KR20160086830A - 인간의 생물학적 특징을 이용한 신원 인증 - Google Patents

인간의 생물학적 특징을 이용한 신원 인증 Download PDF

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Abstract

특정 신원에 대응하는 인간의 생물학적 특징 파일이 수신되고 기본 파일로서 사용된다. 인증될 특징 코드는 특정 신원에 대응하는 신원 인증 요청이 수신될 때 그 신원 인증을 요청하는 사람의 인간의 생물학적 특징에 따라서 취득된다. 기본 특징 코드는 기본 파일로부터 수집된다. 기본 특징 코드를 수집하기 위해 적용된 수집 알고리즘은 특징 코드를 취득하기 위해 적용된 알고리즘과 동일하거나 매칭된다. 본 기술은 기본 특징 코드와 특징 코드가 동일한 인간의 생물학적 특징에 해당하는지 여부를 판정한다. 만일 결과가 긍정이면, 신원 인증 요청은 검증된다. 본 기술은 상이한 제조자의 상이한 단말 디바이스들 사이의 통신을 구현하고 효과적으로 사용자 경험을 개선함으로써, 원격 신원 인증을 효과적이고 편리하게 구현한다.

Description

인간의 생물학적 특징을 이용한 신원 인증{IDENTITY AUTHENTICATION BY USING HUMAN BIOLOGICAL CHARACTERISTICS}
관련 특허 출원의 상호 참조
본 출원은 2013년 11월 15일자로 출원된 "METHOD AND DEVICE OF IDENTITY AUTHENTICATION BY USING HUMAN BIOLOGICAL CHARACTERISTIC(인간의 생물학적 특징을 이용한 신원 인증 방법 및 디바이스"라는 명칭의 중국 특허출원 제201310571710.5 호의 우선권을 주장하며, 이 출원은 본 출원에서 그 전체가 참조 문헌으로 인용된다.
기술 분야
본 개시는 신원 인증의 분야에 관한 것으로, 더 상세하게는 인간의 생물학적 특징을 이용하여 신원 인증하는 방법에 관한 것이다. 본 개시는 또한 인간의 생물학적 특징을 이용하여 신원 인증을 수행하기 위한 디바이스를 제공한다.
사회의 발전과 기술의 진보에 따라, 접근 제어를 위한 보안 및 편의성에서 높은 요구 조건이 있다. 그러므로 자동적이며, 빠르고 정확하고 안전한 신원 인증을 성취하는 체계는 많은 네트워크 동작에서 기본적인 요구 조건이 되고 있다. 따라서, 비밀번호, 패스 코드(pass code), 또는 신원증명 카드(identification card)와 같은 신원 인증을 위한 통상적인 방법은 더 이상 새로운 요구 조건을 만족시킬 수 없다.
최근에, 지문, 장문, 사람 얼굴, 얼굴 특징, 또는 음성 패턴과 같은 사람의 생물학적 특징을 이용하여 신원 인증을 성취하는 새로운 기술이 점차 주목을 끌고 있다. 기본적인 단계는 다음과 같다.
먼저, 사용자는 자신의 인간 생물학적 특징을 등록하는 것이 필요한데, 즉, 사용자는 인간의 생물학적 특징을 입력하며 그리고 나면 특징 코드가 수집되고 저장된다. 그 다음, 사용자가 신원 인증을 수행할 것이 필요할 때마다, 사용자는 인간의 생물학적 특징을 입력할 것이 필요하며, 그런 다음 수집된 특징 코드가 등록 중에 저장된 특징 코드와 비교되어 두 코드가 서로 매칭되는지 여부를 판정한다. 그래서 신원 인증의 프로세스가 완료된다.
인간의 생물학적 특징은 고유하고(모든 사람은 상이한 생물학적 특징을 가지고 있음) 영구적(생물학적 특징은 수명 중에 변하지 않음)이기 때문에, 이러한 새로운 기술은 금융, 통신, 교통, 교육 및 의료 분야와 같은 많은 분야에서도 널리 권장되고 적용되고 있다.
인간의 생물학적 특징의 확인 기술이 더욱더 성숙해지고 있으므로, 이 기술은 온라인 뱅킹 거래, 온라인 지불 시스템, 및 기업 서버의 원격 접근과 같은 원격 접근 제어가 필요한 분야에서 적용되어 왔다. 이러한 애플리케이션에서, 사용자는 인간의 생물학적 특징을 등록하고 신원 인증 요청을 전송하기 위해 각기 상이한 단말 디바이스를 사용할 수 있다. 예를 들면, 사용자는 서비스 공급자에 의해 제공된 단말 디바이스를 사용하여 등록된 인간의 생물학적 특징을 입력할 수 있으며, 이동 단말 디바이스의 센서를 사용하여 인간의 생물학적 특징을 입력하고 사용자가 원격 접근을 수행하는 것이 필요할 때 원격 로그인을 위한 신원 인증 요청을 전송할 수 있다. 따라서 새로운 문제가 발생되었다. 여러 디바이스 공급자는 공급자 자신의 인간의 생물학적 특징 수집 디바이스, 대응하는 인간의 생물학적 특징 수집 알고리즘, 및 특징 코드 비교 알고리즘을 출시하였다. 여러 디바이스 공급자의 인간의 생물학적 특징 수집 알고리즘 및 특징 코드 비교 알고리즘은 서로 상이하다. 그래서 상이한 공급자로부터 제공된 각종 디바이스는 서로 호환 가능하지 않으며 사용자는 자신의 인간의 생물학적 특징을 등록하기 위해 여러 공급자로부터의 단말 디바이스를 각기 사용하는 것이 필요하다. 그렇지 않으면 사용자는 적절한 신원 인증을 수행하지 못할 수 있다.
예로서 가장 널리 적용된 기존의 기술인 지문 신원증명 기술을 이용하여, 사용자가 초기에 공급자 A의 지문 수집 단말 디바이스를 사용하여 지문을 등록했을 때, 사용자의 등록된 지문 특징 코드는 지문 이미지를 분석함으로써 획득되고 지문 데이터베이스에 저장된다. 다음에 신원 인증 중에, 공급자 B의 지문 수집 단말 디바이스가 인증을 위해 사용자의 지문 특징 코드를 획득하기 위해 사용된다. 지문 검증 센터는 지문 데이터로부터 획득된 사용자의 등록된 지문 특징 코드를 현재의 지문 특징 코드와 비교할 것이다.
그러나 두 지문 수집 단말 디바이스에 의해 적용된 특징 수집 알고리즘은 상이하며 그렇게 하여 생성된 두 지문 특징 코드는 마찬가지로 상이하기 때문에, 어느 비교 알고리즘이 사용되든 정확한 결과를 취득하기가 불가능하며 그 결과 사용자의 신원 인증은 실패한다. 그러한 상황을 방지하기 위해, 사용자는 지문 등록을 수행하면서 각기 두 단말 디바이스를 통해 지문을 등록하는 것이 필요하며, 각기 수집된 지문 특징 코드는 신원 인증이 확실히 성공적으로 수행될 수 있도록 하기 위해 지문 데이터베이스 내에 저장되어야 한다. 상이한 공급자로부터 제공된 단말 디바이스는 서로 호환 가능하지 않기 때문에, 관련된 동작 절차는 앞에서 설명한 것처럼 복잡해졌으며, 빠르고 편리한 신원 인증을 성취하기 위한 사용자의 요구가 이행되지 않을 수 있다. 그러한 문제는 또한 원격 접근 제어의 분야에서 이와 같은 새로운 기술을 사용하는 구현에 영향을 미친다.
이와 같은 요약 내용은 아래의 상세한 설명에서 추가 설명되는 개념의 선택을 간략한 형태로 소개하려고 제공된다. 이러한 요약 내용은 청구된 주제의 모든 핵심적인 특징이나 본질적인 특징을 확인하려는 의도가 아니며 청구된 주제의 범위를 결정하는데 도움을 주기 위해서만 사용하려는 의도도 아니다. 용어 "기술"은 예를 들면 앞의 문맥에 의해 그리고 본 개시의 전체에서 용인되는 것으로서 장치(들), 시스템(들), 방법(들) 및/또는 컴퓨터 판독 가능한 명령어를 말할 수 있다.
본 개시는 인간의 생물학적 특징을 이용하여, 네트워크를 통해 더욱 빠르고 편리한 원격 신원 인증을 성취하는, 신원 인증을 수행하기 위한 예시적인 방법을 제공한다.
본 개시는 또한 인간의 생물학적 특징을 이용하여 신원 인증을 수행하기 위한 예시적인 디바이스를 제공한다.
본 개시는 인간의 생물학적 특징을 이용하여 신원 인증을 수행하기 위한 예시적인 방법을 제공한다. 예시적인 방법은 다음과 같은 동작을 포함한다.
특정 신원에 대응하는 인간의 생물학적 특징 파일이 수신되고 기본 파일로서 사용된다.
특징 코드, 즉 인증될 특징 코드(또는 제 1 특징 코드)는 특정 신원에 대응하는 신원 인증 요청이 수신될 때 신원 인증을 요청하는 사람의 인간의 생물학적 특징에 따라서 취득된다.
기본 특징 코드(또는 제 2 특징 코드)는 기본 파일로부터 수집된다. 기본 특징 코드를 수집하기 위해 적용된 수집 알고리즘은 신원 인증을 요청하는 사람의 인간의 생물학적 특징에 따라서 신원 인증을 요청하는 사람의 특징 코드를 취득하기 위해 적용된 알고리즘과 동일하거나, 일치하거나, 또는 매칭된다.
본 기술은 기본 특징 코드와 특징 코드가 동일한 인간의 생물학적 특징에 해당하는지 여부를 판정한다. 만일 결과가 긍정이면, 신원 인증 요청이 검증 또는 통과된다.
선택사양으로, 신원 인증을 요청하는 사람의 인간의 생물학적 특징에 따라서 특징 코드를 취득하는 단계는 다음과 같은 동작을 포함할 수 있다.
신원 인증을 요청하는 사람의 인간의 생물학적 특징 파일이 수신된다.
특정 수집 알고리즘은 신원 인증을 요청하는 사람의 인간의 생물학적 특징 파일로부터 특징 코드를 수집하기 위해 사용된다.
예를 들면, 특정 수집 알고리즘이 신원 인증을 요청하는 사람의 인간의 생물학적 특징 파일로부터 특징 코드를 수집하기 위해 사용되기 전에, 다음과 같은 동작이 수행될 수 있다.
신원 인증을 요청하는 사람의 인간의 생물학적 특징 파일을 제공하는 신원 인증을 요청하는 사람의 단말 디바이스의 타입 및/또는 모델이 취득된다. 대안적으로, 기본 파일을 제공하는 단말 디바이스의 타입 및/또는 모델이 취득된다.
단말 디바이스에 의해 사용된 수집 알고리즘은 단말 디바이스의 타입 및/또는 모델에 따라서 취득된다.
특정 수집 알고리즘이 신원 인증을 요청하는 사람의 인간의 생물학적 특징 파일로부터 특징 코드를 수집하기 위해 사용되는 단계에서, 상기 수집 알고리즘은 특정 수집 알고리즘으로서 사용된다.
선택사양으로, 신원 인증을 요청하는 사람의 인간의 생물학적 특징에 따라서 특징 코드를 취득하는 단계는 다음과 같은 동작을 포함할 수 있다. 신원 인증을 요청하는 사람에 의해 신원 인증을 요청하는 사람의 단말 디바이스를 통해 수집된 특징 코드가 수신된다.
이에 상응하여, 기본 파일로부터 기본 특징 코드를 수집하는 단계 이전에, 방법은 다음과 같은 동작을 수행할 수 있다.
신원 인증을 요청하는 사람의 단말 디바이스의 타입 및/또는 모델이 취득된다. 단말 디바이스에 의해 특징 코드를 수집하기 위해 사용된 수집 알고리즘은 단말 디바이스의 타입 및/또는 모델에 따라서 취득된다. 기본 파일로부터 기본 특징 코드를 수집하는 단계에서, 그렇게 취득한 수집 알고리즘은 수집 알고리즘으로서 적용된다.
선택사양으로, 특정 신원에 대한 신원 인증 요청이 수신된 후, 방법은 다음과 같은 동작을 수행할 수 있다.
본 기술은 수신한 신원 인증 요청이 신원 인증을 요청하는 사람의 인간의 생물학적 특징 파일을 제공하는지 아니면 신원 인증을 요청하는 사람의 단말 디바이스를 통해 수집된 신원 인증을 요청하는 사람의 특징 코드를 제공하는지를 판정한다. 만일 신원 인증을 요청하는 사람의 인간의 생물학적 특징 파일이 제공되면, 신원 인증을 요청하는 사람의 인간의 생물학적 특징 파일에 따라서 특징 코드를 취득하는 단계는 다음과 같은 동작을 포함할 수 있다.
특정 수집 알고리즘은 신원 인증을 요청하는 사람의 인간의 생물학적 특징 파일로부터 특징 코드를 수집하는데 사용된다. 특정 수집 알고리즘은 기본 파일로부터 기본 특징 코드를 수집하는 수집 알고리즘으로서 적용된다.
만일 수신한 신원 인증 요청이 신원 인증을 요청하는 사람의 단말 디바이스에 의해 수집된, 신원 인증을 요청하는 사람의 특징 코드를 제공하면, 기본 파일로부터 기본 특징 코드를 수집하는 단계 이전에, 다음과 같은 동작이 수행된다.
신원 인증을 요청하는 사람의 단말 디바이스의 타입 및/또는 모델이 수신된다. 신원 인증을 요청하는 사람의 단말 디바이스의 타입 및/또는 모델에 따라서, 특징 코드를 수집하도록 단말 디바이스에 의해 적용된 수집 알고리즘이 취득된다. 기본 파일로부터 기본 특징 코드를 수집하기 위한 단계에서, 상기 수집 알고리즘이 적용된다.
선택사양으로, 기본 특징 코드와 특징 코드가 동일한 인간의 생물학적 특징에 해당하는지 여부를 판정하는 단계에서, 기본 특징 코드와 특징 코드는 수집 알고리즘에 대응하는 비교 알고리즘을 사용하여 비교된다. 비교 결과는 기본 특징 코드와 특징 코드가 동일한 인간의 생물학적 특징에 해당하는 지 여부를 판정하기 위해 사용된다.
선택사양으로, 인간의 생물학적 특징은 지문, 사람 얼굴, 얼굴 특징, 장문, 및/또는 음성 패턴을 포함할 수 있다.
선택사양으로, 인간의 생물학적 특징 파일은 이미지 파일 및/또는 오디오 파일을 포함할 수 있다.
본 개시는 또한 인간의 생물학적 특징을 사용하여 신원 인증을 수행하기 위한 예시적인 디바이스를 제공한다. 디바이스는 기본 파일 수신 유닛, 특징 코드 취득 유닛, 기본 특징 코드 수집 유닛, 및 판정 유닛을 포함한다.
기본 파일 수신 유닛은 특정 신원에 대응하는 인간의 생물학적 특징 파일을 수신하고 그러한 파일을 기본 파일로서 사용한다.
특징 코드 취득 유닛은 특정 신원에 대응하는 신원 인증 요청이 수신될 때 신원 인증을 요청하는 사람의 인간의 생물학적 특징에 따라서 특징 코드를 취득한다.
기본 특징 코드 수집 유닛은 기본 파일 수신 유닛에 의해 수신된 기본 파일을 판독하고 기본 파일로부터 기본 특징 코드를 수집한다. 기본 특징 코드를 수집하기 위해 적용된 수집 알고리즘은 신원 인증을 요청하는 사람의 특징 코드를 취득하기 위해 적용된 수집 알고리즘과 동일하거나, 일치하거나, 또는 매칭된다.
판정 유닛은 기본 특징 코드와 특징 코드가 동일한 인간의 생물학적 특징에 해당하는지 여부를 판정하고 판정 결과를 출력한다.
선택사양으로, 특징 코드 취득 유닛은 신원증명 파일 수신 서브유닛 및 제 1 특징 코드 수집 서브유닛을 포함할 수 있다. 신원증명 파일 수신 서브유닛은 신원 인증을 요청하는 사람의 인간의 생물학적 특징 파일을 수신한다.
제 1 특징 코드 수집 서브유닛은 특정 수집 알고리즘을 사용하여 신원 인증을 요청하는 사람의 인간의 생물학적 특징 파일로부터 특징 코드를 수집한다. 기본 특징 코드 수집 유닛에 의해 사용된 수집 알고리즘은 앞에서 설명된 특정 수집 알고리즘이다.
선택사양으로, 특징 코드 취득 유닛은 디바이스 정보 취득 서브유닛 및 수집 알고리즘 취득 서브유닛을 포함할 수 있다. 디바이스 정보 취득 서브유닛은 신원 인증을 요청하는 사람의 인간의 생물학적 특징 파일을 제공하는 신원 인증을 요청하는 사람의 단말 디바이스의 타입 및/또는 모델 및/또는 기본 파일을 제공하는 단말 디바이스의 타입 및/또는 모델을 취득한다.
