KR20210018749A - Method for recognizing object based on image and apparatus for performing the method - Google Patents

Method for recognizing object based on image and apparatus for performing the method Download PDF

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KR20210018749A
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image
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authentication
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박희근
이근우
이상원
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Abstract

The present invention relates to an object recognition method based on an image and to a device performing the method. The object recognition method based on an image comprises the steps of: receiving, by an authentication server, an object image (reference authentication information) from a user device; and extracting, by the authentication server, the reference authentication information based on the object image (reference authentication information). By increasing the accuracy of object recognition based on an image, accurate object identification may be possible when providing a blockchain-based service.

Description

이미지 기반의 객체 인식 방법 및 이러한 방법을 수행하는 장치{Method for recognizing object based on image and apparatus for performing the method}An image-based object recognition method and an apparatus for performing the method.

본 발명은 이미지 기반의 객체 인식 방법 및 이러한 방법을 수행하는 장치에 관한 것이다. 보다 상세하게는 객체의 이미지를 촬상하고 촬상된 이미지에 대한 분석을 통해 객체를 인식하여 객체 대상 서비스를 제공하기 위한 방법 및 장치에 관한 것이다.The present invention relates to an image-based object recognition method and an apparatus for performing the method. In more detail, the present invention relates to a method and apparatus for providing an object target service by capturing an image of an object and recognizing an object through analysis of the captured image.

블록체인은 퍼블릭 네트워크(public network) 또는 프라이빗 네트워크(private network)에서 일어나는 거래 정보가 암호화되어 해당 네트워크 구성원 간 공유되는 디지털 원장(ledger)일 수 있다.Blockchain may be a digital ledger that is shared between members of the network by encrypting transaction information occurring in a public network or a private network.

거래 원장의 복사본이 각 네트워크 구성원에게 분산되어(distributed) 새로운 거래가 발생할 때마다 구성원들의 동의를 통해 해당 거래에 대한 인증 절차가 진행될 수 있다.A copy of the transaction ledger is distributed to each network member so that each time a new transaction occurs, the authentication process for the transaction can proceed with the consent of the members.

블록체인에 기반한 거래 정보는 임의로 변경이 불가능하기 때문에 거래의 신뢰성이 높아지고 정보 추적이 용이하다. 특히 금융 서비스 분야에서는 블록체인 기술을 적용하여 업무 효율성을 높이고 새로운 서비스 기반을 구축하기 위한 노력이 진행 중이다.Since transaction information based on the blockchain cannot be arbitrarily changed, the reliability of transactions is increased and information tracking is easy. In particular, in the field of financial services, efforts are being made to increase work efficiency and establish a new service base by applying blockchain technology.

분산 장부 시스템을 통한 투명한 거래로 보안, 감독, 규제 비용 절감이 가능하다. 블록체인 기술은 금융 분야뿐만 아니라 물류, 유통, 나아가 정부 공공 행정 서비스에도 적용될 수 있다.It is possible to reduce security, supervision, and regulatory costs through transparent transactions through a distributed ledger system. Blockchain technology can be applied not only to the financial sector, but also to logistics, distribution, and even government public administration services.

개별 객체에게 블록체인 기반 서비스를 제공하기 위해서는 우선적으로 객체에 대한 정확한 식별이 필요할 수도 있다. 기존의 프라이빗 키와 같은 별도로 할당된 키를 통해 객체 인식을 할 수도 있으나, 이미지 기반의 객체 인식이 수행될 수도 있다. 따라서, 보다 정확하고 오류가 적은 객체 인식 방법에 대한 연구가 필요하다.In order to provide blockchain-based services to individual objects, it may be necessary to prioritize accurate identification of objects. Object recognition may be performed through a separately allocated key such as an existing private key, but image-based object recognition may also be performed. Therefore, there is a need for a more accurate and less error-prone object recognition method.

본 발명은 상술한 문제점을 모두 해결하는 것을 그 목적으로 한다.An object of the present invention is to solve all of the above-described problems.

또한, 본 발명은, 이미지를 기반으로 한 객체 인식의 정확도를 높여서 블록체인 기반 서비스를 제공시 정확한 객체의 식별이 가능하도록 하는 것을 목적으로 한다.In addition, an object of the present invention is to increase the accuracy of object recognition based on an image to enable accurate object identification when providing a blockchain-based service.

또한, 본 발명은, 특화된 동물 이미지 인식을 통해 이미지 상에서 서로 다른 동물의 특징을 추출하여 동물에 대한 정확한 식별을 가능하도록 하는 것을 다른 목적으로 한다.Another object of the present invention is to extract features of different animals from images through specialized animal image recognition to enable accurate identification of animals.

상기 목적을 달성하기 위한 본 발명의 대표적인 구성은 다음과 같다.A typical configuration of the present invention for achieving the above object is as follows.

본 발명의 일 태양에 따르면, 이미지 기반의 객체 인식 방법은 인증 서버가 사용자 장치로부터 객체 이미지(기준 인증 정보)를 수신하는 단계와 상기 인증 서버가 상기 객체 이미지(기준 인증 정보)를 기반으로 기준 인증 정보를 추출하는 단계를 포함할 수 있다.According to an aspect of the present invention, in an image-based object recognition method, an authentication server receives an object image (reference authentication information) from a user device, and the authentication server performs standard authentication based on the object image (reference authentication information). It may include the step of extracting the information.

한편, 블록체인 상에서 상기 사용자 장치로부터 전송된 객체 이미지(인증 요청)을 기반으로 결정된 인증 요청 정보와 상기 객체 이미지(기준 인증 정보)를 기반으로 기준 인증 정보를 통해 인증 절차가 수행될 수 있다.Meanwhile, the authentication process may be performed through authentication request information determined based on the object image (authentication request) transmitted from the user device on the blockchain and standard authentication information based on the object image (standard authentication information).

또한, 상기 기준 요청 정보는 상기 객체 이미지(기준 인증 정보)에 대한 제1 조정을 기반으로 결정되고, 상기 인증 요청 정보는 상기 객체 이미지(인증 요청)에 대한 제2 조정을 기반으로 결정될 수 있다.Further, the reference request information may be determined based on a first adjustment to the object image (reference authentication information), and the authentication request information may be determined based on a second adjustment to the object image (authentication request).

또한, 상기 제1 조정은 상기 객체 이미지(기준 인증 정보)에 포함된 적어도 하나의 조정 중심 객체를 기반으로 수행되고, 상기 제2 조정은 상기 객체 이미지(인증 요청)에 포함된 적어도 하나의 조정 중심 객체를 기반으로 수행될 수 있다.Further, the first adjustment is performed based on at least one adjustment center object included in the object image (reference authentication information), and the second adjustment is at least one adjustment center included in the object image (authentication request). It can be performed on an object basis.

