KR102648877B1 - 손바닥의 손금 및 정맥의 패턴 정보를 기반으로 한 사용자 접근권한 인증 방법을 제공하는 전자 장치 및 이의 제어 방법 - Google Patents
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Abstract
전자 장치 및 이의 제어 방법이 개시된다. 본 개시에 따른 전자 장치의 제어 방법은, 오브젝트가 전자 장치로부터 기 설정된 거리 이내로 접근한 것으로 식별되면, 오브젝트를 적외선 카메라로 촬영하여 획득된 적외선 이미지에 기초하여 오브젝트가 손바닥인지 여부를 식별하는 단계; 오브젝트가 손바닥이면, 적외선 이미지에 포함된 손바닥의 형태와 기 저장된 손바닥의 형태의 유사도를 식별하는 단계; 손바닥을 적외선 카메라로 촬영하여 획득된 적외선 이미지에 기초하여 손바닥의 손금 패턴을 식별하는 단계; 손바닥을 적외선 카메라로 촬영하여 획득된 적외선 이미지에 기초하여 손바닥의 정맥 패턴을 식별하는 단계; 유사도가 기 설정된 값 이상인지 여부를 식별하는 단계; 손금 패턴이 제1 기 설정된 패턴에 매칭되는지 여부를 식별하는 단계; 정맥 패턴이 제2 기 설정된 패턴에 매칭되는지 여부를 식별하는 단계; 및 유사도가 기 설정된 값 이상이고, 손금 패턴이 제1 기 설정된 패턴에 매칭되고, 정맥 패턴이 제2 기 설정된 패턴에 매칭되면, 손바닥에 대응되는 사용자의 접근권한이 승인된 것으로 식별하는 단계;를 포함할 수 있다.
Description
본 개시는 손바닥의 형태, 손금 및 정맥의 패턴 정보를 기반으로 한 사용자 접근권한 인증 방법을 제공하는 전자 장치 및 이의 제어 방법에 관한 것으로, 더욱 상세하게는, 손바닥의 형태를 식별하고 획득된 손바닥 이미지의 관심 영역을 설정하여 손바닥의 손금 및 정맥의 패턴 정보를 기반으로 한 사용자 접근권한 인증 방법을 제공하는 전자 장치 및 이의 제어 방법에 관한 것이다.
장치의 제어, 정보의 열람 등 특정인에게만 권한이 주어지며, 보안 유지가 필요한 분야에서 사용자의 접근권한을 승인, 인증하기 위한 다양한 방식이 이용될 수 있다. 가장 기본적인 방식으로 아이디와 패스워드로 이루어진 텍스트를 입력하는 방식이 이용될 수 있다.
근래에는 사용자의 신체부위 등에 대한 생체 인식 기술이 발달하면서 위와 같이 입력 텍스트 기반으로 이루어지는 방식 외에 각막 인식, 홍채 인식, 안면 인식, 음성 인식, 지문 인식, 걸음걸이 인식, 자세 인식을 기반으로 이루어진 사용자 접근권한 인증 방식이 활용되고 있다.
위와 같은 생체 인식은 전자 장치의 센서, 카메라, 마이크 등의 감지 장치로부터 획득된 정보에 기반하여 이루어질 수 있다.
사용자의 생체 인식을 통한 접근권한 인증에 있어서, 신체 부위를 직접적으로 접촉하거나 복잡한 인식 과정을 거치지 않아 빠르고 간편하게 경제적인 방식으로 이루어질 수 있고, 그와 동시에 위조가 어려워 높은 수준의 본안을 유지할 수 있는 사용자 접근권한 인증 방법의 모색이 요청된다.
본 개시의 목적들은 이상에서 언급한 목적으로 제한되지 않으며, 언급되지 않은 본 개시의 다른 목적 및 장점들은 하기의 설명에 의해서 이해될 수 있고, 본 개시의 실시 예에 의해 보다 분명하게 이해될 것이다. 또한, 본 개시의 목적 및 장점들은 특허 청구 범위에 나타낸 수단 및 그 조합에 의해 실현될 수 있음을 쉽게 알 수 있을 것이다.
본 실시 예에 따른 전자 장치의 제어 방법은, 오브젝트가 상기 전자 장치로부터 기 설정된 거리 이내로 접근한 것으로 식별되면, 상기 오브젝트를 적외선 카메라로 촬영하여 획득된 적외선 이미지에 기초하여 상기 오브젝트가 손바닥인지 여부를 식별하는 단계; 상기 오브젝트가 손바닥이면, 상기 적외선 이미지에 포함된 손바닥의 형태와 기 저장된 손바닥의 형태의 유사도를 식별하는 단계; 상기 손바닥을 상기 적외선 카메라로 촬영하여 획득된 적외선 이미지에 기초하여 상기 손바닥의 손금 패턴을 식별하는 단계; 상기 손바닥을 적외선 카메라로 촬영하여 획득된 적외선 이미지에 기초하여 상기 손바닥의 정맥 패턴을 식별하는 단계; 상기 유사도가 기 설정된 값 이상인지 여부를 식별하는 단계; 상기 손금 패턴이 제1 기 설정된 패턴에 매칭되는지 여부를 식별하는 단계; 상기 정맥 패턴이 제2 기 설정된 패턴에 매칭되는지 여부를 식별하는 단계; 및 상기 유사도가 기 설정된 값 이상이고, 상기 손금 패턴이 상기 제1 기 설정된 패턴에 매칭되고, 상기 정맥 패턴이 상기 제2 기 설정된 패턴에 매칭되면, 상기 손바닥에 대응되는 사용자의 접근권한이 승인된 것으로 식별하는 단계;를 포함할 수 있다.
한편, 상기 손금 패턴을 식별하는 단계는, 상기 획득된 적외선 이미지 중 제1 관심 영역(Region of Interest, ROI)을 식별하는 단계; 상기 제1 관심 영역에 대응되는 적외선 이미지 일부를 웨이블릿(Wavelet) 분해 이미지로 변환하는 단계; 및 상기 변환된 웨이블릿 분해 이미지에 기초하여 상기 손바닥의 손금 패턴을 식별하는 단계;를 포함할 수 있다.
한편, 상기 손금 패턴을 식별하는 단계는, 상기 적외선 이미지 중 손바닥에 대응되는 영역을 식별하는 단계; 상기 손바닥에 대응되는 영역 중 단위 면적당 상기 손금에 대응되는 복수의 선의 개수가 가장 많은 영역을 식별하는 단계; 및 상기 손금에 대응되는 복수의 선의 개수가 가장 많은 영역을 포함하여 상기 제1 관심 영역을 식별하는 단계;를 포함할 수 있다.
한편, 상기 손금 패턴을 식별하는 단계는, 상기 적외선 이미지 중 손바닥에 대응되는 영역을 식별하는 단계; 상기 손바닥에 대응되는 영역 중 상기 손금에 대응되는 복수의 선의 개수, 상기 복수의 선의 교차점 개수, 상기 복수의 선의 교차점의 위치 및 상기 복수의 선의 교차 각도를 식별하는 단계;를 포함하고, 상기 손금 패턴이 제1 기 설정된 패턴에 매칭되는지 여부를 식별하는 단계는, 상기 식별된 상기 손금에 대응되는 복수의 선의 개수, 상기 복수의 선의 교차점 개수, 상기 복수의 선의 교차점의 위치 및 상기 복수의 선의 교차 각도가 상기 제1 기 설정된 패턴에 대한 제1 매칭률을 식별하고, 상기 사용자의 접근권한이 승인된 것으로 식별하는 단계는, 상기 제1 매칭률이 기 설정된 값 이상이고, 상기 정맥 패턴이 상기 제2 기 설정된 패턴에 매칭되면, 상기 손바닥에 대응되는 사용자의 접근권한이 승인된 것으로 식별할 수 있다.
한편, 상기 정맥 패턴을 식별하는 단계는, 상기 획득된 적외선 이미지 중 감지된 적외선의 세기가 기 설정된 값 미만인 영역을 상기 손바닥의 정맥으로 식별하고, 상기 식별된 정맥에 기초하여 상기 손바닥의 정맥 패턴을 식별할 수 있다.
한편, 상기 정맥 패턴을 식별하는 단계는, 상기 획득된 적외선 이미지 중 제2 관심 영역(Region of Interest, ROI)을 식별하는 단계; 상기 제2 관심 영역에 대응되는 적외선 이미지 일부를 웨이블릿(Wavelet) 분해 이미지로 변환하는 단계; 및 상기 변환된 웨이블릿 분해 이미지에 기초하여 상기 손바닥의 정맥 패턴을 식별하는 단계;를 포함할 수 있다.
한편, 상기 정맥 패턴을 식별하는 단계는, 상기 적외선 이미지 중 손바닥에 대응되는 영역을 식별하는 단계; 상기 손바닥에 대응되는 영역 중 단위 면적당 상기 정맥에 대응되는 복수의 선의 개수가 가장 많은 영역을 식별하는 단계; 및 상기 정맥에 대응되는 복수의 선의 개수가 가장 많은 영역을 포함하여 상기 제2 관심 영역을 식별하는 단계;를 포함할 수 있다.