수집 알고리즘 취득 서브유닛은 디바이스 정보 취득 서브유닛에 의해 제공된 단말 디바이스의 타입 및/또는 모델을 사용하여 단말 디바이스에 의해 사용된 수집 알고리즘을 취득한다.
선택사양으로, 특징 코드 취득 유닛은 신원 인증을 요청하는 사람의 단말 디바이스를 통해 수집된 인간의 생물학적 특징의 특징 코드를 취득한다.
이에 상응하여, 디바이스는 또한 제 1 디바이스 정보 취득 유닛 및 제 1 수집 알고리즘 취득 유닛을 포함할 수 있다. 제 1 디바이스 정보 취득 유닛은 신원 인증을 요청하는 사람의 단말 디바이스의 타입 및/또는 모델을 취득한다. 제 1 수집 알고리즘 취득 유닛은 단말 디바이스의 타입 및/또는 모델에 따라서 단말 디바이스에 의해 사용되는 특징 코드를 수집하는 수집 알고리즘을 취득한다. 기본 특징 코드 수집 유닛은 제 1 수집 알고리즘 취득 유닛에 의해 출력된 수집 알고리즘을 수신하고 그러한 수집 알고리즘을 수집 알고리즘으로서 사용하여 기본 파일로부터 기본 특징 코드를 수집한다.
선택사양으로, 특징 코드 취득 유닛은 인증 요청 수신 서브유닛, 타입 정보 판정 서브유닛, 및 제 2 특징 코드 수집 서브유닛을 포함한다. 인증 요청 수신 서브유닛은 특정 신원에 대한 신원 인증 요청을 수신한다.
타입 정보 판정 서브유닛은 수신한 신원 인증 요청이 신원 인증을 요청하는 사람의 인간의 생물학적 특징 파일을 제공하는지, 아니면 신원 인증을 요청하는 사람에 의해 신원 인증을 요청하는 사람의 단말 디바이스를 통해 수집된 특징 코드를 제공하는지를 판정한다.
제 2 특징 코드 수집 서브유닛은 타입 판정 서브유닛에 의해 판정된 판정 결과를 판독한다. 만일 판정 결과가 신원 인증을 요청하는 사람에 의해 제공된 인간의 생물학적 특징 파일이면, 이 유닛은 특정 수집 알고리즘을 사용하도록 활성화되어 신원 인증을 요청하는 사람의 수신된 인간의 생물학적 특징 파일로부터 특징 코드를 수집한다.
기본 특징 코드 수집 유닛은 제 2 특징 코드 수집 서브유닛에 의해 적용된 특정 수집 알고리즘을 수집 알고리즘으로서 사용하여 기본 특징 코드를 수집한다.
이에 상응하여, 디바이스는 또한 제 2 디바이스 정보 취득 유닛 및 제 2 수집 알고리즘 취득 유닛을 포함할 수 있다. 제 2 디바이스 정보 취득 유닛은 타입 정보 판정 서브유닛에 의해 판정된 결과를 판독한다. 만일 판정 결과가 신원 인증을 요청하는 사람에 의해 신원 인증을 요청하는 사람의 단말 디바이스를 통해 수집된 인간의 생물학적 특징의 특징 코드이면, 제 2 디바이스 정보 취득 유닛은 신원 인증을 요청하는 사람의 단말 디바이스의 타입 및/또는 모델을 취득하도록 활성화된다.
제 2 수집 알고리즘 취득 유닛은 타입 판정 서브유닛의 판정 결과를 판독한다. 만일 판정 결과가 신원 인증을 요청하는 사람에 의해 제공되고 신원 인증을 요청하는 사람의 단말 디바이스를 통해 수집된 인간의 생물학적 특징의 특징 코드이면, 제 2 수집 알고리즘 취득 유닛은 신원 인증을 요청하는 사람의 단말 디바이스의 타입 및/또는 모델에 따라서, 특징 코드를 수집하도록 단말 디바이스에 의해 적용된 수집 알고리즘을 취득하도록 활성화된다.
기본 특징 코드 수집 유닛은 제 2 수집 알고리즘 취득 유닛에 의해 출력된 수집 알고리즘을 수신하고 그러한 수집 알고리즘을 수집 알고리즘으로서 사용하여 기본 특징 코드를 수집한다.
선택사양으로, 판정 유닛은 비교 알고리즘 선택 서브유닛 및 비교 서브유닛을 포함한다. 비교 알고리즘 선택 서브유닛은 특징 코드 취득 유닛 및 기본 특징 코드 수집 유닛에 의해 적용된 수집 알고리즘에 대응하는 비교 알고리즘을 선택한다.
비교 서브유닛은 비교 알고리즘을 사용하여 기본 특징 코드와 특징 코드가 동일한 인간의 생물학적 특징에 해당하는지를 비교하고 비교 결과를 출력한다.
본 개시에서 인간의 생물학적 특징을 사용하여 신원 인증을 하기 위한 예시적인 방법은 상이한 단말 디바이스에 의해 직접 수집된 특징 코드를 비교하는 방식으로 성취되지 않는다. 그 대신, 본 개시는 인간의 생물학적 특징 파일을 비교한다. 다시 말해서, 본 개시의 방법은 신원 인증을 요청하는 사람의 인간의 생물학적 특징 기본 파일 및 인간의 생물학적 특징 파일로부터 각각의 특징 코드를 수집하는 동일한 수집 알고리즘을 사용하여 비교 동작을 수행하며, 그럼으로써 상이한 신원 인증 방법이 서로 통신할 수 없는 상이한 공급자에 의해 제공된 인간의 생물학적 특징마다 상이한 단말 디바이스에 의해 사용되는 문제를 해결한다. 그러므로 본 기술은 상이한 공급자의 단말 디바이스의 상호 통신을 성취하고, 단말 사용자의 경험을 효과적으로 개선한다. 본 기술은 네트워크를 통한 원격 로그인의 신원 인증에 특히 적합하다.
예를 들면, 만일 신원 인증을 요청하는 사람의 단말 디바이스가 신원 인증을 요청하는 사람의 인간의 생물학적 특징 파일을 제공하면, 본 개시는 기본의 인간 생물학적 특징 파일을 제공하는 단말 디바이스에 대응하는 수집 알고리즘 또는 신원 인증을 요청하는 사람의 단말 디바이스에 대응하는 수집 알고리즘을 기본 특징 코드 및 특징 코드를 수집하기 위한 범용 수집 알고리즘으로서 선택할 것이며, 그럼으로써 정확하고 효과적으로 특징 코드 정보를 수집하고 더 나은 구현 결과를 성취한다.
다른 예를 들면, 기본 특징 코드 및 특징 코드가 비교될 때, 본 기술은 기본 특징 코드 및 특징 코드를 수집하기 위한 수집 알고리즘에 대응하는 비교 알고리즘을 선택하며, 그럼으로써 효과적으로 비교 정확도를 개선한다.
도 1은 본 개시의 예시적인 제 1 실시예에 따라서 인간의 생물학적 특징을 이용하여 신원 인증을 수행하기 위한 예시적인 제 1 방법을 예시하는 플로우차트이다.
도 2는 본 개시의 예시적인 제 2 실시예에 따라서 인간의 생물학적 특징을 이용하여 신원 인증을 수행하기 위한 예시적인 제 2 방법을 예시하는 플로우차트이다.
도 3은 본 개시의 예시적인 제 3 실시예에 따라서 인간의 생물학적 특징을 이용하여 신원 인증을 수행하기 위한 예시적인 제 3 방법을 예시하는 플로우차트이다.
도 4는 본 개시의 예시적인 제 4 실시예에 따라서 인간의 생물학적 특징을 이용하여 신원 인증을 수행하기 위한 예시적인 제 1 디바이스를 예시하는 블록도이다.
도 5는 본 개시의 예시적인 제 5 실시예에 따라서 인간의 생물학적 특징을 이용하여 신원 인증을 수행하기 위한 예시적인 제 2 디바이스를 예시하는 블록도이다.
도 6은 본 개시의 예시적인 제 6 실시예에 따라서 인간의 생물학적 특징을 이용하여 신원 인증을 수행하기 위한 예시적인 제3 디바이스를 예시하는 블록도이다.
본 개시의 상세 내용은 본 개시를 명료하게 하기 위해 다음과 같이 설명된다. 그러나 본 기술은 본 명세서에서 설명된 바와 같은 방법과 상이한 다른 많은 방법에 의해 구현될 수 있다. 본 기술에서 통상의 지식을 가진 자라면 본 개시의 정신을 위반하지 않고 관련된 변형을 수행할 수 있다. 그러므로 본 개시는 아래와 같이 설명된 예시적인 실시예로 한정되지 않는다.
도 1은 본 개시의 예시적인 제 1 실시예에 따라서 인간의 생물학적 특징을 이용하여 신원 인증을 수행하기 위한 예시적인 방법을 예시하는 플로우차트이다. 예시적인 본 실시예에서, 신원 인증을 요청하는 사람의 인간 생물학적 특징 파일은 신원 인증을 요청하는 사람의 단말 디바이스에 의해 제공된다. 다음의 설명은 도 1을 참조하여 예시된다.
단계(100)에서, 특정 신원에 대응하는 인간의 생물학적 특징 파일이 수신되고, 기본 파일로서 사용된다.
이 단계는 사용자의 인간 생물학적 특징을 등록하는 프로세스이다. 본 개시에서 인증의 방법을 수행하기 위해, 사용자는 초기에 자신의 인간 생물학적 특징을 등록하는 것이 필요한데, 즉 사용자는 자신의 하나 이상의 인간의 생물학적 특징을 단말 디바이스를 통해 입력한다. 사용자에 의해 입력된 인간의 생물학적 특징에 따라서, 단말 디바이스는 대응하는 인간의 생물학적 특징 파일을 생성한다. 사용자가 지문, 사람 얼굴, 얼굴 특징, 및/또는 장문과 같은 인간의 생물학적 특징을 제공할 때, 대응하는 이미지 파일이 단말 디바이스에 의해 생성된다. 사용자가 인간의 생물학적 특징을 음성 패턴으로 제공할 때, 대응하는 오디오 파일이 단말 디바이스에 의해 생성된다. 이미지 파일 또는 오디오 파일은 신원 인증의 디바이스 또는 시스템에 의해 수신되어 저장되며, 따라서 사용자의 인간의 생물학적 특징의 등록 프로세스가 완료된다. 등록된 인간의 생물학적 특징 파일은 차후 사용자의 신원 인증을 수행하기 위한 기본 파일로서 사용된다.
인간의 생물학적 특징이 사용자에 의해 단말 디바이스를 통해 입력되고 몇몇 필요한 전 처리가 단말 디바이스에 의해 수행된 후, 인간의 생물학적 특징 파일이 단말 디바이스에 의해 생성되며, 등록 요청이 신원 인증의 디바이스 또는 시스템으로 업로드된다. 등록 요청은 사용자의 인간의 생물학적 특징 파일뿐만 아니라, 사용자의 신원증명, 사용자에 의해 등록을 위해 사용된 단말 디바이스의 타입 정보 및/또는 모델 정보를 포함한다.
사용자 신원증명을 등록하는데 제공하는 이유는 본 개시가 인증될 특정 사용자 신원증명의 인간의 생물학적 특징 파일이 특정 사용자 신원증명에 대응하는 기본 파일과 일치하는지 또는 매칭되는지 여부를 판정하려는 목적을 가진 예시적인 신원 인증의 방법을 제공하는 것이기 때문이다. 이러한 프로세스에서, 사용자 신원증명은 사용자의 인증될 인간의 생물학적 특징 파일을 기본 파일과 링크한다. 그래서, 사용자는 사용자의 등록 시 고유한 사용자 신원증명을 제공하는 것이 필요하다. 동일 사용자의 신원증명은 차후에 개시된 신원 인증의 요청 시 제공되어야 한다.
등록 요청이 기본 파일을 제공하는 단말 디바이스의 타입 정보 및/또는 모델 정보를 포함하는 이유는 단말 디바이스의 타입 정보 및/또는 모델 정보에 따라서, 후속하는 신원 인증 프로세스에서 단말 디바이스에 대응하는 수집 알고리즘 및/또는 비교 알고리즘을 검색하려는 것이기 때문이다.
등록 정보는 단말 디바이스에 의해 전송된 등록 요청이 신원 인증의 디바이스 또는 시스템에 의해 수신된 후 추출되고 저장된다.
단말 디바이스는 사용자에게 ID 카드를 스캔하고, 키보드를 통해 입력하고, 모바일 디바이스 번호 등과 결부시킴으로써 사용자 신원증명을 입력할 것을 촉구할 수 있다. 본 개시는 단말 디바이스가 사용자 신원을 획득하는 방법에 대해 한정하지 않는다.
단말 디바이스의 타입 정보 및/또는 모델 정보는 저장 매체의 특정 섹터에 미리 적혀있는 데이터를 판독함으로써 단말 디바이스에 의해, 또는 임의의 다른 방식으로 획득될 수 있으며, 이는 본 개시에 의해 한정되지 않는다.
단말 디바이스와 신원 인증의 디바이스/시스템 사이의 통신은 USB 인터페이스, 네트워크 인터페이스, 또는 무선 전송 인터페이스에 의해 성취될 수 있으며, 이는 본 개시에 의해 한정되지 않는다.
예를 들면, 미스터 장이라는 사용자는 샤오미 2S 셀 폰의 지문 센서를 사용하여 자신의 지문을 입력하며, .jpg라는 확장 파일명을 가진 지문 이미지 파일이 생성된다. 미스터 장의 사용자 신원증명(0001)이 샤오미 2S 셀 폰에 의해 획득되고, 미스터 장의 등록 요청이 샤오미 2S 셀 폰에 의해 무선 통신 인터페이스를 통해 신원 인증을 수행하는 지문 검증 센터 시스템으로 전송된다.
샤오미 2S 셀 폰에 의해 업로드된 요청이 지문 검증 센터 시스템에 의해 수신된 후, 첫 단계는 수신된 요청이 등록 요청 또는 인증 요청 중 어느 것인지를 식별하는 것이다. 일반적으로 두 가지 방법이 적용될 수 있다. 즉, (1) 요청 정보는 요청 형태의 식별을 포함하며 요청 정보는 지문 검증 센터 시스템에 의해 판독되고 판정될 것이며, 2) 요청 정보는 요청 형태의 식별을 포함하지 않는다. 지문 검증 센터 시스템은 요청에서 제공된 사용자 신원증명에 따라서 등록 정보가 저장되어 있는 지문 데이터베이스에서 검색을 수행한다. 만일 사용자 신원증명에 대응하는 등록 정보가 지문 데이터베이스에서 발견되지 않으면, 본 기술은 사용자 신원증명이 아직 등록되지 않은 것이라고 표시한다. 본 기술이 단말 디바이스에 의해 업로드된 요청이 등록 요청이라고 판단한 후, 등록 요청에서 제공된 정보가 지문 검증 센터 시스템에 의해 추출되고 아래의 표에서 보이는 바와 같은 예시적인 포맷대로 지문 데이터베이스에 저장된다. 사용자 미스터 장의 지문 등록 프로세스는 완료된다.
Figure pct00001
예시적인 본 실시예에서, 지문 이미지 파일은 "fpimg"라는 이름의 특정 파일 디렉토리에 저장되며 지문 이미지 파일의 저장 경로 및 파일명은 지문 데이터베이스에서 지문 이미지라는 컬럼에 기록된다. 지문 이미지 파일은 미스터 장에 의해 등록된 지문 이미지 파일이 추출될 필요가 있을 때마다 경로에 액세스함으로써 판독된다.
다른 예를 들면, 사용자는 등록하기 위해 음성을 사용한다. 사용자로부터 등록 요청이 신원 인증의 디바이스 또는 시스템에 의해 수신된 후, 수신된 오디오 파일은 앞에서 설명한 바와 같이 유사한 방식에 따라 특정 파일 디렉토리에 저장된다. 오디오 파일의 저장 경로 및 특정 파일명은 대응하는 데이터베이스에 저장되어, 해당 오디오 파일은 사용자에 의해 등록된 파일이 추출될 필요가 있을 때 경로에 액세스함으로써 판독되도록 한다.
다른 예를 들면, 사용자의 등록된 정보가 요건에 따라 추출될 수 있다면 사용자의 등록 정보는 일상적인 데이터 파일 또는 데이터 테이블에 저장될 수 있다. 데이터베이스, 데이터 파일 및 데이터 테이블은 신원 인증의 디바이스 또는 시스템에 국부적으로 저장되거나 또는 다른 네트워크 저장 디바이스에 국부적으로 저장될 수 있다. 실제적인 저장 방식 및 위치는 본 개시에 의해 한정되지 않는다.
단계(102)에서, 신원 인증을 요청하는 사람의 인간의 생물학적 특징 파일이 수신된다.
