것은 특히 모바일 전화들, 스마트 워치들 등과 같은 보다 작은 모바일 디바이스에 있어서 바람직하다.
시스템은 사용자가 다수의 디바이스에 안전하게 로그온하게 하거나, 사용자들이 디바이스들을 안전하게 공유하게 하도록 더 구성될 수 있다. 일 실시예에서, 등록 정보는 인증 서버 상에(또는 "클라우드" 상에) 저장될 수 있고 따라서 단지 사용자의 원래 디바이스와 연관되는 것은 아니다. 이것은 사용자가 인증 서버를 이용하여 인증하기 위해 임의의 수의 적합한 디바이스를 사용하게 한다. 이러한 방식으로, 사용자는 임의의 디바이스 상에서 인증 동작을 수행함으로써 계정 정보, 주소록 정보, 이메일 또는 다른 메시징 등과 같은, 그 또는 그녀의 정보에 액세스하기 위해 친구의 전화(제3자 디바이스) 또는 다른 디바이스를 사용할 수 있다.
예를 들어, 사용자는 인증 서버가 로그인 정보를 사용자의 계정에 대한 등록 정보와 비교하도록 친구의 전화 상에 이메일 주소, 사용자 이름 코드, 또는 유사한 식별자를 제공할 수 있다. 이것은 인증 프로필이 사용할 인증 서버에 표시할 수 있으나, 그 자체로 사용자의 데이터, 계정들, 또는 작업들에 대한 액세스를 허용하지 않는다. 친구의 전화에서 로그아웃시, 친구의 전화 상에서의 사용자의 정보에 대한 액세스가 종료된다. 그것이 로깅되거나 복사될 수 있는 경우, 사용자가 제3자 디바이스로 사용자의 비밀번호를 타이핑해야 하는 것 없이 임의의 디바이스를 사용하여 정보 또는 작업들에 액세스 가능한 계정 또는 다른 인증에 안전하게 액세스하게 하는 혜택을 제공한다. 어떤 의미에서는, 사용자가 비밀번호이다.
클라우드-기반 등록 정보를 통해, 단일 사용자는 또한 인증 디바이스들 사이에서 데이터를 안전하게 전송할 수 있다. 일 실시예에서, 사용자는 모바일 전화와 같은 제1 디바이스를 소유할 수 있고, 인증 시스템을 통해 제1 디바이스 상에서 인증된다. 그 후 사용자는 새로운 전화, 태블릿 컴퓨터, 또는 다른 디바이스와 같은, 새로운 디바이스를 취득할 수 있다. 클라우드-기반 인증 시스템을 사용하여, 사용자는 새로운 디바이스 상에서 인증하고 데이터를 제1 디바이스로부터 새로운 디바이스로 전송할 수 있다. 데이터의 전송은 인터넷, 로컬 네트워크 연결, 블루투스 연결, 유선 연결, 또는 근거리 무선 통신을 통해 완료될 수 있다. 인증 프로세스는 또한 전화가 분실되거나 절도된 후 시스템을 복구 또는 재송신하기 위한 안전성 체크의 부분일 수 있다. 따라서, 인증 시스템은 새로운 디바이스를 활성화 또는 인증하는데 사용될 수 있고, 인증은 새로운 디바이스의 사용자를 검증하는데 사용된다.
유사하게, 시스템은 디바이스의 상의 콘텐츠 또는 다른 피처들을 제어하기 위해 다수의 사람에 의해 단일 공유된 디바이스에 대한 안전한 액세스를 용이하게 할 수 있다. 많은 경우에서, 비밀번호들은 특히 디바이스가 다수의 사용자에 의해 공유될 때, 제시, 복사, 추측, 또는 다르게 검출될 수 있다. 사용자들은 예를 들어, 부모들과 아이들, 직장 동료들, 또는 학생들과 같은, 다른 관계들을 포함하는 가족 구성원들일 수 있다. 인증 시스템은 가족 구성원들 각각이 사용자 계정과 연관되는 그 또는 그녀 자신의 고유 등록 정보에 기초하여 로그인하게 할 수 있다.
디바이스는 부모의 계정들과 같은, 다른 이들에 대해 콘텐츠 및 피처들에 대한 액세스를 허용하면서, 아이들의 사용자 계정들과 같은, 특정한 사용자의 계정들 중 하나 이상에 대해 특정한 콘텐츠 또는 피처들에 대한 액세스를 제한할 수 있다. 공유 디바이스를 위한 인증 시스템을 사용함으로써, 아이들과 같은 사용자들은 인증 시스템이 상기 설명된 바와 같이, 인증을 위해 부모들의 존재를 필요로 하기 때문에 제한된 콘텐츠에 대한 액세스를 시도 및 획득하기 위해 비밀번호를 활용할 수 없다. 따라서 상이한 특권들을 가지고 사용자들 중에서 공유하는 디바이스는 더 안전하고 향상된다. 마찬가지로, 학급의 설정에서, 단일 디바이스가 시험, 연구, 및 성적 보고하기 위한 다수의 사람 사이에 안전하게 공유될 수 있다.
각색들 및 변형들
많은 변형들이 본 발명의 범위에서 벗어남 없이 상기 시스템 및 방법에 대해 이루어질 수 있다. 예를 들어, 이미지들은 디바이스 상의 안면 인식 알고리즘에 의해 프로세싱될 수 있고 또한 그 후 인증된 사용자에 대해 이전에 생성된 생체 인식 데이터와 비교되는 디바이스 상의 생체 인식 데이터로 전환될 수 있다. 대안적으로, 디바이스로부터의 이미지들은 개별 서버 상에서 실행하는 안면 인식 알고리즘들이 이미지들을 프로세싱하고, 생체 인식 데이터를 생성하며 해당 데이터를 해당 디바이스에 부여되는 이전에 저장된 데이터와 비교할 수 있는 유선 또는 무선 네트워크를 통해 송신될 수 있다.
단일 사용자에 대한 다수의 프로필
또한, 사진 등록 프로세스는 사용자가 다수의 사용자 프로필을 생성하기 위해 여러 번 수행될 수 있다. 예를 들어, 사용자는 각 사용자 프로필에 대한 다른 고유 레벨을 수립하기 위해 안경을 쓰거나 쓰지 않고, 다른 착용 가능한 디바이스들을 갖거나 갖지 않고, 상이한 조명 조건들에서, 모자들을 착용하고, 상이한 머리 스타일들로, 얼굴 또는 귀 장신구를 하거나 또는 하지 않고, 또는 감은 눈, 윙크 또는 내민 혀와 같은, 상이하고 고유한 얼굴들을 만들면서 프로필들로 등록할 수 있다. 사용자에 의해 만들어진 그러한 '얼굴들'은 소셜 미디어 페이지들 상에서 이용 가능하지 않고 이런 이유로 부정 시도 동안 복사, 조작, 및 사용을 위해 이용 가능하지 않을 수 있다. 등록 이미지들, 등록 생체 인식 또는 양자의 각 세트는 개별 등록 움직임과 함께 저장될 수 있다. 일 실시예에서 적어도 세 개의 이미지가 모바일 디바이스가 경로를 완료함에 따라 캡처된다. 임의의 수의 이미지가 캡처될 수 있다는 것이 고려된다.
등록 정보 연결
등록 프로세스가 이메일 주소, 전화 번호, 또는 다른 식별자에 연결될 수 있다는 것이 또한 고려된다. 예를 들어, 사용자는 이메일 주소로 가입하고, 상기 설명된 바와 같이 하나 이상의 등록을 완료하며, 동일한 이메일 주소를 통해 등록들을 확인할 수 있다. 그 후 이메일 주소는 시스템의 보안성을 더 향상시킬 수 있다. 예를 들어, 사용자가 인증 시스템을 통해 로그인하려는 시도들을 예를 들어 세 번과 같은, 미리 결정된 횟수만큼 실패하면, 인증 시스템은 계정을 폐쇄하고 사용자에게 실패한 로그인 시도들을 알리는 이메일을 이메일 주소로 송신한다. 이메일은 또한 로그인하는데 실패한 사람의 하나 이상의 화면 및 로그인 시도로부터의 GPS 또는 다른 데이터를 포함할 수 있다. 그 후 사용자는 이것이 유효한 로그인 시도였는지를 확인하여 시스템을 리셋할 수 있거나, 사용자는 로그인 시도를 부정한 것으로 보고할 수 있다. 보고된 부정 로그인이 존재하거나, 너무 많은 폐쇄가 존재하는 경우, 시스템은 사용자의 안전성을 보호하기 위해 이메일 주소와 연관된 계정을 삭제할 수 있다. 따라서, 장차의 부정 시도들이 가능하지 않을 수 있다.
피드백 미터들
촬영을 보다 용이하게 하기 위해, 모바일 디바이스는 도 10에 도시된 바와 같은 움직임 미터 또는 정확도 미터와 같은 다양한 피드백 미터들을 포함할 수 있다. 일 실시예에서, 모바일 디바이스(1012)는 모바일 디바이스(1012)를 그/그녀의 머리에 관해 상이한 위치들로 이동시킴에 따라 모바일 디바이스(1012)가 만드는 움직임의 양을 표시하는 움직임 미터(1024)를 디스플레이할 수 있다. 예를 들어, 움직임 미터(1024)는 스크린의 일측으로부터 슬라이딩하는 라인으로서 표현될 수 있다. 이러한 방식으로, 등록 프로세스는 다-차원 인증 시스템을 이용하여 사용자를 등록하기 위해 디바이스 움직임의 특정한 임계치를 필요로 할 수 있다. 예를 들어, 시스템은 등록 정보를 생성하기 위해 모바일 디바이스(1012)가 아크 또는 직선으로 이동되고 적어도 45도 회전하는 것을 요구할 수 있다. 다른 예에서, 시스템은 임계량을 초과하는 디바이스에 의해 경험되는 가속도를 요구할 수 있다. 움직임 미터는 또한 인증 시스템을 사용하여 그/그녀 스스로 촬영하는 방법을 학습하는데 있어서 사용자를 도울 수 있다.
모바일 디바이스(1012)는 또한 인증 시스템을 사용하여 그/그녀 스스로 인증하고 인증을 개선하도록 학습하는데 있어서 사용자를 돕기 위해 인증된 프레임들의 정확도 미터(1026) 또는 임의의 다른 시각적 표현를 디스플레이할 수 있다. 정확도 미터(1026)는 사용자에게 인증 프로세스 동안 획득되는 미리 결정된 수의 이미지의 매치율(그래픽, 알파벳 또는 수치)를 제시할 수 있다. 정확도 미터는 수치 퍼센트, 색상 표현, 그래픽 등을 포함하는 다양한 방법들로 디스플레이 상에 표현될 수 있다. 표현들의 조합이 또한 활용될 수 있다.
예를 들어, 도 10에 도시된 바와 같이, 인증 동안 취해진 미리 결정된 수의 이미지들의 매치율들이 정확도 미터 상에 표현된다. 도 10에 도시된 실시예에서, 이미지들 각각은 그래프에서 컬럼으로 표현될 수 있고, 정확도가 각 컬럼에서 각 이미지에 대해 제시될 수 있다. 예를 들어, 더 긴 바를 갖는 컬럼은 더 높은 정확도를 나타내고, 더 낮은 바를 갖는 컬럼은 더 낮은 정확도를 나타낸다. 이미지들에 대한 매치율들에 추가하여, 경로 파라미터들에 대한 매치율들이 또한 디스플레이될 수 있다. 시간이 흐름에 따라 사용자는 개선될 수 있다.
다른 실시예에서, 이미지들 각각은 매치율에 대응하는 색상으로서 테이블 상에 표현될 수 있다. 색상 어두운 그린은 매우 높은 매치율을 나타낼 수 있고, 밝은 그린은 양호한 매치율을 나타낼 수 있고, 옐로우는 만족스러운 매치율을 나타낼 수 있고, 레드는 보통의 매치율을 나타낼 수 있으며, 그레이는 열악한 매치율을 나타낼 수 있다. 다른 색상 기법들이 또한 사용될 수 있다.
사용되는 바들의 높이 또는 색상들이 미리 결정된 매치율들에 대응할 수 있다. 예를 들어, 가득 찬 바 또는 어두운 그린은 99.9% 초과의 매치율일 수 있고, 3/4 바 또는 밝은 그린은 90% 내지 99.9%의 매치율일 수 있고, 1/2 바 또는 옐로우는 50-90%의 매치율일 수 있고, 레드는 20%-50%의 매치율일 수 있으며, 1/4 바에 대한 단일 직선 또는 그레이는 0-20%의 매치율일 수 있다. 파이 도표, 선 그래프, 또는 임의의 다른 유형의 표현 또는 임의의 다른 수치 또는 그래픽 디스플레이가 또한 사용될 수 있다. 전체 스코어 또는 이미지 당 스코어가 시각화될 수 있다.
정확도 미터는 또한 전체 매치 스코어를 표시하는 메시지(1028)를 포함할 수 있다. 예를 들어, 정확도 미터는 전체 매치 스코어 평균 또는 99.9% 매치율을 달성한 이미지들의 수를 표시하고, 메시지를 사용자에게 디스플레이할 수 있다. 상기 설명된 바와 같이 움직임 미터(1024) 및 정확도 미터(1026)를 이용하면, 사용자는 미터들(1024, 1026)에 의해 시각화되는 피드백으로 인해 인증 시스템을 사용하는 것을 빠르게 학습할 수 있다.
게임화 및 보상들
움직임 및 정확도 미터들(1024, 1026)은 또한 인증 시스템을 활용하는 사용자의 숙련도를 증가시키며, 가능한 최상의 매치(높은 수의 스코어 또는 높은 퍼센트의 프레임들과 같은)를 시도 및 획득하도록 사용자를 장려하기 위해 인증 시스템으로 게임 피처들, 양상들, 또는 기술들을 통합시키도록 구성될 수 있다. 이것은 또한 기술에 대한 사용자 채택율들을 구축한다.
예를 들어, 높은 스코어를 달성하기 위한 사용자를 장려 또는 훈련시키기 위해 사용자는 과거 인증 스코어들을 흉내 내거나 개선하기 위해 그들 자신과 경쟁할 수 있다. 또한 시스템을 사용하데 있어서 그들의 숙련도를 발휘하기 위해 또는 다른 이들과 경쟁하기 위해 다른 이들과 정확도 매치 결과들을 공유하는 능력과 같은 인증 미터의 변형들이 또한 통합될 수 있다. 다른 인스턴스들에서 사용자는 높은 정확도 스코어들에 대해, 기프트 또는 쿠폰과 같은 보상을 받을 수 있다. 이것이 비용은 약간 증가시킬 수 있지만, 부정 손실에 있어서의 감소가 추가적인 비용보다 훨씬 더 크다.
또한 게임 기술들이 인증되지 않은 또는 부정 인증을 방지할 조치들을 취하도록 사용자들을 장려하기 위해 인증 시스템으로 통합될 수 있다. 일 실시예에서, 인증 시스템은 활동들을 방지하는 부정에 관여하는 사용자들을 수상할 수 있다. 하나의 그러한 활동은 본 출원에서 설명된 안면 인식 인증 시스템을 활용하고 있다. 예를 들어, 상기 설명된 정확도 미터에 기초하여, 시스템은 특정한 매치율을 초과하여 시스템으로 성공적으로 인증하는 사용자에게 보상할 수 있다. 시스템은 성공적인 인증에 또는 미리 결정된 수의 성공적인 인증에 기초하여 보상 포인트들, 현금, 또는 다른 포상들을 수여할 수 있다. 보상 포인트들이 활용되는 경우, 포인트들은 미리 결정된 포상들에 대해 있어서 현금화될 수 있다.
다른 게임 피처들은 인증 피처를 사용하여 미리 결정된 양의 경험을 획득하는 사용자들에 대해 수상 레벨들을 수반할 수 있다. 예를 들어, 상이한 보상 레벨들은 100회, 500회, 1000회 등을 성공적으로 인증하는 사용자들에 기초할 수 있다. 부정 손실의 각 인스턴스가 중요할 수 있고 사업 또는 조직의 신용에 손상을 줄 수 있기 때문에, 부정 방지에 대한 혜택들이 상당하다.
일 실시예에서, 사용자는 그 또는 그녀가 100회 성공적인 인증들을 달성 시 "실버 레벨", 500회 성공적인 인증들을 달성 시 "골드 레벨", 또는 1000회 성공적인 인증들을 달성 시 "플래티늄 레벨"과 같은, 다양한 능숙도 레벨들을 달성했다는 것을 통지받을 수 있다. 소정의 매치율을 초과하는 각 인증에 대해 수여되는 다수의 포인트는 사용자의 경험 레벨에 기초하여 증가할 수 있다. 물론, 상기 설명된 바와 같은 레벨들의 이름들 및 각 레벨에 대한 인증들의 수는 단지 대표적인 것이고 필요 시 달라질 수 있다.
일 실시예에서, 인증은 단지 사업이 웹 사이트에서 거래될 때 보상 레벨들에 가산되는 한편 다른 실시예들에서, 그 전부가 보상들에 가산되는 반복되는 시도들이 이루어질 수 있다. 다른 피처는 사용자가 다른 사용자들과 비교할 때 인증 시스템을 사용하는 것에 있어서 그 또는 그녀의 능숙함 또는 자발성을 비교하는 사용자 랭킹을 통지 받는 리더보드를 통합시킬 수 있다.
인증 시스템의 성공적인 사용은 부정 활동들에 대한 비용 및 부정 활동들을 방지하는 비용을 감소시킴으로써 시스템을 활용하는 회사들 및 조직들에 유용하다. 그 비용 절감은 인증 시스템의 상기 설명된 게임 피처들에 재정을 지원하기 위해 활용될 수 있다.
또한 인증 시스템에 대응하고 부정의 감소에 기여하는 활동들이 또한 사용자가 포인트들을 얻거나 포상들을 받게 하기 위해 통합될 수 있다. 그러한 활동들은 특정한 숫자 및 문자들의 조합을 사용하는 충분히 길고 강한 비밀번호를 생성하는 사용자를 포함할 수 있다. 이것은 사용자들이 쉽게 타협되지 않는 비밀번호들을 설정하도록 장려 및 보상한다. 다른 예들은 하나 이상의 개인 질문, 또는 현재 알려지거나 이후에 개발될 다른 부수적인 확인들에 대답함으로써, 인증의 모바일 전화 또는 이메일 확인과 같은 초기 인증에 추가하여 확인 단계들을 수행하기 위한 시간을 갖도록 사용자들에게 보상하는 것을 포함할 수 있다. 이것은 회사 또는 조직에 부정 위험을 낮추기 위해 부가되는 시간 및 불편을 감당하는 사용자들에게 보상한다.
다른 예로서, 인증 서비스가 연계 프로그램들을 제공하는 웹사이트들 또는 앱들에 로그인하는데 사용되면, 보상 또는 기프트가 그 사이트들 상에서 이루어지는 구매들에 대한 연계 수수료로부터 보조될 수 있다. 예를 들어, 상거래(제품 또는 서비스) 웹 사이트가 부정을 회피하여, 이윤을 증가시키기 위해 본 출원에서 설명된 방법 및 장치를 활용하면, 인증 서비스를 사용하여 사용자에 의해 이루어진 각 구매의 퍼센트는 인증 서비스에 제공될 것이다. 부정을 감소함으로써, 소비자 구매들은 가능성이 더 많고 추가적인 사용자들은 기꺼이 금융 및 개인 정보를 입력할 것이다. 연계 링크, 코드, 또는 위탁 자료 또는 식별자는 인증 시스템에 소비자를 상거래(제품 또는 서비스) 웹 사이트로 유도하는 것이 있다고 믿는데 사용될 수 있다.
다수의 계정 로그인
인증 시스템이 단일 인증의 결과로서 사용자가 다수의 상이한 웹 사이트에 액세스하게 하도록 구성될 수 있다는 것이 또한 고려된다. 인증 프로세스 및 결과가 사용자에게 고유하기 때문에, 사용자는 먼저 사용자가 로그인하도록 선택하는 참가 웹 사이트들 지정할 수 있고 그 후 로그인하려는 하나 이상의 웹 사이트를 선택한 후, 사용자는 본 출원에서 설명된 인증을 수행한다. 안전한 인증이 성공적이면, 사용자는 선택된 웹 사이트들에 로그인된다. 이러한 방식으로, 인증 프로세스는 다수의 상이한 웹 사이트에 대한 보편적인 액세스 제어이고 각 사용자에 대한 비밀번호 부담 및 부정을 또한 감소하면서 사용자가 다수의 상이한 사용자 이름 및 비밀번호들을 기억해야 하는 것을 방지한다.
촬영의 자동적인 시작/정지
시스템이 전화 상에서 실행하는 비디오 카메라를 갖도록 구성될 수 있다는 것이 또한 고려된다. 모바일 디바이스는 전화가 이동할 때 프레임들 및 경로 파라미터 데이터를 잡을 수 있으나(카메라, 자이로스코프, 자기력계, 및 가속도계를 사용하여) 그것들이 그것들에 얼굴을 가지면 단지 디바이스 상에서 생체 인식 데이터로 프로세싱하고 프레임들을 서버까지 송신할 수 있다. 이 실시예에서에서, 모바일 디바이스 상에서 실행하는 애플리케이션은 전화가 이동하고 있을 때 프레임들을 저장하기 시작하도록 소프트웨어 애플리케이션을 트리거할 수 있고 그 후 전화가 정확한 경로(예를 들어, 반원)로 계속하여 이동하고 시스템이 프레임에서 얼굴을 검출하는 경우 모바일 디바이스는 이미지들, 이미지의 일부, 또는 생체 인식 데이터를 프로세싱을 위한 서버로 송신하기 시작할 수 있다. 시스템이 모셤을 감지할 때 그것은 특정한 간격들로 이미지들의 캡처를 트리거할 수 있다. 그 후 애플리케이션은 이미지들이 얼굴을 포함하는지 결정하기 위해 프레임들을 프로세싱할 수 있다. 이미지들이 얼굴을 포함하면 애플리케이션은 그것을 크롭한 후 모바일 디바이스의 모션 경로가 등록 동안 사용된 경로 사용과 유사한지 검증한다. 모션 경로가 충분히 유사하면, 애플리케이션은 상기 설명된 바와 같이 스캔 또는 프로세싱될 서버로 프레임들을 하나씩 송신할 수 있다.
밴딩 및 에지 검출
부정 시도가 LED, LCD, 또는 다른 스크린과 같은, 디스플레이 스크린을 사용하여 이루어질 때, 시스템은 스크린의 예상되는 속성들에 기초하여 부정 로그인 시도를 검출할 수 있다. 일 실시예에서, 인증 시스템은 디지털 스크린들에 의해 생성되는 밴딩에 대한 체크들을 실행할 것이다. 밴딩이 검출될 때, 시스템은 로그인에서 부정 시도를 인식할 수 있다. 다른 실시예에서, 시스템은 디지털 스크린들의 에지 검출에 대한 체크들을 실행할 것이다. 모바일 디바이스가 로그인 시도 동안 인증 움직임을 획득하기 위해 이동됨에 따라, 시스템은 부정 로그인 시도를 인식하기 위해 스크린의 에지들에 대해 캡처된 이미지들을 체크한다. 시스템은 또한 글레어 검출과 같은 스크린으로부터 기인하는 다른 이미지 인공 결함들을 체크할 수 있다. 밴딩 및 스크린 에지 검출을 위해 현재 알려지거나 이후에 개발된 임의의 알고리즘들이 활용될 수 있다. 부정의 검출은 웹사이트에 대한 인증 및 액세스를 방지하거나 트랜잭션 또는 계정 액세스를 방지할 것이다.
다른 속성 추정
인증 시스템은 성별, 근사 연령, 및 인종 중 적어도 하나를 추정하기 위한 분석을 등록 이미지들 상에서 더 수행할 수 있다. 대안적인 실시예에서, 사용자는 그들의 성별, 근사 연령, 및 인종 중 하나 이상을 수동으로 입력할 수 있거나, 이 정보는 정확한 것으로 알려진 기존 레코드들로부터 취해지거나 획득될 수 있다. 그 후 인증 시스템은 등록 자격들 또는 사용자 데이터로서 사용자의 추정된 성별, 연령, 및 인종을 더 저장할 수 있다. 따라서 사용자가 이후에 시스템으로 인증을 시도할 때, 시스템은 사용자를 인증할지 인증하지 않을지를 결정하기 위해 인증 이미지들로부터 획득되는 유도된 성별, 연령, 및 인종(프로세싱을 사용하여 그러한 데이터 또는 그것의 추정들을 결정하기 위한 생체 분석을 사용하여)을 저장된 성별, 연령, 및 인종과 비교할 것이다. 예를 들어, 성별, 연령, 및 인종에 대해 유도된 데이터가 저장 등록 자격들에 매칭하면, 인증은 성공적이거나 인증의 이러한 양상이 성공적이다.
