KR20170099266A - 딥러닝 기반 단일 실물 사진 인증 시스템 - Google Patents

딥러닝 기반 단일 실물 사진 인증 시스템 Download PDF

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KR20170099266A
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박성수
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주식회사 딥이메진
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Abstract

플래쉬가 켜진 상태에서 중고거래 사이트의 사물사진(가짜)과 실제 사물을 촬영하고, 촬영한 사진들을 이용해서 플래쉬가 켜진 상태에서 사물 사이에 빛 반사, 빛 퍼짐 등 특징을 학습하여 중고거래와 같이 사진을 기반으로 거래하는 사이트에 올라오는 사진의 실사 여부를 판별할 수 있도록 한다.

Description

딥러닝 기반 단일 실물 사진 인증 시스템{Single real picture authentication system based on the deep learning}
본 발명은 사진을 기반으로 거래하는 사이트에 올라오는 사진의 실사 여부를 판별하기 위한 기술적 사상에 관한 것이다.
중고거래와 같이 사진을 기반으로 거래가 이루어지는 사이트에서 실제 사물이 아닌 사물사진(가짜)을 찍은 사진으로 거래사기를 행하는 일이 빈번히 발생하고 있다.
따라서 판매자가 사이트에 업로드한 사진이 실제 사물을 촬영한 것인지, 사물사진을 촬영한 것인지 판별할 수 있는 기술적 사상이 요구된다.
다량의 실사 데이터를 인공 신경망 모델(딥러닝) 기반으로 선행 학습을 수행 하여 실사 분류 모델을 구축.
다량의 사물 사진으로 사물의 영상의 사물의 갯수와 위치를 학습하는 모델을 구축.
중고거래와 같이 사진을 기반으로 거래하는 사이트에 올라오는 사진의 실사 여부를 판별.
플래쉬가 켜진 상태에서 중고거래 사이트의 사물사진(가짜)과 실제 사물을 촬영한다. 촬영한 사진들을 이용해서 플래쉬가 켜진 상태에서 사물 사이에 빛 반사, 빛 퍼짐 등 특징을 학습함.
다량의 실사 데이터를 인공 신경망 모델(딥러닝) 기반으로 선행 학습을 수행 하여 실사 분류 모델을 구축.
다량의 사물 사진으로 사물의 영상의 사물의 갯수와 위치를 학습하는 모델을 구축.
중고거래와 같이 사진을 기반으로 거래하는 사이트에 올라오는 사진의 실사 여부를 판별.
플래쉬가 켜진 상태에서 중고거래 사이트의 사물사진(가짜)과 실제 사물을 촬영하고, 촬영한 사진들을 이용해서 플래쉬가 켜진 상태에서 사물 사이에 빛 반사, 빛 퍼짐 등 특징을 학습함.
플래쉬가 켜진 상태에서 중고거래 사이트의 사물사진(가짜)과 실제 사물을 촬영하고, 촬영한 사진들을 이용해서 플래쉬가 켜진 상태에서 사물 사이에 빛 반사, 빛 퍼짐 등 특징을 학습하여 중고거래와 같이 사진을 기반으로 거래하는 사이트에 올라오는 사진의 실사 여부를 판별할 수 있어 온라인 거래 사기를 방지할 수 있는 효과가 있다.
본 발명의 상세한 설명에서 인용되는 도면을 보다 충분히 이해하기 위하여 각 도면의 간단한 설명이 제공된다.
도 1은 딥러닝 기반 단일 실물 사진 인증 시스템의 기능 블록도이다.
도 1은 딥러닝 기반 단일 실물 사진 인증 시스템의 기능 블록도이며, 도 1을 참조하여 본 발명을 설명한다.
1) 영상 전처리기
카메라로 부터 들어오는 영상을 Resize하여 고정된 사이즈로 변화한다.
Blur filter등을 적용하여 영상의 노이즈를 제거한다.
포커싱, 흔들림 판별하기 어려운 이미지 분석해서 반려.
2) 딥러닝 모델 (실사 여부 판별 모듈)
딥러닝 모델1을 이용해서 사물의 위치 추적, 사물의 갯수가 1개인지 판별
딥러닝 모델2를 이용해서 영상의 사물의 실물 인증
3) 고객 정보 관리 모듈
분석된 영상의 정보를 DB 또는 특정 자료구조 형태로 관리

Claims (1)

  1. 다량의 실사 데이터를 인공 신경망 모델(딥러닝) 기반으로 선행 학습을 수행 하여 실사 분류 모델;
    다량의 사물 사진으로 사물의 영상의 사물의 갯수와 위치를 학습하는 모델;
    중고거래와 같이 사진을 기반으로 거래하는 사이트에 올라오는 사진의 실사 여부를 판별하는 수단; 및
    플래쉬가 켜진 상태에서 중고거래 사이트의 사물사진(가짜)과 실제 사물을 촬영하고, 촬영한 사진들을 이용해서 플래쉬가 켜진 상태에서 사물 사이에 빛 반사, 빛 퍼짐 등 특징을 학습하는 딥러닝 기반 단일 실물 사진 인증 시스템.
KR1020160021430A 2016-02-23 2016-02-23 딥러닝 기반 단일 실물 사진 인증 시스템 KR20170099266A (ko)

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Cited By (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR20200062520A (ko) * 2018-11-27 2020-06-04 (주)아이와즈 출처 분석 기반의 뉴스 신뢰성 평가 시스템 및 그 동작 방법
KR20200096027A (ko) 2019-02-01 2020-08-11 한국전자통신연구원 딥러닝을 이용한 디포커스 제거 장치 및 그것의 동작 방법
WO2020196945A1 (ko) * 2019-03-26 2020-10-01 김의선 인공지능 감정 시스템, 인공지능 감정 방법 및 기록 매체
KR20200128231A (ko) * 2019-04-19 2020-11-12 홍익대학교세종캠퍼스산학협력단 인공지능 본인 인증을 이용한 블록체인 기반 선거 시스템

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Publication number Priority date Publication date Assignee Title
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