KR20220114150A - Method and device for detecting animol biometric information - Google Patents

Method and device for detecting animol biometric information Download PDF

Info

Publication number
KR20220114150A
KR20220114150A KR1020210017306A KR20210017306A KR20220114150A KR 20220114150 A KR20220114150 A KR 20220114150A KR 1020210017306 A KR1020210017306 A KR 1020210017306A KR 20210017306 A KR20210017306 A KR 20210017306A KR 20220114150 A KR20220114150 A KR 20220114150A
Authority
KR
South Korea
Prior art keywords
biometric information
region
companion animal
image
interest
Prior art date
Application number
KR1020210017306A
Other languages
Korean (ko)
Inventor
김태헌
하유진
박시형
문혜진
강현덕
Original Assignee
주식회사 파이리코
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by 주식회사 파이리코 filed Critical 주식회사 파이리코
Priority to KR1020210017306A priority Critical patent/KR20220114150A/en
Publication of KR20220114150A publication Critical patent/KR20220114150A/en

Links

Images

Classifications

    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06VIMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
    • G06V40/00Recognition of biometric, human-related or animal-related patterns in image or video data
    • G06V40/10Human or animal bodies, e.g. vehicle occupants or pedestrians; Body parts, e.g. hands
    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06VIMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
    • G06V10/00Arrangements for image or video recognition or understanding
    • G06V10/20Image preprocessing
    • G06V10/25Determination of region of interest [ROI] or a volume of interest [VOI]
    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06VIMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
    • G06V10/00Arrangements for image or video recognition or understanding
    • G06V10/40Extraction of image or video features
    • G06V10/50Extraction of image or video features by performing operations within image blocks; by using histograms, e.g. histogram of oriented gradients [HoG]; by summing image-intensity values; Projection analysis

Abstract

The present invention relates to a method of identifying companion animal biometric information. An object of the present invention is to detect the companion animal biometric information. To this end, the present invention includes the steps of: receiving an image of the companion animal; setting a region of interest including the region of interest in the image, and identifying hair color distribution information of the companion animal in the region of interest; extracting a biometric information area based on the color distribution information; and identifying a type of the biometric information area.

Description

반려동물 생체정보 검출 방법 및 장치{METHOD AND DEVICE FOR DETECTING ANIMOL BIOMETRIC INFORMATION}Companion animal biometric information detection method and device

본 발명은 반려동물 생체정보 검출 방법 및 장치에 관한 것으로, 보다 자세하게는 이미지로부터 반려동물의 생체정보를 검출하는 방법 및 장치에 관한 것이다.The present invention relates to a method and apparatus for detecting biometric information of a companion animal, and more particularly, to a method and apparatus for detecting biometric information of a companion animal from an image.

정보통신기술이 발전함에 따라 복수의 프레임을 포함하는 영상에 포함된 객체를 식별하기 위한 기술들이 개발되고 있다. 특히, 인간이 지닌 인식 방법을 적용시킴으로써, 스스로 영상 내 객체를 식별하거나, 미리 설정된 소정의 객체를 식별하도록 하는 기술들이 개발되고 있다.As information and communication technology develops, technologies for identifying an object included in an image including a plurality of frames are being developed. In particular, by applying a recognition method possessed by a human, techniques for identifying an object in an image or identifying a predetermined object in advance have been developed.

또한, 최근 영상 인식 기술을 기반으로, 영상으로부터 사람의 생체정보를 획득하고, 획득된 생체 정보들을 이용하여 뱅킹, 쇼핑 및 잠금 해제 등을 위한 인증방식으로써 생체 인증 방식을 이용하는 기술 개발이 활발하게 진행되고 있다. 예를 들어, 대표적인 생체 인증 방식으로써, 영상에서 검출된 눈 영역의 이미지를 통한 홍채 인식, 영상에서 검출된 얼굴 영역의 이미지를 통한 얼굴 인식, 영상에서 검출된 손 지문 이미지를 분석하고, 분석된 결과에 기초하여 지문 인식을 수행하는 기술들이 개발되고 있다.In addition, based on the recent image recognition technology, the development of a technology using the biometric authentication method as an authentication method for banking, shopping, and unlocking using the obtained biometric information obtained by obtaining biometric information of a person from an image is actively progressing is becoming For example, as a representative biometric authentication method, iris recognition through an image of an eye region detected in an image, face recognition through an image of a face region detected in an image, and a hand fingerprint image detected in an image are analyzed, and the result of the analysis Techniques for performing fingerprint recognition are being developed based on

