KR19980703120A - 이미지 식별 시스템 및 방법 - Google Patents

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KR19980703120A
KR19980703120A KR1019970706522A KR19970706522A KR19980703120A KR 19980703120 A KR19980703120 A KR 19980703120A KR 1019970706522 A KR1019970706522 A KR 1019970706522A KR 19970706522 A KR19970706522 A KR 19970706522A KR 19980703120 A KR19980703120 A KR 19980703120A
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리 지. 슬로컴
요나 웨이더
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조안나 티. 라우
라우테크놀로지스
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    • A61B5/117—Identification of persons
    • A61B5/1171—Identification of persons based on the shapes or appearances of their bodies or parts thereof
    • A61B5/1176—Recognition of faces
    • G—PHYSICS
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    • G07C9/253—Individual registration on entry or exit involving the use of a pass in combination with an identity check of the pass holder using biometric data, e.g. fingerprints, iris scans or voice recognition visually

Abstract

본 발명은 개인의 데이터 레코드(52)를 저장하는 데이터베이스를 생성, 관리 및 사용하기 위해 얼굴 인식을 이용하는 시스템 및 방법에 관한 것이다. 특히, 본 발명은 사람의 얼굴의 이미지 및 인구통계 데이터(24)를 포함하는 식별카드(40)의 제조를 제어하기 위해 얼굴(130) 인식을 사용하는 시스템 및 방법에 관한 것이다. 바람직하게, 상기 시스템 및 방법은 사람의 얼굴의 위치를 화상 이미지 내에서 효율적으로 식별하기에 적합한 렌싱 모듈을 포함한다.

Description

이미지 식별 시스템 및 방법
컴퓨터화된 데이터베이스는 음성, 이미지 및 텍스트를 포함하는 여러 종류의 데이터를 저장하기 위해 사용될 수 있다. 이 유연성은 설계자가 텍스트 및 음성과 같은 여러 다른 포맷의 정보를 편성 및 저장하는 데이터 레코드를 가진 데이터베이스를 구성하여, 특히 가까운 장래에 응용할 수 있는 데이터베이스 시스템을 제공할 수 있게 한다.
한 일반적인 예에서, 관청 및 회사는 텍스트 정보로써 저장된 인구통계 데이터와 디지털적으로 인코딩된 이미지로서 저장된 개인의 사진을 포함하는 데이터 레코드로 선택된 개인에 대한 정보를 저장하기 위해 컴퓨터 데이터베이스를 사용한다. 따라서, State Department of Motor Vehicles는 각 등록된 드라이버에 대한 데이터 레코드를 포함하는 등록된 드라이버의 데이터베이스를 만들 수 있다. 각각의 데이터 레코드는 드라이버의 이름 및 주소와 같은 텍스트 정보와 드라이버의 디지털적으로 인코딩된 사진과 같은 이미지 정보를 저장할 수 있다. State Department of Motor Vehicles는 이 레코드를 관리할 수 있으며, 드라이버의 경력과 데이터 변화와 같은 내용을 연속적으로 갱신한다.
비록 컴퓨터 데이터베이스가 이미지 및 텍스트 데이터를 저장하기 위해 효율적인 방법을 제공할지라도, 상기 컴퓨터 데이터베이스는 일반적으로 그에 저장된 이미지 정보를 탐색 또는 정렬시키는 방법을 제공하지 못한다. 이와 같이 정렬 및 탐색정보를 제공하지 못하는 것은 이미지 정보가 데이터 레코드에서 가장 신뢰성 있거나 완전한 정보인 경우에 특히 부담이 된다.
더욱이, 정렬 및 탐색정보를 제공하지 못하는 것은 오퍼레이터가 사람의 특정 이미지를 검색하기 위해 데이터베이스를 통해 자동적으로 탐색하지 못하게 한다. 따라서, 데이터베이스에서 이미지를 탐색하기 위해서, 오퍼레이터는 각 데이터 레코드를 호출하여 레코드의 저장 이미지를 검사해야 한다. 이것은 시간이 많이 걸리며, 노동 집약적이며, 큰 데이터베이스의 이미지 탐색을 실제적으로 불가능하게 한다. 결과적으로, 각 등록동안 부정 인구통계 데이터를 제공함으로써, 사람이 Registry of Motor Vehicles 또는 a State Welfare Department와 같은 정부기관에 여러 번 등록되는 것을 방지하기 어렵다.
더욱이, 데이터베이스에 저장된 이미지의 품질 및 특징은 광범위하게 변화할 수 있다. 예를 들어, 임의의 두 이미지의 그레이 스케일은 현저하게 다를 수 있다. 이들의 변화는 오퍼레이터가 저장된 이미지를 비교하는 것을 더 어렵게 한다.
따라서, 본 발명의 목적은 데이터 레코드의 부분으로써 이미지 정보를 저장하는 데이터베이스를 관리하기 위한 개선된 시스템 및 방법을 제공하는데 있다.
본 발명의 다른 목적은 데이터의 엔트리를 데이터베이스로 제어하기 위해서 이미지 정보를 효율적으로 사용할 수 있는 시스템 및 방법을 제공하는데 있다.
본 발명의 또 다른 목적은 데이터베이스 내에 정규화된 포맷으로 이미지 정보를 저장하는 개선된 시스템 및 방법을 제공하는데 있다.
본 발명의 상기 목적 및 다른 목적은 본 발명의 실시예에 의해 명백해 질 것이다.
본 발명은 데이터 처리 시스템 및 방법 분야, 특히 개인의 이미지를 포함하는 데이터베이스를 관리하기 위해 얼굴인식을 사용하는 시스템 및 방법에 관한 것이다.
도 1은 데이터베이스로 입력된 데이터 레코드를 제어하기 위해 얼굴 인식을 이용하는 데이터 수집 엘리먼트를 포함하는 식별 카드를 제조하는 시스템을 나타낸 도면.
도 2는 데이터 레코드에 저장된 정보를 검사하는 과정을 나타내는 순서도.
도 3은 도 1에 도시된 시스템에 의해 실행될 수 있으며 얼굴을 나타내는 이미지를 화상 내에서 탐색하는데 적합한 과정을 나타낸 순서도.
본 발명의 목적은 개인의 데이터 레코드를 저장하는 데이터베이스를 작성, 관리 및 사용하기 위하여 얼굴인식을 사용하는 시스템 및 방법을 제공한다. 특히, 본 발명은 사람의 얼굴사진을 해석하는 선택 얼굴인식 기술을 사용하기에 적합한 시스템 및 방법을 제공한다. 이들 선택 얼굴인식 기술은 해석된 사진 이미지를 한 세트로써 나타내며 사람 얼굴의 임계 식별특징을 고압축 저장하기 위해 제공하는 이후 투사 신호로서 언급되는 한 세트의 값을 발생시킨다. 이 발생된 투사신호는 사진으로 묘사된 개인과 연관된 데이터 레코드의 데이터 필드로써 저장될 수 있다. 이 데이터 레코드는 또한 주소정보, 주민등록번호 및 다른 식별 정보와 같은 정보를 이미지 정보를 사용하여 편성하는 인구통계 데이터 필드를 포함할 수 있다. 본 발명은 기술적 이미지 정보의 데이터 필드를 포함하는 데이터 레코드로 작업하기에 적합한 시스템 및 방법과, 상기 데이터 레코드 내에 기록된 이미지 정보에 따라 데이터 레코드를 탐색, 비교 및 정렬시킬 수 있는 시스템을 제공한다.
이 때문에, 사람 얼굴의 이미지 정보를 포함하는 데이터 레코드를 가진 데이터베이스를 작성 및 사용하는 시스템 및 방법이 기술된다. 이 데이터베이스 시스템 및 방법은 사람얼굴의 이미지 함수로써 데이터 레코드를 효율적으로 저장, 정렬 및 비교하는데 사용된다.
본 발명의 일 실시예에서는 운전면허증, 군인식별카드, 생활보호 식별카드, 총기허용 및 다른 사진식별 카드와 같은 식별카드를 제조하는 시스템이 제공된다. 이 시스템은 주요 선택 성분 해석 얼굴 식별기술을 수행하는데 사용된다. 본 발명에 의해 사용된 얼굴인식 기술을 사용하면, 상기 시스템은 하나의 신청자에게 여러 이름의 카드가 발행되지 않도록 식별카드의 제조를 단속할 수 있다.
이들 시스템은 일반적으로 비디오 카메라 또는 사진 카메라 및 신청자 얼굴의 디지털화된 화상을 발생시키는 스캐너와 같은 이미지 수집 엘리먼트를 포함한다. 벡터 메모리는 다차원 이미지 공간을 한정하는 다수의 고유벡터를 저장한다. 종래 워크스테이션과 같은 데이터 프로세서는 다수의 고유벡터의 가중 함수로써 화상을 인코딩하기 위하여 다차원 이미지 공간상에 디지털화된 화상을 투사하기 위해 구성된다. 이미지 데이터베이스는 특정 사람얼굴의 이미지와 연관된 가중된 세트의 고유벡터를 각각 나타내는 알려진 투사 신호의 데이터베이스에 대한 기억장치를 제공하기 위해 데이터 프로세서에 결합한다. 인구통계 데이터베이스는 다수의 데이터 레코드를 저장하며, 상기 각각의 데이터 레코드는 저장된 투사신호중 각각의 하나와 이미지에 의해 표현되는 개인과 연관된다. 각각의 데이터 레코드는 또한 특정 데이터 레코드를 식별하기 위한 식별 신호를 포함한다.
전형적으로, 데이터 프로세서는 사람을 인식하는데 적합한 인식 프로그램 엘리먼트를 포함한다. 일반적으로, 인식 프로그램 엘리먼트는 발생된 투사신호를 시스템 내에 저장된 투사신호에 비교한다. 투사 신호가 사람 얼굴의 이미지를 나타내기 때문에, 유사한 투사신호는 동일한 사람 또는 유사한 외관을 가진 사람을 나타낼 수 있다. 따라서, 프로그램 엘리먼트는 발생된 투사신호가 하나이상의 저장된 투사신호를 나타내는 지의 여부를 결정하기 위해, 그리고 매칭이 검출되는 지를 지시하기 위해 사용된다.
다른 실시예에서, 인식 프로그램 엘리먼트는 데이터 레코드로 저장된 식별 신호와 텍스트 정보를 비교하기 위해 텍스트 조회 엘리먼트를 포함한다. 텍스트 질문 엘리먼트는 데이터 레코드로 저장된 인구통계 데이터와 같은 텍스트의 함수로써 데이터 레코드를 비교, 정렬 및 배열한다. 선택적인 구조에서, 인식 프로그램 엘리먼트는 선택 인구통계 데이터의 함수로써 데이터 레코드의 서브세트를 식별하기 위해 텍스트 질문 엘리먼트를 사용한다. 다음 동작에서, 인식 프로그램 엘리먼트는 발생된 투사 신호가 저장된 투사 신호중 하나를 나타내는지의 여부를 결정하기 위해 데이터 레코드의 서브세트상에서 동작한다.
본 발명의 바람직한 실시예에 있어서, 이들 시스템은 사람 얼굴의 이미지를 포함하는 화상의 일부를 식별하기 위해 수집된 화상을 통해 탐색하는 로케이션 장치를 포함한다. 예를 들어, 경찰서에서 혐의자의 얼굴을 살피기 위해 정렬시키는 벽의 정면에 서있는 사람을 묘사하는 화상에서, 로케이션 장치는 배경벽 및 다른 배경을 무시하여 사람 얼굴의 이미지를 포함하는 화상의 일부를 식별할 것이다. 일 실시예에서, 로케이션 장치는 화상의 일부가 사람얼굴의 이미지를 포함하지는 지의 여부를 결정하기 위해 예비 검사를 수행하는 전치 필터 엘리먼트를 가진다. 한 형태의 전치 필터 엘리먼트는 선택된 화상부분의 그레이-스케일과 얼굴을 포함하는 화상부분의 전형적인 그레이-스케일사이에 어느 정도의 편차가 존재하는 지를 결정하는 그레이-스케일 편차 검출기를 가진다. 이와 같은 효율적인 계산으로 인해, 전치 필터 엘리먼트는 사람 뒤에 있는 벽 또는 스크린을 묘사하는 화상의 일부분과 사람 얼굴의 이미지를 포함하는 화상의 일부분사이를 빠르게 구별한다.
