KR20090119127A - Method and apparatus for authentication by using face recognition - Google Patents
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Abstract
Description
본 발명은 얼굴 인식을 이용한 인증 방법 및 장치에 관한 것이다. 더욱 상세하게는 사용자의 얼굴 영상을 피사체로서 촬영한 입력 영상 데이터를 생성하고, 얼굴 검출 알고리즘을 기반으로 한 얼굴 검출 구분자를 이용하여 입력 영상 데이터로부터 얼굴 영상을 추출하고, 성인 여부 판별 알고리즘을 기반으로 한 성인 판별 여부 구분자를 이용하여 추출된 얼굴 영상이 성인 얼굴 또는 미성년 얼굴인지의 여부를 확인하고, 확인 결과 성인 얼굴인 경우, 성인 인증을 수행하기 위한 얼굴 인식을 이용한 인증 방법 및 장치에 관한 것이다.The present invention relates to an authentication method and apparatus using face recognition. More specifically, it generates input image data of a user's face image as a subject, extracts a face image from the input image data using a face detection delimiter based on a face detection algorithm, and based on an adult discrimination algorithm. The present invention relates to an authentication method and apparatus using face recognition for performing adult authentication, by checking whether an extracted face image is an adult face or a minor face using an adult discriminator.
최근 들어, 컴퓨터, 전자, 통신 기술이 비약적으로 발전함에 따라 사람의 얼굴을 인식하여 처리하는 기술에 대한 관심이 증가하고 있다. 이에 따라, 얼굴 인식을 이용한 출입 통제 시스템, 얼굴 데이터베이스 검색 등의 많은 응용 분야를 적용되어 발전해 가고 있는 추세이다.In recent years, as computer, electronic, and communication technologies have made rapid progress, interest in technology for recognizing and processing human faces has increased. Accordingly, many application fields such as an access control system using face recognition and a face database search have been applied and developed.
종래의 얼굴 추출을 이용한 기술로는 얼굴의 세부 특정 요소를 분석하여 얼 굴 영역을 추출하는 방법이 있다.As a conventional technique using face extraction, there is a method of extracting a facial region by analyzing specific elements of a face.
즉, 전체 얼굴 영역을 하나의 특징 영역으로 추출하는 방법으로 크게 나누는 방식으로서, 얼굴 요소인 눈, 코, 입 등 상관 관계를 고려하여 위치 특징과 주요 특징점으로 분해함으로 얼굴 영역을 추출하는 데는 높은 안정성을 보이나 알고리즘이 복잡하고 처리시간이 많이 걸리는 문제점이 있다.In other words, it is a method of dividing the entire face area into one feature area, and it is a high stability in extracting the face area by decomposing it into positional features and main feature points in consideration of correlations such as eyes, nose, and mouth. However, there is a problem that the algorithm is complicated and takes a lot of processing time.
또한, 종래의 얼굴 추출을 위한 기술로는 전체 얼굴 영역을 하나의 특징 영역으로 추출하는 방법이 있다. In addition, a conventional technique for extracting a face includes a method of extracting an entire face region as one feature region.
즉, 전체 얼굴 영역을 하나의 특징 영역으로 추출하는 방법은 개별적인 특징들을 추출하지 않고, 전체 얼굴 영역을 입력패턴으로 처리하는 접근 방법으로서, 단순한 영상에 대해 정확성이 높고 인식 시간이 빠르지만 복잡한 배경을 갖는 영상일 경우에 성능이 저하되는 경향이 있다.That is, the method of extracting the entire face region as one feature region is an approach to process the entire face region as an input pattern without extracting individual features, and it is possible to generate complex backgrounds with high accuracy and fast recognition time for simple images. In the case of an image, the performance tends to be lowered.
전술한 바와 같이 일반적인 종래의 얼굴 인식 방식은 사용자의 얼굴을 기 등록하고, 등록된 얼굴을 검출하여 인증하는 방식이므로, 기 등록된 사용자만 해당 기술을 이용할 수 있으며, 불특정 다수에게 해당 기술을 적용할 수 없다는 단점이 있었다.As described above, since the conventional conventional face recognition method is a method of pre-registering a user's face and detecting and authenticating the registered face, only the registered user can use the corresponding technology and apply the technology to an unspecified number. There was a disadvantage of not being able to.
한편, 종래의 성인 인증 방법으로는 사용자가 성인임을 증명하기 위해 본인의 이름, 전화번호, 주소 또는 주민번호 등의 개인 정보를 입력하여 실명을 인증받거나, 주민등록증, 운전면허증, 여권 등의 신분증을 이용하여 성인임을 인증받는 방법이 있었다.Meanwhile, in the conventional adult authentication method, the user's real name is authenticated by inputting his or her personal information such as his / her name, telephone number, address, or resident registration number to prove that the user is an adult, or use identification cards such as resident registration card, driver's license, and passport. There was a way to be certified as an adult.
하지만, 이러한 종래의 성인 인증 방법은 사용자가 신분증을 소지하여야만 하는 단점이 있을 뿐만 아니라, 이름, 전화번호, 주소 또는 주민번호 등의 개인 정보가 노출되어 타인에게 개인 정보를 도용당할 수 있는 위험이 있었다.However, the conventional adult authentication method not only has a disadvantage in that the user must possess an identification card, but also has a risk of exposing personal information such as a name, telephone number, address or social security number to be stealed by others. .