인증 시스템은 인증 프로세스 동안 단일 이미지에 기초하여 또는 다수의 이미지에 기초하여 성별, 연령, 및 인종을 얻을 수 있다. 예를 들어, 인증 시스템은 분석을 위한 사용자의 얼굴의 최적의 시야각을 갖는 복수의 이미지로부터의 이미지를 사용할 수 있다. 다른 실시예들에서, 상이한 이미지들이 분석을 위한 최상의 데이터를 나타낼 때 상이한 이미지가 연령, 성별, 및 인종의 각 분석을 위해 사용될 수 있다. 인증은 또한 성별, 연령, 및 인종에 대한 전체 스코어들을 획득하기 위해 복수의 이미지에서 성별, 연령, 및 인종을 추정하고 결과들을 평균할 수 있다.
등록 정보로서 성별, 연령, 및 인종을 획득하는 것에 대한 대안으로서, 인증 자격들로서 추정된 성별, 연령, 및 인종 추정들이 인증 시스템의 반복된 사용에 걸쳐 설정될 수 있다. 예를 들어, 생체 인식 및 움직임 정보를 사용하는 이전의 성공적인 인증에서, 인증 시스템이 항상 사용자의 나이가 40 내지 50인 것으로 추정하면, 인증은 40 내지 50인 것으로 추정되는 얼굴의 이미지들을 포함하도록 이후 로그인 정보를 요청하는 해당 사용자에 대한 자격들을 설정할 수 있다. 대안적으로, 성별, 연령, 및 인종 추정들이 사용자를 인증할지 또는 인증하지 않을지 결정하기 위해 전체 인증 스코어에 기여하는 많은 요인 중 하나로서 구현될 수 있다.
예를 들어 인증 프로세스가 1.9의 + 또는 - 0.2 남성 등급의 성별 추정을 가지고, 실제 결과들이 해당 범위 내로 들어가지 않으면 시스템은 사용자에 대한 액세스를 거부할 수 있다. 마찬가지로, 사용자의 연령 범위가 항상 이전 인증 시도들 또는 등록 동안 40-50세 사이에 들어가고, 인증 시도가 해당 범위 밖에 있으면, 시스템은 액세스를 거부하거나 액세스를 거부하기 위해 혼합 요인으로서 결과를 사용할 수 있다.
추가 실시예에서, EKG 시그니처를 획득할 수 있는 팔찌 또는 워치가 사용될 때, 특정한 EKG 시그니처가 로그인 시 요청될 수 있다. EKG 시그니처는 또한 중요한 보안 및 식별 애플리케이션들에 다수의 단계 접속 개시를 제공하기 위해 안면 인식 회전과 페어링될 수 있다. 또한, 로그인이 단지 등록 동안 정의된 바와 같은 특정한 지리적 위치들 내에서 허용되는 경우 자격들은 또한 GPS 정보를 포함할 수 있다. 일 구성에서 모바일 디바이스의 GPS 좌표들은 레코딩되고 로그인 시도 또는 실제 로그인에 대해 로깅된다. 이것은 사용자의 위치에 관한 추가적인 정보이다. 예를 들어, GPS 좌표들이 부정으로 알려진 외국 국가에 있으면, 시도는 부정일 가능성이 있으나, GPS 좌표가 시도 또는 로그인이 사용자의 집에서 이루어졌음을 표시하면, 부정일 가능성이 적다. 또한 일부 애플리케이션들은 안전한 관제 시설과 같은 지정된 위치에 또는 병원에 있을 때 단지 사용자가 로그인하게 할 수 있다.
등록 정보는 거리 정보를 더 포함할 수 있다. 모션 아크(속도, 각도, 지속기간...)가 각 사용자에 고유하기 때문에, 디바이스 상의 얼굴 검출 소프트웨어는 이미지들을 프로세싱하고 디바이스가 대상에 너무 가까운지 또는 대상으로부터 너무 먼지를 결정할 수 있다. 또는 다시 말해서, 등록 정보는 이미지들에서 얼굴의 크기를 고려할 수 있다. 따라서 잠재적인 등록 정보는 또한 사용자의 팔, 머리, 및 얼굴 사이즈에, 그리고 사용자의 특정한 모바일 디바이스에서의 카메라의 옵틱스에 기초하여 달라질 수 있다. 사용자는 또한 랩탑, 데스크탑, 또는 atm과 같은, 고정된 컴퓨터 또는 카메라에 배치될 수 있다. 그 후 사용자는 이미지들을 생성하기 위해 앞뒤, 좌우 또는 위아래(또는 조합) 중 어느 하나로 얼굴을 이동시킬 수 있다. 이런 이유로, 동작의 이 방법은 모바일 디바이스에 제한되지 않는다. 일 실시예에서, 카메라는 자동차에, 이를테면 미러에 위치되고, 사람은 인증하기 위해 그들의 머리 또는 얼굴을 이동시킨다.
점진적인 인증 액세스
일 실시예에서, 시스템은 먼저 등록되어 인증될 때 사용자가 행할 수 있는 것을 제한하도록 설정된다. 그 후, 추가 인증들 이후 또는 인증들의 미리 결정된 시간 기간 및 수 이후, 추가적인 성능들이 승인될 수 있다. 예를 들어, 처음 3달 동안 처음 20회 인증들 동안, 최대 $100의 트랜잭션이 허용될 수 있다. 이것은 사용자에 의한 비-객체 트랜잭션들과 관련되어 알려진 인증 데이터의 데이터베이스로 만든다. 그 후, 다음 20 인증들 동안 $3000의 트랜잭션 제한이 수립될 수 있다. 이것은 인증 데이터가 제한되고 사용자가 시스템에 대해 신규일 때, 예를 들어 인증되지 않은 사용자가 인증 시스템에 부정으로 등록할 수 있는 경우 부정의 이벤트에서 총 손실을 제한한다.
촬영을 위한 비디오 디스플레이
사용자가 전방 카메라를 사용하여 그/그녀 스스로 촬영할 때, 사용자는 그/그녀의 얼굴이 상기 설명된 바와 같이, 디스플레이 상의 이미지를 봄으로써 촬영되고 있다는 것을 확인할 수 있다. 디스플레이 상에 도시되는 이미지는 전체 디스플레이보다 작은 영역에 있기 위해 구성될 수 있고, 디바이스의 상부를 향해 디스플레이의 상단부에 배치될 수 있다. 사용자의 이미지가 사용자의 디스플레이 스크린의 상부에 단지 도시될 때, 사용자의 눈들은 전면 카메라를 보다 자세히 보는 경향이 있다. 사용자의 눈이 위로 이동할 때, 안면 인식의 정확도가 개선될 수 있다. 또한, 프레임마다 눈의 이동은 시스템이 이미지들이 살아있는 사람의 것이라는 것, 그리고 사람의 사진 또는 비디오 레코딩이 아니라는 것을 인증하게 할 수 있다.
디스플레이 상에 도시되는 이미지는 또한 도 11a 내지 도 11c에 도시된 바와 같이, 사용자의 디바이스 상의 카메라 위치와 대응하도록 배치될 수 있다. 오늘날 이용 가능한 모바일 디바이스는 다수의 상이한 위치에 배치되는 전방 카메라들을 포함할 수 있다. 예를 들어, 하나의 모바일 디바이스(1112a, 1112b)는 도 11a 및 도 11b에 도시된 바와 같이, 디스플레이 위에 그리고 일측 또는 타측을 향해 중심을 벗어나 배치되는 전방 카메라(1114a, 1114b)를 가질 수 있다. 따라서, 디스플레이 상에 도시되는 사용자의 피드백 이미지(1116a, 1116b)는 도시된 카메라(1114a, 1114b)의 위치와 대응하기 위해 배치될 수 있다. 도 11a에서, 카메라(1114a)가 디스플레이 위에 있고 중심의 좌측 위치에 중심에서 벗어나 있는 경우, 이미지(1116a)는 디스플레이의 좌상단에 도시될 수 있다. 도 11b에서, 카메라(1114b)가 디스플레이 위에 있고 중심의 우측 위치에 중심에서 벗어나 있는 경우, 이미지(1116b)는 디스플레이의 우상단에 도시될 수 있다. 도 11c에서, 모바일 디바이스(1112c)는 디스플레이 바로 위 중심에 배치되는 카메라(1114c)를 가질 수 있다. 거기서, 이미지(1116c)는 디스플레이의 상단부 중심에 디스플레이될 수 있다. 이러한 방식으로, 사용자의 눈은 눈의 이동 및 움직임 확인을 보조하면서, 가능한 카메라에 가깝게 유도되고/되거나 카메라에 접근함에 따라 이동한다. 사용자는 또한 그들이 모바일 디바이스를 이동시킴에 따라, 스크린 상의 피드백 이미지, 및 다른 피드백 또는 정보를 보다 보다 양호하게 볼 수 있다.
사용자에 의해 디스플레이 상에 보여지는 이미지는 도 12에 도시된 바와 같이 측 디스플레이 상의 에지 픽셀들이 수평으로 신장되도록 더 변형될 수 있다. 즉, 우측 및 좌측 양자 상의 미리 결정된 영역(1206, 1208)은 각각, 스크린의 좌우 에지들을 향해 신장하도록 틀어진다. 이것은 디스플레이 이미지의 보다 큰 수직 부분이 디스플레이 상에 도시되게 한다. 동시에, 이것은 그 또는 그녀의 얼굴이 그것이 중심을 벗어나게 되고 얼굴의 부분이 틀어진 영역들 중 하나에 진입하는 경우 스크린 상에서 틀어지게 될 수 있음에 따라, 스크린의 중심에 그 또는 그녀의 얼굴을 유지함으로써 정확하게 시스템을 사용하도록 사용자를 트레이닝하다.
저-조도 환경들에서의 인증
촬영을 용이하게 하기 위해, 모바일 디바이스 상의 스크린은 화이트 배경과 추가적으로 디스플레이될 수 있고, 스크린의 휘도는 어두운 환경에서 사용자의 얼굴을 환하게 하기 위해 증가될 수 있다. 예를 들어, 디스플레이의 일부분은 그 또는 그녀가 그 자신 또는 그녀 자신을 촬영하고 있다는 것을 보장하기 위해 사용자에 비디오 피드백을 제공할 수 있는 한편, 디스플레이의 남은 부분은 밝은 화이트 색상을 디스플레이하도록 구성된다. 다시 도 11c에 도시된 예를 참조하면, 이것은 디스플레이의 중심 상에 비디오 피드백(1116c)을 제시함으로써 행해질 수 있고, 주위 영역들은 비디오 피드백(1116c) 주위의 밝은 화이트 바들로서 디스플레이되고 있다. 매우 어두운 상황에서, 모바일 디바이스의 후측 상의 LED 플래시 및 후방 카메라가 사용될 수 있다. 대안적으로, 카메라는 적외선 광 또는 다른 나이트 비전 기술들을 사용하여 이미지를 생성하도록 구성될 수 있다.
적외선 이미징이 열 이미징으로서 사용될 때, 추가 보안성 향상들이 가능하다. 특히, 열 이미징은 획득된 이미지들이 실제 사용자로부터의 것인지 또는 스크린 또는 다른 디바이스로부터의 부정 이미지들인지 여부를 표시하기 위해 분석될 수 있다. 사람이 적외선 열 이미징 카메라의 전방에 있을 때, 검출되는 열 방사는 사람의 머리를 지정하는 상당한 타원형이어야 한다. 그에 반해, 스크린으로부터의 열 방사는 전형적으로 직사각형이다. 또한, 이미지들에서의 열 패턴들의 이동뿐만 아니라 실제 사람의 얼굴에서 검출되는 열 패턴들이 이미지들을 스크린을 사용하는 부정 인증 시도들과 구별하기 위해 사람 얼굴의 예상되는 열 패턴들과 비교될 수 있다.
모바일 디바이스로부터 출력을 검출
모바일 디바이스 상의 디스플레이 또는 광원이 추가적인 보안 수단을 제공하기 위해 더 활용될 수 있다. 상기 설명된 인증 프로세스 동안, 디스플레이 또는 다른 광원으로부터의 빛이 사용자의 얼굴 및 눈 위로 투사된다. 이 투사된 광은 그 후 활영 동안 모바일 디바이스의 카메라에 의해 검출될 수 있다. 예를 들어, 피부 상에서 검출되는 색상 톤, 또는 사용자의 눈의 각막에서 빛의 반사는 모바일 전화 상의 카메라에 의해 촬영될 수 있다. 이로 인해, 임의의 광 패턴들, 색상들, 및 디자인들이 안전성을 더 제공하고 단지 부정한 자에 의해 촬영되고 있는 사람의 이미지 또는 비디오가 아닌 인증을 시도하는 살아있는 사람이 있다는 것을 보장하기 위해 활용될 수 있다.
일례로서, 사용자가 인증을 시작할 때, 인증 서버는 임의의 간격들로 색상들의 임의의 시퀀스를 디스플레이하기 위한 명령들을 생성하고 사용자의 디바이스에 송신할 수 있다. 인증 서버는 모바일 디바이스로부터 수신되는 인증 정보와 이후의 비교를 위해 임의로 생성된 시퀀스를 저장한다. 인증 촬영 동안, 디바이스에 의해 디스플레이되는 색상들은 사용자의 얼굴 상으로 투사되고, 사용자의 눈(눈의 각막) 또는 스크린으로부터 빛을 수용 및 반사하는 임의의 다른 표면에서 반사된다. 사용자의 모바일 디바이스 상의 카메라는 피부 또는 눈(또는 다른 표면)에서 반사되는 색상들을 검출하고 스크린 투사에 시초하여 검출되는 색상들을 표시하는 색상 데이터를 생성한다. 이 데이터는 모바일 디바이스로 송신되는 색상 시퀀스 또는 패턴이 사용자 디바이스의 스크린에 의해 투사되는 해당 알려진 시퀀스 또는 패턴에 매칭하는지 결정하기 위해 인증 서버로 리턴될 수 있다. 인증 서버에서의 이 비교에 기초하여 인증이 성공적이거나 거부된다. 명령들에서의 색상들의 임의의 시퀀스와의 비교는 대안적으로 살아있는 사용자가 인증되고 있다는 것을 결정하기 위해 사용자 디바이스에서 독점적으로 발생할 수 있다.
다른 예로서, 사용자가 인증을 시작할 때, 인증 서버는 그 후 인증 서버 상에 저장되는 임의로 생성된 패턴을 디스플레이하기 위한 명령들을 사용자의 디바이스로 송신할 수 있다. 이 패턴은 그래픽, 텍스트, 라인들 또는 바들, 플래싱 광 패턴들, 색상들, QR 코드 등을 포함할 수 있다. 임의로 생성된 패턴은 인증 촬영 동안 디스플레이되고, 패턴은 사용자의 눈(각막)에서 반사된다. 사용자의 디바이스의 카메라는 사용자의 눈에서 반사된 패턴을 검출하고 디스플레이 패턴의 반사된, 반영된 이미지를 프로세싱한다. 프로세싱된 패턴(수치값으로 변환된 것과 같은)은 인증 서버로 전송되고 스크린에 의해 디스플레이되고, 사용자의 얼굴에서의 반사 이후 촬영된 패턴이 패턴 매치를 수립하는지를 확인하기 위해 임의로 생성되고 인증 서버 상에 저장된 패턴과 비교된다.
매치가 발생하면, 이것은 살아있는 사람이 디바이스에 의해 촬영되고 있다는 가능성을 수립 또는 증가시킨다. 패턴이 매칭하지 않거나, 매치 임계 레벨을 충족하지 않으면, 인증 프로세스는 실패(액세스 거절)할 수 있거나 계정 액세스 또는 트랜잭션이 제한될 수 있다. 이 예는 또한 상기 설명된 등록 움직임 및 인증 움직임을 통합하지 않는 웹캡으로 데스크탑 컴퓨터 상에서 통합될 수 있다는 것이 주의된다. 또한, 이 예는 안면 인식으로 통합되지 않을 수 있을 뿐 아니라, 홍채 인식 또는 임의의 다른 유형의 눈 혈관 인식, 또는 사용자에 고유한 임의의 안면 특징에 대한 보안의 부가된 계층으로 역할을 할 수 있다.
상기 예가 데스크탑 컴퓨터 상에서 구현될 때, 눈 이동은 또한 살아있는 사용자의 존재를 더 입증하기 위해 활용될 수 있다. 예를 들어, 스크린은 사용자가 그 또는 그녀의 눈으로 보는 임의의 패턴으로 이동하는 볼 또는 다른 임의의 객체 또는 심볼을 제시할 수 있다. 패턴과 비교할 때 눈의 움직임은 그 후 눈에서의 스크린의 반사에 의해 이동된다. 눈 이동은 또한 스크린 상의 위치에 마우스 클릭을 통해서와 같이, 고정점을 수립함으로써(사용자가 마우스 클릭이 발생한 위치를 보고 있다는 것을 가정), 그런 다음 사용자가 고정점에 관해 스크린을 보고 있는 경우를 추정함으로써 행해질 수 있다.
이해하기 쉬운 사용자 트레이닝 및 "주밍(Zooming)"에 의해 향상된 보안성
일 실시예에서, 시스템은 사용자가 시스템으로 인증하는 것을 쉽게 학습하는 것을 보조하도록 구성된다. 도 13a에 도시된 바와 같이, 이전에 설명된 바와 같이 등록 또는 인증이 시작되면, 시스템은 사용자의 모바일 디바이스(1310)가 모바일 디바이스(1310)가 사용자를 촬영하는 동안 스크린(1315) 상의 작은 타원(1320)을 디스플레이하게 한다. 스크린(1315) 상에 디스플레이되는 지시들(1325)은 그 또는 그녀의 얼굴 또는 머리가 타원(1320) 내에 나타나도록 모바일 디바이스(1310)를 유지하도록 사용자에게 지시한다. 타원(1320)이 작기 때문에, 사용자는 이를테면 모바일 디바이스(1310)를 유지하면서 그 또는 그녀의 팔을 신장함으로써, 그 또는 그녀 몸으로부터 멀리 모바일 디바이스(1310)를 유지하도록 요구된다. 최대 팔 길이 및 얼굴 크기는 사용자에 고유하다. 다른 실시예에서, 팔은 이를테면 차에서 또는 붐비는 장소에서, 공간이 이용 가능하지 않을 때, 이를테면 동작을 수용하기 위해 완전히 신장되지 않을 수 있다. 작은 타원(132)이 디스플레이 중심에 도시되지만, 그것은 스크린(1315) 상의 어디에나 배치될 수 있다는 것이 주의된다.
다음으로, 도 13b에 도시된 바와 같이, 시스템은 사용자의 모바일 디바이스(1310)가 디스플레이(1315) 상에 보다 큰 타원(1330)을 디스플레이하게 한다. 디스플레이(1315)는 또한 그 또는 그녀의 얼굴로 타원(1330)을 채우기 위해 그 또는 그녀의 얼굴 상에 "줌 인"하도록 사용자를 유도하는 대응하는 지시들(1335)을 제시할 수 있다. 사용자는 사용자의 얼굴이 타원(1330)을 채우거나 타원을 초과할 때까지 사용자의 얼굴을 향해 일반적으로 직선으로(도 7a 및 도 7b에 도시된 바와 같이) 그 또는 그녀 얼굴에 가깝게 모바일 디바이스(1310)를 가져옴으로써 이것을 수행한다.
다른 실시예들에서, 큰 타원(1330)은 단순히 사용자가 사용자의 얼굴에 가깝게 모바일 디바이스(1310)를 가져오기 위한 프롬프트일 수 있다.
따라서, 시스템은 상기에서 설명된 바와 같이 등록 및 인증 움직임과 함께 등록 및 인증 이미지들을 제공하기 위한 간단한 방법을 사용자에게 제공 및 교시한다. 시스템은 또한 스크린(1315) 상의 작은 타원(1320)의 위치를 달라지게 함으로써, 그리고 디스플레이되는 타원의 크기 및 순서를 변경함으로써 등록 및 인증 움직임을 달라지게 하는 것을 교시할 수 있다. 예를 들어 사용자는 모바일 디바이스를 이동시킴으로써, ½ 정도로 줌 인한 후, 줌 아웃한 후, 계속하여 할 수 있다. 시스템은 전형적으로 사용자에게 스크린을 터치하도록 요구하는, 카메라의 줌 기능(구비될 때)이 사용 중에 있지 않다는 것을 모니터링하도록 구성될 수 있다.
일 실시예에서, 등록 움직임이 생략될 수 있고, 인증 움직임이 스크린 상의 프롬프트들에 기초하여 예상되는 움직임과 비교될 수 있다. 예를 들어, 디바이스 또는 인증 서버는 사용자가 사용자의 손에 쥔 모바일 디바이스를 이동시킴으로써 그 또는 그녀의 얼굴을 배치해야 하는 일련의 상이한 크기의 타원들을 생성한다. 이러한 방식으로, 인증 움직임은 스크린 상에 도시되는 타원들의 순서, 크기 및 배치에 따라 각 로그인 동안 상이할 수 있다.
시스템은 또한 도 13a 및 도 13b에 도시된 바와 같이 "줌 인" 움직인이 사용될 때 다른 보안 피처들을 통합할 수 있다. 모바일 디바이스 상의 전형적인 카메라들 또는 임의의 다른 디바이스는 만곡된 렌즈를 포함한다. 이것은 카메라에 의해 취해지는 결과적인 이미지들에서 "어안 렌즈" 효과를 야기한다. 일부 인스턴스들에서, 이 곡률은 사람 눈에 가시적이지 않을 수 있거나, 단지 특정한 초점 길이들에서 눈에 잘 띌 수 있다. 곡률 또는 어안 렌즈 효과는 사용자와 렌즈 간 거리 또는 초점 길이에 따라 달라질 수 있다. 어안 렌즈 효과의 정도는 카메라의 렌즈 및 다른 요인들에서 사용되는 옵틱들의 유형에 따른다.
어안 렌즈 효과는 사람이 그 또는 그녀의 얼굴을 렌즈에 가깝게 촬영할 때 사람의 얼굴의 이미지 상에서 보다 확연하게 된다. 효과는 이미징이 렌즈로부터 멀리 떨어져 사람의 얼굴과 수행될 때와 상이하게 보이는 사람의 얼굴의 대적인 치수들을 야기한다. 예를 들어, 사람의 코는 이미지가 멀리서 취해질 때와 비교하여 이미지가 아주 가깝게 취해질 때 사용자의 얼굴에 관해 30%만큼 더 넓게 그리고 15%만큼 더 길게 보일 수 있다. 상대적인 치수들에 있어서의 차이들은 사람이 렌즈로부터 훨씬 먼 거리에서 촬영될 때 초점 길이가 상대적으로 동등한 거리들과 비교할 때 사람이 렌즈에 가깝게 촬영될 때 다양한 안면 특징들의 초점 길이에 있어서의 상대적으로 큰 차이들에 의해 야기된다.
그러한 차이들은 많은 안면 인식 알고리즘들에서 중요하게 발견되어왔다. 즉, 안면 인식 알고리즘은 동일한 사람으로서 아주 가깝게 그리고 아주 멀게 촬영되는 살아있는 사람을 인식하지 않을 수 있다. 그에 반해, 사람의 2차원 사진은 아주 가깝게 그리고 아주 멀게 양자에서 카메라에 의해 촬영되는 경우, 렌즈 및 2-차원 이미지 간 상대적인 초점 길이들이 심하게 달라지지 않는다. 따라서, 안면 인식 알고리즘은 렌즈로부터 아주 가깝게 그리고 아주 멀게 양자에서 촬영될 때 2-차원 사진을 동일한 사람으로서 인식할 수 있다.
이 효과는 인증 시스템의 보안성을 증가시키는데 사용될 수 있다. 예를 들어, 등록 동안, 등록 이미지들은 움직임을 통해 다른 위치들에 추가하여, 렌즈로부터 아주 가깝게 그리고 아주 멀게 양자에서 사용자에 의해 제공될 수 있다. 이후에, 인증 동안, 인증 이미지들은 그것들이 등록 이미지들로부터 획득되는 등록 정보와 매칭하는지 결정하기 위해 렌즈로부터 아주 가깝게 그리고 아주 멀게 양자에서 획득될 수 있다. 또한, 어안 렌즈 효과가 실제, 3-차원 사람이 존재할 때 예상되기 때문에, 안면 특징들의 치수들의 상대적인 변화의 부존재는 인증 시 부정 시도로 시스템에 경고한다. 이것은 2차원 화면(인화된 사진 또는 스크린)으로 쉽게 재-생성될 수 없고 따라서, 이 단계는 2차원 화면(실황 얼굴 대신)이 인증을 위해 사용되는 것을 방지하기 위한 안전한 테스트로서 역할을 할 수 있다.