한편, 상기 정맥 패턴을 식별하는 단계는, 상기 적외선 이미지 중 손바닥에 대응되는 영역을 식별하는 단계; 상기 손바닥에 대응되는 영역 상기 정맥에 대응되는 복수의 선의 개수, 상기 복수의 선의 교차점 개수, 상기 복수의 선의 교차점의 위치 및 상기 복수의 선의 교차 각도를 식별하는 단계;를 포함하고, 상기 정맥 패턴이 제2 기 설정된 패턴에 매칭되는지 여부를 식별하는 단계는, 상기 식별된 상기 정맥에 대응되는 복수의 선의 개수, 상기 복수의 선의 교차점 개수, 상기 복수의 선의 교차점의 위치 및 상기 복수의 선의 교차 각도가 상기 제2 기 설정된 패턴에 대한 제2 매칭률을 식별하고, 상기 사용자의 접근권한이 승인된 것으로 식별하는 단계는, 상기 손금 패턴이 상기 제1 기 설정된 패턴에 매칭되고, 상기 제2 매칭률이 기 설정된 값 이상이면, 상기 손바닥에 대응되는 사용자의 접근권한이 승인된 것으로 식별할 수 있다.
본 개시에 따른 비일시적 컴퓨터 판독가능 기록매체는 전자 장치의 프로세서의 의해 실행되어 상기 전자 장치의 제어 방법을 수행하도록 하는 적어도 하나의 인스트럭션이 저장된 것일 수 있다.
본 개시에 따른 전자 장치에 있어서, 상기 전자 장치로부터 기 설정된 거리 이내로 접근하는 오브젝트의 접근을 감지하는 센서; 상기 오젝트를 촬영하는 적외선 카메라; 적어도 하나의 인스트럭션을 저장하는 메모리; 및 상기 센서, 상기 적외선 카메라 및 상기 메모리와 연결되어 상기 적어도 하나의 인스트럭션을 수행하는 프로세서;를 포함하고, 상기 프로세서는, 오브젝트가 상기 전자 장치로부터 기 설정된 거리 이내로 접근한 것으로 식별되면, 상기 오브젝트를 상기 적외선 카메라로 촬영하여 획득된 적외선 이미지에 기초하여 상기 오브젝트가 손바닥인지 여부를 식별하고, 상기 오브젝트가 손바닥이면, 상기 적외선 이미지에 포함된 손바닥의 형태와 기 저장된 손바닥의 형태의 유사도를 식별하고, 상기 손바닥을 상기 적외선 카메라로 촬영하여 획득된 적외선 이미지에 기초하여 상기 손바닥의 손금 패턴을 식별하고, 상기 손바닥을 상기 적외선 카메라로 촬영하여 획득된 적외선 이미지에 기초하여 상기 손바닥의 정맥 패턴을 식별하고, 상기 유사도가 기 설정된 값 이상인지 여부를 식별하고, 상기 손금 패턴이 제1 기 설정된 패턴에 매칭되는지 여부를 식별하고, 상기 정맥 패턴이 제2 기 설정된 패턴에 매칭되는지 여부를 식별하고, 상기 유사도가 기 설정된 값 이상이고, 상기 손금 패턴이 상기 제1 기 설정된 패턴에 매칭되고, 상기 정맥 패턴이 상기 제2 기 설정된 패턴에 매칭되면, 상기 손바닥에 대응되는 사용자의 접근권한이 승인된 것으로 식별할 수 있다.
비접촉 방식으로 사용자의 손바닥에 포함된 손금 패턴, 정맥 패턴을 이용하여 보안 수준이 높으면서 간편하고 경제적인 사용자 접근권한 인증 방법을 제공할 수 있다.
본 개시의 특정 실시 예의 양상, 특징 및 이점은 첨부된 도면들을 참조하여 후술되는 설명을 통해 보다 명확해질 것이다.
도 1a은 본 개시의 일 실시 예에 따른, 전자 장치의 개념을 설명하기 위한 도면이다.
도 1b는 본 개시의 일 실시 예에 따른, 전자 장치의 외형을 설명하기 위한 사시도이다.
도 1c는 본 개시의 일 실시 예에 따른, 전자 장치의 외형을 설명하기 위한 사시도이다.
도 2는 본 개시의 일 실시 예에 따른, 전자 장치의 구성을 설명하기 위한 블록도이다.
도 3은 본 개시의 일 실시 예에 따른, 전자 장치가 획득한 사용자의 손바닥 이미지 중 관심 영역을 식별하고 웨이블릿 변환 과정을 거쳐 손금 패턴 또는 정맥 패턴은 식별하는 동작을 설명하기 위한 도면이다.
도 4a는 본 개시의 일 실시 예에 따른, 전자 장치가 획득한 사용자의 손바닥 이미지에 기초하여 사용자의 손금 패턴을 식별하는 동작을 설명하기 위한 도면이다.
도 4b는 본 개시의 일 실시 예에 따른, 전자 장치가 획득한 사용자의 손바닥 이미지에 기초하여 사용자의 손금 패턴을 식별하는 동작을 설명하기 위한 도면이다.
도 5a는 본 개시의 일 실시 예에 따른, 전자 장치가 획득한 사용자의 손바닥 적외선 이미지에 기초하여 사용자의 정맥 패턴을 식별하는 동작을 설명하기 위한 도면이다.
도 5b는 본 개시의 일 실시 예에 따른, 전자 장치가 획득한 사용자의 손바닥 적외선 이미지에 기초하여 사용자의 정맥 패턴을 식별하는 동작을 설명하기 위한 도면이다.
도 6은 본 개시의 일 실시 예에 따른, 전자 장치의 동작을 설명하기 위한 흐름도이다.
도 1a은 본 개시의 일 실시 예에 따른, 전자 장치의 개념을 설명하기 위한 도면이다.
도 1b는 본 개시의 일 실시 예에 따른, 전자 장치의 외형을 설명하기 위한 사시도이다.
도 1c는 본 개시의 일 실시 예에 따른, 전자 장치의 외형을 설명하기 위한 사시도이다.
도 2는 본 개시의 일 실시 예에 따른, 전자 장치의 구성을 설명하기 위한 블록도이다.
도 3은 본 개시의 일 실시 예에 따른, 전자 장치가 획득한 사용자의 손바닥 이미지 중 관심 영역을 식별하고 웨이블릿 변환 과정을 거쳐 손금 패턴 또는 정맥 패턴은 식별하는 동작을 설명하기 위한 도면이다.
도 4a는 본 개시의 일 실시 예에 따른, 전자 장치가 획득한 사용자의 손바닥 이미지에 기초하여 사용자의 손금 패턴을 식별하는 동작을 설명하기 위한 도면이다.
도 4b는 본 개시의 일 실시 예에 따른, 전자 장치가 획득한 사용자의 손바닥 이미지에 기초하여 사용자의 손금 패턴을 식별하는 동작을 설명하기 위한 도면이다.
도 5a는 본 개시의 일 실시 예에 따른, 전자 장치가 획득한 사용자의 손바닥 적외선 이미지에 기초하여 사용자의 정맥 패턴을 식별하는 동작을 설명하기 위한 도면이다.
도 5b는 본 개시의 일 실시 예에 따른, 전자 장치가 획득한 사용자의 손바닥 적외선 이미지에 기초하여 사용자의 정맥 패턴을 식별하는 동작을 설명하기 위한 도면이다.
도 6은 본 개시의 일 실시 예에 따른, 전자 장치의 동작을 설명하기 위한 흐름도이다.
본 실시 예들은 다양한 변환을 가할 수 있고 여러 가지 실시 예를 가질 수 있는바, 특정 실시 예들을 도면에 예시하고 상세한 설명에 상세하게 설명하고자 한다. 그러나 이는 특정한 실시 형태에 대해 범위를 한정하려는 것이 아니며, 본 개시의 실시 예의 다양한 변경(modifications), 균등물(equivalents), 및/또는 대체물(alternatives)을 포함하는 것으로 이해되어야 한다. 도면의 설명과 관련하여, 유사한 구성요소에 대해서는 유사한 참조 부호가 사용될 수 있다.
본 개시를 설명함에 있어서, 관련된 공지 기능 혹은 구성에 대한 구체적인 설명이 본 개시의 요지를 불필요하게 흐릴 수 있다고 판단되는 경우 그에 대한 상세한 설명은 생략한다.
덧붙여, 하기 실시 예는 여러 가지 다른 형태로 변형될 수 있으며, 본 개시의 기술적 사상의 범위가 하기 실시 예에 한정되는 것은 아니다. 오히려, 이들 실시 예는 본 개시를 더욱 충실하고 완전하게 하고, 당업자에게 본 개시의 기술적 사상을 완전하게 전달하기 위하여 제공되는 것이다.