그러나, 생체 정보를 통한 인증 기술은, 인증 특성상 높은 정확도를 요구하기 때문에, 여전히 생체 정보를 통하여 정확하게 대상을 인증하기 위한 기술 개발이 요구되고 있다. 또한, 사람을 대상으로 하는 생체 인증 기술뿐만 아니라, 동물을 대상으로 하는 생체 인증 기술의 개발 역시 요구되고 있다.However, since the authentication technology using biometric information requires high accuracy due to the characteristics of authentication, there is still a need to develop a technology for accurately authenticating an object through biometric information. In addition, development of biometric authentication technology for animals as well as biometric authentication technology for humans is required.

본 발명은 전술한 문제점을 해결하기 위한 것으로서, 반려동물을 대상으로 생체정보를 인식하는 것을 일 목적으로 한다.An object of the present invention is to solve the above-described problem, and one object is to recognize biometric information for a companion animal.

또한 본 발명은 입력된 이미지가 어둡거나, 반려동물의 모색에 따라 검출 성능에 차이를 보여 다양한 환경 및 대상에 대응할 수 있도록 생체정보 근처의 모색 분포 정보에 따라 동적 전처리 방법을 적용하여 반려동물의 생체정보의 검출 성능을 개선하는 것을 일 목적으로 한다.In addition, the present invention applies a dynamic pre-processing method according to the color distribution information near the biometric information so that the input image is dark or the detection performance shows a difference depending on the color of the companion animal, so that it can respond to various environments and objects. One object is to improve the detection performance of information.

이러한 목적을 달성하기 위한 본 발명은 관심 영역을 포함하는 이미지를 수신하는 A 단계, 상기 관심 영역에서 생체정보(부분 객체)를 포함하는 적어도 하나의 제1 영역 및 상기 관심 영역에서 상기 제1 영역을 제한 제2 영역을 추출하여, 상기 제12 영역에 포함된 상기 반려동물의 모색 분포 정보를 식별하는 B 단계, 상기 모색 분포 정보를 기반으로 상기 이미지를 전처리하는 C 단계 및 상기 전처리된 이미지에서 상기 반려동물의 생체정보를 검출하고, 그 종류를 식별하는 D 단계를 포함하는 것을 특징으로 한다.In order to achieve this object, the present invention provides a step A of receiving an image including a region of interest, at least one first region including biometric information (partial object) in the region of interest, and the first region in the region of interest. Step B of extracting the second restricted area to identify the color distribution information of the companion animal included in the twelfth area, step C of preprocessing the image based on the color distribution information, and the companion animal from the preprocessed image It is characterized in that it comprises a D step of detecting the biometric information of the animal and identifying the type.

전술한 바와 같은 본 발명에 의하면, 본 발명은 전술한 문제점을 해결하기 위한 것으로서, 반려동물을 대상으로 생체정보를 인식할 수 있다.According to the present invention as described above, the present invention is to solve the above-described problem, and it is possible to recognize biometric information for a companion animal.

또한 본 발명은 입력된 이미지가 어둡거나, 반려동물의 모색에 따라 검출 성능에 차이를 보여 다양한 환경 및 대상에 대응할 수 있도록 생체정보 근처의 모색 분포 정보에 따라 동적 전처리 방법을 적용하여 반려동물의 생체정보의 검출 성능을 개선할 수 있다.In addition, the present invention applies a dynamic pre-processing method according to the color distribution information near the biometric information so that the input image is dark or the detection performance shows a difference depending on the color of the companion animal, so that it can respond to various environments and objects. It is possible to improve the detection performance of information.

