KR20080064923A - The additive database method having figure searching function - Google Patents

The additive database method having figure searching function Download PDF

Info

Publication number
KR20080064923A
KR20080064923A KR1020070001804A KR20070001804A KR20080064923A KR 20080064923 A KR20080064923 A KR 20080064923A KR 1020070001804 A KR1020070001804 A KR 1020070001804A KR 20070001804 A KR20070001804 A KR 20070001804A KR 20080064923 A KR20080064923 A KR 20080064923A
Authority
KR
South Korea
Prior art keywords
face
database
registered
data
image
Prior art date
Application number
KR1020070001804A
Other languages
Korean (ko)
Other versions
KR101297725B1 (en
Inventor
김홍주
Original Assignee
삼성테크윈 주식회사
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by 삼성테크윈 주식회사 filed Critical 삼성테크윈 주식회사
Priority to KR1020070001804A priority Critical patent/KR101297725B1/en
Publication of KR20080064923A publication Critical patent/KR20080064923A/en
Application granted granted Critical
Publication of KR101297725B1 publication Critical patent/KR101297725B1/en

Links

Images

Classifications

    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F18/00—Pattern recognition
    • G06F18/20—Analysing
    • G06F18/22—Matching criteria, e.g. proximity measures
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06V—IMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
    • G06V40/00—Recognition of biometric, human-related or animal-related patterns in image or video data
    • G06V40/10—Human or animal bodies, e.g. vehicle occupants or pedestrians; Body parts, e.g. hands
    • G06V40/16—Human faces, e.g. facial parts, sketches or expressions
    • G06V40/161—Detection; Localisation; Normalisation
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06V—IMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
    • G06V40/00—Recognition of biometric, human-related or animal-related patterns in image or video data
    • G06V40/10—Human or animal bodies, e.g. vehicle occupants or pedestrians; Body parts, e.g. hands
    • G06V40/16—Human faces, e.g. facial parts, sketches or expressions
    • G06V40/161—Detection; Localisation; Normalisation
    • G06V40/167—Detection; Localisation; Normalisation using comparisons between temporally consecutive images

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • Data Mining & Analysis (AREA)
  • Multimedia (AREA)
  • Human Computer Interaction (AREA)
  • Oral & Maxillofacial Surgery (AREA)
  • General Health & Medical Sciences (AREA)
  • Health & Medical Sciences (AREA)
  • Bioinformatics & Computational Biology (AREA)
  • General Engineering & Computer Science (AREA)
  • Evolutionary Computation (AREA)
  • Evolutionary Biology (AREA)
  • Computer Vision & Pattern Recognition (AREA)
  • Bioinformatics & Cheminformatics (AREA)
  • Artificial Intelligence (AREA)
  • Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
  • Processing Or Creating Images (AREA)
  • Information Retrieval, Db Structures And Fs Structures Therefor (AREA)

Abstract

A method for constructing an additional database with face search is provided to register image data automatically to a database in a digital imaging device when a face image included in the captured image data is determined as the same person registered in the database by registering original face data to the database in advance and comparing the captured face image with the registered original face data. Original face data(120) is registered to a database(110) in advance, and a face image included in image data(130) captured by a digital imaging device is compared with the original face data registered to the database. The captured face image is added to the database when the face image included in the captured image data is determined as the same person registered in the database. The face image registered to the database is added to the database until the needed number according to a recognition ratio for face search.