본 개시에서 사용한 용어는 단지 특정한 실시 예를 설명하기 위해 사용된 것으로, 권리범위를 한정하려는 의도가 아니다. 단수의 표현은 문맥상 명백하게 다르게 뜻하지 않는 한, 복수의 표현을 포함한다.
본 개시에서, "가진다," "가질 수 있다," "포함한다," 또는 "포함할 수 있다" 등의 표현은 해당 특징(예: 수치, 기능, 동작, 또는 부품 등의 구성요소)의 존재를 가리키며, 추가적인 특징의 존재를 배제하지 않는다.
본 개시에서, "A 또는 B," "A 또는/및 B 중 적어도 하나," 또는 "A 또는/및 B 중 하나 또는 그 이상"등의 표현은 함께 나열된 항목들의 모든 가능한 조합을 포함할 수 있다. 예를 들면, "A 또는 B," "A 및 B 중 적어도 하나," 또는 "A 또는 B 중 적어도 하나"는, (1) 적어도 하나의 A를 포함, (2) 적어도 하나의 B를 포함, 또는 (3) 적어도 하나의 A 및 적어도 하나의 B 모두를 포함하는 경우를 모두 지칭할 수 있다.
본 개시에서 사용된 "제1," "제2," "첫째," 또는 "둘째,"등의 표현들은 다양한 구성요소들을, 순서 및/또는 중요도에 상관없이 수식할 수 있고, 한 구성요소를 다른 구성요소와 구분하기 위해 사용될 뿐 해당 구성요소들을 한정하지 않는다.
어떤 구성요소(예: 제1 구성요소)가 다른 구성요소(예: 제2 구성요소)에 "(기능적으로 또는 통신적으로) 연결되어((operatively or communicatively) coupled with/to)" 있다거나 "접속되어(connected to)" 있다고 언급된 때에는, 어떤 구성요소가 다른 구성요소에 직접적으로 연결되거나, 다른 구성요소(예: 제3 구성요소)를 통하여 연결될 수 있다고 이해되어야 할 것이다.
반면에, 어떤 구성요소(예: 제1 구성요소)가 다른 구성요소(예: 제2 구성요소)에 "직접 연결되어" 있다거나 "직접 접속되어" 있다고 언급된 때에는, 어떤 구성요소와 다른 구성요소 사이에 다른 구성요소(예: 제3 구성요소)가 존재하지 않는 것으로 이해될 수 있다.
본 개시에서 사용된 표현 "~하도록 구성된(또는 설정된)(configured to)"은 상황에 따라, 예를 들면, "~에 적합한(suitable for)," "~하는 능력을 가지는(having the capacity to)," "~하도록 설계된(designed to)," "~하도록 변경된(adapted to)," "~하도록 만들어진(made to)," 또는 "~를 할 수 있는(capable of)"과 바꾸어 사용될 수 있다. 용어 "~하도록 구성된(또는 설정된)"은 하드웨어적으로 "특별히 설계된(specifically designed to)" 것만을 반드시 의미하지 않을 수 있다.
대신, 어떤 상황에서는, "~하도록 구성된 장치"라는 표현은, 그 장치가 다른 장치 또는 부품들과 함께 "~할 수 있는" 것을 의미할 수 있다. 예를 들면, 문구 "A, B, 및 C를 수행하도록 구성된(또는 설정된) 프로세서"는 해당 동작을 수행하기 위한 전용 프로세서(예: 임베디드 프로세서), 또는 메모리 장치에 저장된 하나 이상의 소프트웨어 프로그램들을 실행함으로써, 해당 동작들을 수행할 수 있는 범용 프로세서(generic-purpose processor)(예: CPU 또는 application processor)를 의미할 수 있다.
실시 예에 있어서 '모듈' 혹은 '부'는 적어도 하나의 기능이나 동작을 수행하며, 하드웨어 또는 소프트웨어로 구현되거나 하드웨어와 소프트웨어의 결합으로 구현될 수 있다. 또한, 복수의 '모듈' 혹은 복수의 '부'는 특정한 하드웨어로 구현될 필요가 있는 '모듈' 혹은 '부'를 제외하고는 적어도 하나의 모듈로 일체화되어 적어도 하나의 프로세서로 구현될 수 있다.
한편, 도면에서의 다양한 요소와 영역은 개략적으로 그려진 것이다. 따라서, 본 발명의 기술적 사상은 첨부한 도면에 그려진 상대적인 크기나 간격에 의해 제한되지 않는다.
이하에서는 첨부한 도면을 참고하여 본 개시에 따른 실시 예에 대하여 본 개시가 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자가 용이하게 실시할 수 있도록 상세히 설명한다.
본 개시에 따른 전자 장치(100)는 카메라, 보다 구체적으로, 적외선 카메라(110)를 포함하는 센싱 장치일 수 있으나, 이에 국한되는 것은 아니며, 전자 장치(100)는 스마트폰(smartphone), 태블릿 PC(tablet Personal Computer), 랩탑 PC(laptop Personal Computer), 넷북 컴퓨터(netbook computer), 모바일 기기, 웨어러블 장치(wearable device)와 같은 다양한 사용자 단말일 수 있다.
도 1a은 본 개시의 일 실시 예에 따른, 전자 장치의 개념을 설명하기 위한 도면이다.
도 1a를 참조하면, 전자 장치(100)는 오브젝트의 접근을 감지하고, 감지된 오브젝트가 사람의 손바닥인 것으로 식별되면, 손바닥의 손금(10) 패턴 및 손바닥의 정맥(20) 패턴을 식별하는 동작을 수행할 수 있는 전자 장치(100)일 수 있다.
도 1b 및 1c는 본 개시의 일 실시 예에 따른, 전자 장치(100)의 외형을 설명하기 위한 사시도이다.
도 1b 및 1c를 참조하면, 전자 장치(100)는 외부의 일 영역에 사람의 손바닥의 이미지(300)를 획득하는 영역(1)을 포함할 수 있다.
또한, 전자 장치(100)의 외부는 도 1b를 참조할 때 내부의 장치 구성을 곡면을 형태의 하우징이 커버하는 형태일 수 있으며, 도 1c를 참조할 때, 내부의 장치 구성을 곡면을 형태의 하우징이 커버하는 형태일 수 있다.
다만, 전자 장치(100)의 외부 형태는 상술한 바에 국한되지 않고 다양한 형태를 가질 수 있다.
도 2는 본 개시의 일 실시 예에 따른, 전자 장치(100)의 구성을 설명하기 위한 블록도이다.
도 2를 참조하면, 전자 장치(100)는 카메라, 보다 구체적으로는, 적외선 카메라(110), 메모리(120) 및 프로세서(130)를 포함할 수 있다.
다만, 전자 장치(100)가 포함하는 구성은 이에 국한되는 것은 아니고 전자 장치(100)로부터 기 설정된 거리 내에 위치한 오브젝트의 존재, 접근을 감지하는 센서, 외부 서버, 외부 기기 등과 통신 연결을 수행하여 정보를 송수신하는 통신 인터페이스를 추가로 포함할 수 있다.
카메라는 정지 영상 및 동영상을 촬영하는 장치일 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 카메라는 하나 이상의 광을 굴절시켜 모으거나 퍼뜨리는 렌즈(예: 볼록 렌즈, 오목 렌즈, 구면 렌즈, 평면 렌즈, 광각 렌즈 등), 광을 전하로 변환시켜 이미지를 획득하도록 하는 이미지 센서(예: CCD(Charge-Coupled Device), CMOS(Complementary Metal-Oxide Semiconductor)), 이미지 시그널 프로세서, 또는 플래시를 포함할 수 있다. 이외에도 카메라는 조리개, 뷰파인더, 카메라 내부의 CCD를 통해 영상의 노출 과다 여부를 감지하는 제브라 장치 등을 포함할 수 있다.
카메라는 적외선 카메라(110)일 수 있다. 프로세서(130)는 적외선 카메라(110)를 통해 적외선 영역대(예: 근적외선(0.7~1.3μm), 중간적외선(1.3~3.0μm) 및 원적외선(7.0~15.0μm))의 광을 센싱하여 적외선 이미지(300)를 획득할 수 있다. 보다 구체적으로, 프로세서(130)는 적외선 카메라(110)를 통해 사용자의 손바닥을 촬영한 적외선 이미지(300)를 획득할 수 있다.
또한, 프로세서(130)는 적외선 카메라(110)를 통해 움직이는 손바닥에 대한 영상을 획득하여 손바닥 및 손가락의 제스처를 식별할 수 있다. 프로세서(130)는 식별된 제스처의 특징 정보를 추출하여 사용자의 손바닥 및 손가락을 식별할 수 있다.다만, 상술한 바에 국한되는 것은 아니며, 카메라가 적외선 이외에 가시광선 영역대의 파장을 감지할 수 있는 경우, 프로세서(130)는 카메라를 통해 가시광선 영역대의 광을 센싱하여 가시광선 영역대의 파장에 대응되는 RGB 이미지를 획득할 수도 있다.