본 발명의 다른 태양에 따르면, 이미지 기반의 객체 인식을 수행하는 인증 서버는 외부 노드와 통신하기 위해 구현된 통신부와 상기 통신부와 동작 가능하게(operatively) 연결된 프로세서를 포함하되, 상기 프로세서는 사용자 장치로부터 객체 이미지(기준 인증 정보)를 수신하고 상기 객체 이미지(기준 인증 정보)를 기반으로 기준 인증 정보를 추출하도록 구현될 수 있다.According to another aspect of the present invention, an authentication server performing image-based object recognition includes a communication unit implemented to communicate with an external node and a processor operatively connected to the communication unit, wherein the processor is from a user device. It may be implemented to receive an object image (reference authentication information) and extract reference authentication information based on the object image (reference authentication information).

한편, 블록체인 상에서 상기 사용자 장치로부터 전송된 객체 이미지(인증 요청)을 기반으로 결정된 인증 요청 정보와 상기 객체 이미지(기준 인증 정보)를 기반으로 기준 인증 정보를 통해 인증 절차가 수행될 수 있다.Meanwhile, the authentication process may be performed through authentication request information determined based on the object image (authentication request) transmitted from the user device on the blockchain and standard authentication information based on the object image (standard authentication information).

또한, 상기 기준 요청 정보는 상기 객체 이미지(기준 인증 정보)에 대한 제1 조정을 기반으로 결정되고, 상기 인증 요청 정보는 상기 객체 이미지(인증 요청)에 대한 제2 조정을 기반으로 결정될 수 있다.Further, the reference request information may be determined based on a first adjustment to the object image (reference authentication information), and the authentication request information may be determined based on a second adjustment to the object image (authentication request).

또한, 상기 제1 조정은 상기 객체 이미지(기준 인증 정보)에 포함된 적어도 하나의 조정 중심 객체를 기반으로 수행되고, 상기 제2 조정은 상기 객체 이미지(인증 요청)에 포함된 적어도 하나의 조정 중심 객체를 기반으로 수행될 수 있다.Further, the first adjustment is performed based on at least one adjustment center object included in the object image (reference authentication information), and the second adjustment is at least one adjustment center included in the object image (authentication request). It can be performed on an object basis.

본 발명에 의하면, 이미지를 기반으로 한 객체 인식의 정확도를 높여서 블록체인 기반 서비스를 제공시 정확한 객체의 식별이 가능할 수 있다.According to the present invention, it is possible to accurately identify an object when providing a blockchain-based service by increasing the accuracy of object recognition based on an image.

또한, 본 발명에 의하면, 특화된 동물 이미지 인식을 통해 이미지 상에서 서로 다른 동물의 특징을 추출하여 동물에 대한 정확한 식별이 가능할 수 있다.In addition, according to the present invention, it is possible to accurately identify an animal by extracting characteristics of different animals from an image through specialized animal image recognition.

도 1은 본 발명의 실시예에 따른 객체 인증 시스템을 나타낸 개념도이다.
도 2는 본 발명의 실시예에 따른 객체 이미지 조정부의 이미지 조정 동작을 나타낸 개념도이다.
도 3은 본 발명의 실시예에 따른 객체 이미지에서 인증 정보를 추출하기 위하 방법을 나타낸 개념도이다.
도 4는 본 발명의 실시예에 따른 인증 정보 생성 방법을 나타낸 개념도이다.
도 5는 본 발명의 실시예에 따른 객체 이미지에서 인증 정보를 추출하기 위하 방법을 나타낸 개념도이다.
1 is a conceptual diagram showing an object authentication system according to an embodiment of the present invention.
2 is a conceptual diagram illustrating an image adjustment operation of an object image adjustment unit according to an embodiment of the present invention.
3 is a conceptual diagram showing a method for extracting authentication information from an object image according to an embodiment of the present invention.
4 is a conceptual diagram showing a method of generating authentication information according to an embodiment of the present invention.
5 is a conceptual diagram showing a method for extracting authentication information from an object image according to an embodiment of the present invention.

후술하는 본 발명에 대한 상세한 설명은, 본 발명이 실시될 수 있는 특정 실시예를 예시로서 도시하는 첨부 도면을 참조한다. 이러한 실시예는 당업자가 본 발명을 실시할 수 있기에 충분하도록 상세히 설명된다. 본 발명의 다양한 실시예는 서로 다르지만 상호 배타적일 필요는 없음이 이해되어야 한다. 예를 들어, 본 명세서에 기재되어 있는 특정 형상, 구조 및 특성은 본 발명의 정신과 범위를 벗어나지 않으면서 일 실시예로부터 다른 실시예로 변경되어 구현될 수 있다. 또한, 각각의 실시예 내의 개별 구성요소의 위치 또는 배치도 본 발명의 정신과 범위를 벗어나지 않으면서 변경될 수 있음이 이해되어야 한다. 따라서, 후술하는 상세한 설명은 한정적인 의미로서 행하여 지는 것이 아니며, 본 발명의 범위는 특허청구범위의 청구항들이 청구하는 범위 및 그와 균등한 모든 범위를 포괄하는 것으로 받아들여져야 한다. 도면에서 유사한 참조부호는 여러 측면에 걸쳐서 동일하거나 유사한 구성요소를 나타낸다.DETAILED DESCRIPTION OF THE INVENTION The detailed description of the present invention to be described later refers to the accompanying drawings, which illustrate specific embodiments in which the present invention may be practiced. These embodiments are described in detail sufficient to enable those skilled in the art to practice the present invention. It is to be understood that the various embodiments of the present invention are different from each other, but need not be mutually exclusive. For example, specific shapes, structures, and characteristics described herein may be changed from one embodiment to another and implemented without departing from the spirit and scope of the present invention. In addition, it should be understood that the positions or arrangements of individual elements in each embodiment may be changed without departing from the spirit and scope of the present invention. Therefore, the detailed description to be described later is not intended to be limited, and the scope of the present invention should be taken as encompassing the scope claimed by the claims of the claims and all scopes equivalent thereto. Like reference numerals in the drawings indicate the same or similar elements over several aspects.

이하에서는, 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자가 본 발명을 용이하게 실시할 수 있도록 하기 위하여, 본 발명의 여러 바람직한 실시예에 관하여 첨부된 도면을 참조하여 상세히 설명하기로 한다.Hereinafter, various preferred embodiments of the present invention will be described in detail with reference to the accompanying drawings in order to enable those skilled in the art to easily implement the present invention.

이하, 본 발명의 실시예에서는 객체에 대한 하나의 예시로서 동물이 개시된다. 하지만, 동물이 아닌 다양한 객체에 대해서도 본 발명의 실시예에 따른 객체 인식 방법이 적용될 수 있고, 이러한 실시예 또한 본 발명의 권리 범위에 포함될 수 있다.Hereinafter, in the embodiment of the present invention, an animal is disclosed as an example of an object. However, the object recognition method according to an embodiment of the present invention may be applied to various objects other than animals, and such an embodiment may also be included in the scope of the present invention.

도 1은 본 발명의 실시예에 따른 객체 인증 시스템을 나타낸 개념도이다.1 is a conceptual diagram showing an object authentication system according to an embodiment of the present invention.