다시 말해서, 사용자의 얼굴 상의 "주밍" 인 및 아웃의 이 움직임을 사용하여, 두 개 이상의 생체 인식 프로필이 동일한 사람을 위해 생성될 수 있다. 사람에 대한 다수의 프로필 중 하나는 카메라로부터 훨씬 더 멀리서 촬영될 수 있고, 다수의 프로필 중 하나는 카메라에 더 가깝게 촬영되는 사람에 대한 것일 수 있다. 시스템이 사람을 인증하기 위해, 인증 이미지들 및 생체 인식은 등록 이미지들 및 생체 인식에서 두 개 시아의 프로필에 매치해야 한다.
또한, 시스템은 근접하여 그리고 아주 멀리에서 획득되는 이미지들의 배경을 비교함으로써 사람의 부정 사진과 비교할 때 실제 사람의 존재를 검출할 수 있다. 모바일 디바이스(1310)가 사람의 얼굴이 타원(1320) 내에 맞도록 유지될 때, 사람 거의 바로 뒤에 있는 배경에서의 객체들이 보일 수 있다. 그러나, 모바일 디바이스(1310)가 사람의 얼굴이 보다 큰 타원(1330) 내에 맞도록 유지될 때, 사람의 얼굴은 사람 거의 바로 뒤에 있는 동일한 객체들을 보는 카메라 능력을 차단한다. 따라서, 시스템은 실제 사람이 시스템으로 인증을 시도하고 있는지를 결정하기 위해 근접하여 그리고 아주 멀리서 획득되는 이미지들의 배경들을 비교할 수 있다.
물론, 도 13a 및 도 13b에서, 타원들(1320 및 133) 외의 형태들 또는 가이드들이 그 또는 그녀의 얼굴들로부터의 적절한 거리에 모바일 디바이스(1310)를 유지하도록 사용자를 가이드하는데 사용될 수 있다. 예를 들어, 모바일 디바이스(1310)는 완전한 또는 부분적인 정사각형 또는 직사각형 프레임을 제시할 수 있다. 또한, 시스템은 추가 보안성을 부가하기 위해 타원들(1320, 1330)과 같은, 프레임의 크기 및 위치를 달라지게 할 수 있다. 예를 들어, 시스템은 중간 크기의 프레임, 작은 프레임, 그리고 그 후 큰 프레임을 요구할 수 있다. 다른 예로서, 시스템은 제1 위치 및 제2 위치에서 작은 프레임, 그리고 그 후 큰 프레임을 요구할 수 있다. 이것은 상이한 사용자들에게 상이한 등록 및 인증 움직임들을 교시하기 위해 임의로 행하여질 수 있다.
사용자에 제시되는 다수의 프레임 크기는 또한 본 출원에서 설명된 다른 보안 피처들의 결과들에 기초하여 단일 사용자에 대해 달라질 수 있다. 예를 들어, 모바일 디바이스의 GPS 좌표들이 디바이스가 예기치 않은 위치에 있다는 것을 제시하면, 상이한 거리들에서의 보다 많은 프레임들이 인증을 위해 요구될 수 있다. 빛들, 단어들, 또는 심볼들과 같은, 하나 이상의 지표가 모바일 디바이스가 사용자로부터 있어야 하는 바람직한 거리에 사용자를 유도하도록 사용자에게 보이기 위해 스크린 상에 제시될 수 있다.
도 13a 및 도 13b에서, 시스템은 등록 및 인증을 위해 사용되는 모바일 디바이스에 기초하여, 그리고 알려지거나 믿을만한 인증 데이터에 기초하여 이미지들의 예상되는 어안 렌즈 왜곡을 예측할 수 있다. 추가적으로 또는 대안으로서, 주어진 모델에 대한 모바일 전화 카메라의 알려진 명세서들이 렌즈로부터 상이한 거리들에서 사람의 안면 특징들의 예상되는 왜곡을 예측하기 위해 활용될 수 있다. 따라서, 인증이 디바이스 의존적일 수 있다. 또한, 사용자로부터의 등록 정보는 카메라로부터 모든 가능한 거리에서 요청되지 않는다.
예를 들어, 상기에서 설명된 바와 같이, 등록 이미지들 및 생체 인식은 사용자로부터 두 개의 거리에서 사용자에 대해 획득될 수 있다. 인증 동안, 다수의 이미지가 등록 이미지들 및 생체 인식의 가깝고 먼 거리들에 대응하는 이미지들에 추가하여 캡처된다. 디바이스에 의해 이동되는 거리에 따라 이들 중간 이미지들의 예상되는 왜곡에 기초하여, 시스템은 이미지들의 왜곡의 변화가 단지 두 개의 등록 프로필이 획득되더라도, 정확한 비율로 발생하고 있다는 것을 인증할 수 있다.
이들 이미지들의 캡처링은 스틸 이미지들 또는 비디오일 수 있고, 따라서 프레임들 또는 이미지들이 사용자로부터 먼 제1 위치 및 사용자에 근접한 제2 위치로부터 움직임 동안 취해지는 비디오로부터 추출된다. 따라서, 동작이 줌 모션 동안 많은 프레임을 캡처하고 왜곡이 가속도계들, 자기력계들 등으로부터의 데이터에 기초하여 모바일 디바이스 거리의 움직임 및 머리 크기에 대한 일정한 비율로 발생하고 있다는 것을 보장할 수 있다는 것이 고려된다.
시간이 흐름에 따라 디자인 단계 동안 축적된 데이터, 또는 산출된 데이터에 기초하여, 시스템은 전화가 사용자의 얼굴까지 특정한 거리로 이동되면, 왜곡 효과가 최종 왜곡 레벨 또는 초기 왜곡 레벨의 알려진 퍼센트 범위에 들어가야 한다는 것을 표시하는 데이터를 가질 것이다. 따라서, 본 출원에 개시된 인증 시스템을 속이거나 기만하기 위해서, 부정 시도는 모두 매우 있음직하지 않은, 가시적인 임의의 스크린 에지들을 갖거나 비디오 스크린으로부터 임의의 밴딩을 갖지 않으면서, 부정 2-차원 화면 이미지를 왜곡해야할 뿐만 아니라, 배경을 절단하고, 그 후 증분적으로 그리고 정확한 속도로 이 전체를 수행하는 배경, 왜곡, 및 얼굴의 비디오를 제작해야 한다.
많은 현재 알려진 안면 검출 및 안면 인식 알고리즘들은 이미지 내에서 작은 얼굴을 찾도록 구성된다. 따라서, 안면 검출 및 인식 알고리즘들이 줌된 이미지(도 13b)에서 사용자의 얼굴을 검출 및 인식하는 것을 보장하기 위해, 시스템은 아주 근접하여 취해지는 이미지 주위에 큰 버퍼 존(buffer zone)을 추가할 수 있다. 이것은 보다 큰 타원 이미지를 생성하고 사용자의 얼굴이 본애 이미지에서 큰 경우에도, 현재 안면 검출 및 인식 알고리즘들이 얼굴을 검출 인식하게 한다.
도 13a 및 도 13b와 설명된 프로세스에서 기인하는 등록 및 육안이 사용될 때, 상기에서 설명된 눈 이동 보안 피처들이 또한 향상될 수 있다. 예를 들어, 사용자가 타원(1330)을 채우기 위해 그 또는 그녀의 얼굴에 가깝게 모바일 디바이스(1310)를 가져오도록 지시될 때, QR 코드, 임의의 형태, 바코드, 색상, 텍스트, 숫자들 또는 임의의 다른 시각적 지표가 스크린 상에 디스플레이될 수 있다. 이 가까운 거리에서, 사용자의 눈 또는 얼굴에서 디스플레이된 지표의 반사는 카메라에 의해 보다 쉽게 촬영될 수 있다. 게다가, 촬영된 사람의 "실존"을 결정하기 위한 눈 움직임, 깜박임 등이 또한 아주 근접하게 보다 쉽게 획득될 수 있다.
일 실시예에서, 적어도 하나의 깜박임은 인증을 위한 실존을 입증하기 위해 요구된다. 다른 실시예에서, 깜박임들이 카운팅되고 깜박임들의 수가 인증들 동안 시간이 흐름에 따라 평균될 수 있다. 이것은 모션 동안 관측되는 깜박임들의 수를 인증에서 추가적인 요인으로 가능하게 한다. 사용자가 모션 동안 눈을 깜박일 때의 패턴이 관측되는 경우, 시스템은 사용자가 장차의 인증 시간들 동안 모션 동안 디바이스 위치 및 예상되는 시간에 눈을 깜박인다는 것을 인증할 수 있다.
다른 실시예들에서, 타원 또는 프레임의 크기 또는 위치는 사용자가 타원 내에 그 또는 그녀의 얼굴을 배치하도록 전화를 배치하고/하거나 비스듬히 움직여야 하도록 도 13a, 도 13b에 도시된 이외의 크기들 또는 위치들로 변경할 수 있다. 이것은 사용자의 실존을 보장하는 또 다른 방법을 수립한다.
하나의 대표적인 방법에서, 모바일 디바이스는 프로세싱 동안 캡처되는 제1 이미지 및 사용자로부터의 제1 거리에 배치된다. 이 거리는 사용자로부터 직선으로 떨어질 수 있고 이 실시예에서 아크 또는 오비트가 아닐 수 있다. 이것은 이동 가능한 디바이스 또는 레일 시스템 상에 있는 모바일 디바이스에 의해, 또는 손으로 중 어느 하나로, 모바일 디바이스를 이동하는 사용자에 의해 발생할 수 있다. 또는, 렌즈 시스템은 고정된 시스템에서의 경우 프레임 크기에 관하여 사용자의 얼굴의 크기를 변경하기 위해 조절될 수 있다. 대안적으로, 사용자는 정지 상태를 유지할 수 있고, 다수의 카메라가 사용될 수 있거나, 카메라는 사용자 이동 없이 이동할 수 있다. 움직임(디바이스, 카메라, 렌즈, 또는 사용자로부터)의 일부 형태는 제2 거리에 카메라를 수립하기 위해 발생하였고, 제2 이미지가 프로세싱을 위해 캡처된다. 제1 위치로부터 제2 위치로의 움직임은 사용자를 향해 직선일 수 있다. 프로세싱은 양 이미지들 상에서 발생한다.
프로세싱은 두 개의 이미지들 간 차이, 또는 실제 사람이 촬영되고 있다는 것을 표시하는, 두 개의 이미지들로부터 획득되는 생체 인식의 차이를 검증하기 위한 산출들을 포함할 수 있다. 프로세싱은 매치가 존재하는지 결정하기 위해 제1 인증 이미지를 제1 등록 이미지(제1 거리에 대응하는)와 비교하기 위해 그리고 그 후 매치가 존재하는지 결정하기 위해 제2 인증 이미지를 제2 등록 이미지(제2 거리에 대응하는)와 비교하기 위해 발생할 수 있다. 매치가 발생하면, 인증이 진행될 수 있다.
이들 방법들에 대한 변형들이 또한 제1 거리에서의 매치, 그러나 제2 거리에서의 매치에 대한 실패를 요구하는 시스템을 이용하여 가능하나, 그렇게 함으로써 제2 이미지가 2-차원 화면의 것이 아니라는 것을 표시한다. 매치 또는 매치에 대한 실패를 야기하는 프로세싱은 임의의 유형의 이미지 또는 안면 인식 프로세싱 알고리즘일 수 있다. 본 출원에서 설명된 다른 프로세싱을 이용하는 바와 같이, 프로세싱은 모바일 디바이스, 하나 이상의 원격 서버, 또는 그러한 디바이스들의 임의의 조합 상에서 발생할 수 있다.
본 출원에서 설명된 모든 프로세싱이 모바일 디바이스, 단지 원격 서버, 또는 그 조합 상에서 발생할 수 있다. 생체 인식 데이터는 모바일 디바이스 또는 서버 상에 저장될 수 있거나, 보안 목적들을 위해 둘 사이에 분할할 수 있다. 예를 들어 이미지들은 모바일 디바이스 상에서 프로세싱되나, 클라우드에서 또는 원격 서버에서 등록 데이터와 비교될 수 있다. 또는, 이미지들은 프로세싱 및 비교를 위해 클라우드(원격 서버)로 송신될 수 있다.
터치 스크린 향상
추가적인 부가된 보안 변형들은 사용자의 손가락에 대한 정보를 포함할 수 있다. 터치 스크린들을 갖는 많은 모바일 디바이스는 스크린 상의 사용자의 터치의 위치 및 근사 크기를 검출할 수 있다. 따라서, 사용자의 손가락 또는 엄지 손가락의 근사 크기가 시스템에 의해 측정될 수 있다. 손가락의 크기에 추가하여, 손가락의 지향 각도 또는 오른 또는 왼 손의 손가락들 또는 엄지 손가락들이 사용되는지가 검출될 수 있다.
일 실시예에서, 사용자는 사용자 디바이스의 터치스크린을 터치함으로써 개방할 계정을 선택하고, 등록 촬영을 시작하거나, 인증 촬영을 시작한다. 따라서 인증 시스템은 인증 동안 사용자에 의한 터치가 사용자의 손가락 또는 엄지 손가락의 크기, 스크린에 인가되는 압력량 및 사용자가 오른손인지 왼손인지를 포함하는 이전에 저장된 등록 정보에 대응하는지를 검출할 수 있다. 이것은 인증 시스템에 부가적인 보안 계층을 추가한다.
게다가, 인증 시스템은 사용자가 하나 이상의 미리 결정된 방식으로 지문 리더기 또는 터치스크린을 터치함으로써 인증을 개시하는 것을 요청할 수 있다. 일 실시예에서, 도 14에 도시된 바와 같이, 터치스크린(1410)은 미리 결정된 영역들(1420)로 분할될 수 있다. 예를 들어, 모바일 디바이스의 터치스크린 상에 9개의 동등한, 원형, 사각형, 또는 다른 형태의 영역들(1420)이 존재할 수 있다. 등록 동안, 사용자는 인증을 개시하기 위한 터치를 하기 위해 스크린(1410)의 영역들(1420) 중 하나를 선택한다. 인증 동안, 미리 선택된 영역(1420)이 인증을 시작하기 위해 또는 전체 인증 프로세스 동안 터치되지 않으면, 인증이 거부된다. 그러나 이것은 하나의 가능한 설계 가능성이고 다른 설계 옵션들이 고려된다.
터치스크린 상의 영역들(1420)은 그리드에 의해 시각적으로 표현될 수 있거나, 터치스크린(1410) 상에 전혀 디스플레이되지 않을 수 있다. 도 15에 도시된 바와 같이, 영역들(1420)에 추가하여 또는 그 대신, 버튼들(1520)이 터치스크린(1510) 상에 디스플레이될 수 있다. 여기서, 사용자는 미리 결정된 패턴으로 버튼들(1520) 중 하나 이상을 누름으로써 인증을 개시할 수 있다. 사용자는 또한 미리 결정된 스와이프 패턴을 통해 인증을 개시할 수 있다. 사용자에 의해 터치될 위치는 각 인증 시도와 함께 변경될 수 있고 코드, 숫자, 문자, 색상, 보안문자(captcha) 또는 다른 표시자와 같은, 인증 서버로부터의 임의의 지시들을 통해 사용자에게 전달될 수 있다.
음성 파라미터들
사용자가 처음 시스템을 사용할 때 등록 프로세스 동안 그들의 이미지들을 레코딩하면서 절을 말함으로써 그들의 음성을 레코딩할 수 있다는 것이 또한 고려된다. 그 후, 인증을 위해, 사용자는 또한 그들의 얼굴의 이미지를 캡처하기 위해 모바일 디바이스를 이동시킬 때 절을 또한 말해야 할 수 있다. 따라서, 하나의 추가적인 경로 파라미터는 사용자의 구두 음성 및 인증 프로세스의 다른 계층 또는 요소로서 음성 인식의 사용일 수 있다.
이미지 품질 보증
인증 시스템은 또한 이미지들이 충분한 품질인지를 결정하기 위해 모바일 디바이스로부터 수신되는 이미지들을 프로세싱할 수 있다. 예를 들어, 시스템은 포커스 밖에 있는 이미지들에 의해 또는 지문, 기름 등에 의해 눈에 띄지 않는 카메라 렌즈에 의해 야기되는 불명료함에 대해 이미지들을 체크할 수 있다. 시스템은 해당 사용자에게 이미지들의 품질이 불충분하다는 것(또는 너무 밝거나 또는 너무 어두운 것)을 경보하고 포커스, 노출, 또는 다른 파라미터를 조절하도록, 또는 카메라의 렌즈를 깨끗하게 하도록 사용자에게 지시할 수 있다.
자동 초점 기능
인증 시스템은 또한 모바일 디바이스 카메라가 이와 함께 구비될 때 자동 초점 기능을 활용할 수 있다. 예를 들어, 실제, 3-차원 사람이 촬영되고 있을 때, 시스템은 카메라가 자동 초점 기능을 수행함에 따라 이미지의 선명도가 전체에 걸쳐 변경한다는 것을 보장할 것을 체크한다. 다른 실시예에서, 시스템은 자동 초점 기능을 제어할 수 있고 따라서 카메라는 얼굴을 포함하는 이미지의 일부분의 선명도(초점이 맞는)에 대한 체크를 위해 제1 위치 또는 거리 상에 초점을 맞춘다. 시스템은 그 후 얼굴의 존재가 검출되지 않는 제2 위치 또는 거리에 초점을 맞추고 이미지의 일부분의 선명도(초점이 맞는)에 대해 체크하도록 카메라를 제어한다. 실제 환경에서 3차원 사람이 촬영되고 있는 경우, 실제 사람이 현재 촬영되고 있다는 것을 제시하는, 초점 길이 설정들이 제1 및 제2 위치들에서 상이해야 한다는 것이 예상된다. 그러나, 양 위치들의 초점 길이들이 동일한 경우, 이것은 부정 로그인 시도를 표시하면서, 2차원 사진 또는 스크린이 촬영되고 있다는 것을 표시한다.
시스템은 또한 이미지에서 상이한 특정한 피처들의 상이한 초점 길이들에 대해 체크하기 위해 디바이스의 자동 초점 기능을 제어할 수 있다. 예를 들어, 사람의 얼굴이 정면에서 촬영될 때, 사람의 귀는 사람의 코 끝과 상이한 초점 길이(보다 먼)를 갖도록 기대된다.
로그인 시도의 이미지들
인증 서버는 또한 시간의 미리 결정된 길이 동안 인증 이미지들을 저장하도록 구성될 수 있다. 이미지들은 사용자의 계정에 로그인하려고 시도하는 사람의 증거로서 추가적인 보안 혜택들을 제공할 수 있다. 예를 들어, 시스템은 20회 로그인 시도들과 같은, 시도들 동안 미리 결정된 수의 이전 로그를 저장하거나, 지난 7일 또는 수 주 동안과 같은, 미리 결정된 시간 기간 동안 로그인 시도들로부터의 이미지들을 저장할 수 있다. 임의의 부정 또는 시도된 부정은 계정 서버의 인증 서버에 송신되거나 저장된 로그인을 시도한 사람의 화면들을 야기할 것이다.
단지 사진들이 취해지고 송신될 것이라는 지식은 그들이 그들의 화면이 취해지고 저장될 것이라는 것을 알기 때문에 임의의 잠재적으로 정직하지 못한 사람들에게 상당한 제지 효과가 되고, 그것은 사용자에게 보안에 대한 보증이다. 마찬가지로, 임의의 시도된 그리고 실패된 시도는 계정에 액세스하려고 시도하고 있는 사람의 표시 및 저장된 사진을 가질 수 있다. 실패된 로그인을 시도하는 사람의 화면과 함께 이메일 또는 텍스트 메시지가 인증된 사용자에게 송신될 수 있고 따라서 그들은 그들의 계정에 액세스하려고 시도하고 있는 사람을 안다. 이것은 또한 인증 서버에 의해 프로세싱된 사진 또는 이미지를 이용하는 사용자로서 계정에 대한 보안의 제1 라인을 수립한다.
적응적 매치 임계치들
또한, 사용자를 인증하기 위한 등록 정보 및 인증 정보 간 대응 레벨 또는 퍼센트가 시간이 흐름에 따라 변경될 수 있다. 다시 말해서, 시스템은 적응적 임계치를 포함할 수 있다.
사용자가 정기적으로 상기 설명된 인증 시스템을 사용한 후, 사용자는 여러 번 그 또는 그녀의 머리에 관한 미리 결정된 경로로 모바일 디바이스를 이동시킴으로써 시스템으로 로그인할 것이다. 따라서, 사용자가 인증 시스템을 사용하여 경험을 획득할 것이라는 것, 그리고 사용자가 안전하고 표준화된 모션 경로로 점진적으로 정착할 것이라는 것이 기대될 수 있다. 그에 반해, 사용자의 초기 등록 움직임은 사용자가 인증 시스템으로 거의 경험하지 않았기 때문에 매우 어색하고 어설플 수 있는 경향이 있을 것이다.
보안성을 잃지 않고 사용자에게 보다 편리한 인증 시스템을 만들기 위해, 적응적 임계치 시스템은 등록 움직임이 적응하게 하고 따라서 사용자는 등록 움직임으로서 어색하고 어설픈 초기 움직임으로 폐쇄되지 않는다. 이것을 가능하게 하기 위해서, 각 성공적인 인증 시, 성공한 인증 움직임이 저장되고, 모션 경로가 수용 가능한 모션 경로들의 리스트에 추가된다. 수용 가능한 모션 경로들의 리스트가 미리 결정된 수의 경로에 제한될 수 있다. 새로운 성공한 인증이 완료되고 수용 가능한 모션 경로들의 리스트가 가득 차면, 오래된 등록 모션 경로가 삭제되고 최신의 것이 그 자리에 저장된다. 대안적으로, 리스트 상에 저장된 다른 모션 경로들과 최소한으로 유사한 모션 경로는 삭제될 수 있다. 따라서, 가장 비슷하거나 최신의 모션 경로들을 저장함으로써, 등록 움직임은 사용자가 인증을 위한 편안한 모션 경로로 정착하고 시스템과 친숙해지기 때문에 시간이 흐름에 따라 천천히 적응할 수 있다.
또한, 다른 등록 정보는 사용자 정보와 유사한 방식으로 적응적으로 변경될 수 있다. 예를 들어, 성공한 인증 사진들 또는 생체 인식 정보가 등록 정보의 부분으로서 저장될 수 있고, 오래된 등록 정보가 시간이 흐름에 따라 폐기될 수 있다. 이러한 방식으로, 인증 시스템은 사용자가 노화, 얼굴의 머리 자람, 메이크업의 상이한 스타일들, 새로운 안경들 또는 다른 미묘한 얼굴 변형들을 경험함에 따라 오랜 시간 기간이 지나도 사용자에 대해 편리할 수 있다.
모션 경로 또는 생체 인식 정보, 또는 양자에서 시간이 흐름에 따라 얼마나 많은 변화량이 허용되는지를 결정하는 것은 해당 기관의 보안 요건을 충족하기 위해 인증을 요청하는 기관에 의해 설정될 수 있다. 초기 등록 후 시간 또는 스캔들의 수가 적응적인 임계치를 변경하는데 사용될 수 있다. 예를 들어, 등록 후, 처음 수 일 동안, 임계치는 낮아질 수 있는 한편 보안 위협이 낮고 경로들의 차이들이 더 높아지는 경향이 있다. 다수의 인증 또는 수 일 후, 임계치는 증가할 수 있다. 임계치는 또한 모션 경로 또는 생체 인식 정보 중 어느 하나의 경향 데이터에 기초하여 설정될 수 있다. 예를 들어, 임계치는 데이터가 변화하는 방향으로 보다 관대할 수 있는 한편, 경향에 반하는 데이터에 대해 보다 엄격한 허용 오차를 가질 수 있다.
시간적인 양상이 또한 위치 정보와 함께 추가될 수 있다. 예를 들어, 사용자가 그의 집 근처에서 트랜잭션을 수행 및 인증하고, 그 후 한 시간 이후 다른 트랜잭션이 외국 국가에서 시도되면, 트랜잭션은 거절될 수 있다. 또는 이전 인증 위치 및 다음 인증 위치 간 거리가 이동될 수 없거나 로그인 또는 인증 시도들 간 시간량으로 이동했었던 개연성이 낮은 경우 그것은 거부될 수 있다. 예를 들어, 사용자가 덴버에서 인증하나, 한 시간 후 시도가 뉴욕, 러시아 또는 아프리카에서 이루어지면, 제1 또는 제2 시도는 사용자가 1 시간 동안 이들 위치들 사이를 이동할 수 없기 때문에 부정이다.