Description

얼굴 검색을 이용한 추가 데이터베이스화 방법 {the additive database method having figure searching function}The additive database method having figure searching function}

도 1은 본 발명에 따른 얼굴 검색을 이용한 추가 데이터베이스화 방법에 의한 제1 실시예의 구성이 도시된 블록도.1 is a block diagram showing the configuration of a first embodiment by an additional database method using face search according to the present invention;

＜도면의 주요 부분에 관한 부호의 설명＞<Explanation of code about main part of drawing>

110 : 인물DB 120 : 원본 이미지110: person DB 120: the original image

130 : 일반캡쳐 사진130: General capture picture

본 발명은 디지털 촬상 장치에서의 얼굴 데이터베이스화 방법에 관한 것으로, 얼굴 데이터가 데이터베이스에 등록된 이후에 촬영된 얼굴이 데이터베이스에 등록된 인물과 동일인물로 추정될 경우, 추가 데이터베이스화하는 방법에 관한 것이다.The present invention relates to a face database method in a digital imaging apparatus, and more particularly, to a method of additional database when a face photographed after face data is registered in a database is estimated to be the same person as a person registered in the database. .

종래에는 카메라에 있어서 얼굴인식을 하기 위해서는 크게 2가지 기술이 이용되고 있다. 즉, 얼굴검출 기술 및 얼굴검색 기술이 있다.2. Description of the Related Art Conventionally, two techniques are mainly used for face recognition in a camera. That is, there are face detection technology and face search technology.

얼굴검출 기술이란 영상에서 얼굴을 찾아내는 기술로써, 검출된 얼굴 영역에서 얼굴 특징점(눈,코, 눈썹 등)을 추출하는 기술로 즉 누군지는 알 수 없지만 사람의 얼굴처럼 구성된 형상이 있으면 인식하는 기술이다.Face detection technology is a technology that finds a face from an image. It is a technology that extracts facial feature points (eyes, nose, eyebrows, etc.) from a detected face area. .

상기 얼굴검출 기술을 응용하면, 사람의 얼굴을 중심으로 포커스를 맞출 수 있고, 사람의 움직임에 따라 실시간 영상에서 포커스 마크가 자동으로 움직이는 얼굴 추적이 가능하며, 사람의 얼굴부분만 별도의 이미지 처리가 가능하다는 특징이 있다.By applying the face detection technology, the focus can be focused on the face of the person, and the face can be automatically tracked in the real-time image according to the movement of the person. It is possible that it is possible.

얼굴검색 기술이란 데이터베이스에 등록된 얼굴과 사진 또는 영상에 있는 얼굴을 비교하여 누구의 얼굴인지 인지하는 기술이다. 상기 기술은 사진 촬영 시 포커스 된 사람의 얼굴을 중심이 사진의 중심에 위치하도록 하여 저장하는데, 기존 구도로 1매 저장하고, 데이터베이스에 등록된 얼굴을 중심으로 리사이즈하여 1매 저장하는 방식이다.Face search technology is a technology that recognizes who's face by comparing the face registered in the database and the face in the picture or video. The technique stores a face of a focused person at the center of the picture when the picture is taken, and stores one copy of the existing composition, and resizes the copy of the face registered in the database.

상기 얼굴검색 기술을 응용하면, 사진 촬영 시 데이터베이스에 등록된 얼굴을 중심으로 포커스를 맞출 수 있고, 데이터베이스에 등록된 얼굴 중심으로 사진을 분리하여 저장할 수 있다는 특징이 있다.When applying the face search technology, it is possible to focus on the face registered in the database when taking a picture, and to separate and store the picture centered on the face registered in the database.

상기 얼굴인식기술에서 결국 데이터베이스화 한다는 의미는 데이터가 많으면 많을수록 좋다는 이야기와 일치한다. 얼굴검색이 잘못되면 앨범 생성시 엉뚱한 사람의 사진을 앨범에 등록할 가능성이 있다. 데이터베이스는 특정 인물의 각도에 따라, 거리에 따라, 휘도에 따라 많은 데이터를 가지고 있을수록 정확한 검색이 가능하기 때문이다.In the face recognition technology, the term 'database' means that the more data, the better. If face detection is wrong, there is a possibility of registering the wrong person's photos in the album when the album is created. This is because the database can be searched more accurately as the data has more data according to the angle, distance, and luminance of a particular person.

그러나, 상기 종래의 기술들에서 데이터베이스화 작업을 위해서는 많은 사진을 촬영하여야 하는 문제점이 있다.However, in the conventional techniques, there is a problem in that a large number of photographs have to be taken for a database operation.

