KR20090086891A - 적외선을 이용한 얼굴인식 시스템 및 방법 - Google Patents

적외선을 이용한 얼굴인식 시스템 및 방법 Download PDF

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Abstract

본 발명은 적외선을 이용한 얼굴인식 시스템에 관한 것으로서,주변의 온도변화를 센싱함으로써, 사람의 움직임을 감지하는 움직임 감지 센서; 상기 움직임 감지 센서가 센싱한 사람의 움직임 신호를 전달받아 적외선을 조사하는 적외선 조사부; 상기 적외선 조사부에 의해 적외선을 조사받은 사람을 촬영하는 제1카메라; 및 상기 제1카메라가 촬영한 영상을 수신하고, 수신한 촬영 영상으로부터 사람의 눈이 촬영된 이미지만를 캡처하여, 해당 이미지에서 추출된 홍채 및 동공의 위치를 기준으로 사람의 얼굴을 인식하는 메인보드;를 포함하는 것을 특징으로 한다.
적외선, 카메라, 홍채, 동공, 얼굴인식

Description

적외선을 이용한 얼굴인식 시스템 및 방법{FACE RECOGNITION SYSTEM AND METHOD USING THE INFRARED RAYS}
본 발명은 적외선을 이용한 얼굴인식 시스템 및 방법에 관한 것으로서, 더욱 상세하게는 적외선을 조사받은 사람의 얼굴을 카메라로 촬영하고 눈썹, 입, 코 등의 특징적인 데이터를 확보하여 사람의 얼굴을 인식하는 적외선을 이용한 얼굴인식 시스템에 관한 것이다.
일반적으로 사람을 인식하는 기술로서, 사람들 마다의 고유한 신체적 특징 중 하나인 지문을 인식하여 사람을 인식하는 지문인식 기술이 널이 활용되고 있으며, 또 다른 특징인 사람들 마다의 눈을 인식하는 기술이 널리 활용되고 있다.
하지만, 상술한 지문인식 기술은 고급 아파트나 회사의 사무실 출입구에 지문 인식 장치가 보급될만큼 상용화가 진행되어 앞으로 지문인식 장치의 수요는 더욱 증가할 것으로 예상되지만, 이러한 지문 인식장치는 접촉식이기 때문에 많은 사람들이 수시로 접근하는 장소에는 그 효용이 저하되는 문제점이 있다.
또한, 상술한 종래의 눈을 이용한 사람 인식 기술은 사람들이 자신을 인증하기 위해서, 우리가 흔히 안경점이나 안과 등에서 턱을 받치고 시력을 검사하는 장치에 눈을 들이대는 방식으로 사람들의 눈을 인식하기 때문에, 눈의 인식을 통해 인증을 받아야 하는 사람들에게 번거러움을 제공할 수 있다는 문제점이 있다.
또한, 상술한 종래의 눈을 통한 사람 인식 기술은 실외에서는 태양 광에 의한 자외선 조사, 역광현상 또는 먼지 등 대기중의 이물질에 의한 빛의 난반사, 굴절 및 회절 등으로 인하여 얼굴 인식 시스템의 인식률이 떨어진다는 문제점이 있다.
상술한 문제점을 해결하기 위하여,주변의 온도변화를 센싱함으로써, 사람의 움직임을 감지하는 움직임 감지 센서; 상기 움직임 감지 센서가 센싱한 사람의 움직임 신호를 전달받아 적외선을 조사하는 적외선 조사부; 상기 적외선 조사부에 의해 적외선을 조사받은 사람을 촬영하는 제1카메라; 및 상기 제1카메라가 촬영한 영상을 수신하고, 수신한 촬영 영상으로부터 사람의 눈이 촬영된 이미지만를 캡처하여, 해당 이미지에서 추출된 홍채 및 동공의 위치를 기준으로 사람의 얼굴을 인식하는 메인보드;를 포함하는 것을 특징으로 하는 적외선을 이용한 얼굴인식 시스템을 제공하는 것이다.