전술한 문제점을 해결하기 위해 본 발명은, 사용자의 얼굴 영상을 피사체로서 촬영한 입력 영상 데이터를 생성하고, 얼굴 검출 알고리즘을 기반으로 한 얼굴 검출 구분자를 이용하여 입력 영상 데이터로부터 얼굴 영상을 추출하고, 성인 여부 판별 알고리즘을 기반으로 한 성인 판별 여부 구분자를 이용하여 추출된 얼굴 영상이 성인 얼굴 또는 미성년 얼굴인지의 여부를 확인하고, 확인 결과 성인 얼굴인 경우, 성인 인증을 수행하기 위한 얼굴 인식을 이용한 인증 방법 및 장치를 제공하는 데 그 목적이 있다.In order to solve the above-mentioned problems, the present invention generates input image data of a user's face image as a subject, extracts a face image from the input image data using a face detection identifier based on a face detection algorithm, Check whether the extracted face image is an adult face or a minor face by using an adult discrimination identifier based on an adult discrimination algorithm, and if the result is an adult face, authentication using face recognition to perform adult authentication Its purpose is to provide a method and apparatus.
전술한 목적을 달성하기 위해 본 발명은, (a) 입력 영상 데이터를 입력받는 단계; (b) 얼굴 검출 알고리즘을 기반으로 한 얼굴 검출 구분자를 이용하여 상기 입력 영상 데이터가 얼굴 영상 또는 비 얼굴 영상인지의 여부를 확인하는 단계; (c) 상기 단계 (b)의 확인 결과, 상기 입력 영상 데이터가 상기 얼굴 영상인 경우, 성인 여부 판별 알고리즘을 기반으로 한 성인 판별 여부 구분자를 이용하여 상기 얼굴 영상이 성인 얼굴 또는 미성년 얼굴인지의 여부를 확인하는 단계; 및 (d) 상기 단계 (c)의 확인 결과, 상기 얼굴 영상이 상기 성인 얼굴인 경우, 성인 인증을 수행하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 얼굴 인식을 이용한 인증 방법을 제공한다.The present invention to achieve the above object, (a) receiving the input image data; (b) checking whether the input image data is a face image or a non-face image by using a face detection identifier based on a face detection algorithm; (c) If the input image data is the face image as a result of checking in the step (b), whether the face image is an adult face or a minor face using an adult discrimination or discriminator based on an adult discrimination algorithm; Confirming; And (d) when the face image is the adult face, as a result of confirming the step (c), performing an adult authentication.
또한, 본 발명의 다른 목적에 의하면, 피사체를 촬영한 영상을 획득하는 영상 촬영부; 상기 영상 촬영부를 이용하여 입력 영상 데이터를 생성하고, 얼굴 검출 알고리즘을 기반으로 한 얼굴 검출 구분자를 이용하여 상기 입력 영상 데이터가 얼굴 영상 또는 비 얼굴 영상인지의 여부를 확인하고, 확인 결과, 상기 입력 영상 데이터가 상기 얼굴 영상인 경우, 성인 여부 판별 알고리즘을 기반으로 한 성인 판별 여부 구분자를 이용하여 상기 얼굴 영상이 성인 얼굴 또는 미성년 얼굴인지의 여부를 확인하고, 확인 결과, 상기 얼굴 영상이 상기 성인 얼굴인 경우, 성인 인증을 수행하도록 제어하는 제어부; 및 상기 입력 영상 데이터, 상기 얼굴 검출 구분자, 상기 얼굴 영상 및 상기 성인 판별 여부 구분자 중 하나 이상의 정보를 저장하는 저장부를 특징으로 하는 얼굴 인식을 이용한 인증 장치를 제공한다.In addition, according to another object of the present invention, the image capturing unit for obtaining an image photographing the subject; Generates input image data using the image capturing unit, and checks whether the input image data is a face image or a non-face image by using a face detection identifier based on a face detection algorithm. When the data is the face image, an adult discrimination or discriminator based on an adult discrimination algorithm is used to determine whether the face image is an adult face or a minor face. As a result of the check, the face image is the adult face. If, the control unit for controlling to perform the adult authentication; And a storage unit which stores one or more pieces of information among the input image data, the face detection separator, the face image, and the adult discrimination separator.
이상에서 설명한 바와 같이 본 발명에 의하면, 사용자의 얼굴 영상을 피사체로서 촬영한 입력 영상 데이터를 생성하고, 얼굴 검출 알고리즘을 기반으로 한 얼굴 검출 구분자를 이용하여 입력 영상 데이터로부터 얼굴 영상을 추출하고, 성인 여부 판별 알고리즘을 기반으로 한 성인 판별 여부 구분자를 이용하여 추출된 얼굴 영상이 성인 얼굴 또는 미성년 얼굴인지의 여부를 확인하고, 확인 결과 성인 얼굴인 경우, 성인 인증을 수행할 수 있는 효과가 있다.As described above, according to the present invention, input image data obtained by photographing a user's face image as a subject is generated, a face image is extracted from the input image data using a face detection identifier based on a face detection algorithm, and an adult It is possible to check whether the extracted face image is an adult face or a minor face using an adult discrimination or discriminator based on a discriminant discrimination algorithm, and if it is an adult face, adult authentication can be performed.