인간의 생물학적 특징 파일을 제공할 수 있는 단말 디바이스는 신원 인증을 요청하는 사람에 의해 사용자의 인간의 생물학적 특징을 입력하기 위해 사용된다. 그러면 신원 인증을 요청하는 사람의 인간의 생물학적 특징 파일이 단말 디바이스에 의해 생성되며, 그에 따라서 파일은 신원 인증의 디바이스 또는 시스템에 의해 수신된다.
신원 인증을 요청하는 사람의 인간의 생물학적 특징 파일 이외에, 신원 인증을 요청하는 사람의 단말 디바이스에 의해 전송된 신원 인증 요청은 추가로 신원 인증을 요청하는 사람의 사용자 신원증명 및 신원 인증을 요청하는 사람의 단말 디바이스의 타입 정보 및/또는 모델 정보를 포함할 수 있다. 신원 인증을 요청하는 사람의 사용자 신원증명은 등록된 인간 생물학적 특징 파일, 즉 기본 파일을 저장된 인간 생물학적 특징 데이터로부터 추출하는데 사용된다. 신원 인증을 요청하는 사람의 단말 디바이스의 타입 정보 및/또는 모델 정보는 단말 디바이스에 대응하는 수집 알고리즘 및 비교 알고리즘을 획득하는데 사용된다.
예를 들면, 사용자 미스터 장은 그가 아이폰™ 4S 셀 폰의 소프트웨어 애플리케이션을 사용할 때 원격 신원 인증을 수행하는 것이 필요하다. 미스터 장은 그의 지문 이미지를 아이폰™ 4S 셀 폰의 지문 센서를 통해 입력하고, 이후 아이폰™ 4S 셀 폰은 지문 검증 센터 시스템에다 미스터 장의 지문 이미지 파일 "varify_0001.jpg", 미스터 장의 사용자 신원증명 "0001", 및 단말 디바이스의 타입 정보 및/또는 모델 정보를 직접 업로드한다. 지문 검증 센터 시스템은 인증될 정보를 수신한다.
단계(104)에서, 신원 인증을 요청하는 사람의 인간의 생물학적 특징 파일을 제공하는 단말 디바이스의 타입 및/또는 모델 정보가 획득된다. 대안으로, 기본 파일을 제공하는 단말 디바이스의 타입 및/또는 모델 정보가 획득된다.
신원 인증을 요청하는 사람의 사용자 신원증명 및/또는 신원 인증을 요청하는 사람의 단말 디바이스의 타입 정보 및/또는 모델 정보는 단말 디바이스에 의해 업로드된 신원 인증 요청에 포함되어 있다. 그래서 이 요청은 신원 인증을 요청하는 사람의 단말 디바이스의 타입 정보 및/또는 모델 정보를 직접 취득하기 위해 판독된다. 대안으로, 본 기술은 신원 인증을 요청하는 사람의 사용자 신원증명에 따라서, 저장된 인간의 생물학적 특징 데이터를 찾아가서 등록에 사용된, 신원 인증을 요청하는 사람의 사용자 신원증명에 대응하는, 단말 디바이스의 타입 정보 및/또는 모델 정보(즉, 기본 파일을 제공하는 단말 디바이스의 타입 및/또는 모델)를 검색한다.
신원 인증을 요청하는 사람의 인간의 생물학적 특징의 특징 코드 대신 신원 인증을 요청하는 사람의 인간의 생물학적 특징 파일이 신원 인증의 디바이스 또는 시스템에 의해 수신되기 때문에, 특정 수집 알고리즘이 신원 인증을 요청하는 사람의 인간의 생물학적 특징 파일로부터 특징 코드를 수집하는데 적용된다. 사용자에 의해 제공된 인간의 생물학적 특징 파일이 이미지 파일이든 아니면 오디오 파일이든, 수집 알고리즘의 선택이 연루된다. 아래에서는 예로서 인간의 생물학적 특징의 이미지를 이용하여 수집 알고리즘을 선택하는 것을 설명한다. 음성 패턴에 기초하여 신원 인증에 필요한 수집 알고리즘을 선택하는 것에는 동일하거나 유사한 원리를 적용한다.
사용자에 의해 단말 디바이스로부터 입력된 인간의 생물학적 특징의 이미지는 통상 많은 잡음을 가진 그레이 스케일 이미지이기 때문에, 단말 디바이스는 통상 선명한 비트맵 이미지를 구하기 위해 잡음을 제거함으로써 인간의 생물학적 특징의 이미지 품질을 개선하는 전처리 동작을 수행할 필요가 있다. 그러나 상이한 공급자로부터 제공된 상이한 단말 디바이스의 이미지 획득 방법은 서로 상이하다. 전처리 알고리즘도 마찬가지로 같지 않다. 그래서 결국 상이한 단말 디바이스에 의해 획득된 인간의 생물학적 특징의 이미지는 상이한 해상도, 대비 및 잡음을 가질 수 있다. 그러므로 단말 디바이스의 공급자는 특정 위치 및 수량에 관해 특징 점을 수집하고 직접 비교를 수행하여 최적한 인식 결과를 성취하기 위해, 공급자 자신의 디바이스에 의해 생성된 이미지의 목표로 삼은 특징을 고려함으로써 특정한 수집 알고리즘 및 특정한 비교 알고리즘을 적용할 수 있다. 바꿔 말하면, 이미지를 제공하는 단말 디바이스에 의해 보유된 수집 알고리즘이 가장 합당한 것일 수 있다. 상이한 공급자로부터 제공된 단말 디바이스들 간의 통신 요건을 고려하면, 상이한 디바이스에 의해 제공된 인간의 생물학적 특징의 이미지로부터 특징 코드를 수집하기 위해서는 범용의 수집 알고리즘이 필요하다. 이론적으로, 범용의 수집 알고리즘이 적용될 수 있다. 그러나 더 만족스러운 결과를 획득하려는 목적을 위해, 기본 이미지를 제공하는 단말 디바이스의 수집 알고리즘 또는 신원 인증을 요청하는 사람의 단말 디바이스의 수집 알고리즘이 적용될 수 있다.
앞의 고려 사항에 따르면, 예시적인 본 실시예에서, 본 기술은 미스터 장의 등록된 지문 이미지 파일, 즉 기본 파일을 제공하는 샤오미 2S 셀 폰 또는 인증될 미스터 장의 지문 이미지 파일을 제공하는 아이폰™ 4S 셀 폰 중 어느 하나를 선택하고, 그런 다음 디바이스의 타입 정보 및/또는 모델 정보에 대응하는 수집 알고리즘을 선택한다. 예를 들면, 샤오미 2S 셀 폰이 선택된다.
단계(106)에서, 단말 디바이스의 타입 및/또는 모델 정보에 따라서, 단말 디바이스에 의해 적용된 수집 알고리즘이 검색된다.
단계(104)에서 선택된 단말 디바이스의 타입 정보 및/또는 모델 정보에 따라서, 미리 설정된 인간의 생물학적 특징 신원증명 알고리즘 구성 정보가 검색되며 선택된 단말 디바이스의 타입 정보 및/또는 모델 정보에 대응하는 수집 알고리즘이 검색된다. 단말 디바이스의 각각의 타입에 대하여, 미리 설정된 인간의 생물학적 특징 신원증명 알고리즘 구성 정보에서, 단말 디바이스의 타입 및/또는 모델 및 단말 디바이스에 대응하는 수집 알고리즘 및 비교 알고리즘이 미리 설정된다. 테이블의 형태일 수 있거나 데이터베이스로서 저장될 수 있는 인간의 생물학적 특징 신원증명 알고리즘 구성 정보는 미리 설정되며 신원 인증의 디바이스 또는 시스템 또는 임의의 다른 디바이스에 국부적으로 저장된다. 특정한 저장 포맷 및 위치는 본 개시에 의해 한정되지 않는다.
이러한 예시적인 실시예에 따르면, 단계(104)에서 선택된 샤오미 2S 셀 폰에 대해, 샤오미 2S 셀 폰에 대응하는 지문 선택 알고리즘(A001)이 샤오미 2S 셀 폰의 타입 정보 및/또는 모델 정보에 따라 아래에서 보는 바와 같이 미리 설정된 지문 인식 알고리즘 구성 테이블에 액세스함으로써 획득된다.
Figure pct00002
단계(108)에서, 특정 수집 알고리즘을 사용하여 신원 인증을 요청하는 사람의 인간의 생물학적 특징 파일로부터 특성 코드가 수집된다.
수집 알고리즘이 선택된 후, 본 기술은 수집 알고리즘을 사용하여 특징 코드를 선택한다. 예를 들면, 지문 검증 센터 시스템의 소프트웨어는 자바™ 프로그래밍 언어로 작성되며, 지문 수집 알고리즘(A001)의 함수 호출 인터페이스는 C 프로그래밍 언어로 작성되고 샤오미 2S 셀 폰 제조자에 의해 제공된 동적 링크 라이브러리(dynamic-link library, DLL)에서 제공된다. 그러므로 인증될 특징 코드는 자바 네이티브 인터페이스(Java Native Interface, JNI)를 적용하고, 인증될 지문 이미지 파일을 입력으로서 사용하며, DLL에 의해 제공된 지문 수집 알고리즘(A001)의 함수 인터페이스를 검색함으로써 획득된다.
단계(110)에서, 기본 특징 코드는 기본 파일로부터 수집된다. 기본 특징 코드를 수집하는데 적용된 알고리즘은 특징 코드를 획득하는데 적용된 알고리즘과 동일하거나, 일치하거나, 또는 매칭된다.
특징 코드가 획득된 후, 본 개시는 또한 기본 특징 코드를 수집한다.
먼저, 신원 인증을 요청하는 사람의 기본 파일이 판독된다. 예를 들면, 단계(S100)에서 사용자 미스터 장의 등록된 지문 이미지 파일, 즉 기본 파일이 지문 데이터베이스에 저장된다. 신원 인증 요청을 전송하는 단계에서 미스터 장에 의해 제공된 사용자 신원증명(0001)에 따라, 사용자 신원증명(0001)의 대응하는 데이터 레코드는 지문 데이터베이스로부터 발견된다. 예를 들면, 예시적인 지문 데이터베이스에 대하여, "select * from fp_db where user_id = 0001"와 같은 SQL 스크립트 라인 또는 유사한 SQL 언어가 사용될 수 있다. 다른 예에서는 다른 데이터 파일 포맷 및 저장 위치와 관련하여 다른 검색 방법이 적용될 수 있다. 본 개시는 어떠한 한정도 부과하지 않는다. 대응하는 데이터 레코드가 발견된 후, 본 기술은 등록된 타입 정보 및/또는 모델 정보, 즉 샤오미 2S 셀 폰 및 등록된 지문 이미지 파일의 저장 경로와 파일명을 추출하고, 그 경로에 액세스하여 등록된 지문 이미지 파일 "0001.jpg"을 판독한다.
다른 예에서, 음성 패턴이 사용자 신원 인증을 수행하는데 사용되도록, 일부 유사한 동작이 수행된다. 즉, 등록된 데이터는 신원 인증 요청을 전송하는 단계에서 사용자에 의해 제공된 사용자 신원증명에 따라 액세스된다. 사용자 신원증명에 대응하는 데이터 레코드가 검색된다. 디바이스의 등록된 타입 정보 및/또는 모델 정보 및 오디오 파일의 등록된 저장 경로와 파일명이 추출된다. 경로에 찾아가서 등록된 오디오 파일이 판독된다.
또한, 기본 특징 코드는 기본 파일로부터 수집된다. 본 명세서에서 적용된 수집 알고리즘은 단계(108)에서 특징 코드를 획득하는데 적용된 알고리즘, 즉 단계(106)에서 검색된 수집 알고리즘과 동일하거나, 일치하거나, 또는 매칭된다. 동일한 수집 알고리즘을 적용하는 이유는 상이한 공급자로부터 제공된 단말 디바이스의 통신 요구를 대부분 이행하려는 것이다. 예시적인 본 실시예에서, 단계(108)에서 인증될 특징 코드를 수집하기 위한 수집 알고리즘과 일치된 샤오미 2S 셀 폰의 지문 수집 알고리즘(A001)이 선택된다.
그런 다음 JNI의 방법이 사용된다. 등록된 지문 이미지 파일, 즉 기본 파일은 입력으로서 사용되며, 샤오미 2S 셀 폰의 제조자에 의해 제공된 DLL 내 지문 수집 알고리즘(A001)의 함수 인터페이스가 호출되어 등록된 지문 이미지의 특징 코드, 즉 기본 특징 코드를 취득한다.
단계(112)에서, 본 기술은 기본 특징 코드 및 특징 코드가 동일한 인간의 생물학적 특징에 해당하는지 여부를 판정한다. 만일 결과가 긍정이면, 신원 인증 요청은 검증된다.
단계(108 및 110)가 끝난 후, 기본 특징 코드 및 특징 코드가 획득된다. 본 기술은 이들 두 코드를 비교하여 신원 인증을 요청하는 사람이 검증되는지 여부를 판정한다.
예를 들면, 특징 코드는 단순한 수치 값이나 문자열이 아니다. 그 대신, 특징 코드는 인간의 생물학적 특징 정보가 기록되는 템플릿이다. 예로서 지문 특징 코드를 사용하면, 지문 특징 코드는 지문 패턴 및 중심 점(core point)과 같은 지문의 전체적인 특징, 및 끝점의 수, 갈라짐의 방향과 위치, 굽은 특징과 같은 지문의 지역적 특징을 기록한다. 따라서, 두 지문 특징 코드가 동일한지 여부를 판정하는 것은 단순히 두 지문 특징 코드가 같은지 여부를 판정하는 프로세스가 아니다. 그 대신, 그러한 판정은 두 템플릿의 매칭 동작을 수행하는 프로세스이다. 이 프로세스는 이들이 같은지 같지 않은지가 판정 기준이 아닌 패턴 인식이다. 그 대신, 기준은 이들 간의 유사도이다. 유사도의 판단은 수집 알고리즘을 사용하여 수집된 특징의 형태와 수와 관련된다. 특징이 더 많이 수집되면, 오판 가능성이 더 작아진다. 따라서, 특정 단말 공급자에 의해 제공된 수집 알고리즘을 사용하여 수집된 특징 코드에 대하여, 특정 단말 공급자에 의해 제공된 수집 알고리즘에 대응하는 비교 알고리즘은 템플릿 내 특징 및 다른 특색의 형태 및 개수가 정확하게 인식될 수 있도록 매칭 단계에서 적용되어야 하면, 그럼으로써 매칭 정확도가 강화된다.
전술한 설명에 기초하여, 본 개시에 따른 인간의 생물학적 특징을 이용하여 신원 인증을 수행하기 위한 예시적인 방법은 기본 특징 코드와 특징 코드가 동일한 인간의 생물학적 특징에 해당하는지 여부를 판정하기 위해 단계(108 및 110)에서 적용된 수집 알고리즘에 대응하는 비교 알고리즘을 적용한다.
예를 들면, 샤오미 2S 셀 폰의 수집 알고리즘(A001)은 단계(108 및 110)에서 적용된다. 미리 설정된 지문 인식 알고리즘 구성 테이블을 검색함으로써, 샤오미 2S 셀 폰의 수집 알고리즘(A001)에 대응하는 비교 알고리즘(B001)이 검색된다. 유사하게, JNI 방법을 사용함으로써, 등록된 지문 이미지 파일의 특징 코드, 즉 기본 특징 코드, 및 인증될 특징 코드가 입력으로서 사용되며, 샤오미 2S 셀 폰의 제조자에 의해 제공된 DLL 내 지문 수집 알고리즘(B001)의 함수 인터페이스가 또한 매칭 동작을 수행하기 위해 검색된다. 본 기술은 특징 코드와 기본 특징 코드가 두 지문 특징 코드들 간의 유사도에 따라서 동일 사용자의 지문에 대응하는 것을 판정한다. 매칭 결과는 다시 미스터 장의 아이폰™ 4S 셀 폰으로 전송될 것이며, 따라서 미스터 장의 원격 신원 인증은 검증되며 미스터 장은 다른 원격 애플리케이션의 동작으로 진행할 수 있다.
예시적인 제 1 실시예에서, 미스터 장은 샤오미 2S 셀 폰을 사용하여 지문 정보를 등록한 다음, 아이폰™ 4S 셀 폰을 사용하여 원격 신원 인증을 수행한다. 기존 기술에서, 두 단말 디바이스에 의해 업로드된 지문 특징 코드는 지문 검증 센터 시스템에 의해 직접 매칭되어 지문들이 동일 사용자로부터 나온 것이 아니라고 결론짓는다. 이것은 미스터 장의 신원 인증의 실패를 초래할 것이다. 본 개시의 인간의 생물학적 특징을 사용하여 신원 인증을 수행하기 위한 예시적인 방법에 따르면, 동일한 수집 알고리즘, 즉 샤오미 2S 셀 폰의 수집 알고리즘은 미스터 장의 등록된 지문 이미지 파일 및 아이폰™ 4S에 의해 업로드된 인증될 지문 이미지 파일의 특징 코드를 수집하기 위해 적용되며, 대응하는 비교 알고리즘, 즉 샤오미 2S 셀 폰의 비교 알고리즘은 수집된 두 특징 코드를 매칭하기 위해 적용된다. 따라서 원격 신원 인증은 성공적으로 검증되며, 상이한 공급자의 단말 디바이스의 상호 사용 또는 통신이 성취된다.