바람직하게는, 상기 메인보드는 상기 제1카메라가 촬영한 영상을 수신하여 사람의 눈이 촬영된 부분의 이미지만를 캡처하고, 캡처한 이미지에 포함된 잡음을 제거하기 위한 가우시안 필터링을 수행하는 가우시안 필터링부; 상기 가우시안 필 터링부에 의해 필터링된 이미지 픽셀의 R,G,B 값을 분석하고, 분석한 R,G,B 값 중 B값을 영점으로 하여 R(X축)와 G(Y축)의 벡터값에 대한 기울기를 추출하는 R 및 G 기울기 추출부; 상기 R 및 G 기울기 추출부에 의해 추출된 R의 벡터값 및 G의 벡터값에 대한 기울기 데이터를 분석하여 홍채와 동공에서 반사되어 나오는 밝기의 수치를 미분하는 데이터 처리과정을 통해 홍채와 동공의 위치를 추출하는 홍채 및 동공 위치 추출부; 상기 홍채 및 동공 위치 추출부에서 추출된 동공의 위치를 기준으로 지정학적인 눈 흰자의 위치를 가정하고, 상기 눈 흰자 부위의 R,G,B값에 대한 평균 데이터를 가우시안 변환하여 눈의 좌우 크기를 결정하는 눈크기 결정부; 상기 홍채 및 동공 위치 추출부에서 추출된 두 홍채를 연결한 연결선의 수직방향으로 지정학적인 눈썹의 위치를 결정한 후 예상되는 눈썹의 평균 R,G,B 값을 결정하여 가우시안 변환함으로써 눈썹의 위치를 결정하는 눈썹 위치 결정부; 및 지정학적인 입술의 위치 중 입술의 위치에 대한 R,G,B 값을 근거로 한 가우시안 변환을 적용한 후에 확인된 좌우 입술 위치의 중앙값으로 입술의 위치를 결정하는 입술 위치 결정부를 포함하는 것을 특징으로 하는 얼굴인식 시스템을 제공하는 것이다.
더욱 바람직하게는, 상기 메인보드는 홍채, 동공, 눈 크기, 눈 위치, 눈썹 위치 입술 위치에 대한 사람의 얼굴정보가 기저장된 데이터DB; 및 상기 홍채 및 동공 위치 추출부에 의해 추출된 홍채와 동공의 위치, 상기 눈크기 결정부에 의해 결정된 눈크기, 상기 눈썹 위치 결정부에 의해 결정된 눈썹 위치, 상기 입술 위치 결정부에 의해 결정된 입술의 위치를 조합하여 인식된 사람의 얼굴정보와 상기 데이터 DB에 기저장된 얼굴정보들을 비교하는 얼굴비교 연산부;를 더 포함하는 것을 특 징으로 하는 얼굴인식 시스템을 제공하는 것이다.
다른 측면에 따른, 적외선을 조사받은 사람의 홍채와 동공의 위치를 추출하여 얼굴을 인식하는 방법에 있어서, (a) 움직임 감지센서가 주변의 온도변화를 센싱함으로써, 사람의 움직임을 감지하는 단계; (b) 상기 움직임 감지센서로부터 사람의 움직임 신호를 전달받은 적외선 조사부가 움직임이 감지된 사람에게 적외선을 조사하는 단계; (c) 상기 적외선 조사부의 적외선 조사가 이루어질 때, 제1카메라가 적외선을 조사받은 사람을 촬영하는 단계: (d) 상기 제1카메라로부터 촬영 영상을 수신받는 메인보드의 가우시안 필터링부가 수신된 촬영 영상으로부터 눈이 촬영된 부분을 이미지로 캡처하고, 캡처된 이미지에 포함된 잡음을 제거하기 위해 가우시안 필터링을 수행하는 단계; (e) 상기 메인보드의 R 및 G 기울기 추출부가 가우시안 필터링된 이미지 픽셀의 R,G,B 값을 분석하고, 분석된 B값을 영점으로 하여 R(X축)와 G(Y축)의 벡터값에 대한 기울기를 추출하는 단계; (g) 상기 메인보드의 홍채 및 동공 위치 추출부가 상기 R과 G값으로 이루어진 2차원의 홍채 및 동공 영상으로부터 얼굴인식을 요하는 사람의 동공 및 홍채의 위치를 파악하는 단계; (h) 상기 메인보드의 눈 크기 결정부가 상기 동공을 기준으로 지정학적인 눈 흰자의 위치를 가정하고, 상기 눈 흰자 부위에 해당하는 픽셀의 R,G,B 값에 대한 평균 데이터를 확보한 후 가우시안 변환하여 눈의 좌우 크기를 결정하는 단계; (j) 상기 메인보드의 눈썹 위치 결정부가 눈썹의 R,G,B 값이 평균 사람 눈썹의 R,G,B 값과 유사할 경우 눈썹의 R,G,B 값을 가우시안 변환하여 눈썹의 위치를 결정하는 단계; (k) 상기 메인보드의 입술 위치 결정부가 지정학적인 입술 위치의 R,G,B 값을 근거 로 가우시안 변환하여 확인된 좌우 입술의 위치 중 중앙값으로 입술의 위치를 결정하는 단계; 및 (l) 상기 메인보드의 얼굴비교 연산부가 상기 (g), (h), (j) 및 (k) 단계에서 각각 추출된 동공 및 홍채의 위치, 눈의 좌우 크기, 눈썹의 위치 및 입술의 위치를 조합하여 사람의 얼굴을 인식하는 단계;를 포함하는 것을 특징으로 하는 적외선을 이용한 얼굴인식 방법을 제공하는 것이다.