또한, 다음 트랜잭션이 제1 트랜잭션에서 떨어진 거리 및 보다 적정한 시간에 시도되는 경우, 대응 레벨 임계치는 트랜잭션을 자동적으로 거부하지 않고, 부가된 보안을 제공하기 위해 상승될 수 있다. 마찬가지로, 고도계는 모바일 디바이스에 의해 결정되는 고도계가 사용자가 위치된 것으로 보고되는 도시의 고도와 상이하면, 이것은 부정 시도를 표시할 수 있도록 사용될 수 있다. 따라서, 모바일 디바이스로부터 판독되는 고도 또는 기압은 위치를 검증하기 위해 사용될 수 있고 GPS 데이터, IP 어드레스 또는 라우터 위치 데이터, 또는 사용자 식별 위치에 대해 상호 참조될 수 있다.
임의의 이미지 왜곡
안면 인식 인증 시스템에 보안의 부가적인 계층을 제공하기 위해, 시스템은 임의의 이미지 왜곡을 활용할 수 있다. 예를 들어, 사용자는 시스템으로 등록 시 임의의 왜곡 알고리즘이 부여될 수 있다. 왜곡 알고리즘은 사람의 얼굴을 미리 결정된 양만큼 넓거나 좁게 하는 것, 사용자의 얼굴 상의 미리 결정된 위치에 미리 결정된 형태를 추가 또는 겹쳐 놓는 것과 같은 이미지에 대한 그러한 왜곡들을 포함할 수 있다. 이의 일례로서, 왜곡은 사용자의 왼쪽 눈 위에 100 픽셀들로 겹쳐 놓은 원형일 수 있다.
사용자로부터 이미지들 상에 고유하게 부여된 왜곡을 이용하면, 해당 사용자에 대한 생체 인식 데이터는 사용자에 의해 사용되는 계정 또는 디바이스에 고유할 것이다. 즉, 인증 서버 상에 또는 모바일 디바이스 상에 저장된 등록 생체 인식은 사용자의 안면 특징들을 반영할 뿐만 아니라, 고유하게 부여된 이미지 왜곡을 반영할 것이다. 따라서, 사람의 정확한, 부정 표현이 상이한 디바이스 상에 또는 상이한 계정을 통해 사용되었더라도, 내놓은 인증 생체 인식은 고유한 왜곡의 차이 또는 부재로 인해 충분히 대응하지 않을 수 있다. 따라서, 전체 보안성이 향상될 수 있다.
보안 계층들
상기 실시예들, 변형들, 및 향상들의 각각이 인증을 위한 보안의 다수의 계층들을 생성하기 위해 필요 시 임의의 조합으로 조합될 수 있다는 것이 주의된다. 또한, 상기 설명된 향상들 또는 변형들 중 하나 보다 많은 것이 조합될 때, 인증 시스템은 계층에서 인증을 실패한 임의의 피드백 또는 표시를 제공하지 않도록 구성될 수 있다.
예를 들어, 인증을 개시하기 위해 미리 결정된 터치 패턴이 인증 움직임 및 안면 인증과 조합될 때, 시스템은 터치 패턴이 부정확한지, 또는 인증 움직임 또는 인증 이미지들이 등록 정보에 대응하는 것을 실패했는지를 표시하지 않는다. 대신에, 시스템은 실패가 발생한지 여부에 관계 없이 인증의 동일한 거부를 제공한다. 이것은 상기 설명된 임의의 수의 보안 피처가 조합되는 경우이다. 이러한 방식으로, 부정자에게 시스템의 보안성을 추가로 향상하면서, 부정 자격들이 정확하게 되어야 하는 어떤 측면을 검출하는 것은 어렵다.
예시적인 애플리케이션들
마찬가지로, 금융 계정 인증으로서 본 출원에서 설명되었지만, 경로 파라미터들 및 이미지 데이터를 사용하는 인증이 자동 액세스, 룸 액세스, 컴퓨터 액세스, 웹 사이트 또는 데이터 액세스, 전화 사용, 컴퓨터 사용, 패키지 수신, 이벤트 액세스, 티켓팅, 법정 액세스, 공항 보안, 소매 트랜잭션, IoT 액세스, 또는 임의의 다른 유형의 상황과 같은, 액세스를 허용하기 전 사용자의 신원의 확인을 요구하는 임의의 환경에서 구현될 수 있다.
예를 들어, 상기 인증 시스템이 소매 트랜잭션을 안전하게 수행하는데 사용되는 실시예가 설명될 것이다. 이 실시예에서, 사용자는 상기 설명된 바와 같이 모바일 디바이스 상의 인증 애플리케이션 또는 인증 서버를 이용하여 등록되고 등록 이미지들 및/또는 생체 인식, 및 등록 움직임을 포함하는 등록 정보를 생성하였다. 이 예에서, 사용자는 신용 카드, 스마트 카드로, 또는 NFC 성능들을 갖는 스마트 폰을 사용하여 소매점에서의 트랜잭션을 완료하는 것을 개시 또는 시도한다.
사용자는 상품들 또는 서비스들을 지불하기 위해 신용 카드, 스마트 카드를 스와이핑하거나, NFC 성능들을 갖는 스마트폰 상의 애플리케이션를 사용함으로써 트랜잭션을 시작한다. 소매점은 그 후 금융 기관의 관련 네트워크("게이트웨이")를 이용하여 카드 또는 계정을 인증할 수 있다. 예를 들어, 소매점은 VISA 또는 AMERICAN EXPRESS에 의해 작동되는 게이트웨이와 같은 게이트웨이를 통해, 계정이 이용 가능한지를 결정할 수 있고 충분히 이용 가능한 자금들을 가진다.
게이트웨이는 그 후 사용자의 신원을 검증함으로써 트랜잭션을 인가하기 위해 인가 서버와 통신할 수 있다. 예를 들어, 게이트웨이는 인증 서버로 인증 요청을 송신할 수 있고, 인증 서버는 그 후 사용자가 트랜잭션을 인증한다는 요청을 위해 사용자의 모바일 디바이스로 푸시 알림과 같은, 통지를 송신한다.
이를테면 모바일 디바이스 상의 진동, 삐 소리, 또는 다른 소리를 통해, 인증 서버로부터 통지의 수신 시, 사용자는 그 후 모바일 디바이스를 이용하여 그 또는 그녀의 신원을 인증할 수 있다. 인증 서버는 또한 사용자에 의해 확인하기 위해 사용자에게 트랜잭션에 관한 정보를 송신할 수 있다. 예를 들어, 인증 서버는 모바일 디바이스가 상인, 상인의 위치, 및 트랜잭션에 대한 총 구매를 디스플레이하게 하는 정보를 송신할 수 있다.
다음으로, 앞서와 같이, 사용자는 모바일 디바이스를 잡고 사용자가 사용자의 머리에 관해 상이한 위치들에 모바일 디바이스를 이동함에 따라 복수의 인증 이미지을 획득할 수 있다. 인증 이미지들을 획득하기 위해 모바일 디바이스를 이동하면서, 모바일 전화는 디바이스의 인증 움직임을 획득하기 위해 자이로스코프, 자기력계, 및 가속도계를 통해 모바일 디바이스의 경로 파라미터들(인증 움직임)을 더 트래킹한다. 모바일 디바이스는 그 후 디바이스 정보, 인증 이미지들, 및 인증 움직임을 인증 서버로 송신할 수 있다. 다른 실시예들에서, 모바일 디바이스는 생체 인식 데이터를 획득하고 생체 인식 데이터를 서버로 송신하기 위해 이미지들을 프로세싱할 수 있다. 또 다른 실시예들에서, 모바일 디바이스는 이미지들을 프로세싱하고, 인증 정보를 획득하고, 인증 정보를 모바일 디바이스 상에 저장된 등록 정보와 비교하며, 비교의 성공/실패 결과들을 인증 서버로 송신할 수 있다.
인증 서버는 그 후 사용자의 신원을 인증하고 디바이스 정보, 인증 이미지들 및/또는 생체 인식, 및 인증 움직임이 등록 디바이스 정보, 등록 이미지들 및/또는 생체 인식, 및 등록 움직임에 대응하는 경우 사용자가 그 또는 그녀의 계정 상의 트랜잭션을 인가하기 원한다는 것을 확인할 수 있다. 인증 서버는 그 후 게이트웨이에 인증 메시지를 송신한다. 게이트웨이가 인증의 확인을 수신하면, 게이트웨이는 그 후 소매 트랜잭션을 허용하기 위해 소매점과 통신한다.
몇몇 이점이 소매 트랜잭션이 상기 시스템 및 방법을 활용하여 인가될 때 획득될 수 있다. 사용자의 신원 확인 및 트랜잭션의 확인이 인증 시스템 및 모바일 디바이스를 통해 완료되기 때문에, 사용자가 그 또는 그녀의 신용 카드 또는 서명을 제공하는 것, 또는 판매 시스템의 소매업자의 지점으로 핀 번호를 입력하는 것이 더 이상 요구되지 않는다. 또한, 소매점은 사용자의 사진 식별을 체크할 필요는 없다. 상기 방법 및 시스템는 또한 그것이 모바일을 이용하여 작업할 수 있는 안전한 트랜잭션들 및 구내 상에, 보안 카메라들과 같은, 카메라들을 가지지 않는 온라인 트랜잭션들을 제공하는 이점을 가진다.
상기에서 설명된 안전한 소매 트랜잭션에서, 사용자는 게이트웨이 및 인증 서버를 통해 소매점으로부터 그 또는 그녀의 모바일 디바이스 상에 총 지불액을 획득한다. 그러나, 일 실시예에서, 모바일 전화는 아이템들 및 구매된 아이템들의 가격들을 식별하기 위해 바코드, QR 코드, 또는 유사한 스캐너로서 카메라를 사용할 수 있다. 모바일 디바이스는 그 후 지불액을 총합하고 소매점과 트랜잭션을 완료하기 위해 체크아웃(checkout)으로서 동작할 수 있다.
다른 실시예에서, 애플리케이션의 사용자는 개인 또는 상인에 익명으로 지불하기 원할 수 있다. 이 인스턴스에서, 사용자는 애플리케이션으로 지불될 액수를 지정할 수 있고, 애플리케이션은 고유의 식별 트랜잭션 번호를 생성할 수 있다. 이 번호는 그 후 제2 사용자에게 제시될 수 있고, 따라서 제2 사용자는 개별 디바이스 상의 애플리케이션 상에 식별 트랜잭션 번호를 타이핑할 수 있다. 고유의 식별 트랜잭션 번호는 또한 NFC, 블루투스, QR 코드, 또는 다른 적합한 방법들을 통해 사용자로부터 제2 사용자로 송신될 수 있다. 제2 사용자는 또한 액수 및 지불 요청을 타이핑할 수 있다.
지불 요청 및 고유 식별 트랜잭션 번호를 수신 시, 인증 서버는 트랜잭션을 인증하기 위해 제1 사용자의 모바일 디바이스에 통지를 송신할 수 있다. 사용자는 그 후 상기 설명된 안면 인식 인증 시스템을 사용하여 그 또는 그녀의 신원을 검증할 수 있다. 사용자는 대안적으로 또는 추가적으로 지문 또는 망막 스캔, 경로 기반 모션 및 이미징과 같은 다른 생체 인식 데이터를 사용하여 그 또는 그녀의 신원을 검증할 수 있거나, 사용자는 비밀번호를 입력할 수 있다. 인증 시, 사용자의 디바이스는 사용자의 지불을 요청 및 인증하기 위한 지불 제공자에 대한 요청을 제2 사용자로 송신할 수 있다. 이러한 방식으로, 트랜잭션의 사용자들이 익명이면서 지불이 안전하게 행하여질 수 있다.
일 실시예에 따라, 보안의 추가적인 수단으로서, 모바일 디바이스로부터의 GPS 정보가 또한 인증하고 소매 트랜잭션을 허용하기 위해 인증 서버로 송신될 수 있다. 예를 들어, 모바일 디바이스로부터의 GPS 좌표들은 사용자가 소매점에 실제로 존재한다는 것을 확인하기 위해 소매점의 좌표들과 비교될 수 있다. 이러한 방식으로, 신용 카드를 절도하고 먼 위치(소매 위치와 비교할 때)에서 카드를 사용하려고 시도하는 범죄자는 사용자의 전화가 소매점의 위치에 있지 않기 때문에 트랜잭션을 완료하는 것이 불가능하다. IP 어드레스들은 또한 위치를 결정하는데 사용될 수 있다.
상기에서 설명된 것처럼, 사용자를 인증하기 위한 등록 정보 및 인증 정보 간 대응 레벨 또는 퍼센트가 또한 모바일 디바이스의 GPS의 좌표들에 기초하여 조절될 수 있다. 예를 들어, 소매점 및 모바일 디바이스의 GPS 좌표들이 사용자의 집 근처이면, 대응 레벨은 99% 매치율과 같은, 보다 낮은 임계치로 설정될 수 있다. 대안적으로, 위치가 예를 들어, 사용자의 집으로부터 매우 멀고 외국 국가에 있으면, 대응 레벨은 99.999% 매치율과 같은, 보다 높은 임계치로 설정될 수 있다.
본 발명의 다양한 실시예들이 설명되었지만, 해당 기술 분야에서의 통상의 기술자들에게 본 발명의 범위에 들어가는 보다 더 많은 실시예들 및 구현예들이 가능하다는 것이 명백할 것이다. 또한, 본 출원에서 설명된 다양한 피처들, 요소들, 및 실시예들은 임의의 조합 또는 배열로 청구 또는 조합될 수 있다.

Claims (20)

  1. 카메라 및 적어도 하나의 움직임 검출 센서를 포함하는 사용자의 모바일 디바이스를 통해 인증 시스템에 사용자를 등록 및 인증하기 위한 방법으로서, 상기 방법은:
    상기 사용자의 적어도 하나의 제1 이미지로부터 등록 생체 인식 정보를 캡처하는 단계;
    메모리 상에 상기 등록 생체 인식 정보를 저장하는 단계;
    인증 세션 동안, 상기 사용자의 적어도 하나의 제2 이미지를 캡처하는 단계 - 상기 적어도 하나의 제2 이미지는 상기 모바일 디바이스의 상기 카메라에 의해 레코딩됨 -;
    상기 사용자의 상기 적어도 하나의 제2 이미지로부터 인증 생체 인식 정보를 캡처하는 단계;
    상기 모바일 디바이스로 상기 적어도 하나의 제2 이미지의 캡처 동안, 상기 모바일 디바이스 내의 상기 적어도 하나의 움직임 검출 센서로부터 경로 파라미터 데이터를 레코딩하는 단계 - 상기 경로 파라미터 데이터는 상기 적어도 하나의 제2 이미지의 캡처 동안 상기 모바일 디바이스의 인증 움직임을 나타냄 -;
    상기 인증 생체 인식 정보가 상기 등록 생체 인식 정보와 비교할 때 미리 결정된 유사도 임계치를 충족하는지 여부를 결정하기 위해, 상기 인증 생체 인식 정보를 저장된 상기 등록 생체 인식 정보와 비교하는 단계;
    상기 인증 움직임이 예상되는 움직임과 비교할 때 미리 결정된 유사도 임계치를 충족하는지 여부를 결정하기 위해, 상기 사용자에 의해 이동되어진 상기 모바일 디바이스의 상기 인증 움직임을 상기 모바일 디바이스의 상기 예상되는 움직임과 비교하는 단계; 및
    상기 인증 생체 인식 정보가 상기 등록 생체 인식 정보와 충분히 대응하는 경우, 그리고 상기 인증 움직임이 상기 예상되는 움직임과 비교할 때 미리 결정된 유사도 임계치를 충족하는 경우, 상기 사용자를 인증하는 단계를 포함하는, 방법.
  2. 청구항 1에 있어서,
    등록 경로 파라미터들을 상기 적어도 하나의 움직임 검출 센서로 캡처하는 단계를 더 포함하고, 상기 등록 경로 파라미터들은 상기 사용자에 의한 상기 모바일 디바이스의 등록 움직임을 나타내고, 상기 예상되는 움직임을 상기 등록 움직임으로 정의하는 것인, 방법.
  3. 청구항 1에 있어서,
    상기 사용자의 상기 적어도 하나의 제1 이미지 및 상기 적어도 하나의 제2 이미지는 상기 사용자의 얼굴의 이미지를 포함하고, 상기 등록 생체 인식 정보 및 상기 인증 생체 인식 정보는 안면 인식 정보를 포함하는 것인, 방법.
  4. 청구항 1에 있어서,
    상기 적어도 하나의 제1 이미지의 촬영 동안 등록 디바이스 정보를 캡처하는 단계;
    상기 메모리 상에 상기 등록 디바이스 정보를 저장하는 단계;
    상기 적어도 하나의 제2 이미지의 촬영 동안 인증 디바이스 정보를 캡처하는 단계; 및
    상기 인증 디바이스 정보가 상기 등록 디바이스 정보에 충분히 대응하는지 여부를 결정하기 위해 상기 인증 디바이스 정보를 상기 등록 디바이스 정보와 비교하는 단계를 더 포함하는, 방법.
  5. 청구항 4에 있어서,
    상기 디바이스 정보는, 디바이스 제조업체, 모델 번호, 일련 번호(serial number), 및 모바일 네트워크 정보 중 적어도 하나를 포함하는 것인, 방법.
  6. 청구항 1에 있어서,
    적어도 하나의 움직임 검출 센서는, 가속도계, 자기력계(magnetometer), 및 자이로스코프 중 적어도 하나를 포함하는 것인, 방법.
  7. 사용자의 모바일 디바이스를 활용하는 안면 인증 시스템으로서, 상기 모바일 디바이스는 카메라 및 적어도 하나의 움직임 검출 센서를 포함하고, 상기 인증 시스템은,
    프로세서, 메모리, 및 적어도 하나의 트랜시버를 포함하는 인증 서버 - 상기 적어도 하나의 트랜시버는 상기 인증 서버로부터 데이터를 송신하고 데이터를 수신하도록 구성됨 -;
    하나 이상의 데이터베이스를 저장하도록 구성되는 하나 이상의 메모리 - 상기 하나 이상의 데이터베이스는 인증 정보 프로필들을 저장하도록 구성됨 -; 및
    상기 인증 서버의 상기 메모리 상에 저장되는 기계 판독 가능 명령들로서, 상기 프로세서에 의해 실행될 때, 상기 인증 서버로 하여금,
    상기 모바일 디바이스로부터 등록 생체 인식을 수신하는 것 - 상기 등록 생체 인식은 상기 모바일 디바이스의 상기 카메라를 통해 획득되는 상기 사용자의 얼굴의 적어도 하나의 제1 이미지로부터 프로세싱되는 안면 인식 데이터를 포함함 -;
    상기 하나 이상의 데이터베이스에 상기 등록 생체 인식을 저장하고 상기 등록 생체 인식을 사용자 인증 정보 프로필과 결부시키는 것;
    상기 사용자에 의한 인증 시도 동안 상기 모바일 디바이스로부터 인증 생체 인식을 수신하는 것 - 상기 인증 생체 인식은 상기 사용자의 얼굴의 적어도 하나의 제2 이미지로부터 프로세싱되는 안면 인식 데이터를 포함하고, 상기 이미지는 상기 모바일 디바이스의 상기 카메라로부터 획득됨 -;
    상기 모바일 디바이스로부터 인증 움직임 정보를 수신하는 것 - 상기 인증 움직임 정보는 상기 모바일 디바이스에서의 상기 적어도 하나의 움직임 검출 센서에 의해 검출되는 상기 적어도 하나의 제2 이미지의 촬영 동안 상기 모바일 디바이스의 움직임에 관한 데이터를 포함함 -;
    상기 인증 생체 인식 및 상기 인증 움직임 정보를, 상기 사용자 인증 정보 프로필과 함께 상기 데이터베이스에 저장된 상기 등록 생체 인식 및 예상되는 움직임과 비교하는 것; 및
    상기 인증 생체 인식 및 상기 인증 움직임 정보와 상기 등록 생체 인식 및 상기 예상되는 움직임과의 비교 매치율에 기초하여 상기 사용자를 인증하거나 인증하지 않는 것
    을 수행하게 하고,
    상기 모바일 디바이스는 디스플레이 스크린의 제1 디스플레이 영역 내에 상기 사용자의 얼굴을 배치하도록 상기 사용자에게 지시하기 위해 상기 디스플레이 스크린 상에 제1 프롬프트를 디스플레이하고,
    상기 모바일 디바이스는 상기 디스플레이 스크린의 제2 디스플레이 영역 내에 상기 사용자의 얼굴을 배치하도록 상기 사용자에게 지시하기 위해 상기 디스플레이 스크린 상에 제2 프롬프트를 디스플레이하고, 상기 제2 디스플레이 영역은 상기 제1 디스플레이 영역과 상이한 크기이며,
    상기 예상되는 움직임은 상기 제1 디스플레이 영역 및 상기 제2 디스플레이 영역 내에 상기 얼굴을 순차적으로 배치하기 위한 상기 모바일 디바이스의 예상 경로에 기초하는 것인, 안면 인증 시스템.
  8. 삭제
  9. 청구항 7에 있어서, 상기 인증 서버는 상기 적어도 하나의 제2 이미지에서 밴딩(banding)의 존재 또는 부재를 검출하는 것인, 안면 인증 시스템.
  10. 청구항 7에 있어서, 상기 인증 서버는 상기 적어도 하나의 제2 이미지에서 스크린 에지의 존재 또는 부재를 검출하는 것인, 안면 인증 시스템.
  11. 청구항 7에 있어서,
    상기 인증 서버 또는 모바일 디바이스는 상기 적어도 하나의 제1 이미지에서 촬영된 얼굴의 성별, 연령, 및 인종 중 적어도 하나를 추정하고,
    상기 인증 서버는 상기 적어도 하나의 제2 이미지에서 촬영된 상기 얼굴의 성별, 연령, 및 인종 중 적어도 하나를 추정하며,
    상기 인증 서버는 상기 비교 매치율의 임계치에 관한 상기 적어도 하나의 제1 이미지 및 상기 적어도 하나의 제2 이미지에서 검출된 성별, 연령, 및 인종 중 적어도 하나의 비교 매치율에 기초하여 상기 사용자를 인증하거나 인증하지 않는 것인, 안면 인증 시스템.
  12. 청구항 7에 있어서, 인증을 위해 요구되는 상기 비교 매치율의 임계치는 가변적인 것인, 안면 인증 시스템.
  13. 청구항 12에 있어서, 상기 비교 매치율의 임계치는 다수의 성공적인 인증에 기초하여 증가하는 것인, 안면 인증 시스템.
  14. 청구항 12에 있어서, 상기 비교 매치율의 임계치는 시간에 걸쳐 증가하는 것인, 안면 인증 시스템.
  15. 사용자의 카메라 구비 컴퓨팅 디바이스를 통해 인증 시스템에서 사용자를 인증하기 위한 방법으로서,
    상기 사용자로부터 제1 거리에서 상기 컴퓨팅 디바이스의 카메라로 촬영된 상기 사용자의 적어도 하나의 제1 이미지를 캡처하는 단계;
    상기 적어도 하나의 제1 이미지로부터 안면 인식 데이터에 기초하여 제1 생체 인식 데이터를 획득하기 위해 상기 적어도 하나의 제1 이미지를 프로세싱하는 단계;
    상기 사용자로부터 제2 거리에서 상기 컴퓨팅 디바이스의 카메라로 촬영된 상기 사용자의 적어도 하나의 제2 이미지를 캡처하는 단계 - 상기 제2 거리는 상기 제1 거리와 상이함 -;
    상기 적어도 하나의 제2 이미지로부터 안면 인식 데이터에 기초하여 제2 생체 인식 데이터를 획득하기 위해 상기 적어도 하나의 제2 이미지를 프로세싱하는 단계;
    상기 제1 생체 인식 데이터를 상기 제2 생체 인식 데이터와 비교하는 단계;
    상기 제1 생체 인식 데이터가 상기 제2 생체 인식 데이터와 미리 결정된 임계치 내에서 매칭하지 않는 경우, 상기 사용자를 인증하는 단계; 및
    상기 제1 생체 인식 데이터가 상기 제2 생체 인식 데이터와 미리 결정된 임계치 내에서 매칭하는 경우, 상기 사용자에 대한 액세스를 거부하는 단계를 포함하는, 방법.