또한, 전자 장치(100)는 하나 이상의 카메라를 통해 적외선 이미지(300) 및 RGB 이미지를 동시에 획득할 수 있다. 이 경우, 프로세서(130)는 적외선 이미지(300)를 RGB 이미지에 기초하여 보정하여 보다 정확한 적외선 이미지(300)를 획득할 수도 있다. 프로세서(130)는 보정된 적외선 이미지에 기초하여 후술할 손바닥 형태, 손금 패턴 정보, 손바닥 정맥 패턴 정보를 획득할 수 있다.
메모리(120)는 각종 프로그램이나 데이터를 일시적 또는 비일시적으로 저장하고, 프로세서(130)의 호출에 따라서 저장된 정보를 프로세서(130)에 전달한다. 또한, 메모리(120)는, 프로세서(130)의 연산, 처리 또는 제어 동작 등에 필요한 각종 정보를 전자적 포맷으로 저장할 수 있다.
메모리(120)는, 예를 들어, 주기억장치 및 보조기억장치 중 적어도 하나를 포함할 수 있다. 주기억장치는 롬(ROM) 및/또는 램(RAM)과 같은 반도체 저장 매체를 이용하여 구현된 것일 수 있다. 롬은, 예를 들어, 통상적인 롬, 이피롬(EPROM), 이이피롬(EEPROM) 및/또는 마스크롬(MASK-ROM) 등을 포함할 수 있다. 램은 예를 들어, 디램(DRAM) 및/또는 에스램(SRAM) 등을 포함할 수 있다. 보조기억장치는, 플래시 메모리 장치, SD(Secure Digital) 카드, 솔리드 스테이트 드라이브(SSD, Solid State Drive), 하드 디스크 드라이브(HDD, Hard Disc Drive), 자기 드럼, 컴팩트 디스크(CD), 디브이디(DVD) 또는 레이저 디스크 등과 같은 광 기록 매체(optical media), 자기테이프, 광자기 디스크 및/또는 플로피 디스크 등과 같이 데이터를 영구적 또는 반영구적으로 저장 가능한 적어도 하나의 저장 매체를 이용하여 구현될 수 있다.
메모리(120)는 사람의 손바닥의 외형에 대한 정보를 저장할 수 있다. 메모리(120)는 사용자의 손바닥을 촬영한 적외선 이미지(300), 손바닥의 손금(10) 패턴, 손바닥의 정맥(20) 패턴 등에 대한 정보를 저장할 수 있다.
메모리(120)는 각 이미지(300)의 관심 영역(310)에 대한 정보를 저장할 수 있다. 메모리(120)는 각 이미지(300)에 대한 웨이블릿 분해 이미지(300)를 저장할 수 있다.
메모리(120)는 사용자의 손바닥의 손금(10) 또는 손바닥의 정맥(20)을 이루는 선의 개수, 선의 교차점 개수, 선의 교차점 위치, 선의 교차 각도, 선의 곡률, 선의 분기점, 선의 간격 등에 대한 정보를 저장할 수 있다.
메모리(120)는 손바닥의 손금(10) 또는 손바닥의 정맥(20)에 대한 기 설정된 패턴을 저장할 수 있다.
메모리(120)는 획득된 이미지(300)로부터 식별된 손금(10) 패턴 또는 정맥(20) 패턴이 기 설정된 패턴과 매칭되는 정도를 나타내는 매칭률을 저장할 수 있다.
이외에도, 메모리(120)는 손바닥 이미지(300) 획득, 손금(10) 또는 정맥(20)의 패턴과 관련된 다양한 정보를 저장할 수 있다.
프로세서(130)는, 전자 장치(100)의 전반적인 동작을 제어한다. 구체적으로, 프로세서(130)는 상술한 바와 메모리(120)를 포함하는 전자 장치(100)의 구성과 연결되며, 상술한 바와 같은 메모리(120)에 저장된 적어도 하나의 인스트럭션을 실행함으로써, 전자 장치(100)의 동작을 전반적으로 제어할 수 있다. 특히, 프로세서(130)는 하나의 프로세서로 구현될 수 있을 뿐만 아니라 복수의 프로세서로 구현될 수 있다.
센서는 전자 장치(100)로부터 기 설정된 거리 내로 접근하는 오브젝트를 감지하거나 기 설정된 거리 내에 위치하는 오브젝트의 존재를 감지하는 구성일 수 있다.
센서는 감지된 상태에 대응하는 전기 신호 또는 데이터 값을 생성할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 센서는, 예를 들면, 제스처 센서, 근접 센서일 수 있으나, 이에 국한되는 것은 아니다.
통신 인터페이스는 무선 통신 인터페이스, 유선 통신 인터페이스 또는 입력 인터페이스를 포함할 수 있다. 무선 통신 인터페이스는, 무선 통신 기술이나 이동 통신 기술을 이용하여 각종 외부 장치와 통신을 수행할 수 있다. 이러한 무선 통신 기술로는, 예를 들어, 블루투스(Bluetooth), 저전력 블루투스(Bluetooth Low Energy), 캔(CAN) 통신, 와이 파이(Wi-Fi), 와이파이 다이렉트(Wi-Fi Direct), 초광대역 통신(UWB, ultrawide band), 지그비(zigbee), 적외선 통신(IrDA, infrared Data Association) 또는 엔에프씨(NFC, Near Field Communication) 등이 포함될 수 있으며, 이동 통신 기술 로는, 3GPP, 와이맥스(Wi-Max), LTE(Long Term Evolution), 5G 등이 포함될 수 있다.
무선 통신 인터페이스는 전자기파를 외부로 송신하거나 또는 외부에서 전달된 전자기파를 수신할 수 있는 안테나, 통신 칩 및 기판 등을 이용하여 구현될 수 있다.
유선 통신 인터페이스는 유선 통신 네트워크를 기반으로 각종 장치와 통신을 수행할 수 있다. 여기서, 유선 통신 네트워크는, 예를 들어, 페어 케이블, 동축 케이블, 광섬유 케이블 또는 이더넷(Ethernet) 케이블 등 물리적인 케이블을 이용하여 구현될 수 있다.
무선 통신 인터페이스 및 유선 통신 인터페이스는 실시 예에 따라 어느 하나가 생략될 수도 있다. 따라서, 전자 장치(100)는 무선 통신 인터페이스만을 포함하거나 유선 통신 인터페이스만을 포함할 수 있다. 뿐만 아니라, 전자 장치(100)는 무선 통신 인터페이스에 의한 무선 접속과 유선 통신 인터페이스에 의한 유선 접속을 모두 지원하는 통합된 통신 인터페이스를 구비할 수도 있다.
전자 장치(100)는 한 가지 방식의 통신 연결을 수행하는 한 개의 통신 인터페이스를 포함하는 경우에 국한되지 않고, 복수의 방식으로 통신 연결을 수행하는 복수의 통신 인터페이스를 포함할 수 있다.
프로세서(130)는 통신 인터페이스를 통해 외부 서버 또는 외부 기기와 통신 연결을 수행하여 다양한 정보를 송수신할 수 있다.
예를 들어, 프로세서(130)는 통신 인터페이스를 통해 외부 서버 또는 외부 기기로 손바닥의 손금(10) 패턴, 손바닥의 정맥(20) 패턴, 손금(10) 패턴 또는 정맥(20) 패턴이 기 설정된 패턴과 매칭되는 정도를 나타내는 매칭률에 대한 정보를 전송하거나 수신할 수 있다.
이외에도, 사용자의 손금(10) 패턴 및 정맥(20) 패턴이 기 설정된 패턴에 매칭되는 것으로 식별되면, 프로세서(130)는 통신 인터페이스를 통해 사용자의 접근권한 인증, 승인에 대한 정보를 외부 서버 또는 외부 기기로 전송할 수 있다.
프로세서(130)는 다양한 방식으로 구현될 수 있다. 예를 들어, 하나 이상의 프로세서(130)는 CPU (Central Processing Unit), GPU (Graphics Processing Unit), APU (Accelerated Processing Unit), MIC (Many Integrated Core), DSP (Digital Signal Processor), NPU (Neural Processing Unit), 하드웨어 가속기 또는 머신 러닝 가속기 중 하나 이상을 포함할 수 있다. 하나 이상의 프로세서(130)는 전자 장치(100)의 다른 구성요소 중 하나 또는 임의의 조합을 제어할 수 있으며, 통신에 관한 동작 또는 데이터 처리를 수행할 수 있다. 하나 이상의 프로세서(130)는 메모리(120)에 저장된 하나 이상의 프로그램 또는 명령어(instruction)을 실행할 수 있다. 예를 들어, 하나 이상의 프로세서(130)는 메모리(120)에 저장된 하나 이상의 명령어를 실행함으로써, 본 개시의 일 실시 예에 따른 방법을 수행할 수 있다.