도 1에서는 객체의 이미지를 기반으로 객체를 인증하기 위한 객체 인증 시스템이 개시된다.In FIG. 1, an object authentication system for authenticating an object based on an image of an object is disclosed.

도 1을 참조하면, 객체 인증 시스템은 사용자 장치(100), 인증 서버(또는 인증 노드)(120) 및 블록체인(140)을 포함할 수 있다.Referring to FIG. 1, the object authentication system may include a user device 100, an authentication server (or authentication node) 120, and a block chain 140.

사용자 장치(100)는 기준 인증 정보의 생성을 위한 객체 이미지를 생성하고, 생성된 객체 이미지를 인증 서버(120)로 전송하기 위해 구현될 수 있다. 이하, 기준 인증 정보의 생성을 위한 객체 이미지는 객체 이미지(기준 인증 정보)라는 용어로 표현될 수 있다.The user device 100 may be implemented to generate an object image for generating reference authentication information and transmit the generated object image to the authentication server 120. Hereinafter, an object image for generating the reference authentication information may be expressed in terms of an object image (reference authentication information).

예를 들어, 사용자 장치(100)는 사용자의 스마트폰일 수 있고 객체(예를 들어, 개, 고양이)에 대한 촬상을 수행하고 촬상된 객체 이미지(기준 인증 정보)는 인증 서버(120)로 전송될 수 있다.For example, the user device 100 may be a user's smartphone and performs imaging of an object (eg, dog, cat), and the captured object image (reference authentication information) is transmitted to the authentication server 120. I can.

사용자 장치(100)는 서비스를 이용하기 위해 우선적으로 객체 이미지(기준 인증 정보)를 생성하여 인증 서버(120)로 전송할 수 있다. 사용자 장치(100)는 객체 이미지(기준 인증 정보)를 기반으로 인증 절차가 완료된 이후에는 서비스에 접속하기 위한 객체 이미지(인증 요청)을 생성하여 서비스에 접속할 수 있다.In order to use the service, the user device 100 may preferentially generate an object image (reference authentication information) and transmit it to the authentication server 120. After the authentication process is completed based on the object image (standard authentication information), the user device 100 may access the service by generating an object image (authentication request) for accessing the service.

인증 서버(120)는 객체 인증 절차를 위해 구현될 수 있다. 인증 서버(120)는 객체 이미지(기준 인증 정보)에 대한 전처리, 특징 추출, 분석을 통해 객체 인증 절차를 위한 기준 인증 정보를 생성할 수 있다. 생성된 기준 인증 정보는 블록체인 상에 저장되고, 이후에 객체에 대한 인증을 위해 사용될 수 있다.The authentication server 120 may be implemented for an object authentication procedure. The authentication server 120 may generate reference authentication information for an object authentication procedure through pre-processing, feature extraction, and analysis of an object image (reference authentication information). The generated standard authentication information is stored on the blockchain and can be used for authentication of the object later.

예를 들어, 인증 서버(120)는 API(application program interface)를 통해 객체 이미지 정보(기준 인증 정보)를 수신하고, 객체 이미지(기준 인증 정보)는 기준 인증 정보 생성부(150)로 전달될 수 있다.For example, the authentication server 120 may receive object image information (reference authentication information) through an application program interface (API), and the object image (reference authentication information) may be transmitted to the reference authentication information generation unit 150. have.

기준 인증 정보 생성부(150)는 객체에 대한 기준 인증 정보를 생성하기 위해 구현될 수 있다. 기준 인증 정보 생성부(150)는 객체 이미지 조정부(160), 기준 인증 정보 추출부(180)를 포함할 수 있다. 객체 이미지 조정부(160)는 객체 특징을 정확하게 추출하기 위해 객체 이미지(기준 인증 정보)를 조정(또는 편집)할 수 있다. 예를 들어, 객체 이미지 조정부(160)는 객체 특징 정보를 추출하기 위해 객체 이미지(기준 인증 정보)의 방향을 조정할 수 있다. 기준 인증 정보 추출부(180)는 객체 이미지(기준 인증 정보)(또는 조정된 객체 이미지(기준 인증 정보))에서 기준 인증 정보를 추출하기 위해 구현될 수 있다. 기준 인증 정보는 객체의 안면에 위치한 눈, 코 입 등과 같은 하위 객체에 대한 정보, 무늬 정보, 굴곡 정보, 이러한 객체 정보(하위 객체에 대한 정보, 무늬 정보, 굴곡 정보 등)을 포함하는 특징 벡터 정보 등을 포함할 수 있다.The reference authentication information generation unit 150 may be implemented to generate reference authentication information for an object. The reference authentication information generation unit 150 may include an object image adjustment unit 160 and a reference authentication information extraction unit 180. The object image adjustment unit 160 may adjust (or edit) an object image (reference authentication information) in order to accurately extract an object feature. For example, the object image adjustment unit 160 may adjust the direction of the object image (reference authentication information) to extract object feature information. The reference authentication information extractor 180 may be implemented to extract reference authentication information from an object image (reference authentication information) (or an adjusted object image (reference authentication information)). The standard authentication information is feature vector information including information on sub-objects such as eyes and nose and mouth located on the face of the object, pattern information, curvature information, and object information (sub-object information, pattern information, curvature information, etc.) And the like.

기준 인증 정보 생성부(150)에 의해 생성된 기준 인증 정보는 사용자 장치(100)에 의해 입력된 객체 정보와 매칭될 수 있다. 객체 정보는 기준 인증 정보에 대응되는 객체와 관련된 정보로서 객체의 이름, 객체의 나이, 객체가 동물인 경우, 동물의 관리자에 대한 정보 등을 포함할 수 있다. 객체 정보 및 기준 인증 정보 중 적어도 하나의 정보가 블록체인(140) 상에 저장될 수 있다. 보안을 위해 객체 정보와 기준 인증 정보 중 적어도 하나는 해시(hash)화되어 인증 서버(120) 및/또는 블록체인(140) 상에 저장될 수 있고, 추후 인증에 대한 요청이 존재하는 경우, 인증 서버(120) 및/또는 블록체인(140) 상에 기록된 정보가 활용될 수 있다.The reference authentication information generated by the reference authentication information generator 150 may be matched with object information input by the user device 100. The object information is information related to an object corresponding to the reference authentication information, and may include the name of the object, the age of the object, and information on the manager of the animal when the object is an animal. At least one of object information and standard authentication information may be stored on the block chain 140. For security, at least one of object information and standard authentication information may be hashed and stored on the authentication server 120 and/or the blockchain 140, and if there is a request for authentication later, authentication Information recorded on the server 120 and/or the blockchain 140 may be utilized.