바람직하게, 인식 프로그램 엘리먼트는 또한 미리 선택된 사용자 기준에 따라 수집된 화상을 조절하는 정규화 엘리먼트를 포함한다. 이 정규화 엘리먼트는 전형적으로 수집된 화상의 그레이-스케일 파라미터를 선택적으로 조절하는 엘리먼트와, 화상의 경사 또는 기울기 파라미터를 선택적으로 조절하는 엘리먼트를 포함한다. 이와 같은 정규화 엘리먼트는 이미지 수집동안 조명과 같은 조건의 변동에 의해 야기된 인식과정중의 문제점을 최소화하는데 도움을 준다.
일 실시예에서, 시행 메커니즘은 인식 프로그램을 감시하며, 발생된 투사 신호 및 저장된 투사 신호사이가 매칭되는 경우를 알린다. 시행 메커니즘은 각각의 바람직한 비교를 알리며, 식별카드를 위해 제공하는 사람의 이미지를 포함하는 모든 데이터 레코드의 리스트를 만든다. 시행 메커니즘은 상기 데이터 레코드중 각각의 하나와 연관된 화상을 저장하는데 적합한 이미지 서버 엘리먼트를 더 포함할 수 있다. 이미지 서버에 결합된 모니터는 신청자와 유사한 이미지 특징을 가진 사람의 화상을 디스플레이한다. 오퍼레이터는 신청자가 다른 이름하에서 데이터베이스로 등록하기 시작하는 경우를 검출할 수 있다.
다른 실시예에서, 프린터 엘리먼트는 시스템에 접속할 수 있으며, 식별카드를 발생시키기 위해 화상신호 및 식별신호를 블랭크 데이터 카드 상에 접속할 수 있다. 일 실시예에서, 시행 메커니즘은 프린터에 접속하여, 프린터가 신청자의 화상과 유사한 화상과 연관된 임의의 데이터 레코드에 대한 식별 카드를 프린트하는 것을 막는다.
본 발명의 다른 실시예에서, 식별카드 제조시스템은 신청자 얼굴의 선택 특징을 나타내는 화상의 일부를 선택하는 선택 엘리먼트를 포함할 수도 있다. 일 실시예에서, 선택 엘리먼트는 신청자의 눈을 나타내는 화상의 부분을 선택한다. 사람 얼굴의 일부분을 해석함으로써, 시스템은 턱수염 및 가발 등으로 변장한 사람을 인식할 수 있다. 이 실시예에서, 시스템은 다차원 공간상에 사람 눈의 이미지를 포함하는 화상 부분을 투사하여, 이 화상 부분을 기술하는 한 세트의 값을 발생시킨다. 이 인식 프로그램 엘리먼트는 발생된 값을 데이터베이스에 저장된 값에 비교하여, 신청자의 이미지와 유사한 이미지를 가진 데이터 레코드를 식별한다.
본 발명의 다른 실시예에서는 데이터 레코드로 저장된 화상을 정렬시키는 시스템이 제공된다. 특히, 이미지가 얼굴, 눈 또는 입으로 분류될 수 있는 것과 같이 오브젝트의 클래스의 함수로써 화상을 정렬시키는 시스템이 기술된다. 이들 정렬 시스템은 오브젝트의 선택 클래스를 나타내는 화상을 식별하기 위해 화상의 데이터베이스를 통해 정렬시키는데 적합하다. 한 특정 예에서, 정렬 시스템은 사람의 얼굴을 나타내는 화상을 식별하기 위해 화상의 데이터베이스를 통해 정렬시키는데 적합하다. 이 시스템은 이때 얼굴의 이미지를 포함하지 않는 데이터 레코드의 리스트는 만들 수 있으며, 시스템 오퍼레이터는 이 시스템으로부터 선택될 레코드를 식별하기 위해 이들 레코드를 검사할 수 있다.
일반적으로, 이들 시스템은 화상 신호를 정렬시키기 위해 사용되는 화상 메모리와; 다차원 이미지 공간의 다수의 고유벡터에 대한 기억장치 및 다수의 고유벡터에 의해 한정된 부공간을 나타내는 부공간 신호에 대한 기억장치를 가진 기준 메모리와; 상기 화상 메모리로부터 화상신호를 선택하여 다수의 고유벡터 신호의 가중 함수로써 인코딩된 화상 신호를 나타내는 투사 신호를 발생시키는 선택 엘리먼트와; 상기 투사 신호에 의해 한정된 포인트 및 상기 부공간 신호에 의해 한정된 공간사이의 거리를 나타내는 거리 신호를 계산하는 계산 엘리먼트와; 화상 신호가 사람의 이미지를 나타내는지의 여부를 거리 신호의 함수로써 결정하는 분류 엘리먼트를 포함한다. 따라서, 이들 시스템은 이미지의 데이터베이스를 통해 탐색하여, 얼굴과 같은 오브젝트의 특정 클래스의 이미지 데이터를 포함하는 데이터 레코드를 식별하는 메커니즘을 제공한다.
일 실시예에서, 이들 시스템은 거리 신호의 함수로써 화상 메모리로부터 화상 신호를 자동적으로 삭제하는 엘리먼트를 포함한다. 선택적으로, 이 시스템은 데이터 레코드를 정렬시키는 인구통계 데이터베이스 메모리와, 발생된 거리 신호의 함수로써 인구통계 데이터베이스로부터 데이터 레코드를 삭제하는 엘리먼트를 포함한다.
본 발명은 도면을 참조로 하여 이하에서 더 상세히 설명될 것이다.
도 1은 운전면허증, 생활보호 카드, 소화기 식별 카드, 군인 식별카드 및 전형적으로 인쇄된 형식의 인구통계 데이터와 개인의 이미지를 재생하는 다른 카드와 같은 식별 카드를 제조하기 위한 시스템(10)을 기술한다. 식별카드상에 기록된 이미지 및 인구통계 데이터는 식별카드가 전형적으로 날인, 사인 및 위조를 방지하는 다른 장치를 포함하기 때문에 신뢰성이 있다. 따라서, 회사 및 국가기관은 보통 상기 기관에 의해 관리되는 공인된 레코드로 등록되는 개인에게 식별카드를 제공한다. 전형적으로, 이들 공인된 레코드는 각기 등록된 개인에 대한 데이터 레코드 또는 파일을 포함하는 컴퓨터 데이터베이스로 관리된다. 도 1에 도시된 시스템(10)은 공인된 레코드로 입력된 데이터를 제어하고 식별카드에 대한 이들 레코드의 정보를 액세스함으로써 공인된 레코드를 제어하기 위해 사용된다.
이 때문에, 시스템(10)은 공인된 레코드의 데이터베이스에 저장된 데이터 레코드를 해석하고 공인된 레코드의 데이터 부분으로부터의 정보를 기록된 형태로 나타내는 식별 카드의 제조를 제어하기 위해 사용된다. 시스템(10)은 시각검사 셀(12), 기록 유니트(14), 패킹 유니트(16), 네트워크 잡 형성기 유니트(18), 중앙 이미지 서버(20), 데이터 수집 유니트(22), 인구통계 데이터베이스 메모리(24)를 포함한다. 도 1에 기술된 시스템(10)은 사람 얼굴을 나타내는 이미지를 적어도 부분적으로 이미지 정보를 포함하는 데이터베이스를 관리 및 제어하기 위해 얼굴 인식 기술을 사용하는 본 발명에 따라 구성된 한 시스템이다. 특히, 시스템(10)은 얼굴 인식 기술을 사용하는데, 이 얼굴 인식 기술에 의해 한 사람이 운전 면허증과 같은 식별카드를 여러 이름으로 획득하는 것을 막을 수 있다. 따라서, 시스템(10)은 불충분하거나 부정확한 이미지 정보를 포함하는 데이터 레코드를 데이터베이스로부터 제거하기 위해 이미지의 데이터베이스를 정렬시킬 수 있으며, 식별카드상에 인쇄하기에 적합한 이미지 신호를 발생시키기 위해 이미지 정보를 처리 및 조절할 수 있다.
기술된 시스템(10)은 레코드 유니트(14), 시각 검사 셀(12) 및 식별카드를 발생 및 검사하는 패킹 유니트(16)를 포함한다. 이러한 유니트는 1994년 9월 30에 출원되고, 데이터 기록 시스템 및 방법으로 명명되며, 본 발명의 양수인에게 양도되고 여기에 참조에 의해 통합되는 미합중국 출원번호 제 08/316,041호에 개시되어 있다. 데이터 수집 엘리먼트(22)는 식별 카드를 발생시키기 위해 필요한 정보를 수집한다. 데이터 수집 엘리먼트(22)는 이미지가 데이터베이스에 이미 기록된 이미지와 유사한지를 검출하기 위해 수집된 이미지를 검사 및 처리할 수 있다. 더욱이, 데이터 수집 엘리먼트(22)는 사람 얼굴의 이미지를 나타낼 수 있는지를 검사하기 위해 필요한 이미지를 처리할 수 있다. 일단 정보가 해석되면, 데이터 수집 엘리먼트(22)는 수집된 데이터가 공인된 등록 데이터베이스에 데이터 레코드로써 입력되었는지를 검사한다. 데이터 수집 엘리먼트(22)는 수집된 데이터를 제어 이미지 서버(20) 데이터 메모리에 전송한다. 중앙 이미지 서버(20) 데이터 메모리는 데이터 수집 엘리먼트(22)에 의해 제어된 이미지에 대한 저장소로써 동작한다. 선택적으로, 시스템(10)은 데이터 수집 엘리먼트(22)에 의해 수집된 이미지를 저장하는 데이터베이스 메모리(36)와 같은 개별 데이터베이스 메모리를 포함한다.
중앙 이미지 서버(20)는 인구통계 데이터베이스(24)로부터 인구통계 데이터를 액세스하고 네트워크 잡 형성기 유니트(18)에 이미지 및 인구통계 전보를 전송할 수 있다. 네트워크 잡 형성기 유니트(18)는 이미지 및 인구통계 데이터를 동시에 수집하여, 데이터카드(40)상에 정보를 기록하기 위해 기록 유니트(14)를 요구하는 명령을 기록 유니트(14)에 송출한다. 기록된 정보는 데이터 수집 엘리먼트(22)에 의해 수집된 이미지와 인구통계 데이터베이스 메모리(24)로부터 수집된 인구통계 데이터를 포함한다. 기록 유니트(14)는 시각 검사 셀(12)에 기록된 데이터 카드를 통과시킨다. 시간 검사 셀(12)은 기록된 데이터카드가 임의의 사용자 선택 기준을 충족하는지를 검사하기 위해 데이터카드(40)상에 기록된 정보를 검사한다. 검사 셀(12)은 검사된 데이터카드를 선택 패킹 유니트(16)에 통과시킨다.
패킹 유니트(16)는 기록된 데이터카드(40)가 성공적으로 제조되었는지의 여부를 지시하는 시각 검사 셀(12)로부터 신호를 수신한다. 만일 카드가 성공적으로 제조되었다면, 패킹 유니트(16)는 기록된 데이터카드(40)를 엔벨로프와 같은 캐리어 엘리먼트내로 배치하여 분배를 위한 엔벨로프를 준비한다. 선택적으로, 만일 기록된 데이터카드(40)가 사용자 선택 기준을 만족시키기 않는 것을 시각 검사 셀(12)이 지시한다면, 패킹 유니트(16)는 기록된 데이터카드(40)를 처리 상자 내에 배치한다.