도 2는 본 개시의 예시적인 제 2 실시예에 따라서 인간의 생물학적 특징을 이용하여 신원 인증을 수행하기 위한 예시적인 방법을 예시하는 플로우차트이다. 예시적인 본 실시예에서, 신원 인증을 요청하는 사람의 특징 코드는 신원 인증을 요청하는 사람의 단말 디바이스에 의해 제공된다. 제 1 실시예의 단계와 유사한 예시적인 본 실시예의 단계는 본 명세서에서 생략될 것이다. 실시예들 간의 차이는 도 2를 참조한 다음의 설명에서 강조된다.
단계(200)에서, 특정 신원의 인간의 생물학적 특징 파일이 수신되며 기본 파일로서 사용된다.
예를 들면, 미스터 장은 샤오미 2S 셀 폰의 지문 센서를 사용하여 지문 정보를 등록한다. 미스터 장의 사용자 신원증명 "0001", 등록될 지문 이미지 파일 "0001.jpg" 및 샤오미 2S 셀 폰의 타입 정보 및/또는 모델 정보는 샤오미 2S 셀 폰에 의해 업로드되고 지문 검증 센터 시스템에 의해 수신되며, 지문 데이터베이스에 저장된다. 미스터 장의 지문 등록 프로세스는 완료된다.
단계(202)에서, 신원 인증을 요청하는 사람에 의해 신원 인증을 요청하는 사람의 단말 디바이스를 통해 수집된 인간의 생물학적 특징의 특징 코드가 수신된다.
특징 코드를 제공할 수 있는 단말 디바이스는 신원 인증을 요청하는 사람에 의해 자신의 인간의 생물학적 특징을 입력하는데 사용된다. 그런 다음 필요한 전 처리가 신원 인증을 요청하는 사람에 의해 입력된 인간의 생물학적 특징에 적용된 후, 신원 인증을 요청하는 사람의 특징 코드가 단말 디바이스에 의해 자체의 수집 알고리즘, 즉 신원 인증을 요청하는 사람의 단말 디바이스에 대응하는 수집 알고리즘을 이용하여 수집된다. 그 다음 신원 인증 요청이 전송되며, 신원 인증을 요청하는 사람의 특징 코드가 신원 인증의 디바이스 또는 시스템에 의해 수신된다.
인증될 특징 코드 이외에, 신원 인증을 요청하는 사람의 단말 디바이스에 의해 전송된 신원 인증 요청은 또한 신원 인증을 요청하는 사람의 사용자 신원증명 및 신원 인증을 요청하는 사람의 단말 디바이스의 타입 정보 및/또는 모델 정보를 포함할 수 있다. 신원 인증을 요청하는 사람의 사용자 신원증명은 인간의 생물학적 특징의 등록된 파일, 즉 기본 파일을 등록된 인간의 생물학적 특징 데이터로부터 추출하는데 사용되며, 신원 인증을 요청하는 사람의 단말 디바이스의 타입 정보 및/또는 모델 정보는 디바이스에 대응하는 수집 알고리즘 및 비교 알고리즘을 획득하는데 사용된다.
예를 들면, 미스터 장은 미스터 장이 아이폰™ 4S 셀 폰의 소프트웨어 애플리케이션을 사용할 때 원격 신원 인증을 수행하는 것이 필요하다. 미스터 장은 그의 지문 이미지를 아이폰™ 4S 셀 폰의 지문 센서를 통해 입력한다. 아이폰™ 4S 셀 폰은 그의 원래부터 설치된 지문 수집 알고리즘(A002)을 사용하여 미스터 장에 의해 입력된 지문 이미지로부터 인증될 특징 코드를 수집하고, 신원 인증 요청을 지문 검증 센터 시스템으로 전송한다. 이 요청은 인증될 특징 코드, 미스터 장의 사용자 신원증명(0001), 및 아이폰™ 4S 셀 폰의 타입 정보 및/또는 모델 정보를 포함한다. 지문 검증 센터 시스템은 이러한 요청 정보를 수신한다.
(204)에서, 신원 인증을 요청한 단말 디바이스의 타입 및/또는 모델 정보가 획득된다.
상이한 공급자의 단말 디바이스들 사이에서 상호 통신의 요구를 이행하기 위해, 기본 특징 코드를 수집하기 위한 수집 알고리즘은 인증될 특징 코드를 수집하기 위한 수집 알고리즘과 동일할 것이 요구된다. 인증될 특징 코드는 단계(202)에서 지문 검증 센터 시스템에 의해 수신되기 때문에, 인증될 특징 코드를 수집하기 위해서는 신원 인증을 요청하는 사람의 단말 디바이스에 의해 적용된 수집 알고리즘이 적용되어야 한다. 이러한 요건을 만족시키기 위해, 신원 인증을 요청하는 사람의 단말 디바이스의 타입 정보 및/또는 모델 정보가 먼저 획득되어야 한다.
단계(202)에서, 단말 디바이스에 의해 전송된 신원 인증 요청은 인증될 특징 코드는 물론이고 단말 디바이스의 타입 정보 및/또는 모델 정보를 포함하고 있다. 그래서 대응하는 정보가 신원 인증 요청으로부터 판독되어 단말 디바이스 아이폰™ 4S 셀 폰의 타입 정보 및/또는 모델 정보를 취득한다.
단계(206)에서, 신원 인증을 요청하는 사람의 단말 디바이스의 타입 및/또는 모델 정보에 따라서, 신원 인증을 요청하는 사람의 단말 디바이스에 의해 적용된, 특징 코드를 수집하기 위한 수집 알고리즘이 검색된다.
예를 들면, 아이폰™ 4S 셀 폰에 대응하는 지문 수집 알고리즘(A002)은 아이폰™ 4S 셀 폰의 타입 정보 및/또는 모델 정보에 따라 미리 설정된 지문 인식 알고리즘 구성 테이블에 액세스함으로써 획득된다.
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단계(208)에서, 기본 특징 코드가 기본 파일로부터 수집된다. 기본 특징 코드를 수집하는데 적용된 수집 알고리즘은 신원 인증을 요청하는 사람의 단말 디바이스에 의해 적용된, 특징 코드를 획득하기 위한 수집 알고리즘과 동일하거나, 일치하거나, 또는 매칭된다.
특징 코드가 획득된 후, 본 기술은 추가로 기본 특징 코드를 수집한다.
먼저, 신원 인증을 요청하는 사람의 기본 파일이 판독된다. 예시적인 본 실시예에서, 미스터 장의 등록된 지문 이미지 파일, 즉 기본 파일은 단계(200)에서 지문 데이터베이스에 저장된다. 신원 인증 요청을 전송하는 단계에서 미스터 장에 의해 제공된 사용자 신원증명(0001)에 따라, 사용자 신원증명(0001)의 대응하는 데이터 레코드는 지문 데이터베이스에 액세스함으로써 발견된다. 대응하는 데이터 레코드가 발견된 후, 등록된 지문 이미지 파일의 저장 경로 및 파일명이 추출된다. 그 경로에 찾아가고 등록된 지문 이미지 파일 "0001.jpg"이 판독된다.
그 다음, 기본 파일의 기본 특징 코드가 수집된다. 본 명세서에서 적용된 수집 알고리즘은 단계(206)에서 검색된 수집 알고리즘, 즉 인증될 특징 코드를 수집하기 위해 적용된 동일한 수집 알고리즘이다. 동일한 수집 알고리즘을 적용하는 이유는 상이한 공급자의 단말 디바이스의 상호 사용 또는 통신의 요구를 대부분 이행하려는 것이다. 예시적인 본 실시예에서, 단계(206)에서 아이폰™ 4S 셀 폰의 지문 수집 알고리즘(A002)이 검색된다. 등록된 지문 이미지의 특징 코드 또는 기본 특징 코드는 JNI 방법을 적용하고, 등록된 지문 이미지 파일, 즉 기본 파일을 입력으로서 사용하고, 아이폰™ 4S 셀 폰의 제조자에 의해 제공된 DLL 내 지문 수집 알고리즘(A002)의 함수 인터페이스를 호출함으로써 획득된다.
단계(210)에서, 본 기술은 기본 특징 코드와 특징 코드가 동일한 인간의 생물학적 특징에 해당하는지 여부를 판정한다. 만일 결과가 긍정이면, 신원 인증의 요청은 검증된다.
단계(208 및 210)가 끝난 후, 기본 특징 코드와 특징 코드가 획득된다. 신원 인증을 요청하는 사람의 신원 인증이 검증되는지의 여부는 단계(202 및 208)에서 적용된 수집 알고리즘에 대응하는 비교 알고리즘을 사용하여 두 특징 코드를 비교함으로써 판정된다. 수집 알고리즘에 대응하는 비교 알고리즘을 선택하는 이유는 비교 프로세스가 복잡한 매칭 프로세스이기 때문이다. 특정한 상세 내용은 예시적인 제 1 실시예에서 이미 설명되었으며 본 명세서에서는 생략될 것이다. 특정한 상세 내용은 예시적인 제 1 실시예를 참조할 수 있다.
예시적인 본 실시예에서, 아이폰™ 4S 셀 폰의 수집 알고리즘(A002)은 단계(202 및 208)에서 미리 설정된 지문 인식 알고리즘 구성 테이블을 검색하기 위해 적용되며, 아이폰™ 4S 셀 폰의 수집 알고리즘(A002)에 대응하는 비교 알고리즘(B002)이 검색된다. 유사하게, JNI 방법을 사용함으로써, 등록된 지문 이미지 파일의 특징 코드, 즉 기본 특징 코드, 및 인증될 특징 코드는 입력으로서 사용되며, 아이폰™ 4S 셀 폰의 제조자에 의해 제공된 DLL 내 지문 수집 알고리즘(B002)의 함수 인터페이스가 매칭 동작을 수행하기 위해 호출된다. 인증될 특징 코드와 기본 특징 코드는 두 지문 특징 코드들 간의 유사도에 따라 이들 두 코드가 동일 사용자에 해당하는지 여부를 판정하기 위해 비교된다. 매칭 결과는 다시 미스터 장의 아이폰™ 4S 셀 폰으로 전송될 것이며, 이렇게 하여 미스터 장의 원격 신원 인증이 검증되며 그래서 그는 다른 원격 애플리케이션의 동작으로 진행할 수 있다.
예시적인 제 2 실시예에서, 미스터 장은 샤오미 2S 셀 폰을 사용하여 지문 정보를 등록하고, 그런 다음 아이폰™ 4S 셀 폰을 사용하여 인증될 특징 코드를 업로드한다. 기존의 기술에서, 두 단말 디바이스에 의해 업로드된 특징 코드는 직접 지문 검증 센터 시스템에 의해 매칭되어 이들 특징 코드가 동일 사용자로부터 나온 것이 아니라고 결론짓는다. 이것은 미스터 장의 신원 인증의 실패를 초래할 것이다. 본 개시에 따라서 인간의 생물학적 특징을 사용하여 신원 인증을 수행하기 위한 예시적인 방법을 이용함으로써, 인증될 특징 코드를 제공하는 아이폰™ 4S 셀 폰의 수집 알고리즘은 미스터 장의 등록된 지문 이미지 파일의 특징 코드를 수집하기 위해 적용된다. 아이폰™ 4S 셀 폰의 수집 알고리즘에 대응하는 비교 알고리즘은 등록된 지문 이미지 파일의 특징 코드, 즉 기본 파일을 아이폰™ 4S에 의해 업로드된 인증될 특징 코드와 비교하는 단계를 수행하기 위해 적용된다. 동일한 수집 알고리즘, 즉 아이폰™ 4S 셀 폰의 수집 알고리즘, 및 대응하는 비교 알고리즘, 즉 아이폰™ 4S 셀 폰의 비교 알고리즘이 적용되기 때문에, 미스터 장의 원격 신원 인증은 성공적으로 검증되며, 상이한 공급자의 단말 디바이스의 상호 사용 또는 통신이 성취된다.
도 3은 본 개시의 예시적인 제 3 실시예에 따라서 인간의 생물학적 특징을 이용하여 신원 인증을 수행하기 위한 예시적인 방법을 예시하는 플로우차트이다. 예시적인 본 실시예에서, 신원 인증을 요청하는 사람의 단말 디바이스는 신원 인증을 요청하는 사람의 인간의 생물학적 특징 파일 또는 신원 인증을 요청하는 사람의 인간의 생물학적 특징의 인증될 특징 코드 중 어느 하나를 제공할 수 있다. 예시적인 제 1 실시예 및 예시적인 제 2 실시예의 부분과 동일한 예시적인 본 실시예의 부분은 간략하게 할 목적을 위해 설명되지 않는다. 예시적인 본 실시예의 다른 예시적인 실시예와의 차이는 본 명세서에서 도 3을 참조하여 강조된다.
단계(300)에서, 특정 신원의 인간의 생물학적 특징 파일이 수신되어 기본 파일로서 사용된다.
예를 들면, 미스터 장은 샤오미 2S 셀 폰을 사용하여 지문 정보를 등록한다. 미스터 장의 사용자 신원증명(0001), 등록될 지문 이미지 파일(0001.jpg) 및 샤오미 2S 셀 폰의 타입 정보 및/또는 모델 정보는 샤오미 2S 셀 폰에 의해 업로드되고 지문 검증 센터 시스템에 의해 수신되며, 지문 데이터베이스에 저장된다. 이렇게 하여 미스터 장의 지문 등록 프로세스는 완료된다.
단계(302)에서, 특정 신원의 신원 인증 요청이 수신된다.
인간의 생물학적 특징 파일 또는 특징 코드를 제공할 수 있는 단말 디바이스는 신원 인증을 요청하는 사람에 의해 자신의 인간의 생물학적 특징을 입력하는데 사용된다. 그런 다음 필요한 전 처리가 신원 인증을 요청하는 사람에 의해 입력된 인간의 생물학적 특징에 적용된 후, 인간의 생물학적 특징 파일이 생성된다. 신원 인증을 요청하는 사람의 인증될 특징 코드는 특징 코드 수집 기능을 가진 단말 디바이스에 의해 그 단말 디바이스가 갖고 있는 수집 알고리즘을 이용하여 생성될 수 있다. 신원 인증 요청이 전송된다. 인간의 생물학적 특징 파일 또는 신원 인증을 요청하는 사람의 인증될 특징 코드가 신원 인증의 디바이스 또는 시스템에 의해 수신된다.
인증될 특징 코드 이외에, 신원 인증을 요청하는 사람의 단말 디바이스에 의해 전송된 신원 인증 요청은 추가로 신원 인증을 요청하는 사람의 사용자 신원증명 및 신원 인증을 요청하는 사람의 단말 디바이스의 타입 정보 및/또는 모델 정보를 포함한다.
예를 들면, 미스터 장은 미스터 장이 아이폰™ 4S 셀 폰의 소프트웨어 애플리케이션을 사용할 때 원격 신원 인증을 수행하는 것이 필요하다. 미스터 장은 그의 지문 이미지를 아이폰™ 4S 셀 폰의 지문 센서를 통해 입력한다. 아이폰™ 4S 셀 폰은 지문 특징 코드를 수집하는 기능을 갖고 있기 때문에, 인증될 지문 이미지가 생성된 후, 아이폰™ 4S 셀 폰은 자신이 갖고 있는 지문 수집 알고리즘(A002)을 사용하여 인증될 지문 이미지로부터 인증될 특징 코드를 수집한다. 이후, 아이폰™ 4S 셀 폰은 신원 인증 요청을 지문 검증 센터 시스템으로 전송한다. 이 요청은 인증될 지문 이미지 파일 또는 인증될 특징 코드, 미스터 장의 사용자 신원증명(0001), 및 아이폰™ 4S 셀 폰의 타입 정보 및/또는 모델 정보를 포함한다. 지문 검증 센터 시스템은 이 정보를 수신한다.
단계(304)에서, 본 기술은 수신된 신원 인증 요청이 신원 인증을 요청하는 사람의 인간의 생물학적 특징 파일을 제공하는지 아니면 신원 인증을 요청하는 사람에 의해 신원 인증을 요청하는 사람의 단말 디바이스를 통해 수집된 특징 코드를 제공하는지를 판정한다. 만일 신원 인증을 요청하는 사람의 인간의 생물학적 특징 파일이 제공되면, 단계(306)가 수행된다. 만일 신원 인증을 요청하는 사람에 의해 신원 인증을 요청하는 사람의 단말 디바이스를 통해 수집된 특징 코드가 제공되면, 단계(308)가 수행된다.