  16. 청구항 15에 있어서,
    상기 사용자로부터 상기 제1 거리에서 상기 컴퓨팅 디바이스의 상기 카메라로 촬영된 상기 사용자의 적어도 하나의 제1 등록 이미지를 캡처하는 단계;
    상기 적어도 하나의 제1 등록 이미지로부터 안면 인식 데이터에 기초하여 제1 등록 생체 인식 데이터를 획득하기 위해 상기 적어도 하나의 제1 등록 이미지를 프로세싱하는 단계;
    상기 제1 생체 인식 데이터를 상기 제1 등록 생체 인식 데이터와 비교하는 단계; 및
    상기 제1 생체 인식 데이터가 상기 제1 등록 생체 인식 데이터와 미리 결정된 임계치 내에서 매칭하는 경우, 상기 사용자를 인증하는 단계를 더 포함하는, 방법.
  17. 청구항 16에 있어서,
    상기 사용자로부터 상기 제2 거리에서 상기 컴퓨팅 디바이스의 상기 카메라로 촬영된 상기 사용자의 적어도 하나의 제2 등록 이미지를 캡처하는 단계;
    상기 적어도 하나의 제2 등록 이미지로부터 안면 인식 데이터에 기초하여 제2 등록 생체 인식 데이터를 획득하기 위해 상기 적어도 하나의 제2 등록 이미지를 프로세싱하는 단계;
    상기 제2 생체 인식 데이터를 상기 제2 등록 생체 인식 데이터와 비교하는 단계; 및
    상기 제2 생체 인식 데이터가 상기 제2 등록 생체 인식 데이터와 미리 결정된 임계치 내에서 매칭하는 경우, 상기 사용자를 인증하는 단계를 더 포함하는, 방법.
  18. 청구항 15에 있어서, 상기 컴퓨팅 디바이스는 촬영 동안 상기 컴퓨팅 디바이스의 디스플레이 상에 실시간 비디오 피드백을 제공하는 것인, 방법.
  19. 청구항 15에 있어서, 상기 적어도 하나의 제1 이미지 및 상기 적어도 하나의 제2 이미지를 프로세싱하기 전에 상기 적어도 하나의 제1 이미지 및 상기 적어도 하나의 제2 이미지를 왜곡시키는 단계를 더 포함하는, 방법.
  20. 청구항 15에 있어서, 촬영 동안 상기 컴퓨팅 디바이스의 디스플레이 상에 패턴을 디스플레이하는 단계; 및
    상기 사용자의 눈 또는 얼굴에서 상기 패턴의 반사를 검출하기 위해 상기 적어도 하나의 제1 이미지 또는 상기 적어도 하나의 제2 이미지를 프로세싱하는 단계를 더 포함하는, 방법.
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Families Citing this family (343)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
EP2203865A2 (en) 2007-09-24 2010-07-07 Apple Inc. Embedded authentication systems in an electronic device
US8600120B2 (en) 2008-01-03 2013-12-03 Apple Inc. Personal computing device control using face detection and recognition
US9210313B1 (en) 2009-02-17 2015-12-08 Ikorongo Technology, LLC Display device content selection through viewer identification and affinity prediction
US11430561B2 (en) 2010-06-07 2022-08-30 Affectiva, Inc. Remote computing analysis for cognitive state data metrics
US20170105668A1 (en) * 2010-06-07 2017-04-20 Affectiva, Inc. Image analysis for data collected from a remote computing device
US20170095192A1 (en) * 2010-06-07 2017-04-06 Affectiva, Inc. Mental state analysis using web servers
US9002322B2 (en) 2011-09-29 2015-04-07 Apple Inc. Authentication with secondary approver
US8769624B2 (en) 2011-09-29 2014-07-01 Apple Inc. Access control utilizing indirect authentication
WO2014028769A2 (en) 2012-08-15 2014-02-20 Jumio Inc. Image processing for credit validation
US11017211B1 (en) * 2012-09-07 2021-05-25 Stone Lock Global, Inc. Methods and apparatus for biometric verification
US11301670B2 (en) * 2012-09-07 2022-04-12 Stone Lock Global, Inc. Methods and apparatus for collision detection in biometric verification
US11594072B1 (en) 2012-09-07 2023-02-28 Stone Lock Global, Inc. Methods and apparatus for access control using biometric verification
US11017212B2 (en) * 2012-09-07 2021-05-25 Stone Lock Global, Inc. Methods and apparatus for biometric verification
US11275929B2 (en) * 2012-09-07 2022-03-15 Stone Lock Global, Inc. Methods and apparatus for privacy protection during biometric verification
US11017214B1 (en) * 2012-09-07 2021-05-25 Stone Lock Global, Inc. Methods and apparatus for biometric verification
US11163984B2 (en) * 2012-09-07 2021-11-02 Stone Lock Global, Inc. Methods and apparatus for constructing biometrical templates using facial profiles of users
US11163983B2 (en) * 2012-09-07 2021-11-02 Stone Lock Global, Inc. Methods and apparatus for aligning sampling points of facial profiles of users
US11017213B1 (en) * 2012-09-07 2021-05-25 Stone Lock Global, Inc. Methods and apparatus for biometric verification
US10693874B2 (en) 2013-04-19 2020-06-23 Pearson Education, Inc. Authentication integrity protection
US10235511B2 (en) 2013-04-19 2019-03-19 Pearson Education, Inc. Authentication integrity protection
US9898642B2 (en) 2013-09-09 2018-02-20 Apple Inc. Device, method, and graphical user interface for manipulating user interfaces based on fingerprint sensor inputs
KR102185166B1 (ko) * 2014-02-21 2020-12-01 삼성전자주식회사 생체 정보를 인식하기 위한 전자 장치 및 방법
US10043185B2 (en) 2014-05-29 2018-08-07 Apple Inc. User interface for payments
US10402896B1 (en) 2014-07-03 2019-09-03 Wells Fargo Bank, N.A. Systems and methods for interactive financial categorization and budgeting
US10223754B1 (en) 2014-08-12 2019-03-05 Wells Fargo Bank, N.A. Personal financial planning and engagement with peer-based comparison
US10614204B2 (en) 2014-08-28 2020-04-07 Facetec, Inc. Facial recognition authentication system including path parameters
CA3186147A1 (en) 2014-08-28 2016-02-28 Kevin Alan Tussy Facial recognition authentication system including path parameters
US10803160B2 (en) 2014-08-28 2020-10-13 Facetec, Inc. Method to verify and identify blockchain with user question data
US10915618B2 (en) 2014-08-28 2021-02-09 Facetec, Inc. Method to add remotely collected biometric images / templates to a database record of personal information
US11256792B2 (en) 2014-08-28 2022-02-22 Facetec, Inc. Method and apparatus for creation and use of digital identification
US10698995B2 (en) * 2014-08-28 2020-06-30 Facetec, Inc. Method to verify identity using a previously collected biometric image/data
US10250597B2 (en) * 2014-09-04 2019-04-02 Veridium Ip Limited Systems and methods for performing user recognition based on biometric information captured with wearable electronic devices
CN107209906A (zh) * 2014-11-17 2017-09-26 维萨国际服务协会 三维图像增强显示装置中的认证和交易
US9412169B2 (en) 2014-11-21 2016-08-09 iProov Real-time visual feedback for user positioning with respect to a camera and a display
GB2525464B (en) * 2015-01-13 2016-03-16 Validsoft Uk Ltd Authentication method
US9870456B2 (en) * 2015-03-30 2018-01-16 Synaptics Incorporated Systems and methods for biometric authentication
US10547610B1 (en) * 2015-03-31 2020-01-28 EMC IP Holding Company LLC Age adapted biometric authentication
US10929550B2 (en) 2015-04-30 2021-02-23 Masaaki Tokuyama Terminal device and computer program
WO2016175333A1 (ja) * 2015-04-30 2016-11-03 真旭 徳山 端末装置およびコンピュータプログラム
US20160358133A1 (en) 2015-06-05 2016-12-08 Apple Inc. User interface for loyalty accounts and private label accounts for a wearable device
US9940637B2 (en) 2015-06-05 2018-04-10 Apple Inc. User interface for loyalty accounts and private label accounts
GB2599608B (en) * 2015-07-22 2022-08-24 Worldpay Uk Ltd Secure Data Entry Device
US10546183B2 (en) 2015-08-10 2020-01-28 Yoti Holding Limited Liveness detection
ES2929974T3 (es) * 2015-08-12 2022-12-05 Haventec Pty Ltd Sistema de autenticación de dispositivo
US10146981B2 (en) * 2015-09-10 2018-12-04 Qualcomm Incorporated Fingerprint enrollment and matching with orientation sensor input
JP6324939B2 (ja) * 2015-11-05 2018-05-16 株式会社ソニー・インタラクティブエンタテインメント 情報処理装置およびログイン制御方法
US10769255B2 (en) * 2015-11-11 2020-09-08 Samsung Electronics Co., Ltd. Methods and apparatuses for adaptively updating enrollment database for user authentication
US9554279B1 (en) * 2015-11-12 2017-01-24 Finjan Mobile, Inc. Authorized areas of authentication
US9760700B2 (en) * 2015-12-03 2017-09-12 Google Inc. Image based CAPTCHA challenges
US10445603B1 (en) * 2015-12-11 2019-10-15 Lytx, Inc. System for capturing a driver image
US10142328B1 (en) * 2015-12-19 2018-11-27 Securus Technologies, Inc. Account enrollment systems and processes
US10102358B2 (en) * 2015-12-29 2018-10-16 Sensory, Incorporated Face-controlled liveness verification
CN108475308A (zh) * 2016-01-08 2018-08-31 维萨国际服务协会 使用生物测定输入的安全认证
US20170206525A1 (en) * 2016-01-19 2017-07-20 Genband Us Llc Online transaction authorization via a mobile device application
US11080706B2 (en) * 2016-03-07 2021-08-03 International Business Machines Corporation Blocking fraudulent transactions in an NFC device
US10956544B1 (en) 2016-04-01 2021-03-23 Massachusetts Mutual Life Insurance Company Access control through head imaging and biometric authentication
US10733275B1 (en) * 2016-04-01 2020-08-04 Massachusetts Mutual Life Insurance Company Access control through head imaging and biometric authentication
US11401733B2 (en) * 2016-04-15 2022-08-02 Spectrum Brands, Inc. Wireless lockset with integrated angle of arrival (AOA) detection
CN105956022B (zh) * 2016-04-22 2021-04-16 腾讯科技（深圳）有限公司 电子镜图像处理方法和装置、图像处理方法和装置
USD987653S1 (en) 2016-04-26 2023-05-30 Facetec, Inc. Display screen or portion thereof with graphical user interface
US10922747B2 (en) * 2016-04-28 2021-02-16 10F Pursuit LLC System and method for securing and removing over-locks from vacant storage units
US11094152B2 (en) * 2016-04-28 2021-08-17 10F Pursuit LLC System and method for applying over-locks without requiring unlock codes
US10475115B2 (en) * 2017-09-20 2019-11-12 Bradford A. Minsley System and method for managing distributed encrypted combination over-locks from a remote location
DK179186B1 (en) 2016-05-19 2018-01-15 Apple Inc REMOTE AUTHORIZATION TO CONTINUE WITH AN ACTION
CN115444169A (zh) * 2016-05-25 2022-12-09 尤尔实验室有限公司 电子蒸发器的控制
CN106096964B (zh) * 2016-05-31 2020-06-19 北京小米移动软件有限公司 支付方法及装置
US10621581B2 (en) 2016-06-11 2020-04-14 Apple Inc. User interface for transactions
DK201670622A1 (en) 2016-06-12 2018-02-12 Apple Inc User interfaces for transactions
KR20180000603A (ko) * 2016-06-23 2018-01-03 엘지전자 주식회사 이동 단말기 및 그 제어방법
JP2018005271A (ja) * 2016-06-27 2018-01-11 株式会社東芝 サーバ、ｉｃカード処理装置、および、ｉｃカード処理システム
WO2018000184A1 (en) 2016-06-28 2018-01-04 Intel Corporation Iris or other body part identification on a computing device
EP3481661A4 (en) * 2016-07-05 2020-03-11 Nauto, Inc. AUTOMATIC DRIVER IDENTIFICATION SYSTEM AND METHOD
DE102016113560A1 (de) * 2016-07-22 2018-01-25 Hermann Geupel Digitales Authentifizierungsverfahren
JP2018023768A (ja) * 2016-07-28 2018-02-15 パナソニック インテレクチュアル プロパティ コーポレーション オブ アメリカＰａｎａｓｏｎｉｃ Ｉｎｔｅｌｌｅｃｔｕａｌ Ｐｒｏｐｅｒｔｙ Ｃｏｒｐｏｒａｔｉｏｎ ｏｆ Ａｍｅｒｉｃａ 被測定者特定方法、被測定者特定システム、血圧の測定状態判定方法、血圧の測定状態判定装置及び血圧の測定状態判定プログラム
US10628661B2 (en) * 2016-08-09 2020-04-21 Daon Holdings Limited Methods and systems for determining user liveness and verifying user identities
US10210380B2 (en) 2016-08-09 2019-02-19 Daon Holdings Limited Methods and systems for enhancing user liveness detection
US10217009B2 (en) 2016-08-09 2019-02-26 Daon Holdings Limited Methods and systems for enhancing user liveness detection
US11115408B2 (en) * 2016-08-09 2021-09-07 Daon Holdings Limited Methods and systems for determining user liveness and verifying user identities
US10089521B2 (en) * 2016-09-02 2018-10-02 VeriHelp, Inc. Identity verification via validated facial recognition and graph database
US9842330B1 (en) 2016-09-06 2017-12-12 Apple Inc. User interfaces for stored-value accounts
US10931676B2 (en) * 2016-09-21 2021-02-23 Fyfo Llc Conditional delivery of content over a communication network including social sharing and video conference applications using facial recognition
CN107870666B (zh) * 2016-09-28 2020-12-29 腾讯科技（深圳）有限公司 一种终端控制方法及终端
CN107918792B (zh) * 2016-10-10 2022-06-17 九阳股份有限公司 一种机器人的初始化交互方法
EP3526731A4 (en) * 2016-10-17 2020-06-24 Muppirala, Ravikumar REMOTE IDENTIFICATION OF A PERSON WITH A COMBINATION OF VOICE PROFILE AND FACE IDENTIFICATION
US10540491B1 (en) * 2016-10-25 2020-01-21 Wells Fargo Bank, N.A. Virtual and augmented reality signatures
US10496808B2 (en) 2016-10-25 2019-12-03 Apple Inc. User interface for managing access to credentials for use in an operation
CN107992728B (zh) * 2016-10-27 2022-05-20 腾讯科技（深圳）有限公司 人脸验证方法及装置
US11410160B2 (en) 2016-11-04 2022-08-09 Walmart Apollo, Llc Authenticating online transactions using separate computing device
GB2555660B (en) * 2016-11-07 2019-12-04 Cirrus Logic Int Semiconductor Ltd Methods and apparatus for authentication in an electronic device
US11544359B2 (en) * 2016-11-08 2023-01-03 Proprius Technolgies S.A.R.L Unique patterns extracted from involuntary eye motions to identify individuals
US11074325B1 (en) * 2016-11-09 2021-07-27 Wells Fargo Bank, N.A. Systems and methods for dynamic bio-behavioral authentication
US20180137663A1 (en) * 2016-11-11 2018-05-17 Joshua Rodriguez System and method of augmenting images of a user
JP2018081402A (ja) * 2016-11-15 2018-05-24 キヤノン株式会社 画像処理装置、画像処理方法、及びプログラム
US10621419B2 (en) * 2016-12-06 2020-04-14 Robert William Kocher Method and system for increasing biometric acceptance rates and reducing false accept rates and false rates
US11588813B2 (en) 2016-12-08 2023-02-21 Mastercard International Incorporated Systems and methods for biometric authentication using existing databases
JP7242528B2 (ja) * 2016-12-08 2023-03-20 ヴェリディウム アイピー リミテッド モバイルデバイスを用いてキャプチャした画像を使用する、指紋によるユーザ認証を実施するためのシステムおよび方法
GB201621176D0 (en) * 2016-12-13 2017-01-25 Hanscan Ip Bv Authentication systems and methods
CN106888203B (zh) * 2016-12-13 2020-03-24 阿里巴巴集团控股有限公司 基于增强现实的虚拟对象分配方法及装置
KR102488427B1 (ko) * 2016-12-19 2023-01-13 삼성전자주식회사 전자 장치 및 전자 장치의 신체 정보 관리 방법
SG10201610686SA (en) * 2016-12-20 2018-07-30 Mastercard International Inc Systems and methods for processing a payment transaction authorization request
US10586031B2 (en) * 2016-12-21 2020-03-10 Fingerprint Cards Ab Biometric authentication of a user
JP6592828B2 (ja) * 2016-12-22 2019-10-23 京セラドキュメントソリューションズ株式会社 認証設定システムおよび画像形成装置
CN108241836A (zh) * 2016-12-23 2018-07-03 同方威视技术股份有限公司 用于安检的方法及装置
KR102462603B1 (ko) * 2017-01-03 2022-11-03 삼성전자주식회사 콘텐츠를 관리하기 위한 방법 및 그 전자 장치
US10672403B2 (en) 2017-02-07 2020-06-02 Pindrop Security, Inc. Age compensation in biometric systems using time-interval, gender and age
US11115403B2 (en) 2017-02-21 2021-09-07 Baldev Krishan Multi-level user device authentication system for internet of things (IOT)
CN110325998B (zh) * 2017-02-24 2024-03-12 瑞典爱立信有限公司 使用机器学习对实例进行分类
US11042625B2 (en) * 2017-03-03 2021-06-22 William Bojan System for visual password input and method for accepting a visual password input
CN110692062B (zh) * 2017-03-24 2023-12-08 奇跃公司 虹膜代码的累积和置信分配
KR102387571B1 (ko) * 2017-03-27 2022-04-18 삼성전자주식회사 라이브니스 검사 방법 및 장치
CN107391983B (zh) 2017-03-31 2020-10-16 创新先进技术有限公司 一种基于物联网的信息处理方法及装置
KR102316278B1 (ko) * 2017-04-07 2021-10-22 삼성전자 주식회사 지문 정보를 저장하기 위한 전자 장치 및 방법
US11100572B1 (en) * 2017-04-28 2021-08-24 Wells Fargo Bank, N.A. Customer verification and account creation systems and methods
US10659464B2 (en) * 2017-05-10 2020-05-19 Microsoft Technology Licensing, Llc Securely authenticating a bot user
CN108876385B (zh) * 2017-05-11 2020-06-16 创新先进技术有限公司 身份认证方法、装置和系统
US20180336326A1 (en) * 2017-05-17 2018-11-22 Bank Of America Corporation System for electronic authentication with bot detection and denial
US10574650B2 (en) * 2017-05-17 2020-02-25 Bank Of America Corporation System for electronic authentication with live user determination
CN108932621B (zh) * 2017-05-26 2022-01-28 北京京东尚科信息技术有限公司 安全性验证方法和装置
EP3410330B1 (en) * 2017-05-31 2021-07-21 Mastercard International Incorporated Improvements in biometric authentication
US11354390B2 (en) * 2017-06-04 2022-06-07 Apple Inc. Biometric authentication with user input
US10657401B2 (en) * 2017-06-06 2020-05-19 Microsoft Technology Licensing, Llc Biometric object spoof detection based on image intensity variations
CN109086645B (zh) * 2017-06-13 2021-04-20 阿里巴巴集团控股有限公司 人脸识别方法、装置以及虚假用户的识别方法、装置
GB2563599A (en) * 2017-06-19 2018-12-26 Zwipe As Incremental enrolment algorithm
WO2018235975A1 (ko) * 2017-06-22 2018-12-27 조민환 단말 장치 및 이의 원격 제어 방법
KR102299847B1 (ko) * 2017-06-26 2021-09-08 삼성전자주식회사 얼굴 인증 방법 및 장치
US11069210B2 (en) * 2017-06-28 2021-07-20 Amazon Technologies, Inc. Selecting a video frame for notification using audio/video recording and communication devices
US11423387B2 (en) * 2017-07-03 2022-08-23 Gp Network Asia Pte. Ltd. Processing payments
US10846387B2 (en) * 2017-07-12 2020-11-24 At&T Intellectual Property I, L.P. Managing access based on activities of entities
CN107451446B (zh) 2017-07-18 2020-05-26 Oppo广东移动通信有限公司 解锁控制方法及相关产品
US10540489B2 (en) 2017-07-19 2020-01-21 Sony Corporation Authentication using multiple images of user from different angles
JP7210872B2 (ja) * 2017-07-19 2023-01-24 富士フイルムビジネスイノベーション株式会社 画像処理装置及び画像処理プログラム
CN107480601B (zh) 2017-07-20 2019-12-13 Oppo广东移动通信有限公司 检测方法及相关产品
SE542213C2 (en) * 2017-07-21 2020-03-10 Identitrade Ab Method and system for creating a strong authentication for a user using a portable electronic device
CN109325933B (zh) 2017-07-28 2022-06-21 阿里巴巴集团控股有限公司 一种翻拍图像识别方法及装置
WO2019109153A2 (en) * 2017-07-28 2019-06-13 Mohd Suria Mohammad Satria Alam Shah A mobile wallet solution for facilitating proximity payments
EP3662411A1 (en) * 2017-08-01 2020-06-10 Apple Inc. Biometric authentication techniques
US11151235B2 (en) * 2017-08-01 2021-10-19 Apple Inc. Biometric authentication techniques
US10606993B2 (en) * 2017-08-09 2020-03-31 Jumio Corporation Authentication using facial image comparison
JP6954355B2 (ja) * 2017-08-10 2021-10-27 日本電気株式会社 情報取得システム、情報取得方法及び記憶媒体
CN107480500B (zh) * 2017-08-11 2021-04-27 维沃移动通信有限公司 一种人脸验证的方法及移动终端
EP3669334B1 (en) * 2017-08-18 2023-09-27 Carrier Corporation Method to create a building path for building occupants based on historic information
CN109426714B (zh) * 2017-08-30 2022-04-19 创新先进技术有限公司 换人检测方法及装置、用户身份验证方法及装置
CN107679861B (zh) 2017-08-30 2022-11-11 创新先进技术有限公司 资源转移方法、资金支付方法、装置及电子设备
US10867161B2 (en) * 2017-09-06 2020-12-15 Pixart Imaging Inc. Auxiliary filtering device for face recognition and starting method for electronic device
KR102396472B1 (ko) * 2017-09-09 2022-05-10 애플 인크. 생체측정 인증의 구현
KR102301599B1 (ko) * 2017-09-09 2021-09-10 애플 인크. 생체측정 인증의 구현
CN109858224A (zh) * 2017-09-09 2019-06-07 苹果公司 生物识别认证的实现
KR102185854B1 (ko) 2017-09-09 2020-12-02 애플 인크. 생체측정 인증의 구현
CN107657221B (zh) * 2017-09-12 2021-08-24 Oppo广东移动通信有限公司 一种面部信息采集方法及相关设备
US20190080065A1 (en) * 2017-09-12 2019-03-14 Synaptics Incorporated Dynamic interface for camera-based authentication
NO20171742A1 (en) * 2017-09-15 2019-03-18 Elliptic Laboratories As User Authentication Control
US10735959B2 (en) 2017-09-18 2020-08-04 Element Inc. Methods, systems, and media for detecting spoofing in mobile authentication
EP3457365B1 (en) * 2017-09-18 2023-09-06 Legic Identsystems Ag Personal identity verification system and method for verifying the identity of an individual
US11627289B1 (en) * 2017-09-19 2023-04-11 Amazon Technologies, Inc. Activating security system alarms based on data generated by audio/video recording and communication devices
US11538098B2 (en) * 2017-09-20 2022-12-27 DaVinci Lock LLC System and method for randomly generating and associating unlock codes and lock identifiers
US11663650B2 (en) * 2017-09-20 2023-05-30 DaVinci Lock LLC System and method for transmitting unlock codes based on event triggers
US11416919B2 (en) * 2017-09-20 2022-08-16 DaVinci Lock LLC System and method for retrieving an unlock code via electronic messaging
AT15804U1 (de) * 2017-09-21 2018-04-15 Eazy Connect Ltd Verfahren zur Überprüfung der Identität einer Person und Bereitstellung von damit verknüpften Nutzerdaten
US10679082B2 (en) * 2017-09-28 2020-06-09 Ncr Corporation Self-Service Terminal (SST) facial authentication processing
CN109583285B (zh) 2017-09-29 2023-03-07 阿里巴巴集团控股有限公司 对象识别方法
CN109583287B (zh) 2017-09-29 2024-04-12 浙江莲荷科技有限公司 实物识别方法及验证方法
WO2019077013A1 (en) 2017-10-18 2019-04-25 Soapbox Labs Ltd. METHODS AND SYSTEMS FOR PROCESSING AUDIO SIGNALS CONTAINING VOICE DATA
EP3701421A1 (en) * 2017-10-25 2020-09-02 Sensormatic Electronics, LLC Frictionless access control system embodying satellite cameras for facial recognition
US10599824B2 (en) * 2017-11-16 2020-03-24 Bank Of America Corporation Authenticating access to a computing resource using pattern-based facial recognition
US10958641B2 (en) * 2017-11-20 2021-03-23 International Business Machines Corporation Context-aware biometric access control policies
US10924476B2 (en) * 2017-11-29 2021-02-16 Ncr Corporation Security gesture authentication
US11538257B2 (en) 2017-12-08 2022-12-27 Gatekeeper Inc. Detection, counting and identification of occupants in vehicles
CN108280332B (zh) * 2017-12-15 2021-08-03 创新先进技术有限公司 移动终端的生物特征认证识别检测方法、装置和设备
CN108229937A (zh) * 2017-12-20 2018-06-29 阿里巴巴集团控股有限公司 基于增强现实的虚拟对象分配方法及装置
US10915904B2 (en) * 2017-12-21 2021-02-09 Mastercard International Incorporated Systems and methods for facilitating network transactions based on user authentication
GB2569794A (en) 2017-12-21 2019-07-03 Yoti Holding Ltd Biometric user authentication