예를 들어, 객체에 대한 기준 인증 정보 생성 절차가 완료된 경우, 사용자는 추후에 객체에 대한 인증 절차를 통해 서비스에 접속할 수 있다. 사용자는 객체를 촬상한 이미지를 블록체인(140) 상에 전송하여 인증을 요청할 수 있다. 인증을 요청하기 위한 객체 이미지는 객체 이미지(인증 요청)이라는 용어로 표현될 수 있다.For example, when the procedure for generating standard authentication information for an object is completed, the user can access the service through the authentication procedure for the object later. The user may request authentication by transmitting an image of an object on the blockchain 140. The object image for requesting authentication may be expressed in terms of an object image (authentication request).

객체 이미지(인증 요청)에서 인증 요청 정보가 추출되고, 인증 요청 정보와 블록체인(140) 상에 기록된 객체 인증 정보에 대한 비교가 수행될 수 있다. 인증 요청 정보는 사용자 장치(100) 상에서 추출될 수 있고, 인증 요청 정보는 사용자 장치(100)를 통해 블록체인(140) 상으로 직접 전달되고 블록체인(140) 상에서 기록된 객체 인증 정보와 인증 요청 정보 간의 매칭 여부가 판단될 수 있다. 객체 인증 정보와 인증 요청 정보 간의 매칭되는 경우, 서비스에 대한 접속이 가능할 수 있다.Authentication request information is extracted from the object image (authentication request), and comparison between the authentication request information and object authentication information recorded on the blockchain 140 may be performed. The authentication request information can be extracted on the user device 100, and the authentication request information is directly transmitted to the block chain 140 through the user device 100, and object authentication information and authentication request recorded on the block chain 140 It may be determined whether information is matched. When the object authentication information and the authentication request information are matched, access to the service may be possible.

인증을 성공한 객체 이미지(인증 요청)는 객체 이미지(기준 인증 정보)로 전환되고, 추출된 인증 요청 정보는 기준 인증 정보로서 활용될 수 있다. 이러한 방법을 통해 객체에 대한 인식률이 높아질 수 있다.The object image (authentication request) that has successfully authenticated is converted to an object image (standard authentication information), and the extracted authentication request information may be used as standard authentication information. Through this method, the recognition rate for an object can be increased.

도 2는 본 발명의 실시예에 따른 객체 이미지 조정부의 이미지 조정 동작을 나타낸 개념도이다.2 is a conceptual diagram illustrating an image adjustment operation of an object image adjustment unit according to an embodiment of the present invention.

도 2에서는 객체 이미지 조정부가 기준 인식 정보를 추출하기 위해 객체 이미지를 조정하기 위한 방법이 개시된다. 객체 이미지(인증 요청)에서 인증 요청 정보를 추출하기 위해서도 동일한 방법이 사용될 수 있다.In FIG. 2, a method for adjusting an object image to extract reference recognition information by an object image adjusting unit is disclosed. The same method can be used to extract authentication request information from an object image (authentication request).

도 2를 참조하면, 객체 이미지 조정부는 객체 이미지에서 조정 중심 객체(200)를 추출하고, 조정 중심 객체(200)의 위치를 기준으로 객체 이미지를 회전시켜 객체 이미지를 조정할 수 있다. 객체 이미지의 조정 중심 객체(200)는 객체에 반드시 존재하는 하위 객체일 수 있다. 예를 들어, 객체가 개인 경우, 개의 눈, 코, 귀 등이 조정 중심 객체(200)일 수 있다.Referring to FIG. 2, the object image adjustment unit may extract the adjustment center object 200 from the object image and rotate the object image based on the position of the adjustment center object 200 to adjust the object image. The adjustment center object 200 of the object image may be a sub-object that necessarily exists in the object. For example, when there are individual objects, the eyes, nose, and ears of a dog may be the coordination center object 200.

객체 이미지 조정부는 조정 중심 객체(200)의 위치를 결정하고, 조정 중심 객체(200)의 위치를 미리 설정된 수직 라인과 수평 라인을 회전시켜서 맞춤으로써 객체 이미지를 조정할 수 있다.The object image adjusting unit may adjust the object image by determining the position of the adjustment center object 200 and aligning the position of the adjustment center object 200 by rotating a preset vertical line and a horizontal line.

예를 들어, 조정 중심 객체(200)인 두 눈(210)의 위치를 연결한 제1 촬상 라인이 제1 수평 라인(215)과 평행하고, 조정 중심 객체(200)인 코에 위치한 두개의 콧구멍(220)의 위치를 연결한 제2 촬상 라인이 제2 수평 라인(225)과 평행하도록 객체 이미지의 방향이 조정될 수 있다.For example, a first imaging line connecting the positions of the two eyes 210, which is the adjustment center object 200, is parallel to the first horizontal line 215, and two noses located at the nose, which is the adjustment center object 200. The direction of the object image may be adjusted so that the second imaging line connecting the position of the hole 220 is parallel to the second horizontal line 225.

또한 본 발명의 실시예에 따르면, 조정 중심 객체(200)에 위치한 에지의 방향을 기반으로 객체 이미지의 방향이 조정될 수 있다. 예를 들어, 귀와 입에 대한 에지가 추출되고, 귀와 입의 에지에 대한 방향을 고려하여 객체 이미지의 방향이 조정될 수 있다.In addition, according to an embodiment of the present invention, the direction of the object image may be adjusted based on the direction of the edge located on the adjustment center object 200. For example, the edges of the ears and the mouth are extracted, and the direction of the object image may be adjusted in consideration of the directions of the ears and the edges of the mouth.

또한, 양쪽 귀에 대하여 제1 귀에서 추출된 제1 에지(240)와 제3 수평 라인(230)과의 제1 각도와 제2 귀에서 추출된 제2 에지(245)와 제3 수평 라인(230)과의 제2 각도가 서로 다를 경우, 제1 각도와 제2 각도를 동일하게 맞추기 위해 객체 이미지의 방향이 조정될 수 있다. 또는 입에서 추출된 제3 에지(250)와 제4 에지(255)가 수평 라인 또는 수직 라인을 기준으로 동일한 각도를 가지도록 객체 이미지의 방향이 조정될 수 있다.In addition, with respect to both ears, a first angle between the first edge 240 and the third horizontal line 230 extracted from the first ear, and the second edge 245 and the third horizontal line 230 extracted from the second ear. If the second angle with) is different from each other, the direction of the object image may be adjusted to match the first angle and the second angle equally. Alternatively, the direction of the object image may be adjusted so that the third edge 250 and the fourth edge 255 extracted from the mouth have the same angle with respect to a horizontal line or a vertical line.

또한, 양쪽 귀에 대하여 제1 귀에서 추출된 제1 에지 그룹 기반 형상(260)과 제2 귀에서 추출된 제2 에지 그룹 기반 형상(265)이 서로 다른 경우, 제1 에지 그룹 기반 형상(260)과 제2 에지 그룹 기반 형상(265)을 동일하게 하기 위해 객체 이미지의 방향이 조정될 수 있다.In addition, when the first edge group-based shape 260 extracted from the first ear and the second edge group-based shape 265 extracted from the second ear are different for both ears, the first edge group-based shape 260 The direction of the object image may be adjusted to make the and the second edge group-based shape 265 the same.

