KR20190070179A

KR20190070179A - 사용자 등록 장치 및 방법

Info

Publication number: KR20190070179A
Application number: KR1020170170753A
Authority: KR
Inventors: 한승주; 고민수; 최창규; 한재준; 장원석
Original assignee: 삼성전자주식회사
Priority date: 2017-12-12
Filing date: 2017-12-12
Publication date: 2019-06-20
Also published as: KR102558741B1; CN109918983A; US10860875B2; US20190180128A1

Abstract

사용자 등록 장치 및 방법이 제공된다. 일 실시예에 따른 사용자 등록 장치는 기존의 데이터베이스에 저장된 초기 이미지와 새로 입력된 후보 이미지를 비교하여, 후보 이미지에 기초한 추가 데이터베이스를 생성 및 관리할 지 여부를 결정할 수 있다.

Description

사용자 등록 장치 및 방법{DEVICE AND METHOD TO REGISTER USER}

이하, 인식을 위해 사용자를 등록하는 기술이 제공된다.

스마트 폰 등 다양한 모바일 기기나 웨어러블 기기는 지문, 홍채, 목소리, 얼굴, 혈관 등 사용자의 생체 정보를 보안 인증에 이용할 수 있다. 얼굴 인식의 경우는 사용자의 화장, 헤어스타일, 수염 및 체중 등과 같이 시간에 따른 많은 변화 요소를 가지고 있어서 입력되는 얼굴 영상을 최초에 등록된 하나의 등록 영상과 비교하여 인증을 수행하는 방식에는 문제가 있을 수 있다.

일 실시예에 따른 프로세서에 의해 수행되는 사용자 등록 방법은, 추가 등록 명령에 응답하여, 사용자에 대응하는 후보 이미지를 획득하는 단계; 및 상기 후보 이미지 및 상기 추가 등록 명령에 대응하는 추가 데이터베이스가 동일한 객체를 지시 하는 경우에 응답하여, 상기 추가 데이터베이스에 상기 후보 이미지를 추가 하는 단계를 포함할 수 있다.

사용자 등록 방법은 상기 사용자로부터 생체 데이터 및 사용자 조작 중 적어도 하나를 획득하는 단계; 및 상기 생체 데이터에 대한 인식 및 사용자 조작 중 적어도 하나가 유효한(valid) 경우에 응답하여, 상기 추가 등록 명령을 생성하는 단계를 더 포함할 수 있다.

사용자 등록 방법은 상기 사용자에 대한 입력 이미지 및 상기 사용자의 입력 홍채 이미지를 함께(together) 획득하는 단계; 및 상기 입력 홍채 이미지 및 등록 홍채 이미지가 매칭하는 경우에 응답하여, 상기 추가 등록 명령을 생성하는 단계를 더 포함하고, 상기 후보 이미지를 획득하는 단계는, 상기 추가 등록 명령에 응답하여, 상기 입력 이미지로부터 상기 입력 홍채 이미지에 대응하는 후보 이미지를 결정하는 단계를 포함할 수 있다.

사용자 등록 방법은 사용자 인식이 미리 정한 횟수 이상 실패한 경우에 응답하여, 추가 등록을 추천하는 인터페이스를 제공하는 단계; 및 상기 인터페이스를 통해 수신된 사용자 조작에 응답하여 상기 추가 등록 명령을 생성하는 단계를 더 포함할 수 있다.

상기 추가 등록을 추천하는 인터페이스를 제공하는 단계는, 상기 사용자 인식이 실패한 속성을 식별하는 단계; 및 상기 식별된 속성에 대한 추가 데이터베이스의 생성을 추천하는 인터페이스를 제공하는 단계를 포함할 수 있다.

사용자 등록 방법은 상기 추가 등록 명령에 대응하는 상기 추가 데이터베이스가 존재하지 않는 경우에 응답하여, 상기 후보 이미지 및 초기 데이터베이스에 저장된 초기 이미지가 유사하면, 상기 추가 등록 명령에 대응하는 상기 추가 데이터베이스를 생성하는 단계를 더 포함할 수 있다.

상기 후보 이미지를 추가하는 단계는, 상기 후보 이미지 및 상기 추가 데이터베이스의 추가 등록 이미지를 비교하여 매칭 스코어를 산출하는 단계; 및 상기 산출된 매칭 스코어에 기초하여 상기 후보 이미지를 상기 추가 데이터베이스에 추가할 지 여부를 결정하는 단계를 포함할 수 있다.

상기 후보 이미지를 상기 추가 데이터베이스에 추가할 지 여부를 결정하는 단계는, 상기 매칭 스코어가 기준 범위(reference range) 이내인 경우에 응답하여, 상기 후보 이미지를 상기 추가 데이터베이스에 추가하는 단계; 및 상기 매칭 스코어가 상기 기준 범위를 초과하는 경우에 응답하여, 상기 후보 이미지 및 상기 추가 등록 이미지가 유사하지 않은 것으로 결정하는 단계를 포함할 수 있다.

상기 후보 이미지를 획득하는 단계는, 사용자에 대응하는 객체를 포함하는 복수의 객체 이미지를 포함하는 입력 이미지를 획득하는 단계; 및 상기 입력 이미지로부터 상기 후보 이미지를 선택하는 단계를 포함할 수 있다.

상기 추가 데이터베이스를 생성하는 단계는, 상기 후보 이미지 및 초기 데이터베이스에 저장된 초기 이미지를 비교하여 매칭 스코어를 산출하는 단계; 및 상기 산출된 매칭 스코어에 기초하여 상기 후보 이미지에 대응하는 상기 추가 데이터베이스를 생성할 지 여부를 결정하는 단계를 포함할 수 있다.

상기 추가 데이터베이스를 생성할 지 여부를 결정하는 단계는, 상기 매칭 스코어가 기준 임계를 초과하는 경우에 응답하여, 상기 후보 이미지를 포함하는 상기 추가 데이터베이스를 생성하는 단계; 및 상기 매칭 스코어가 기준 임계 이하인 경우에 응답하여, 상기 후보 이미지가 상기 초기 데이터베이스와 다른 객체를 지시하는 것으로 결정하는 단계를 포함할 수 있다.

상기 매칭 스코어를 산출하는 단계는, 상기 후보 이미지로부터 상기 후보 이미지에 대응하는 특징 데이터를 추출하는 단계; 상기 초기 데이터베이스로부터 상기 초기 이미지에 대응하는 특징 데이터를 추출하는 단계; 및 상기 후보 이미지에 대응하는 특징 데이터 및 상기 초기 이미지에 대응하는 특징 데이터가 서로 유사한 정도를 산출하는 단계를 포함할 수 있다.

사용자 등록 방법은 상기 후보 이미지의 속성 정보(attribute information)를 결정하는 단계를 더 포함하고, 상기 추가 데이터베이스를 생성하는 단계는, 상기 후보 이미지의 속성 정보가 매핑된 추가 데이터베이스를 생성하는 단계를 포함할 수 있다.

상기 후보 이미지를 추가하는 단계는, 상기 속성 정보에 대응하는 속성 데이터베이스가 존재하는 경우에 응답하여, 상기 후보 이미지 및 상기 속성 데이터베이스에 저장된 속성 이미지를 비교하는 단계; 및 상기 후보 이미지 및 상기 속성 이미지가 유사한 경우에 응답하여, 상기 후보 이미지를 상기 속성 데이터베이스에 추가하는 단계를 더 포함할 수 있다.

사용자 등록 방법은 복수의 속성 데이터베이스가 존재하는 경우에 응답하여, 상기 복수의 속성 데이터베이스 중 하나의 속성 데이터베이스를 선택하는 단계; 상기 선택된 속성 데이터베이스에 저장된 속성 이미지 및 상기 후보 이미지를 비교하는 단계; 상기 속성 이미지 및 상기 후보 이미지가 유사한 경우에 응답하여, 상기 후보 이미지를 상기 선택된 속성 데이터베이스에 추가하는 단계; 및 상기 복수의 속성 데이터베이스의 나머지 속성 데이터베이스에 대하여 상기 후보 이미지를 추가할 지 여부를 결정하는 단계를 더 포함할 수 있다.

상기 속성 이미지 및 상기 후보 이미지를 비교하는 단계는, 상기 속성 이미지 및 상기 후보 이미지의 속성 정보가 동일한 경우에 응답하여, 상기 속성 이미지 및 상기 후보 이미지의 비교를 위한 최소 임계를 증가시키는 단계; 및 상기 속성 이미지 및 상기 후보 이미지의 속성 정보가 상이한 경우에 응답하여, 상기 속성 이미지 및 상기 후보 이미지의 비교를 위한 최소 임계를 감소시키는 단계를 포함할 수 있다.

사용자 등록 방법은 상기 사용자에 대한 입력 이미지에 기초하여 사용자 인식을 수행하는 단계; 및 상기 입력 이미지로부터 선택된 상기 후보 이미지가 초기 데이터베이스에 등록된 초기 이미지와 유사한 경우에 응답하여, 상기 후보 이미지를 상기 초기 데이터베이스에 업데이트하는 단계를 더 포함할 수 있다.

상기 추가 데이터베이스에 추가하는 단계는, 상기 추가 데이터베이스에 저장된 추가 등록 이미지의 개수가 최대 개수(maximum number) 미만인 경우에 응답하여, 상기 후보 이미지를 상기 추가 데이터베이스에 추가하는 단계를 포함할 수 있다.

일 실시예에 따른 사용자 등록 장치는 추가 등록 명령에 응답하여, 사용자에 대응하는 후보 이미지를 획득하는 이미지 획득부; 상기 후보 이미지 및 상기 추가 등록 명령에 대응하는 추가 데이터베이스가 동일한 객체를 지시하는 경우에 응답하여, 상기 추가 데이터베이스에 상기 후보 이미지를 추가하는 프로세서; 및 상기 추가 데이터베이스를 저장하는 메모리를 포함할 수 있다.