또한, 본 발명에 의하면, 얼굴 인식을 이용한 성인 인증을 위하여 사용자가 자신의 얼굴을 기 등록할 필요없이, 사용자가 성인 인증 장치의 영상 촬영부를 향해 정면으로 바라보는 것만으로 성인 여부를 판별하여 성인 인증을 수행할 수 있으므로, 사용자의 편의성이 증대되는 효과가 있다.Further, according to the present invention, the user does not need to pre-register his or her face for adult authentication using face recognition, and determines whether the user is an adult by simply looking straight toward the image photographing unit of the adult authentication device. Since it can be performed, there is an effect that the convenience of the user is increased.
또한, 본 발명에 의하면, 얼굴을 이용한 성인 인증을 위하여 사용자의 얼굴과 기 등록된 얼굴 영상을 비교하지 않고, 사용자의 얼굴 영상을 추출한 후 성인 판별 여부 구분자를 이용하여 추출된 얼굴 영상이 성인 얼굴 또는 미성년 얼굴인지의 여부를 확인하게 되므로, 일반적인 얼굴 인식을 이용한 인증 방법보다 처리시간이 단축되는 효과가 있다.In addition, according to the present invention, the face image extracted by using the adult discriminator separator after extracting the face image of the user without comparing the user's face and the registered face image for adult authentication using the face is an adult face or Since it is determined whether the face is a minor face, the processing time is shorter than the authentication method using the general face recognition.
이하, 본 발명의 실시예를 첨부된 도면들을 참조하여 상세히 설명한다. 우선 각 도면의 구성요소들에 참조부호를 부가함에 있어서, 동일한 구성요소들에 대해서는 비록 다른 도면상에 표시되더라도 가능한 한 동일한 부호를 가지도록 하고 있음에 유의해야 한다. 또한, 본 발명을 설명함에 있어, 관련된 공지 구성 또는 기능에 대한 구체적인 설명이 본 발명의 요지를 흐릴 수 있다고 판단되는 경우에는 그 상세한 설명은 생략한다.Hereinafter, embodiments of the present invention will be described in detail with reference to the accompanying drawings. First of all, in adding reference numerals to the components of each drawing, it should be noted that the same reference numerals are used as much as possible even if displayed on different drawings. In addition, in describing the present invention, when it is determined that the detailed description of the related well-known configuration or function may obscure the gist of the present invention, the detailed description thereof will be omitted.
도 1은 본 발명의 실시예에 따른 얼굴 인식을 이용한 인증 시스템을 개략적으로 나타낸 블럭 구성도이다.1 is a block diagram schematically illustrating an authentication system using face recognition according to an embodiment of the present invention.
본 발명의 실시예에 따른 얼굴 인식을 이용한 인증 시스템은 피사체(110) 및 성인 인증 장치(120)를 포함한다.An authentication system using face recognition according to an embodiment of the present invention includes a
피사체(110)는 사진을 찍는 대상이 되는 물체로서, 본 발명에서는 사용자가 성인 인증을 위해 얼굴에 해당하는 영상을 촬영하게 되므로, 이하에서는 피사체(110)를 사용자의 얼굴과 같은 개념으로 설명한다.The
본 발명의 실시예에 따른 성인 인증 장치(120)는 피사체(110)를 촬영한 입력 영상 데이터를 생성하고, 얼굴 검출 알고리즘을 기반으로 한 얼굴 검출 구분자를 이용하여 입력 영상 데이터가 얼굴 영상 또는 비 얼굴 영상인지의 여부를 확인하고, 확인 결과, 입력 영상 데이터가 얼굴 영상인 경우, 성인 여부 판별 알고리즘을 기반으로 한 성인 판별 여부 구분자를 이용하여 얼굴 영상이 성인 얼굴 또는 미성년 얼굴인지의 여부를 확인하고, 확인 결과, 얼굴 영상이 성인 얼굴인 경우, 성인 인증을 수행하는 기능을 수행한다.The
또한, 본 발명의 실시예에 따른 성인 인증 장치(120)는 입력 영상 데이터의 해상도를 단계적으로 축소한 다단계 해상도 축소 데이터를 생성하고, 다단계 해상도 축소 데이터의 각각의 축소 단계마다 검색 영상 원도우(410)로 일정한 픽셀 간격으로 검색한 부분별 영상 검색 데이터를 생성하고, 얼굴 검출 구분자를 이용하여 부분별 영상 검색 데이터가 얼굴 영상 또는 비 얼굴 영상인지의 여부를 확인하고, 확인 결과, 부분별 영상 검색 데이터가 얼굴 영상인 경우, 부분별 영상 검색 데이터를 얼굴 영상으로 확인하는 기능을 수행한다.In addition, the
또한, 본 발명의 실시예에 따른 성인 인증 장치(120)는 입력 영상 데이터로부터 영상 패턴을 추출하고, 얼굴 검출 구분자를 이용하여 영상 패턴이 얼굴 영상에 해당하는지의 여부를 확인하고, 확인 결과, 영상 패턴이 얼굴 영상에 해당하는 경우, 입력 영상 데이터를 얼굴 영상으로 확인하는 기능을 수행한다.In addition, the
본 발명의 실시예에 따른 성인 인증 장치(120)의 더 구체적인 설명은 도 2에서 하도록 한다.More detailed description of the
도 2는 본 발명의 실시예에 따른 성인 인증 장치를 개략적으로 나타낸 블럭 구성도이다.2 is a block diagram schematically showing an adult authentication device according to an embodiment of the present invention.