바람직하게는, 상기 (g)단계 이전에,(f) 상기 메인보드의 홍채 및 동공 위치 추출부가 상기 X축에 대한 R의 벡터값 데이터와 Y축에 대한 G의 벡터값을 분석하여 홍채와 동공을 구분하는 과정에서 변화되는 밝기의 수치를 추출하고, 추출된 밝기의 수치를 미분하는 데이터 처리과정을 통해 변화된 기울기를 추출하는 단계;를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 적외선을 이용한 얼굴인식 방법을 제공하는 것이다.
더욱 바람직하게는, 상기 (h)단계 이후에, (i) 상기 메인보드의 눈썹 위치 결정부는 평균 R,G,B 값이 미리 입력된 평균 살색의 R,G,B 값과 유사할 경우 2차원적인 지정학적 눈썹의 위치로 이동하여 데이터를 확보하는 단계;를 포함하는 것을 특징으로 하는 적외선을 이용한 얼굴인식 방법을 제공하는 것이다.
더욱 바람직하게는, 상기 (l) 단계 이후에, (m) 상기 메인보드의 얼굴비교 연산부가 상기 (l)단계에서 인식한 사람의 얼굴 데이터와 데이터 DB에 기저장된 얼굴 데이터를 비교하여 동일한 얼굴데이터가 존재하는지 판단하고, 존재하면 이를 인증하여 출입을 허용하고 존재하지 않으면 적외선을 조사받은 사람의 촬영 영상으로부터 이미지를 다시 캡처하여 이후의 단계를 반복 수행하는 단계;를 포함하는 것을 특징으로 하는 적외선을 이용한 얼굴인식 방법을 제공하는 것이다.
본 발명에 따른 적외선을 이용한 얼굴인식 시스템 및 방법은 적외선을 얼굴인식 시스템에 도입하고, 적외선 조사에 따른 데이터를 효율적으로 얼굴 인식 시스템에 적용 시킴으로써, 실내는 물론 실외에서도 효율적으로 얼굴을 인식할 수 있는 효과가 있다.
또한, 종래의 눈을 통한 사람 인식 시스템에서 얼굴을 인식하기 위해서 인위적으로 사람의 눈을 인식장치에 밀착시켜야 하지만, 본 발명에 따른 적외선을 이용한 얼굴인식 시스템 및 방법은 자연스럽게 서있으면 자외선이 조사되고, 자외선을 조사받은 사람의 얼굴을 카메라가 촬영하여 사람의 얼굴을 인식할 수 있는 효과가 있다.
이하, 첨부된 도면을 참조하여 본 발명에 따른 적외선을 이용한 얼굴인식 시스템 및 방법에 대하여 상세히 설명한다.
도 1은 본 발명에 따른 얼굴인식 시스템의 구성도이다.
도 1에 도시된 바와 같이, 본 발명에 따른 얼굴인식 시스템은 움직임 감지센서(10), 적외선 조사부(20), 제1카메라(30), 제2카메라(80), 메인보드(40), 스위치 입력부(50), 디스플레이부(60), 모터 구동부(70) 및 음향 출력부(90)를 포함한다.
한편, 상기 메인보드(40)는 입출력 제어부(41), 가우시안 필터링부(42), R(RED) 및 G(GREEN) 기울기 추출부(43), 홍채 및 동공 위치 추출부(44), 눈썹 위치 결정부(45), 입술 위치 결정부(45-1), 얼굴비교 연산부(47), 데이터DB(46), A/D 컨 버터(48) 및 눈크기 결정부(49)를 포함한다.
상기 움직임 감지센서(10)는 인증여부에 따라 사람의 출입을 허용하는 구역에 설치되어, 상기 사람의 움직임을 감지한다.
이때, 상기 움직임 감지센서(10)는 인체에서 발생하는 초적외선을 감지하는 초전센서가 사용되어, 사람이 자연스럽게 움직임으로써 발생하는 주변의 온도변화를 센싱함으로써, 사람의 움직임을 감지한다.
상기 적외선 조사부(20)는 상기 움직임 감지센서(10)로부터 사람의 움직임을 감지하여, 출입을 원하는 사람의 존재를 확인하고, 확인된 사람에게 적외선을 조사한다.
상기 적외선 조사부(20)가 출입을 원하는 사람에게 적외선을 조사하는 이유는 상기 메인보드(40)가 적외선을 조사받아 상기 제1카메라(30)에 의해 촬영된 사람의 눈으로부터 동공과 홍채의 정보를 용이하게 추출해낼 수 있도록 하기 위함이다.