신원 인증을 요청하는 사람의 인간의 생물학적 특징 파일 또는 인증될 특징 코드 중 어느 하나는 단말 디바이스에 의해 업로드된 신원 인증 요청에서 제공될 수 있기 때문에, 신원 인증 요청이 신원 인증의 디바이스 또는 시스템에 의해 수신된 후, 신원 인증 요청에 포함된 정보가 먼저 판독되어 어느 형태의 인증될 정보가 단말 디바이스에 의해 제공되었는지를 판정하며 인증될 정보의 판정된 형태에 따라서 상이한 단계가 결정된다.
예를 들면, 아이폰™ 4S 셀 폰에 의해 업로드된 정보가 지문 이미지 파일일 때, 단계(306)가 수행된다. 아이폰™ 4S 셀 폰에 의해 업로드된 정보가 인증될 특징 코드일 때, 단계(308)가 수행된다.
단계(306)에서, 특징 코드는 특정 수집 알고리즘을 사용하여, 신원 인증을 요청하는 사람의 인간의 생물학적 특징 파일로부터 수집되며, 이후 단계(312)가 수행된다.
단말이 신원 인증을 요청하는 사람의 수신될 특징 코드 대신 신원 인증을 요청하는 사람의 인간의 생물학적 특징 파일을 제공하기 때문에, 특정 수집 알고리즘은 신원 인증을 요청하는 사람의 수신된 인간의 생물학적 특징 파일로부터 인증될 특징 코드를 수집하기 위해 적용된다. 상이한 공급자의 단말 디바이스의 상호 사용 또는 통신을 성취하기 위해, 특정 수집 알고리즘은 후속 단계에서 기본 파일로부터 기본 특징 코드를 수집하는데 적용되는 것이 필요하다. 예를 들면, 신원 인증을 요청하는 사람의 단말 디바이스에 대응하는 수집 알고리즘, 또는 기본 파일을 제공하는 단말 디바이스에 대응하는 수집 알고리즘이 특정 수집 알고리즘으로서 사용될 수 있다.
먼저, 신원 인증을 요청하는 사람의 인간의 생물학적 특징 파일을 제공하는 단말 디바이스의 타입 및/또는 모델 정보가 획득된다. 대안으로, 기본 파일을 제공하는 단말 디바이스의 타입 및/또는 모델 정보가 획득된다. 단말 디바이스에 의해 적용된 수집 알고리즘은 단말 디바이스의 타입 및/또는 모델 정보에 따라서 검색된다. 마지막으로, 검색된 수집 알고리즘을 이용함으로써, 특징 코드가 신원 인증을 요청하는 사람의 인간의 생물학적 특징 파일로부터 수집된다. 인증될 특징 코드가 수집된 후, 단계(312)가 수행된다.
예를 들면, 미스터 장의 등록된 지문 이미지 파일, 즉 기본 파일을 제공하는 샤오미 2S 셀 폰 또는 미스터 장의 인증될 지문 이미지 파일을 제공하는 아이폰™ 4S 셀 폰 중 어느 하나가 선택된다. 본 예에서, 샤오미 2S 셀 폰이 선택된다. 그러면, 샤오미 2S 셀 폰의 타입 정보 및/또는 모델 정보에 따라서, 미리 설정된 지문 인식 알고리즘 구성에 액세스함으로써 샤오미 2S 셀 폰에 대응하는 지문 수집 알고리즘(A001)이 검색된다. 마지막으로, JNI 방법을 적용하고, 등록된 지문 이미지를 입력으로 사용하고, 샤오미 2S 셀 폰의 제조자에 의해 제공된 DLL 내 지문 수집 알고리즘(A001)의 함수 인터페이스를 호출함으로써, 신원 인증을 요청하는 사람의 특징 코드가 취득된다. 이후, 단계(312)가 수행된다.
단계(308)에서, 신원 인증을 요청하는 사람의 단말 디바이스의 타입 및/또는 모델 정보가 획득된다.
신원 인증을 요청하는 사람의 특징 코드가 단말 디바이스에 의해 제공되기 때문에, 인증될 기본 특징 코드는 기본 파일로부터 수집되는 것이 필요하다. 상이한 공급자의 단말 디바이스의 상호 사용 또는 통신을 성취하기 위해, 기본 특징 코드를 수집하기 위해 적용된 수집 알고리즘은 인증될 특징 코드를 수집하기 위한 수집 알고리즘과 동일할 것이 요구된다. 그러므로 기본 특징 코드를 수집한 후, 신원 인증을 요청하는 사람의 단말 디바이스의 타입 정보 및/또는 모델 정보가 획득되어야 하며 이후 대응하는 수집 알고리즘이 선택될 수 있다.
단계(302)에서, 신원 인증을 요청하는 사람의 단말 디바이스에 의해 전송된 신원 인증 요청에서, 인증될 특징 코드 이외에, 단말 디바이스의 타입 정보 및/또는 모델 정보가 또한 포함된다. 그러므로 신원 인증 요청에서 대응하는 정보를 판독하여, 단말 디바이스 아이폰™ 4S 셀 폰의 타입 정보 및/또는 모델 정보가 획득된다.
단계(310)에서, 신원 인증을 요청하는 사람의 단말 디바이스의 타입 및/또는 모델 정보에 따라서, 신원 인증을 요청하는 사람의 단말 디바이스에 의해 적용된 특징 코드를 수집하기 위한 수집 알고리즘이 검색된다.
예를 들면, 아이폰™ 4S 셀 폰에 대응하는 지문 수집 알고리즘(A002)은 신원 인증을 요청하는 사람의 단말 디바이스, 즉 아이폰™ 4S 셀 폰의 타입 정보 및/또는 모델 정보에 따라서 미리 설정된 지문 인식 알고리즘 구성 테이블에 액세스함으로써 획득된다.
단계(312)에서, 기본 특징 코드가 기본 파일로부터 수집된다. 기본 특징 코드를 수집하기 위해 적용된 알고리즘은 신원 인증을 요청하는 사람의 특징 코드를 수집하기 위한 알고리즘과 일치하거나 매칭된다.
먼저, 신원 인증을 요청하는 사람의 기본 파일이 판독된다. 예시적인 본 실시예에서, 미스터 장의 등록된 지문 이미지 파일, 즉 기본 파일은 단계(300)에서 지문 데이터베이스에 저장되어 있다. 신원 인증 요청을 전송하는 단계에서 미스터 장에 의해 제공된 사용자 신원증명(0001)에 따라서, 사용자 신원증명(0001)의 대응하는 데이터 레코드는 지문 데이터베이스에 액세스함으로써 발견된다. 대응하는 데이터 레코드가 발견된 후, 등록된 지문 이미지 파일의 저장 경로 및 파일명이 추출된다. 그런 다음 그 경로에 찾아가서 등록된 지문 이미지 파일(0001.jpg)이 판독된다.
그 다음, 기본 파일의 기본 특징 코드가 수집된다. 상이한 공급자의 단말 디바이스의 상호 사용 또는 통신의 요구를 이행하기 위해, 기본 특징 코드를 수집하기 위해 적용된 수집 알고리즘은 인증될 특징 코드를 수집하기 위한 단계에서 적용된 수집 알고리즘과 동일하거나, 일치하거나, 또는 매칭되는 것이 필요하다. 만일 신원 인증을 요청하는 사람의 인간의 생물학적 특징 파일이 신원 인증 요청에서 제공되면, 단계(306)에서 선택된 특정 수집 알고리즘이 적용되어야 한다. 그렇지 않고 신원 인증을 요청하는 사람의 특징 코드가 신원 인증 요청에서 제공되면, 단계(310)에서 검색된 수집 알고리즘이 적용된다.
예를 들면, 만일 미스터 장의 지문 이미지 파일이 신원 인증 요청에서 제공되면, 단계(306)에서 선택된 특정 수집 알고리즘, 즉 샤오미 2S 셀 폰에 대응하는 수집 알고리즘(A001)이 적용된다. 그렇지 않고 미스터 장의 지문 이미지의 식별된 특징 코드가 신원 인증 요청에서 제공되면, 단계(310)에서 검색된 수집 알고리즘, 즉 아이폰™ 4S 셀 폰에 대응하는 수집 알고리즘(A002)이 적용된다. 그 다음, JNI 방법을 적용하고, 등록된 지문 이미지 파일, 즉 기본 파일을 입력으로 사용하고, 단말 디바이스의 제조자에 의해 제공된 DLL 내 지문 수집 알고리즘의 함수 인터페이스를 호출함으로써, 등록된 지문 이미지의 특징 코드, 즉 기본 특징 코드가 검색된다.
단계(314)에서, 본 기술은 기본 특징 코드와 특징 코드가 동일한 인간의 생물학적 특징에 해당하는지 여부를 판정한다. 만일 결과가 긍정이면, 신원 인증 요청은 검증된다.
전술한 단계가 끝난 후, 기본 특징 코드 및 특징 코드가 획득된다. 기본 특징 코드 및 특징 코드를 수집하는 수집 알고리즘에 대응하는 비교 알고리즘은 두 코드를 비교하여 신원 인증을 요청하는 사람이 신원 인증을 통과하는지 여부를 판정하는데 사용된다. 수집 알고리즘에 대응하는 비교 알고리즘을 선택하는 이유는 비교 프로세스가 복잡한 매칭 프로세스이기 때문이다. 특정한 상세 내용은 예시적인 제 1 실시예에서 이미 설명되었기에 본 명세서에서 상세히 설명되지 않으며, 예시적인 제 1 실시예를 참조할 수 있다.
만일 신원 인증을 요청하는 사람의 인간의 생물학적 특징 코드가 신원 인증 요청에서 제공되며, 단계(306)에서 선택된 특정 수집 알고리즘에 대응하는 비교 알고리즘이 선택된다. 만일 신원 인증을 요청하는 사람의 인증될 특징 코드가 신원 인증 요청에서 제공되면, 단계(310)에서 검색된 수집 알고리즘에 대응하는 비교 알고리즘이 선택된다. 이후, 선택된 비교 알고리즘은 인증될 획득된 특징 코드를 기본 특징 코드와 비교하기 위해 적용된다.
본 실시예에서, 만일 신원 인증 요청이 아이폰™ 4S 셀 폰에 의해 업로드된 지문 이미지 파일을 포함하고 있으면, 샤오미 2S 셀 폰의 수집 알고리즘(A001)이 단계(306)에서 특정 수집 알고리즘으로서 선택된다. 미리 설정된 지문 인식 알고리즘 구성 테이블이 검색되어 샤오미 2S 셀 폰의 수집 알고리즘(A001)에 대응하는 비교 알고리즘(B001)을 검색한다. 유사하게, 만일 신원 인증 요청이 아이폰™ 4S 셀 폰에 의해 업로드된 인증될 특징 코드를 포함하고 있으면, 단계(310)에서 아이폰™ 4S 셀 폰의 수집 알고리즘(A002)이 검색된다. 미리 설정된 지문 인식 알고리즘 구성 테이블이 검색되어 아이폰™ 4S 셀 폰의 수집 알고리즘(A002)에 대응하는 비교 알고리즘(B002)을 검색한다.
비교 알고리즘이 선택된 후, 예를 들면 JNI 방법이 적용될 수 있다. 등록된 지문 이미지 파일의 특징 코드, 즉 기본 특징 코드, 및 인증될 특징 코드가 입력으로서 사용된다. 제조자에 의해 제공된 DLL 내 선택된 비교 알고리즘의 함수 인터페이스는 지문 특징 코드를 비교하기 위해 호출되는 매칭 동작을 수행한다. 두 지문 특징 코드 간의 유사도에 따라서, 호출된 함수는 인증될 특징 코드와 기본 특징 코드가 동일 사용자의 지문에 해당한다고 판정한다. 비교 결과는 다시 미스터 장의 아이폰™ 4S 셀 폰으로 전송될 것이며, 그래서 미스터 장의 원격 신원 인증이 검증되고 그는 원격 애플리케이션의 동작을 수행하기 위해 진행할 수 있다.
예시적인 제 3 실시예에서, 미스터 장은 샤오미 2S 셀 폰을 사용하여 지문 정보를 등록하고, 그런 다음, 그는 아이폰™ 4S 셀 폰을 사용하여 지문 이미지 파일 또는 인증될 특징 코드를 업로드한다. 기존 기술 하에서, 두 단말 디바이스에 의해 업로드된 특징 코드는 직접 지문 검증 센터 시스템에 의해 비교되며, 지문 검증 센터 시스템은 이들 두 코드가 동일 사용자로부터 나온 것이 아니라고 결론지을 것이고, 이것은 미스터 장의 신원 인증의 실패를 초래할 것이다. 본 개시에 따라서 인간의 생물학적 특징을 사용하여 신원 인증을 수행하기 위한 예시적인 방법을 이용함으로써, 지문 검증 센터 시스템은 먼저 신원 인증을 요청하는 사람의 단말 디바이스에 의해 제공된 인증될 정보의 타입을 판정하고, 상이한 두 가지 타입의 인증될 정보에 따라서, 이들 각각의 대응하는 동작을 수행한다. 예를 들면, 동일한 수집 알고리즘이 등록된 지문 이미지 파일로부터 특징 코드, 즉 기본 특징 코드, 및 인증될 지문 이미지 파일로부터 인증될 특징 코드를 수집하기 위해 적용된다. 이후, 수집 알고리즘에 대응하는 비교 알고리즘이 두 특징 코드를 비교하기 위해 적용된다. 그래서, 비교 결과에 따라서, 미스터 장은 성공적으로 신원 인증을 통과하고, 그럼으로써 상이한 공급자의 단말 디바이스의 상호 사용 또는 통신을 구현한다.
전술한 예시적인 제 3 실시예에서, 본 개시는 인간의 생물학적 특징을 이용하여 신원 인증을 수행하기 위한 예시적인 방법을 제공한다. 이에 상응하여, 본 개시는 또한 인간의 생물학적 특징을 이용하여 신원 인증을 수행하기 위한 예시적인 디바이스를 제공한다. 디바이스 실시예는 방법 실시예와 유사하기 때문에, 디바이스 실시예는 간략하게 설명된다. 예시적인 디바이스 실시예의 관련 부분은 예시적인 방법 실시예의 대응하는 부분을 참조할 수 있다. 다음의 예시적인 디바이스 실시예는 단지 예시에 불과하다.
도 4는 본 개시의 예시적인 제 4 실시예에 따라서 인간의 생물학적 특징을 이용하여 신원 인증을 수행하기 위한 예시적인 디바이스(400)의 블록도이다. 도 4에서 도시된 바와 같이, 디바이스(400)는 하나 이상의 프로세서(들)(402) 또는 데이터 처리 유닛(들) 및 메모리(404)를 포함할 수 있다. 메모리(404)는 컴퓨터 판독가능한 매체의 일 예이다. 메모리(404)는 기본 파일 수신 유닛(406), 특징 코드 취득 유닛(408), 기본 특징 코드 수집 유닛(410) 및 판정 유닛(412)을 포함하는 복수의 모듈을 저장할 수 있다.
기본 파일 수신 유닛(406)은 특정 신원에 대응하는 인간의 생물학적 특징 파일을 수신하고 그러한 파일을 기본 파일로서 사용한다.
예를 들면, 기본 파일 수신 유닛(406)은 단말 디바이스에 의해 제공된 특정 사용자의 인간의 생물학적 특징 파일을 수신하고, 그 파일을 저장하여 특정 사용자의 인간의 생물학적 특징의 등록 프로세스를 완료한다. 등록된 인간의 생물학적 특징 파일은 차후의 신원 인증을 위한 기본 파일로서 사용된다. 인간의 생물학적 특징 파일을 수신하는 것 이외에, 기본 파일 수신 유닛(406)은 또한 특정 사용자의 사용자 신원증명, 및 기본 파일을 제공하는 단말 디바이스의 타입 정보 및/또는 모델 정보를 수신한다.
특징 코드 취득 유닛(408)은 신원 인증을 요청하는 사람의 인간의 생물학적 특징 파일을 취득하고 신원 인증을 요청하는 사람의 인간의 생물학적 특징으로부터 특징 코드를 수집한다.
예를 들면, 특징 코드 취득 유닛(408)은 파일 수신 서브유닛(408-2), 디바이스 정보 취득 서브유닛(408-4), 수집 알고리즘 취득 서브유닛(408-6), 및 제 1 특징 코드 수집 서브유닛(408-8)을 포함할 수 있다.
파일 수신 서브유닛(408-2)은 신원 인증을 요청하는 사람의 인간의 생물학적 특징 파일을 수신하고, 또한 신원 인증을 요청하는 사람의 사용자 신원증명 및 신원 인증을 요청하는 사람의 단말 디바이스의 타입 정보 및/또는 모델 정보를 수신한다.