위와 같은 객체 이미지 조정 방법은 인식 정확도에 따라 우선 순위를 설정하여 수행되거나, 상위 우선 순위를 기반으로 설정된 객체 이미지 조정의 일치도를 기반으로 조정이 수행될 수 있다. 예를 들어, 객체 이미지 상에서 조정 중심 객체 또는 에지, 에지 그룹 기반 형상에 대한 인식이 가장 정확하게 되는 방법일수록 상대적으로 더 높은 우선 순위 객체 이미지 조정 방법으로 설정될 수 있다.The object image adjustment method as described above may be performed by setting a priority according to recognition accuracy, or may be performed based on a degree of consistency of the object image adjustment set based on a higher priority. For example, the most accurate method of recognizing an adjustment center object, edge, or edge group-based shape on the object image may be set as a relatively higher priority object image adjustment method.

복수의 객체 이미지를 기반으로 한 객체 이미지 조정 결과를 기반으로 상대적으로 정확도가 높고 상대적으로 빠른 인식이 가능한 객체 이미지 조정 방법일수록 더 높은 우선 순위의 이미지 조정 결과를 가지도록 설정될 수 있다.An object image adjustment method capable of relatively high accuracy and relatively fast recognition based on an object image adjustment result based on a plurality of object images may be set to have a higher priority image adjustment result.

예를 들어, 우선 순위가 아래와 같이 설정될 수 있다.For example, the priority may be set as follows.

제1 우선 순위 객체 이미지 조정 방법: 조정 중심 객체를 이용한 객체 이미지 조정 방법 중 제1 조정 중심 객체(예를 들어, 눈)의 위치와 제1 수평 라인을 이용한 객체 이미지 조정 방법First priority object image adjustment method: Of the object image adjustment methods using the adjustment center object, the object image adjustment method using the position of the first adjustment center object (eg, eye) and the first horizontal line

제2 우선 순위 객체 이미지 조정 방법: 조정 중심 객체를 이용한 객체 이미지 조정 방법 중 제1 조정 중심 객체보다 우선 순위가 낮은 제2 조정 중심 객체(예를 들어, 콧구멍)의 위치와 제2 수평 라인을 이용한 객체 이미지 조정 방법Second priority object image adjustment method: Among the object image adjustment methods using the adjustment center object, the position of the second adjustment center object (for example, nostril) that has a lower priority than the first adjustment center object and a second horizontal line are determined. Object image adjustment method

제3 우선 순위 객체 이미지 조정 방법: 조정 중심 객체를 이용한 객체 이미지 조정 방법 중 제3 조정 중심 객체(예를 들어, 귀)에서 추출된 에지와 수평 라인 간의 각도를 기반으로 한 객체 이미지 조정 방법Third priority object image adjustment method: An object image adjustment method based on the angle between an edge and a horizontal line extracted from a third adjustment center object (eg, ear) among the object image adjustment methods using the adjustment center object

제4 우선 순위 객체 이미지 조정 방법: 조정 중심 객체를 이용한 객체 이미지 조정 방법 중 제3 조정 중심 객체(예를 들어, 귀)에서 추출된 에지 그룹의 형상을 기반으로 한 객체 이미지 조정 방법Fourth priority object image adjustment method: An object image adjustment method based on the shape of the edge group extracted from the third adjustment center object (eg, ear) among the object image adjustment methods using the adjustment center object

이러한 객체 이미지 조정 방법의 우선 순위를 고려하여 상위 우선 순위를 기준으로 우선적으로 객체 이미지를 조정할 수 있다. 예를 들어, 제1 우선 순위 객체 이미지 조정 방법이 사용 가능한 경우, 제1 우선 순위 객체 이미지 조정 방법을 기반으로 객체 이미지에 대한 조정이 수행될 수 있다. 제1 우선 순위 객체 이미지 조정 방법이 사용 불가능 경우, 제2 우선 순위 객체 이미지 조정 방법을 기반으로 객체 이미지에 대한 조정이 수행될 수 있다.In consideration of the priority of such an object image adjustment method, the object image may be preferentially adjusted based on the higher priority. For example, when the first priority object image adjustment method is available, the object image may be adjusted based on the first priority object image adjustment method. When the first priority object image adjustment method is not available, the object image may be adjusted based on the second priority object image adjustment method.

또는 객체 이미지 조정 방법의 우선 순위를 고려하여 상위 우선 순위 및 차상위 우선 순위의 객체 이미지 조정이 수행되어 상위 우선 순위 기반으로 조정된 제1 조정 객체 이미지와 차상위 우선 순위 기반으로 조정된 제2 조정 객체 이미지 간의 비교를 통해 객체 이미지의 조정이 정확하게 되었는지 여부에 대한 검증이 수행될 수 있다.Alternatively, the first adjustment object image adjusted based on the higher priority and the second adjusted object image adjusted based on the next higher priority by performing object image adjustment of the higher priority and the next higher priority in consideration of the priority of the object image adjustment method Verification of whether or not the object image has been accurately adjusted may be performed through a comparison between the two.

또한, 복수의 객체 이미지 조정 방법이 수행되고, 복수의 객체 이미지 조정 방법 기반으로 조정된 제1 조정 객체 이미지 내지 제n 조정 객체 이미지 각각을 기반으로 최종 조정 객체 이미지가 결정되어 사용될 수도 있다.Further, a plurality of object image adjustment methods may be performed, and a final adjustment object image may be determined and used based on each of the first adjustment object image to the n-th adjustment object image adjusted based on the plurality of object image adjustment methods.

도 3은 본 발명의 실시예에 따른 객체 이미지에서 인증 정보를 추출하기 위하 방법을 나타낸 개념도이다.3 is a conceptual diagram showing a method for extracting authentication information from an object image according to an embodiment of the present invention.

도 3에서는 객체 이미지(기준 인증 정보)에서 기준 인증 정보를 추출하고, 객체 이미지(인증 요청)에서 인증 요청 정보를 추출하기 위한 방법이 개시된다. In FIG. 3, a method of extracting standard authentication information from an object image (standard authentication information) and authentication request information from an object image (authentication request) is disclosed.

도 3을 참조하면, 객체는 개나 고양이와 같은 동물일 수 있고, 동물의 이미지를 기반으로 인증 정보(기준 인증 정보, 인증 요청 정보)를 추출하기 위한 방법이 개시된다.Referring to FIG. 3, the object may be an animal such as a dog or a cat, and a method for extracting authentication information (standard authentication information, authentication request information) based on an image of an animal is disclosed.

본 발명의 실시예에 따르면, 객체 이미지(객체 이미지(기준 인증 정보), 객체 이미지(인증 요청))를 흑백 이미지로 전환할 수 있다(단계 S300).According to an embodiment of the present invention, an object image (object image (reference authentication information), object image (authentication request)) can be converted into a black and white image (step S300).