GB2574919B (en) * 2017-12-21 2020-07-01 Yoti Holding Ltd Biometric user authentication
CN108053219B (zh) * 2017-12-29 2023-06-02 浙江万里学院 一种安全的智能物流费用支付方法
CN108268619B (zh) 2018-01-08 2020-06-30 阿里巴巴集团控股有限公司 内容推荐方法及装置
CN108229408A (zh) * 2018-01-11 2018-06-29 梁庆生 一种新型的利用人脸识别进行身份认证的技术
JP6627894B2 (ja) * 2018-01-12 2020-01-08 日本電気株式会社 顔認証装置
JP6593466B2 (ja) * 2018-01-12 2019-10-23 日本電気株式会社 顔認証装置
US10817710B2 (en) * 2018-01-12 2020-10-27 Sensormatic Electronics, LLC Predictive theft notification
JP6525072B1 (ja) * 2018-01-12 2019-06-05 日本電気株式会社 顔認証装置
US10931667B2 (en) 2018-01-17 2021-02-23 Baldev Krishan Method and system for performing user authentication
CN108446817B (zh) 2018-02-01 2020-10-02 阿里巴巴集团控股有限公司 确定业务对应的决策策略的方法、装置和电子设备
US20200387906A1 (en) * 2018-02-23 2020-12-10 Visa International Service Association Efficient biometric self-enrollment
CN110197099B (zh) * 2018-02-26 2022-10-11 腾讯科技（深圳）有限公司 跨年龄人脸识别及其模型训练的方法和装置
EP3759646A4 (en) * 2018-03-02 2021-03-17 Visa International Service Association DYNAMIC LIGHTING FOR IMAGE-BASED VERIFICATION PROCESSING
CN108491768A (zh) * 2018-03-06 2018-09-04 西安电子科技大学 角膜反射人脸认证抗欺诈攻击方法、人脸特征认证系统
US11004080B2 (en) * 2018-03-22 2021-05-11 Capital One Services, Llc Fraud deterrence and/or identification using multi-faceted authorization procedures
KR102584459B1 (ko) * 2018-03-22 2023-10-05 삼성전자주식회사 전자 장치 및 이의 인증 방법
CN108564127B (zh) * 2018-04-19 2022-02-18 腾讯科技（深圳）有限公司 图像转换方法、装置、计算机设备及存储介质
JP6446676B1 (ja) * 2018-04-24 2019-01-09 株式会社サイバーウェア 本人認証システム、方法およびプログラム
US10817706B2 (en) 2018-05-01 2020-10-27 Universal City Studios Llc System and method for facilitating throughput using facial recognition
WO2019213631A1 (en) * 2018-05-03 2019-11-07 Rival Labs, Inc. Systems, devices, and methods for secure, flexible, and scalable ticketing and guest experience platform
US10839200B2 (en) * 2018-05-16 2020-11-17 Gatekeeper Security, Inc. Facial detection and recognition for pedestrian traffic
US11087119B2 (en) * 2018-05-16 2021-08-10 Gatekeeper Security, Inc. Facial detection and recognition for pedestrian traffic
CN108973715B (zh) * 2018-05-29 2021-03-02 商丘职业技术学院 新能源汽车智能充电桩
US11170085B2 (en) 2018-06-03 2021-11-09 Apple Inc. Implementation of biometric authentication
RU2709649C2 (ru) * 2018-06-06 2019-12-19 Виталий Борисович Дагиров Система удалённой регистрации пользователей мобильной связи
US10810353B2 (en) * 2018-06-08 2020-10-20 Rmg Networks Holding Corporation Player software architecture
US20190394196A1 (en) * 2018-06-20 2019-12-26 Boris Gill Remote authentication of identity
US11321983B2 (en) 2018-06-26 2022-05-03 Veriscan, Llc System and method for identifying and verifying one or more individuals using facial recognition
US10902153B2 (en) 2018-06-29 2021-01-26 International Business Machines Corporation Operating a mobile device in a limited access mode
US11394705B2 (en) 2018-07-10 2022-07-19 Ademco Inc. Systems and methods for verifying credentials to perform a secured operation in a connected system
KR102511292B1 (ko) 2018-07-11 2023-03-17 삼성전자주식회사 전자 장치의 객체 인증 장치 및 방법
US20200019968A1 (en) 2018-07-11 2020-01-16 Capital One Services, Llc System and method for authenticating transactions from a mobile device
CN108960841A (zh) * 2018-07-16 2018-12-07 阿里巴巴集团控股有限公司 支付方法、装置及系统
US11100204B2 (en) * 2018-07-19 2021-08-24 Motorola Mobility Llc Methods and devices for granting increasing operational access with increasing authentication factors
US11068893B2 (en) * 2018-07-20 2021-07-20 Ford Global Technologies, Llc Decentralized cloud-based authentication for vehicles and associated transactions
US11032705B2 (en) 2018-07-24 2021-06-08 Carrier Corporation System and method for authenticating user based on path location
JP6479245B1 (ja) * 2018-07-31 2019-03-06 株式会社メルカリ プログラム、情報処理方法、情報処理装置
JP6481073B1 (ja) * 2018-07-31 2019-03-13 株式会社メルカリ プログラム、情報処理方法、情報処理装置
JP6490860B1 (ja) * 2018-07-31 2019-03-27 株式会社メルカリ プログラム、情報処理方法、情報処理装置
US11138821B2 (en) 2018-08-08 2021-10-05 Matthew Heuman System and method for hybrid model electronic voting
US11134084B1 (en) * 2018-08-22 2021-09-28 Hid Global Corporation Diversified authentication and access control
CN110569856B (zh) 2018-08-24 2020-07-21 阿里巴巴集团控股有限公司 样本标注方法及装置、损伤类别的识别方法及装置
CN110569696A (zh) 2018-08-31 2019-12-13 阿里巴巴集团控股有限公司 用于车辆部件识别的神经网络系统、方法和装置
CN110570316A (zh) 2018-08-31 2019-12-13 阿里巴巴集团控股有限公司 训练损伤识别模型的方法及装置
CN110569697A (zh) 2018-08-31 2019-12-13 阿里巴巴集团控股有限公司 车辆的部件检测方法、装置及设备
CN110569695B (zh) 2018-08-31 2021-07-09 创新先进技术有限公司 基于定损图像判定模型的图像处理方法和装置
CN110569837B (zh) 2018-08-31 2021-06-04 创新先进技术有限公司 优化损伤检测结果的方法及装置
CN110569864A (zh) 2018-09-04 2019-12-13 阿里巴巴集团控股有限公司 基于gan网络的车损图像生成方法和装置
CN110569699B (zh) 2018-09-07 2020-12-29 创新先进技术有限公司 对图片进行目标采样的方法及装置
CN113408403A (zh) * 2018-09-10 2021-09-17 创新先进技术有限公司 活体检测方法、装置和计算机可读存储介质
CN110889314B (zh) * 2018-09-10 2022-09-13 北京市商汤科技开发有限公司 图像处理方法、装置、电子设备、服务器及系统
US11163981B2 (en) * 2018-09-11 2021-11-02 Apple Inc. Periocular facial recognition switching
US10990805B2 (en) * 2018-09-12 2021-04-27 Apple Inc. Hybrid mode illumination for facial recognition authentication
US10909225B2 (en) * 2018-09-17 2021-02-02 Motorola Mobility Llc Electronic devices and corresponding methods for precluding entry of authentication codes in multi-person environments
US10860096B2 (en) 2018-09-28 2020-12-08 Apple Inc. Device control using gaze information
US11100349B2 (en) 2018-09-28 2021-08-24 Apple Inc. Audio assisted enrollment
US20200104875A1 (en) 2018-09-28 2020-04-02 Allstate Insurance Company Data Processing System with Machine Learning Engine to Provide Output Generation Functions
US10817738B2 (en) 2018-10-03 2020-10-27 The Government of the United States of America, as represented by the Secretary of Homeland Security Quantifying biometric information acquisition
US11289100B2 (en) * 2018-10-08 2022-03-29 Google Llc Selective enrollment with an automated assistant
US11238294B2 (en) * 2018-10-08 2022-02-01 Google Llc Enrollment with an automated assistant
US11115409B2 (en) 2018-10-18 2021-09-07 International Business Machines Corporation User authentication by emotional response
US10783388B2 (en) * 2018-10-26 2020-09-22 Alibaba Group Holding Limited Spoof detection using multiple image acquisition devices
US20220004617A1 (en) * 2018-10-31 2022-01-06 Orchid Sound Technologies LLC Passwordless authentication systems and methods
JPWO2020095350A1 (ja) * 2018-11-05 2021-09-24 日本電気株式会社 情報処理装置、情報処理方法及びプログラム
US10956718B2 (en) * 2018-11-08 2021-03-23 International Business Machines Corporation Photograph permission management integrated with real-time facial recognition
EP3651057B1 (fr) * 2018-11-09 2023-06-14 Tissot S.A. Procede d'authentification faciale d'un porteur d'une montre
WO2020131037A1 (en) * 2018-12-18 2020-06-25 Rovi Guides, Inc. Systems and methods for automated tracking on a handheld device using a remote camera
US10803458B1 (en) 2018-12-20 2020-10-13 Worldpay, Llc Methods and systems for detecting suspicious or non-suspicious activities involving a mobile device use
US11288386B2 (en) 2018-12-21 2022-03-29 Verizon Patent And Licensing Inc. Method and system for self-sovereign information management
US11514177B2 (en) 2018-12-21 2022-11-29 Verizon Patent And Licensing Inc. Method and system for self-sovereign information management
US11062006B2 (en) 2018-12-21 2021-07-13 Verizon Media Inc. Biometric based self-sovereign information management
US11176629B2 (en) * 2018-12-21 2021-11-16 FreightVerify, Inc. System and method for monitoring logistical locations and transit entities using a canonical model
US10860874B2 (en) 2018-12-21 2020-12-08 Oath Inc. Biometric based self-sovereign information management
US11288387B2 (en) 2018-12-21 2022-03-29 Verizon Patent And Licensing Inc. Method and system for self-sovereign information management
US11182608B2 (en) 2018-12-21 2021-11-23 Verizon Patent And Licensing Inc. Biometric based self-sovereign information management
US11281754B2 (en) 2018-12-21 2022-03-22 Verizon Patent And Licensing Inc. Biometric based self-sovereign information management
US11196740B2 (en) * 2018-12-21 2021-12-07 Verizon Patent And Licensing Inc. Method and system for secure information validation
CN109784919A (zh) * 2018-12-25 2019-05-21 瞬联软件科技（北京）有限公司 一种用颜色显示网上支付安全风险值的方法及系统
EP3674934A1 (en) * 2018-12-26 2020-07-01 Thales Dis France SA Biometric acquisition system and method
CN111382592B (zh) * 2018-12-27 2023-09-29 杭州海康威视数字技术股份有限公司 活体检测方法和设备
US20220078338A1 (en) * 2018-12-28 2022-03-10 Sony Group Corporation Information processing apparatus, information processing method, and information processing program
CN111164610B (zh) * 2019-01-04 2023-10-13 深圳市汇顶科技股份有限公司 用于增强面部识别安全性的反欺骗真脸部感测
US11403884B2 (en) * 2019-01-16 2022-08-02 Shenzhen GOODIX Technology Co., Ltd. Anti-spoofing face ID sensing
US11151232B2 (en) * 2019-01-28 2021-10-19 EMC IP Holding Company LLC User authentication by endpoint device using local policy engine and endpoint data
US20220057525A1 (en) * 2019-01-30 2022-02-24 Buddi Limited Identification device
CN109785459B (zh) * 2019-02-20 2022-05-27 成都信息工程大学 一种检测监控系统及其控制方法
EP3906499B1 (en) * 2019-02-28 2023-11-15 Google LLC User authentication using pose-based facial recognition
EP3938953A4 (en) * 2019-03-12 2022-12-28 Element, Inc. FACIAL RECOGNITION SPOOFING DETECTION WITH MOBILE DEVICES
US10467398B1 (en) * 2019-03-14 2019-11-05 Alibaba Group Holding Limited Authentication by transmitting information through a human body
US10885171B2 (en) * 2019-03-21 2021-01-05 Advanced New Technologies Co., Ltd. Authentication verification using soft biometric traits
US11328352B2 (en) 2019-03-24 2022-05-10 Apple Inc. User interfaces for managing an account
US11182630B2 (en) 2019-03-29 2021-11-23 Advanced New Technologies Co., Ltd. Using an illumination sequence pattern for biometric authentication
JP7361262B2 (ja) * 2019-03-29 2023-10-16 パナソニックＩｐマネジメント株式会社 精算決済装置および無人店舗システム
US20200314411A1 (en) 2019-03-29 2020-10-01 Alibaba Group Holding Limited Synchronizing an illumination sequence of illumination sources with image capture in rolling shutter mode
WO2020210737A1 (en) * 2019-04-10 2020-10-15 Palmer Francis R Method and apparatus for facial verification
CN110060400B (zh) * 2019-04-29 2021-05-18 李佳怿 一种出租屋门禁实名入住系统及方法
US11321436B2 (en) 2019-05-01 2022-05-03 Samsung Electronics Co., Ltd. Human ID for mobile authentication
KR102216158B1 (ko) * 2019-05-02 2021-02-15 연세대학교 산학협력단 복수의 컴퓨팅 장치에 내장된 센서를 활용한 사용자 인증 시스템
US20200353868A1 (en) * 2019-05-07 2020-11-12 Gentex Corporation Eye gaze based liveliness and multi-factor authentication process
KR102561689B1 (ko) * 2019-05-29 2023-08-01 삼성에스디에스 주식회사 생체 정보 등록 장치 및 방법, 생체 인증 장치 및 방법
CN110123090A (zh) * 2019-05-31 2019-08-16 苏州工业职业技术学院 一种多用途语音播报镜
EP3984242A1 (en) * 2019-06-14 2022-04-20 InterDigital CE Patent Holdings Method and apparatus for associating a first device with a second device
US11057380B2 (en) * 2019-06-17 2021-07-06 Namecheap, Inc. Secure online ID validation and review system
US10892901B1 (en) * 2019-07-05 2021-01-12 Advanced New Technologies Co., Ltd. Facial data collection and verification
CN113726526A (zh) * 2019-07-05 2021-11-30 创新先进技术有限公司 人脸数据采集、验证的方法、设备及系统
US10867193B1 (en) 2019-07-10 2020-12-15 Gatekeeper Security, Inc. Imaging systems for facial detection, license plate reading, vehicle overview and vehicle make, model, and color detection
WO2021010967A1 (en) * 2019-07-15 2021-01-21 Hewlett-Packard Development Company, L.P. Associating biometric user characteristics with document processing jobs
US11450151B2 (en) * 2019-07-18 2022-09-20 Capital One Services, Llc Detecting attempts to defeat facial recognition
JP7351505B2 (ja) * 2019-08-02 2023-09-27 株式会社タニタ 生体情報測定システム、不正測定判定方法、及び不正測定判定プログラム
RU2716221C1 (ru) * 2019-08-07 2020-03-06 Виталий Борисович Дагиров Способ удалённой регистрации пользователя мобильной связи посредством устройства мобильной связи, снабжённого модулем съёмки и сенсорным экраном
US11607200B2 (en) 2019-08-13 2023-03-21 GE Precision Healthcare LLC Methods and system for camera-aided ultrasound scan setup and control
US11283937B1 (en) * 2019-08-15 2022-03-22 Ikorongo Technology, LLC Sharing images based on face matching in a network
US11906628B2 (en) 2019-08-15 2024-02-20 Apple Inc. Depth mapping using spatial multiplexing of illumination phase
US11550938B2 (en) * 2019-09-03 2023-01-10 Science Applications International Corporation Automatic device zeroization
US11386485B2 (en) * 2019-09-09 2022-07-12 Ebay Inc. Capture device based confidence indicator
US11743723B2 (en) * 2019-09-16 2023-08-29 Microstrategy Incorporated Predictively providing access to resources
US11250258B2 (en) * 2019-09-18 2022-02-15 Citrix Systems, Inc. Systems and methods for preventing information dissemination from an image of a pupil
RU2736576C1 (ru) * 2019-10-10 2020-11-18 Виталий Борисович Дагиров Способ удалённой регистрации пользователя мобильной связи посредством устройства мобильной связи, снабжённого модулем съёмки и сенсорным экраном
RU2721412C1 (ru) * 2019-10-10 2020-05-19 Виталий Борисович Дагиров Способ удалённой регистрации пользователя мобильной связи посредством устройства мобильной связи, снабжённого модулем съёмки и сенсорным экраном
US11196965B2 (en) 2019-10-25 2021-12-07 Gatekeeper Security, Inc. Image artifact mitigation in scanners for entry control systems
CN112749586B (zh) * 2019-10-30 2023-08-11 厦门立达信数字教育科技有限公司 一种用户识别方法及系统
CN110807187B (zh) * 2019-11-06 2021-09-14 福建福链科技有限公司 一种基于区块链的网络市场违法信息存证方法及平台端
TWI767414B (zh) * 2019-11-21 2022-06-11 劉鎮崇 漸進式全球定位系統及其方法
EP3832407B1 (fr) * 2019-12-06 2024-03-27 Tissot S.A. Procédé de connexion sécurisée d'une montre à un serveur distant
US11575670B2 (en) 2019-12-09 2023-02-07 Accenture Global Solutions Limited Adaptive user authentication
US11507248B2 (en) 2019-12-16 2022-11-22 Element Inc. Methods, systems, and media for anti-spoofing using eye-tracking
CN113034764B (zh) * 2019-12-24 2023-03-03 深圳云天励飞技术有限公司 门禁控制方法、装置、设备以及门禁系统
KR102291593B1 (ko) * 2019-12-26 2021-08-18 엘지전자 주식회사 영상표시장치 및 그의 동작방법
EP3885944A4 (en) * 2019-12-27 2021-12-15 Rakuten Group, Inc. AUTHENTICATION SYSTEM, AUTHENTICATION DEVICE, AUTHENTICATION PROCESS, AND PROGRAM
US20210209606A1 (en) * 2020-01-05 2021-07-08 Obsecure Inc. System, Device, and Method of User Authentication and Transaction Verification
CN111262834B (zh) * 2020-01-09 2022-03-29 中国信息通信研究院 物理实体的认证、可信解析方法、装置及系统
AU2020421711A1 (en) * 2020-01-16 2022-07-28 Nec Corporation Face authentication apparatus, control method and program therefor, face authentication gate apparatus, and control method and program therefor
CN111310150B (zh) * 2020-01-19 2023-04-21 湖北工程学院新技术学院 一种基于安全计算机的安全认证系统
US20230081918A1 (en) * 2020-02-14 2023-03-16 Venkat Suraj Kandukuri Systems and Methods to Produce Customer Analytics
US20210266737A1 (en) * 2020-02-21 2021-08-26 NextGen Monetization Trust Multi-usage configuration table for performing biometric validation of a user to activate an integrated proximity-based module
US11437127B2 (en) 2020-03-13 2022-09-06 NextGen Monetization Trust Trusted third-party computerized platform for AI-based health wallet
CN111263126A (zh) * 2020-03-31 2020-06-09 陈小河 一种视频智能识别与信息推送防范管理系统
US11763472B1 (en) 2020-04-02 2023-09-19 Apple Inc. Depth mapping with MPI mitigation using reference illumination pattern
US11368289B1 (en) 2020-04-06 2022-06-21 Bank Of America Corporation Video registration and authentication using blockchain
US11696140B1 (en) * 2020-04-27 2023-07-04 United Services Automobile Association (Usaa) Authentication based on user interaction with images or objects
US11430292B2 (en) 2020-06-04 2022-08-30 Shneider Ramson Thomas Biometric-data-acquisition-based arrangements between online consultant and online user
US11657458B2 (en) 2020-06-10 2023-05-23 Allstate Insurance Company Data processing system for secure data sharing and customized output generation
WO2021252153A1 (en) 2020-06-11 2021-12-16 Apple Inc. Global-shutter image sensor with time-of-flight sensing capability
US11816194B2 (en) 2020-06-21 2023-11-14 Apple Inc. User interfaces for managing secure operations
AU2020103160B4 (en) * 2020-07-21 2021-07-15 Asbestos Reports Australia Pty Limited Data integrity management in a computer network
JP6797388B1 (ja) * 2020-07-31 2020-12-09 アカメディア・ジャパン株式会社 オンライン学習システム
RU2747039C1 (ru) * 2020-08-03 2021-04-23 Публичное Акционерное Общество "Вымпел-Коммуникации" Способ идентификации абонента в сети оператора связи и его подключения к оператору связи
US11528269B2 (en) 2020-08-05 2022-12-13 Bank Of America Corporation Application for requesting multi-person authentication
US11792188B2 (en) 2020-08-05 2023-10-17 Bank Of America Corporation Application for confirming multi-person authentication
US11792187B2 (en) 2020-08-05 2023-10-17 Bank Of America Corporation Multi-person authentication
CN112000940B (zh) * 2020-09-11 2022-07-12 支付宝(杭州)信息技术有限公司 一种隐私保护下的用户识别方法、装置以及设备
US11250281B1 (en) * 2020-10-21 2022-02-15 Daon Enterprises Limited Enhanced liveness detection of facial image data
CN112348640B (zh) * 2020-11-12 2021-08-13 北京科技大学 一种基于面部情感状态分析的在线购物系统及方法
CN112256769B (zh) * 2020-11-13 2024-04-12 北京海致星图科技有限公司 一种基于Pregel的实现挖掘商业银行交易数据的资金圈分布的方法
US11736809B2 (en) * 2020-11-17 2023-08-22 Dell Products L.P. Method to dynamically adjust display to enhance ambient lighting in a video conference and system therefor
USD976904S1 (en) 2020-12-18 2023-01-31 Stone Lock Global, Inc. Biometric scanner
CN114692210A (zh) * 2020-12-25 2022-07-01 航天信息股份有限公司 一种数据存储系统、方法、设备及介质
CN114760331A (zh) * 2020-12-28 2022-07-15 深圳Tcl新技术有限公司 一种基于物联网的事件处理方法、系统、终端及存储介质
DE102021200920A1 (de) * 2021-02-02 2022-08-04 Robert Bosch Gesellschaft mit beschränkter Haftung Elektronisches Gerät, System zum drahtlosen Informationsaustausch und Verfahren zum Koppeln zweier Geräte
US20220261066A1 (en) * 2021-02-15 2022-08-18 Apple Inc. Systems, Methods, and Graphical User Interfaces for Automatic Measurement in Augmented Reality Environments
SE2150206A1 (en) * 2021-02-26 2022-08-27 Fingerprint Cards Anacatum Ip Ab Enrolling biometrics with mutual trust through 3rd party
US11961334B2 (en) * 2021-04-18 2024-04-16 Microsoft Technology Licensing, Llc. Biometric data storage using feature vectors and associated global unique identifier
US20230064932A1 (en) * 2021-08-31 2023-03-02 Mastercard International Incorporated Systems and methods for use in establishing reusable data files associated with users
WO2023034877A1 (en) * 2021-09-03 2023-03-09 Emed Labs, Llc Systems and methods for self-administered sample collection
US11501875B1 (en) * 2022-01-11 2022-11-15 inFormed Consent LLC Informed patient consent through video tracking
CN114529405B (zh) * 2022-02-24 2022-11-15 发明之家(北京)科技有限公司 一种基于智能交易的信息访问管理方法及系统
CN114724571B (zh) * 2022-03-29 2024-05-03 大连理工大学 一种鲁棒的分布式说话人噪声消除系统
CN114785629B (zh) * 2022-06-17 2022-09-02 天津市职业大学 一种智能网关交互方法和交互系统
US20240054197A1 (en) * 2022-08-11 2024-02-15 Nametag, Inc. Systems and methods for user verification
CN116570914B (zh) * 2023-05-13 2023-12-19 广州市安洛网络有限责任公司 一种智能游戏交互方法和系统
CN116582281B (zh) * 2023-07-10 2023-09-22 中国人民解放军国防科技大学 一种基于密码技术的安全人脸识别方法、系统及设备
CN117011950B (zh) * 2023-08-29 2024-02-02 国政通科技有限公司 一种活体检测方法及装置

Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR101242390B1 (ko) * 2011-12-29 2013-03-12 인텔 코오퍼레이션 사용자를 인증하기 위한 방법, 장치, 및 컴퓨터 판독 가능한 기록 매체
US20140123275A1 (en) * 2012-01-09 2014-05-01 Sensible Vision, Inc. System and method for disabling secure access to an electronic device using detection of a predetermined device orientation
US20140169643A1 (en) * 2011-09-05 2014-06-19 Yasuhiro Todoroki Face authentication system, face authentication method, and face authentication program

Family Cites Families (352)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US5031228A (en) 1988-09-14 1991-07-09 A. C. Nielsen Company Image recognition system and method
JP2755156B2 (ja) 1994-01-31 1998-05-20 日本電気株式会社 磁気ディスク装置
US5835616A (en) 1994-02-18 1998-11-10 University Of Central Florida Face detection using templates
US5781650A (en) 1994-02-18 1998-07-14 University Of Central Florida Automatic feature detection and age classification of human faces in digital images