본 발명의 실시예에 따른 성인 인증 장치(120)는 영상 촬영부(210), 제어부(220) 및 저장부(230)를 포함하여 구성된다.The
본 발명에서는 성인 인증 장치(120)가 영상 촬영부(210), 제어부(220) 및 저장부(230)만을 포함하여 구성되는 것으로 기재하고 있으나, 이는 본 발명의 기술 사상을 예시적으로 설명한 것에 불과한 것으로서, 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자라면 본 발명의 본질적인 특성에서 벗어나지 않는 범위에서 성인 인증 장치(120)에 포함되는 구성 요소에 대하여 다양하게 수정 및 변형하여 적용 가능할 것이다.In the present invention, the
영상 촬영부(210)는 영상 정보를 획득하는 수단으로서, 피사체(110)를 촬영한 영상을 획득하여 제어부(220)로 전달하는 기능을 수행한다.The
본 발명의 실시예에 따른 제어부(220)는 성인 인증 장치(120)의 전반적인 기능을 제어하는 제어 수단으로서, 영상 촬영부(210)를 이용하여 입력 영상 데이터를 생성하고, 얼굴 검출 알고리즘을 기반으로 한 얼굴 검출 구분자를 이용하여 입력 영상 데이터가 얼굴 영상 또는 비 얼굴 영상인지의 여부를 확인하고, 확인 결과, 입력 영상 데이터가 얼굴 영상인 경우, 성인 여부 판별 알고리즘을 기반으로 한 성 인 판별 여부 구분자를 이용하여 얼굴 영상이 성인 얼굴 또는 미성년 얼굴인지의 여부를 확인하고, 확인 결과, 얼굴 영상이 성인 얼굴인 경우, 성인 인증을 수행하도록 제어는 기능을 수행한다.The
또한, 본 발명의 실시예에 따른 제어부(220)는 입력 영상 데이터의 해상도를 단계적으로 축소한 다단계 해상도 축소 데이터를 생성하고, 다단계 해상도 축소 데이터의 각각의 축소 단계마다 검색 영상 원도우(410)로 일정한 픽셀 간격으로 검색한 부분별 영상 검색 데이터를 생성하고, 얼굴 검출 구분자를 이용하여 부분별 영상 검색 데이터가 얼굴 영상 또는 비 얼굴 영상인지의 여부를 확인하고, 확인 결과, 부분별 영상 검색 데이터가 얼굴 영상인 경우, 부분별 영상 검색 데이터를 얼굴 영상으로 확인하도록 제어는 기능을 수행한다.In addition, the
또한, 본 발명의 실시예에 따른 제어부(220)는 입력 영상 데이터로부터 영상 패턴을 추출하고, 얼굴 검출 구분자를 이용하여 영상 패턴이 얼굴 영상에 해당하는지의 여부를 확인하고, 확인 결과, 영상 패턴이 얼굴 영상에 해당하는 경우, 입력 영상 데이터를 얼굴 영상으로 확인하도록 제어는 기능을 수행한다.In addition, the
여기서, 얼굴 검출 알고리즘은 Adaboost 알고리즘이 이용되는 것이 바람직하며, 성인 여부 판별 알고리즘은 SVM(Support Vector Machine) 알고리즘이 이용되는 것이 바람직하다.In this case, the face detection algorithm is preferably used with the Adaboost algorithm, the adult identification algorithm is preferably used with the SVM (Support Vector Machine) algorithm.
물론, 이는 본 발명의 기술 사상을 예시적으로 설명한 것에 불과한 것으로서, 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자라면 본 발명의 본질적인 특성에서 벗어나지 않는 범위에서 얼굴 검출 알고리즘 또는 성인 여부 판별 알 고리즘을 다양하게 수정 및 변형하여 적용 가능할 것이다.Of course, these are merely illustrative of the technical idea of the present invention, and those skilled in the art to which the present invention pertains are face detection algorithms or adult discrimination algorithms without departing from the essential characteristics of the present invention. It will be applicable to various modifications and variations.
여기서, 얼굴 검출 구분자는 얼굴 영상 또는 비 얼굴 영상을 구분하기 위한 확률적 기준 데이터이며, 성인 판별 여부 구분자는 성인 얼굴 또는 미성년 얼굴을 구분하기 위한 확률적 기준 데이터이다.Here, the face detection delimiter is probabilistic reference data for distinguishing a face image or a non-face image, and the adult discrimination discriminator is probabilistic reference data for distinguishing an adult face or a minor face.
저장부(230)는 성인 인증 장치(120)의 구동에 필요한 각종 데이터를 저장하는 저장수단으로서, 입력 영상 데이터, 얼굴 검출 구분자, 얼굴 영상 및 성인 판별 여부 구분자 중 하나 이상의 정보를 저장하는 기능을 수행한다.The
도 3은 본 발명의 실시예에 따른 얼굴 인식을 이용한 인증 방법을 설명하기 위한 순서도이다.3 is a flowchart illustrating an authentication method using face recognition according to an embodiment of the present invention.