본 개시의 일 실시 예에 따른 방법이 복수의 동작을 포함하는 경우, 복수의 동작은 하나의 프로세서(130)에 의해 수행될 수도 있고, 복수의 프로세서(130)에 의해 수행될 수도 있다. 예를 들어, 일 실시 예에 따른 방법에 의해 제 1 동작, 제 2 동작, 제 3 동작이 수행될 때, 제 1 동작, 제 2 동작, 및 제 3 동작 모두 제 1 프로세서에 의해 수행될 수도 있고, 제 1 동작 및 제 2 동작은 제 1 프로세서(예를 들어, 범용 프로세서)에 의해 수행되고 제 3 동작은 제 2 프로세서(예를 들어, 인공지능 전용 프로세서)에 의해 수행될 수도 있다.
하나 이상의 프로세서(130)는 하나의 코어를 포함하는 단일 코어 프로세서(single core processor)로 구현될 수도 있고, 복수의 코어(예를 들어, 동종 멀티 코어 또는 이종 멀티 코어)를 포함하는 하나 이상의 멀티 코어 프로세서(multicore processor)로 구현될 수도 있다. 하나 이상의 프로세서(130)가 멀티 코어 프로세서로 구현되는 경우, 멀티 코어 프로세서에 포함된 복수의 코어 각각은 온 칩(On-chip) 메모리(120)와 같은 프로세서 내부 메모리를 포함할 수 있으며, 복수의 코어에 의해 공유되는 공통 캐시가 멀티 코어 프로세서(130)에 포함될 수 있다. 또한, 멀티 코어 프로세서(130)에 포함된 복수의 코어 각각(또는 복수의 코어 중 일부)은 독립적으로 본 개시의 일 실시 예에 따른 방법을 구현하기 위한 프로그램 명령을 판독하여 수행할 수도 있고, 복수의 코어 전체(또는 일부)가 연계되어 본 개시의 일 실시 예에 따른 방법을 구현하기 위한 프로그램 명령을 판독하여 수행할 수도 있다.
본 개시의 일 실시 예에 따른 방법이 복수의 동작을 포함하는 경우, 복수의 동작은 멀티 코어 프로세서에 포함된 복수의 코어 중 하나의 코어에 의해 수행될 수도 있고, 복수의 코어에 의해 수행될 수도 있다. 예를 들어, 일 실시 예에 따른 방법에 의해 제 1 동작, 제 2 동작, 및 제 3 동작이 수행될 때, 제 1 동작, 제2 동작, 및 제3 동작 모두 멀티 코어 프로세서에 포함된 제 1 코어에 의해 수행될 수도 있고, 제 1 동작 및 제 2 동작은 멀티 코어 프로세서에 포함된 제 1 코어에 의해 수행되고 제 3 동작은 멀티 코어 프로세서에 포함된 제 2 코어에 의해 수행될 수도 있다.
본 개시의 실시 예들에서, 프로세서(130)는 하나 이상의 프로세서(130) 및 기타 전자 부품들이 집적된 시스템 온 칩(SoC), 단일 코어 프로세서, 멀티 코어 프로세서, 또는 단일 코어 프로세서 또는 멀티 코어 프로세서에 포함된 코어를 의미할 수 있으며, 여기서 코어는 CPU, GPU, APU, MIC, DSP, NPU, 하드웨어 가속기 또는 기계 학습 가속기 등으로 구현될 수 있으나, 본 개시의 실시 예들이 이에 한정되는 것은 아니다.
프로세서(130)는, 오브젝트가 전자 장치(100)로부터 기 설정된 거리 이내로 접근한 것으로 식별되면, 오브젝트를 적외선 카메라(110)로 촬영하여 획득된 적외선 이미지(300)에 기초하여 오브젝트가 손바닥인지 여부를 식별할 수 있다.
오브젝트가 손바닥이면, 프로세서(130)는 손바닥을 적외선 카메라(110)로 촬영하여 획득된 적외선 이미지(300)에 기초하여 손바닥의 손금(10) 패턴을 식별할 수 있다.
프로세서(130)는 손바닥을 적외선 카메라(110)로 촬영하여 획득된 적외선 이미지(300)에 기초하여 손바닥의 정맥(20) 패턴을 식별할 수 있다.
프로세서(130)는 손금(10) 패턴이 제1 기 설정된 패턴에 매칭되는지 여부를 식별할 수 있다.
프로세서(130)는 정맥(20) 패턴이 제2 기 설정된 패턴에 매칭되는지 여부를 식별할 수 있다.
손금(10) 패턴이 제1 기 설정된 패턴에 매칭되고, 정맥(20) 패턴이 제2 기 설정된 패턴에 매칭되면, 프로세서(130)는 손바닥에 대응되는 사용자의 접근권한이 승인된 것으로 식별할 수 있다.
보다 구체적인, 프로세서(130)의 전자 장치(100) 제어 동작은 도 3 내지 5와 함께 설명한다.
프로세서(130)는, 오브젝트가 전자 장치(100)로부터 기 설정된 거리 이내로 접근한 것으로 식별되면, 오브젝트를 적외선 카메라(110)로 촬영하여 획득된 이미지(300)에 기초하여 오브젝트가 손바닥인지 여부를 식별할 수 있다.
여기서, 프로세서(130)는 센서를 통해 오브젝트가 전자 장치(100)로부터 기 설정된 거리 이내로 접근하는지 여부를 식별할 수 있다.
이외에도, 프로세서(130)는 적외선 카메라(110)를 통해 획득한 적외선 이미지(300), 영상에 기초하여 오브젝트가 전자 장치(100)로부터 기 설정된 거리 이내로 접근하는지 여부를 식별할 수 있다.
다만, 이에 국한되지 않고, 프로세서(130)는 근접센서, 제스처 센서 등의 감지 결과에 기초하여 오브젝트가 전자 장치(100)로부터 기 설정된 거리 이내로 접근하는지 여부를 식별할 수도 있다.
프로세서(130)는 적외선 카메라(110)를 통해 획득한 적외선 이미지(300) 또는 영상에 기초하여 전자 장치(100)로부터 기 설정된 거리 이내로 접근한 오브젝트가 사람의 손바닥인지 여부를 식별할 수 있다.
구체적으로, 프로세서(130)는 사람의 손바닥 모양인 다섯 개의 손가락 및 손바닥의 형태(손바닥의 형태는 손바닥과 다섯 손가락을 포함하는 형태를 의미할 수도 있음)와 적외선 카메라(110)를 통해 획득한 적외선 이미지(300), 영상에 기초하여 전자 장치(100)로부터 기 설정된 거리 이내로 접근한 오브젝트의 형태의 유사도가 기 설정된 값 이상인지 여부를 식별할 수 있다.
전자 장치(100)로부터 기 설정된 거리 이내로 접근한 오브젝트의 형태가 사람의 손바닥 및 다섯 개의 손가락 모양과 유사도가 기 설정된 값 이상이면, 프로세서(130)는 전자 장치(100)로부터 기 설정된 거리 이내로 접근한 오브젝트가 사람의 손바닥인 것으로 식별할 수 있다.
식별된 오브젝트가 사람의 손바닥인 것으로 식별되면, 프로세서(130)는 획득된 적외선 이미지(300) 또는 영상에 기초하여 전자 장치(100)로부터 기 설정된 거리 이내로 접근한 손바닥 및 손가락 중 적어도 하나의 형태와 기 저장된 손바닥 및 손가락 중 적어도 하나의 형태의 유사도를 식별할 수 있다.
구체적으로, 프로세서(130)는 적외선 이미지(300)에 포함된 손바닥의 면적, 넓이, 모양을 식별하여 기 저장된 손바닥의 면적, 넓이, 모양과 비교하여 제1 유사도를 식별할 수 있다.
또한, 프로세서(130)는 적외선 이미지(300)에 포함된 손가락의 길이, 두께, 복수의 손가락 간의 상대적 위치를 식별하여 기 저장된 손가락의 길이, 두께, 복수의 손가락 간의 상대적 위치와 비교하여 제2 유사도를 식별할 수 있다.
프로세서(130)는 제1 유사도 및 제2 유사도를 결합하여 최종 유사도를 식별할 수 있다.
프로세서(130)는 손바닥을 적외선 카메라(110)로 촬영하여 획득된 적외선 이미지(300)에 기초하여 손바닥의 손금(10) 패턴을 식별할 수 있다.
보다 구체적으로, 프로세서(130)는, 획득된 이미지(300) 중 제1 관심 영역(310)(Region of Interest, ROI)을 식별할 수 있다.
도 3은 본 개시의 일 실시 예에 따른, 전자 장치(100)가 획득한 사용자의 손바닥 이미지(300) 중 관심 영역(310)을 식별하고 웨이블릿 변환 과정을 거쳐 손금(10) 패턴 또는 정맥(20) 패턴은 식별하는 동작을 설명하기 위한 도면이다.