도 1에는 데이터 수집 엘리먼트(22)가 더 상세히 기술되어 있다. 기술된 데이터 수집 엘리먼트(22)는 이미지 수집 엘리먼트(30), 모니터(32), 데이터 프로세서(34), 키보드(34A) 및 선택 이미지 데이터베이스 메모리(36)를 포함하는 프로그램가능한 하드웨어 장치이다. 도 1에 의해 더 기술된 것처럼, 데이터 프로세서(34)는 전송경로를 통해 이미지 데이터베이스 메모리(36) 및 중앙 이미지 서버(20)에 접속한다. 데이터 프로세서(34)는 전송경로를 통해 이미지 수집 엘리먼트(30)에 더 접속하며, 이 이미지 수집 엘리먼트(30)는 이미지를 수집하여 이 수집된 이미지를 나타내는 표준 비디오 신호를 발생시키는 비디오 카메라와 같은 카메라로써 도 1에 도시된다. 기술된 데이터 프로세서(34)는 카메라 수집 엘리먼트(30)를 인터페이스하는 비디오 인터페이스 카드를 포함하는 SUN SPARK 워크스테이션과 같은 종래 계산 시스템이다. 데이터 프로세서(34)는 프로그램 엘리먼트, 즉 이미지 및 텍스트 정보를 둘다 수집, 처리 및 저장하기 위해 상기 엘리먼트들을 제어하는 응용 프로그램을 더 포함한다.
비디오 카메라와 같은 카메라일 수 있는 이미지 수집 엘리먼트(30)는 화소 데이터에 의해 표현할 수 있는 이미지를 수집한다. 상기 이미지 수집 엘리먼트(30)는 화소 데이터로써 이미지를 인코딩하는 아날로그 비디오 신호를 발생시키는 비디오 카메라이다. 비디오 신호는 RS-170/CCIR 또는 임의의 독점 비디오 형식을 포함하는 임의의 종래 비디오 형식으로 포맷될 수 있다. 아날로그 신호는 데이터 프로세서(34)의 카메라 인터페이스에 의해 수신된다. 선택적으로, 이미지 수집 엘리먼트는 디지털 형식으로 이미지 정보를 발생시키는 디지털 카메라일 수 있다. 다른 이미지 수집 엘리먼트는 본 발명의 청구범위를 벗어나지 않고 본 발명에 의해 실시될 수 있다.
다른 실시예에서, 이미지 수집 엘리먼트(30)는 사진 필름 화상을 컴퓨터 메모리로 스캐닝하기 위해 사용되는 스캐너 엘리먼트이다. 상기 스캐너는 캘리포니아에 위치한 산 호세의 AVR 테크롤노지에 의해 제조된 AVR3000이다. 스캐너 엘리먼트 이미지 수집 유니트는 사진 필름 화상을 화소 데이터로 인코딩하고 이 화소 데이터를 데이터 프로세서(34)에 전송하여, 데이터 프로세서(34)에 기계적으로 판독가능한 화상 표현을 제공한다. 이미지 또는 화상을 기계적으로 판독가능한 형태로 표현하는데 적합한 다른 이미지 수집 엘리먼트는 본 발명의 청구범위를 벗어남이 없이 본 발명에 의해 실시될 수 있다.
기술된 선택 모니터(22)는 텍스트, 그래픽 및 이미지를 포함하는 비디오 이미지를 디스플레이하기 위해 보통 사용되는 형태와 같은 종래 비디오 디스플레이 모니터이다. 이하에 더 상세히 설명되는 것처럼, 일 실시예에서 데이터 프로세서(34)는 이미지 데이터베이스(36)내의 이미지 파일로써 관리되는 개인의 이미지를 나타내는 화상 신호를 디스플레이하기 위해 비디오 모니터(32)를 동작시킨다. 데이터베이스 메모리 엘리먼트(36)는 데이터 레코드 또는 이 데이터 레코드를 나타내는 전기신호를 저장하며, 상기 각각의 데이터 레코드는 데이터베이스 내에 등록된 개인과 연관된다. 데이터베이스 메모리(36)는 데이터를 나타내는 전기 신호를 저장하기 위해 사용되는 임의의 종래 어드레스가능한 컴퓨터 메모리일 수 있으며, 정보를 저장하고 및/또는 선택 기억 디스크, 하드 디스크 및 테이프 드라이브와 같은 데이터 기억장치를 제어하기 위해 사용되는 전기 회로 카드 어셈블리를 포함할 수 있다. 메모리 엘리먼트(36)에 저장된 데이터베이스는 임의의 국가 내에 등록된 모든 운전자, 국가 복지프로그램에 등록된 모든 개인, 수화기 식별카드가 발행되는 모든 개인 등의 데이터베이스일 수 있다. 메모리 엘리먼트(36)내에 저장된 각각의 데이터 레코드는 식별 카드를 발생시키기 위해 시스템(10)에 의해 사용될 수 있다. 식별카드는 특정 개인이 공인된 기관에 유효하게 등록된 것을 증명하기 위해 자격이 부여된 개인에게 발행되며 이 발행된 식별카드는 특권을 부여한다. 이 설명으로부터 알 수 있는 바와 같이, 식별카드는 데이터베이스 메모리(36)에 저장된 데이터베이스의 완전성을 유지하기 위해 시스템(10)의 함수이다. 특히, 식별카드는 한 개인이 다른 이름으로 하나 이상의 카드를 부정으로 발행 받는 것을 방지하기 위한 시스템(10)의 함수이다.
기술된 인구통계 데이터베이스 메모리(24)는 데이터 처리 유니트(34)와 같은 데이터 처리 유니트에 의해 사용하기 위해, 일반적으로 데이터 또는 이 데이터를 나타내는 전기신호를 저장하는데 사용되는 형태의 종래 컴퓨터 메모리이다. 인구통계 데이터베이스 메모리(24)는 공인된 레코드로 공인된 기관에 의해 등록된 개인을 나타내는 데이터 레코드를 저장한다. 따라서, 인구통계 데이터베이스 메모리(24)내에 저장된 데이터베이스는 회사 또는 국가기관과 같은 기관에 의해 관리된 프로그램 또는 다른 편성으로 권한이 부여된 사용자, 부재 또는 관계자로서 공식적으로 등록된 개인의 공인된 레코드를 나타낸다.
도 1에 도시된 데이터 프로세서(34)는 처리 유니트, 데이터 메모리 및 프로그램 메모리를 가진 데이터 프로세서이다. 더욱이, 도시된 데이터 프로세서(34)는 비디오 이미지를 나타내는 전기 신호를 발생시키는 카메라 엘리먼트를 인터페이스하기에 적합한 형태의 비디오 인터페이스 카드를 포함한다. 일 실시예에서, 데이터 프로세서(34)는 SUN 스테이션이다. 그러나, 다른 데이터 프로세서 시스템이 본 발명의 청구범위를 벗어나지 않고 본 발명에 의해 실시될 수 있는 것은 당업자에게 명백하다. 데이터 프로세서(34)는 데이터 수집 엘리먼트(22)에 의해 수집된 정보를 해석하여, 이 수집된 정보가 인구통계 데이터베이스(24)내에서 유지된 공인된 레코드에 데이터 레코드로써 입력되었는지를 결정하는 데이터 레코드 검사 모듈을 포함한다. 본 발명의 바람직한 실시예에서, 검사 모듈은 데이터 프로세서(34)의 프로그램 메모리에 저장된 프로그램 엘리먼트로써 실행되나, 상기 검사모듈이 전기 회로 카드 어셈블리로써 실시될 수 있는 것은 당업자에게 분명하다.
도 2는 검사 모듈에 의해 수행된 과정(100)의 순서도이다. 이 과정(100)은 수집 엘리먼트(30)에 의해 수집된 이미지 정보와, 데이터베이스 메모리(24)에 저장된 공인된 데이터베이스로 입력되는 각각의 데이터 레코드를 검사하기 위해 키보드 엘리먼트(34A)에 의해 입력되는 텍스트 정보를 사용한다. 이 과정(100)은 데이터 수집 엘리먼트(22)가 데이터 레코드를 발생시키기 위해 충분한 정보를 수집할 때 단계(110)에서 시작한다. 예를 들어, 도 1에 도시된 데이터 수집 엘리먼트(22)는 운전면허증 신청자의 이미지와 필수적으로 기술되는 인구통계 정보를 포함하는 데이터 레코드에 대한 정보를 수집한다. 단계(120)에서는 과정(11)이 이미지 수집 엘리먼트(30)에 의해 수집된 이미지 정보를 인코딩한다. 인코딩 과정은 가중된 세트의 고유벡터로써 사람 얼굴의 이미지를 인코딩하는 고유벡터 투사기술을 포함한다.
이 고유벡터 투사 기술은 얼굴 인식 시스템으로 명명되고, Turk 등에게 허여 되며 여기에 참조에 의해 통합되는 미합중국 특허 제 5,164,992호에 충분히 개시되어 있다. 여기에 기술된 것처럼, 얼굴의 이미지는 한 세트의 기준 고유벡터에 의해 한정된 공간상에 투사된다. 이 기준세트의 고유벡터 또는 고유얼굴은 기준세트의 얼굴 이미지내의 얼굴 이미지사이의 변화를 동시에 특징지우는 한 세트의 특징으로써 생각할 수 있다. 기준 세트의 얼굴에서 이 얼굴의 분포는 주요 성분 해석을 사용함으로써 특징지워질 수 있다. 결과적인 고유벡터는 기준세트의 얼굴내의 얼굴 이미지사이의 변화를 한정하여 고유얼굴로써 언급될 수 있다.
본 발명의 일 실시예에서, 트레일링 기준세트의 얼굴은 40개의 고유얼굴을 얻기 위한 다수의 화상, 예를 들어 60개 이상의 화상을 수집함으로써 발생된다. 트레일링세트는 모든 얼굴이 동일한 스케일, 위치, 방향, 평균 및 편차이도록 정규화된다. 얼굴 이미지는 데이터베이스로부터 판독된다. 눈의 위치가 식별된다. 일 실시예에서, 오퍼레이터는 얼굴의 이미지에 눈을 수동으로 위치시키기 위해 마우스를 사용한다. 얼굴 이미지는 그레이 스케일로 변환되고 정규화되어, 생 이미지(raw image)로서 저장된다(BMP 또는 JPEG 또는 다른 형식에 대조적으로). 트레일링세트의 구성은 바람직하게 시스템이 사용될 때 예상된 사람의 형태, 예를 들어 남자 및 여자, 백인, 흑인 및 안경을 쓴 사람, 안경을 안 쓴 사람, 수염을 기른 사람 및 콧수염을 기른 사람 등의 표본을 포함한다. 얼굴 이미지는 8비트 그레이 스케일에서 부동 소수점 형식으로 변환된다. 평균은 트레일링 세트에서 모든 얼굴을 함께 더한 다음 얼굴 이미지의 수에 의해 나눔으로써 탐색된다. 평균은 모든 얼굴 이미지로부터 감산된다. 행렬은 결과적인 평균 조절 얼굴로부터 형성된다. 예를 들어, 원래의 얼굴 이미지가 128화소*128화소인 것이 가정된다. 전체 얼굴 이미지는 16384화소에 의해 표현된다. 이것이 부동소수점 수의 행렬에서 열인 것이 가정된다. 트레일링 세트에서의 다른 얼굴은 행렬에서 다른 열을 구성한다. 공분산 행렬은 계산되며, 고유벡터는 자코비 행렬(jacobian matrix)을 해석함으로써 결정된다.
고유벡터는 큰 것에서 작은 것으로 정렬될 수 있으며, 가장 중요한 고유벡터는 많은 벡터가 원해지는 방법에 따라 선택되며 트레일링 세트가 60인 경우 60중 40을 선택한다. 고유벡터 및 트레일링 세트를 사용하면, 시스템은 원래의 행렬의 주요성분을 계산한다. 고유얼굴이 있다. 예를 들어, 시스템은 60개의 엘리먼트를 가진 벡터인 제 1고유벡터를 선택할 수 있다. 고유얼굴은 트레일링 세트의 각 얼굴을 고유벡터의 대응계수에 승산함으로써 형성된다. 일단 고유얼굴이 식별되면, 이미지 신호는 이들 고유얼굴에 의해 한정된 공간에 이미지 신호를 투사함으로써 이들 고유얼굴의 함수로써 표현될 수 있다.