즉, 사람의 눈은 신체의 다른 부위보다 적외선 반사율인 큰데, 더욱 상세하게 설명하면, 사람의 눈에 있어서, 적외선을 조사할 경우 홍채영역과 동공영역의 적외선 반사율의 차이가 발생하며, 이러한 반사율 차이를 바탕으로 하여 실외에서도 동공 및 홍채의 위치를 정확하게 판달할 수 있다.
상기 제1카메라(30)는 위에서도 잠깐 언급했지만, 상기 적외선 조사부(20)에 의해 인증이 이루어진 후 출입이 허용되는 구역에 위치한 사람에게 적외선의 조사가 이루질 때 구동되어 적외선을 조사받은 사람을 촬영한다.
한편, 상기 제2카메라(80)는 상기 적외선 조사부(20)에 의한 적외선 조사 유무에 따라 상시 인증이 이루진 후 출입이 허용되는 영역을 촬영하는데, 상기 제2카메라(80)에 의해 촬영된 영상은 상기 메인보드(40)의 A/D커터(48)로 전달되어 디지털신호로 변환된 후 상기 디스플레이부(60)에 디스플레이된다.
상기 제2카메라(80)에 의해 촬영된 영상은 하드디스크와 같은 저장장치에 저장되어, 추후에 발생할 수 있는 절도, 절취, 방화와 같은 문제 발생시 참고자료로 사용될 수 있다.
상기 음향 출력부(90)는 본 발명에 따른 얼굴인식 시스템이 사람의 얼굴을 인식하고 인증여부를 판단함에 따라 인증이 이루어졌는지 이루어지지 않았는지를 음향으로 출력하거나 기타의 다른 정보를 출력한다.
상기 스위치 입력부(50)는 얼굴인식 시스템에 의해 사람의 얼굴이 인식되지않을 경우, 상기 음향 출력부(90)를 통해 요구되는 기타의 다른 정보 즉, 주민번호라든지 인증에 필요한 비밀번호 등을 입력할 수 있도록 하는 수단이다.
상기 메인보드(40)의 입출력부(41)는 신호의 입출력을 제어하는데 즉, 상기 움직임 감지센서(10)로부터 사람의 움직임에 대한 움직임 신호를 수신하여, 상기 적외선 조사부(20)를 구동시키기 위한 구동제어신호를 출력하거나, 또는 상기 스위치 입력부(50)에 의한 입력신호를 입력받거나, 상기 음향 출력부(90)로 음향신호를 출력하기도 한다.
상기 메인보드(40)의 가우시안 필터링부(42)는 상기 제1카메라(30)가 촬영한 적외선을 조사받은 사람의 영상을 수신하고, 상기 영상으로부터 사람의 눈이 촬영 된 부분을 이미지로 캡처한다.
이후, 상기 가우시안 필터링부(42)는 적외선을 조사받은 사람이 촬영된 이미지의 잡음을 제거하기 위한 가우시안 필터링을 수행한다.
한편, 상기 R(RED) 및 G(GREEN) 기울기 추출부(43)는 상기 가우시안 필터링부(42)에 의해 가우시안 필터링된 이미지 픽셀(Pixel)의 R,G,B 값을 분석하고, 분석된 B값을 영점으로 하여 G(X축)와 B(Y축)의 벡터값에 대한 기울기를 추출하여, 공간을 표현한다.
상기 R(RED) 및 G(GREEN) 기울기 추출부(43)가 상기 G(X축)와 B(Y축)의 벡터값에 대한 기울기를 추출하여, 공간을 표현함에 따라 휘도에 대한 영향 약화와 계산식을 단순화할 수 있다.
상기 홍채 및 동공 위치 추출부(44)는 상기 X축에 대한 G의 벡터값 데이터와 Y축에 대한 B의 벡터값 데이터를 분석하여, 홍채와 동공을 구분하는 과정에서 급격하게 변화되는 밝기의 수치를 추출하고, 추출된 밝기의 수치를 미분하는 데이터 처리과정을 통해 변화된 기울기를 추출한다.
상기 홍채 및 동공 위치 추출부(44)는 X축과 Y축을 기준으로 상술한 데이터 처리를 연속적으로 수행하여, R과 G값으로 이루어진 2차원의 홍채 및 동공 영상으로부터 얼굴인식을 요하는 사람의 동공 및 홍채의 위치를 정확하게 파악한다.
이때, 상기 홍채 및 동공 위치 추출부(44)는 상기 동공 및 홍채의 인식률을 높이기 위하여, 상기 R,G,B값을 분석하여 나온 분산값 보다 10% 정도 높은 값을 적용하여 조명의 차이로 인한 오차를 보정한다.