디바이스 정보 취득 서브유닛(408-4)은 신원 인증을 요청하는 사람에 의해 사용되고, 신원 인증을 요청하는 사람의 인간의 생물학적 특징 파일을 제공하는 단말 디바이스의 타입 정보 및/또는 모델 정보, 또는 기본 파일을 제공하는 단말 디바이스의 타입 및/또는 모델 정보를 취득한다.
상이한 공급자의 단말 디바이스의 상호 사용 또는 통신을 성취하기 위해, 동일하거나 또는 매칭되는 수집 알고리즘이 기본 특징 코드 및 인증될 특징 코드를 수집하는 단계에서 적용되는 것이 필요하다. 이 단계에서, 예를 들면 본 기술은 기본 파일을 제공하는 단말 디바이스에 대응하는 수집 알고리즘, 또는 신원 인증을 요청하는 사람의 단말 디바이스에 대응하는 수집 알고리즘을 선택할 수 있다. 디바이스 정보 취득 서브유닛(408-4)은 상기 두 단말 디바이스 중 어느 하나를 선택하고, 선택된 단말 디바이스의 타입 정보 및/또는 모델 정보를 취득할 수 있다.
수집 알고리즘 취득 서브유닛(408-6)은 디바이스 정보 취득 서브유닛(408-4)에 의해 출력된 단말 디바이스의 타입 정보 및/또는 모델 정보에 따라서 단말 디바이스의 수집 알고리즘을 검색하거나 취득한다.
제 1 특징 코드 수집 서브유닛(408-8)은 수집 알고리즘 취득 서브유닛(408-6)에 의해 출력된 수집 알고리즘을 특정 수집 알고리즘으로서 적용하고, 특정 수집 알고리즘을 사용하여 신원 인증을 요청하는 사람의 인간의 생물학적 특징 파일로부터 특징 코드를 수집한다.
기본 특징 코드 수집 유닛(410)은 기본 파일 수신 유닛(406)에 의해 수신된 기본 파일을 판독하고, 기본 파일로부터 기본 특징 코드를 수집한다. 기본 특징 코드를 수집하기 위해 적용된 알고리즘은 특징 코드 취득 유닛(408)에 의해 적용된 수집 알고리즘과 동일하거나 일치한다.
예를 들면, 기본 특징 코드를 수집하는 단계 이전에, 먼저 저장된 인간의 생물학적 특징 데이터는 파일 수신 서브유닛(408-2)에 의해 수신된, 신원 인증을 요청하는 사람의 사용자 신원증명에 따라서 검색될 것이다. 신원 인증을 요청하는 사람의 사용자 신원증명에 대응하는 기본 파일이 검색되며 신원 인증을 요청하는 사람의 사용자 신원증명에 대응하는 기본 파일을 제공하는 단말 디바이스의 타입 정보 및/또는 모델 정보가 또한 검색된다.
상이한 공급자의 단말 디바이스의 상호 사용 또는 통신을 성취하기 위해, 동일하거나 또는 매칭되는 수집 알고리즘이 기본 특징 코드 및 인증될 특징 코드를 수집하는 단계에서 적용되는 것이 필요하다. 예시적인 본 실시예에서, 수집 알고리즘 취득 서브유닛(408-6)에 의해 출력된 수집 알고리즘은 특징 코드를 수집하는 단계에서 제 1 특징 코드 수집 서브유닛(408-8)에 의해 적용될 수 있다. 그래서 수집 알고리즘 취득 서브유닛(408-6)에 의해 출력된 수집 알고리즘은 또한 기본 파일로부터 기본 특징 코드를 수집하는 기본 특징 코드 수집 유닛(410)에 의해 적용된다.
판정 유닛(412)은 기본 특징 코드와 특징 코드가 동일한 인간의 생물학적 특징에 해당하는지 여부를 판정하고 판정 결과를 출력한다.
판정 유닛(412)은 비교 알고리즘 선택 서브유닛(412-2) 및 비교 서브유닛(412-4)을 포함할 수 있다.
비교 알고리즘 선택 서브유닛(412-2)은 특징 코드 취득 유닛(408) 및 기본 특징 코드 수집 유닛(410)에 의해 적용된 수집 알고리즘에 대응하는 비교 알고리즘을 선택한다.
특징 코드의 비교 프로세스는 두 특징 코드의 유사도가 판정되는 매칭 프로세스이다. 비교 알고리즘은 특징 코드 내 특징 포인트의 형태, 위치, 수와 같은 정보를 정확히 식별하리라 예상된다. 그래서, 수집 알고리즘에 대응하는 비교 알고리즘은 매칭 프로세스의 정확도를 강화하기 위해 적용되어야 한다.
예를 들면, 수집 알고리즘 취득 서브유닛(408-6)에 의해 출력된 수집 알고리즘은 기본 특징 코드를 수집하는 단계 및 인증될 특징 코드를 수집하는 단계에서 모두 적용된다. 그래서 비교 알고리즘 선택 서브유닛(412-2)은 미리 설정된 인간의 생물학적 특징 인식 알고리즘 구성 테이블을 검색하여 수집 알고리즘 취득 서브유닛(408-6)에 의해 출력된 수집 알고리즘에 대응하는 비교 알고리즘을 검색하여 온다.
비교 서브유닛(412-4)은 비교 알고리즘을 사용하여, 기본 특징 코드와 특징 코드가 동일한 인간의 생물학적 특징에 해당하는지를 비교하고, 판정 결과를 출력한다.
예를 들면, 비교 서브유닛(412-4)은 제 1 특징 코드 수집 서브유닛(408-8)에 의해 출력된 특징 코드 및 기본 특징 코드 수집 유닛(410)에 의해 출력된 기본 특징 코드를 수신하고, 비교 알고리즘 선택 서브유닛(412-2)에 의해 검색된 비교 알고리즘을 사용하여 인증될 특징 코드와 기본 특징 코드를 비교하고, 기본 특징 코드와 특징 코드가 동일한 인간의 생물학적 특징에 해당하는지 여부를 판정하여 판정 결과를 출력한다.
도 5는 본 개시의 예시적인 제 5 실시예에 따라서 인간의 생물학적 특징을 이용하여 신원 인증을 수행하기 위한 예시적인 디바이스(500)의 블록도이다. 예시적인 제 4 실시예와 동일하거나 유사한 예시적이 제 5 실시예의 부분은 본 명세서에서 생략되며, 관련 설명은 제 4 실시예로 언급될 수 있다.
도 5에서 도시된 바와 같이, 디바이스(500)는 하나 이상의 프로세서(들)(502) 또는 데이터 처리 유닛(들) 및 메모리(504)를 포함할 수 있다. 메모리(504)는 컴퓨터 판독가능한 매체의 일 예이다. 메모리(504)는 기본 파일 수신 유닛(506), 특징 코드 취득 유닛(508), 제 1 디바이스 정보 취득 유닛(510), 제 1 수집 알고리즘 취득 유닛(512), 기본 특징 코드 수집 유닛(514), 및 판정 유닛(516)을 포함하는 복수의 모듈을 저장할 수 있다.
기본 파일 수신 유닛(506)은 특정 신원에 대응하는 인간의 생물학적 특징 파일을 수신하고 그러한 파일을 기본 파일로서 사용한다.
특징 코드 취득 유닛(508)은 신원 인증을 요청하는 사람에 의해 신원 인증을 요청하는 사람의 단말 디바이스를 통해 수집된 인간의 생물학적 특징의 특징 코드를 수신한다.
제 1 디바이스 정보 취득 유닛(510)은 신원 인증을 요청하는 사람의 단말 디바이스의 타입 및/또는 모델 정보를 취득한다.
상이한 공급자의 단말 디바이스의 상호 사용 또는 통신을 성취하기 위해, 동일하거나 또는 매칭되는 수집 알고리즘이 기본 특징 코드 및 인증될 특징 코드를 수집하는 단계에서 적용되는 것이 필요하다. 예시적인 본 실시예에서, 신원 인증을 요청하는 사람의 단말 디바이스에 의해 수집된 인간의 생물학적 특징으로부터 수집된 특징 코드는 특징 코드 취득 유닛(508)에 의해 수신된다. 이에 상응하여, 신원 인증을 요청하는 사람의 단말 디바이스에 대응하는 수집 알고리즘이 기본 파일로부터 기본 특징 코드를 수집하기 위해 선택되어야 한다. 따라서, 신원 인증을 요청하는 단말 디바이스의 타입 및/또는 모델 정보가 맨 먼저 취득되어야 한다.
제 1 수집 알고리즘 취득 유닛(512)은 신원 인증을 요청하는 단말 디바이스의 타입 및/또는 모델 정보에 따라서, 특징 코드를 수집하기 위해 단말 디바이스에 의해 적용된 수집 알고리즘을 검색한다.
제 1 수집 알고리즘 취득 유닛(512)은 제 1 디바이스 정보 취득 유닛(510)에 의해 출력된 신원 인증을 요청하는 단말 디바이스의 타입 및/또는 모델 정보를 수신하고, 미리 설정된 인간의 생물학적 특징 인식 알고리즘 구성 정보를 검색하고, 신원 인증을 요청하는 단말 디바이스의 타입 정보 및/또는 모델 정보에 대응하는 수집 알고리즘을 검색한다.
기본 특징 코드 수집 유닛(514)은 기본 파일 수신 유닛(506)에 의해 수신된 기본 파일을 판독하고, 기본 파일로부터 기본 특징 코드를 수집한다. 기본 특징 코드를 수집하기 위한 수집 알고리즘은 특징 코드 취득 유닛(508)에 의해 적용된 수집 알고리즘과 동일하거나 일치한다.
상이한 공급자의 단말 디바이스의 상호 사용 또는 통신을 성취하기 위해, 동일하거나 또는 매칭되는 수집 알고리즘이 기본 특징 코드 및 인증될 특징 코드를 수집하는 단계에서 적용되는 것이 필요하다. 이러한 실시예에서, 신원 인증을 요청하는 사람의 특징 코드는 특징 코드 취득 유닛(508)에 의해 수신된다. 신원 인증을 요청하는 사람의 단말 디바이스의 타입 및/또는 모델 정보에 대응하는 수집 알고리즘은 제 1 수집 알고리즘 취득 유닛(512)에 의해 검색되고 출력된다. 기본 특징 코드 수집 유닛(514)은 제 1 수집 알고리즘 취득 유닛(512)에 의해 출력된 수집 알고리즘을 수신하고 그 수집 알고리즘을 사용하여 기본 파일로부터 기본 특징 코드를 수집한다.
판정 유닛(516)은 기본 특징 코드와 특징 코드가 동일한 인간의 생물학적 특징에 해당하는지 여부를 판정하고 판정 결과를 출력한다.
예를 들면, 판정 유닛(516)은 비교 알고리즘 선택 서브유닛(516-2) 및 비교 서브유닛(516-4)을 포함할 수 있다.
비교 알고리즘 선택 서브유닛(516-2)은 특징 코드 수집 유닛(508) 및 기본 특징 코드 수집 유닛(514)에 의해 적용된 수집 알고리즘에 대응하는 비교 알고리즘을 선택한다.
예시적인 본 실시예에서, 신원 인증을 요청하는 사람의 특징 코드가 특징 코드 취득 유닛(508)에 의해 수신된다. 제 1 수집 알고리즘 취득 유닛(512)에 의해 출력된 신원 인증을 요청하는 사람의 단말 디바이스의 타입 및/또는 모델 정보에 대응하는 수집 알고리즘은 기본 특징 코드 수집 유닛(514)에 의해 기본 특징 코드를 수집하는 단계에서 적용된다. 그래서 비교 알고리즘 선택 서브유닛(516-2)은 미리 설정된 인간의 생물학적 특징 인식 알고리즘 구성 정보를 검색하여 제 1 수집 알고리즘 취득 유닛(512)에 의해 출력된 수집 알고리즘에 대응하는 비교 알고리즘을 검색하여 온다.
비교 서브유닛(516-4)은 비교 알고리즘을 사용하여, 기본 특징 코드와 특징 코드가 동일한 인간의 생물학적 특징에 해당하는지를 비교하고 판정 결과를 출력한다.
예를 들면, 비교 서브유닛(516-4)은 특징 코드 취득 유닛(508)에 의해 출력된 특징 코드 및 기본 특징 코드 수집 유닛(512)에 의해 출력된 기본 특징 코드를 수신하고, 비교 알고리즘 선택 서브유닛(516-2)에 의해 검색된 비교 알고리즘을 사용하여 인증될 특징 코드를 기본 특징 코드와 비교하고, 기본 특징 코드와 특징 코드가 동일한 인간의 생물학적 특징에 해당하는지 여부를 판정하고, 그 판정 결과를 출력한다.
도 6은 본 개시의 예시적인 제 6 실시예에 따라서 인간의 생물학적 특징을 이용하여 신원 인증을 수행하기 위한 예시적인 디바이스(600)의 블록도이다. 예시적인 제 4 및/또는 제 5 실시예와 동일하거나 유사한 예시적인 제 6 실시예의 부분은 본 명세서에서 생략되며, 관련된 설명은 제 4 및/또는 제 5 실시예로 언급될 수 있다.
도 6에서 도시된 바와 같이, 디바이스(600)는 하나 이상의 프로세서(들)(602) 또는 데이터 처리 유닛(들) 및 메모리(604)를 포함할 수 있다. 메모리(604)는 컴퓨터 판독가능한 매체의 일 예이다. 메모리(604)는 기본 파일 수신 유닛(606), 특징 코드 취득 유닛(608), 제 2 디바이스 정보 취득 유닛(610), 제 2 수집 알고리즘 취득 유닛(612), 기본 특징 코드 수집 유닛(614), 및 판정 유닛(616)을 포함하는 복수의 모듈을 저장할 수 있다.
기본 파일 수신 유닛(506)은 특정 신원의 인간의 생물학적 특징 파일을 수신하고 그러한 파일을 기본 파일로서 사용한다.
특징 코드 취득 유닛(608)은 특정 신원에 대해 신원 인증 요청이 수신될 때 신원 인증을 요청하는 사람의 인간의 생물학적 특징에 따라서 특징 코드를 수신한다.
예를 들면, 특징 코드 취득 유닛(608)은 요청 수신 서브유닛(608-2), 타입 정보 판정 서브유닛(608-4), 및 제 2 특징 코드 수집 서브유닛(608-6)을 포함할 수 있다.
요청 수신 서브유닛(608-2)은 신원 인증을 요청하는 사람의 인간의 생물학적 특징 파일 또는 특징 코드를 포함할 수 있는 특정 신원의 신원 인증 요청, 신원 인증을 요청하는 사람의 사용자 식별사용자 신원증명, 및 신원 인증을 요청하는 사람의 단말 디바이스의 타입 정보 및/또는 모델 정보를 수신한다.
타입 정보 판정 서브유닛(608-4)은 수신된 신원 인증 요청이 신원 인증을 요청하는 사람의 인간의 생물학적 특징 파일을 제공하는지, 아니면 신원 인증을 요청하는 사람에 의해 신원 인증을 요청하는 사람의 단말 디바이스를 통해 수집된 신원 인증을 요청하는 사람의 특징 코드를 제공하는지를 판정한다.
타입 판정 서브유닛(608-4)에 의해 판정된 결과가 신원 인증을 요청하는 사람에 의해 제공된 인간의 생물학적 특징 파일일 때, 제 2 특징 코드 수집 서브유닛(608-6)이 활성화되고, 특정 수집 알고리즘을 사용하여, 신원 인증을 요청하는 사람의 수신된 인간의 생물학적 특징 파일로부터 특징 코드를 수집한다.
상이한 공급자의 단말 디바이스의 상호 사용 또는 통신을 성취하기 위해, 동일하거나 또는 매칭되는 수집 알고리즘이 기본 특징 코드 및 인증될 특징 코드를 수집하는 단계에서 적용되는 것이 필요하다. 예를 들면, 본 기술은 기본 파일을 제공하는 단말 디바이스에 대응하는 수집 알고리즘 또는 신원 인증을 요청하는 사람의 단말 디바이스에 대응하는 수집 알고리즘 중 어느 하나를 선택할 수 있다. 그러므로 예시적인 본 실시예에서, 제 2 특징 코드 수집 서브유닛(608-6)은 상기 단말 디바이스 중에서 하나를 선택하고, 선택된 단말 디바이스의 타입 정보 및/또는 모델 정보를 획득하고, 미리 설정된 인간의 생물학적 특징 인식 알고리즘 구성 정보를 검색하여 선택된 단말 디바이스의 타입 정보 및/또는 모델 정보에 대응하는 수집 알고리즘을 특정 수집 알고리즘으로서 검색하여 오고, 그 특정 수집 알고리즘을 사용하여, 신원 인증을 요청하는 사람의 인간의 생물학적 특징 파일로부터 특징 코드를 수집한다. 제 2 특징 코드 수집 서브유닛(608-6)은 특정 수집 알고리즘을 기본 특징 코드 취득 유닛(614)으로 출력한다. 기본 특징 코드 취득 유닛(614)은 기본 파일로부터 기본 특징 코드를 수집하기 위해 동일하거나 또는 매칭되는 수집 알고리즘을 적용한다.