흑백 이미지로 전환된 객체 이미지에 대한 이미지 반전(image reversal)이 수행되고(단계 S310), 이후 포스터라이제이션(posterization) 필터를 사용하여(단계 S320) 이미지 상에서 인증 정보를 추출할 수 있다(단계 S330). An image reversal is performed on the object image converted to a black-and-white image (step S310), and then authentication information may be extracted from the image using a posterization filter (step S320) (step S330). ).

인증 정보 추출 절차는 도 2에서 전술한 이미지 조정 동작을 수행한 이후에 수행될 수도 있고, 별도로 수행될 수도 있다. The authentication information extraction procedure may be performed after performing the image adjustment operation described above in FIG. 2, or may be performed separately.

위와 같은 절차를 통해 객체 이미지 상에서 동물의 무늬가 보다 정확하게 추출될 수 있고, 이러한 무늬에 대한 정보가 하나의 인증 정보로서 활용될 수 있다.Through the above procedure, the animal pattern can be more accurately extracted from the object image, and the information on this pattern can be used as one authentication information.

예를 들어, 임계 명도 이하의 값을 가지는 영역에 대한 정보가 인증 정보로서 생성될 수 있다. 동물의 얼굴 내에서 위치한 흑백 정보 중 주위의 명도 값을 기준으로 임계 명도 이하의 값을 가지는 영역이 인증 정보 추출 영역으로서 추출될 수 있다. 인증 정보 추출 영역의 위치는 전술한 조정 중심 객체의 위치를 기준으로 결정되고, 인증 정보 추출 영역의 모양에 대한 정보는 인증 정보 추출 영역에 위치한 특정 지점을 기준으로 결정될 수 있다. For example, information on an area having a value less than or equal to a threshold brightness may be generated as authentication information. An area having a value less than or equal to the threshold brightness based on the surrounding brightness value among the black and white information located within the face of the animal may be extracted as the authentication information extraction area. The location of the authentication information extraction region may be determined based on the position of the above-described adjustment center object, and information on the shape of the authentication information extraction region may be determined based on a specific point located in the authentication information extraction region.

도 4는 본 발명의 실시예에 따른 인증 정보 생성 방법을 나타낸 개념도이다.4 is a conceptual diagram showing a method of generating authentication information according to an embodiment of the present invention.

도 4에서는 임계 명도 이하의 값을 가지는 영역에 대한 정보를 인증 정보로서 생성하기 위한 방법이 개시된다.In FIG. 4, a method for generating information on an area having a value less than or equal to a threshold brightness as authentication information is disclosed.

도 4를 참조하면, 도 3에서 개시된 절차를 기반으로 변환된 이미지에 대하여 인증 정보 생성 절차가 수행될 수 있다. Referring to FIG. 4, a procedure for generating authentication information may be performed on an image converted based on the procedure disclosed in FIG. 3.

우선 동물의 얼굴 내에서 위치한 흑백 정보 중 인증 정보 추출 영역(420)이 추출될 수 있다. 설명의 편의상 인증 정보 추출 영역(420)은 주변 영역의 명도값과 대비하여 임계 명도 이하의 값을 가지는 영역으로 결정되나, 이러한 인증 정보 추출 영역(420)을 결정하는 임계 명도의 범위는 다양하게 설정될 수 있고, 이러한 방법 또한 본 발명의 권리 범위에 포함될 수 있다.First, the authentication information extraction region 420 may be extracted from black and white information located within the face of the animal. For convenience of explanation, the authentication information extraction area 420 is determined as an area having a value less than or equal to the threshold brightness compared to the brightness value of the surrounding area, but the range of the critical brightness for determining the authentication information extraction area 420 is variously set. Can be, and this method may also be included in the scope of the present invention.

인증 정보 추출 영역(420)의 위치는 조정 중심 객체(400)의 위치를 기준으로 결정될 수 있다. 인증 정보 추출 영역(420) 상에서 특정한 위치 판단 지점(예를 들어, 무게 중심 지점, 조정 중심 객체(400)와 가장 가깝거나 먼 지점)(450)이 결정될 수 있고, 조정 중심 객체(400)의 위치와 인증 정보 추출 영역(420) 상의 상대적인 위치를 기반으로 특정될 수 있다.The location of the authentication information extraction area 420 may be determined based on the location of the adjustment center object 400. On the authentication information extraction area 420, a specific position determination point (eg, a center of gravity point, a point nearest or farthest from the control center object 400) 450 may be determined, and the location of the control center object 400 And the relative position on the authentication information extraction area 420.

인증 정보 추출 영역(420)의 형상은 위치 판단 지점(450)을 기준으로 한 인증 정보 추출 영역(420)의 거리를 기준으로 결정될 수 있다. 예를 들어, 위치 판단 지점(450)을 기준으로 인증 정보 추출 영역(420)의 경계 지점 상의 복수의 거리(460)가 추출되고, 이러한 거리(460)를 기준으로 인증 정보 추출 영역(420)의 형상에 대한 정보가 추출될 수 있다. 또는 인증 정보 추출 영역의 형상은 하나의 분리된 이미지로서 저장될 수도 있다.The shape of the authentication information extraction region 420 may be determined based on a distance of the authentication information extraction region 420 based on the location determination point 450. For example, a plurality of distances 460 on the boundary point of the authentication information extraction area 420 are extracted based on the location determination point 450, and the authentication information extraction area 420 is Information about the shape can be extracted. Alternatively, the shape of the authentication information extraction area may be stored as a separate image.

본 발명의 실시예에 따르면, 객체의 인증 정보 추출 영역(420)은 선택적으로 사용될 수 있다. 전술한 바와 같이 객체 이미지 조정부는 객체 이미지에서 조정 중심 객체(400)를 추출하고, 조정 중심 객체(400)의 위치를 기준으로 객체 이미지를 회전시켜 객체 이미지를 조정할 수 있다. 이러한 조정 각도가 커지는 경우, 객체의 인증 정보 추출 영역에 대한 왜곡이 커질 수 있다.According to an embodiment of the present invention, the object authentication information extraction area 420 may be selectively used. As described above, the object image adjustment unit may adjust the object image by extracting the adjustment center object 400 from the object image and rotating the object image based on the position of the adjustment center object 400. When such an adjustment angle increases, distortion of the authentication information extraction region of the object may increase.

따라서, 조정 각도에 따라 객체에 위치한 복수의 인증 정보 추출 영역(420) 중 왜곡이 상대적으로 작은 인증 정보 추출 영역(420)이 선택되어 인증 절차를 위해 활용될 수 있다. 조정 각도가 상대적으로 클수록 객체 이미지의 중심에서 상대적으로 가까운 영역에 위치한 인증 정보 추출 영역(420)이 선택되어 인증 정보가 생성되고, 조정 각도가 상대적으로 작을수록 객체 이미지의 중심에서 상대적으로 먼 영역에 위치한 인증 정보 추출 영역(420)도 선택되어 인증 정보가 생성될 수 있다.Accordingly, among the plurality of authentication information extraction regions 420 located on the object according to the adjustment angle, the authentication information extraction region 420 having relatively small distortion may be selected and used for the authentication procedure. As the adjustment angle is relatively large, the authentication information extraction region 420 located in a region relatively close to the center of the object image is selected to generate authentication information, and as the adjustment angle is relatively small, the region is relatively far from the center of the object image. The located authentication information extraction area 420 may also be selected to generate authentication information.