상기 눈 크기 결정부(49)는 눈의 크기를 결정하기 위하여, 상기 홍채 및 동공 위치 추출부(44)에 의해 추출된 홍채의 연결선을 눈과 눈 사이의 연결선으로 잡고, 상기 연결선의 정중앙을 기점으로 수직방향의 세로선을 선정하여 얼굴의 중앙선을 잡는다.
이후, 상기 눈 크기 결정부(49)는 상기 홍채 및 동공 위치 추출부(44)에 의해서 추출된 눈의 동공을 기준으로 하여, 눈의 흰자부분을 찾아내기 위하여 가우시안 변환을 수행한다.
즉, 상기 눈 크기 결정부(49)는 상기 동공을 기준으로 지정학적인 눈 흰자의 위치를 가정하고, 눈 흰자 부위에 해당하는 CCD(Charge-Coupled Device) 카메라 픽셀의 R,G,B 값에 대한 평균데이터를 확보한 후 이 데이터를 기준으로 하여 가우시안 변환을 적용함으로써 눈 흰자 부위를 확인할 수 있는 얼굴 데이터를 얻게 되는데, 상기 눈 크기 결정부(49)는 상기 얼굴 데이터를 통해 눈의 좌우 크기를 결정할 수 있다.
상기 눈 크기 결정부(49)는 상기 눈 흰자위의 R,G,B 데이터를 이용한 가우시안 변환을 통해 명도 데이터와 눈 흰자위 영역 추출 데이터를 확보하게 된다.
눈썹 인지를 위하여, 상기 눈썹 위치 추출부(45)는 상기 두 홍채를 연결한 연결선의 수직방향으로 지정학적인 눈썹의 위치를 결정한 후 예상되는 눈썹의 평균 R,G,B 값을 결정한다.
이때, 상기 눈썹 위치 결정부(45)는 결정된 평균 R,G,B 값이 미리 입력된 평균 살색의 R,G,B 값과 유사할 경우 2차적인 지정학적 눈썹의 위치로 이동하여 데이 터를 확보한다.
상술한 일련의 과정은 평균 R,G,B 값이 지정학적인 눈썹의 R,G,B 값의 일정 오차범위 내로 접근할 때까지 반복한다.
상기 눈썹 위치 결정부(45)는 상기 지정학적인 눈썹의 R,G,B 값이 평균 사람의 눈썹의 R,G,B 값과 유사할 경우 이값을 기준으로 가우시안 변환을 적용하여, 눈썹 부위를 확인할 수 있는 얼굴 데이터를 얻게 되는데, 상기 눈썹 위치 결정부(45)는 상기 얼굴 데이터를 통해 눈썹의 위치를 결정한다.
상기 입술 위치 결정부(45-1)는 지정학적인 입술 위치의 R,G,B 값을 기본으로 가우시안 변환을 적용한 후에 확인된 좌우 입술의 위치 중 가장 중앙의 값을 입술의 중앙값으로 정의한다.
상기 얼굴비교 연산부(47)는 상기 홍채 및 동공 위치 추출부(44), 눈썹 위치 결정부(45), 입술 위치 결정부(45-1) 및 눈크기 결정부(49)에 의해 각각 추출되고 결정된 데이터에 근거하여 인식된 얼굴 데이터와 상기 데이터 DB(46)에 기저장된 얼굴 데이터를 비교한다.
한편, 상기 데이터 DB(46)는 상기 얼굴비교 연산부(47)가 비교 데이터로 활용할 수 있도록, 출입이 허용된 사람들에 대한 얼굴데이터를 기저장하고 있다.
상기 얼굴비교 연산부(47)는 현재 출입제한지역에 출입을 원하는 사람의 얼굴데이터와 상기 데이터 DB(46)에 기저장된 사람들의 얼굴데이터를 비교하여, 상기 데이터 DB(46)에 출입을 원하는 사람의 얼굴데이터와 동일한 얼굴데이터가 존재하면 이를 인증하고 출입을 허용하다.
즉, 상기 얼굴비교 연산부(47)는 상기 데이터 DB(46)에 출입을 원하는 사람의 얼굴데이터와 동일한 얼굴데이터가 존재하면, 출입문의 개폐를 담당하는 모터구동부(70)를 구동시켜 출입을 허용하게 된다.
다른 측면에 따른 적외선을 이용한 얼굴인식 방법에 대하여, 얼굴인식 방법의 흐름도인 도 2를 참조하여 더욱 상세하게 설명한다.
상기 움직임 감지센서(10)는 인증여부에 따라 사람의 출입을 허용하는 구역에 설치되어, 사람이 자연스럽게 움직임에 따라 발생하는 주변의 온도변화를 센싱함으로써 사람의 움직임을 감지하는 단계를 수행한다(S10).
상기 적외선 조사부(20)는 상기 움직임 감지센서(10)에 의해 움직임이 감지된 사람에게 적외선을 조사하는 단계를 수행한다(S20).