도 1은 일 실시예에 따른 사용자 등록 장치를 도시한 도면이다.
도 2는 일 실시예에 따른 사용자 등록 장치의 구성을 도시한 블록도이다.
도 3은 일 실시예에 따른 사용자 등록 장치에 포함된 메모리의 구성을 도시한 도면이다.
도 4는 일 실시예에 따른 사용자 등록 방법을 개괄적으로 설명하는 흐름도이다.
도 5 내지 도 9는 일 실시예에 따른 사용자 등록 방법을 상세하게 설명하는 흐름도이다.
도 10은 일 실시예에 따른 사용자 등록 장치의 인터페이스 화면을 도시한 도면이다.
도 11은 다른 일 실시예에 따른 추가 등록 명령의 생성을 설명하는 흐름도이다.

이하, 실시예들을 첨부된 도면을 참조하여 상세하게 설명한다. 그러나, 특허출원의 범위가 이러한 실시예들에 의해 제한되거나 한정되는 것은 아니다. 각 도면에 제시된 동일한 참조 부호는 동일한 부재를 나타낸다.

아래 설명하는 실시예들에는 다양한 변경이 가해질 수 있다. 아래 설명하는 실시예들은 실시 형태에 대해 한정하려는 것이 아니며, 이들에 대한 모든 변경, 균등물 내지 대체물을 포함하는 것으로 이해되어야 한다.

실시예에서 사용한 용어는 단지 특정한 실시예를 설명하기 위해 사용된 것으로, 실시예를 한정하려는 의도가 아니다. 단수의 표현은 문맥상 명백하게 다르게 뜻하지 않는 한, 복수 개의 표현을 포함한다. 본 명세서에서, "포함하다" 또는 "가지다" 등의 용어는 명세서 상에 기재된 특징, 숫자, 단계, 동작, 구성 요소, 부품 또는 이들을 조합한 것이 존재함을 지정하려는 것이지, 하나 또는 그 이상의 다른 특징들이나 숫자, 단계, 동작, 구성요소, 부품 또는 이들을 조합한 것들의 존재 또는 부가 가능성을 미리 배제하지 않는 것으로 이해되어야 한다.

다르게 정의되지 않는 한, 기술적이거나 과학적인 용어를 포함해서 여기서 사용되는 모든 용어들은 실시예가 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자에 의해 일반적으로 이해되는 것과 동일한 의미를 가지고 있다. 일반적으로 사용되는 사전에 정의되어 있는 것과 같은 용어들은 관련 기술의 문맥 상 가지는 의미와 일치하는 의미를 가지는 것으로 해석되어야 하며, 본 출원에서 명백하게 정의하지 않는 한, 이상적이거나 과도하게 형식적인 의미로 해석되지 않는다.

또한, 첨부 도면을 참조하여 설명함에 있어, 도면 부호에 관계없이 동일한 구성 요소는 동일한 참조 부호를 부여하고 이에 대한 중복되는 설명은 생략하기로 한다. 실시예를 설명함에 있어서 관련된 공지 기술에 대한 구체적인 설명이 실시예의 요지를 불필요하게 흐릴 수 있다고 판단되는 경우 그 상세한 설명을 생략한다.

도 1은 일 실시예에 따른 사용자 등록 장치를 도시한 도면이다.

사용자 등록 장치(110)는 기 등록된 정보를 이용하여, 사용자를 인식할 수 있다. 예를 들어, 사용자 등록 장치(110)는 사용자에 대응하는 객체(190)를 포함하는 객체 이미지를 촬영할 수 있고, 객체 이미지를 이용하여 등록된 사용자인 지 여부를 판단할 수 있다.

일 실시예에 따르면 객체(190)는 사용자의 신원(identity)을 지시하는 신체의 적어도 일부를 나타낼 수 있다. 예를 들어, 객체(190)는 사용자의 얼굴일 수 있다. 객체 이미지는 사용자의 얼굴의 적어도 일부를 포함하는 이미지일 수 있다. 다만, 이로 한정하는 것은 아니다.

일 실시예에 따르면, 사용자 등록 장치(110)는 상술한 바와 같이 사용자를 인식하기 위한 정보를 데이터베이스에 미리 등록할 수 있다. 데이터베이스는 사용자 등록 장치(110)의 메모리에 저장될 수 있다. 예를 들어, 사용자 등록 장치(110)는 객체 이미지를 데이터베이스에 등록하거나 객체 이미지가 변환된 데이터(예를 들어, 특징 데이터)를 데이터베이스에 등록할 수 있다.

사용자 등록 장치(110)는 다양한 환경에서 사용자를 인식하기 위하여 동일한 사용자에 대해 복수의 데이터베이스를 관리할 수 있다. 예를 들어, 사용자 등록 장치(110)는 동일한 사용자에 대하여 주변이 밝은 경우의 데이터베이스 및 주변이 어두운 경우의 데이터베이스를 각각 구분하여 메모리에 저장할 수 있다. 이하, 사용자 등록 장치(110)가 다양한 환경에서도 높은 정확도로 사용자를 인식하기 위하여, 복수의 데이터베이스를 생성 및 관리하는 과정을 설명한다.

도 2는 일 실시예에 따른 사용자 등록 장치의 구성을 도시한 블록도이다.

사용자 등록 장치(200)는 이미지 획득부(210), 프로세서(220), 및 메모리(230)를 포함한다.

이미지 획득부(210)는 추가 등록 명령에 응답하여, 사용자로부터 후보 이미지(candidate image)를 획득할 수 있다. 본 명세서에서 추가 등록 명령(additional enroll command)은 임의의 사용자를 지시하는 초기 데이터베이스(initial database)가 존재하는 경우, 해당 초기 데이터베이스와 구별되는 추가 데이터베이스(additional database)를 메모리(230)에 생성하거나 추가 데이터베이스에 추가 등록 이미지를 등록하는 명령을 나타낼 수 있다. 후보 이미지는 추가 등록 데이터베이스에 등록될 가능성이 있는 후보인 객체 이미지일 수 있다. 이미지 획득부(210)는 컬러 이미지(color image), 깊이 이미지(depth image), 및 그 둘이 결합된 이미지 등을 후보 이미지로서 획득할 수 있다. 예를 들어, 이미지 획득부(210)는 카메라 센서 및 깊이 센서 등을 포함할 수 있다. 다만, 이로 한정하는 것은 아니고, 다양한 센서 및 센싱 이미지가 사용될 수도 있다.

본 명세서에서 추가 등록 이미지는 추가 데이터베이스에 등록된 이미지를 나타낼 수 있다. 추가 등록 이미지는 특징 데이터의 형태로 추가 데이터베이스에 등록될 수도 있다.

프로세서(220)는 후보 이미지 및 추가 등록 명령에 대응하는 추가 데이터베이스가 동일한 객체를 지시하는 경우에 응답하여, 추가 데이터베이스에 후보 이미지를 추가할 수 있다. 또한, 프로세서(220)는 후보 이미지에 대응하는 추가 데이터베이스가 존재하지 않는 경우에 응답하여, 후보 이미지 및 초기 데이터베이스가 동일한 객체를 지시하면 추가 데이터베이스를 생성할 수 있다.

메모리(230)는 추가 데이터베이스를 저장할 수 있다. 본 명세서에서 초기 데이터베이스는 임의의 사용자에 대해 최초로 생성된 데이터베이스를 나타낼 수 있다. 추가 데이터베이스는 초기 데이터베이스에 더하여, 추가적으로 생성된 데이터베이스를 나타낼 수 있다.

추가 데이터베이스의 생성 및 관리는 하기에서 상세히 설명한다.

도 3은 일 실시예에 따른 사용자 등록 장치에 포함된 메모리의 구성을 도시한 도면이다.

프로세서는 임의의 사용자에 대응하는 데이터베이스를 메모리(300)에 저장할 수 있다. 예를 들어, 프로세서는 사용자를 지시하는 사용자 정보 및 그에 대응하는 데이터베이스를 매핑하여 메모리(300)에 저장할 수 있다. 사용자 정보는 사용자를 지시하는 정보로서, 예를 들어, 이름 및 별명 등을 포함할 수 있다. 도 3은 제1 등록 사용자(310)에 대응하는 데이터베이스(320)를 도시한다. 도 3에서는 제1 등록 사용자(310)만 도시되었으나, 이로 한정하는 것은 아니고, 메모리(300)는 복수의 등록 사용자들의 각각에 대응하는 데이터베이스를 저장할 수도 있다.

제1 등록 사용자(310)에 대응하는 데이터베이스(320)는 복수의 데이터베이스, 예를 들어, 초기 데이터베이스(330) 및 추가 데이터베이스를 포함할 수 있다.

초기 데이터베이스(330)는 임의의 사용자에 대해 처음으로 생성된 데이터베이스일 수 있다. 초기 데이터베이스(330)는 해당 사용자에 의해 처음에 입력된 이미지 및 해당 이미지에 대응하는 특징 데이터 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.

추가 데이터베이스는 초기 데이터베이스(330)가 생성된 이후에 추가적으로 생성된 데이터베이스일 수 있다. 프로세서는 추가 데이터베이스에 속성 정보(attribute information)를 매핑하여 메모리(300)에 저장할 수 있다. 본 명세서에서 속성 정보가 매핑된 추가 데이터베이스는 속성 데이터베이스라고 나타낼 수 있다. 예를 들어, 도 3에 도시된 제1 속성 데이터베이스(341)는 제1 속성이 매핑된 데이터베이스일 수 있고, 제2 속성 데이터베이스(342)는 제2 속성이 매핑된 데이터베이스일 수 있다.

본 명세서에서 속성 정보는 객체 이미지의 속성을 지시하는 정보를 나타낼 수 있다. 속성은 객체의 상태, 및 객체 주변의 상태 등을 나타낼 수 있다. 일 실시예에 따르면, 속성 정보는 객체 이미지가 촬영된 환경으로서 주변 밝기에 관한 정보를 지시할 수 있다. 예를 들어, 객체 이미지의 속성 정보는 객체 이미지 내에서 객체의 주변 환경이 밝다는 것을 지시하는 속성(예를 들어, 밝은 속성)을 포함할 수 있다. 또한, 객체 이미지의 속성 정보는 객체 이미지 내에서 객체의 주변 환경이 어둡다는 것을 지시하는 속성(예를 들어, 어두운 속성)을 포함할 수 있다. 더 나아가, 속성 정보는 사용자가 장신구(예를 들어, 안경)을 착용한 경우 장신구 속성, 및 사용자가 화장(make up)을 한 경우 화장 속성 등을 포함할 수도 있다.