투사된 얼굴 이미지는 이 공간내의 포인트를 나타낸다. 단계(130)에서, 검사모듈은 이미지 수집 엘리먼트(30)에 의해 수집된 이미지가 수집된 이미지를 한정하는 공간내의 포인트와 얼굴의 이미지가 매핑되는 공간의 부분을 나타내는 공간의 일부분, 즉 부공간사이의 거리를 계산함으로써 얼굴의 이미지인지를 검사한다. 다시 말해서, 기준 세트의 고유벡터는 이미지 수집 엘리먼트(30)에 의해 수집된 이미지가 매핑되는 이미지 공간을 한정한다. 유사한 이미지는 일반적으로 유사한 특징을 가져서, 이미지 공간 내에 유사한 좌표를 가진다. 따라서, 사람 얼굴들의 이미지들과 같은 유사한 이미지들은 이미지 공간의 특정 부분내에서 함께 근접하게 매핑된다. 이것은 유사한 형태의 이미지를 포함할 수 있는 이미지 공간내의 부공간을 한정한다. 따라서, 일반적으로 얼굴이 매핑되는 공간 부분을 한정하는 부공간으로부터 투사된 이미지에 의해 한정된 포인트가 충분한 거리를 유지하는 경우, 검사 모듈은 이미지 수집 엘리먼트(30)에 의해 수집된 이미지가 사람 얼굴의 이미지를 나타내지 못하는 지를 결정한다. 선택적으로, 수집된 이미지를 한정하는 포인트가 일반적으로 얼굴의 위치를 한정하는 부공간에 충분히 근접하거나 상기 부공간내에 매핑되는 경우, 검사 모듈은 수집된 이미지가 사람 얼굴의 이미지를 나타내는지를 검사한다.
만일 단계(130)에서 수집된 이미지가 사람 얼굴의 이미지를 포함하거나 나타내지 못하는 것을 검사 모듈이 검사하는 경우, 프로세스(100)가 단계(140)으로 진행한다. 단계(140)에서, 검사 모듈은 나중에 사용되는 버퍼에 이미지 수집 엘리먼트(30)에 의해 수집된 이미지를 저장한다. 검사 모듈은 이때 단계(150)으로 진행하며, 수집된 이미지를 포함하는 데이터 레코드가 발생되어 공인된 데이터베이스 내에 입력되는 것을 막는 시행 메커니즘을 동작시킨다.
선택적으로, 수집된 이미지가 사람 얼굴의 이미지를 포함하거나 나타내는 지를 검사 모듈이 단계(130)에서 검사하는 경우, 과정은 단계(160)으로 진행한다.
단계(160)에서, 검사 모듈은 투사 신호, 즉 가중된 세트의 고유벡터 또는 고유얼굴로써 인코딩된 이미지 신호를 사용하여, 투사 신호, 즉 수집된 이미지의 투사 신호와 유사한 가중된 세트의 고유벡터를 가진 임의의 레코드를 식별하기 위해 공인된 레코드 데이터베이스를 탐색한다. 유사한 가중 계수는 유사한 이미지를 나타낸다. 공인된 레코드 데이터베이스(24)내에 존재하는 하나 이상의 유사 또는 복제 이미지가 존재하는 것을 검사 모듈이 단계(170)에서 검사하는 경우, 과정은 단계(180)으로 진행하며, 이들 복제 이미지를 디스플레이한 다음 단계(190)으로 진행하여 시행 메커니즘을 동작시킨다.
선택적으로, 만일 레코드 데이터베이스(24)내에 복제 이미지가 존재하지 않는 것을 검사 모듈이 단계(170)에서 결정하는 경우, 검사 모듈은 데이터 레코드가 데이터베이스 메모리(24)내에 입력되었는지를 검사한다. 단계(200)에서, 검사 모듈은 데이터베이스 메모리 엘리먼트(24)내에 데이터 레코드를 입력한다. 일단 데이터 레코드가 입력되면, 검사 모듈은 단계(210)으로 진행되여 과정을 종료한다.
본 발명의 일 실시예에서, 시행 메커니즘은 데이터 프로세서(34)내의 응용 프로그램 엘리먼트일 수 있는 디스플레이 모듈을 포함하며, 이 디스플레이 모듈은 카메라 엘리먼트(30)에 의해 수집된 이미지와 유사한 메모리(24)내에 저장된 데이터베이스내의 각 이미지를 모니터(32)에 디스플레이한다. 이때, 데이터 수집 엘리먼트(22)를 동작시키는 오퍼레이터는 데이터베이스 메모리(24)내에 이미 기록된 이미지를 이미지 수집 엘리먼트(30)전에 현재 대기하는 개별 신청자와 시각적으로 비교한다. 그 시간에, 오퍼레이터는 신청자의 이미지가 데이터베이스 내에 이미 기록되었는지의 여부를 결정하여, 매칭 이미지와 연관된 인구통계 데이터가 오퍼레이터전 신청자에 의해 현재 제공되는 인구통계 데이터와 일치하는지를 검사한다. 만일 인구통계 데이터가 신청자에 의해 제공된 인구통계 데이터를 매칭하거나 충분히 매칭하는 경우, 오퍼레이터는 시행 메커니즘을 무효로 하며 데이터 레코드가 신청자에 의해 현재 제공된 정보로 갱신되게 한다. 선택적으로, 만일 데이터베이스 내에 저장된 하나 이상의 이미지가 이미지 수집 엘리먼트(30)전에 현재 신청자를 나타내는 것과 신청자에 의해 제공된 인구통계 데이터가 복제 이미지와 연관된 인구통계 데이터를 매칭되기에 충분치 못하다는 것을 시스템 오퍼레이터가 결정하는 경우, 시스템 오퍼레이터는 신청자의 이미지와 새로운 인구통계 데이터를 데이터 프로세서(34)내의 시행 버퍼 내에 저장하고 신청자에게 법적으로 공인된 카드를 발행한다.
본 발명의 또 다른 실시예에서, 시행 메커니즘은 식별 카드를 제조하기 위해 기록 유니트(14)를 동작시키는 배치(batch) 명령을 발생시키는 네트워크 잡 형성기(18)에 접속된다. 이 다른 실시예에서, 시행 메커니즘은 신청자의 이미지와 매칭되는 이미지를 포함하는 데이터베이스(24)내에 각 데이터 레코드를 리스트하는 프린터 제어 파일을 발생시킨다. 시행 메커니즘은 네트워크 잡 형성기(18)가 임의의 이들 데이터 레코드에 대한 식별카드를 발생시키는 명령을 포함하는 임의의 배치 명령의 발생을 막는다. 시행 메커니즘은 매칭 이미지를 가진 모든 데이터 레코드를 리스트하는 시행 리스트를 추가로 발생시킨다. 이 시행 리스트는 조사를 위해 법집행 기관에 제공된다.
데이터 수집 엘리먼트(22)의 바람직한 실시예에 있어서, 검사 모듈은 사람의 얼굴의 이미지를 나타내는 수집된 이미지의 일부분을 선택 및 스케일링하는 렌싱 모듈(lensing module)을 포함한다. 도 3은 본 발명으로 실시하기에 적합한 렌싱 모듈로써 데이터 프로세서(34)에 의해 실행되는 한 프로세스(300)의 순서도를 기술한다.
프로세스(300)는 이미지 수집 엘리먼트(30)가 이미지를 수집할 때 단계(310)에서 시작한다. 제 1단계(320)에서, 프로세스(300)는 수집된 이미지의 배치를 배치 버퍼에 로딩하며, 이 배치가 사람 얼굴의 이미지를 포함하는지를 결정한다. 이미지 배치는 대략 이미지 수집 엘리먼트(30)에 의해 수집된 이미지의 80화소*80화소 배치이다. 배치의 크기는 일반적으로 대략 이마로부터 아랫입술까지의 사람의 얼굴을 포함하는 적절한 스케일의 수집된 이미지의 면적을 포함하도록 선택된다. 프로세스(300)는 제 1 사전 필터링 단계(330)를 선택적으로 포함한다. 단계(330)에서, 데이터 배치 버퍼 내에 현재 로딩된 배치를 구성하는 화소 엘리먼트의 그레이 스케일에 대한 평균값을 결정한다. 데이터 프로세서(34)는 평균 화소 그레이 스케일 값을 선택된 사용자 그레이 스케일 값을 비교하며, 배치 버퍼 내에 로딩된 배치가 사람 얼굴의 이미지를 포함하는지의 여부를 결정한다. 일 실시예에서, 평균 화소 그레이 스케일 값은 다른 얼굴들의 임의로 선택된 20개의 이미지, 즉 각 이미지가 다른 얼굴을 나타내는 20개의 이미지에 대한 평균 화소 그레이 스케일 값을 나타내는 기준 화소값에 비교된다. 배치 버퍼내의 배치에 대한 평균 화소 그레이 스케일 값이 단계 330에서 기준 화소 그레이 스케일값으로부터의 임의의 범위 내에 존재하는 경우, 프로세스 300은 배치가 사람 얼굴의 이미지를 포함하지 않는 것을 결정하여 단계 390으로 진행한다. 전형적으로, 정규화전 평균 화소 그레이 스케일값은 대략 76.37이다. 평균의 표준편차는 전형적으로 대략 27.65이다. 일 실시예에서, 배치가 평균값으로부터 2이상의 표준편차만큼 한 방향으로 떨어져 있다면, 그것은 얼굴을 나타내지 못하기 때문에 거절된다. 이들 수가 실험적으로 결정되는 것은 당업자에게 분명하다. 따라서, 다른 조명조건 및 다른 인자는 이들 값을 달성한다. 선택적으로, 평균 그레이 스케일값이 기준 화소 그레이 스케일값으로부터의 임의의 범위 내에 존재하는 것을 단계(300)에서 프로세스가 결정하는 경우, 프로세스는 배치 버퍼내의 이미지 배치가 사람 얼굴의 이미지를 포함할 수 있는 것을 결정하여, 단계(340)로 진행한다.
단계(340)에서, 프로세스(300)는 다른 선택적인 사전 필터링 단계를 포함하며, 상기 프로세스(300)는 이미지 배치가 사람 얼굴의 이미지를 포함하는지의 여부를 배치 버퍼 내에 로딩된 배치의 화소 그레이 분산 또는 표준편차가 지시하는지를 결정한다. 일 실시예에서, 데이터 프로세서(34)는 단계(340)에서 다음과 같은 부등식에 의해 화소 분산을 결정한다.
여기서, (VAR)는 화소 분산을 나타내며, (AVGVAR)은 평균 분산을 나타내며, (STDDEV of FACES)는 얼굴 이미지의 화소 그레이 스케일 값의 표준편차를 나타내며, (THRESHOLD)는 얼굴의 임의로 선택된 20개의 이미지에 대한 평균 분산을 나타내는 실험적으로 결정된 수를 나타낸다.
배치가 얼굴의 이미지를 포함하는 것을 배치 버퍼내에 로딩된 이미지 배치의 분산이 나타내지 않는 것을 프로세스(300)가 단계(340)에서 결정하는 경우, 프로세스 300은 아직 검사되지 않은 이미지내의 나머지 배치가 존재하는지를 검사하는 단계(390)로 진행한다. 선택적으로, 배치 버퍼내의 이미지 배치가 사람 얼굴의 이미지를 나타낼 수 있는 것을 분산이 나타내는 것을 프로세스 단계(300)가 결정하는 경우, 프로세스(300)는 단계(350)로 진행한다. 단계(350)에서, 배치 버퍼내의 배치는 정규화된 평균 화소 그레이 스케일값 및 정규화된 화소 그레이 스케일 분산을 가지도록 화소 그레이 스케일값에 대해 정규화된다. 일 실시예에서, 평균은 현재평균을 탐색함으로써 표준화된 값으로 조절된다. 이때, 현재 평균 및 적정 평균사이의 차이는 각 화소값에 가산된다. 표준 편차는 현재 표준 편차를 계산함으로써 표준화된 값으로 조절될 수 있다. 이미지는 화소단위로 조정된다. 한 실시예에서, 각각의 화소는 다음에 따라 조정된다:
pixel=(pixel-mean)*(desired_std/current_std)+mean;
여기서 pixel(화소)는 그레이 스케일 화소값이며; mean(평균값)은 평균 화소 그레이 스케일값이며, desired_std는 원하는 표준 편이이며, current_std는 현재 표준 편이이다. 이러한 연상은 다중 반복으로 수행될 수 있다.