US5699449A (en) 1994-11-14 1997-12-16 The University Of Connecticut Method and apparatus for implementation of neural networks for face recognition
US5842194A (en) 1995-07-28 1998-11-24 Mitsubishi Denki Kabushiki Kaisha Method of recognizing images of faces or general images using fuzzy combination of multiple resolutions
US5850470A (en) 1995-08-30 1998-12-15 Siemens Corporate Research, Inc. Neural network for locating and recognizing a deformable object
US5784056A (en) 1995-12-29 1998-07-21 Sun Microsystems, Inc. System and method for temporally varying pointer icons
JP3279913B2 (ja) 1996-03-18 2002-04-30 株式会社東芝 人物認証装置、特徴点抽出装置及び特徴点抽出方法
US6173068B1 (en) 1996-07-29 2001-01-09 Mikos, Ltd. Method and apparatus for recognizing and classifying individuals based on minutiae
US6165709A (en) 1997-02-28 2000-12-26 Fred Hutchinson Cancer Research Center Methods for drug target screening
AU9582498A (en) 1997-09-26 1999-04-12 Trident Systems Inc System, method and medium for increasing compression of an image while minimizing image degradation
JP3361980B2 (ja) 1997-12-12 2003-01-07 株式会社東芝 視線検出装置及びその方法
US6301370B1 (en) 1998-04-13 2001-10-09 Eyematic Interfaces, Inc. Face recognition from video images
US6310601B1 (en) 1998-05-12 2001-10-30 International Business Machines Corporation Resizing images to improve network throughput
US5956122A (en) 1998-06-26 1999-09-21 Litton Systems, Inc Iris recognition apparatus and method
JP4663047B2 (ja) 1998-07-13 2011-03-30 株式会社半導体エネルギー研究所 レーザー照射装置及び半導体装置の作製方法
DE19834321A1 (de) 1998-07-30 2000-02-03 Alcatel Sa Verfahren, Endgerät, Knoten, Programmodul und Bedienoberfläche zur Ermittlung von für eine Kommunikationsbeziehung erforderlichen Merkmalen
US6134339A (en) 1998-09-17 2000-10-17 Eastman Kodak Company Method and apparatus for determining the position of eyes and for correcting eye-defects in a captured frame
US6678664B1 (en) 1999-04-26 2004-01-13 Checkfree Corporation Cashless transactions without credit cards, debit cards or checks
USD457890S1 (en) 2000-01-04 2002-05-28 Apple Computer, Inc. User interface for computer display
WO2001061448A1 (en) 2000-02-18 2001-08-23 The University Of Maryland Methods for the electronic annotation, retrieval, and use of electronic images
US7660444B2 (en) 2000-02-24 2010-02-09 Nokia Corporation Method and apparatus for user recognition using CCD cameras
US6775397B1 (en) 2000-02-24 2004-08-10 Nokia Corporation Method and apparatus for user recognition using CCD cameras
AUPQ717700A0 (en) 2000-04-28 2000-05-18 Canon Kabushiki Kaisha A method of annotating an image
US7120607B2 (en) * 2000-06-16 2006-10-10 Lenovo (Singapore) Pte. Ltd. Business system and method using a distorted biometrics
US6728401B1 (en) 2000-08-17 2004-04-27 Viewahead Technology Red-eye removal using color image processing
US8954432B2 (en) 2000-11-15 2015-02-10 Mark Frigon Users tagging users in photos online
US6697502B2 (en) 2000-12-14 2004-02-24 Eastman Kodak Company Image processing method for detecting human figures in a digital image
US7197531B2 (en) 2000-12-29 2007-03-27 Fotomedia Technologies, Llc Meta-application architecture for integrating photo-service websites for browser-enabled devices
US7181017B1 (en) 2001-03-23 2007-02-20 David Felsher System and method for secure three-party communications
AU2002367930A1 (en) 2001-05-15 2003-12-22 Harold F. Beal In-situ formation of cap for ammunition projectile
USD485279S1 (en) 2002-10-28 2004-01-13 Groxis, Inc. Knowledge map user interface for a display
DE60213032T2 (de) 2001-05-22 2006-12-28 Matsushita Electric Industrial Co. Ltd. Gerät zur Gesichtsdetektion, Gerät zur Detektion der Gesichtspose, Gerät zur Extraktion von Teilbildern und Verfahren für diese Geräte
TW505892B (en) 2001-05-25 2002-10-11 Ind Tech Res Inst System and method for promptly tracking multiple faces
US6999111B2 (en) 2001-06-26 2006-02-14 Eastman Kodak Company Electronic camera and system for transmitting digital over a communication network
TWI278782B (en) 2001-08-24 2007-04-11 Toshiba Corp Personal recognition apparatus
US7058209B2 (en) 2001-09-20 2006-06-06 Eastman Kodak Company Method and computer program product for locating facial features
US8200980B1 (en) 2001-09-21 2012-06-12 Open Invention Network, Llc System and method for enrolling in a biometric system
KR100443678B1 (ko) 2001-09-29 2004-08-09 엘지전자 주식회사 영상내의 오브젝트 영역 추출방법
US7068309B2 (en) 2001-10-09 2006-06-27 Microsoft Corp. Image exchange with image annotation
US7362243B2 (en) 2001-11-16 2008-04-22 International Business Machines Corporation Apparatus and method using color-coded or pattern-coded keys in two-key input per character text entry
US6687390B2 (en) 2001-12-04 2004-02-03 Applied Neural Conputing Ltd. System for and method of web signature recognition system based on object map
KR100456619B1 (ko) 2001-12-05 2004-11-10 한국전자통신연구원 에스.브이.엠(ｓｖｍ)을 이용한 얼굴 등록/인증 시스템 및방법
US6879709B2 (en) 2002-01-17 2005-04-12 International Business Machines Corporation System and method for automatically detecting neutral expressionless faces in digital images
JP3991042B2 (ja) * 2002-02-05 2007-10-17 松下電器産業株式会社 個人認証方法および個人認証装置
US7231657B2 (en) 2002-02-14 2007-06-12 American Management Systems, Inc. User authentication system and methods thereof
KR100438841B1 (ko) 2002-04-23 2004-07-05 삼성전자주식회사 이용자 검증 및 데이터 베이스 자동 갱신 방법, 및 이를이용한 얼굴 인식 시스템
US6725383B2 (en) 2002-05-15 2004-04-20 Biocom, Llc Data and image capture, compression and verification system
US7392296B2 (en) 2002-06-19 2008-06-24 Eastman Kodak Company Method and computer software program for sharing images over a communication network among a plurality of users in accordance with a criteria
JP4036051B2 (ja) 2002-07-30 2008-01-23 オムロン株式会社 顔照合装置および顔照合方法
AU2002951473A0 (en) 2002-09-18 2002-10-03 Canon Kabushiki Kaisha Method for tracking facial features in video sequence
US7039813B2 (en) 2002-10-29 2006-05-02 Symbol Technologies, Inc. System and method for biometric verification in a delivery process
WO2004049242A2 (en) 2002-11-26 2004-06-10 Digimarc Id Systems Systems and methods for managing and detecting fraud in image databases used with identification documents
KR100455294B1 (ko) 2002-12-06 2004-11-06 삼성전자주식회사 감시 시스템에서의 사용자 검출 방법, 움직임 검출 방법및 사용자 검출 장치
KR20050085583A (ko) 2002-12-13 2005-08-29 코닌클리케 필립스 일렉트로닉스 엔.브이. 표정 불변 얼굴 인식
JP2004213087A (ja) 2002-12-26 2004-07-29 Toshiba Corp 個人認証装置および個人認証方法
US7117453B2 (en) 2003-01-21 2006-10-03 Microsoft Corporation Media frame object visualization system
US9818136B1 (en) 2003-02-05 2017-11-14 Steven M. Hoffberg System and method for determining contingent relevance
US7211138B2 (en) 2003-02-07 2007-05-01 Kabushiki Kaisha Kobe Seiko Sho (Kobe Steel, Ltd.) Hard film, method of forming the same and target for hard film formation
US7359529B2 (en) 2003-03-06 2008-04-15 Samsung Electronics Co., Ltd. Image-detectable monitoring system and method for using the same
US7308581B1 (en) 2003-03-07 2007-12-11 Traffic101.Com Systems and methods for online identity verification
JP2004297518A (ja) 2003-03-27 2004-10-21 Matsushita Electric Ind Co Ltd 認証対象画像撮像装置及びその方法
US20040218792A1 (en) 2003-04-29 2004-11-04 Eastman Kodak Company Probe position measurement to facilitate image registration and image manipulation in a medical application
US20050031173A1 (en) 2003-06-20 2005-02-10 Kyungtae Hwang Systems and methods for detecting skin, eye region, and pupils
JP2007526542A (ja) 2003-06-21 2007-09-13 アプリリス，インコーポレイテッド 高解像度生体認証用画像の取得
US8896725B2 (en) 2007-06-21 2014-11-25 Fotonation Limited Image capture device with contemporaneous reference image capture mechanism
US7274822B2 (en) 2003-06-30 2007-09-25 Microsoft Corporation Face annotation for photo management
US7218774B2 (en) 2003-08-08 2007-05-15 Microsoft Corp. System and method for modeling three dimensional objects from a single image
US7920725B2 (en) 2003-09-09 2011-04-05 Fujifilm Corporation Apparatus, method, and program for discriminating subjects
CN1599406A (zh) 2003-09-09 2005-03-23 富士胶片株式会社 图像处理方法和装置及其程序
US20050065855A1 (en) 2003-09-23 2005-03-24 Extreming, Inc. Virtual server consumer authorization, verification and credit update method and article
JP2005122351A (ja) 2003-10-15 2005-05-12 Seiko Epson Corp 顔画像候補領域検索方法及び検索システム並びに検索プログラム
CN1627317A (zh) 2003-12-12 2005-06-15 北京阳光奥森科技有限公司 利用主动光源获取人脸图像的方法
EP1708135B1 (en) 2004-01-13 2011-05-11 Fujitsu Ltd. Authenticator using organism information
US7430315B2 (en) 2004-02-13 2008-09-30 Honda Motor Co. Face recognition system
JP4320272B2 (ja) 2004-03-31 2009-08-26 富士フイルム株式会社 特定領域検出方法、特定領域検出装置、およびプログラム
JP2005287878A (ja) 2004-04-01 2005-10-20 Matsushita Electric Ind Co Ltd 生体判別装置および認証装置ならびに生体判別方法
JP4352980B2 (ja) 2004-04-23 2009-10-28 オムロン株式会社 拡大表示装置及び拡大画像制御装置
ES2326420T3 (es) 2004-05-17 2009-10-09 Dexrad (Proprietary) Limited Metodo y sistema para crear un documento de identificacion.
GB2414614A (en) 2004-05-28 2005-11-30 Sony Uk Ltd Image processing to determine most dissimilar images
JP4610614B2 (ja) 2004-06-21 2011-01-12 グーグル インク． 単一画像に基づくマルチ生体認証システムおよび方法
US7333963B2 (en) 2004-10-07 2008-02-19 Bernard Widrow Cognitive memory and auto-associative neural network based search engine for computer and network located images and photographs
US7460916B2 (en) 2004-10-19 2008-12-02 Optichron, Inc. Nonlinear system observation and control
US7428320B2 (en) 2004-12-07 2008-09-23 Aoptix Technologies, Inc. Iris imaging using reflection from the eye
SG123618A1 (en) * 2004-12-15 2006-07-26 Chee Khin George Loo A method and system for verifying the identity of a user
US7599549B2 (en) 2004-12-22 2009-10-06 Fujifilm Corporation Image processing method, image processing apparatus, and computer readable medium, in which an image processing program is recorded
EP1693801A3 (en) 2005-02-16 2006-11-29 David Schaufele Biometric-based systems and methods for identity verification
JP4696610B2 (ja) 2005-03-15 2011-06-08 オムロン株式会社 被写体認証装置、顔認証装置、携帯電話、及び被写体認証方法
JP4734980B2 (ja) * 2005-03-15 2011-07-27 オムロン株式会社 顔認証装置およびその制御方法、顔認証装置を備えた電子機器、顔認証装置制御プログラム、ならびに該プログラムを記録した記録媒体
US20060218225A1 (en) 2005-03-28 2006-09-28 Hee Voon George H Device for sharing social network information among users over a network
US20060224523A1 (en) 2005-03-31 2006-10-05 Elvitigala Rajith T Dynamic keypad
US7403642B2 (en) 2005-04-21 2008-07-22 Microsoft Corporation Efficient propagation for face annotation
US7415152B2 (en) 2005-04-29 2008-08-19 Microsoft Corporation Method and system for constructing a 3D representation of a face from a 2D representation
US7542610B2 (en) 2005-05-09 2009-06-02 Like.Com System and method for use of images with recognition analysis
US7783135B2 (en) 2005-05-09 2010-08-24 Like.Com System and method for providing objectified image renderings using recognition information from images
US7519200B2 (en) 2005-05-09 2009-04-14 Like.Com System and method for enabling the use of captured images through recognition
US7809722B2 (en) 2005-05-09 2010-10-05 Like.Com System and method for enabling search and retrieval from image files based on recognized information
US7760917B2 (en) 2005-05-09 2010-07-20 Like.Com Computer-implemented method for performing similarity searches
US7809192B2 (en) 2005-05-09 2010-10-05 Like.Com System and method for recognizing objects from images and identifying relevancy amongst images and information
US20060274949A1 (en) 2005-06-02 2006-12-07 Eastman Kodak Company Using photographer identity to classify images
US8370639B2 (en) * 2005-06-16 2013-02-05 Sensible Vision, Inc. System and method for providing secure access to an electronic device using continuous facial biometrics
US8751264B2 (en) 2005-07-28 2014-06-10 Beraja Ip, Llc Fraud prevention system including biometric records identification and associated methods
WO2007015437A1 (ja) 2005-08-03 2007-02-08 The, Inctec, Inc. 重合体組成物の製造方法および重合体組成物
JP2007041987A (ja) 2005-08-05 2007-02-15 Sony Corp 画像処理装置および方法、並びにプログラム
US20070074114A1 (en) 2005-09-29 2007-03-29 Conopco, Inc., D/B/A Unilever Automated dialogue interface
US20070098303A1 (en) 2005-10-31 2007-05-03 Eastman Kodak Company Determining a particular person from a collection
KR100651753B1 (ko) 2005-11-19 2006-12-01 한국전자통신연구원 객체의 대칭 특성과 모멘트 특성을 이용한 눈 검출 방법 및그 장치
JP4826234B2 (ja) * 2005-11-30 2011-11-30 オムロン株式会社 顔認証装置、セキュリティ強度変更方法およびプログラム
US7945653B2 (en) 2006-10-11 2011-05-17 Facebook, Inc. Tagging digital media
US7636450B1 (en) 2006-01-26 2009-12-22 Adobe Systems Incorporated Displaying detected objects to indicate grouping
US7711145B2 (en) 2006-01-27 2010-05-04 Eastman Kodak Company Finding images with multiple people or objects
KR100641791B1 (ko) 2006-02-14 2006-11-02 (주)올라웍스 디지털 데이터에 대한 태깅 방법 및 시스템
JP2007241377A (ja) 2006-03-06 2007-09-20 Sony Corp 検索システム、撮像装置、データ保存装置、情報処理装置、撮像画像処理方法、情報処理方法、プログラム
JP2007241500A (ja) 2006-03-07 2007-09-20 Toshiba Corp 顔認証装置および顔認証方法
SE529808C2 (sv) 2006-04-06 2007-11-27 Alfa Laval Corp Ab Plattvärmeväxlare
JPWO2007119818A1 (ja) * 2006-04-14 2009-08-27 日本電気株式会社 機能ロック解除システム、機能ロック解除方法、および機能ロック解除用プログラム
JP4929828B2 (ja) 2006-05-10 2012-05-09 日本電気株式会社 立体性認証方法、立体性認証装置および立体性認証プログラム
US7783118B2 (en) 2006-07-13 2010-08-24 Seiko Epson Corporation Method and apparatus for determining motion in images
US7529797B2 (en) 2006-08-16 2009-05-05 Tagged, Inc. User created tags for online social networking
US20080077595A1 (en) 2006-09-14 2008-03-27 Eric Leebow System and method for facilitating online social networking
US7710693B2 (en) 2006-09-22 2010-05-04 Schweitzer Engineering Laboratories, Inc. Apparatus and method for providing protection for a synchronous electrical generator in a power system
US7881505B2 (en) 2006-09-29 2011-02-01 Pittsburgh Pattern Recognition, Inc. Video retrieval system for human face content
EP2100253A4 (en) 2006-10-02 2011-01-12 Global Rainmakers Inc FRAUDY BIOMETRIC SYSTEM AND METHOD FOR FINANCIAL TRANSACTIONS
KR100822206B1 (ko) 2006-11-01 2008-04-17 삼성에스디아이 주식회사 카바이드 유도 탄소를 포함하는 전자 방출원 형성용조성물, 상기 전자 방출원 형성용 조성물을 이용한 전자방출원의 제조방법, 상기 방법에 의해서 제조된 전자방출원 및 상기 전자 방출원을 포함하는 전자 방출 소자
US8085995B2 (en) 2006-12-01 2011-12-27 Google Inc. Identifying images using face recognition
US7788247B2 (en) 2007-01-12 2010-08-31 Microsoft Corporation Characteristic tagging
KR100851981B1 (ko) * 2007-02-14 2008-08-12 삼성전자주식회사 비디오 영상에서 실 객체 판별 방법 및 장치
WO2008106725A1 (en) 2007-03-05 2008-09-12 Seeing Machines Pty Ltd Efficient and accurate 3d object tracking
WO2008107002A1 (en) 2007-03-05 2008-09-12 Fotonation Vision Limited Face searching and detection in a digital image acquisition device
US7954135B2 (en) 2007-06-20 2011-05-31 Novell, Inc. Techniques for project lifecycle staged-based access control
US8165352B1 (en) 2007-08-06 2012-04-24 University Of South Florida Reconstruction of biometric image templates using match scores
WO2009067738A1 (en) 2007-11-27 2009-06-04 Wavefront Biometric Technologies Pty Limited Biometric authentication using the eye
US9639740B2 (en) 2007-12-31 2017-05-02 Applied Recognition Inc. Face detection and recognition
CN104866553A (zh) 2007-12-31 2015-08-26 应用识别公司 利用脸部签名来标识和共享数字图像的方法、系统和计算机程序
JP5213105B2 (ja) 2008-01-17 2013-06-19 株式会社日立製作所 映像ネットワークシステム及び映像データ管理方法
US8244211B2 (en) 2008-02-07 2012-08-14 Inflexis Llc Mobile electronic security apparatus and method
US20120323704A1 (en) 2008-02-27 2012-12-20 Chad Steelberg Enhanced world wide web-based communications
US8358811B2 (en) 2008-04-02 2013-01-22 Google Inc. Method and apparatus to incorporate automatic face recognition in digital image collections
US8265347B2 (en) * 2008-04-24 2012-09-11 The Hong Kong Polytechnic University Method and system for personal identification using 3D palmprint imaging
USD596192S1 (en) 2008-04-24 2009-07-14 Htc Corporation Graphic user interface for a display screen
US20090324022A1 (en) 2008-06-25 2009-12-31 Sony Ericsson Mobile Communications Ab Method and Apparatus for Tagging Images and Providing Notifications When Images are Tagged
US8788493B2 (en) 2008-06-30 2014-07-22 Verizon Patent And Licensing Inc. Digital image tagging apparatuses, systems, and methods
WO2010011923A1 (en) 2008-07-24 2010-01-28 Gesturetek, Inc. Enhanced detection of circular engagement gesture
US8867779B2 (en) 2008-08-28 2014-10-21 Microsoft Corporation Image tagging user interface
US8396246B2 (en) 2008-08-28 2013-03-12 Microsoft Corporation Tagging images with labels
JP4912374B2 (ja) 2008-09-10 2012-04-11 富士フイルム株式会社 顔イラスト画生成方法及び顔イラスト画生成装置
JP5371083B2 (ja) 2008-09-16 2013-12-18 Ｋｄｄｉ株式会社 顔識別特徴量登録装置、顔識別特徴量登録方法、顔識別特徴量登録プログラム及び記録媒体
USD625325S1 (en) 2008-11-19 2010-10-12 Dassault Systemes Transitional image for a portion of a display screen
US8788977B2 (en) 2008-11-20 2014-07-22 Amazon Technologies, Inc. Movement recognition as input mechanism
USD606082S1 (en) 2008-12-03 2009-12-15 Microsoft Corporation User interface for a display screen
US8605959B2 (en) 2008-12-22 2013-12-10 International Business Machines Corporation Apparatus, system, and method for sequenced biometric authentication
KR101179497B1 (ko) 2008-12-22 2012-09-07 한국전자통신연구원 얼굴 검출 방법 및 장치
JP4748244B2 (ja) 2009-03-31 2011-08-17 カシオ計算機株式会社 画像選択装置、画像選択方法及びプログラム
USD692456S1 (en) 2009-05-26 2013-10-29 Htc Corporation Display screen with graphic user interface
USD637604S1 (en) 2009-05-26 2011-05-10 Htc Corporation Display screen with a graphic user interface
US8412531B2 (en) 2009-06-10 2013-04-02 Microsoft Corporation Touch anywhere to speak
CA2774353C (en) 2009-09-16 2016-01-26 Image Holdings Method and system of displaying, managing and selling images in an event photography environment
US20110063108A1 (en) 2009-09-16 2011-03-17 Seiko Epson Corporation Store Surveillance System, Alarm Device, Control Method for a Store Surveillance System, and a Program
US8709801B2 (en) 2009-12-29 2014-04-29 Taipei Medical University Kit and method for the capture of tumor cells
JP5478268B2 (ja) 2010-01-13 2014-04-23 任天堂株式会社 画像処理プログラム、画像処理装置、画像処理方法および画像処理システム
US20110196753A1 (en) 2010-02-09 2011-08-11 Brian Joseph Hodgdon System and method for immediate issuance of an activated prepaid card with improved security measures
US8922480B1 (en) 2010-03-05 2014-12-30 Amazon Technologies, Inc. Viewer-based device control
US8532343B1 (en) 2010-04-16 2013-09-10 Steven Jay Freedman System for non-repudiable registration of an online identity
US20110276484A1 (en) * 2010-05-04 2011-11-10 Gregory A. Pearson, Inc. Identity verification systems
US9015139B2 (en) 2010-05-14 2015-04-21 Rovi Guides, Inc. Systems and methods for performing a search based on a media content snapshot image
USD640277S1 (en) 2010-06-25 2011-06-21 Microsoft Corporation Display screen with user interface
GB2483515B (en) 2010-09-13 2018-01-24 Barclays Bank Plc Online user authentication
US8582829B2 (en) 2010-11-03 2013-11-12 Gary S. Shuster Online identity verification
US20120114196A1 (en) 2010-11-04 2012-05-10 The Go Daddy Group, Inc. Methods for Person's Verification Using Photographs on Identification Documents
USD692018S1 (en) 2010-11-29 2013-10-22 Cisco Technology, Inc. Display screen with a graphical interface
US10917431B2 (en) 2010-11-29 2021-02-09 Biocatch Ltd. System, method, and device of authenticating a user based on selfie image or selfie video
USD650793S1 (en) 2010-12-01 2011-12-20 Microsoft Corporation Display screen with an animated position indicator icon
US20120140993A1 (en) * 2010-12-05 2012-06-07 Unisys Corp. Secure biometric authentication from an insecure device
US8254768B2 (en) * 2010-12-22 2012-08-28 Michael Braithwaite System and method for illuminating and imaging the iris of a person
USD667423S1 (en) 2011-01-04 2012-09-18 Microsoft Corporation Display screen with animated user interface
US8460024B2 (en) 2011-03-14 2013-06-11 Tyco Electronics Corporation Contact assembly for electrical connector
US8994499B2 (en) * 2011-03-16 2015-03-31 Apple Inc. Locking and unlocking a mobile device using facial recognition
EP2508971B1 (en) 2011-04-06 2017-02-01 LG Electronics Inc. Mobile terminal and method for controlling the mobile terminal
US9225701B2 (en) 2011-04-18 2015-12-29 Intelmate Llc Secure communication systems and methods