상술한 초기 데이터베이스(330) 및 추가 데이터베이스는 완성된 이후에도, 프로세서는 사용자 인식 동안 수집된 입력 이미지를 이용하여 초기 데이터베이스(330) 및 추가 데이터베이스를 업데이트할 수 있다. 예를 들어, 수집된 입력 이미지가 특정 데이터베이스에 등록하기에 적합한 것으로 판단되는 경우, 프로세서는 초기 데이터베이스(330) 또는 추가 데이터베이스에 등록되어 있던 기존 이미지를 해당 입력 이미지로 교체할 수 있다.

이하, 추가 데이터베이스의 생성 및 관리를 상세히 설명한다.

도 4는 일 실시예에 따른 사용자 등록 방법을 개괄적으로 설명하는 흐름도이다.

우선, 단계(410)에서 이미지 획득부는 추가 등록 명령에 응답하여, 사용자에 대응하는 후보 이미지를 획득할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 프로세서는 사용자로부터의 조작에 응답하여 추가 등록 명령을 발생시킬 수 있다. 예를 들어, 프로세서는 사용자로부터 추가 등록을 요청하는 조작이 수신된 경우에 응답하여, 추가 등록 명령을 생성할 수 있고, 추가 등록 명령에 따라 이미지 획득부는 후보 이미지를 촬영할 수 있다. 또한, 프로세서는, 추가 등록 명령의 생성에 응답하여, 사용자 인식을 위해 촬영되었던 입력 이미지를 후보 이미지로 결정할 수도 있다.

그리고 단계(420)에서 프로세서는 후보 이미지 및 추가 등록 명령에 대응하는 추가 데이터베이스가 동일한 객체를 지시 하는 경우에 응답하여, 추가 데이터베이스에 후보 이미지를 추가할 수 있다. 예를 들어, 프로세서는 후보 이미지에 나타난 객체와 추가 데이터베이스에 등록된 추가 등록 이미지들에 나타난 객체가 동일한 지 여부를 판단할 수 있다. 프로세서는 후보 이미지와 추가 등록 이미지들이 동일한 객체를 지시할 경우 해당 추가 데이터베이스에 해당 후보 이미지를 추가함으로써, 추가 데이터베이스를 업데이트할 수 있다.

또한, 프로세서는 후보 이미지에 대응하는 추가 데이터베이스가 존재하지 않는 경우에 응답하여, 후보 이미지 및 초기 데이터베이스가 동일한 객체를 지시하면 추가 데이터베이스를 생성할 수 있다. 예를 들어, 프로세서는 후보 이미지에 나타난 객체와 초기 데이터베이스에 등록된 초기 이미지들에 나타난 객체가 동일한 지 여부를 판단할 수 있다. 프로세서는 후보 이미지와 초기 이미지들이 동일한 객체를 지시할 경우 새로운 추가 데이터베이스를 생성함으로써, 초기 데이터베이스와는 다른 환경에서 획득된 이미지에 대한 데이터베이스를 구축할 수 있다.

도 5 내지 도 9는 일 실시예에 따른 사용자 등록 방법을 상세하게 설명하는 흐름도이다.

도 5는 일 실시예에 따라, 임의의 사용자를 처음 등록하는 과정을 설명하는 흐름도이다.

우선, 단계(510)에서 사용자 등록 장치는 입력 이미지를 획득할 수 있다. 본 명세서에서 입력 이미지는 사용자로부터 입력되는 이미지를 나타낼 수 있다. 입력 이미지는 사용자의 등록을 위한 후보 이미지로 사용될 수도 있다. 도 5에서는 입력 이미지가 복수의 후보 이미지로 구성되는 것으로 설명하였으나, 이로 한정하는 것은 아니고, 단일 후보 이미지로 구성될 수도 있다.

그리고 단계(520)에서 사용자 등록 장치는 입력 이미지 중 후보 이미지를 선택할 수 있다. 예를 들어, 입력 이미지가 일련의 이미지로 구성된 경우, 사용자 등록 장치는 그 중 하나의 이미지를 등록을 위한 후보 이미지로 선택할 수 있다. 예를 들어, 사용자 등록 장치는 입력 이미지 중 입력된 순서에 따라 순차적으로 후보 이미지를 선택하거나, 무작위로 후보 이미지를 선택할 수 있다.

이어서 단계(530)에서 사용자 등록 장치는 후보 이미지의 특징 데이터를 추출할 수 있다. 특징 데이터는 이미지로부터 추출된 데이터로서, 예를 들어, 이미지가 추상화된 특징을 지시하는 데이터를 나타낼 수 있다. 사용자 등록 장치는 특징 모델(예를 들어, 딥 러닝 뉴럴 네트워크)에 기초하여, 이미지로부터 특징 데이터를 추출할 수 있다. 특징 모델은 기계학습 구조로서, 기준 이미지로부터 기준 특징 데이터를 출력하도록 트레이닝된 모델일 수 있다. 특징 모델이 뉴럴 네트워크 구조로 구성되는 경우, 특징 모델은 기계학습 구조의 파라미터로서 뉴럴 네트워크의 각 노드 간의 연결 가중치를 포함할 수 있다. 기준 특징 데이터는 임의의 기준 이미지에 대해 참(ground truth)로 지정된 데이터일 수 있다.

그리고 단계(540)에서 사용자 등록 장치는 초기 데이터베이스가 존재하는지 여부를 판단할 수 있다.

이어서 단계(550)에서 사용자 등록 장치는 초기 데이터베이스가 존재하는 경우, 후보 이미지 및 초기 데이터베이스 간의 매칭 스코어를 계산할 수 있다. 예를 들어, 사용자 등록 장치는 후보 이미지 및 초기 데이터베이스에 등록된 초기 이미지들간의 매칭 스코어를 계산할 수 있다. 사용자 등록 장치는 초기 데이터베이스에 n개의 초기 이미지들이 등록되어 있는 경우, 각 초기 이미지마다 후보 이미지를 비교할 수 있고, n개의 매칭 스코어를 산출할 수도 있다. 여기서, n은 1이상의 정수일 수 있다.

본 명세서에서 매칭 스코어는 두 이미지가 서로 유사한 정도를 지시하는 점수를 나타낼 수 있다.

그리고 단계(560)에서 사용자 등록 장치는 매칭 스코어가 초기 범위(initial range) 이내인 지 여부를 판단할 수 있다. 초기 범위는 대상(target)이 되는 후보 이미지와 초기 이미지가 유사한 지 여부를 결정하기 위한 기준이 되는 범위를 나타낼 수 있다. 예를 들어, 초기 범위는 초기 최소 임계(initial minimum threshold) 및 초기 최대 임계(initial maximum threshold) 사이의 범위로 정의될 수 있다.

일 실시예에 따르면 사용자 등록 장치는 매칭 스코어가 초기 최소 임계보다 크면서 초기 최대 임계보다 작은 경우, 매칭 스코어가 초기 범위 이내인 것으로 결정할 수 있다. 사용자 등록 장치는 매칭 스코어가 초기 최소 임계 이하이거나, 초기 최대 임계 이상인 경우, 매칭 스코어가 초기 범위를 초과하는 것으로 결정할 수 있다.

이어서 단계(570)에서 사용자 등록 장치는 매칭 스코어가 초기 범위 이내인 후보 이미지를 초기 데이터베이스에 추가할 수 있다. 예를 들어, n개의 매칭 스코어가 산출된 경우, 사용자 등록 장치는 n개의 매칭 스코어가 모두 초기 범위 이내인 경우에 해당 후보 이미지를 초기 데이터베이스에 추가할 수 있다. 다만, 이로 한정하는 것은 아니고, 사용자 등록 장치는 n개의 매칭 스코어 중 적어도 하나가 초기 범위 이내인 경우에 해당 후보 이미지를 초기 데이터베이스에 추가할 수도 있다.

여기서, 사용자 등록 장치는 매칭 스코어가 초기 범위를 초과하는 후보 이미지를 배제할 수 있다. 예를 들어, 사용자 등록 장치는 매칭 스코어가 초기 최소 임계 이하인 후보 이미지를 초기 데이터베이스 등록으로부터 배제함으로써, 기존에 등록된 초기 이미지와 유사한 후보 이미지만을 초기 데이터베이스에 추가할 수 있다. 또한, 사용자 등록 장치는 매칭 스코어가 초기 최대 임계 이상인 후보 이미지를 초기 데이터베이스 등록으로부터 배제함으로써, 기존에 등록된 초기 이미지와 구별되는 후보 이미지를 초기 데이터베이스에 추가할 수 있다. 따라서, 사용자 등록 장치는 서로 유사하면서도 다양한 초기 이미지를 확보할 수 있다.

그리고 단계(580)에서 사용자 등록 장치는 초기 데이터베이스가 존재하지 않는 경우에 응답하여, 초기 데이터베이스를 생성할 수 있다. 이 경우, 단계(520)에서 선택된 후보 이미지가 추후 초기 등록 과정에서 기준이 되는 이미지로 사용될 수 있다.

이어서 단계(590)에서 사용자 등록 장치는 초기 데이터베이스가 완성되었는지 여부를 판단할 수 있다. 예를 들어, 단계(510)에서 획득된 입력 이미지가 복수인 경우, 사용자 등록 장치는 단계(520)으로 되돌아가 나머지 후보 이미지에 대하여 단계들(530 내지 580)을 반복할 수 있다.

일 실시예에 따르면 초기 데이터베이스에 등록된 초기 이미지의 개수가 초기 최대 개수(initial maximum number)에 도달한 경우, 사용자 등록 장치는 초기 등록을 종료할 수 있다. 또한, 사용자 등록 장치가 입력 이미지에 포함된 모든 후보 이미지에 대하여 초기 데이터베이스에 추가할 지 여부를 결정한 경우, 사용자 등록 장치는 초기 등록을 종료할 수 있다.

본 명세서에서 최대 개수는 각 데이터베이스에 지정된, 등록될 수 있는 최대 개수의 데이터를 나타낼 수 있다. 예를 들어, 초기 최대 개수는 초기 데이터베이스에 지정된, 등록될 수 있는 최대 개수의 데이터를 나타낼 수 있다. 예를 들어, 초기 최대 개수가 M개로 지정된 경우, 사용자 등록 장치는 사용자에 대해 초기 이미지를 M개까지 등록할 수 있다. 여기서, 사용자 등록 장치는 각 초기 이미지를 특징 데이터의 형태로 저장할 수도 있다. 예를 들어, 최대 개수 및 초기 최대 개수는 30개일 수 있으나, 이로 한정하는 것은 아니다.