도 3을 참조하면, 프로세서(130) 손바닥 이미지(300) 중 제1 관심 영역(310)을 식별한 다음, 제1 관심 영역(310)에 대응되는 이미지(300) 일부를 웨이블릿(Wavelet) 분해 이미지(320)로 변환할 수 있다. 웨이블릿 변환이란 신호를 웨이블릿으로 정의되는 함수로 분해하는 방법을 의미한다. 웨이블릿은 기 설정된 시간 범위에서 증가와 감소를 반복하며 진동하는, 평균이 0인 진동으로 표시되는 신호로 표현될 수 있다. 이미지(300) 데이터에 대한 웨이블릿 변환을 수행하는 경우 데이터의 압축에 따른 연산 효율성, 경제성이 증가할 수 있다. 프로세서(130)는 변환된 웨이블릿 분해 이미지(320)에 기초하여 획득한 최종 이미지 데이터(330)에 기초하여 손바닥의 손금(10) 패턴을 식별할 수 있다.
보다 구체적으로, 프로세서(130)는 획득된 이미지(300)에서 손바닥에 대응되는 영역을 식별할 수 있다. 프로세서(130)는 획득된 이미지(300)에 포함된 다섯 개의 손가락과의 상대적인 위치를 식별하여 손바닥에 대응되는 영역을 식별할 수 있다.
프로세서(130)는 획득된 이미지(300)를 손바닥 인식을 위한 인공지능 모델, 기계학습 모델, 신경망 모델에 입력하여 손바닥에 대응되는 영역을 식별할 수 있다. 여기서, 인공지능 모델은 이미지(300) 분류 모델로써, VGGnet, ALEXnet, RESnet, DENSEnet일 수 있으나, 이에 국한되지 않는다.
프로세서(130)는 획득된 이미지(300)에 기초하여 손바닥에 대응되는 영역 중 단위 면적당 손금(10)에 대응되는 복수의 선의 개수가 가장 많은 영역을 식별할 수 있다. 프로세서(130)는 손금(10)에 대응되는 복수의 선의 개수가 가장 많은 영역을 포함하여 제1 관심 영역(310)을 식별할 수 있다.
프로세서(130)는 획득된 이미지(300)를 손금(10)에 대응되는 선을 인식하는 인공지능 모델에 입력하여 손금(10)에 대응되는 선을 식별하고, 단위 면적당 선의 개수가 가장 많은 영역을 식별할 수 있다.
프로세서(130)는 손금(10)에 대응되는 복수의 선의 개수가 가장 많은 영역을 식별할 수 없는 경우, 손금(10)에 대응되는 선의 곡률이 가장 큰 영역을 식별할 수 있다.
프로세서(130)는 손금(10)에 대응되는 선의 곡률이 가장 큰 영역을 포함하여 제1 관심 영역(310)을 식별할 수 있다.
프로세서(130)는 제1 관심 영역(310)에 대응되는 이미지(300) 일부를 웨이블릿 분해 이미지(320)로 변환할 수 있다. 프로세서(130)는 변환된 웨이블릿 분해 이미지(320)에 기초하여 손바닥의 손금(10) 패턴을 식별할 수 있다.
다양한 실시 예에 따르면, 프로세서(130)는 획득된 이미지(300)에 기초하여 손금(10)에 대응되는 선의 구체적 정보를 식별할 수 있다.
도 4a 및 4b는 본 개시의 일 실시 예에 따른, 전자 장치(100)가 획득한 사용자의 손바닥 이미지(300)에 기초하여 사용자의 손금(10) 패턴을 식별하는 동작을 설명하기 위한 도면이다.
도 4a 및 4b를 참조하면, 프로세서(130)는 획득된 이미지(300)에 기초하여 손금(10)에 대응되는 복수의 선의 개수, 복수의 선의 교차점 개수, 복수의 선의 교차점의 위치 및 복수의 선의 교차 각도를 식별할 수 있다.
다만, 이에 국한되지 않고, 프로세서(130)는 손금(10)에 대응되는 선의 곡률, 복수의 선 사이의 간격, 하나의 선이 하나 이상의 선으로 갈라지는 분기점을 식별할 수 있다.
프로세서(130)는 상술한 바와 같이 식별된 손금(10)에 대응되는 선에 대한 정보에 기초하여 손금(10) 패턴이 제1 기 설정된 패턴에 매칭되는지 여부를 식별할 수 있다.
구체적으로, 프로세서(130)는 식별된 손금(10)에 대응되는 복수의 선의 개수, 복수의 선의 교차점 개수, 복수의 선의 교차점의 위치 및 복수의 선의 교차 각도 중 적어도 하나에 대한 정보에 기초하여 제1 기 설정된 패턴에 대한 제1 매칭률을 식별할 수 있다.
이외에도, 프로세서(130)는 손금(10)에 대응되는 선의 곡률, 복수의 선 사이의 간격, 하나의 선이 하나 이상의 선으로 갈라지는 분기점 중 적어도 하나에 대한 정보에 기초하여 제1 기 설정된 패턴에 대한 제1 매칭률을 식별할 수 있다.
프로세서(130)는 획득된 적외선 이미지(300)에 기초하여 손바닥의 정맥(20) 패턴을 식별할 수 있다.
보다 구체적으로, 프로세서(130)는, 획득된 적외선 이미지(300) 중 제2 관심 영역(310)(Region of Interest, ROI)을 식별할 수 있다.
프로세서(130)는 적외선 카메라(110)를 통해 손바닥을 촬영하여 획득된 적외선 이미지(300) 중 제2 관심 영역(310)을 식별한 다음, 제2 관심 영역(310)에 대응되는 적외선 이미지(300) 일부를 웨이블릿(Wavelet) 분해 이미지(320)로 변환할 수 있다.
프로세서(130)는 변환된 웨이블릿 분해 이미지(320)에 기초하여 손바닥의 정맥(20) 패턴을 식별할 수 있다.
보다 구체적으로, 프로세서(130)는 획득된 적외선 이미지(300)에서 손바닥에 대응되는 영역을 식별할 수 있다. 프로세서(130)는 획득된 적외선 이미지(300)에 포함된 다섯 개의 손가락과의 상대적인 위치를 식별하여 손바닥에 대응되는 영역을 식별할 수 있다.
프로세서(130)는 획득된 적외선 이미지(300)를 손바닥 인식을 위한 인공지능 모델, 기계학습 모델, 신경망 모델에 입력하여 손바닥에 대응되는 영역을 식별할 수 있다. 여기서, 인공지능 모델은 이미지(300) 분류 모델로써, VGGnet, ALEXnet, RESnet, DENSEnet일 수 있으나, 이에 국한되지 않는다.
프로세서(130)는 획득된 적외선 이미지(300)에 기초하여 손바닥에 대응되는 영역 중 단위 면적당 정맥(20)에 대응되는 복수의 선의 개수가 가장 많은 영역을 식별할 수 있다. 프로세서(130)는 정맥(20)에 대응되는 복수의 선의 개수가 가장 많은 영역을 포함하여 제2 관심 영역(310)을 식별할 수 있다.
프로세서(130)는 획득된 적외선 이미지(300)를 정맥(20)에 대응되는 선을 인식하는 인공지능 모델에 입력하여 정맥(20)에 대응되는 선을 식별하고, 단위 면적당 선의 개수가 가장 많은 영역을 식별할 수 있다.
프로세서(130)는 정맥(20)에 대응되는 복수의 선의 개수가 가장 많은 영역을 식별할 수 없는 경우, 정맥(20)에 대응되는 선의 곡률이 가장 큰 영역을 식별할 수 있다.
프로세서(130)는 정맥(20)에 대응되는 선의 곡률이 가장 큰 영역을 포함하여 제2 관심 영역(310)을 식별할 수 있다.
프로세서(130)는 제2 관심 영역(310)에 대응되는 적외선 이미지(300) 일부를 웨이블릿 분해 이미지(320)로 변환할 수 있다. 프로세서(130)는 변환된 웨이블릿 분해 이미지(320)에 기초하여 손바닥의 정맥(20) 패턴을 식별할 수 있다.
다양한 실시 예에 따르면, 프로세서(130)는 획득된 적외선 이미지(300)에 기초하여 정맥(20)에 대응되는 선의 구체적 정보를 식별할 수 있다.
도 5a 및 5b는 본 개시의 일 실시 예에 따른, 전자 장치(100)가 적외선 카메라(110)를 통해 사용자의 손바닥을 촬영하여 획득한 적외선 이미지(300)에 기초하여 사용자의 정맥(20) 패턴을 식별하는 동작을 설명하기 위한 도면이다.
도 5a 및 5b를 참조하면, 프로세서(130)는 획득된 이미지(300)에 기초하여 정맥(20)에 대응되는 복수의 선의 개수, 복수의 선의 교차점 개수, 복수의 선의 교차점의 위치 및 복수의 선의 교차 각도를 식별할 수 있다.
다만, 이에 국한되지 않고, 프로세서(130)는 정맥(20)에 대응되는 선의 곡률, 복수의 선 사이의 간격, 하나의 선이 하나 이상의 선으로 갈라지는 분기점을 식별할 수 있다.