본 발명은 상기한 종래 기술의 문제점을 해결하기 위하여 안출된 것으로서, 그 목적은 얼굴 검색을 이용한 추가 데이터베이스화 방법에 있어서, 얼굴 데이터 원본을 사전에 데이터베이스에 등록하고, 디지털 촬상 장치를 통해 추가적으로 촬영한 얼굴 이미지를 데이터베이스에 등록된 얼굴 데이터 원본과 비교하여 동일 인물이라고 판단되면 자동으로 데이터베이스에 추가하는 것을 특징으로 하는 얼굴 검색을 이용한 추가 데이터베이스화 방법을 제공하는데 있다.SUMMARY OF THE INVENTION The present invention has been made to solve the above problems of the prior art, and its object is to provide an additional database using a face search, in which a face data source is registered in a database in advance and additionally photographed through a digital imaging device. Another object of the present invention is to provide an additional database method using a face search, in which a face image is compared with a face data source registered in a database and automatically determined to be the same person.

상기한 과제를 해결하기 위한 본 발명에 의한 얼굴 검색을 이용한 추가 데이 터베이스화 방법의 제1 특징에 따르면, 본 발명은According to a first aspect of an additional database method using face searching according to the present invention for solving the above problems,

얼굴 검색을 이용한 추가 데이터베이스화 방법에 있어서, 얼굴 데이터 원본을 사전에 데이터베이스에 등록하는 얼굴원본등록단계와, 디지털 촬상 장치를 통해 추가적으로 촬영한 얼굴 이미지가 상기 원본과 동일 인물이라고 인식될 때 추가 데이터로 등록하는 추가데이터등록단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 얼굴 검색을 이용한 추가 데이터베이스화 방법을 제공한다.In the additional database method using face search, a face original registration step of registering a face data source in a database in advance, and when the face image additionally photographed by the digital imaging device is recognized as the same person as the original data, It provides an additional database method using a face search characterized in that it comprises an additional data registration step of registering.

바람직하게는, 상기 추가데이터등록단계는 디지털 촬상 장치를 통해 추가적으로 촬영한 얼굴 이미지를 상기 데이터베이스에 등록된 얼굴 데이터 원본과 비교하는 얼굴비교단계와, 상기 얼굴비교단계의 비교결과로 동일 인물이라고 판단되면 촬영한 얼굴 이미지를 상기 데이터베이스에 추가하는 얼굴데이터추가단계를 포함하는 것을 특징으로 한다.Preferably, in the additional data registration step, if it is determined that the same person is a face comparison step of comparing a face image additionally photographed by a digital imaging apparatus with a face data source registered in the database, and the face comparison step; And a face data adding step of adding the photographed face image to the database.

바람직하게는, 상기 얼굴데이터추가단계는 데이터베이스에 등록되는 이미지를 얼굴 검색의 인식율 수준에 따라 필요한 소정의 개수가 될 때까지 추가하는 것을 특징으로 한다. Preferably, the face data adding step adds an image registered in the database until a predetermined number is required according to the recognition rate level of the face search.

바람직하게는, 상기 추가데이터등록단계는 상기 원본과 촬영 이미지간의 동일 인물인지 인식시 인식의 정확도는 가변하여 설정할 수 있는 것을 특징으로 한다. Preferably, the additional data registration step is characterized in that the accuracy of recognition when the recognition of the same person between the original and the captured image is variable can be set.

이하, 본 발명의 바람직한 실시 예를 상세히 설명하면 다음과 같다.Hereinafter, preferred embodiments of the present invention will be described in detail.

얼굴인식 모드에서 데이터베이스화한 데이터와 일치여부를 판별하는데는 데이터베이스화 된 데이터가 많으면 많을수록 인식율이 높아지게 된다. 인식율을 높 이기 위한 방법으로 여러 가지 방안이 있지만 본 발명은 인식율을 높이고 데이터베이스화하는 번거로움을 줄일 수 있다.In face recognition mode, the recognition rate is higher when there is more data in the database. There are various ways to increase the recognition rate, but the present invention can increase the recognition rate and reduce the hassle of database.