상기 단계에서 적외선 조사부(20)가 움직임이 감지된 사람에게 적외선을 조사하는 이유는 적외선을 조사할 경우 홍채영역과 동공영역의 적외선 반사율의 차이가 발생하며, 이러한 반사율 차이를 바탕으로 하여 실외에서도 동공 및 홍채의 위치를 정확하게 판단할 수 있기 때문이다.
상기 제1카메라(30)는 상기 적외선 조사부(20)에 의해 적외선의 조사가 이루질 때 구동되어 적외선을 조사받은 사람을 촬영하는 단계를 수행한다(S30).
상기 메인보드(40)의 가우시안 필터링부(42)는 상기 제1카메라(30)가 촬영한 적외선을 조사받은 사람의 영상을 수신하고, 상기 영상으로부터 사람의 눈이 촬영된 부분을 이미지로 캡처하여, 상기 이미지에 포함된 잡음을 제거하기 위한 가우시안 필터링 하는 단계를 수행한다(S40).
한편, 상기 메인보드(40)의 R(RED) 및 G(GREEN) 기울기 추출부(43)는 상기 가우시안 필터링부(42)에 의해 가우시안 필터링된 이미지 픽셀(Pixel)의 R,G,B 값을 분석하고, 분석된 B(BLUE)값을 영점으로 하여 G(X축)와 B(Y축)의 벡터값에 대한 기울기를 추출하여, 휘도에 대한 영향 약화와 계산식을 단순화할 수 있도록 공간을 표현하는 단계를 수행한다(S50).
상기 메인보드(40)의 홍채 및 동공 위치 추출부(44)는 상기 X축에 대한 G의 벡터값 데이터와 Y축에 대한 B의 벡터값 데이터를 분석하여, 홍채와 동공을 구분하는 과정에서 급격하게 변화되는 밝기의 수치를 추출하고, 추출된 밝기의 수치를 미분하는 데이터 처리과정을 통해 변화된 기울기를 추출한다.
상기 메인보드(40)의 홍채 및 동공 위치 추출부(44)는 X축과 Y축을 기준으로 상술한 데이터 처리를 연속적으로 수행하여, R과 G값으로 이루어진 2차원의 홍채 및 동공 영상으로부터 얼굴인식을 요하는 사람의 동공 및 홍채의 위치를 파악하는 단계를 수행한다(S60).
이때, 메인보드(40)의 상기 홍채 및 동공 위치 추출부(44)는 상기 동공 및 홍채의 인식률을 높이기 위하여, 상기 R,G,B값을 분석하여 나온 분산값 보다 10% 정도 높은 값을 적용하여 조명의 차이로 인한 오차를 보정한다.
상기 눈 크기 결정부(49)는 상기 동공을 기준으로 지정학적인 눈 흰자의 위치를 가정하고, 눈 흰자 부위에 해당하는 CCD(Charge-Coupled Device) 카메라 픽셀의 R,G,B 값에 대한 평균데이터를 확보한 후 이 데이터를 기준으로 하여 가우시안 변환을 적용함으로써 눈 흰자 부위를 확인할 수 있는 얼굴 데이터를 얻게 되는데, 상기 눈 크기 결정부(49)는 상기 얼굴 데이터를 통해 눈의 좌우 크기를 결정하는 단계를 수행한다(S70).
상기 눈썹 위치 결정부(45)는 상기 지정학적인 눈썹의 R,G,B 값이 평균 사람의 눈썹의 R,G,B 값과 유사할 경우 이값을 기준으로 가우시안 변환을 적용하여, 눈썹 부위를 확인할 수 있는 얼굴 데이터를 얻게 되는데, 상기 눈썹 위치 결정부(45)는 상기 얼굴 데이터를 통해 눈썹의 위치를 결정하는 단계를 수행한다(S80).
상기 입술 위치 결정부(45-1)는 지정학적인 입술 위치의 R,G,B 값을 기본으로 가우시안 변환을 적용한 후에 확인된 좌우 입술의 위치 중 가장 중앙의 값을 입술의 중앙값으로 정의하여 입술의 위치를 결정하는 단계를 수행한다(S90).
상기 얼굴비교 연산부(47)는 상기 홍채 및 동공 위치 추출부(44), 눈썹 위치 결정부(45), 입술 위치 결정부(45-1) 및 눈크기 결정부(49)에 의해 각각 추출되고 결정된 데이터에 근거하여 인식된 얼굴 데이터와 상기 데이터 DB(46)에 기저장된 얼굴 데이터를 비교하고, 출입을 원하는 사람의 얼굴데이터와 동일한 얼굴데이터가 상기 데이터 DB(46)에 존재하는지 판단하는 단계를 수행한다(S100).