성인 인증 장치(120)는 영상 촬영부(210)를 이용하여 피사체(110)를 촬영한 입력 영상 데이터를 생성한다(S310).The
성인 인증 장치(120)는 입력 영상 데이터의 해상도를 단계적으로 축소한 다단계 축소 데이터를 생성한다(S320).The
예를 들어서, 입력 영상 데이터의 해상도(크기)를 320x240으로 가정하고, 검색 영상 윈도우(410)의 크기를 16x16으로 가정하는 경우, 성인 인증 장치(120)는 입력 영상 데이터의 해상도(크기)를 단계적으로 줄여나가며(즉, 320x240 -> 200x150 -> 160x120 … ) 다단계 해상도 축소 데이터를 생성하는 것이다. For example, assuming that the resolution (size) of the input image data is 320x240 and the size of the
성인 인증 장치(120)는 다단계 해상도 축소 데이터의 각각의 축소 단계마다 검색 영상 윈도우(410)로 일정한 픽셀 간격으로 검색한 부분별 검색 데이터를 생성한다(S330).The
예를 들어서, 성인 인증 장치(120)는 검색 영상 윈도우(410)의 해당 크기로 다단계 해상도 축소 데이터의 각각의 축소 단계마다 일정 픽셀 간격으로 검색한 부분별 영상 검색 데이터를 생성하는 것이다.For example, the
성인 인증 장치(120)는 입력 영상 데이터의 영상 패턴을 추출한다(S340).The
성인 인증 장치(120)는 얼굴 검출 알고리즘을 기반으로 한 얼굴 검출 구분자와 영상 패턴을 이용하여 부분별 영상 검색 데이터가 얼굴 영상인지 비 얼굴 영상인지를 구분한다(S350).The
성인 인증 장치(120)는 부분별 영상 검색 데이터가 얼굴 영상인지의 여부를 확인한다(S360).The
단계 S360의 확인 결과, 부분별 영상 검색 데이터가 얼굴 영상인 경우, 성인 인증 장치(120)는 성인 여부 판별 알고리즘을 기반으로 한 성인 판별 여부 구분자를 이용하여 얼굴 영상이 성인 얼굴 또는 미성년 얼굴인지의 여부를 확인한다(S370).As a result of checking in step S360, when the image search data for each part is a face image, the
예를 들어서, 성인 여부 판별 알고리즘을 성인 인증에 이용하는 경우 다수의 만 0 ~ 18세 얼굴 영상과, 다수의 만 19세 이상 얼굴 영상을 이용하여 성인 판별 여부 구분자를 구할 수 있다.For example, when an adult identification algorithm is used for adult authentication, an adult discrimination identifier may be obtained using a plurality of face images of 0-18 years old and a plurality of face images of 19 years or older.
즉, 성인 인증 장치(120)는 성인 판별 여부 구분자를 이용하여 얼굴 영상이 다수의 만 0 ~ 18세 얼굴 영상과, 다수의 만 19세 이상 얼굴 영상 중 어느 영상에 속하는지 판별할 수 있는 것이다.That is, the
단계 S370의 확인 결과, 얼굴 영상이 성인 얼굴인 경우, 성인 인증 장 치(120)는 성인 인증을 수행한다(S380).As a result of checking in step S370, if the face image is an adult face, the
성인 인증 장치(120)는 담배, 주류 등의 성인용품 자동판매기와 결합되어 미성년자에게 성인용품의 판매를 금지할 수 있는 것이다.
예를 들어서, 성인 인증 장치(120)의 전면에 구비된 영상 촬영부(210)를 통해 입력된 입력 영상 데이터로부터 얼굴 검출 알고리즘을 기반으로 한 얼굴 검출 구분자를 이용하여 사용자의 얼굴에 해당하는 영상을 검출하고, 검출된 얼굴 영상은 성인 여부 판별 알고리즘을 기반으로 한 성인 판별 여부 구분자를 이용하여 성인 얼굴인지 여부를 판별하여 성인을 인증하는 것이며, 인증된 성인에게는 담배, 주류 등의 성인용품의 판매를 허용할 수 있는 것이다.For example, an image corresponding to a user's face is obtained by using a face detection identifier based on a face detection algorithm from input image data input through the
즉, 성인 인증 장치(120)는 성인 여부 판별을 위해 별도로 사용자의 얼굴을 등록할 필요가 없으며, 사용자가 성인 인증 장치(120)의 영상 촬영부(210)를 향해 정면으로 바라보기만 하면 되는 것이다.That is, the
도 4와 도 5는 본 발명의 실시예에 따른 얼굴 검출 알고리즘의 예시도이다.4 and 5 are exemplary diagrams of a face detection algorithm according to an embodiment of the present invention.
성인 인증 장치(120)는 영상 촬영부(210)를 이용하여 입력 영상 데이터를 생성하고, 입력 영상 데이터의 해상도를 단계적으로 축소한 다단계 해상도 축소 데이터를 생성하고, 다단계 해상도 축소 데이터의 각각의 축소 단계마다 검색 영상 원도우(410)로 일정한 픽셀 간격으로 검색한 부분별 영상 검색 데이터를 생성하고, 부분별 영상 검색 데이터가 얼굴 영상 또는 비 얼굴 영상인지의 여부를 확인하고, 확인 결과, 부분별 영상 검색 데이터가 얼굴 영상인 경우, 부분별 영상 검색 데이터를 얼굴 영상으로 확인한다.The
또한, 성인 인증 장치(120)는 입력 영상 데이터로부터 영상 패턴을 추출하고, 얼굴 검출 구분자를 이용하여 영상 패턴이 얼굴 영상에 해당하는지의 여부를 확인하고, 확인 결과, 영상 패턴이 얼굴 영상에 해당하는 경우, 입력 영상 데이터를 얼굴 영상으로 확인한다.In addition, the
여기서, 얼굴 검출 알고리즘으로는 학습 알고리즘의 하나인 Adaboost 알고리즘을 이용될 수 있다.Here, as the face detection algorithm, the Adaboost algorithm, which is one of the learning algorithms, may be used.