타입 판정 서브유닛(608-4)에 의해 판정된 결과가 신원 인증을 요청하는 사람의 단말 디바이스에 의해 수집된 인간의 생물학적 특징의 특징 코드일 때, 제 2 디바이스 정보 취득 유닛(610)이 활성화되고 신원 인증을 요청하는 단말 디바이스의 타입 및/또는 모델 정보를 검색한다.
타입 정보 판정 서브유닛(608-4)에 의해 판정된 결과가 신원 인증을 요청하는 사람의 단말 디바이스에 의해 수집된 인간의 생물학적 특징의 특징 코드일 때, 제 2 수집 알고리즘 취득 유닛(612)이 활성화되고 신원 인증을 요청하는 사람의 단말 디바이스의 타입 및/또는 모델 정보에 따라서, 특징 코드를 수집하기 위해 단말 디바이스에 적용된 수집 알고리즘을 검색한다.
기본 특징 코드 취득 유닛(614)은 기본 파일 수신 유닛(606)에 의해 수신된 기본 파일을 판독하고, 기본 파일로부터 기본 특징 코드를 수집한다. 기본 특징 코드를 수집하기 위한 수집 알고리즘은 특징 코드 취득 유닛(608)에 의해 적용된 수집 알고리즘과 동일하거나 또는 일치한다.
예시적인 본 실시예에서, 타입 판정 서브유닛(608-4)에 의해 판정된 결과가 신원 인증을 요청하는 사람에 의해 제공된 인간의 생물학적 특징 파일일 때, 기본 특징 코드 취득 유닛(614)은 제 2 특징 코드 수집 서브유닛(608-6)으로부터 출력된 특정 수집 알고리즘을 수신하여 기본 파일로부터 기본 특징 코드를 수집한다. 타입 판정 서브유닛(608-4)에 의해 판정된 결과가 신원 인증을 요청하는 사람의 단말 디바이스에 의해 수집된 인간의 생물학적 특징의 특징 코드일 때, 기본 생물학적 특징 유닛(614)은 제 2 수집 알고리즘 취득 유닛(612)에 의해 출력된 신원 인증을 요청하는 사람의 단말 디바이스에 대응하는 수집 알고리즘을 수신하여 기본 파일로부터 기본 특징 코드를 수집한다.
판정 유닛(616)은 기본 특징 코드와 특징 코드가 동일한 인간의 생물학적 특징에 해당하는지 여부를 판정하고 판정 결과를 출력한다.
예를 들면, 판정 유닛(616)은 비교 알고리즘 선택 서브유닛(616-2) 및 비교 서브유닛(616-4)을 포함할 수 있다.
비교 알고리즘 선택 서브유닛(616-2)은 특징 코드 수집 유닛(608) 및 기본 특징 코드 수집 유닛(614)에 의해 적용된 수집 알고리즘에 대응하는 비교 알고리즘을 선택한다.
예시적인 본 실시예에서, 타입 판정 서브유닛(608-4)에 의해 판정된 결과가 신원 인증을 요청하는 사람에 의해 제공된 인간의 생물학적 특징 파일일 때, 비교 알고리즘 선택 서브유닛(616-2)은 미리 설정된 인간의 생물학적 특징 인식 알고리즘 구성 정보로부터, 제 2 특징 코드 취득 서브유닛(608-6)에 의해 출력된 특정 수집 알고리즘에 대응하는 비교 알고리즘을 검색한다. 타입 판정 서브유닛(608-4)에 의해 판정된 결과가 신원 인증을 요청하는 사람에 의해 제공되고 신원 인증을 요청하는 사람의 단말 디바이스에 의해 수집된 인간의 생물학적 특징의 특징 코드일 때, 비교 알고리즘 선택 서브유닛(616-2)은 미리 설정된 인간의 생물학적 특징 알고리즘 구성 정보로부터, 제 2 수집 알고리즘 취득 유닛(612)에 의해 출력된 특정 수집 알고리즘에 대응하는 비교 알고리즘을 검색한다.
비교 서브유닛(616-4)은 비교 알고리즘을 사용하여, 기본 특징 코드와 특징 코드가 동일한 인간의 생물학적 특징에 해당하는지를 비교하고 판정 결과를 출력한다.
비교 서브유닛(616-4)은 특징 코드 취득 유닛(608)에 의해 출력된 특징 코드 및 기본 특징 코드 수집 유닛(614)에 의해 출력된 기본 특징 코드를 수신하고, 비교 알고리즘 선택 서브유닛(616-2)에 의해 검색된 비교 알고리즘을 사용하여 특징 코드를 기본 특징 코드와 비교하고, 기본 특징 코드와 특징 코드가 동일한 인간의 생물학적 특징에 해당하는지 여부를 판정하고, 그 판정 결과를 출력한다.
본 개시의 예시적인 실시예는 전술한 바와 같이 개시된다. 그러나 예시적인 실시예는 본 개시에 대해 어떠한 한정으로서 해석되지 않는다. 본 기술에서 통상의 지식을 가진 자라면 본 개시의 정신과 범위를 변경하지 않고 변형을 수행할 수 있다. 그러므로 본 개시의 보호 범위는 본 개시의 청구범위의 범위를 따라야 한다.
표준 구성에서, 디바이스, 단말 디바이스, 서버, 또는 시스템과 같이 본 개시에서 설명한 바와 같은 컴퓨팅 디바이스는 하나 이상의 중앙 처리 유닛(들)(central processing unit, CPU), 하나 이상의 입력/출력 인터페이스, 하나 이상의 네트워크 인터페이스, 및 메모리를 포함할 수 있다.
메모리는 컴퓨터 판독가능한 매체에 속하는 랜덤 액세스 메모리(random access memory, RAM)와 같은 비영구적 메모리 및/또는 판독 전용 메모리(read only memory. ROM) 및 플래시 랜덤 액세스 메모리(flash random access memory, 플래시RAM)과 같은 비휘발성 메모리를 포함할 수 있다. 메모리는 컴퓨터 판독가능한 매체의 예이다.
컴퓨터 판독가능한 매체는 정보 저장을 구현하는 임의의 방법 또는 기술을 사용하는 영구적 및 비영구적이고, 이동 가능한 및 이동 불가능한 매체를 포함한다. 정보는 컴퓨터 판독가능한 명령어, 데이터 구조, 소프트웨어 모듈, 또는 임의의 데이터일 수 있다. 컴퓨터 판독가능한 저장 매체의 예는 이것으로 한정되지 않지만, 컴퓨팅 디바이스에 의해 액세스 가능한 정보를 저장할 수 있는 상전이 메모리(phase-change memory, PCM), 정적 랜덤 액세스 메모리(static random access memory, SRAM), 동적 랜덤 액세스 메모리(dynamic random access memory, DRAM), 다른 타입의 RAM, ROM, 전기적으로 소거 가능한 프로그래머블 판독 전용 메모리(electrically erasable programmable read only memory, EEPROM), 플래시 메모리, 내부 메모리, CD-ROM, DVD, 광 메모리, 자기 테이프, 임의의 다른 자기 저장 디바이스, 또는 임의의 다른 비통신 매체를 포함할 수 있다. 본 명세서에서 정의된 바와 같이, 컴퓨터 판독가능한 매체는 변조된 데이터 신호 및 반송파와 같은 일시적인 매체는 포함하지 않는다.
본 기술에서 통상의 지식을 가진 자라면 예시적인 실시예는 방법, 시스템 또는 컴퓨터 소프트웨어 제품의 형태로 제시될 수 있다는 것을 이해할 것이다. 그래서, 본 기술은 하드웨어, 컴퓨터 소프트웨어, 또는 이들의 조합에 의해 구현될 수 있다. 또한, 본 기술은 컴퓨터 실행 가능한 명령어 또는 컴퓨터 판독 가능한 명령어를 포함하는 (이것으로 한정되지 않지만, 디스크, CD-ROM, 또는 광 저장 디바이스를 비롯한) 하나 이상의 컴퓨터 저장 매체의 형태인 컴퓨터 소프트웨어 제품으로서 구현될 수 있다.

Claims (20)

  1. 특정 신원의 인간의 생물학적 특징 파일(human biological characteristic file)을 기본 파일로서 수신하는 단계와,
    상기 특정 신원에 대응하는 신원 인증의 요청을 수신하는 단계와,
    신원 인증을 요청하는 사람의 인간의 생물학적 특징에 대응하는 제 1 특징 코드를 취득하는 단계와,
    상기 제 1 특징 코드를 수집하기 위한 수집 알고리즘과 매칭되는 제 2 특징 코드를 수집하기 위한 수집 알고리즘을 사용하여 상기 기본 파일로부터 상기 제 2 특징 코드를 수집하는 단계와,
    상기 제 2 특징 코드와 상기 제 1 특징 코드가 동일한 인간의 생물학적 특징에 해당하는지 여부를 판정하는 단계와,
    상기 제 2 특징 코드와 상기 제 1 특징 코드가 상기 동일한 인간의 생물학적 특징에 해당한다는 판정에 응답하여 상기 신원 인증의 요청을 검증하는 단계를 포함하는
    방법.
  2. 제 1 항에 있어서,
    상기 신원 인증을 요청하는 사람의 인간의 생물학적 특징에 대응하는 제 1 특징 코드를 취득하는 단계는,
    상기 신원 인증을 요청하는 사람의 인간의 생물학적 특징 파일을 수신하는 단계와,
    상기 제 1 특징 코드를 수집하기 위한 수집 알고리즘을 사용하여 상기 신원 인증을 요청하는 사람의 인간의 생물학적 특징 파일로부터 상기 제 1 특징 코드를 수집하는 단계를 포함하는
    방법.
  3. 제 2 항에 있어서,
    상기 제 1 특징 코드를 수집하기 위한 수집 알고리즘을 사용하여 상기 신원 인증을 요청하는 사람의 인간의 생물학적 특징 파일로부터 상기 제 1 특징 코드를 수집하는 단계 이전에,
    상기 신원 인증을 요청하는 사람의 인간의 생물학적 특징 파일을 제공하는 단말 디바이스 또는 상기 기본 파일을 제공하는 단말 디바이스의 타입 또는 모델 정보를 취득하는 단계와,
    상기 취득한 단말 디바이스의 타입 또는 모델 정보에 따라서 특정 수집 알고리즘을 취득하는 단계와,
    상기 특정 수집 알고리즘을 상기 제 1 특징 코드를 수집하기 위한 수집 알고리즘으로서 사용하는 단계를 더 포함하는
    방법.
  4. 제 1 항에 있어서,
    상기 신원 인증을 요청하는 사람의 인간의 생물학적 특징에 대응하는 제 1 특징 코드를 취득하는 단계는, 상기 신원 인증을 요청하는 사람의 단말 디바이스에 의해 수집된 상기 인간의 생물학적 특징에 대응하는 상기 제 1 특징 코드를 수신하는 단계를 포함하는
    방법.
  5. 제 4 항에 있어서,
    상기 기본 파일로부터 상기 제 2 특징 코드를 수집하는 단계 이전에,
    상기 신원 인증을 요청하는 사람의 단말 디바이스의 타입 또는 모델 정보를 취득하는 단계와,
    상기 신원 인증을 요청하는 사람의 단말 디바이스의 타입 또는 모델 정보에 따라서 특정 수집 알고리즘을 취득하는 단계와,
    상기 특정 수집 알고리즘을 상기 제 2 특징 코드를 수집하기 위한 수집 알고리즘으로서 사용하는 단계를 더 포함하는
    방법.
  6. 제 1 항에 있어서,
    상기 특정 신원에 대응하는 신원 인증의 요청을 수신하는 단계 이후에,
    상기 신원 인증의 요청이 상기 신원 인증을 요청하는 사람의 인간의 생물학적 특징 파일을 제공하는지, 아니면 상기 신원 인증을 요청하는 사람의 단말 디바이스를 통해 수집된 상기 신원 인증을 요청하는 사람의 인간의 생물학적 특징에 대응하는 상기 제 1 특징 코드를 제공하는지를 판정하는 단계와,
    상기 신원 인증의 요청이 상기 신원 인증을 요청하는 사람의 인간의 생물학적 특징 파일을 제공하는 것이라는 판정에 응답하여,
    상기 제 1 특징 코드를 수집하기 위한 수집 알고리즘을 사용하여 상기 신원 인증을 요청하는 사람의 인간의 생물학적 특징 파일로부터 상기 제 1 특징 코드를 수집하는 단계와,
    상기 제 1 특징 코드를 수집하기 위한 수집 알고리즘을 상기 기본 특징 코드를 수집하기 위한 수집 알고리즘으로서 사용하는 단계를 더 포함하는
    방법.
  7. 제 6 항에 있어서,
    상기 신원 인증의 요청이 상기 신원 인증을 요청하는 사람의 인간의 생물학적 특징에 대응하는 상기 제 1 특징 코드를 제공하는 것이라는 판정에 응답하여,
    상기 신원 인증을 요청하는 사람의 단말 디바이스의 타입 또는 모델 정보를 취득하는 단계와,
    상기 신원 인증을 요청하는 사람의 단말 디바이스의 타입 또는 모델 정보에 따라서 상기 제 1 특징 코드를 수집하기 위한 수집 알고리즘을 취득하는 단계와,
    상기 제 1 특징 코드를 수집하기 위한 수집 알고리즘을 상기 제 2 특징 코드를 수집하기 위한 수집 알고리즘으로서 사용하는 단계를 더 포함하는
    방법.
  8. 제 1 항에 있어서,
    상기 제 2 특징 코드와 상기 제 1 특징 코드가 상기 동일한 인간의 생물학적 특징에 해당하는지 여부를 판정하는 단계는,
    상기 제 2 특징 코드를 수집하기 위한 수집 알고리즘 또는 상기 제 1 특징 코드를 수집하기 위한 수집 알고리즘에 대응하는 비교 알고리즘을 사용하여 상기 제 2 특징 코드를 상기 제 1 특징 코드와 비교하는 단계와,
    비교 결과에 따라서 상기 제 2 특징 코드와 상기 제 1 특징 코드가 상기 동일한 인간의 생물학적 특징에 해당하는 것을 판정하는 단계를 포함하는
    방법.
  9. 제 1 항에 있어서,
    상기 인간의 생물학적 특징은,
    지문(fingerprint)과,
    사람 얼굴과,
    안면 특징(facial characteristic)과,
    장문(palm print)과,
    음성 패턴
    중 적어도 하나를 포함하는
    방법.
  10. 제 1 항에 있어서,
    상기 인간의 생물학적 특징 파일은 이미지 파일 또는 오디오 파일을 포함하는
    방법.
  11. 특정 신원의 인간의 생물학적 특징 파일을 기본 파일로서 수신하는 기본 파일 수신 유닛과,
    상기 특정 신원에 대응하는 신원 인증의 요청을 수신하고 상기 신원 인증을 요청하는 사람의 인간의 생물학적 특징에 대응하는 제 1 특징 코드를 취득하는 특징 코드 취득 유닛과,
    상기 제 1 특징 코드를 수집하기 위한 수집 알고리즘과 매칭되는 제 2 특징 코드를 수집하기 위한 수집 알고리즘을 사용하여 상기 기본 파일로부터 상기 제 2 특징 코드를 수집하는 기본 특징 수집 유닛과,
    상기 제 2 특징 코드와 상기 제 1 특징 코드가 동일한 인간의 생물학적 특징에 해당하는 것을 판정하고 상기 신원 인증의 요청을 검증하는 판정 유닛을 포함하는
    디바이스.
  12. 제 11 항에 있어서,
    상기 특징 코드 취득 유닛은,
    상기 신원 인증을 요청하는 사람의 인간의 생물학적 특징 파일을 수신하는 파일 수신 유닛과,
    상기 제 1 특징 코드를 수집하기 위한 수집 알고리즘을 사용하여 상기 신원 인증을 요청하는 사람의 인간의 생물학적 특징 파일로부터 상기 제 1 특징 코드를 수집하는 제 1 특징 코드 수집 서브유닛을 포함하는
    디바이스.
  13. 제 12 항에 있어서,
    상기 특징 코드 취득 유닛은,
    신원 인증을 요청하는 사람의 인간의 생물학적 특징 파일을 제공하는 단말 디바이스 또는 상기 기본 파일을 제공하는 단말 디바이스의 타입 또는 모델 정보를 취득하는 디바이스 정보 취득 서브유닛과,
    상기 단말 디바이스의 타입 또는 모델 정보에 따라서 상기 제 1 특징 코드를 수집하기 위한 수집 알고리즘을 취득하는 수집 알고리즘 취득 서브유닛을 더 포함하는
    디바이스.