CA2836472C (en) 2011-05-18 2022-11-22 Nextgenid, Inc. Multi-biometric enrollment kiosk including biometric enrollment and verification, face recognition and fingerprint matching systems
US8724931B2 (en) 2011-05-27 2014-05-13 Ebay Inc. Automated user information provision using images
USD663743S1 (en) 2011-05-27 2012-07-17 Microsoft Corporation Display screen with animated graphical user interface
USD663744S1 (en) 2011-05-27 2012-07-17 Microsoft Corporation Display screen with animated graphical user interface
US9140116B2 (en) 2011-05-31 2015-09-22 Schlumberger Technology Corporation Acoustic triggering devices for multiple fluid samplers
US9076008B1 (en) 2011-06-27 2015-07-07 Amazon Technologies, Inc. Content protection on an electronic device
WO2013002903A2 (en) 2011-06-29 2013-01-03 Alclear, Llc System and method for user enrollment in a secure biometric verification system
US8693726B2 (en) * 2011-06-29 2014-04-08 Amazon Technologies, Inc. User identification by gesture recognition
US20130007032A1 (en) 2011-06-30 2013-01-03 United Video Properties, Inc. Systems and methods for distributing media assets based on images
US9082235B2 (en) * 2011-07-12 2015-07-14 Microsoft Technology Licensing, Llc Using facial data for device authentication or subject identification
EP2549427A1 (en) 2011-07-20 2013-01-23 Bull HN Information Systems Inc. Scan my mail postal mail to electronic communication connection
KR101846168B1 (ko) 2011-08-26 2018-04-06 엘지전자 주식회사 이동 단말기 및 그 제어방법
US20130057693A1 (en) 2011-09-02 2013-03-07 John Baranek Intruder imaging and identification system
CN103782255B (zh) 2011-09-09 2016-09-28 泰利斯航空电子学公司 交通工具娱乐系统的眼动追踪控制
US8743051B1 (en) 2011-09-20 2014-06-03 Amazon Technologies, Inc. Mirror detection-based device functionality
US8917913B2 (en) 2011-09-22 2014-12-23 International Business Machines Corporation Searching with face recognition and social networking profiles
US8966613B2 (en) * 2011-09-30 2015-02-24 Microsoft Technology Licensing, Llc Multi-frame depth image information identification
US8867849B1 (en) 2011-10-05 2014-10-21 Google Inc. Suggesting profile images for a social network
DE102011054658A1 (de) * 2011-10-20 2013-04-25 Bioid Ag Verfahren zur Unterscheidung zwischen einem realen Gesicht und einer zweidimensionalen Abbildung des Gesichts in einem biometrischen Erfassungsprozess
US20130223696A1 (en) * 2012-01-09 2013-08-29 Sensible Vision, Inc. System and method for providing secure access to an electronic device using facial biometric identification and screen gesture
US9996674B2 (en) 2012-01-10 2018-06-12 Cnoga Holdings Ltd. Web site providing cosmetic and nutrition regimen from color images
US20150205454A1 (en) 2012-01-10 2015-07-23 Google Inc. Systems and methods for displaying preview data
US9202105B1 (en) 2012-01-13 2015-12-01 Amazon Technologies, Inc. Image analysis for user authentication
US10150025B2 (en) 2012-02-10 2018-12-11 Envisionbody, Llc Process to aid in motivation of personal fitness, health monitoring and validation of user
US9075975B2 (en) 2012-02-21 2015-07-07 Andrew Bud Online pseudonym verification and identity validation
KR101971697B1 (ko) 2012-02-24 2019-04-23 삼성전자주식회사 사용자 디바이스에서 복합 생체인식 정보를 이용한 사용자 인증 방법 및 장치
US20130226740A1 (en) 2012-02-28 2013-08-29 Sharlon A. Biliosa Product delivery augmented with accompanying video
US9100825B2 (en) 2012-02-28 2015-08-04 Verizon Patent And Licensing Inc. Method and system for multi-factor biometric authentication based on different device capture modalities
USD717339S1 (en) 2012-02-28 2014-11-11 Microsoft Corporation Display screen with icon
US9137246B2 (en) 2012-04-09 2015-09-15 Brivas Llc Systems, methods and apparatus for multivariate authentication
US20130342672A1 (en) * 2012-06-25 2013-12-26 Amazon Technologies, Inc. Using gaze determination with device input
US8457367B1 (en) * 2012-06-26 2013-06-04 Google Inc. Facial recognition
US8411909B1 (en) 2012-06-26 2013-04-02 Google Inc. Facial recognition
US8542879B1 (en) * 2012-06-26 2013-09-24 Google Inc. Facial recognition
JP5955133B2 (ja) 2012-06-29 2016-07-20 セコム株式会社 顔画像認証装置
USD715317S1 (en) 2012-07-10 2014-10-14 Promethean Limited Display screen with animated icons
KR101899978B1 (ko) * 2012-07-11 2018-09-19 엘지전자 주식회사 이동 단말기 및 그것의 제어 방법
KR101983290B1 (ko) 2012-07-17 2019-05-29 삼성전자주식회사 다양한 제스처를 이용하여 키패드를 표시하는 방법 및 장치
US8437513B1 (en) * 2012-08-10 2013-05-07 EyeVerify LLC Spoof detection for biometric authentication
USD737325S1 (en) 2012-08-27 2015-08-25 Samsung Electronics Co., Ltd. TV receiver display with animated GUI
US20140173443A1 (en) 2012-08-27 2014-06-19 Wahoo Fitness Llc Fitness computer and system
US9076028B2 (en) 2012-10-08 2015-07-07 Citrix Systems, Inc. Facial recognition and transmission of facial images in a videoconference
US20140118257A1 (en) 2012-10-29 2014-05-01 Amazon Technologies, Inc. Gesture detection systems
USD717829S1 (en) 2012-10-30 2014-11-18 Lg Electronics Inc. Display of a mobile phone with transitional graphical user interface
USD702714S1 (en) 2012-11-09 2014-04-15 Blackberry Limited Display screen or portion thereof with icon
US9911036B2 (en) * 2012-11-14 2018-03-06 Tascent, Inc. Focusing method for optically capturing an iris image
CN103077339B (zh) * 2012-12-28 2017-02-22 广东欧珀移动通信有限公司 一种数据保护方法以及装置
US10691230B2 (en) 2012-12-29 2020-06-23 Apple Inc. Crown input for a wearable electronic device
AU350158S (en) 2013-01-04 2013-08-13 Samsung Electronics Co Ltd Display screen for an electronic device
US8856541B1 (en) * 2013-01-10 2014-10-07 Google Inc. Liveness detection
US20140197922A1 (en) * 2013-01-16 2014-07-17 Cygnus Broadband, Inc. System and method for positive identification on a mobile device
USD761268S1 (en) 2013-02-04 2016-07-12 Samsung Electronics Co., Ltd. Display screen or portion thereof with animated graphical user interface
CN103093124B (zh) * 2013-02-07 2016-03-09 歌尔声学股份有限公司 一种实现限制使用电子设备的方法和一种电子设备
AU349579S (en) 2013-02-23 2013-07-02 Samsung Electronics Co Ltd Display screen with icon for an electronic device
USD728623S1 (en) 2013-02-23 2015-05-05 Samsung Electronics Co., Ltd. Display screen or portion thereof with icon
JP6104649B2 (ja) 2013-03-08 2017-03-29 株式会社半導体エネルギー研究所 発光装置
USD713410S1 (en) 2013-03-14 2014-09-16 Microsoft Corporation Display screen with graphical user interface
USD712909S1 (en) 2013-03-14 2014-09-09 Microsoft Corporation Display screen with graphical user interface
US10121049B2 (en) 2013-04-01 2018-11-06 AMI Research & Development, LLC Fingerprint based smart phone user verification
US9754149B2 (en) 2013-04-01 2017-09-05 AMI Research & Development, LLC Fingerprint based smart phone user verification
USD740833S1 (en) 2013-04-24 2015-10-13 Samsung Electronics Co., Ltd. Display screen or portion thereof with graphical user interface
CN105474157A (zh) 2013-05-09 2016-04-06 亚马逊技术股份有限公司 移动设备界面
US9294475B2 (en) * 2013-05-13 2016-03-22 Hoyos Labs Ip, Ltd. System and method for generating a biometric identifier
CN104166835A (zh) * 2013-05-17 2014-11-26 诺基亚公司 用于识别活体用户的方法和装置
US10691291B2 (en) 2013-05-24 2020-06-23 Samsung Electronics Co., Ltd. Method and apparatus for displaying picture on portable device
USD725151S1 (en) 2013-05-28 2015-03-24 Deere & Company Display screen with icon
USD726221S1 (en) 2013-05-29 2015-04-07 Microsoft Corporation Display screen with animated graphical user interface
EP2811269A1 (de) 2013-06-06 2014-12-10 VEGA Grieshaber KG Multigrenzstandmessgerät
USD730941S1 (en) 2013-06-09 2015-06-02 Apple Inc. Display screen or portion thereof with icon
USD730389S1 (en) 2013-06-28 2015-05-26 Microsoft Corporation Display screen with animated graphical user interface
USD725668S1 (en) 2013-06-28 2015-03-31 Microsoft Corporation Display screen with graphical user interface
USD733755S1 (en) 2013-07-31 2015-07-07 Sears Brands, L.L.C. Display screen or portion thereof with a set of icons
USD762655S1 (en) 2013-08-02 2016-08-02 Guangzhou Ucweb Computer Technology Co., Ltd. Electronic display with animated graphical user interface
US10289265B2 (en) 2013-08-15 2019-05-14 Excalibur Ip, Llc Capture and retrieval of a personalized mood icon
US9269012B2 (en) 2013-08-22 2016-02-23 Amazon Technologies, Inc. Multi-tracker object tracking
USD745567S1 (en) 2013-08-29 2015-12-15 Samsung Electronics Co., Ltd. Display screen or portion thereof with icon
USD747354S1 (en) 2013-09-03 2016-01-12 Samsung Electronics Co., Ltd. Display screen portion with icon
USD736812S1 (en) 2013-09-03 2015-08-18 Microsoft Corporation Display screen with graphical user interface
USD817994S1 (en) 2013-09-03 2018-05-15 Samsung Electronics Co., Ltd. Display screen or portion thereof with transitional graphical user interface
US9898642B2 (en) 2013-09-09 2018-02-20 Apple Inc. Device, method, and graphical user interface for manipulating user interfaces based on fingerprint sensor inputs
US10055013B2 (en) 2013-09-17 2018-08-21 Amazon Technologies, Inc. Dynamic object tracking for user interfaces
USD752078S1 (en) 2013-10-03 2016-03-22 Thales Avionics, Inc. Display screen or portion thereof with graphical user interface
CN103594201A (zh) 2013-10-21 2014-02-19 昆山市奋发绝缘材料有限公司 一种涂布纳米复合绝缘材料的电磁线的制备方法
KR102115186B1 (ko) 2013-11-22 2020-05-27 엘지전자 주식회사 이동 단말기 및 그것의 제어방법
US20150153826A1 (en) 2013-12-01 2015-06-04 Apx Labs, Llc Systems and methods for providing a virtual menu
US9607138B1 (en) * 2013-12-18 2017-03-28 Amazon Technologies, Inc. User authentication and verification through video analysis
USD746859S1 (en) 2014-01-30 2016-01-05 Aol Inc. Display screen with an animated graphical user interface
US20150212684A1 (en) 2014-01-30 2015-07-30 Aol Inc. Systems and methods for scheduling events with gesture-based input
US9448687B1 (en) 2014-02-05 2016-09-20 Google Inc. Zoomable/translatable browser interface for a head mounted device
KR102331956B1 (ko) 2014-02-10 2021-11-29 삼성전자주식회사 사용자 단말 장치 및 이의 디스플레이 방법
USD763306S1 (en) 2014-02-21 2016-08-09 Samsung Electronics Co., Ltd. Display screen or portion thereof with transitional graphical user interface
USD742417S1 (en) 2014-03-14 2015-11-03 Dacadoo Ag Display panel with computer icon
USD753132S1 (en) 2014-04-03 2016-04-05 Google Inc. Portion of a display panel with an animated computer icon
JP1516269S (ko) 2014-04-08 2015-01-26
USD780781S1 (en) 2014-05-01 2017-03-07 Beijing Qihoo Technology Co. Ltd. Display screen with an animated graphical user interface
US9408076B2 (en) * 2014-05-14 2016-08-02 The Regents Of The University Of California Sensor-assisted biometric authentication for smartphones
US10372973B2 (en) * 2014-06-23 2019-08-06 British Telecommunications Public Limited Company Biometric identification
USD777768S1 (en) 2014-06-23 2017-01-31 Google Inc. Display screen with graphical user interface for account switching by tap
US9495008B2 (en) * 2014-06-27 2016-11-15 Amazon Technologies, Inc. Detecting a primary user of a device
USD756401S1 (en) 2014-07-02 2016-05-17 Aliphcom Display screen or portion thereof with animated graphical user interface
KR101698098B1 (ko) 2014-07-23 2017-01-19 엘지전자 주식회사 이동 단말기 및 그것의 제어방법
US20160261675A1 (en) 2014-08-02 2016-09-08 Apple Inc. Sharing user-configurable graphical constructs
USD778923S1 (en) 2014-08-05 2017-02-14 Zte Corporation Display screen with graphical user interface
US10698995B2 (en) 2014-08-28 2020-06-30 Facetec, Inc. Method to verify identity using a previously collected biometric image/data
US11256792B2 (en) 2014-08-28 2022-02-22 Facetec, Inc. Method and apparatus for creation and use of digital identification
CA3186147A1 (en) 2014-08-28 2016-02-28 Kevin Alan Tussy Facial recognition authentication system including path parameters
TWD178887S (zh) 2014-09-01 2016-10-11 蘋果公司 顯示螢幕之圖形使用者介面之部分
USD765674S1 (en) 2014-09-02 2016-09-06 Samsung Electronics Co., Ltd. Display screen or portion thereof with transitional graphical user interface
USD735754S1 (en) 2014-09-02 2015-08-04 Apple Inc. Display screen or portion thereof with graphical user interface
USD772288S1 (en) 2014-10-06 2016-11-22 Vixlet LLC Display screen with computer icons
USD772929S1 (en) 2014-10-06 2016-11-29 Vixlet LLC Display screen with icons
USD765133S1 (en) 2014-10-08 2016-08-30 Samsung Electronics Co., Ltd. Display screen or portion thereof with animated graphical user interface
USD765117S1 (en) 2014-10-08 2016-08-30 Samsung Electronics Co., Ltd. Display screen or portion thereof with graphical user interface
US9958687B2 (en) 2014-10-31 2018-05-01 Everready Precision Ind. Corp. Apparatus of structured light generation
USD806113S1 (en) 2014-10-31 2017-12-26 Open Text Sa Ulc Display screen or portion thereof with animated computer generated icon
USD766926S1 (en) 2014-11-25 2016-09-20 Microsoft Corporation Display screen with animated graphical user interface
USD764534S1 (en) 2014-12-31 2016-08-23 Samsung Electronics Co., Ltd. Display screen or portion thereof with animated graphical user interface
USD762673S1 (en) 2014-12-31 2016-08-02 Samsung Electronics Co., Ltd. Display screen or portion thereof with animated graphical user interface
US9886639B2 (en) * 2014-12-31 2018-02-06 Morphotrust Usa, Llc Detecting facial liveliness
USD763271S1 (en) 2015-01-02 2016-08-09 Samsung Electronics Co., Ltd. Display screen or portion thereof with animated graphical user interface
USD764526S1 (en) 2015-01-20 2016-08-23 Microsoft Corporation Display screen with animated graphical user interface
USD762715S1 (en) 2015-01-20 2016-08-02 Microsoft Corporation Display screen with animated graphical user interface
US10339362B2 (en) 2016-12-08 2019-07-02 Veridium Ip Limited Systems and methods for performing fingerprint based user authentication using imagery captured using mobile devices
USD766298S1 (en) 2015-02-27 2016-09-13 Samsung Electronics Co., Ltd. Display screen or portion thereof with animated graphical user interface
USD776680S1 (en) 2015-02-27 2017-01-17 Samsung Electronics Co., Ltd. Display screen or portion thereof with animated graphical user interface
US9632664B2 (en) 2015-03-08 2017-04-25 Apple Inc. Devices, methods, and graphical user interfaces for manipulating user interface objects with visual and/or haptic feedback
USD761277S1 (en) 2015-03-16 2016-07-12 Nike, Inc. Display screen with animated graphical user interface
US9852543B2 (en) 2015-03-27 2017-12-26 Snap Inc. Automated three dimensional model generation
JP1542099S (ko) 2015-03-31 2016-01-25
USD783633S1 (en) 2015-04-01 2017-04-11 Snap Inc. Portion of display having graphical user interface with transitional icon
USD784363S1 (en) 2015-04-22 2017-04-18 Zynga Inc. Portion of display having graphical user interface with transitional icon
CN104809441B (zh) * 2015-04-29 2018-02-16 北京旷视科技有限公司 活体验证方法及装置
USD766314S1 (en) 2015-05-01 2016-09-13 Microsoft Corporation Display screen with animated graphical user interface
USD777755S1 (en) 2015-05-22 2017-01-31 RedCritter, Corp. Display screen with animated graphical user interface
JP2016224834A (ja) 2015-06-03 2016-12-28 キヤノン株式会社 電子機器、その制御方法
USD778940S1 (en) 2015-07-28 2017-02-14 Microsoft Corporation Display screen with animated graphical user interface
USD788810S1 (en) 2015-08-12 2017-06-06 Samsung Electronics Co., Ltd. Display screen or portion thereof with animated graphical user interface
USD798321S1 (en) 2015-08-13 2017-09-26 Google Inc. Display panel portion with transitional graphical user interface
USD787527S1 (en) 2015-08-14 2017-05-23 Sonos, Inc. Display device with animated graphical user interface element
USD786907S1 (en) 2015-09-08 2017-05-16 Apple Inc. Display screen or portion thereof with graphical user interface
USD831046S1 (en) 2015-09-18 2018-10-16 Mitsubishi Electric Corporation Display screen with animated graphical user interfaces for vehicles
US20170083086A1 (en) 2015-09-18 2017-03-23 Kai Mazur Human-Computer Interface
USD790567S1 (en) 2015-09-25 2017-06-27 Sz Dji Osmo Technology Co., Ltd. Display screen or portion thereof with animated graphical user interface
USD783652S1 (en) 2015-10-05 2017-04-11 Lucis Technologies Holdings Limited Phone with graphical user interface
JP1559319S (ko) 2015-10-08 2016-09-26
USD807381S1 (en) 2015-10-08 2018-01-09 Smule, Inc. Display screen or portion thereof with animated graphical user interface
CA3008323A1 (en) 2015-12-15 2017-06-22 Applied Recognition Inc. Systems and methods for authentication using digital signature with biometrics
USD799544S1 (en) 2015-12-23 2017-10-10 Samsung Electronics Co., Ltd. Display screen or portion thereof with animated graphical user interface
US10698998B1 (en) * 2016-03-04 2020-06-30 Jpmorgan Chase Bank, N.A. Systems and methods for biometric authentication with liveness detection
KR101755995B1 (ko) 2016-03-16 2017-07-10 인하대학교 산학협력단 동형 암호를 이용한 특성벡터 기반 원격 바이오 인증 방법 및 시스템
USD807378S1 (en) 2016-03-18 2018-01-09 Sony Corporation Display panel or screen with animated graphical user interface
USD800743S1 (en) 2016-03-25 2017-10-24 Illumina, Inc. Display screen or portion thereof with graphical user interface
USD798902S1 (en) 2016-04-20 2017-10-03 Google Inc. Display screen with animated graphical user interface
USD821439S1 (en) 2016-04-26 2018-06-26 Google Llc Display screen or portion thereof with transitional graphical user interface for an image grid
USD803870S1 (en) 2016-05-25 2017-11-28 Microsoft Corporation Display screen with animated graphical user interface
USD805548S1 (en) 2016-08-05 2017-12-19 Microsoft Corporation Display screen with animated graphical user interface
USD823867S1 (en) 2016-09-13 2018-07-24 Facebook, Inc. Display screen having a graphical user interface for messaging
USD819075S1 (en) 2016-09-29 2018-05-29 Intuit Inc. Display screen or portion thereof with an animated graphical user interface
CN107886032B (zh) * 2016-09-30 2021-12-14 阿里巴巴集团控股有限公司 终端设备、智能手机、基于脸部识别的认证方法和系统
USD801990S1 (en) 2016-11-07 2017-11-07 Rockwell Automation Technologies, Inc. Display screen or portion thereof with graphical user interface
US20180139157A1 (en) 2016-11-17 2018-05-17 Intelmate Llc Computer-implemented system and method for creating, storing and sharing cropped multimedia content devoid of visual background information
US10796178B2 (en) * 2016-12-15 2020-10-06 Beijing Kuangshi Technology Co., Ltd. Method and device for face liveness detection
USD805546S1 (en) 2016-12-23 2017-12-19 Beijing Kingsoft Internet Security Software Co., Ltd. Mobile terminal display screen with a graphical user interface
USD821443S1 (en) 2016-12-28 2018-06-26 Samsung Electronics Co., Ltd. Display screen or portion thereof with animated graphical user interface
USD823891S1 (en) 2017-01-27 2018-07-24 Google Llc Computer display screen portion with a transitional graphical user interface
US10282549B2 (en) * 2017-03-07 2019-05-07 Hewlett Packard Enterprise Development Lp Modifying service operating system of baseboard management controller
KR102324468B1 (ko) * 2017-03-28 2021-11-10 삼성전자주식회사 얼굴 인증을 위한 장치 및 방법
USD820305S1 (en) 2017-03-30 2018-06-12 Facebook, Inc. Display panel of a programmed computer system with a graphical user interface
USD825587S1 (en) 2017-05-15 2018-08-14 Facebook, Inc. Display screen with animated graphical user interface
WO2018217747A1 (en) 2017-05-24 2018-11-29 Jenny Life, Inc. Interactive and adaptive systems and methods for insurance application
US10430644B2 (en) * 2017-06-06 2019-10-01 Global Bionic Optics Ltd. Blended iris and facial biometric system
KR102301599B1 (ko) 2017-09-09 2021-09-10 애플 인크. 생체측정 인증의 구현

Patent Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US20140169643A1 (en) * 2011-09-05 2014-06-19 Yasuhiro Todoroki Face authentication system, face authentication method, and face authentication program
KR101242390B1 (ko) * 2011-12-29 2013-03-12 인텔 코오퍼레이션 사용자를 인증하기 위한 방법, 장치, 및 컴퓨터 판독 가능한 기록 매체
US20140123275A1 (en) * 2012-01-09 2014-05-01 Sensible Vision, Inc. System and method for disabling secure access to an electronic device using detection of a predetermined device orientation

Also Published As

Publication number Publication date
US10776471B2 (en) 2020-09-15
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