프로세스(300)는 단계(360)로 진행하며, 상기 단계(360)는 기준 세트의 고유벡터에 의하여 한정된 공간으로 표준화된 이미지 패치를 투사하여, 상기 기준 세트의 고유벡터에 의하여 한정된 다중 차원 공간내의 소정 포인트를 나타내는 계수 세트를 발생시키도록 한다. 프로세스(300)는 단계(370)를 포함하며, 상기 단계(370)는 투사 신호의 각각의 성분을 분석하고 각각의 투사가 적합한지를 결정한다. 본 발명의 한 실시예에서, 단계(370)는 투사 신호의 각각의 계수를 20개의 임의로 선택된 투사 신호의 평균값을 나타내는 실험으로 결정된 기준값과 비교한다. 실제로, 단계(370)에서 데이터 프로세서(34)는 전체로서 투사의 합리성을 테스트한다. 각각의 투사 계수는 그로부터 추출된 실험 평균을 가진다. 실험 평균은 선택된 얼굴 이미지 세트의 투사 신호를 검사하고 이들 투사 신호의 계수에 대한 평균값을 결정함으로부터 결정된 실험적으로 결정된 값을 나타낸다. 실험 표준 편이도 유사하게 결정될 수 있다. 실제값과 실험값의 차이는 변이량에 의하여 제공되고 나뉘어지고 중요도라고 하고 변수에 가산된다. 상기 중요도는 그의 평균으로부터 모든 계수의 합산된 편이값을 나타낸다. 한 실시예에서 중요도는 다음에 따라 결정되며:
coefficient_delta=proj[i]-projection_mean[i]
significance+=(coefficient_delta*coefficient_delta)/
(projection_std[i]*projection_std[i])
여기서, coefficient_delta는 실제 계수와 실험 평균사이의 차이를 나타내며, proj[i]는 i번째 고유얼굴을 나타낸다. projection_mean[i]는 고유얼굴과 관련된 평균 계수를 나타낸다. projection_std는 i번째 고유얼굴의 표준 편이를 나타낸다.
모든 투사에 대한 중요도값은 실험 임계치에 대하여 비교된다. 상기 임계치는 이용된 고유얼굴의 수에 의존한다. 실제로, 임계치는 25로 설정된다. 따라서, 발생된 계수는 투사가 합당한 지를 결정하기 위하여 테스트된다. 즉 20개의 임의로 선택된 투사값에 대한 평균 계수를 계산함으로써 발생된 실험값으로부터 사용자 지정 범위 내에 투사 신호가 포함되는지를 이해하기 위하여 테스트된다. 프로세스(300)가 단계(370)에서 투사 신호가 합리적이지 않다고 결정하며, 프로세스(300)는 단계(390)로 진행하며, 상기 단계(390)에서는 만약 더많은 이미지 패치가 테스트에 이용될 수 있는 지를 결정한다. 선택적으로, 프로세스(300)가 투사 신호의 계수가 합리적인 것이 였다고 결정하면, 프로세스(300)는 단계(380)로 진행한다.
단계(380)에서, 프로세스(300)는 패치 버퍼의 이미지 패치에서 발생된 투사 신호가 기준 고유벡터에 의하여 한정된 공간 부분에 충분히 가깝고 사람 얼굴을 나타내는 이미지를 일반적으로 표시하는지를 테스트한다. 실제로, 프로세스(300)는 고유얼굴을 이용하여 얼굴을 재구성하고 원래 이미지로부터의 화소단위로 재구성함으로써 얼굴 공간으로부터 이미지의 거리를 결정한다. 거리 신호는 전체 이미지에 대한 차이의 합을 나타낸다. 단계(380)에서 투사 신호에 의하여 결정된 포인트와 사람 얼굴의 이미지를 나타내는 부공간 사이의 거리가 실험적으로 결정된 임계치보다 큰 것으로 결정되면, 프로세스(300)는 단계(390)로 진행하여 더 많은 패치가 검사에 이용될 수 있는 지를 결정한다. 선택적으로, 투사 신호와 부공간 사이의 거리가 패치 버퍼의 패치를 나타내거나 또는 얼굴 이미지를 나타낼 정도로 충분히 가까우면, 프로세스(300)는 단계(410)로 진행하여 얻어진 이미지에 가해진 스케일링 펙터를 나타내는 스케일 및 위치 펙터를 복귀시키며, 따라서 사람 얼굴을 나타내는 이미지 부분과 얻어진 이미지 내의 위치를 식별하도록 한다. 상기 이미지 부분은 사람 얼굴을 나타낸다. 선택적으로, 프로세스(300)가 단계(380)에서 이미지 버퍼에 위치한 이미지 부분이 사람 얼굴의 이미지를 나타낼 만큼 충분히 크다는 것을 결정하면, 프로세스(300)는 단계(390)로 진행한다. 단계(390)에서 프로세스(300)는 테스트되지 않은 이미지의 나머지 부분이 존재하는 지를 결정한다. 단계(390)에서 프로세스(300)가 더 이상의 패치가 이용될 수 없다는 것을 결정하면, 프로세스(300)는 단계(400)로 진행한다. 선택적으로, 단계(390)가 더 많은 패치가 이용될 수 있다고 결정하며, 프로세스는 단계(430)로 진행한다.
본 발명의 한 실시예에서, 소프트웨어 렌즈는 조정가능하며, 단계(430)는 이전 패치가 얼굴 공간에 얼마나 가까운지에 따라 새로운 패치를 선택한다. 새로운 패치의 위치는 화소 세트 수에 따라 이전 패치로부터 오프셋된다. 조정가능한 소프트웨어 렌즈는 각각 거리 범위와 관련된 오프셋값의 리스트를 포함한다. 단계(430)에서, 프로세스는 거리가 범위 내에 있는 지를 식별하고 상기 거리와 관련된 오프셋을 선택함으로써 오프셋을 선택한다. 큰 거리 신호는 큰 오프셋과 관련되며 작은 거리 신호는 작은 오프셋과 관련될 수 있다.
프로세스(300)는 단계(390)에서 테스트를 위하여 새로운 패치를 선택하며, 패치 버퍼로 새로운 패치를 넣는 단계(320)로 진행한다. 선택적으로, 더 이상의 패치를 이용할 수 없으면, 프로세스(300)는 단계(400)로 진행하여 탐색이 성공적인지를 테스트한다. 단계(400)에서, 프로세스(300)는 평균치를 가진 이미지 패치 및 패치 버퍼내의 사람 얼굴의 이미지를 표시하는 변화량에 의하여 표시된 사람 얼굴의 존재를 나타내는 얻어진 이미지의 소정 테스트 부분을 결정함으로써 탐색이 성공적인지를 결정한다. 프로세스(300)는 단계(420)로 진행하여 패치 버퍼 내의 이미지 스케일링을 조정한다. 바람직한 실시예에서, 데이터 프로세서(34)는 단계(380)에서 발생된 거리 신호의 함수에 따라 패치 버퍼에서 이미지 스케일링을 조정한다. 예를 들어, 일반적으로 사람 얼굴의 이미지를 나타내는 공간 부분으로부터 투사 신호가 상당히 멀리 떨어져 있다는 것을 거리 신호가 나타낸다면, 프로세스(300)는 단계(420)에서 이미지 패치의 스케일링 펙터를 조정한다. 선택적으로, 거리 신호가 상대적으로 작으면, 데이터 프로세서는 스케일링 펙터에 대하여 조금한 조정한다. 실제로, 스케일링 펙터는 실험값 세트로부터 선택되며, 여기서 각각의 값은 거리 범위와 관련된다. 따라서, 스케일링 펙터는 거리 신호를 검사하고 상기 범위에 관련된 스케일링 펙터를 선택함으로써 선택된다.
프로세스(300)가 스케일링 펙터를 조정할 때, 프로세스는 단계(320)로 진행하며, 이미지 버퍼로 다시 제 1패치를 넣고 다시 스케일링된 이미지를 가진 패치를 선택함으로써 시작한다.
다른 실시예에서, 프로세스(300)는 눈, 코 또는 입과 같은 사람 얼굴의 이미지에 대한 선택된 부분을 식별할 수 있다. 이 실시예에서, 프로세스는 이미지를 탐색하여 선택된 얼굴 용모를 나타내는 이미지 부분을 식별하도록 한다. 이러한 선택적인 프로세스에서, 이미지 버퍼로 넣어진 이미지 패치의 평균 화소값은 선택된 얼굴 용모를 포함하는 이미지 부분에 대한 실험적으로 결정된 표준 평균 화소 그레이 스케일값을 나타내는 기준 평균값과 비교된다. 유사하게, 이미지 패치의 변이량은 선택된 얼굴 용모를 포함하는 이미지 부분의 변이량을 나타내는 기준 변이량에 대하여 테스트된다. 또한, 선택적인 실시예는 기준 세트의 고유벡터로 이미지 패치를 투영하며, 여기서 각각의 기준 고유벡터는 선택된 얼굴 용모를 나타내는 이미지를 가진 다수의 기준 이미지를 참고로 계산된 공간의 벡터를 나타내도록 조정된다. 실시예에서, 이러한 선택적인 프로세스는 검증 모듈이 상이한 이미지의 선택된 얼굴 용모를 비교하도록 한다. 따라서, 시스템 조작자는 이러한 선택적인 프로세스를 이용하여 이미지 획득 엘리먼트(30)의 앞쪽에 있는 지원자의 얼굴 용모와 유사한 선택된 얼굴 용모를 가진 데이터베이스 메모리(24)에 기록된 이미지를 검출할 수 있다. 따라서, 검증 모듈은 메모리(24)에 저장된 데이터베이스로의 등록을 부정적으로 얻어지도록 시도하는 지원자에 의한 가변의 이용을 회피할 수 있다.
다른 실시예에서, 데이터 프로세서(34)는 검증 모듈로부터 스케일 펙터와 위치를 받아들이고 이들 값 또는 이들 값을 나타내는 신호를 기록 유니트(14)를 이용하여 얻어진 이미지를 나타내는 이미지 또는 신호를 포함하는 이미지 파일 내에 저장한다. 특히, 기록 유니트(14)는 이미지 데이터베이스 메모리(36)내의 이미지 파일을 액세스하고 사람 얼굴을 나타내는 이미지를 데이터카드(40)에 기록한다. 기록 유니트(14)는 바람직하게 프로세싱 유니트를 포함하며, 상기 프로세싱 유니트는 이미지 정보 및 스케일링 펙터와 위치 정보를 수집하기 위하여 이미지 데이터베이스 메모리(24)에 저장된 이미지 파일을 액세스한다. 기록 유니트(14)는 스케일링 펙터 정보와 위치 정보를 이용하여 데이터카드에 균일한 포맷으로 이미지 정보를 기록한다. 특히, 기록 유니트(14)는 스케일링 펙터를 이용하여 선택된 스케일, 즉 선택된 사이즈로 사람 얼굴의 이미지를 기록하도록 한다. 또한 기록 유니트(14)는 위치 정보를 이용하여 얼굴의 이미지 중심을 식별하도록 한다. 기록 유니트(14)는 데이터카드(40)에 기록된 이미지내의 특정 위치에 얼굴의 중심을 배치한다. 따라서, 기록 유니트(14)는 스케일링 펙터와 위치 정보를 이용하여 보다 균일하게 기록된 이미지를 발생시키며, 따라서 데이터카드(40)에 기록된 이미지는 스케일 및 위치가 균일해진다. 선택적으로, 스케일링 펙터와 위치 정보는 이미지 서버(20) 또는 네트워크 잡 형성기(18)로 제공되며, 이는 기록 유니트(14)에 이미지를 전송하기 전에 이미지를 조정할 수 있다. 이러한 이미지 균일성은 허가 시스템(10)에 의하여 제조된 식별 카드와 동일한 특징을 가진 식별 카드를 제조하는 것을 곤란하게 만듦으로써 위조 식별 카드의 제조를 곤란하게 한다.