즉, 성인 인증 장치(120)는 Adaboost 알고리즘을 이용하여 부분별 영상 검색 데이터가 얼굴 영상 또는 비 얼굴 영상인지의 여부를 확인할 수 있는 것이다.That is, the
Adaboost 알고리즘은 Freund가 제안한 학습 알고리즘으로서, 성능이 좋지 않은 여러 개의 약한 구분자(Weak Classifier)로 성능이 좋은 하나의 강한 구분자(Strong Classifier)를 구성하는 부스팅(Boosting) 방법 중 하나를 말한다.The Adaboost algorithm is a learning algorithm proposed by Freund. It is one of the boosting methods that constitutes one strong classifier with several weak classifiers.
즉, Adaboost 알고리즘은 기본적으로 데이터의 확률 분포를 가지고 학습이 진행되는데 하나의 약한 구분자를 학습시킨 후 올바르게 분류된 데이터에 대해서는 확률 분포를 낮추고 올바르지 않게 분류된 데이터에 대해서는 확률 분포를 높이는 방식이다. 또한, 약한 구분자를 학습할 때는 잘못 분류된 데이터에 집중하여 학습이 진행하는 방식이다. In other words, the Adaboost algorithm basically proceeds with the probability distribution of the data. After learning a weak delimiter, the Adaboost algorithm lowers the probability distribution for correctly classified data and increases the probability distribution for incorrectly classified data. In addition, when learning weak delimiters, it is a way of learning by focusing on misclassified data.
Viola & Jones는 Adaboost 알고리즘을 얼굴검출에 이용하였으며, 얼굴 검출에서는 수천 개의 약한 구분자들로부터 수십 개의 강한 구분자를 구성하는데 본 발명의 얼굴 검출 구분자는 수십 개의 강한 구분자를 말하는 것이다.Viola & Jones used the Adaboost algorithm for face detection, and in face detection, it consists of dozens of strong delimiters from thousands of weak delimiters. The face detection delimiter of the present invention refers to dozens of strong delimiters.
한편, 성인 인증 장치(120)는 영상 촬영부(210)를 이용하여 생성된 입력 영 상 데이터를 도 4에 도시된 배경 그림으로 가정하는 경우, 성인 인증 장치(120)는 입력 영상 데이터의 해상도를 단계적으로 축소한 다단계 해상도 축소 데이터를 생성한다.On the other hand, when the
예를 들어, 입력 영상 데이터의 해상도(크기)가 도 4와 같이 320x240으로 가정하고, 검색 영상 윈도우(410)의 크기를 16x16으로 가정하는 경우, 성인 인증 장치(120)는 입력 영상 데이터의 해상도(크기)를 단계적으로 줄여나가며(즉, 320x240 -> 200x150 -> 160x120 … ) 다단계 해상도 축소 데이터를 생성하는 것이다. 여기서, 해상도(크기)를 단계적으로 축소된 다단계 해상도 축소 데이터는 도 5의 배경 그림(160x120)과 같을 수 있다.For example, if it is assumed that the resolution (size) of the input image data is 320x240 as shown in FIG. 4 and the size of the
또한, 성인 인증 장치(120)는 입력 영상 데이터로부터 영상 패턴을 추출하고, 얼굴 검출 구분자를 이용하여 영상 패턴이 얼굴 영상에 해당하는지의 여부를 확인하고, 확인 결과, 영상 패턴이 얼굴 영상에 해당하는 경우, 입력 영상 데이터를 얼굴 영상으로 확인한다.In addition, the
예를 들어, 성인 인증 장치(120)는 검색 영상 윈도우(410)의 해당 크기로 다단계 해상도 축소 데이터의 각각의 축소 단계마다 일정 픽셀 간격으로 검색한 부분별 영상 검색 데이터를 생성하는 것이다. 부분별 영상 검색 데이터(ex : 16x16)는 Adaboost 알고리즘을 기반으로 한 얼굴 검출 구분자에 의해 얼굴 영상인지 아닌지를 판별하게 되는 것이다. For example, the
부분별 영상 검색 데이터가 얼굴 영상으로 판별되는 경우, 부분별 영상 검색 데이터는 입력 영상 데이터의 크기와 검색된 위치에 따라 얼굴 영상의 크기와 위치 가 최종적으로 결정될 수 있다.When the image search data for each part is determined as the face image, the size and position of the face image may be finally determined according to the size and the searched position of the input image data.
즉, 검색 영상 윈도우(410)의 크기는 16x16으로 동일하나, 입력 영상 데이터의 해상도(크기)를 단계적으로 줄여나가며(즉, 320x240 -> 200x150 -> 160x120 … ) 생성된 다단계 해상도 축소 데이터를 검색 영상 윈도우(410)로 검색하므로, 입력 영상 데이터가 320x240일 경우 검색 영상 윈도우(410)로 검색되는 부분별 영상 검색 데이터는 도 4와 같으나, 160x120로 축소된 다단계 해상도 축소 데이터를 동일한 크기인 16x16의 검색 영상 윈도우(410)로 검색하는 경우, 도 5와 같이 얼굴에 해당하는 영상을 구분할 수 있는 것이다.That is, the size of the
도 6과 도 7은 본 발명의 실시예에 따른 영상 패턴의 예시도이다.6 and 7 are exemplary diagrams of an image pattern according to an exemplary embodiment of the present invention.