도 6은 일 실시예에 따른 사용자 등록 장치가 추가 데이터베이스를 생성 및 관리하는 과정을 도시한 흐름도이다.

우선, 단계(611)에서 사용자 등록 장치는 추가 등록 명령을 발생시킬 수 있다. 예를 들어, 사용자 등록 장치는 사용자 조작의 수신에 응답하여 추가 등록 명령을 발생시킬 수 있다. 다만, 이로 한정하는 것은 아니고, 사용자 등록 장치는 추가 등록이 필요한 것으로 판단한 경우, 추가 등록 명령을 생성할 수도 있다.

일 실시예에 따르면 사용자 등록 장치는 사용자 인식이 미리 정한 횟수 이상 실패한 경우에 응답하여, 추가 등록을 추천하는 인터페이스를 제공할 수 있다. 사용자 등록 장치는 해당 인터페이스를 통해 수신된 사용자 조작에 응답하여 추가 등록 명령을 생성할 수 있다.

예를 들어, 사용자가 초기 등록과 매우 다른 환경(예를 들어, 매우 어두운 환경)에서 인식을 시도하여 여러 번 실패하는 경우, 사용자 등록 장치는 사용자에게 추가 등록을 제안하거나, 추가 등록 명령을 생성할 수 있다. 사용자 등록 장치는 특정 속성(예를 들어, 사용자가 안경을 쓴 상태, 주변이 어두운 상태 등)에서 인식이 자주 실패하는 경우, 해당 속성에서 추가 등록을 진행하도록 추천할 수도 있다. 사용자 등록 장치는 사용자 인식이 실패한 속성을 식별할 수 있다. 사용자 등록 장치는 식별된 속성에 대한 추가 데이터베이스의 생성을 추천하는 인터페이스를 제공할 수 있다. 예를 들어, 사용자 등록 장치는 어두운 환경에서 사용자 인식이 미리 정한 횟수 이상 실패한 경우에 응답하여, 어두운 환경에 대한 추가 데이터베이스를 생성할 것을 추천하는 인터페이스를 사용자에게 제공할 수 있다.

또한, 사용자 등록 장치는 생체 데이터 인식 및 사용자 조작 등에 기초하여 추가 등록 명령을 생성할 수 있다. 생체 데이터 인식은 예를 들어, 지문 인식, 및 홍채 인식이 있을 수 있다. 사용자 조작은 예를 들어, 패턴 인식이 있을 수 있다.

예를 들어, 사용자 등록 장치는 사용자로부터 생체 데이터 및 사용자 조작 중 적어도 하나를 획득할 수 있다. 사용자 등록 장치는 생체 데이터에 대한 인식 및 사용자 조작 중 적어도 하나가 유효한(valid) 경우에 응답하여, 추가 등록 명령을 생성할 수 있다.

사용자 조작의 예시로서, 사용자 등록 장치는 사용자에게 패턴 입력을 요청할 수 있고, 사용자로부터 수신된 입력 패턴이 등록 패턴과 동일한 경우, 추가 등록 명령을 생성할 수 있다. 패턴은 예를 들어, 사용자 등록 장치의 디스플레이 상에 가해지는 연속적인 터치 동작에 의해 형성되는 궤적을 나타낼 수 있다. 또한, 패턴은 일련의 사용자 조작에 의해 입력된 비밀번호(password)일 수도 있다.

생체 데이터의 예시로서, 사용자 등록 장치는 사용자에게 지문 인식을 요청할 수 있고, 사용자로부터 수신된 입력 지문이 등록 지문에 매칭하는 경우, 추가 등록 명령을 생성할 수 있다. 여기서, 등록 지문은 등록 사용자에 대응하는 초기 데이터베이스에 매핑될 수 있다.

생체 데이터의 다른 예시로서, 사용자 등록 장치는 사용자에게 홍채 인식을 요청할 수 있다. 사용자 등록 장치는 사용자의 입력 홍채 이미지를 획득할 수 있다. 사용자 등록 장치는 사용자에 대한 입력 이미지 및 사용자의 입력 홍채 이미지를 함께(together) 획득할 수도 있다. 사용자 등록 장치는 입력 홍채 이미지 및 등록 홍채 이미지를 비교한 결과에 기초하여, 추가 등록 명령을 생성할 수 있다. 사용자 등록 장치는 입력 홍채 이미지 및 등록 홍채 이미지가 매칭하는 경우에 응답하여, 추가 등록 명령을 생성할 수 있다. 여기서, 홍채 이미지는 사람의 홍채를 촬영한 IR (infrared ray) 이미지일 수 있다. 그리고 사용자 등록 장치는 홍채 인식에 기초하여 생성된 추가 등록 명령에 응답하여, 입력 이미지로부터 입력 홍채 이미지에 대응하는 후보 이미지를 결정할 수 있다.

그리고 단계(612)에서 사용자 등록 장치는 후보 이미지를 획득할 수 있다. 예를 들어, 사용자 등록 장치는 사용자의 적어도 일부를 촬영함으로써, 객체를 포함하는 후보 이미지를 획득할 수 있다.

이어서 단계(613)에서 사용자 등록 장치는 후보 이미지로부터 후보 이미지에 대응하는 특징 데이터를 추출할 수 있다. 예를 들어, 사용자 등록 장치는 미리 트레이닝된 특징 모델에 후보 이미지를 입력함으로써, 특징 데이터를 출력시킬 수 있다.

그리고 단계(620)에서 사용자 등록 장치는 추가 데이터베이스를 생성할 수 있다.

예를 들어, 단계(621)에서 사용자 등록 장치는 추가 데이터베이스가 존재하는지 여부를 판단할 수 있다.

단계(622)에서 사용자 등록 장치는, 추가 데이터베이스가 존재하지 않는 것으로 판단된 경우에 응답하여, 후보 이미지 및 초기 데이터베이스에 저장된 초기 이미지를 비교하여 매칭 스코어를 산출할 수 있다. 예를 들어, 사용자 등록 장치는 초기 데이터베이스에 저장된 초기 이미지가 복수인 경우, 복수의 초기 이미지들의 각각에 대하여 후보 이미지와의 매칭 스코어를 계산할 수 있다.

일 실시예에 따르면, 사용자 등록 장치는 초기 데이터베이스로부터 초기 이미지에 대응하는 특징 데이터를 추출할 수 있다. 초기 데이터베이스에 초기 이미지가 특징 데이터의 형태로 등록된 경우, 사용자 등록 장치는 특징 데이터 형태의 초기 이미지를 로딩할 수 있다. 사용자 등록 장치는 후보 이미지에 대응하는 특징 데이터 및 초기 이미지에 대응하는 특징 데이터가 서로 유사한 정도를 산출할 수 있다. 후보 이미지에 대응하는 특징 데이터 및 초기 이미지에 대응하는 특징 데이터가 서로 유사한 정도는 매칭 스코어일 수 있다.

이어서 단계(623)에서 사용자 등록 장치는 매칭 스코어가 기준 임계를 초과하는 지 여부를 판단할 수 있다. 일 실시예에 따르면 사용자 등록 장치는 매칭 스코어가 기준 임계(reference threshold)를 초과하는 경우, 해당 후보 이미지에 나타난 객체와 초기 이미지에 나타난 객체가 동일한 객체를 지시하는 것으로 결정할 수 있다. 또한, 사용자 등록 장치는 매칭 스코어가 기준 임계 이하인 경우에 응답하여, 후보 이미지가 초기 데이터베이스와 다른 객체를 지시하는 것으로 결정할 수 있다. 기준 임계는 초기 이미지와 후보 이미지가 유사한 지 여부를 나타내는 기준이 되는 임계일 수 있다.

또한, 복수의 초기 이미지들의 각각에 대해 매칭 스코어가 산출된 경우, 사용자 등록 장치는 매칭 스코어 중 적어도 하나가 기준 임계를 초과하는 지 여부를 판단할 수 있다. 예를 들어, 사용자 등록 장치는 복수의 초기 이미지들 중 적어도 하나와 후보 이미지가 유사하면, 초기 데이터베이스가 지시하는 객체와 후보 이미지가 지시하는 객체가 동일한 것으로 결정할 수 있다. 다만, 이로 한정하는 것은 아니고, 사용자 등록 장치는 초기 데이터베이스에 저장된 초기 이미지들의 총 개수 중 미리 정해진 비율에 대응하는 개수 이상의 초기 이미지와 후보 이미지가 유사한 경우에만, 초기 데이터베이스가 지시하는 객체와 후보 이미지가 지시하는 객체가 동일한 것으로 결정할 수도 있다.

그리고 단계(624)에서 사용자 등록 장치는 후보 이미지와 초기 데이터베이스가 동일한 객체를 지시하는 경우, 추가 데이터베이스를 생성할 수 있다. 예를 들어, 사용자 등록 장치는 산출된 매칭 스코어에 기초하여 후보 이미지에 대응하는 추가 데이터베이스를 생성할 지 여부를 결정할 수 있다. 사용자 등록 장치는 매칭 스코어가 기준 임계를 초과하는 경우에 응답하여, 후보 이미지를 포함하는 추가 데이터베이스를 생성할 수 있다. 일 실시예에 따르면 사용자 등록 장치는 후보 이미지에 대응하는 추가 데이터베이스를 생성할 수 있다. 예를 들어, 사용자 등록 장치는 추가 데이터베이스를 생성하여, 후보 이미지를 해당 추가 데이터베이스에 등록할 수 있다.

또한, 단계(630)에서 사용자 등록 장치는 추가 데이터베이스에 후보 이미지를 추가할 수 있다. 예를 들어, 사용자 등록 장치는 추가 데이터베이스가 존재하는 경우에 응답하여, 후보 이미지 및 추가 데이터베이스에 저장된 추가 등록 이미지가 유사하면, 후보 이미지를 추가 데이터베이스에 추가할 수 있다.