보다 상세하게 설명하자면, 1매 촬영 후 원본 이미지를 기준하여 향후 촬영된 이미지가 동일 인물이라고 인식될 때에 추가 데이터로 등록되는 방법이다.In more detail, when a photographed image is recognized as the same person in the future based on the original image after one shot, it is registered as additional data.

상기와 같은 방법 사용이 데이터베이스화 하기 위하여 몇 장의 사진을 찍을 필요가 없어 데이터베이스화 작업이 간단하며, 데이터가 많으면 인식율이 높아짐으로 사용자의 편리성을 높일 수 있다.The use of the above method does not need to take a few photos in order to make a database, the database operation is simple, and if there is a lot of data, the recognition rate is increased to increase user convenience.

이하, 첨부도면에 의거하여 본 발명의 바람직한 실시 예를 상세히 설명하면 다음과 같다.Hereinafter, preferred embodiments of the present invention will be described in detail with reference to the accompanying drawings.

도 1은 본 발명에 따른 얼굴 검색 방법에 의한 제1 실시예의 구성이 도시된 블록도이다.1 is a block diagram showing the configuration of the first embodiment according to the face searching method according to the present invention.

도 1을 참고하여 본 발명의 제1 실시 예를 살펴보면, Looking at the first embodiment of the present invention with reference to FIG.

인물DB(110)에서 보듯이 얼굴인식의 정확도를 향상시키기 위해서는 3~11장 정도의 얼굴을 데이터베이스에 등록해야 한다. 이를 위해서, 카메라 등 영상기록장치로 사전에 촬영한 얼굴 데이터 원본 또는 사진(120)을 인물DB(데이터베이스)에 한 장을 등록한다. 다음으로 카메라 등 영상기록장치로 캡쳐한 일반 얼굴 사진(130)을 입력 받게 된다. 이때 기존의 데이터베이스에 등록된 얼굴 데이터 원본과 입력 받은 영상에 있는 얼굴을 비교하여 일치하는지 여부를 판단한다. 사전에 데이터베이스에 등록된 얼굴 데이터 원본(120)을 기준하여 상기 입력 받은 이미지(130)가 동일 얼굴이라고 판단되면 자동으로 데이터베이스화하여 얼굴DB에 등록되는 이미지를 적정 개수만큼 늘리게 된다. 다시 말해, 데이터베이스에 등록되는 이미지를 얼굴 검색의 인식율 수준에 따라 필요한 소정의 개수가 될 때까지 추가하게 된다. As shown in the person DB (110), in order to improve the accuracy of face recognition, about 3 to 11 faces should be registered in the database. To this end, a face data source or photo 120 previously photographed by an image recording apparatus such as a camera is registered in the person DB (database). Next, a general face photograph 130 captured by an image recording apparatus such as a camera is received. At this time, the face data source registered in the existing database is compared with the face in the input image, and it is determined whether or not it matches. If it is determined that the input image 130 is the same face based on the face data source 120 registered in the database in advance, the image registered in the face DB is automatically increased by an appropriate number. In other words, the number of images registered in the database is added until a predetermined number is required according to the recognition rate level of the face search.

또한 상기 원본과 촬영 이미지간의 동일 인물인지 인식시 인식의 정확도는 가변하여 설정할 수 있도록 구성할 수 있다. 정확도가 높을수록 동일 인물로 판단할 확률은 낮아지고, 정확도를 낮추면 동일인물로 판단할 확률이 높아지게 된다. 원본과 촬영 이미지의 정확도는 촬영되는 이미지의 품질에 따라서 달려져야 한다.In addition, the recognition accuracy of the recognition of the same person between the original and the captured image may be configured to vary. The higher the accuracy, the lower the probability of judging the same person, and the lower the accuracy, the higher the probability of judging the same person. The accuracy of the original and the captured image should depend on the quality of the image being taken.