또는 본 발명의 실시예에 따르면, 객체에 위치한 복수의 조정 중심 객체 조정시 조정 각도 또는 이미지의 변화가 가장 적은 조정 중심 객체가 조정 중심 객체(최소 변화)로 선택될 수 있다. 복수의 인증 정보 추출 영역(420) 중 조정 중심 객체(최소 변화)를 기준으로 가장 인접한 객체가 인증 정보 추출 영역(420)으로 선택되어 인증 정보를 생성하기 위해 활용될 수 있다. Alternatively, according to an embodiment of the present invention, an adjustment center object having the least change in an adjustment angle or image when adjusting a plurality of adjustment center objects located on the object may be selected as the adjustment center object (minimum change). Among the plurality of authentication information extraction regions 420, an object closest to the adjustment center object (minimum change) may be selected as the authentication information extraction region 420 and used to generate authentication information.

객체 이미지(기준 인증 정보)에서 기준 인증 정보를 생성시에는 복수의 인증 정보 추출 영역 각각에 대한 기준 인증 정보가 생성될 수 있고, 인증 절차 수행시 객체 이미지(인증 요청)에서 인증 요청 정보를 추출하는 단계에서는 복수의 인증 정보 추출 영역 중 선택된 적어도 하나의 인증 정보 추출 영역에서 추출된 인증 요청 정보가 인증 절차에 활용될 수 있다.When generating standard authentication information from an object image (standard authentication information), standard authentication information can be generated for each of a plurality of authentication information extraction areas, and authentication request information is extracted from the object image (authentication request) when performing the authentication procedure. In the step, authentication request information extracted from at least one authentication information extraction region selected from among the plurality of authentication information extraction regions may be used for an authentication procedure.

도 5는 본 발명의 실시예에 따른 객체 이미지에서 인증 정보를 추출하기 위하 방법을 나타낸 개념도이다.5 is a conceptual diagram showing a method for extracting authentication information from an object image according to an embodiment of the present invention.

도 5에서는 객체 이미지(기준 인증 정보)에서 기준 인증 정보를 추출하고, 객체 이미지(인증 요청)에서 인증 요청 정보를 추출하기 위한 방법이 개시된다.In FIG. 5, a method for extracting standard authentication information from an object image (standard authentication information) and authentication request information from an object image (authentication request) is disclosed.

객체는 개나 고양이와 같은 동물일 수 있고, 동물의 이미지를 기반으로 인증 정보(기준 인증 정보, 인증 요청 정보)를 추출하기 위한 방법이 개시된다.The object may be an animal such as a dog or a cat, and a method for extracting authentication information (standard authentication information, authentication request information) based on an image of an animal is disclosed.

도 5를 참조하면, 인증 정보는 조정 중심 객체를 중심으로 한 굴곡 정보 및 색상 정보를 포함할 수 있다. Referring to FIG. 5, the authentication information may include curvature information and color information centered on an adjustment center object.

굴곡 정보는 조정 중심 객체를 기준으로 한 안면의 굴곡에 대한 정보를 포함할 수 있다. 예를 들어, 눈, 귀, 코를 기준으로 안면의 굴곡을 판단하여 복수의 굴곡 벡터(500)가 생성될 수 있고, 이러한 복수의 굴곡 벡터(500)는 길이와 방향을 통해 안면의 굴곡에 대한 정보를 포함할 수 있다. The curvature information may include information on curvature of the face based on the adjustment center object. For example, by determining the curve of the face based on the eyes, ears, and nose, a plurality of bending vectors 500 may be generated, and the plurality of bending vectors 500 are used for the curve of the face through length and direction. May contain information.

또한, 색상 정보는 조정 중심 객체를 기반으로 결정된 색상 벡터(520)를 기반으로 결정될 수 있다. 예를 들어, 조정 중심 객체를 기반으로 결정된 색상 벡터(520)는 방향 및 길이의 변화에 따른 색상 정보를 포함할 수 있다. 예시 상의 그림과 같이 특정한 영역 내에서 영역의 변화에 따른 색상 정보가 포함되는 색상 벡터(520)가 결정될 수 있고, 색상 벡터(520)를 기반으로 결정된 복수의 하위 영역 각각에 대한 하위 색상 정보가 추출될 수 있다.Also, the color information may be determined based on the color vector 520 determined based on the adjustment center object. For example, the color vector 520 determined based on the adjustment center object may include color information according to changes in direction and length. As shown in the illustration in the example, a color vector 520 including color information according to a change in a region within a specific region may be determined, and sub color information for each of a plurality of sub regions determined based on the color vector 520 is extracted. Can be.

색상 벡터는 객체 이미지 내에서 색상 변화 범위가 임계값 이상으로 명확하게 존재하되, 색상 변화 범위가 존재하는 영역(또는 길이)이 임계 넓이(또는 길이) 이상 존재하는 영역에 위치할 수 있다.The color vector may be located in an area in which a color change range is clearly greater than or equal to a threshold value in the object image, but an area (or length) in which the color change range exists is greater than or equal to the threshold width (or length).

예를 들어, 개의 털이 검은색, 흰색, 갈색이 섞여 있다면, 검은색, 흰색, 갈색 각각의 색상 특성을 인지할 수 있도록 색상의 변화가 임계값 이상으로 명확하게 존재하고, 색상 변화 범위가 존재하는 영역(또는 길이)이 임계 넓이(또는 길이) 이상 존재하는 영역 상에 색상 벡터가 위치할 수 있다. 이러한 색상 벡터는 하나의 객체에 대해 복수개 생성될 수 있다.For example, if a dog's hair is mixed with black, white, and brown, the color change clearly exists above the threshold value so that the color characteristics of black, white, and brown can be recognized, and the color change range exists. A color vector may be located on an area in which the area (or length) is equal to or larger than the critical area (or length). A plurality of such color vectors may be generated for one object.

본 발명의 실시예에 따른 색상 벡터는 단순히 길이 특성, 방향 특성뿐만 아니라, 넓이 특성을 더 포함하는 벡터일 수 있다. 즉, 제1 방향(예를 들어, 수직 방향) 색상 변화뿐만 아니라, 제2 방향(예를 들어, 수평 방향) 색상 변화의 특성까지 포함하여 추출할 수 있는 색상 벡터일 수 있다. 이러한 색상 벡터를 기반으로 하나의 색상 벡터가 복수의 방향에 대한 색상 변화의 특성을 포함하도록 정의될 수 있다.The color vector according to the exemplary embodiment of the present invention may be a vector that further includes not only a length characteristic, a direction characteristic, but also an area characteristic. That is, it may be a color vector that can be extracted including not only the color change in the first direction (eg, in the vertical direction) but also the color change in the second direction (eg, in the horizontal direction). Based on this color vector, one color vector may be defined to include characteristics of color change in a plurality of directions.