예를 들어, 단계(632)에서 사용자 등록 장치는 추가 데이터베이스가 존재하지 않는 경우, 후보 이미지 및 추가 등록 이미지를 비교하여 매칭 스코어를 산출할 수 있다. 추가 데이터베이스에 등록된 추가 등록 이미지가 복수개 있는 경우, 사용자 등록 장치는 복수의 추가 등록 이미지들의 각각에 대하여 후보 이미지와의 매칭 스코어를 계산할 수 있다. 사용자 등록 장치는 후보 이미지로부터 후보 이미지에 대응하는 특징 데이터를 추출할 수 있다. 사용자 등록 장치는 추가 데이터베이스로부터 추가 등록 이미지에 대응하는 특징 데이터를 추출할 수 있다. 사용자 등록 장치는 후보 이미지에 대응하는 특징 데이터 및 추가 등록 이미지에 대응하는 특징 데이터가 서로 유사한 정도를 산출할 수 있다. 여기서, 추가 데이터베이스에 특징 데이터의 형태로 추가 등록 이미지가 등록된 경우, 사용자 등록 장치는 해당 특징 데이터를 로딩하여 매칭 스코어(예를 들어, 유사도)를 계산하는데 이용할 수 있다.

일 실시예에 따르면 사용자 등록 장치는 산출된 매칭 스코어에 기초하여 후보 이미지를 추가 데이터베이스에 추가할 지 여부를 결정할 수 있다. 사용자 등록 장치는 매칭 스코어가 기준 범위 이내인 지 여부를 판단할 수 있다. 예를 들어, 단계(633)에서 사용자 등록 장치는 매칭 스코어가 최대 임계 미만인 지 여부를 판단할 수 있다. 사용자 등록 장치는 매칭 스코어가 최대 임계 이상인 경우 기준 범위를 초과하는 것으로 결정할 수 있다. 단계(634)에서 사용자 등록 장치는 매칭 스코어가 최소 임계를 초과하는 지 여부를 판단할 수 있다. 사용자 등록 장치는 매칭 스코어가 최소 임계 이하인 경우 기준 범위를 초과하는 것으로 결정할 수 있다. 사용자 등록 장치는 매칭 스코어가 최대 임계 미만이면서 최소 임계를 초과하는 경우, 매칭 스코어가 기준 범위 이내인 것으로 결정할 수 있다.

단계(635)에서 사용자 등록 장치는 매칭 스코어가 기준 범위(reference range) 이내인 경우에 응답하여, 후보 이미지를 추가 데이터베이스에 추가할 수 있다.

또한, 사용자 등록 장치는 매칭 스코어가 기준 범위를 초과하는 경우에 응답하여, 후보 이미지 및 추가 등록 이미지가 유사하지 않은 것으로 결정할 수 있다. 후보 이미지 및 추가 등록 이미지가 유사하지 않은 경우, 사용자 등록 장치는 해당 후보 이미지를 추가 등록으로부터 배제할 수 있다.

예를 들어, 사용자 등록 장치는 사용자의 화장(makeup)이 적용되지 않은 얼굴에 대한 초기 데이터베이스를 저장할 수 있다. 사용자 등록 장치는 초기 데이터베이스로부터 중간 정도의 화장이 적용된 얼굴에 대한 제1 추가 데이터베이스를 생성할 수 있다. 또한, 사용자 등록 장치는 제1 추가 데이터베이스로부터 진한 정도의 화장이 적용된 얼굴에 대한 제2 추가 데이터베이스를 생성할 수 있다. 사용자 등록 장치는 진한 정도의 화장이 적용된 얼굴과 화장이 적용되지 않은 얼굴이 유사하지 않더라도, 상술한 바와 같이 점진적으로 등록을 추가할 수 있다. 따라서 사용자 등록 장치는 점진적인 등록을 통해, 사용자의 다양한 측면(aspect) 및 다양한 환경에 대한 데이터베이스를 생성 및 관리할 수 있다.

도 7은 복수의 후보 이미지를 포함하는 입력 이미지를 이용하여 추가 데이터베이스를 생성 및 관리하는 과정을 설명하는 흐름도이다.

우선, 단계(612)에서 사용자 등록 장치는 입력 이미지로부터 후보 이미지를 선택할 수 있다. 예를 들어, 단계(711)에서 사용자 등록 장치는 사용자에 대응하는 객체를 포함하는 복수의 객체 이미지를 포함하는 입력 이미지를 획득할 수 있다. 단계(712)에서 사용자 등록 장치는 입력 이미지로부터 후보 이미지를 선택할 수 있다.

사용자 등록 장치는 단계(712)에서 선택된 후보 이미지를 이용하여 단계들(621, 622, 623, 624, 632, 633, 634, 635)을 수행할 수 있다. 예를 들어, 단계(720)에서 사용자 등록 장치는 후보 이미지를 이용하여 추가 데이터베이스를 생성할 수 있고, 단계(730)에서 사용자 등록 장치는 후보 이미지를 추가 데이터베이스에 추가할 수 있다.

다만, 단계(740)에서 사용자 등록 장치는 추가 데이터베이스가 완성되었는지 여부를 판단할 수 있다. 예를 들어, 사용자 등록 장치는 추가 데이터베이스에 등록된 추가 등록 이미지의 개수가 최대 개수인 지 여부를 판단할 수 있다. 사용자 등록 장치는 추가 데이터베이스에 저장된 추가 등록 이미지의 개수가 최대 개수(maximum number) 미만인 경우에 응답하여, 후보 이미지를 추가 데이터베이스에 추가할 수 있다.

단계(750)에서 사용자 등록 장치는 다음 후보 이미지를 선택할 수 있다. 예를 들어, 단계(623)에서 후보 이미지와 초기 이미지 간의 매칭 스코어가 기준 임계 이하인 경우, 사용자 등록 장치는 단계(750)에서 다음 후보 이미지를 선택할 수 있다. 단계들(633, 634)에서 후보 이미지와 추가 등록 이미지 간의 매칭 스코어가 기준 범위를 초과하는 경우, 사용자 등록 장치는 단계(750)에서 다음 후보 이미지를 선택할 수 있다. 더 나아가, 단계(740)에서 추가 데이터베이스가 완성되지 않은 경우에 응답하여, 사용자 등록 장치는 단계(750)에서 다음 후보 이미지를 선택할 수 있다.

사용자 등록 장치는 단계(750)에서 선택된 다음 후보 이미지를 이용하여, 추가 데이터베이스를 생성하거나 추가할 지 여부를 단계들(720, 730)에 따라 결정할 수 있다. 사용자 등록 장치는 입력 이미지에 포함된 모든 후보 이미지에 대하여 단계들(720, 730)을 수행할 수 있다.

사용자 등록 장치는 추가 데이터베이스가 완성된 경우에 응답하여, 추가 등록을 종료할 수 있다. 추가 데이터베이스가 완성된 후, 사용자 등록 장치는 입력되는 후보 이미지로 추가 데이터베이스를 업데이트할 지 여부를 결정할 수 있다. 예를 들어, 사용자 등록 장치는 추가 등록 이미지의 개수가 최대 개수 이상인 경우, 추가 데이터베이스에 저장된 추가 등록 이미지 중 하나를 후보 이미지로 업데이트할 지 여부를 판단할 수 있다.

도 8은 일 실시예에 따른 사용자 등록 장치가 속성 정보를 매핑하여 추가 데이터베이스를 관리하는 방법을 도시한 흐름도이다.

단계(820)에서 사용자 등록 장치는 후보 이미지의 속성 정보에 기초하여 추가 데이터베이스를 생성할 지 여부를 결정할 수 있다.

일 실시예에 따르면 단계(821)에서 사용자 등록 장치는 초기 등록된 초기 이미지와 후보 이미지가 유사한 지 여부를 판단할 수 있다. 예를 들어, 사용자 등록 장치는 초기 이미지와 후보 이미지 간에 매칭 스코어를 산출하여, 매칭 스코어가 기준 임계를 초과하는 지 여부를 판단할 수 있다.

그리고 단계(822)에서 사용자 등록 장치는 후보 이미지가 초기 데이터베이스에 등록된 초기 이미지와 유사한 경우에 응답하여, 후보 이미지를 초기 데이터베이스에 업데이트할 수 있다. 예를 들어, 사용자 등록 장치는 초기 데이터베이스에 등록된 초기 이미지들 중 하나를, 후보 이미지로 교체할 수 있다.

또한, 단계(823)에서 사용자 등록 장치는 후보 이미지의 속성 정보(attribute information)를 결정할 수 있다. 사용자 등록 장치는 후보 이미지가 촬영된 환경, 후보 이미지에 나타난 객체(예를 들어, 사용자의 얼굴)에 장착된 장신구(예를 들어, 안경) 등을 지시하는 속성 정보를 결정할 수 있다. 예를 들어, 사용자 등록 장치는 기계학습 구조(예를 들어, 뉴럴 네트워크)를 이용하여, 후보 이미지의 속성 정보를 결정할 수 있다. 또한, 사용자 등록 장치는 사용자로부터 속성 지정 입력을 수신하고, 수신된 속성 지정 입력에 대응하는 속성을 후보 이미지의 속성 정보로 결정할 수도 있다.

그리고 단계(824)에서 사용자 등록 장치는 초기 이미지에 나타난 객체와 후보 이미지에 나타난 객체가 동일 객체인 지 여부를 판단할 수 있다. 일 실시예에 따르면 사용자 등록 장치는 기존 초기 데이터베이스에 등록된 사용자와 현재 추가 등록을 진행하는 사용자가 동일한 사용자인 지 여부를 판단할 수 있다. 따라서, 사용자 등록 장치는 보조적인 검증 동작(auxiliary verifying operation)을 통해, 초기 이미지의 사용자와 후보 이미지의 사용자가 동일한 사용자인 지 여부를 결정할 수 있다. 보조적인 검증 동작은, 예를 들어, 지문 인식, 패턴 인식, 및 홍채 인식 등을 포함할 수 있다.

예를 들어, 사용자 등록 장치는 사용자에게 패턴 입력을 요청할 수 있고, 사용자로부터 수신된 입력 패턴이 등록 패턴과 동일한 경우, 초기 이미지의 객체와 후보 이미지의 객체가 동일한 객체인 것으로 결정할 수 있다.

다른 예를 들어, 사용자 등록 장치는 사용자에게 지문 인식을 요청할 수 있고, 사용자로부터 수신된 입력 지문이 등록 지문에 매칭하는 경우, 초기 이미지의 객체와 후보 이미지의 객체가 동일한 객체인 것으로 결정할 수 있다.