이상에서 설명한 내용을 통해 당업자라면 본 발명의 기술 사상을 일탈하지 아니하는 범위에서 다양한 변경 및 수정이 가능함을 알 수 있을 것이다.Those skilled in the art will appreciate that various changes and modifications can be made without departing from the spirit of the present invention.

따라서, 본 발명의 기술적 범위는 실시 예에 기재된 내용으로 한정되는 것이 아니라 특허청구범위에 의하여 정해져야 한다.Therefore, the technical scope of the present invention should not be limited to the contents described in the embodiments, but should be defined by the claims.

상기와 같이 구성되는 본 발명은 별도의 작업 없이도 추가 데이터를 자동으로 데이터베이스화함으로써, 얼굴 검색의 인식율을 보다 높일 수 있을 뿐만 아니라 사용자 편리성 또한 높일 수 있다.The present invention configured as described above can automatically increase the recognition rate of the face search as well as user convenience by automatically database additional data without additional work.

또한, 얼굴검색 기술에 있어서 데이터베이스에 등록된 얼굴과 영상에 있는 얼굴을 비교시 인식율을 높여서 인식 에러를 줄이는 효과가 있다.In addition, the face retrieval technology has an effect of reducing the recognition error by increasing the recognition rate when comparing the face registered in the database with the face in the image.

Claims (4)

얼굴 검색을 이용한 추가 데이터베이스화 방법에 있어서, In the additional database method using a face search, 얼굴 데이터 원본을 사전에 데이터베이스에 등록하는 얼굴원본등록단계와, A face original registration step of registering a face data source in a database in advance; 디지털 촬상 장치를 통해 추가적으로 촬영한 얼굴 이미지가 상기 원본과 동일 인물이라고 인식될 때 추가 데이터로 등록하는 추가데이터등록단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 얼굴 검색을 이용한 추가 데이터베이스화 방법.And an additional data registration step of registering as additional data when the face image additionally photographed by the digital imaging apparatus is recognized as the same person as the original. 제1항에 있어서, 상기 추가데이터등록단계는 The method of claim 1, wherein the additional data registration step 디지털 촬상 장치를 통해 추가적으로 촬영한 얼굴 이미지를 상기 데이터베이스에 등록된 얼굴 데이터 원본과 비교하는 얼굴비교단계와,A face comparison step of comparing a face image additionally photographed through a digital imaging device with a face data source registered in the database; 상기 얼굴비교단계의 비교결과로 동일 인물이라고 판단되면 촬영한 얼굴 이미지를 상기 데이터베이스에 추가하는 얼굴데이터추가단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 얼굴 검색을 이용한 추가 데이터베이스화 방법.And a face data adding step of adding a photographed face image to the database when it is determined that the same person is the comparison result of the face comparison step. 제2항에 있어서, 상기 얼굴데이터추가단계는 The method of claim 2, wherein the facial data adding step 데이터베이스에 등록되는 이미지를 얼굴 검색의 인식율 수준에 따라 필요한 소정의 개수가 될 때까지 추가하는 것을 특징으로 하는 얼굴 검색을 이용한 추가 데이터베이스화 방법. And adding images registered in the database until a predetermined number is required according to the recognition rate level of the face search. 제1항에 있어서, 상기 추가데이터등록단계는The method of claim 1, wherein the additional data registration step 상기 원본과 촬영 이미지간의 동일 인물인지 인식시 인식의 정확도는 가변하여 설정할 수 있는 것을 특징으로 하는 얼굴 검색을 이용한 추가 데이터베이스화 방법. The additional database method using the face search, characterized in that the accuracy of the recognition when the recognition of the same person between the original and the captured image can be set to vary.
KR1020070001804A 2007-01-06 2007-01-06 the additive database method having figure searching function KR101297725B1 (en)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
KR1020070001804A KR101297725B1 (en) 2007-01-06 2007-01-06 the additive database method having figure searching function