다른 실시예에서, 데이터 프로세서(34)는 분류 모듈을 포함하며, 상기 모듈은 이미지 데이터베이스 메모리(24)내의 이미지를 검색 및 분류하도록 식별 모듈을 이용하여 얼굴의 이미지를 나타내거나 포함하는 것을 실패한 이미지 데이터베이스(24)내에 저장된 이미지를 식별하도록 한다. 실시예에서, 시스템(10)은 이미지 데이터베이스(24)로 넣어진 이미지 데이터베이스를 분류하는 분류 모듈을 이용한다. 예를 들어 시스템(10)은 분류 모듈을 이용하여 이미지가 얼굴을 나타내거나 포함하는 것을 검증하는 엘리먼트를 포함하지 않은 획득 엘리먼트로부터 이미지 데이터베이스(24)로 넣어지는 이미지 세트에 대하여 탐색 및 분류를 수행한다. 동작시, 분류 모듈은 이미지 데이터베이스 메모리(24)에 저장된 각각의 이미지 파일을 선택하고, 도 3을 참조로 설명된 바와 같이 이미지로부터의 이미지 패치를 패치 버퍼에 넣는다. 검증 모듈은 넣어진 이미지를 검사하여 이러한 이미지 패치가 얼굴을 나타내는 이미지를 포함하는 지를 결정하도록 한다. 분류 모듈은 이미지 데이터베이스 메모리(24)내에 저장된 각각의 이미지 파일을 조사하기 위하여 진행하며, 얼굴의 이미지를 포함하지 않는 이미지 파일 리스트를 발생시킨다. 상기 리스트는 시스템 조작자에게 제공되며, 상기 조작자는 각각의 이미지 파일을 액세스하고 모니터(32)에 이미지를 디스플레이한다. 시스템 조작자는 이미지 파일이 얼굴을 나타내는 이미지를 포함하는지를 검사한다. 얼굴의 이미지를 포함하지 못하는 각각의 이미지 파일은 소정 리스트에 기록되며, 상기 리스트는 법집행관리에게 보내져서 이러한 데이터 기록하에서 부정적으로 이득을 얻었는지를 결정하도록 한다. 따라서, 분류 모듈은 공식적인 기록에 부정적으로 들어진 공식적인 기록 내의 이들 기록을 시스템(10)이 식별할 수 있도록 한다.
데이터 기록이 공식적인 데이터베이스로 입력되었다고 데이터 획득 엘리먼트가 결정하며, 기록 유니트(14), 비전 검사(12) 및 패킹 유니트(16)는 일반적으로 인쇄된 포맷으로 데이터 레코드에 저장된 정보 또는 정보 일부분을 기록하는 식별 카드를 발생시킨다. 일반적으로, 비전 검사 셀(12), 기록 유니트(14) 및 패킹 유니트(16)는 네트워크 잡 형성기(18)의 제어하에 동작하여 배치 명령을 발생시키도록 하며, 상기 배치 명령은 일련의 인쇄 명령을 나타내며, 여기서 각각의 인쇄 명령은 데이터 레코드로부터 카드 정보를 기록하는 식별카드를 발생시키는 명령에 대응한다.
이를 위하여, 비전 검사 셀(12)은 RS244포트를 통하여 네트워크 잡 형성기(18)에 연결된다. 비전 검사 셀(12)은 중앙 처리 유니트(26), 수집 유니트(28),지지 픽스쳐(42), 카메라 엘리먼트(44), 셀 발광 유니트(46), 바코드 판독기(48) 및 이미지 버퍼 메모리(49)를 포함한다. 기록 유니트(14)는 중앙 처리 유니트(50), 데이터 메모리(52), 카드 소스(54), 레코더 유니트(56), 바코드 디코딩 유니트(58) 및 입력 호퍼(60)를 포함한다. 패킹 유니트(16)는 출력 호퍼(62), 중앙 처리 유니트(64), 자기 스트립 엔코더/디코더 유니트(66), 프린터(68) 및 패킹 어셈블리 유니트(70)를 포함한다. 본 발명의 선택적인 실시예에서, 패킹 어셈블리 유니트(70)는 엔벨로프 밀봉기 및 우편 요금계산 장치를 더 포함한다.
도 1에 도시된 바와 같이, 네트워크 잡 형성기(18)는 전송 경로를 통하여 인쇄 유니트(14)의 중앙 처리 유니트(50)에 연결된다. 바람직한 실시예에서, 전송 경로는 RS244 직렬 통신 포트이며, 네트워크 잡 형성기(18) 및 중앙 처리 유니트(50)는 RS244 직렬 인터페이스 유니트를 포함한다. 상기와 같은 인터페이스 유니트는 소형 컴퓨터 통신에 일반적으로 사용되는 타입이며, 통상적인 RS244 통신 유니트중 하나는 본 발명과 함께 실행될 수 있다.
전술한 바와 같이, 네트워크 잡 형성기(18)는 일반적으로 데이터 처리 장치에 이용되는 형태의 처리 유니트(18A), 프로그램 메모리(18B) 및 데이터 메모리(18C)를 포함할 수 있다. 처리 유니트(18A)는 데이터 메모리(18C) 및 프로그램 메모리(18B)에 연결되며, 메모리(18B)에 저장된 프로그램 명령 세트에 따라 동작하여 명령 필드와 데이터 필드를 포함하는 제조 배치 파일을 발생시킨다. 명령 필드는 카드 소스(54)에 위치한 은행 카드(40)와 같은 서류 상에 데이터 필드에 저장된 하나 이상의 데이터 레코드를 기록하도록 기록 유니트(14)를 가동시키는 명령을 포함한다.
도 1에 도시된 기록 유니트(14)는 흑백 또는 컬러로 인쇄하기에 적당한 타입의 서류 제조 기계이다. 도시된 기록 유니트(14)는 2×3-1/2인치 플라스틱 카드와 같은 서류의 한쪽 또는 양쪽에 데이터를 기록하고 이미지 데이터, 텍스트 데이터 및 그래픽 데이터를 기록할 수 있다. 도시된 실시예에서, CPU(50)는 네트워크 잡 형성기(18)에 의하여 발생된 제조 배치 파일을 판독하고 레코더 유니트(56)에 대하여 명령 신호를 발생시켜, 블랭크 카드(40)에 텍스트 그래픽 및 이미지 데이터를 기록하도록 한다. 레코더(56)는 카드 소스(54)로부터 블랭크 카드(40)를 수집하고 레코더(56)를 통하여 블랭크 카드(40)를 이동시키기 위한 기계적 연결부를 포함한다. 기계적 연결부 어셈블리(도시안됨)는 플라스틱 카드와 마찰 접속하는 외부 표면이 형성된 롤러 세트를 포함할 수 있다. 롤러는 카드 소스(54)의 카드(40)와 접속하며 하번에 하나의 카드(40)를 꺼낸다. 기계적 연결부 어셈블리는 서로 방사방향으로 일정거리를 가지고 반대방향으로 롤러를 회전시키는 모터 어셈블리에 연결된 한 쌍의 롤러를 이용하여 연결부 어셈블리를 통하여 각각의 카드(40)를 이동시킨다.
카드(40)가 기록 유니트(14)를 통하여 이동할 때, 레코더(56)더는 텍스트, 그래픽, 이미지 데이터 또는 이들의 결합물을 카드(40)에 기록한다. 각각의 카드(40)에 기록된 데이터는 데이터 메모리(52)에 저장된 데이터 레코드에 상응한다. 데이터 레코드는 레코더를 서로 구분하는 식별 신호를 포함한다. 데이터 메모리(52)에 저장된 데이터 레코드는 일반적으로 네트워크 잡 형성기(18)로부터 전송된 제조 배치 파일의 일부이다. CPU(50)는 데이터 메모리(52)에 저장된 데이터 레코드에 대하여 하나의 블랭크 카드(40)를 선택하도록 레코더 유니트(56)를 제어한다. CPU(50)는 레코더 유니트(56)를 제어하여 하나의 데이터 레코드의 텍스트, 그래픽 및 이미지 데이터를 레코더 유니트(56)를 통하여 이동하는 하나의 카드(40)에 기록하도록 한다. 레코더 유니트(56)는 따라서 하나의 블랭크 카드(40)와 하나의 데이터 레코드를 수신하여 상기 데이터 레코드로부터의 데이터를 가진 데이터 카드(90)를 발생시킨다.
도시된 레코더 유니트(56)는 바코드 유니트(58)를 포함한다. 바코드 유니트(58)는 데이터가 기록된 각각의 데이터 카드(90)를 수집하기 위하여 기계적 연결부 어셈블리를 가지며 관련된 데이터 레코드의 식별 신호 필드에 상응하는 바코드 식별 그래픽을 각각의 데이터 카드(90)에 기록하기 위한 바코드 인쇄기를 포함한다. 본 발명의 한 실시예에서, 바코드 유니트(58)는 운전자 면허증 번호를 나타내는 바코드 그래픽을 선택된 데이터 카드에 기록한다. 기록된 운전자 면허증 번호는 기록 유니트(14)와 시스템(10)에 의하여 제조되는 각각의 데이터 카드(90)를 독특하게 식별할 수 있는 식별 신호이다. 한 실시예에서, 바코드 유니트(58)는 입력 호퍼(60)에 연결되고 입력 호퍼(60)에 완성된 데이터 카드(90)를 저장하는 기계적 연결부를 가진다. 기록 유니트(14)는 플라스틱 식별 카드를 제조하기 위하여 통상적으로 이용되는 종류의 데이터 카드 제조 유니트일 수 있다. 상기와 같은 타입은 미네소타주의 미네톤카의 데이터 카드 코퍼레이션에 의하여 제조된 데이터 카드 9000 플라스틱 제조 기계이다.
도시된 실시예에서, 비전 검사 셀(12)의 수집 유니트(28)는 입력 호퍼(60)로부터 데이터 카드(90)를 수집한다. 도시된 실시예에서 수집 유니트(28)는 입력 호퍼(60)로부터 데이터 카드(90)를 이동시키기에 적합한 진공 컵 그립(29)을 가진 로버트 단부 작동체를 가진 로버트 아암이다. 로버트 아암 수집 유니트(28)는 입력 호퍼(60)로부터 데이터 카드(90)를 수집하며 바코드 판독기(48)의 정면에서 데이터 카드(90)를 이동시킨다. 도시된 바코드 판독기(48)는 데이터 카드(90)의 한쪽에 기록된 바코드를 판독하는 레이저 스캐닝 유니트를 가진다. 바코드 판독기(48)는 데이터 카드(90)위에 기록된 바코드 그래픽을 디코딩하는 처리 유니트를 포함한다. 디코딩된 정보를 나타나내는 디코딩된 바코드 신호는 CPU(26)로 전송되고 CPU(26)의 데이터 메모리에 저장된다. CPU(26)는 바코드 정보를 이용하여 로버트 아암 수집 유니트(28)에 의하여 지지되는 데이터 카드(90)와 관련된 제조 배치 파일의 데이터 레코드를 식별한다. 한 실시예에서, CPU(26)는 직렬 인터페이스를 통하여 디코딩된 식별 신호와 관련된 데이터 레코드에 대하여 네트워크 잡 형성기(18)에 대해 데이터 레코드 요구를 전송한다. 네트워크 잡 형성기(18)의 처리 유니트(18A)는 데이터 레코드 요구를 디코딩하고 데이터 메모리(18B)에 저장된 제조 배치 파일로부터 대응하는 데이터 레코드를 검색하며, RS-244C인터페이스를 통하여 CPU(26)에 데이터 레코드를 전송한다.
비전 검사 셀(12)은 관련된 데이터 카드(90)에 기록된 정보에 대하여 데이터 레코드의 정보를 비교한다.