또 다른 예를 들어, 사용자 등록 장치는 사용자에게 홍채 인식을 요청할 수 있다. 사용자 등록 장치는 사용자의 입력 홍채 이미지를 획득할 수 있다. 사용자 등록 장치는 입력 홍채 이미지 및 등록 홍채 이미지를 비교한 결과에 기초하여, 후보 이미지 및 초기 데이터베이스가 동일한 객체를 지시하는지 여부를 결정할 수 있다. 사용자 등록 장치는 사용자로부터 수신된 입력 홍채 이미지가 등록 홍채 이미지에 매칭하는 경우, 초기 이미지의 객체와 후보 이미지의 객체가 동일한 객체인 것으로 결정할 수 있다.

일 실시예에 따른 사용자 등록 장치는 현재 사용자가 기 등록된 사용자인 지 여부를 검증(verify)하여 추가 등록 명령을 생성한 후, 추가 등록 명령에 응답하여 새로운 후보 이미지를 추가 등록하기 위해 지문 인식, 패턴 인식, 및 홍채 인식 등을 통해 다시 한번 사용자를 검증할 수 있다. 따라서 사용자 등록 장치는 인식 실패를 감소시키면서도, 타인이 등록되는 것을 방지할 수 있다.

더 나아가, 사용자 등록 장치는 지문 인식, 패턴 인식, 및 홍채 인식 중 적어도 하나에 더하여, 후보 이미지 및 초기 이미지 간의 매칭 스코어에 기초하여 초기 이미지의 객체와 후보 이미지의 객체가 동일한 지 여부를 판단할 수 있다. 예를 들어, 사용자 등록 장치는, 지문 인식, 패턴 인식, 및 홍채 인식 중 적어도 하나가 성공하면서, 후보 이미지 및 초기 이미지 간의 매칭 스코어가 추가 임계(additional threshold)를 초과하는 경우에, 두 이미지의 객체가 동일한 것으로 결정할 수 있다. 추가 임계는 서로 다른 환경에서 획득된 두 이미지 간의 동일 객체 여부를 판단하기 위해 완화된 기준으로서, 예를 들어, 기준 임계보다 낮은 값으로 설정될 수 있다.

이어서 단계(825)에서 사용자 등록 장치는 후보 이미지의 속성 정보가 매핑된 추가 데이터베이스를 생성할 수 있다. 예를 들어, 사용자 등록 장치는 초기 이미지의 객체와 후보 이미지의 객체가 동일한 객체인 경우, 속성 정보가 매핑된 추가 데이터베이스(예를 들어, 속성 데이터베이스)를 생성하고, 속성 데이터베이스에 해당 후보 이미지를 등록할 수 있다.

또한, 사용자 등록 장치는 초기 이미지의 객체와 후보 이미지의 객체가 동일하지 않은 경우, 해당 후보 이미지를 추가 등록으로부터 배제할 수 있다.

일 실시예에 따른 사용자 등록 장치는 동일한 객체, 예를 들어, 동일한 사용자에 대해 기존 얼굴에 대한 데이터베이스 외에 다른 속성 정보를 가지는 추가적인 얼굴에 대한 데이터베이스를 저장함으로써, 인식 실패를 감소시킬 수 있다.

도 9는 복수의 속성 데이터베이스가 존재하는 경우, 후보 이미지를 추가 등록하는 과정을 설명하는 흐름도이다.

우선, 단계(910)에서 사용자 등록 장치는 후보 이미지의 속성 정보를 결정할 수 있다.

그리고 단계(920)에서 사용자 등록 장치는 속성 데이터베이스를 생성할 수 있다.

예를 들어, 단계(921)에서 사용자 등록 장치는 속성 정보에 대응하는 속성 데이터베이스가 존재하는 지 여부를 판단할 수 있다.

단계(922)에서 사용자 등록 장치는 속성 데이터베이스가 존재하지 않는 경우에 응답하여, 후보 이미지 및 초기 이미지 간의 매칭 스코어를 계산할 수 있다.

단계(923)에서 사용자 등록 장치는 매칭 스코어가 기준 임계를 초과하는 지 여부를 결정할 수 있다. 매칭 스코어가 기준 임계 이하인 경우, 사용자 등록 장치는 해당 후보 이미지에 기초한 속성 데이터베이스의 생성을 중단할 수 있다.

단계(924)에서 사용자 등록 장치는 매칭 스코어가 기준 임계를 초과하는 경우에 응답하여, 속성 데이터베이스를 생성할 수 있다. 예를 들어, 사용자 등록 장치는 후보 이미지의 속성 정보에 대응하는 속성 데이터베이스를 생성하고, 생성된 속성 데이터베이스에 후보 이미지를 등록할 수 있다.

이어서 단계(930)에서 사용자 등록 장치는 속성 데이터베이스에 후보 이미지를 추가할 지 여부를 결정할 수 있다. 일 실시예에 따르면 사용자 등록 장치는 속성 정보에 대응하는 속성 데이터베이스가 존재하는 경우에 응답하여, 후보 이미지 및 속성 데이터베이스에 저장된 속성 이미지를 비교할 수 있다. 사용자 등록 장치는 후보 이미지 및 속성 이미지가 유사한 경우에 응답하여, 후보 이미지를 속성 데이터베이스에 추가할 수 있다.

예를 들어, 단계(932)에서 사용자 등록 장치는 후보 이미지를 비교할 데이터베이스를 선택할 수 있다. 사용자 등록 장치는 복수의 속성 데이터베이스가 존재하는 경우에 응답하여, 복수의 속성 데이터베이스 중 하나의 속성 데이터베이스를 선택할 수 있다. 또한, 사용자 등록 장치는 초기 데이터베이스 및 복수의 속성 데이터베이스 중 하나를 선택할 수도 있다.

그리고 단계(933)에서 사용자 등록 장치는 후보 이미지 및 선택된 속성 데이터베이스의 추가 등록 이미지 간의 매칭 스코어를 계산할 수 있다. 속성 데이터베이스에 등록된 추가 등록 이미지는 속성 이미지라고 나타낼 수도 있다. 예를 들어, 사용자 등록 장치는 선택된 속성 데이터베이스에 저장된 속성 이미지 및 후보 이미지를 비교할 수 있다.

단계(934)에서 사용자 등록 장치는 매칭 스코어가 최대 임계 미만인 지 여부를 판단할 수 있다. 사용자 등록 장치는 매칭 스코어가 최대 임계 이상인 경우, 해당 후보 이미지를 선택된 속성 데이터베이스에 대한 추가 등록으로부터 배제함으로써, 획일화된 이미지들로 각 속성 데이터베이스가 구성되는 것을 방지할 수 있다.

단계(935)에서 사용자 등록 장치는 매칭 스코어가 최소 임계를 초과하는 지 여부를 판단할 수 있다. 사용자 등록 장치는 매칭 스코어가 최소 임계 이하인 경우, 해당 후보 이미지를 선택된 속성 데이터베이스에 대한 추가 등록으로부터 배제함으로써, 비유사한 이미지가 각 속성 데이터에 추가되는 것을 방지할 수 있다.

또한, 사용자 등록 장치는 속성에 따라 매칭 스코어의 비교의 기준이 되는 임계를 변경할 수 있다. 예를 들어, 사용자 등록 장치는 속성 이미지 및 후보 이미지의 속성 정보가 동일한 경우에 응답하여, 속성 이미지 및 후보 이미지의 비교를 위한 최소 임계를 증가시킬 수 있다. 속성 정보가 동일할 경우 매칭 스코어가 높게 나오는 경향이 있으므로, 사용자 등록 장치는 최소 임계를 증가시킴으로써 보다 정확하게 후보 이미지 및 속성 이미지 간의 객체의 동일성 여부를 판단할 수 있다. 다른 예를 들어, 사용자 등록 장치는 속성 이미지 및 후보 이미지의 속성 정보가 상이한 경우에 응답하여, 속성 이미지 및 후보 이미지의 비교를 위한 최소 임계를 감소시킬 수 있다. 속성 정보가 상이한 경우, 매칭 스코어가 낮게 나오는 경향이 있으므로, 사용자 등록 장치는 최소 임계를 감소시킴으로써 보다 정확하게 객체의 동일성 여부를 판단할 수 있다.

단계(936)에서 사용자 등록 장치는 속성 이미지 및 후보 이미지가 유사한 경우에 응답하여, 후보 이미지를 선택된 속성 데이터베이스에 추가할 수 있다. 예를 들어, 사용자 등록 장치는 속성 이미지에 나타난 객체와 후보 이미지에 나타난 객체가 동일한 것으로 판단된 경우, 선택된 속성 데이터베이스에 해당 후보 이미지를 추가할 수 있다.

단계(937)에서 사용자 등록 장치는 초기 데이터베이스 및 모든 속성 데이터베이스에 대해 비교가 완료되었는지 여부를 판단할 수 있다. 예를 들어, 사용자 등록 장치는 복수의 속성 데이터베이스의 나머지 속성 데이터베이스에 대하여 후보 이미지를 추가할 지 여부를 결정할 수 있다. 또한, 사용자 등록 장치는 초기 데이터베이스에 대하여 후보 이미지를 추가할 지 여부를 결정할 수도 있다. 다만, 이로 한정하는 것은 아니고, 사용자 등록 장치는 초기 데이터베이스 및 속성 데이터베이스들 중 적어도 일부 데이터베이스에 대한 비교가 완료되었는지 판단할 수도 있다.

도 10은 일 실시예에 따른 사용자 등록 장치의 인터페이스 화면을 도시한 도면이다.

사용자 등록 장치는 추가 등록을 위한 인터페이스(1000)를 제공할 수 있다. 예를 들어, 인터페이스(1000)는 얼굴 데이터 삭제 조작(1010)과 얼굴 데이터 추가 조작(1020)을 제공할 수 있다. 얼굴 데이터 삭제 조작(1010)이 사용자 조작에 의해 활성화되는 경우에 응답하여, 사용자 등록 장치는 등록 사용자의 얼굴 데이터를 삭제할 수 있다. 또한, 얼굴 데이터 추가 조작(1020)이 사용자 조작에 의해 활성화되는 경우에 응답하여, 사용자 등록 장치는 등록 사용자에 대하여 도 1 내지 도 9에서 설명한 추가 등록을 시작할 수 있다.