출입을 원하는 사람의 얼굴데이터와 동일한 얼굴데이터가 상기 데이터 DB(46)에 존재하면 이를 인증하고 출입을 허용하는 단계를 수행(S110)하지만 그렇지 않은 경우 즉, 출입을 원하는 사람의 얼굴데이터와 동일한 얼굴데이터가 상기 데이터 DB(46)에 존재하지 않은 경우 적외선을 조사받은 사람의 촬영 영상으로부터 이미지를 다시 캡처하여 이후의 과정을 반복 수행한다.
이상에서 설명한 본 발명은, 본 발명에 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에 있어 본 발명의 기술적 사상을 벗어나지 않는 범위 내에서 여러 가지 치환, 변형 및 변경이 가능하므로 전술한 실시예 및 첨부된 도면에 한정되는 것이 아니다.
도 1은 본 발명에 따른 적외선을 이용한 얼굴인식 시스템의 구성도이다.
도 2는 본 발명에 따른 적외선을 이요한 얼굴인식 방법을 나타내기 위한 흐름도 이다.

Claims (7)

  1. 주변의 온도변화를 센싱함으로써, 사람의 움직임을 감지하는 움직임 감지 센서(10);
    상기 움직임 감지 센서(10)가 센싱한 사람의 움직임 신호를 전달받아 적외선을 조사하는 적외선 조사부(20);
    상기 적외선 조사부(30)에 의해 적외선을 조사받은 사람을 촬영하는 제1카메라(30); 및
    상기 제1카메라(30)가 촬영한 영상을 수신하고, 수신한 촬영 영상으로부터 사람의 눈이 촬영된 이미지만를 캡처하여, 해당 이미지에서 추출된 홍채 및 동공의 위치를 기준으로 사람의 얼굴을 인식하는 메인보드(40);를 포함하는 것을 특징으로 하는 적외선을 이용한 얼굴인식 시스템.
  2. 제 1항에 있어서,
    상기 메인보드(40)는
    상기 제1카메라(30)가 촬영한 영상을 수신하여 사람의 눈이 촬영된 부분의 이미지만를 캡처하고, 캡처한 이미지에 포함된 잡음을 제거하기 위한 가우시안 필터링을 수행하는 가우시안 필터링부(42);
    상기 가우시안 필터링부(42)에 의해 필터링된 이미지 픽셀의 R,G,B 값을 분석하고, 분석한 R,G,B 값 중 B값을 영점으로 하여 R(X축)와 G(Y축)의 벡터값에 대 한 기울기를 추출하는 R 및 G 기울기 추출부(43);
    상기 R 및 G 기울기 추출부(43)에 의해 추출된 R의 벡터값 및 G의 벡터값에 대한 기울기 데이터를 분석하여 홍채와 동공에서 반사되어 나오는 밝기의 수치를 미분하는 데이터 처리과정을 통해 홍채와 동공의 위치를 추출하는 홍채 및 동공 위치 추출부(44);
    상기 홍채 및 동공 위치 추출부(44)에서 추출된 동공의 위치를 기준으로 지정학적인 눈 흰자의 위치를 가정하고, 상기 눈 흰자 부위의 R,G,B값에 대한 평균 데이터를 가우시안 변환하여 눈의 좌우 크기를 결정하는 눈크기 결정부(49);
    상기 홍채 및 동공 위치 추출부(44)에서 추출된 두 홍채를 연결한 연결선의 수직방향으로 지정학적인 눈썹의 위치를 결정한 후 예상되는 눈썹의 평균 R,G,B 값을 결정하여 가우시안 변환함으로써 눈썹의 위치를 결정하는 눈썹 위치 결정부(45); 및
    지정학적인 입술의 위치 중 입술의 위치에 대한 R,G,B 값을 근거로 한 가우시안 변환을 적용한 후에 확인된 좌우 입술 위치의 중앙값으로 입술의 위치를 결정하는 입술 위치 결정부(45-1)를 포함하는 것을 특징으로 하는 얼굴인식 시스템.
  3. 제 2항에 있어서,
    상기 메인보드(40)는
    홍채, 동공, 눈 크기, 눈 위치, 눈썹 위치 입술 위치에 대한 사람의 얼굴정보가 기저장된 데이터DB(46); 및
    상기 홍채 및 동공 위치 추출부(44)에 의해 추출된 홍채와 동공의 위치, 상기 눈크기 결정부(49)에 의해 결정된 눈크기, 상기 눈썹 위치 결정부(45)에 의해 결정된 눈썹 위치, 상기 입술 위치 결정부(45-1)에 의해 결정된 입술의 위치를 조합하여 인식된 사람의 얼굴정보와 상기 데이터 DB(46)에 기저장된 얼굴정보들을 비교하는 얼굴비교 연산부(47);를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 얼굴인식 시스템.