도시된 로버트 아암 수집 유니트(28)는 세이코 인스트루먼츠사에 의하여 제조된 TT8010로버트 아암이다. 로버트 아암에는 데이터 카드(90)를 쥐기 위한 진공 컵 단부 작동체가 장착되어 있다. 진공은 패스트 백 TT No.VP61-GOH와 같은 진공 펌프에 의하여 발생될 수 있으며 데이터 카드(90)를 지지하기에 충분한 진공을 발생시킨다. 도시된 컵(29)은 진공 피드백 센서를 포함하며 단부 작동체에서 데이터 카드(90)의 존재를 검출하도록 한다. 단부 작동체에서 진공 검출은 데이터 카드(90)가 단부 작동체에 대하여 파지되고 있는 지를 나타낸다. 진공을 검출하지 못했다는 것은 데이터 카드(90)가 컵(29)에 대하여 존재하지 않는 다는 것을 나타낸다. 진공 어셈블리는 전송 경로를 통하여 CPU(26)에 결합된다. CPU(26)는 진공 센서 및 센서 엘리먼트(72)를 모니터하고 수집 유니트(28)의 위치 및 컵(29)에서 데이터 카드(90)의 존재로부터 수집 유니트(28)가 시스템(10)을 통하여 데이터 카드(90)를 적합하게 이동시키는 지를 결정한다.
도 1에서, 도시된 지지 픽스쳐(42)는 센서(74)를 가지면, 상기 센서는 지지 픽스쳐(42)에 연결되어 데이터 카드(90)가 지지 픽스쳐(42)내에 삽입되어 있을 때를 검출하도록 한다. 센서(74)는 전송 경로를 통하여 CPU(26)에 연결된다. CPU(26)는 지지 픽스쳐(42)내의 데이터 카드(90)의 존재를 검출할 수 있으며 카메라 엘리먼트(44)를 작동시켜 검사 단계를 시작하도록 한다.
본 발명의 한 실시예에서, 카메라 엘리먼트(44)는 4개의 카메라 엘리먼트로 구성된다. 2개의 카메라 엘리먼트는 데이터 카드(90)의 정면의 이미지를 얻기 위하여 지지 픽스쳐(42)와 함께 배치된다. 2개의 다른 카메라 엘리먼트는 데이터 카드(90)의 후면의 이미지를 얻기 위하여 지지 픽스쳐(42)와 함께 배치된다. 각각의 쌍으로 된 카메라는 데이터 카드(90)의 좌측 또는 우측의 이미지를 얻기 위하여 배치된다. 도1에 도시된 바와 같이, 카메라 엘리먼트(44)는 전송 경로를 통하여 CPU(26)에 연결된다. CPU(26)는 전송 경로를 통하여 제어 신호를 카메라 엘리먼트(44)에 전송함으로써 카메라 엘리먼트(44)를 작동시킬 수 있다. 본 발명의 한 실시예에서, CPU(26)는 데이터 카드의 4이미지, 즉 정면좌측 이미지, 정면우측 이미지, 후면좌측 이미지 및 후면우측 이미지를 얻음으로써 지지 픽스쳐(42)내의 데이터 카드(90)의 이미지를 얻는다. 카메라 엘리먼트(44)에 의하여 발생된 이미지 데이터는 전송 경로를 통하여 CPU(26)에 전송된다. CPU(26)를 동작시키는 프로그램 시퀀스는 데이터 카드(90)로부터 얻어진 각각의 이미지에 대하여 데이터 파일을 발생시킨다. 데이터 파일은 카메라 엘리먼트(44)의 각각의 카메라에 의하여 포착된 이미지를 나타내는 이미지 신호를 저장한다. 각각의 데이터 파일은 CPU(26)의 데이터 메모리에 저장된다. CPU(26)는 또한 이미지 메모리 버퍼(49)를 포함한다. CPU(26)를 동작시키는 프로그램 시퀀스는 제조되는 각각의 카드에 대하여 네트워크 잡 형성기(18)로부터 전송된 이미지 신호의 카피를 이미지 메모리 버퍼(49)에 저장한다. CPU(26)는 지지 픽스쳐(42)의 데이터 카드(90)로부터 얻은 이미지 데이터와 데이터 카드(90)를 제조하기 위하여 기록 유니트(14)내의 데이터 카드(90)를 제조하기 위하여 이용된 이미지 데이터를 비교하여 비교 신호를 발생시킨다. 실시예에서, CPU(26)는 사람 얼굴의 이미지를 나타내는 이미지 데이터로부터 투사 신호를 발생시키며 이미지 파일에 저장된 성분 신호와 발생된 투사 신호를 비교한다. 상기 신호가 거의 동일하면, CPU(26)는 이미지가 정확하게 기록되었고 기록된 이미지가 데이터 레코드의 이미지와 매칭된다는 것을 검증하는 신호를 발생시킨다. 선택적으로, CPU(26)는 데이터 카드가 오류를 가졌다는 것을 나타내는 이미지 기록 오류 신호를 발생시킨다. 비교 신호는 전송 경로를 통하여 네트워크 잡 형성기(18)에 전송되고 상태 파일에 저장되며, 상기 상태 파일은 상태 보고로서 제어 이미지 서버(20)에 전송될 수 있다.
이하에 설명되는 것처럼, 비교 신호는 서류의 상태를 나타내는 상태 신호를 포함한다. 상태 신호는 검사되는 서류가 검사를 통과 또는 실패하였는 지를 나타낸다. 본 발명의 일 실시예에서, 서류가 검사를 3회 이상 실패할 경우, 시스템(10)은 상기 서류를 제조하는 것을 실패하였다고 결정하고 이러한 실패 상태는 네트워크 잡 형성기(18)를 통하여 중앙 이미지 서버(20)로 전송된다. 선택적으로, 비전 검사 셀(12)은 서류가 허용범위내에 있다는 것을 나타내는 상태 신호를 가지는 비교 신호를 발생시킬 수 있다. 비전 검사 셀(12)은 서류 연속 제조 상태 신호를 네트워크 잡 형성기(18)와 제어 이미지 서버(20)로 다시 보낼 수 있다. 또한 비전 검사 셀(12)은 데이터 카드(90)와 같은 각각의 서류에 대한 자기 스트립 및 어드레싱 레코드를 패킹 유니트(16)에 전송할 수 있다. 데이터 카드(90)와 같은 서류가 허용범위내에 있지 않으며 비전 검사 셀(12)에 서류 제조 실패를 나타내는 상태 신호를 발생시키면, 비전 검사 셀(12)은 무효 자기 스트립 및 어드레싱 레코드를 패킹 유니트(16)에 전송한다. 무효 자기 스트립 및 어드레싱 레코드는 패킹 유니트(16)내에서 서류가 자기 스트립 검증 통과를 실패하도록 하며 서류는 거절되어 거절 상자(76)내에 넣어진다.
도시된 패킹 유니트(16)는 출력 호퍼(62)에 의하여 비전 검사 셀(12)과 기계적으로 연결되며 CPU(64)와 CPU(26)를 연결시키는 전송 경로에 의하여 비전 검사 셀(12)에 전기적으로 연결된다. 패킹 유니트(16)는 도시된 자기 스트립 판독기 유니트(66)와 같은 유니트를 포함하며, 상기 유니트는 데이터 카드(90)에 기록된 사회보장번호와 같은 식별 신호를 디코딩할 수 있다. 도시된 패킹 유니트(16)는 출력 호퍼(62)를 통하여 데이터 카드(90)를 받아들이며 CPU(64)와 CPU(26)를 연결시키는 전송 경로를 통하여 데이터 레코드 파일을 수신한다. CPU(64)는 이전에 설명된 타입의 기계 연결구 어셈블리를 작동시켜 출력 호퍼(62)로부터 데이터 카드(90)를 제거하고 데이터 카드(90)를 자기 스트립 유니트(66)로 삽입할 수 있다. CPU(64)는 또한 자기 스트립 유니트(66)의 서류와 한 쌍인 데이터 레코드를 CPU(26)로부터 수집한다. 도시된 실시예에서, CPU(26)는 직렬 인터페이스 전송 경로를 통하여 CPU(50)으로부터 데이터 레코드를 판독하며 CPU(64)내의 데이터 메모리에 데이터 레코드를 저장한다. 패킹 유니트(16)에 의하여 판독된 식별 신호와 관련된 데이터 레코드를 수집하는 선택적인 데이터 전송 시스템은 본 발명의 권리범위 내에 있다. 도시된 자기 스트립 유니트(66)는 데이터 카드의 후면상의 자기 스트립을 판독하고 CPU(64)에 자기 스트립 정보를 전송한다. CPU(64)는 자기 스트립에 인코딩된 데이터와 데이터 레코드 파일의 데이터를 비교하여 자기 스트립이 정확하게 인코딩되었다는 것을 검증하고 CPU(64)의 데이터 메모리에 저장된 데이터 파일이 자기 스트립 유니트(66)의 데이터 카드에 상응하는 지를 검증하도록 한다. 자기 스트립이 정확하게 데이터 레코드와 데이터 메모리의 정보로 인코딩되었다는 것을 CPU(64)가 검출하였다면, 기계적 연결부는 자기 스트립 유니트(66)에서 패킹 어셈블리 유니트(70)로 카드를 이동시킨다.
CPU(64)는 인쇄기 유니트(68)에 각각의 카드와 관련된 서류 파일로부터의 데이터를 전송 경로를 통하여 전송한다. 인쇄기 유니트(68)는 데이터 파일로부터의 정보로 서류 캐리어를 어드레싱한다. 본 발명의 실시예에서, CPU(64)는 인쇄기 유니트(68)에 정보 파일을 전송하며, 일반적으로 이러한 정보 필드는 제조되는 데이터 카드에 대한 어드레스 레코드이다. 인쇄기 유니트(68)는 서류 캐리어위에 어드레스 데이터를 기록한다. 서류 캐리어는 서류 캐리어에 데이터 카드(90)를 배치하는 패킹 어셈블리(70)에 기계적 어셈블리를 통하여 전달된다. 기계적 어셈블리는 서류 캐리어를 수집하며 캐리어 상자(78)에 넣어진 데이터 카드(90)와 함께 서류 캐리어를 배치한다.
선택적으로, 패킹 유니트(16)는 잘못 기록된 정보를 가진 데이터 카드(90)를 거절한다. 제 1실시예에서, CPU(64)는 CPU(64) 메모리의 데이터 파일로부터의 데이터와 자기 스트립 유니트(66)에 의하여 판독된 자기 스트립 데이터를 비교한다. CPU(64)는 기록된 자기 스트립 데이터의 오류를 검출하고 기계적 연결부 어셈블리를 통하여 데이터 카드(90)와 자기 스트립 유니트(66)를 거절 상자(76)에 전달한다.
바람직한 실시예에서, CPU(64)는 데이터 카드(90)를 거절하고 비전 검사 셀(12)내의 시각적인 검사에서 실패한 데이터 카드를 시스템(10)으로부터 제거한다. 한 실시예에서, CPU(26) 및 비전 검사 셀(12)은 데이터 카드(90)의 시각 검사 중에 오류를 검출한다. 수집 유니트(28)는 출력 호퍼(62)에 데이터 카드(90)를 배치하며, CPU(26)는 각각의 데이터 카드에 대한 데이터 필드를 변경하여 데이터 필드에 블랭크 신호를 포함하도록 한다. CPU(26)는 대응하는 데이터 카드(90)가 출력 호퍼(62)로부터 선택되고 자기 스트립 유니트(66)에 배치될 때 CPU(64)에 블랭크 신호를 가진 데이터 필드를 전송한다. CPU(64)는 자기 스트립에 인코딩된 정보와 블랭크 신호를 비교하여 미스매칭을 검출하고 기계적 어셈블리를 작동시켜 자기 스트립 유니트(66)으로부터 데이터 카드를 제거하고 데이터 카드를 거절 상자(76)에 배치하도록 한다. 이렇게 하여, 검사에 실패한 데이터 카드(90)는 패킹 유니트(16)에 의하여 성공적으로 제조된 카드로부터 분류된다.
설명된 실시예는 본 발명의 권리범위를 제한하려는 것이 아니며, 또한 본 발명의 구성, 실시예 또는 구현예를 나타내는 것이다. 또한, 당업자는 본 발명의 권리범위에서 벗어나지 않고 본 발명을 달성할 수 있다. 따라서, 본 발명의 권리범위는 첨부된 청구범위에 따라서 결정된다.