도 11은 다른 일 실시예에 따른 추가 등록 명령의 생성을 설명하는 흐름도이다.

도 1 내지 도 10에서 상술한 동작들이 수행되는 순서는 설계에 따라 변경될 수 있다. 예를 들어, 도 6 및 도 7에서는 단계(611)에서 추가 등록 명령이 발생하고, 단계(612)에서 후보 이미지를 획득하는 것으로 도시되었는데, 이로 한정하지 않고, 사용자 등록 장치는 후보 이미지를 먼저 획득하고, 그 후에 추가 등록 명령을 발생시킬 수 있다. 또한, 단계(611) 및 단계(824)에서 상술한 바와 유사하게, 홍채 인식을 수행하여 추가 등록 명령을 생성함으로써, 후보 이미지를 추가 데이터베이스에 추가할 지 여부를 결정하기 위한, 보조적인 검증 동작을 수행할 수도 있다. 상술한 동작들의 변경된 수행 순서에 따른 방법을 하기에서 예시적으로 설명한다.

일 실시예에 따르면, 도 11에 도시된 바와 같이, 사용자 등록 장치는 사용자 인식 과정에서 획득된 입력 이미지를 추가 데이터베이스에 등록할 지 여부를, 홍채 인식 결과에 기초하여 결정할 수 있다.

우선, 단계(1110)에서 사용자 등록 장치는 인식에 사용하기 위한 입력 데이터를 획득할 수 있다. 예를 들어, 사용자 등록 장치는 단계(1111)에서 후보 이미지(예를 들어, 컬러 이미지)를 획득할 수 있고, 단계(1112)에서 입력 홍채 이미지를 획득할 수 있다. 사용자 등록 장치는 후보 이미지 및 입력 홍채 이미지를 함께 획득함으로써, 사용자 인식 및 추가 등록을 위해 요구되는 사용자의 조작을 최소화할 수 있다.

그리고 단계(611)에서 사용자 등록 장치는 추가 등록 명령을 발생시킬 수 있다. 사용자 등록 장치는 후보 이미지 및 입력 홍채 이미지에 기초한 사용자 인식 결과에 응답하여, 추가 등록 명령을 생성할 지 여부를 결정할 수 있다.

예를 들어, 단계(1121)에서 사용자 등록 장치는 후보 이미지의 특징 데이터를 추출할 수 있다. 사용자 등록 장치는 특징 데이터를 이용하여, 초기 데이터베이스에 등록되어 있던 초기 이미지와 후보 이미지 간의 매칭 스코어를 산출할 수 있다.

단계(1131)에서 매칭 스코어가 제1 임계를 초과하는 지 여부를 판단할 수 있다. 사용자 등록 장치는 매칭 스코어가 제1 임계를 초과하는 경우에 응답하여, 단계(1191)에서 사용자 인식이 성공한 것으로 결정할 수 있다. 다만, 사용자 등록 장치는 매칭 스코어가 제1 임계 이하인 경우, 단계(1132)에서 해당 매칭 스코어를 제2 임계와 비교할 수 있다. 사용자 등록 장치는 매칭 스코어가 제2 임계를 초과하는 경우, 단계(1191)에서 사용자 인식이 성공한 것으로 결정할 수 있다. 예를 들어, 제2 임계는 제1 임계보다 큰 값으로 설계될 수 있으나, 이로 한정하는 것은 아니다.

또한, 사용자 등록 장치는 매칭 스코어가 제2 임계 이하인 경우, 홍채 인식에 기초하여 추가 등록 명령을 생성할 지 여부를 결정할 수 있다.

예를 들어, 단계(1122)에서 사용자 등록 장치는 홍채 특징 데이터를 추출할 수 있다. 사용자 등록 장치는 홍채 특징 데이터를 이용하여, 입력 홍채 이미지 및 등록 홍채 이미지 간의 홍채 유사도를 산출할 수 있다. 또한, 사용자 등록 장치는 홍채 데이터베이스로부터, 등록 홍채 이미지에 대응하는 특징 데이터를 추출함으로써, 입력 홍채 입력 이미지 및 등록 홍채 이미지 간의 홍채 유사도를 산출할 수 있다.

그리고 단계(1133)에서 사용자 등록 장치는 산출된 홍채 유사도 및 홍채 임계를 비교할 수 있다. 예를 들어, 사용자 등록 장치는 산출된 홍채 유사도가 홍채 임계를 초과하는 지 여부를 판단할 수 있다.

이어서 단계(1192)에서 사용자 등록 장치는, 홍채 유사도가 홍채 임계 이하인 경우에 응답하여, 사용자 인식이 실패한 것으로 결정할 수 있다.

그리고 사용자 등록 장치는 홍채 유사도가 홍채 임계를 초과하는 경우에 응답하여, 추가 등록 명령을 생성할 수 있다. 사용자 등록 장치는 추가 등록 명령에 응답하여, 단계(621)에서 추가 데이터베이스의 존재 여부를 판단할 수 있다. 이후 사용자 등록 장치는 단계(624)에서 후보 이미지에 기초한 추가 데이터베이스를 생성하거나, 단계(635)에서 후보 이미지를 추가 데이터베이스에 추가할 수 있다. 이 때, 단계(634)에서 이용되는 최소 임계는 상술한 제1 임계보다 작을 수 있으나, 이로 한정하는 것은 아니다.

상술한 바와 같이, 사용자 등록 장치는 단계(1110)에서 획득했던 후보 이미지를 이용한 사용자 인식이 실패하더라도, 단계(1110)에서 같이 획득했던 입력 홍채 이미지에 기초한 보조적인 검증 동작(도 8의 단계(824)에서 상술함)을 수행함으로써 해당 후보 이미지를 추가 데이터베이스에 등록할 지 여부를 결정할 수 있다. 따라서, 사용자 등록 장치는 단계(1110)에서 후보 이미지와 함께 획득했던 입력 홍채 이미지를 이용하여 후보 이미지를 추가 데이터베이스에 추가할 지 여부를 결정하므로, 사용자 인식 및 추가 등록에 요구되는 사용자 조작을 최소화할 수 있다. 일 실시예에 따른 사용자 등록 장치는 사용자 인식 이후 별도의 추가적인 조작 없이도 추가 데이터베이스를 생성하거나 추가 데이터베이스에 후보 이미지를 추가함으로써, 사용자 편의성을 극대화할 수 있다.

이상에서 설명된 장치는 하드웨어 구성요소, 소프트웨어 구성요소, 및/또는 하드웨어 구성요소 및 소프트웨어 구성요소의 조합으로 구현될 수 있다. 예를 들어, 실시예들에서 설명된 장치 및 구성요소는, 예를 들어, 프로세서, 콘트롤러, ALU(arithmetic logic unit), 디지털 신호 프로세서(digital signal processor), 마이크로컴퓨터, FPA(field programmable array), PLU(programmable logic unit), 마이크로프로세서, 또는 명령(instruction)을 실행하고 응답할 수 있는 다른 어떠한 장치와 같이, 하나 이상의 범용 컴퓨터 또는 특수 목적 컴퓨터를 이용하여 구현될 수 있다. 처리 장치는 운영 체제(OS) 및 운영 체제 상에서 수행되는 하나 이상의 소프트웨어 애플리케이션을 수행할 수 있다. 또한, 처리 장치는 소프트웨어의 실행에 응답하여, 데이터를 접근, 저장, 조작, 처리 및 생성할 수도 있다. 이해의 편의를 위하여, 처리 장치는 하나가 사용되는 것으로 설명된 경우도 있지만, 해당 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자는, 처리 장치가 복수 개의 처리 요소(processing element) 및/또는 복수 유형의 처리 요소를 포함할 수 있음을 알 수 있다. 예를 들어, 처리 장치는 복수 개의 프로세서 또는 하나의 프로세서 및 하나의 콘트롤러를 포함할 수 있다. 또한, 병렬 프로세서(parallel processor)와 같은, 다른 처리 구성(processing configuration)도 가능하다.

소프트웨어는 컴퓨터 프로그램(computer program), 코드(code), 명령(instruction), 또는 이들 중 하나 이상의 조합을 포함할 수 있으며, 원하는 대로 동작하도록 처리 장치를 구성하거나 독립적으로 또는 결합적으로(collectively) 처리 장치를 명령할 수 있다. 소프트웨어 및/또는 데이터는, 처리 장치에 의하여 해석되거나 처리 장치에 명령 또는 데이터를 제공하기 위하여, 어떤 유형의 기계, 구성요소(component), 물리적 장치, 가상 장치(virtual equipment), 컴퓨터 저장 매체 또는 장치, 또는 전송되는 신호 파(signal wave)에 영구적으로, 또는 일시적으로 구체화(embody)될 수 있다. 소프트웨어는 네트워크로 연결된 컴퓨터 시스템 상에 분산되어서, 분산된 방법으로 저장되거나 실행될 수도 있다. 소프트웨어 및 데이터는 하나 이상의 컴퓨터 판독 가능 기록 매체에 저장될 수 있다.

실시예에 따른 방법은 다양한 컴퓨터 수단을 통하여 수행될 수 있는 프로그램 명령 형태로 구현되어 컴퓨터 판독 가능 매체에 기록될 수 있다. 컴퓨터 판독 가능 매체는 프로그램 명령, 데이터 파일, 데이터 구조 등을 단독으로 또는 조합하여 포함할 수 있다. 매체에 기록되는 프로그램 명령은 실시예를 위하여 특별히 설계되고 구성된 것들이거나 컴퓨터 소프트웨어 당업자에게 공지되어 사용 가능한 것일 수도 있다. 컴퓨터 판독 가능 기록 매체의 예에는 하드 디스크, 플로피 디스크 및 자기 테이프와 같은 자기 매체(magnetic media), CD-ROM, DVD와 같은 광기록 매체(optical media), 플롭티컬 디스크(floptical disk)와 같은 자기-광 매체(magneto-optical media), 및 롬(ROM), 램(RAM), 플래시 메모리 등과 같은 프로그램 명령을 저장하고 수행하도록 특별히 구성된 하드웨어 장치가 포함된다. 프로그램 명령의 예에는 컴파일러에 의해 만들어지는 것과 같은 기계어 코드뿐만 아니라 인터프리터 등을 사용해서 컴퓨터에 의해서 실행될 수 있는 고급 언어 코드를 포함한다. 상기된 하드웨어 장치는 실시예의 동작을 수행하기 위해 하나 이상의 소프트웨어 모듈로서 작동하도록 구성될 수 있으며, 그 역도 마찬가지이다.