도 1은 본 발명의 일 실시 예에 의한 생체정보 검출 장치가 이미지 내 포함된 반려동물의 생체정보를 인식하는 예시를 설명하기 위한 도면,
도 2는 본 발명의 일 실시 예에 의한 생체정보 검출 장치가 이미지에서 반려동물의 생체정보를 식별하는 방법을 도시한 순서도,
도 3은 본 발명의 일 실시 예에 의한 제2 영역을 설명하기 위한 도면,
도 4는 본 발명의 일 실시 예에 의한 컬러 히스토그램을 설명하기 위한 도면,
도 5는 본 발명의 일 실시 예에 의한 반려동물의 생체정보를 검출하는 방법을 도시한 순서도,
도 6은 본 발명의 일 실시 예에 의한 생체정보 데이터베이스를 구축하는 방법을 설명하기 위한 순서도,
도 7은 본 발명의 일 실시 예에 의한 생체정보 데이터베이스를 구축함에 있어서 등록 생체정보 데이터를 결정하는 과정을 간략하게 도시한 도면,
도 8은 본 발명의 일 실시 예에 의한 반려동물의 생체정보를 식별하는 생체정보 검출 장치의 구성을 도시한 도면이다.
1 is a view for explaining an example in which a biometric information detection device according to an embodiment of the present invention recognizes biometric information of a companion animal included in an image;
2 is a flowchart illustrating a method for a biometric information detecting apparatus to identify a companion animal's biometric information in an image according to an embodiment of the present invention;
3 is a view for explaining a second area according to an embodiment of the present invention;
4 is a view for explaining a color histogram according to an embodiment of the present invention;
5 is a flowchart illustrating a method for detecting biometric information of a companion animal according to an embodiment of the present invention;
6 is a flowchart for explaining a method of constructing a biometric information database according to an embodiment of the present invention;
7 is a diagram schematically illustrating a process of determining registered biometric information data in constructing a biometric information database according to an embodiment of the present invention;
8 is a diagram illustrating a configuration of a biometric information detection device for identifying biometric information of a companion animal according to an embodiment of the present invention.

전술한 목적, 특징 및 장점은 첨부된 도면을 참조하여 상세하게 후술되며, 이에 따라 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자가 본 발명의 기술적 사상을 용이하게 실시할 수 있을 것이다. 본 발명을 설명함에 있어서 본 발명과 관련된 공지 기술에 대한 구체적인 설명이 본 발명의 요지를 불필요하게 흐릴 수 있다고 판단되는 경우에는 상세한 설명을 생략한다.The above-described objects, features and advantages will be described below in detail with reference to the accompanying drawings, and accordingly, those skilled in the art to which the present invention pertains will be able to easily implement the technical idea of the present invention. In describing the present invention, if it is determined that a detailed description of a known technology related to the present invention may unnecessarily obscure the gist of the present invention, the detailed description will be omitted.

도면에서 동일한 참조부호는 동일 또는 유사한 구성요소를 가리키는 것으로 사용되며, 명세서 및 특허청구의 범위에 기재된 모든 조합은 임의의 방식으로 조합될 수 있다. 그리고 다른 식으로 규정하지 않는 한, 단수에 대한 언급은 하나 이상을 포함할 수 있고, 단수 표현에 대한 언급은 또한 복수 표현을 포함할 수 있음이 이해되어야 한다.In the drawings, the same reference numerals are used to refer to the same or similar elements, and all combinations described in the specification and claims may be combined in any manner. And unless otherwise specified, it is to be understood that references to the singular may include one or more, and references to the singular may also include the plural.

본 명세서에서 사용되는 용어는 단지 특정 예시적 실시 예들을 설명할 목적을 가지고 있으며 한정할 의도로 사용되는 것이 아니다. 본 명세서에서 사용된 바와 같은 단수적 표현들은 또한, 해당 문장에서 명확하게 달리 표시하지 않는 한, 복수의 의미를 포함하도록 의도될 수 있다. 용어 "및/또는," "그리고/또는"은 그 관련되어 나열되는 항목들의 모든 조합들 및 어느 하나를 포함한다. 용어 "포함한다", "포함하는", "포함하고 있는", "구비하는", "갖는", "가지고 있는" 등은 내포적 의미를 갖는 바, 이에 따라 이러한 용어들은 그 기재된 특징, 정수, 단계, 동작, 요소, 및/또는 컴포넌트를 특정하며, 하나 이상의 다른 특징, 정수, 단계, 동작, 요소, 컴포넌트, 및/또는 이들의 그룹의 존재 혹은 추가를 배제하지 않는다. 본 명세서에서 설명되는 방법의 단계들, 프로세스들, 동작들은, 구체적으로 그 수행 순서가 확정되는 경우가 아니라면, 이들의 수행을 논의된 혹은 예시된 그러한 특정 순서로 반드시 해야 하는 것으로 해석돼서는 안 된다. 추가적인 혹은 대안적인 단계들이 사용될 수 있음을 또한 이해해야 한다.The terminology used herein is for the purpose of describing specific exemplary embodiments only and is not intended to be limiting. As used herein, singular expressions may also be intended to include plural meanings unless the sentence clearly indicates otherwise. The term “and/or,” “and/or” includes any and all combinations of the items listed therewith. The terms "comprises", "comprising", "comprising", "comprising", "having", "having" and the like have an implicit meaning, so that these terms refer to their described features, integers, It specifies steps, operations, elements, and/or components and does not exclude the presence or addition of one or more other features, integers, steps, operations, elements, components, and/or groups thereof. The steps, processes, and acts of the method described herein should not be construed as necessarily performing their performance in such a specific order as discussed or exemplified, unless specifically determined to be an order of performance thereof. . It should also be understood that additional or alternative steps may be used.