Claims (29)

  1. 식별 카드를 제조하는 장치에 있어서,
    사람 얼굴을 나타내는 이미지를 포함하는 화상 신호를 발생시키는 이미지 획득 엘리먼트;
    각각 다차원 이미지 공간의 고유벡터를 나타내는 다수의 고유벡터 신호에 대한 저장부를 가진 벡터 메모리;
    상기 다수의 고유벡터 신호의 가중 함수로서 인코딩된 상기 화상 신호부분을 나타내는 투사 신호를 발생시키는 수단;
    상기 고유벡터 신호의 가중 세트를 나타내며, 특정 사람 얼굴의 이미지와 관련된 투사 신호에 대한 저장부를 가진 이미지 데이터베이스 메모리;
    각각 상기 투사 신호중 하나와 관련되며 식별을 위한 식별 신호를 포함하는 하나 이상의 데이터 레코드를 위한 저장부를 가진 인구통계 데이터베이스 메모리;
    상기 투사 신호가 상기 저장된 투사 신호중 하나이상을 나타내는지를 결정하고 상기 투사 신호와 상기 저장된 투사 신호중 하나 사이의 검출된 매칭에 응답하는 매칭 신호를 발생시키는 인식 수단;
    상기 매칭 신호에 응답하며, 상기 데이터 레코드중 하나 이상을 선택하는 보강 수단; 및
    상기 식별 카드를 발생시키도록 블랭크 카드에 상기 화상 신호를 나타내는 정보 및 상기 선택된 식별 신호를 기록하는 인쇄기 엘리먼트를 포함하는 것을 특징으로 하는 식별 카드 제조 장치.
  2. 제 1항에 있어서, 상기 투사 신호를 발생시키는 수단은 위치 탐사 모듈을 포함하며, 상기 위치 탐사 모듈은:
    사람 얼굴의 이미지를 나타내는 상기 화상 신호 부분을 식별하는 프리필터 수단;
    상기 다수의 고유벡터 신호의 가중 함수로서 각각의 식별된 화상 부분을 인코딩하는 수단; 및
    상기 투사 신호의 함수로서 상기 식별된 화상 부분중 하나를 선택하는 선택 수단을 가지는 것을 특징으로 하는 식별 카드 제조 장치.
  3. 제 1항에 있어서, 상기 보강 수단은:
    상기 각각의 데이터 레코드와 관련된 화상 신호를 저장하는 이미지 서버 엘리먼트; 및
    상기 이미지 서버 엘리먼트와 인식 수단에 연결되며 상기 매칭 신호의 함수로서 화상 신호를 디스플레이하는 모니터 엘리먼트를 포함하는 것을 특징으로 하는 식별 카드 제조 장치.
  4. 제 1항에 있어서, 상기 보강 수단은 상기 매칭 신호에 응답하여 정보를 선택적이고 제어가능하도록 기록하는 상기 인쇄기 엘리먼트에 연결되는 것을 특징으로 하는 식별 카드 제조 장치.
  5. 제 3항에 있어서, 상기 모니터 엘리먼트는 하나 이상의 화상 신호를 나타내는 기록 신호를 발생시키는 인쇄기 엘리먼트를 포함하는 것을 특징으로 하는 식별 카드 제조 장치.
  6. 제 1항에 있어서, 상기 매칭 신호에 응답하여 하나 이상의 식별 카드에 기록된 정보를 나타내는 배치 신호를 발생시키는 네트워크 잡 형성기 엘리먼트를 추가로 포함하는 것을 특징으로 하는 식별 카드 제조 장치.
  7. 제 1항에 있어서, 상기 화상 신호와 관련된 데이터 레코드를 발생시키고 상기 데이터 레코드를 식별하는 식별 신호중 하나를 발생시키는 등록 수단을 추가로 포함하는 것을 특징으로 하는 식별 카드 제조 장치.
  8. 제 1 항에 있어서, 사람 얼굴의 선택 특징을 나타내는 상기 화상 신호 부분을 선택하는 선택 수단을 추가로 포함하는 것을 특징으로 하는 식별 카드 제조 장치.
  9. 제 8항에 있어서, 상기 선택 수단은 눈을 나타내는 화상 신호 부분을 선택하는 수단을 포함하는 것을 특징으로 하는 식별 카드 제조 장치.
  10. 제 1항에 있어서, 미리 선택된 사용자 표준에 따라 상기 화상 신호를 평균화하는 수단을 추가로 포함하는 것을 특징으로 하는 식별 카드 제조 장치.
  11. 제 10항에 있어서, 상기 평균화 수단은 상기 화상 신호의 그레이 스케일 파라미터를 선택적으로 조정하는 수단을 포함하는 것을 특징으로 하는 식별 카드 제조 장치.
  12. 제 10항에 있어서, 상기 평균화 수단은 상기 화상 신호의 경도 파라미터를 선택적으로 조정하는 수단을 포함하는 것을 특징으로 하는 식별 카드 제조 장치.
  13. 제 10항에 있어서, 상기 평균화 수단은 상기 화상 신호를 스케일링하는 수단을 포함하는 것을 특징으로 하는 식별 카드 제조 장치.
  14. 제 1항에 있어서, 상기 이미지 획득 엘리먼트는 비디오 카메라 엘리먼트를 포함하는 것을 특징으로 하는 식별 카드 제조 장치.
  15. 제 1항에 있어서, 상기 이미지 획득 수단은 포토그래픽 카메라 엘리먼트 및 스캐너 엘리먼트를 포함하는 것을 특징으로 하는 식별 카드 제조 장치.
  16. 제 1항에 있어서, 상기 인식 수단은 텍스트 정보를 나타내는 신호와 상기 데이터 레코드에 저장된 식별 신호를 비교하기 위하여 상기 인구통계 데이터베이스 메모리 엘리먼트에 연결된 텍스트 질문 수단을 포함하는 것을 특징으로 하는 식별 카드 제조 장치.
  17. 화상 신호의 데이터베이스를 분류하는 장치에 있어서,
    화상 신호를 저장하는 화상 메모리;
    다차원 이미지 공간의 고유벡터를 나타내는 다수의 고유벡터 신호를 위한 저장부 및 사기 다수의 고유벡터 신호에 의하여 한정된 부공간을 나타내는 부공간 신호를 위한 저장부를 가진 기준 메모리;
    상기 화상 메모리로부터 화상 신호를 선택하고 상기 다수의 고유벡터 신호의 가중 함수로서 인코딩된 화상 신호 부분을 나타내는 투사 신호를 발생시키는 수단;
    사기 투사 신호에 의하여 한정된 포인트와 상기 부공간 신호에 의하여 한정된 공간사이의 거리를 나타내는 거리 신호를 계산하는 수단;
    화상 신호가 사람 이미지를 나타내는 지를 상기 거리 신호의 함수로서 결정하는 구분 수단; 및
    상기 화상 신호가 사람을 나타내는 지에 따라 화상 신호를 분류하는 분류 수단을 포함하는 것을 특징으로 하는 화상 신호의 데이터베이스 소트 장치.
  18. 제 17항에 있어서, 상기 투사 신호를 발생시키는 수단은:
    사람 얼굴의 이미지를 나타내는 상기 화상 신호 부분을 식별하는 프리필터 수단;
    상기 다수의 고유벡터 신호의 가중 함수로서 각각의 식별된 화상 부분을 인코딩하는 수단; 및
    상기 투사 신호의 함수로서 상기 식별된 화상 부분중 하나를 선택하는 선택 수단을 가지는 것을 특징으로 하는 화상 신호의 데이터베이스 소트 장치.
  19. 제 17항에 있어서, 상기 거리 신호의 함수로서 상기 화상 메모리로부터 화상 신호를 검출하는 수단을 더 포함하는 것을 특징으로 하는 화상 신호의 데이터베이스 소트 장치.
  20. 제 17항에 있어서,
    각각 상기 화상 신호중 하나와 관련되며 식별을 위한 식별 신호를 포함하는 하나 이상의 데이터 레코드를 위한 저장부를 가진 인구통계 데이터베이스 메모리; 및
    상기 거리 신호의 함수로서 데이터 레코드를 삭제하는 수단을 더 포함하는 것을 특징으로 하는 화상 신호의 데이터베이스 소트 장치.
  21. 제 17항에 있어서, 상기 거리 신호의 함수로서 하나 이상의 화상 신호를 나타내는 리스트 신호를 발생시키는 리스트 수단을 더 포함하는 것을 특징으로 하는 화상 신호의 데이터베이스 소트 장치.
  22. 제 17항에 있어서, 상기 거리 신호를 계산하는 수단은:
    미리 선택된 임계치를 나타내는 임계치 신호를 저장하는 임계치 메모리; 및
    상기 임계치 신호와 상기 거리 신호를 비교하는 비교 수단을 포함하는 것을 특징으로 하는 화상 신호의 데이터베이스 소트 장치.
  23. 제 17항에 있어서, 상기 거리 신호를 계산하는 수단은:
    사람 얼굴의 선택된 특징을 나타내는 화상 신호 부분을 선택하는 선택 수단을 포함하는 것을 특징으로 하는 화상 신호의 데이터베이스 소트 장치.
  24. 제 17항에 있어서, 상기 선택 수단은 사람 눈을 나타내는 화상 신호 부분을 선택하는 수단을 포함하는 것을 특징으로 하는 화상 신호의 데이터베이스 소트 장치.
  25. 얼굴을 나타내는 이미지의 위치를 정하도록 화상 신호를 탐색하는 장치에 있어서,
    화상 신호를 저장하는 화상 메모리;
    다차원 공간의 고유벡터를 나타내는 다수의 고유벡터 신호를 위한 저장부를 가진 벡터 메모리; 및
    위치 탐사 모듈을 포함하는데, 상기 위치 탐사 모듈은:
    상기 화상 메모리에 연결되며 사람 얼굴의 이미지를 나타내는 상기 화상 신호 부분을 식별하는 프리필터 수단;
    상기 다수의 고유벡터 신호의 가중 함수로서 각각의 식별된 화상 부분을 인코딩함으로써 투사 신호를 발생시키는 투사 수단; 및
    상기 투사 신호의 함수로서 상기 식별된 화상 부분중 하나를 선택하는 선택 수단을 포함하는 것을 특징으로 하는 화상 신호 탐색 장치.
  26. 제 25항에 있어서, 상기 프리필터 수단은 화상 부분의 그레이 스케일 특징을 측정하는 수단 및 얼굴의 이미지가 없음을 나타내는 사용자 결정 그레이 스케일값과 상기 측정된 그레이 스케일값을 비교하는 수단을 포함하는 것을 특징으로 하는 화상 신호 탐색 장치.
  27. 제 25항에 있어서, 상기 프리필터 수단은 상기 화상 신호 부분을 선택하며, 상기 각각의 선택된 부분은 다음 부분으로부터 멀리 배치되며 부분과 부분사이의 거리는 상기 측정된 그레이 스케일 특징의 함수로서 선택되는 것을 특징으로 하는 화상 신호 탐색 장치.
  28. 제 25항에 있어서, 상기 위치 탐사 모듈은:
    상기 투사 신호의 함수로서 상기 화상 신호의 관련 치수를 조정하는 스케일링 수단을 더 포함하는 것을 특징으로 하는 화상 신호 탐색 장치.
  29. 사람 얼굴을 나타내는 이미지를 평균화하는 장치에 있어서,
    사람 얼굴을 나타내는 이미지를 가진 하나 이상의 화상 신호를 저장하는 화상 메모리;
    다차원 이미지 공간의 고유벡터를 나타내는 다수의 고유벡터 신호를 위한 저장부를 가진 벡터 메모리 수단;
    상기 화상 신호중 하나를 선택하며 상기 다수의 고유벡터 신호의 가중 함수로서 인코딩된 상기 선택된 화상 신호 부분을 나타내는 투사 신호를 발생시키는 수단;
    상기 투사 신호에 의하여 한정된 포인트와 상기 다차원 이미지 공간의 부공간 사이의 거리를 나타내는 거리 신호를 발생시키는 수단; 및
    상기 거리 신호의 함수로서 상기 선택된 화상 신호의 특징을 조정하는 평균화 수단을 포함하는 것을 특징으로 하는 이미지 평균화 장치.
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