  14. 제 11 항에 있어서,
    상기 특징 코드 취득 유닛은, 상기 신원 인증을 요청하는 사람의 단말 디바이스를 통해 수집된, 상기 신원 인증을 요청하는 사람의 인간의 생물학적 특징에 대응하는 상기 제 1 특징 코드를 수신하며,
    상기 디바이스는,
    상기 신원 인증을 요청하는 사람의 단말 디바이스의 타입 또는 모델 정보를 취득하는 제 1 디바이스 정보 취득 유닛과,
    상기 신원 인증을 요청하는 사람의 단말 디바이스의 타입 또는 모델 정보에 따라서 특정 수집 알고리즘을 취득하는 제 1 수집 알고리즘 취득 유닛을 더 포함하며,
    상기 기본 특징 코드 수집 유닛은 상기 특정 수집 알고리즘을 상기 제 2 특징 코드를 수집하기 위한 수집 알고리즘으로서 사용하는
    디바이스.
  15. 제 11 항에 있어서,
    상기 특징 취득 유닛은,
    상기 특정 신원에 대응하는 신원 인증의 요청을 수신하는 요청 수신 서브유닛과,
    상기 신원 인증의 요청이 상기 신원 인증을 요청하는 사람의 인간의 생물학적 특징 파일을 제공하는 것을 판정하는 타입 정보 판정 서브유닛과,
    특정 수집 알고리즘을 사용하여 상기 신원 인증을 요청하는 사람의 인간의 생물학적 특징 파일로부터 상기 제 1 특징 코드를 수집하는 제 2 특징 코드 수집 서브유닛을 포함하며,
    상기 기본 특징 코드 수집 유닛은 상기 특정 수집 알고리즘을 상기 제 2 특징 코드를 수집하기 위한 수집 알고리즘으로서 사용하는
    디바이스.
  16. 제 11 항에 있어서,
    상기 특징 취득 유닛은,
    상기 특정 신원에 대응하는 신원 인증의 요청을 수신하는 요청 수신 서브유닛과,
    상기 신원 인증의 요청이 상기 신원 인증을 요청하는 사람의 단말 디바이스를 통해 수집된 상기 신원 인증을 요청하는 사람의 인간의 생물학적 특징에 대응하는 제 1 특징 코드를 제공하는 것임을 판정하는 타입 정보 판정 서브유닛을 포함하며,
    상기 디바이스는,
    상기 신원 인증을 요청하는 사람의 단말 디바이스의 타입 또는 모델 정보를 취득하는 제 2 디바이스 정보 취득 유닛과,
    상기 신원 인증을 요청하는 사람의 단말 디바이스의 타입 또는 모델 정보에 따라서 상기 제 1 특징 코드를 수집하기 위한 수집 알고리즘을 취득하는 제 2 수집 알고리즘 취득 유닛을 더 포함하며,
    상기 기본 특징 코드 수집 유닛은 상기 제 1 특징 코드를 수집하기 위한 수집 알고리즘을 상기 제 2 특징 코드를 수집하기 위한 수집 알고리즘으로서 사용하는
    디바이스.
  17. 제 11 항에 있어서,
    상기 판정 유닛은,
    상기 제 2 특징 코드를 수집하기 위한 수집 알고리즘 또는 상기 제 1 특징 코드를 수집하기 위한 수집 알고리즘에 대응하는 비교 알고리즘을 사용하여 상기 제 2 특징 코드를 상기 제 1 특징 코드와 비교하는 비교 알고리즘 선택 서브유닛과,
    비교 결과에 따라서 상기 제 2 특징 코드와 상기 제 1 특징 코드가 상기 동일한 인간의 생물학적 특징에 해당하는 것을 판정하는 판정 서브유닛을 포함하는
    디바이스.
  18. 제 11 항에 있어서,
    상기 인간의 생물학적 특징은,
    지문과,
    사람 얼굴과,
    얼굴 특징과,
    장문과,
    음성 패턴
    중 적어도 하나를 포함하는
    디바이스.
  19. 제 11 항에 있어서,
    상기 인간의 생물학적 특징 파일은 이미지 파일 또는 오디오 파일을 포함하는
    디바이스.
  20. 컴퓨터에 의해 실행가능한 명령어가 저장된 하나 이상의 메모리로서,
    상기 명령어는, 하나 이상의 프로세서에 의해 실행되어,
    특정 신원의 인간의 생물학적 특징 파일을 기본 파일로서 수신하는 것과,
    상기 특정 신원에 대응하는 신원 인증의 요청을 수신하는 것과,
    상기 신원 인증을 요청하는 사람의 인간의 생물학적 특징에 대응하는 제 1 특징 코드를 취득하는 것과,
    상기 특징 코드를 수집하기 위한 수집 알고리즘과 매칭되는 제 2 특징 코드를 수집하기 위한 수집 알고리즘을 사용하여 상기 기본 파일로부터 기본 특징 코드를 수집하는 것과,
    상기 제 2 특징 코드와 상기 제 1 특징 코드가 동일한 인간의 생물학적 특징에 해당하는지 여부를 판정하는 것과,
    상기 제 2 특징 코드와 상기 제 1 특징 코드가 상기 동일한 인간의 생물학적 특징에 해당하는 것을 판정하는 것에 응답하여 상기 신원 인증의 요청을 검증하는 것
    을 포함하는 동작을 수행하는
    메모리.
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Cited By (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
WO2020040525A1 (en) * 2018-08-24 2020-02-27 Samsung Electronics Co., Ltd. Method and apparatus for authenticating biometric information
US20220005048A1 (en) * 2012-04-25 2022-01-06 Samton International Development Technology Co., Ltd. Real and virtual identity verification circuit, system thereof and electronic transaction method

Families Citing this family (27)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN104980278B (zh) * 2014-04-14 2018-11-16 阿里巴巴集团控股有限公司 验证生物特征图像的可用性的方法和装置
CN106330850B (zh) 2015-07-02 2020-01-14 创新先进技术有限公司 一种基于生物特征的安全校验方法及客户端、服务器
CN105100097A (zh) * 2015-07-17 2015-11-25 百度在线网络技术（北京）有限公司 身份认证方法和装置
CN105184133B (zh) * 2015-07-30 2017-11-10 广东欧珀移动通信有限公司 一种鉴权方法、装置及相应移动终端
CN105631290A (zh) * 2015-11-30 2016-06-01 东莞酷派软件技术有限公司 文件安全操作方法、装置及终端
EP3438904B1 (en) 2016-03-31 2023-02-15 Nec Corporation Biological data registration support device, biological data registration support system, biological data registration support method, biological data registration support program, recording medium for storing biological data registration support program
WO2018006343A1 (zh) * 2016-07-07 2018-01-11 深圳企管加企业服务有限公司 一种基于超声波的智能门禁管理方法及系统
CN106250739A (zh) * 2016-07-19 2016-12-21 柳州龙辉科技有限公司 一种身份识别装置
CN106375336A (zh) * 2016-09-28 2017-02-01 北京金山安全软件有限公司 登录信息存储、提供方法及装置
CN106790237A (zh) * 2017-01-19 2017-05-31 公安部第研究所 一种基于生物特征识别的认证装置及方法
US11918330B2 (en) 2017-03-08 2024-03-05 Praesidium, Inc. Home occupant detection and monitoring system
US10989806B2 (en) 2017-03-08 2021-04-27 Praesidium, Inc. Home occupant detection and monitoring system
CN107491674B (zh) * 2017-07-27 2020-04-07 阿里巴巴集团控股有限公司 基于特征信息进行用户验证的方法及装置
SG10201707194TA (en) * 2017-09-05 2019-04-29 Mastercard Asia Pacific Pte Ltd Methods for Authenticating a User, Input Devices, and Computer-readable Media
CN107767318A (zh) * 2017-10-27 2018-03-06 上海京颐科技股份有限公司 一种医疗业务系统的信息交互方法及系统
CN107786747B (zh) * 2017-10-30 2020-12-15 京东方科技集团股份有限公司 移动设备及其防盗方法
CN108573382A (zh) * 2018-03-27 2018-09-25 英业达科技有限公司 基于生物特征的信用支付系统及其方法
CN109034212B (zh) * 2018-07-04 2021-07-09 中国信息通信研究院 一种终端生物识别性能测试方法及装置
WO2020071739A1 (en) 2018-10-02 2020-04-09 Samsung Electronics Co., Ltd. Washing machine
CN109378006B (zh) * 2018-12-28 2022-09-16 三星电子（中国）研发中心 一种跨设备声纹识别方法及系统
CN109637040A (zh) * 2018-12-28 2019-04-16 深圳市丰巢科技有限公司 一种快递柜取件方法、装置、快递柜及存储介质
CN109871722A (zh) * 2019-01-10 2019-06-11 深圳市雄帝科技股份有限公司 基于光学图形码的身份验证方法、系统、终端及存储介质
US10467398B1 (en) * 2019-03-14 2019-11-05 Alibaba Group Holding Limited Authentication by transmitting information through a human body
CN112232103A (zh) * 2019-07-15 2021-01-15 北京蜂盒科技有限公司 一种面部识别方法及系统及储存介质及终端及服务器
CN112183959A (zh) * 2020-09-10 2021-01-05 国网物资有限公司 一种评标基地安全管控终端、服务器及系统
US11977611B2 (en) 2020-10-20 2024-05-07 Mastercard International Incorporated Digital rights management platform
ES2923102A1 (es) * 2021-03-12 2022-09-23 Univ Castilla La Mancha Dispositivo tactil para la obtencion de informacion de un usuario, sistema que integra dicho dispositivo y procedimiento de utilizacion de dicho sistema

Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US20050286745A1 (en) * 2004-06-28 2005-12-29 Fujitsu Limited Registration method for biometrics authentication system, biometrics authentication system, and program for same
US20100257369A1 (en) * 2009-04-01 2010-10-07 Microsoft Corporation Secure biometric identity broker module

Family Cites Families (45)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US7627145B2 (en) * 2000-09-06 2009-12-01 Hitachi, Ltd. Personal identification device and method
US20030140232A1 (en) * 2002-01-21 2003-07-24 De Lanauze Pierre Method and apparatus for secure encryption of data
US7400749B2 (en) * 2002-07-08 2008-07-15 Activcard Ireland Limited Method and apparatus for supporting a biometric registration performed on an authentication server
US7616784B2 (en) * 2002-07-29 2009-11-10 Robert William Kocher Method and apparatus for contactless hand recognition
WO2004019164A2 (en) * 2002-08-20 2004-03-04 Fusionarc, Inc. Method of multiple algorithm processing of biometric data
CA2511117A1 (en) * 2002-12-31 2004-07-22 International Business Machines Corporation Authorized anonymous authentication
US7308581B1 (en) 2003-03-07 2007-12-11 Traffic101.Com Systems and methods for online identity verification
JP2005010826A (ja) * 2003-06-16 2005-01-13 Fujitsu Ltd 認証端末装置、生体情報認証システム、及び生体情報取得システム
JPWO2004111940A1 (ja) * 2003-06-16 2006-07-27 よこはまティーエルオー株式会社 個人認証装置、及び個人認証装置を備えるシステム
JP2005025310A (ja) * 2003-06-30 2005-01-27 Canon Inc 信号処理装置及び生体認証システム
JP2005122480A (ja) * 2003-10-16 2005-05-12 Konica Minolta Photo Imaging Inc Ｉｄカードシステム及び認証方法
JP2005184618A (ja) * 2003-12-22 2005-07-07 Matsushita Electric Ind Co Ltd 音声認証装置、音声認証システム及び音声認証方法
CA2600938A1 (en) * 2004-03-24 2005-10-06 Andre Hoffmann Identification, verification, and recognition method and system
JP3910629B2 (ja) * 2004-08-03 2007-04-25 松下電器産業株式会社 人物判定装置及び人物検索追跡装置
US7180401B2 (en) * 2004-12-03 2007-02-20 Kulite Semiconductor Products, Ic. Personal identification apparatus using measured tactile pressure
US7545962B2 (en) 2005-12-22 2009-06-09 Daon Holdings Limited Biometric authentication system
US8615663B2 (en) * 2006-04-17 2013-12-24 Broadcom Corporation System and method for secure remote biometric authentication
EP2012249A1 (en) * 2006-04-21 2009-01-07 Mitsubishi Denki Kabushiki Kaisha Authenticating server device, terminal device, authenticating system and authenticating method
CN106936587B (zh) * 2006-06-19 2020-05-12 维萨美国股份有限公司 消费者认证系统和方法
JP4919744B2 (ja) * 2006-09-12 2012-04-18 富士通株式会社 生体認証装置及び生体認証方法
CN101047508B (zh) * 2007-01-15 2010-05-19 深圳市莱克科技有限公司 登录认证系统
US8180112B2 (en) * 2008-01-21 2012-05-15 Eastman Kodak Company Enabling persistent recognition of individuals in images
CN101251881B (zh) * 2008-04-07 2010-04-14 华为技术有限公司 一种内容识别的方法、系统和装置
JP5521304B2 (ja) * 2008-10-03 2014-06-11 富士通株式会社 撮像装置、撮像プログラム、撮像方法、認証装置、認証プログラム及び認証方法
WO2010070745A1 (ja) 2008-12-17 2010-06-24 富士通株式会社 生体認証装置及び生体認証方法
US8379940B2 (en) * 2009-06-02 2013-02-19 George Mason Intellectual Properties, Inc. Robust human authentication using holistic anthropometric and appearance-based features and boosting
KR101032863B1 (ko) * 2009-07-01 2011-05-06 주식회사 슈프리마 복수의 지문센서를 구비한 지문인증장치 및 방법
US20110087611A1 (en) 2009-10-14 2011-04-14 Shyam Chetal Biometric identification and authentication system for financial accounts
KR101255555B1 (ko) * 2009-11-24 2013-04-17 한국전자통신연구원 보안성이 강화된 지문인식 방법 및 장치
US8520903B2 (en) * 2010-02-01 2013-08-27 Daon Holdings Limited Method and system of accounting for positional variability of biometric features
JP5403147B2 (ja) 2010-03-10 2014-01-29 富士通株式会社 生体認証装置及び生体認証方法
US8942438B2 (en) 2010-07-19 2015-01-27 The University Of Maryland, College Park Method and apparatus for authenticating swipe biometric scanners
EP2660775A4 (en) 2010-12-27 2017-12-20 Fujitsu Limited Biometric authentication device
JP5505323B2 (ja) 2011-01-25 2014-05-28 富士通株式会社 生体認証装置、生体認証装置を制御する制御プログラム、生体認証装置を制御する制御方法及び生体認証システムの制御方法
CN102737223A (zh) * 2011-04-08 2012-10-17 刘石 一种实现跨设备比对的指纹特征编码方法
US20130173926A1 (en) 2011-08-03 2013-07-04 Olea Systems, Inc. Method, Apparatus and Applications for Biometric Identification, Authentication, Man-to-Machine Communications and Sensor Data Processing
US9025830B2 (en) * 2012-01-20 2015-05-05 Cyberlink Corp. Liveness detection system based on face behavior
US8887232B2 (en) 2012-02-27 2014-11-11 Cellco Partnership Central biometric verification service
EP2704077A1 (en) 2012-08-31 2014-03-05 Nxp B.V. Authentication system and authentication method
FR2998074B1 (fr) * 2012-11-12 2016-04-29 Morpho Procede d'identification
US8856541B1 (en) * 2013-01-10 2014-10-07 Google Inc. Liveness detection
US9251401B1 (en) * 2013-02-25 2016-02-02 Narus, Inc. Facial recognition to positively identify a live person subject
US9152869B2 (en) 2013-02-26 2015-10-06 Qtech Systems Inc. Biometric authentication systems and methods
IN2013MU01148A (ko) * 2013-03-26 2015-04-24 Tata Consultancy Services Ltd
CN103279747A (zh) * 2013-05-31 2013-09-04 四川长虹电器股份有限公司 基于云端识别的手机指纹识别系统及方法

Patent Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US20050286745A1 (en) * 2004-06-28 2005-12-29 Fujitsu Limited Registration method for biometrics authentication system, biometrics authentication system, and program for same
US20100257369A1 (en) * 2009-04-01 2010-10-07 Microsoft Corporation Secure biometric identity broker module

Cited By (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US20220005048A1 (en) * 2012-04-25 2022-01-06 Samton International Development Technology Co., Ltd. Real and virtual identity verification circuit, system thereof and electronic transaction method
WO2020040525A1 (en) * 2018-08-24 2020-02-27 Samsung Electronics Co., Ltd. Method and apparatus for authenticating biometric information
KR20200023062A (ko) * 2018-08-24 2020-03-04 삼성전자주식회사 생체 정보를 인증하는 방법 및 장치
CN112602079A (zh) * 2018-08-24 2021-04-02 三星电子株式会社 用于认证生物识别信息的方法和装置
US11194895B2 (en) 2018-08-24 2021-12-07 Samsung Electronics Co., Ltd. Method and apparatus for authenticating biometric information

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