이러한 굴곡 정보 및 색상 정보는 객체 이미지(기준 인증 정보)를 기반으로 한 기준 인증 정보를 추출하고, 객체 이미지(인증 요청)를 기반으로 한 인증 요청 정보로서 활용될 수 있다. Such curvature information and color information may be used as authentication request information based on an object image (authentication request) and extract standard authentication information based on an object image (standard authentication information).

본 발명의 실시예에 따르면, 객체별 인증 정보 중 객체만이 가지고 있는 객체 고유 인증 정보에 대한 설정이 수행될 수 있다. 예를 들어, 개A의 인증 정보로서 인증 정보a, 인증 정보b, 인증 정보c가 존재하고, 개B의 인증 정보로서 인증 정보d, 인증 정보e, 인증 정보f가 존재할 수 있다. 이러한 경우, 서로 다른 객체의 인증 정보 간의 유사도를 비교하여 인증 정보 간의 유사도가 임계값 이하인 경우, 고유 인증 정보로 분류되고, 유사도가 낮을수록 높은 비교 우선 순위를 가지는 인증 정보로서 활용될 수 있다. 기준 인증 정보와 인증 요청 정보 간의 비교를 수행시 고유 인증 정보가 우선적으로 비교되고 그 이후, 높은 비교 우선 순위를 가지는 인증 정보일수록 먼저 비교될 수 있다. 인증의 강도에 따라 비교되어 매칭되어야 할 인증 정보의 집합도 변화될 수 있다.According to an embodiment of the present invention, among the authentication information for each object, object-specific authentication information that only an object has may be set. For example, authentication information a, authentication information b, and authentication information c may exist as individual A authentication information, and authentication information d, authentication information e, and authentication information f may exist as individual B authentication information. In this case, when the similarity between authentication information of different objects is compared and the similarity between authentication information is less than or equal to a threshold value, it is classified as unique authentication information, and the lower the similarity is, the higher the comparison priority can be used. When performing a comparison between the reference authentication information and the authentication request information, the unique authentication information is compared with priority, and after that, the authentication information having a higher comparison priority may be compared first. According to the strength of the authentication, the set of authentication information to be compared and matched may also be changed.

이상 설명된 본 발명에 따른 실시예는 다양한 컴퓨터 구성요소를 통하여 실행될 수 있는 프로그램 명령어의 형태로 구현되어 컴퓨터 판독 가능한 기록 매체에 기록될 수 있다. 상기 컴퓨터 판독 가능한 기록 매체는 프로그램 명령어, 데이터 파일, 데이터 구조 등을 단독으로 또는 조합하여 포함할 수 있다. 상기 컴퓨터 판독 가능한 기록 매체에 기록되는 프로그램 명령어는 본 발명을 위하여 특별히 설계되고 구성된 것이거나 컴퓨터 소프트웨어 분야의 당업자에게 공지되어 사용 가능한 것일 수 있다. 컴퓨터 판독 가능한 기록 매체의 예에는, 하드 디스크, 플로피 디스크 및 자기 테이프와 같은 자기 매체, CD-ROM 및 DVD와 같은 광기록 매체, 플롭티컬 디스크(floptical disk)와 같은 자기-광 매체(magneto-optical medium), 및 ROM, RAM, 플래시 메모리 등과 같은, 프로그램 명령어를 저장하고 실행하도록 특별히 구성된 하드웨어 장치가 포함된다. 프로그램 명령어의 예에는, 컴파일러에 의하여 만들어지는 것과 같은 기계어 코드뿐만 아니라 인터프리터 등을 사용하여 컴퓨터에 의해서 실행될 수 있는 고급 언어 코드도 포함된다. 하드웨어 장치는 본 발명에 따른 처리를 수행하기 위하여 하나 이상의 소프트웨어 모듈로 변경될 수 있으며, 그 역도 마찬가지이다.The embodiments according to the present invention described above may be implemented in the form of program instructions that can be executed through various computer components and recorded in a computer-readable recording medium. The computer-readable recording medium may include program instructions, data files, data structures, etc. alone or in combination. The program instructions recorded in the computer-readable recording medium may be specially designed and configured for the present invention or may be known and usable to those skilled in the computer software field. Examples of computer-readable recording media include magnetic media such as hard disks, floppy disks, and magnetic tapes, optical recording media such as CD-ROMs and DVDs, and magnetic-optical media such as floptical disks. medium), and a hardware device specially configured to store and execute program instructions, such as ROM, RAM, flash memory, and the like. Examples of the program instructions include not only machine language codes such as those produced by a compiler but also high-level language codes that can be executed by a computer using an interpreter or the like. The hardware device can be changed to one or more software modules to perform the processing according to the present invention, and vice versa.

이상에서 본 발명이 구체적인 구성요소 등과 같은 특정 사항과 한정된 실시예 및 도면에 의하여 설명되었으나, 이는 본 발명의 보다 전반적인 이해를 돕기 위하여 제공된 것일 뿐, 본 발명이 상기 실시예에 한정되는 것은 아니며, 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상적인 지식을 가진 자라면 이러한 기재로부터 다양한 수정과 변경을 꾀할 수 있다.In the above, the present invention has been described by specific matters such as specific elements and limited embodiments and drawings, but this is provided only to help a more general understanding of the present invention, and the present invention is not limited to the above embodiments. Anyone with ordinary knowledge in the technical field to which the invention belongs can make various modifications and changes from these descriptions.

따라서, 본 발명의 사상은 상기 설명된 실시예에 국한되어 정해져서는 아니 되며, 후술하는 특허청구범위뿐만 아니라 이 특허청구범위와 균등한 또는 이로부터 등가적으로 변경된 모든 범위는 본 발명의 사상의 범주에 속한다고 할 것이다.Accordingly, the spirit of the present invention is limited to the above-described embodiments and should not be defined, and all ranges equivalent to or equivalently changed from the claims to be described later as well as the claims to be described later are the scope of the spirit of the present invention. It will be said to belong to.

Claims (1)

이미지 기반의 객체 인식 방법은,
인증 서버가 사용자 장치로부터 객체 이미지(기준 인증 정보)를 수신하는 단계; 및
상기 인증 서버가 상기 객체 이미지(기준 인증 정보)를 기반으로 기준 인증 정보를 추출하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 방법.
The image-based object recognition method,
Receiving, by the authentication server, an object image (reference authentication information) from a user device; And
And extracting, by the authentication server, reference authentication information based on the object image (reference authentication information).
KR1020200025166A 2020-02-28 2020-02-28 Method for recognizing object based on image and apparatus for performing the method KR20210018749A (en)

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KR1020200025166A KR20210018749A (en) 2020-02-28 2020-02-28 Method for recognizing object based on image and apparatus for performing the method

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