성인 인증 장치(120)는 입력 영상 데이터로부터 영상 패턴을 추출하고, 얼굴 검출 구분자를 이용하여 영상 패턴이 얼굴 영상에 해당하는지의 여부를 확인하고, 확인 결과, 영상 패턴이 얼굴 영상에 해당하는 경우, 입력 영상 데이터를 얼굴 영상으로 확인하는 기능을 수행한다.The
즉, 성인 인증 장치(120)는 입력 영상 데이터의 전체 영역에서 영상 패턴만을 분석하여 얼굴 영상을 검출하는 것이다.That is, the
예를 들어서, 얼굴 영상인지의 여부를 확인하기 위한 영상 패턴은 도 6의 (A) 내지 (D)에 도시된 바와 같으며, 성인 인증 장치(120)는 도 7의 (A) 내지 (C)와 같이 입력 영상 데이터의 영상 패턴이 얼굴 영상에 해당하는지의 여부를 확인할 수 있는 것이다.For example, the image pattern for checking whether the image is a face is as shown in FIGS. 6A to 6D, and the
도 8은 본 발명의 실시예에 따른 성인 여부 판별 알고리즘의 예시도이다.8 is an exemplary view of an adult discrimination algorithm according to an embodiment of the present invention.
성인 인증 장치(120)는 성인 여부 판별 알고리즘을 기반으로 한 성인 판별 여부 구분자를 이용하여 얼굴 영상이 성인 얼굴 또는 미성년 얼굴인지의 여부를 확인한다.The
여기서, 성인 여부 판별 알고리즘으로는 학습 알고리즘의 하나인 SVM(Support Vector Machine) 알고리즘이 이용될 수 있다.Here, the SVM (Support Vector Machine) algorithm, which is one of learning algorithms, may be used as an adult identification algorithm.
즉, SVM 알고리즘을 기반으로 한 성인 판별 여부 구분자를 이용하여 얼굴 영상이 성인 얼굴 또는 미성년 얼굴인지의 여부를 판별하는 것이다.That is, the face image is determined whether the face image is an adult face or a minor face using an adult discriminant discriminator based on the SVM algorithm.
성인 인증 장치(120)에는 성인 인증을 위한 데이터베이스는 별도로 존재하지 않으며, 기 설정된 성인 판별 여부 구분자에 의해서만 성인 얼굴 또는 미성년 얼굴인지의 여부를 판별할 수 있는 것이다. 데이터베이스는 성인 판별 여부 구분자를 구하기 위한 학습과정에서만 필요하기 때문에, 성인 인증 장치(120)가 얼굴 영상이 성인 얼굴 또는 미성년 얼굴인지의 여부를 확인하는 처리시간은 매우 빠르게 된다.The
학습 알고리즘의 하나인 SVM 알고리즘은 두 가지의 클래스를 분류하는 알고리즘이다. 즉, 도 8의 (A)에 도시된 바와 같이 클래스 1과 클래스 2로 구분할 수 있는 경계선을 구분자로 칭할 수 있는 것이다.One of the learning algorithms, the SVM algorithm, is an algorithm that classifies two classes. That is, as shown in FIG. 8A, a boundary line that can be divided into class 1 and class 2 may be referred to as a separator.
즉, SVM 알고리즘을 성인 인증에 이용하는 경우 다수의 만 0 ~ 18세 얼굴 영상들을 클래스 1로 설정하고, 다수의 만 19세 이상 얼굴 영상을 클래스 2로 설정하여 하나의 성인 판별 여부 구분자를 구할 수 있는 것이다.That is, when the SVM algorithm is used for adult authentication, a plurality of face images of 0-18 years old are set to Class 1, and a plurality of face images of 19 years old or older are set to Class 2 to obtain one adult discriminator. will be.
성인 판별 여부 구분자는 얼굴 영상이 클래스 1과 클래스 2 중 어느 클래스에 속하는지 판별할 수 있는 확률적 기준 데이터가 되는 것이다.The discriminator for discriminating an adult becomes probabilistic reference data that can determine which class of the face image belongs to class 1 or class 2.
하지만, 각 클래스들의 데이터 분포가 고차원의 비선형 분포를 보이기 때문에 도 8의 (B)와 같이 비선형 성인 판별 여부 구분자가 구해질 것이다.However, since the data distribution of each class shows a high-dimensional nonlinear distribution, a nonlinear adult discriminator discriminator will be obtained as shown in FIG.
SVM 알고리즘을 이용한 성인 판별 여부 구분자를 구하는 과정에서 나이에 따른 눈좌표, 성별, 표정, 얼굴 윤곽 등에 대한 데이터를 추출하여 클래스 1과 클래스 2로 구분될 수 있을 것이다.In the process of finding the adult discriminator using the SVM algorithm, data about eye coordinates, gender, facial expression, and facial contour according to age may be extracted and classified into class 1 and class 2.
여기서, SVM 알고리즘을 기반으로 성인 인증을 위한 성인 판별 여부 구분자를 구하기 위해 필요한 만 0 ~ 18세 얼굴 영상 및 만 19세 이상 얼굴 영상의 개수는 특별히 정해지지 않았다. Here, the number of face images aged 0-18 years and face images 19 years or older that are necessary to obtain an adult discriminator identifier for adult authentication based on the SVM algorithm is not particularly determined.