프로세서(130)는 상술한 바와 같이 식별된 정맥(20)에 대응되는 선에 대한 정보에 기초하여 손금(10) 패턴이 제1 기 설정된 패턴에 매칭되는지 여부를 식별할 수 있다.
구체적으로, 프로세서(130)는 식별된 정맥(20)에 대응되는 복수의 선의 개수, 복수의 선의 교차점 개수, 복수의 선의 교차점의 위치 및 복수의 선의 교차 각도 중 적어도 하나에 대한 정보에 기초하여 제2 기 설정된 패턴에 대한 제2 매칭률을 식별할 수 있다.
이외에도, 프로세서(130)는 정맥(20)에 대응되는 선의 곡률, 복수의 선 사이의 간격, 하나의 선이 하나 이상의 선으로 갈라지는 분기점 중 적어도 하나에 대한 정보에 기초하여 제2 기 설정된 패턴에 대한 제2 매칭률을 식별할 수 있다.
손금(10) 패턴이 제1 기 설정된 패턴에 매칭되고, 정맥(20) 패턴이 제2 기 설정된 패턴에 매칭되면, 프로세서(130)는 손바닥에 대응되는 사용자의 접근권한이 승인된 것으로 식별할 수 있다.
구체적으로, 프로세서(130)는 제1 매칭률이 기 설정된 값 이상이고, 정맥(20) 패턴이 제2 기 설정된 패턴에 매칭되면, 손바닥에 대응되는 사용자의 접근권한이 승인된 것으로 식별할 수 있다. 이외에도, 프로세서(130)는, 제1 매칭률이 제1 기 설정된 패턴에 매칭되고, 제2 매칭률이 기 설정된 값 이상이면, 손바닥에 대응되는 사용자의 접근권한이 승인된 것으로 식별할 수 있다.
또한, 프로세서(130)는 제1 매칭률이 제1 기 설정된 값 이상이고, 제2 매칭률이 제2 기 설정된 값 이상이면, 손바닥에 대응되는 사용자의 접근권한이 승인된 것으로 식별할 수 있다.
이 때, 프로세서(130)는 통신 인터페이스를 통해 외부 서버 또는 외부 기기와 통신 연결을 수행하여 사용자의 접근권한 승인에 대한 정보를 전송할 수 있다.
도 6은 본 개시의 일 실시 예에 따른, 전자 장치(100)의 동작을 설명하기 위한 흐름도이다.
도 6을 참조하면, 전자 장치(100)는, 오브젝트가 전자 장치(100)로부터 기 설정된 거리 이내로 접근한 것으로 식별되면, 오브젝트를 적외선 카메라(110)로 촬영하여 획득된 적외선 이미지(300)에 기초하여 오브젝트가 손바닥인지 여부를 식별할 수 있다(S610).
오브젝트가 손바닥이면(S620-Y), 전자 장치(100)는 적외선 이미지(300)에 포함된 손바닥의 형태와 기 저장된 손바닥의 형태의 유사도를 식별할 수 있다(S630).
전자 장치(100)는 손바닥을 적외선 카메라(110)로 촬영하여 획득된 적외선 이미지(300)에 기초하여 손바닥의 손금(10) 패턴을 식별할 수 있다(S640).
전자 장치(100)는 손바닥을 적외선 카메라(110-2)로 촬영하여 획득된 적외선 이미지(300-2)에 기초하여 손바닥의 정맥(20) 패턴을 식별할 수 있다(S650).
전자 장치(100)는 적외선 이미지(300)에 포함된 손바닥의 형태와 기 저장된 손바닥의 형태의 유사도가 기 설정된 값 이상인지 여부 식별할 수 있다(S660).
전자 장치(100)는 손금(10) 패턴이 제1 기 설정된 패턴에 매칭되는지 여부를 식별할 수 있다(S670).
전자 장치(100)는 정맥(20) 패턴이 제2 기 설정된 패턴에 매칭되는지 여부를 식별할 수 있다(S680).
손금(10) 패턴이 제1 기 설정된 패턴에 매칭되고, 정맥(20) 패턴이 제2 기 설정된 패턴에 매칭되면, 전자 장치(100)는 손바닥에 대응되는 사용자의 접근권한이 승인된 것으로 식별할 수 있다(S690).
일 실시 예에 따르면, 본 문서에 개시된 다양한 실시 예들에 따른 방법은 컴퓨터 프로그램 제품(computer program product)에 포함되어 제공될 수 있다. 컴퓨터 프로그램 제품은 상품으로서 판매자 및 구매자 간에 거래될 수 있다. 컴퓨터 프로그램 제품은 기기로 읽을 수 있는 저장 매체(예: compact disc read only memory (CD-ROM))의 형태로 배포되거나, 또는 어플리케이션 스토어(예: 플레이 스토어TM)를 통해 또는 두개의 사용자 장치들(예: 스마트폰들) 간에 직접, 온라인으로 배포(예: 다운로드 또는 업로드)될 수 있다. 온라인 배포의 경우에, 컴퓨터 프로그램 제품(예: 다운로더블 앱(downloadable app))의 적어도 일부는 제조사의 서버, 어플리케이션 스토어의 서버, 또는 중계 서버의 메모리와 같은 기기로 읽을 수 있는 저장 매체에 적어도 일시 저장되거나, 임시적으로 생성될 수 있다.
이상에서는 본 개시의 바람직한 실시 예에 대하여 도시하고 설명하였지만, 본 개시는 상술한 특정의 실시 예에 한정되지 아니하며, 청구범위에서 청구하는 본 개시의 요지를 벗어남이 없이 당해 개시에 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에 의해 다양한 변형 실시가 가능한 것은 물론이고, 이러한 변형실시들은 본 개시의 기술적 사상이나 전망으로부터 개별적으로 이해되어져서는 안될 것이다.
100: 전자 장치
110: 적외선 카메라
120: 메모리
130: 프로세서
110: 적외선 카메라
120: 메모리
130: 프로세서
Claims (10)
- 전자 장치의 제어 방법에 있어서,
오브젝트가 상기 전자 장치로부터 기 설정된 거리 이내로 접근한 것으로 식별되면, 상기 오브젝트를 적외선 카메라로 촬영하여 획득된 적외선 이미지에 기초하여 상기 오브젝트가 손바닥인지 여부를 식별하는 단계;
상기 오브젝트가 손바닥이면, 상기 적외선 이미지에 포함된 손바닥의 형태와 기 저장된 손바닥의 형태의 유사도를 식별하는 단계;
상기 손바닥을 상기 적외선 카메라로 촬영하여 획득된 적외선 이미지에 기초하여 상기 손바닥의 손금 패턴을 식별하는 단계;
상기 손바닥을 적외선 카메라로 촬영하여 획득된 적외선 이미지에 기초하여 상기 손바닥의 정맥 패턴을 식별하는 단계;
상기 유사도가 기 설정된 값 이상인지 여부를 식별하는 단계;
상기 손금 패턴이 제1 기 설정된 패턴에 매칭되는지 여부를 식별하는 단계;
상기 정맥 패턴이 제2 기 설정된 패턴에 매칭되는지 여부를 식별하는 단계; 및
상기 유사도가 기 설정된 값 이상이고, 상기 손금 패턴이 상기 제1 기 설정된 패턴에 매칭되고, 상기 정맥 패턴이 상기 제2 기 설정된 패턴에 매칭되면, 상기 손바닥에 대응되는 사용자의 접근권한이 승인된 것으로 식별하는 단계;를 포함하고,
상기 손바닥의 형태의 유사도를 식별하는 단계는,
상기 오브젝트가 손바닥이면, 상기 적외선 이미지에 포함된 손바닥의 면적, 넓이 및 모양을 식별하고,
상기 식별된 손바닥의 면적, 넓이 및 모양을 기 저장된 손바닥의 면적, 넓이 및 모양과 비교하여 제1 유사도를 식별하고,
상기 적외선 이미지에 포함된 손가락 각각의 첫번째 마디의 두께 및 상대적 위치를식별하고,
상기 식별된 손가락 각각의 첫번째 마디의 두께 및 상대적 위치를 기 저장된 손가락 각각의 첫번째 마디의 두께 및 상대적 위치와 비교하여 제2 유사도를 식별하고,
상기 식별된 제1 유사도 및 제2 유사도를 결합하여 손바닥의 형태의 유사도를 식별하고,
상기 손금 패턴을 식별하는 단계는,
상기 획득된 적외선 이미지 중 제1 관심 영역(Region of Interest, ROI)을 식별하는 단계;
상기 제1 관심 영역에 대응되는 적외선 이미지 일부를 웨이블릿(Wavelet) 분해 이미지로 변환하는 단계; 및
상기 변환된 웨이블릿 분해 이미지에 기초하여 상기 손바닥의 손금 패턴을 식별하는 단계;를 포함하고,
상기 손금 패턴을 식별하는 단계는,
상기 적외선 이미지 중 손바닥에 대응되는 영역을 식별하는 단계;
상기 손바닥에 대응되는 영역 중 단위 면적당 상기 손금에 대응되는 복수의 선의 개수가 가장 많은 영역을 식별하는 단계; 및
상기 손금에 대응되는 복수의 선의 개수가 가장 많은 영역을 포함하여 상기 제1 관심 영역을 식별하는 단계;를 포함하는, 제어 방법.. - 삭제