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
KR1020070001804A KR101297725B1 (en) 2007-01-06 2007-01-06 the additive database method having figure searching function

Publications (2)

Publication Number Publication Date
KR20080064923A true KR20080064923A (en) 2008-07-10
KR101297725B1 KR101297725B1 (en) 2013-08-20

Family

ID=39815993

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
KR1020070001804A KR101297725B1 (en) 2007-01-06 2007-01-06 the additive database method having figure searching function

Country Status (1)

Country Link
KR (1) KR101297725B1 (en)

Cited By (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
WO2015137666A1 (en) * 2014-03-14 2015-09-17 삼성전자 주식회사 Object recognition apparatus and control method therefor
KR20210058265A (en) * 2019-11-14 2021-05-24 김재영 Worker's access management apparatus for enterprise resource planning system

Family Cites Families (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2001338295A (en) * 2000-05-26 2001-12-07 Wens Network Kk Identity authenticating system based on biological information

Cited By (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
WO2015137666A1 (en) * 2014-03-14 2015-09-17 삼성전자 주식회사 Object recognition apparatus and control method therefor
KR20150107499A (en) * 2014-03-14 2015-09-23 삼성전자주식회사 Object recognition apparatus and control method thereof
EP3091507A4 (en) * 2014-03-14 2017-08-16 Samsung Electronics Co., Ltd. Object recognition apparatus and control method therefor
US10592759B2 (en) 2014-03-14 2020-03-17 Samsung Electronics Co., Ltd. Object recognition apparatus and control method therefor
KR20210058265A (en) * 2019-11-14 2021-05-24 김재영 Worker's access management apparatus for enterprise resource planning system

Also Published As

Publication number Publication date
KR101297725B1 (en) 2013-08-20

Similar Documents

Publication Publication Date Title
US8744195B2 (en) Object detection metadata
US10108860B2 (en) Systems and methods for generating composite images of long documents using mobile video data
US20210012094A1 (en) Two-stage person searching method combining face and appearance features
US10089534B2 (en) Extracting high quality images from a video
US20140348394A1 (en) Photograph digitization through the use of video photography and computer vision technology
US8009204B2 (en) Image capturing apparatus, image capturing method, image processing apparatus, image processing method and computer-readable medium
US20120300092A1 (en) Automatically optimizing capture of images of one or more subjects
US11176679B2 (en) Person segmentations for background replacements
KR20090020390A (en) System and methed for taking pictures and classifying the pictures taken
US10594930B2 (en) Image enhancement and repair using sample data from other images
KR101252843B1 (en) Method of Managing Image in a Mobile Communication Terminal
JP4748656B2 (en) Image management apparatus, control method therefor, program, and storage medium
US9286707B1 (en) Removing transient objects to synthesize an unobstructed image
JPWO2017006749A1 (en) Image processing apparatus and image processing system
KR101297725B1 (en) the additive database method having figure searching function
CN107578006B (en) Photo processing method and mobile terminal
US10282633B2 (en) Cross-asset media analysis and processing
CN110263744A (en) The method for improving noninductive face identification rate
JP2012064082A (en) Image classification device
TWI595782B (en) Display method and electronic device
JP2006058959A (en) Similar image determination method, program and apparatus
KR100840022B1 (en) Method and system for recognizing person included in digital data by using preview history
JP2014044525A (en) Subject recognition device and control method thereof, imaging device, display device, and program
Choujaa et al. Towards context-aware face anonymisation

Legal Events

Date Code Title Description
N231 Notification of change of applicant
N231 Notification of change of applicant
A201 Request for examination
E701 Decision to grant or registration of patent right
GRNT Written decision to grant
FPAY Annual fee payment

Payment date: 20160728

Year of fee payment: 4

FPAY Annual fee payment

Payment date: 20180727

Year of fee payment: 6