하지만, 성인 판별 여부 구분자를 구하기 위해 필요한 만 0 ~ 18세 얼굴 영상 및 만 19세 이상 얼굴 영상의 개수는 많으면 많을수록 더욱 정확한 성인 판별 여부 구분자를 만들 수 있을 것이다.However, the larger the number of face images aged from 0 to 18 years old and the face images over 19 years of age needed to obtain the adult discrimination discriminator, the more accurate adult discrimination discriminator can be made.
한편, 성인 판별 여부 구분자를 구하기 위해 필요한 만 0 ~ 18세 얼굴 영상 및 만 19세 이상 얼굴 영상의 개수는 특별히 정해지지 않았으나, 만 0 ~ 18세 얼굴 영상 및 만 19세 이상 얼굴 영상은 최소한 각각 약 3000장 정도 수가 되어야 성인 판별 여부 구분자를 얻을 수 있을 것이다.On the other hand, the number of face images aged 0-18 years old and face images 19 years old or older that are necessary to obtain an adult discriminator is not specifically determined. Only the number of chapters will be enough to get an adult discriminator.
즉, SVM 알고리즘을 기반으로 한 성인 판별 여부 구분자를 구하기 위해서는 최소한 성인 얼굴 영상 약 3000장과 미성년 얼굴 영상 약 3000장 정도가 필요하며, 총 6000장의 얼굴 데이터베이스는 SVM 알고리즘의 학습을 통해 성인과 미성년을 구분할 수 있는 성인 판별 여부 구분자를 얻을 수 있을 것이다.In other words, at least about 3000 adult face images and about 3000 minor face images are required to obtain an adult discriminator identifier based on the SVM algorithm. You will get a distinguishable adult discriminator.
또한, 사용자가 10대가 20~30대로 보이는 경우 또는 20~30대가 10대로 보이 는 경우에 대비하여, 각 나이 때에 따른 다양한 얼굴 영상을 확보하여 성인 판별 여부 구분자를 구해야 한다.In addition, in case the user appears to be in their 20s to 30s or in the case of 20s to 30s, the user needs to obtain various face images according to each age to obtain an adult discriminator.
이상의 설명은 본 발명의 기술 사상을 예시적으로 설명한 것에 불과한 것으로서, 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자라면 본 발명의 본질적인 특성에서 벗어나지 않는 범위에서 다양한 수정 및 변형이 가능할 것이다. 따라서, 본 발명에 개시된 실시예들은 본 발명의 기술 사상을 한정하기 위한 것이 아니라 설명하기 위한 것이고, 이러한 실시예에 의하여 본 발명의 기술 사상의 범위가 한정되는 것은 아니다. 본 발명의 보호 범위는 아래의 청구범위에 의하여 해석되어야 하며, 그와 동등한 범위 내에 있는 모든 기술 사상은 본 발명의 권리범위에 포함되는 것으로 해석되어야 할 것이다.The above description is merely illustrative of the technical idea of the present invention, and those skilled in the art to which the present invention pertains may make various modifications and changes without departing from the essential characteristics of the present invention. Therefore, the embodiments disclosed in the present invention are not intended to limit the technical idea of the present invention but to describe the present invention, and the scope of the technical idea of the present invention is not limited by these embodiments. The scope of protection of the present invention should be interpreted by the following claims, and all technical ideas within the scope equivalent thereto should be construed as being included in the scope of the present invention.
도 1은 본 발명의 실시예에 따른 얼굴 인식을 이용한 인증 시스템을 개략적으로 나타낸 블럭 구성도,1 is a block diagram schematically illustrating an authentication system using face recognition according to an embodiment of the present invention;
도 2는 본 발명의 실시예에 따른 성인 인증 장치를 개략적으로 나타낸 블럭 구성도,2 is a block diagram schematically showing an adult authentication device according to an embodiment of the present invention;
도 3은 본 발명의 실시예에 따른 얼굴 인식을 이용한 인증 방법을 설명하기 위한 순서도,3 is a flowchart illustrating an authentication method using face recognition according to an embodiment of the present invention;
도 4와 도 5는 본 발명의 실시예에 따른 얼굴 검출 알고리즘의 예시도,4 and 5 are exemplary diagrams of a face detection algorithm according to an embodiment of the present invention;
도 6과 도 7은 본 발명의 실시예에 따른 영상 패턴의 예시도,6 and 7 are exemplary views of an image pattern according to an embodiment of the present invention;
도 8은 본 발명의 실시예에 따른 성인 여부 판별 알고리즘의 예시도이다.8 is an exemplary view of an adult discrimination algorithm according to an embodiment of the present invention.
< 도면의 주요 부분에 대한 부호의 설명 ><Description of Symbols for Main Parts of Drawings>
110: 피사체 120: 성인 인증 장치110: subject 120: adult authentication device
210: 영상 촬영부 220: 제어부210: image capturing unit 220: control unit
230: 저장부230: storage unit
Claims (10)
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KR1020080044979A KR20090119127A (en) | 2008-05-15 | 2008-05-15 | Method and apparatus for authentication by using face recognition |
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KR1020080044979A KR20090119127A (en) | 2008-05-15 | 2008-05-15 | Method and apparatus for authentication by using face recognition |
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Cited By (1)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
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KR101686620B1 (en) * | 2016-03-17 | 2016-12-15 | 델리아이 주식회사 | System for judging senior citizen with face picture |
-
2008
- 2008-05-15 KR KR1020080044979A patent/KR20090119127A/en not_active Application Discontinuation
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