이상과 같이 실시예들이 비록 한정된 도면에 의해 설명되었으나, 해당 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자라면 상기를 기초로 다양한 기술적 수정 및 변형을 적용할 수 있다.　 예를 들어, 설명된 기술들이 설명된 방법과 다른 순서로 수행되거나, 및/또는 설명된 시스템, 구조, 장치, 회로 등의 구성요소들이 설명된 방법과 다른 형태로 결합 또는 조합되거나, 다른 구성요소 또는 균등물에 의하여 대치되거나 치환되더라도 적절한 결과가 달성될 수 있다.　　

그러므로, 다른 구현들, 다른 실시예들 및 특허청구범위와 균등한 것들도 후술하는 특허청구범위의 범위에 속한다.

110: 사용자 등록 장치
190: 객체

Claims

프로세서에 의해 수행되는 사용자 등록 방법에 있어서,
추가 등록 명령에 응답하여, 사용자에 대응하는 후보 이미지를 획득하는 단계; 및
상기 후보 이미지 및 상기 추가 등록 명령에 대응하는 추가 데이터베이스가 동일한 객체를 지시하는 경우에 응답하여, 상기 추가 데이터베이스에 상기 후보 이미지를 추가하는 단계
를 포함하는 사용자 등록 방법.
제1항에 있어서,
상기 사용자로부터 생체 데이터 및 사용자 조작 중 적어도 하나를 획득하는 단계; 및
상기 생체 데이터에 대한 인식 및 사용자 조작 중 적어도 하나가 유효한(valid) 경우에 응답하여, 상기 추가 등록 명령을 생성하는 단계
를 더 포함하는 사용자 등록 방법.
제1항에 있어서,
상기 사용자에 대한 입력 이미지 및 상기 사용자의 입력 홍채 이미지를 함께(together) 획득하는 단계; 및
상기 입력 홍채 이미지 및 등록 홍채 이미지가 매칭하는 경우에 응답하여, 상기 추가 등록 명령을 생성하는 단계
를 더 포함하고,
상기 후보 이미지를 획득하는 단계는,
상기 추가 등록 명령에 응답하여, 상기 입력 이미지로부터 상기 입력 홍채 이미지에 대응하는 후보 이미지를 결정하는 단계
를 포함하는 사용자 등록 방법.
제1항에 있어서,
사용자 인식이 미리 정한 횟수 이상 실패한 경우에 응답하여, 추가 등록을 추천하는 인터페이스를 제공하는 단계; 및
상기 인터페이스를 통해 수신된 사용자 조작에 응답하여 상기 추가 등록 명령을 생성하는 단계
를 더 포함하는 사용자 등록 방법.
제4항에 있어서,
상기 추가 등록을 추천하는 인터페이스를 제공하는 단계는,
상기 사용자 인식이 실패한 속성을 식별하는 단계; 및
상기 식별된 속성에 대한 추가 데이터베이스의 생성을 추천하는 인터페이스를 제공하는 단계
를 포함하는 사용자 등록 방법.
제1항에 있어서,
상기 추가 등록 명령에 대응하는 상기 추가 데이터베이스가 존재하지 않는 경우에 응답하여, 상기 후보 이미지 및 초기 데이터베이스에 저장된 초기 이미지가 유사하면, 상기 추가 등록 명령에 대응하는 상기 추가 데이터베이스를 생성하는 단계
를 더 포함하는 사용자 등록 방법.
제1항에 있어서,
상기 후보 이미지를 추가하는 단계는,
상기 후보 이미지 및 상기 추가 데이터베이스의 추가 등록 이미지를 비교하여 매칭 스코어를 산출하는 단계; 및
상기 산출된 매칭 스코어에 기초하여 상기 후보 이미지를 상기 추가 데이터베이스에 추가할 지 여부를 결정하는 단계
를 포함하는 사용자 등록 방법.
제7항에 있어서,
상기 후보 이미지를 상기 추가 데이터베이스에 추가할 지 여부를 결정하는 단계는,
상기 매칭 스코어가 기준 범위(reference range) 이내인 경우에 응답하여, 상기 후보 이미지를 상기 추가 데이터베이스에 추가하는 단계; 및
상기 매칭 스코어가 상기 기준 범위를 초과하는 경우에 응답하여, 상기 후보 이미지 및 상기 추가 등록 이미지가 유사하지 않은 것으로 결정하는 단계
를 포함하는 사용자 등록 방법.
제1항에 있어서,
상기 후보 이미지를 획득하는 단계는,
사용자에 대응하는 객체를 포함하는 복수의 객체 이미지를 포함하는 입력 이미지를 획득하는 단계; 및
상기 입력 이미지로부터 상기 후보 이미지를 선택하는 단계
를 포함하는 사용자 등록 방법.
제6항에 있어서,
상기 추가 데이터베이스를 생성하는 단계는,
상기 후보 이미지 및 초기 데이터베이스에 저장된 초기 이미지를 비교하여 매칭 스코어를 산출하는 단계; 및
상기 산출된 매칭 스코어에 기초하여 상기 후보 이미지에 대응하는 상기 추가 데이터베이스를 생성할 지 여부를 결정하는 단계
를 포함하는 사용자 등록 방법.
제10항에 있어서,
상기 추가 데이터베이스를 생성할 지 여부를 결정하는 단계는,
상기 매칭 스코어가 기준 임계를 초과하는 경우에 응답하여, 상기 후보 이미지를 포함하는 상기 추가 데이터베이스를 생성하는 단계; 및
상기 매칭 스코어가 기준 임계 이하인 경우에 응답하여, 상기 후보 이미지가 상기 초기 데이터베이스와 다른 객체를 지시하는 것으로 결정하는 단계
를 포함하는 사용자 등록 방법.
제10항에 있어서,
상기 매칭 스코어를 산출하는 단계는,
상기 후보 이미지로부터 상기 후보 이미지에 대응하는 특징 데이터를 추출하는 단계;
상기 초기 데이터베이스로부터 상기 초기 이미지에 대응하는 특징 데이터를 추출하는 단계; 및
상기 후보 이미지에 대응하는 특징 데이터 및 상기 초기 이미지에 대응하는 특징 데이터가 서로 유사한 정도를 산출하는 단계
를 포함하는 사용자 등록 방법.
제6항에 있어서,
상기 후보 이미지의 속성 정보(attribute information)를 결정하는 단계
를 더 포함하고,
상기 추가 데이터베이스를 생성하는 단계는,
상기 후보 이미지의 속성 정보가 매핑된 추가 데이터베이스를 생성하는 단계
를 포함하는 사용자 등록 방법.
제13항에 있어서,
상기 후보 이미지를 추가하는 단계는,
상기 속성 정보에 대응하는 속성 데이터베이스가 존재하는 경우에 응답하여, 상기 후보 이미지 및 상기 속성 데이터베이스에 저장된 속성 이미지를 비교하는 단계; 및
상기 후보 이미지 및 상기 속성 이미지가 유사한 경우에 응답하여, 상기 후보 이미지를 상기 속성 데이터베이스에 추가하는 단계
를 더 포함하는 사용자 등록 방법.
제13항에 있어서,
복수의 속성 데이터베이스가 존재하는 경우에 응답하여, 상기 복수의 속성 데이터베이스 중 하나의 속성 데이터베이스를 선택하는 단계;
상기 선택된 속성 데이터베이스에 저장된 속성 이미지 및 상기 후보 이미지를 비교하는 단계;
상기 속성 이미지 및 상기 후보 이미지가 유사한 경우에 응답하여, 상기 후보 이미지를 상기 선택된 속성 데이터베이스에 추가하는 단계; 및
상기 복수의 속성 데이터베이스의 나머지 속성 데이터베이스에 대하여 상기 후보 이미지를 추가할 지 여부를 결정하는 단계
를 더 포함하는 사용자 등록 방법.
제15항에 있어서,
상기 속성 이미지 및 상기 후보 이미지를 비교하는 단계는,
상기 속성 이미지 및 상기 후보 이미지의 속성 정보가 동일한 경우에 응답하여, 상기 속성 이미지 및 상기 후보 이미지의 비교를 위한 최소 임계를 증가시키는 단계; 및
상기 속성 이미지 및 상기 후보 이미지의 속성 정보가 상이한 경우에 응답하여, 상기 속성 이미지 및 상기 후보 이미지의 비교를 위한 최소 임계를 감소시키는 단계
를 포함하는 사용자 등록 방법.
제1항에 있어서,
상기 사용자에 대한 입력 이미지에 기초하여 사용자 인식을 수행하는 단계; 및
상기 입력 이미지로부터 선택된 상기 후보 이미지가 초기 데이터베이스에 등록된 초기 이미지와 유사한 경우에 응답하여, 상기 후보 이미지를 상기 초기 데이터베이스에 업데이트하는 단계
를 더 포함하는 사용자 등록 방법.
제1항에 있어서,
상기 추가 데이터베이스에 추가하는 단계는,
상기 추가 데이터베이스에 저장된 추가 등록 이미지의 개수가 최대 개수(maximum number) 미만인 경우에 응답하여, 상기 후보 이미지를 상기 추가 데이터베이스에 추가하는 단계
를 포함하는 사용자 등록 방법.
하드웨어와 결합되어 제1항 내지 제18항 중 어느 하나의 항의 방법을 실행시키기 위하여 매체에 저장된 컴퓨터 프로그램.
사용자 등록 장치에 있어서,
추가 등록 명령에 응답하여, 사용자에 대응하는 후보 이미지를 획득하는 이미지 획득부;
상기 후보 이미지 및 상기 추가 등록 명령에 대응하는 추가 데이터베이스가 동일한 객체를 지시하는 경우에 응답하여, 상기 추가 데이터베이스에 상기 후보 이미지를 추가하는 프로세서; 및
상기 추가 데이터베이스를 저장하는 메모리
를 포함하는 사용자 등록 장치.