  4. 적외선을 조사받은 사람의 홍채와 동공의 위치를 추출하여 얼굴을 인식하는 방법에 있어서,
    (a) 움직임 감지센서(10)가 주변의 온도변화를 센싱함으로써, 사람의 움직임을 감지하는 단계;
    (b) 상기 움직임 감지센서(10)로부터 사람의 움직임 신호를 전달받은 적외선 조사부(20)가 움직임이 감지된 사람에게 적외선을 조사하는 단계;
    (c) 상기 적외선 조사부(20)의 적외선 조사가 이루어질 때, 제1카메라(30)가 적외선을 조사받은 사람을 촬영하는 단계:
    (d) 상기 제1카메라(30)로부터 촬영 영상을 수신받는 메인보드(40)의 가우시안 필터링부(42)가 수신된 촬영 영상으로부터 눈이 촬영된 부분을 이미지로 캡처하고, 캡처된 이미지에 포함된 잡음을 제거하기 위해 가우시안 필터링을 수행하는 단계;
    (e) 상기 메인보드(40)의 R 및 G 기울기 추출부(43)가 가우시안 필터링된 이미지 픽셀의 R,G,B 값을 분석하고, 분석된 B값을 영점으로 하여 R(X축)와 G(Y축)의 벡터값에 대한 기울기를 추출하는 단계;
    (g) 상기 메인보드(40)의 홍채 및 동공 위치 추출부(44)가 상기 R과 G값으로 이루어진 2차원의 홍채 및 동공 영상으로부터 얼굴인식을 요하는 사람의 동공 및 홍채의 위치를 파악하는 단계;
    (h) 상기 메인보드(40)의 눈 크기 결정부(49)가 상기 동공을 기준으로 지정학적인 눈 흰자의 위치를 가정하고, 상기 눈 흰자 부위에 해당하는 픽셀의 R,G,B 값에 대한 평균 데이터를 확보한 후 가우시안 변환하여 눈의 좌우 크기를 결정하는 단계;
    (j) 상기 메인보드(40)의 눈썹 위치 결정부(45)가 눈썹의 R,G,B 값이 평균 사람 눈썹의 R,G,B 값과 유사할 경우 눈썹의 R,G,B 값을 가우시안 변환하여 눈썹의 위치를 결정하는 단계;
    (k) 상기 메인보드(40)의 입술 위치 결정부(45-1)가 지정학적인 입술 위치의 R,G,B 값을 근거로 가우시안 변환하여 확인된 좌우 입술의 위치 중 중앙값으로 입술의 위치를 결정하는 단계; 및
    (l) 상기 메인보드(40)의 얼굴비교 연산부(47)가 상기 (g), (h), (j) 및 (k) 단계에서 각각 추출된 동공 및 홍채의 위치, 눈의 좌우 크기, 눈썹의 위치 및 입술의 위치를 조합하여 사람의 얼굴을 인식하는 단계;를 포함하는 것을 특징으로 하는 적외선을 이용한 얼굴인식 방법.
  5. 제 4항에 있어서,
    상기 (g)단계 이전에,
    (f) 상기 메인보드(40)의 홍채 및 동공 위치 추출부(44)가 상기 X축에 대한 R의 벡터값 데이터와 Y축에 대한 G의 벡터값을 분석하여 홍채와 동공을 구분하는 과정에서 변화되는 밝기의 수치를 추출하고, 추출된 밝기의 수치를 미분하는 데이터 처리과정을 통해 변화된 기울기를 추출하는 단계;를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 적외선을 이용한 얼굴인식 방법.
  6. 제 4항에 있어서,
    상기 (h)단계 이후에,
    (i) 상기 메인보드(40)의 눈썹 위치 결정부(45)는 평균 R,G,B 값이 미리 입력된 평균 살색의 R,G,B 값과 유사할 경우 2차원적인 지정학적 눈썹의 위치로 이동하여 데이터를 확보하는 단계;를 포함하는 것을 특징으로 하는 적외선을 이용한 얼굴인식 방법.
  7. 제 4항에 있어서,
    상기 (l) 단계 이후에,
    (m) 상기 메인보드(40)의 얼굴비교 연산부(47)가 상기 (l)단계에서 인식한 사람의 얼굴 데이터와 데이터 DB(46)에 기저장된 얼굴 데이터를 비교하여 동일한 얼굴데이터가 존재하는지 판단하고, 존재하면 이를 인증하여 출입을 허용하고 존재하지 않으면 적외선을 조사받은 사람의 촬영 영상으로부터 이미지를 다시 캡처하여 이후의 단계를 반복 수행하는 단계;를 포함하는 것을 특징으로 하는 적외선을 이용한 얼굴인식 방법.
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