- 삭제
- 제1항에 있어서,
상기 손금 패턴을 식별하는 단계는,
상기 적외선 이미지 중 손바닥에 대응되는 영역을 식별하는 단계;
상기 손바닥에 대응되는 영역 중 상기 손금에 대응되는 복수의 선의 개수, 상기 복수의 선의 교차점 개수, 상기 복수의 선의 교차점의 위치 및 상기 복수의 선의 교차 각도를 식별하는 단계;를 포함하고,
상기 손금 패턴이 제1 기 설정된 패턴에 매칭되는지 여부를 식별하는 단계는,
상기 식별된 상기 손금에 대응되는 복수의 선의 개수, 상기 복수의 선의 교차점 개수, 상기 복수의 선의 교차점의 위치 및 상기 복수의 선의 교차 각도가 상기 제1 기 설정된 패턴에 대한 제1 매칭률을 식별하고,
상기 사용자의 접근권한이 승인된 것으로 식별하는 단계는,
상기 제1 매칭률이 기 설정된 값 이상이고, 상기 정맥 패턴이 상기 제2 기 설정된 패턴에 매칭되면, 상기 손바닥에 대응되는 사용자의 접근권한이 승인된 것으로 식별하는, 제어 방법. - 제1항에 있어서,
상기 정맥 패턴을 식별하는 단계는,
상기 획득된 적외선 이미지 중 감지된 적외선의 세기가 기 설정된 값 미만인 영역을 상기 손바닥의 정맥으로 식별하고,
상기 식별된 정맥에 기초하여 상기 손바닥의 정맥 패턴을 식별하는, 제어 방법. - 제1항에 있어서,
상기 정맥 패턴을 식별하는 단계는,
상기 획득된 적외선 이미지 중 제2 관심 영역(Region of Interest, ROI)을 식별하는 단계;
상기 제2 관심 영역에 대응되는 적외선 이미지 일부를 웨이블릿(Wavelet) 분해 이미지로 변환하는 단계; 및
상기 변환된 웨이블릿 분해 이미지에 기초하여 상기 손바닥의 정맥 패턴을 식별하는 단계;를 포함하는, 제어 방법. - 제6항에 있어서,
상기 정맥 패턴을 식별하는 단계는,
상기 적외선 이미지 중 손바닥에 대응되는 영역을 식별하는 단계;
상기 손바닥에 대응되는 영역 중 단위 면적당 상기 정맥에 대응되는 복수의 선의 개수가 가장 많은 영역을 식별하는 단계; 및
상기 정맥에 대응되는 복수의 선의 개수가 가장 많은 영역을 포함하여 상기 제2 관심 영역을 식별하는 단계;를 포함하는, 제어 방법. - 제1항에 있어서,
상기 정맥 패턴을 식별하는 단계는,
상기 적외선 이미지 중 손바닥에 대응되는 영역을 식별하는 단계;
상기 손바닥에 대응되는 영역 상기 정맥에 대응되는 복수의 선의 개수, 상기 복수의 선의 교차점 개수, 상기 복수의 선의 교차점의 위치 및 상기 복수의 선의 교차 각도를 식별하는 단계;를 포함하고,
상기 정맥 패턴이 제2 기 설정된 패턴에 매칭되는지 여부를 식별하는 단계는,
상기 식별된 상기 정맥에 대응되는 복수의 선의 개수, 상기 복수의 선의 교차점 개수, 상기 복수의 선의 교차점의 위치 및 상기 복수의 선의 교차 각도가 상기 제2 기 설정된 패턴에 대한 제2 매칭률을 식별하고,
상기 사용자의 접근권한이 승인된 것으로 식별하는 단계는,
상기 손금 패턴이 상기 제1 기 설정된 패턴에 매칭되고, 상기 제2 매칭률이 기 설정된 값 이상이면, 상기 손바닥에 대응되는 사용자의 접근권한이 승인된 것으로 식별하는, 제어 방법. - 전자 장치의 프로세서의 의해 실행되어 상기 전자 장치의 제1항의 제어 방법을 수행하도록 하는 적어도 하나의 인스트럭션이 저장된 비일시적 컴퓨터 판독가능 기록매체.
- 전자 장치에 있어서,
상기 전자 장치로부터 기 설정된 거리 이내로 접근하는 오브젝트의 접근을 감지하는 센서;상기 오브젝트를 촬영하는 적외선 카메라;
적어도 하나의 인스트럭션을 저장하는 메모리; 및
상기 센서, 상기 적외선 카메라 및 상기 메모리와 연결되어 상기 적어도 하나의 인스트럭션을 수행하는 프로세서;를 포함하고,
상기 프로세서는,
오브젝트가 상기 전자 장치로부터 기 설정된 거리 이내로 접근한 것으로 식별되면, 상기 오브젝트를 상기 적외선 카메라로 촬영하여 획득된 적외선 이미지에 기초하여 상기 오브젝트가 손바닥인지 여부를 식별하고,
상기 오브젝트가 손바닥이면, 상기 적외선 이미지에 포함된 손바닥의 형태와 기 저장된 손바닥의 형태의 유사도를 식별하고,
상기 손바닥을 상기 적외선 카메라로 촬영하여 획득된 적외선 이미지에 기초하여 상기 손바닥의 손금 패턴을 식별하고,
상기 손바닥을 상기 적외선 카메라로 촬영하여 획득된 적외선 이미지에 기초하여 상기 손바닥의 정맥 패턴을 식별하고,
상기 유사도가 기 설정된 값 이상인지 여부를 식별하고,
상기 손금 패턴이 제1 기 설정된 패턴에 매칭되는지 여부를 식별하고,
상기 정맥 패턴이 제2 기 설정된 패턴에 매칭되는지 여부를 식별하고,
상기 유사도가 기 설정된 값 이상이고, 상기 손금 패턴이 상기 제1 기 설정된 패턴에 매칭되고, 상기 정맥 패턴이 상기 제2 기 설정된 패턴에 매칭되면, 상기 손바닥에 대응되는 사용자의 접근권한이 승인된 것으로 식별하고,
상기 프로세서는,
상기 오브젝트가 손바닥이면, 상기 적외선 이미지에 포함된 손바닥의 면적, 넓이 및 모양을 식별하고,
상기 식별된 손바닥의 면적, 넓이 및 모양을 기 저장된 손바닥의 면적, 넓이 및 모양과 비교하여 제1 유사도를 식별하고,
상기 적외선 이미지에 포함된 손가락 각각의 첫번째 마디의 두께 및 상대적 위치를 식별하고,
상기 식별된 손가락 각각의 첫번째 마디의 두께 및 상대적 위치를 기 저장된 손가락 각각의 첫번째 마디의 두께 및 상대적 위치와 비교하여 제2 유사도를 식별하고,
상기 식별된 제1 유사도 및 제2 유사도를 결합하여 손바닥의 형태의 유사도를 식별하고,
상기 프로세서는,
상기 획득된 적외선 이미지 중 제1 관심 영역(Region of Interest, ROI)을 식별하고,
상기 제1 관심 영역에 대응되는 적외선 이미지 일부를 웨이블릿(Wavelet) 분해 이미지로 변환하고,
상기 변환된 웨이블릿 분해 이미지에 기초하여 상기 손바닥의 손금 패턴을 식별하고,
상기 프로세서는,
상기 적외선 이미지 중 손바닥에 대응되는 영역을 식별하고,
상기 손바닥에 대응되는 영역 중 단위 면적당 상기 손금에 대응되는 복수의 선의 개수가 가장 많은 영역을 식별하고,
상기 손금에 대응되는 복수의 선의 개수가 가장 많은 영역을 포함하여 상기 제1 관심 영역을 식별하는, 전자 장치.
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|---|---|
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| KR1020230148749A KR102648877B1 (ko) | 2023-11-01 | 2023-11-01 | 손바닥의 손금 및 정맥의 패턴 정보를 기반으로 한 사용자 접근권한 인증 방법을 제공하는 전자 장치 및 이의 제어 방법 |
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|---|---|---|---|---|
| KR20020061374A (ko) * | 2001-01-16 | 2002-07-24 | 이승호 | 장문 및 정맥 패턴 인식을 이용한 보안관리 시스템의제어방법 |
| JP2018026012A (ja) * | 2016-08-10 | 2018-02-15 | Kddi株式会社 | 手のひら検知装置、掌紋認証装置、手のひら検知方法、及びプログラム |
| KR20190111509A (ko) * | 2018-03-23 | 2019-10-02 | 선문대학교 산학협력단 | 지정맥 인식 장치 |
-
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| KR20190111509A (ko) * | 2018-03-23 | 2019-10-02 | 선문대학교 산학협력단 | 지정맥 인식 장치 |
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| GRNT | Written decision to grant |