또한, 각각의 구성요소는 각각 하드웨어 프로세서로 구현될 수 있고, 위 구성요소들이 통합되어 하나의 하드웨어 프로세서로 구현될 수 있으며, 또는 위 구성요소들이 서로 조합되어 복수 개의 하드웨어 프로세서로 구현될 수도 있다.In addition, each component may be implemented as a hardware processor, respectively, the above components may be integrated into one hardware processor, or the above components may be combined with each other and implemented as a plurality of hardware processors.

이하, 첨부된 도면을 참조하여 본 발명에 따른 바람직한 실시 예를 상세히 설명하기로 한다.Hereinafter, preferred embodiments according to the present invention will be described in detail with reference to the accompanying drawings.

도 1은 본 발명의 일 실시 예에 의한 반려동물 생체정보 검출 장치에서 이미지 내 포함된 반려동물의 생체정보를 인식하는 예시를 설명하기 위한 도면이다.1 is a diagram for explaining an example of recognizing the biometric information of a companion animal included in an image in an apparatus for detecting biometric information of a companion animal according to an embodiment of the present invention.

도 1을 참조하면, 생체정보 검출 장치(10)는 반려동물의 이미지로부터 생체 정보를 추출할 수 있다. 상기 생체정보 검출 장치는 스마트폰, 테블릿 등의 모바일 디바이스를 예시할 수 있으나 본 발명은 이에 한정되지 않으며 카메라 모듈과 프로세서를 포함하는 시스템을 포함한다. Referring to FIG. 1 , the biometric information detecting apparatus 10 may extract biometric information from an image of a companion animal. The apparatus for detecting biometric information may be exemplified by a mobile device such as a smart phone or a tablet, but the present invention is not limited thereto and includes a system including a camera module and a processor.

이를 위하여 생체정보 검출 장치(10)는 카메라를 통해 이미지를 획득할 수 있다. 보다 구체적으로 생체 정보 검출 장치(10)는 사용자의 이미지 입력에 기초하여 반려동물 이미지를 획득하고, 획득된 반려동물의 이미지를 표시할 수 있다. 또한 일 실시 예에 의하면 생체정보 검출 장치(10)는 사용자가 반려동물의 이미지를 촬영하는 동안, 사용자의 편의를 위해 '강아지의 얼굴을 촬영해 주세요'와 같은 안내 메시지를 더 제공할 수도 있다.To this end, the biometric information detection apparatus 10 may acquire an image through a camera. In more detail, the biometric information detecting apparatus 10 may acquire an image of a companion animal based on a user's image input, and display the acquired image of the companion animal. Also, according to an embodiment, the biometric information detecting apparatus 10 may further provide a guide message such as 'Please take a picture of the dog's face' for the user's convenience while the user is shooting the image of the companion animal.

생체정보 검출 장치(10)는 카메라를 통해 획득된 반려동물의 이미지에서, 반려동물의 신체 부위 중 관심 부위를 포함하는 영역을 관심 영역(101)으로 설정할 수 있다. The bioinformation detecting apparatus 10 may set a region including a region of interest among body parts of the companion animal as the region of interest 101 in the image of the companion animal obtained through the camera.

본 발명의 실시예를 따르는 생체정보 검출 장치(101)는 반려동물의 이미지 획득 과정에서 관심 영역(101)에 대한 가이드를 화면에 표시할 수 있다. 예를 들어, 생체정보 검출 장치(10)는 이미지에서 반려동물의 생체정보인 코 또는 눈과 관련된 부분 객체를 적어도 하나 포함하는 영역을 관심 영역(101)으로 설정할 수 있다. 본 발명의 일 실시 예에 의한 부분 객체는 동물의 눈과 관련된 눈썹, 눈동자, 흰자, 눈 영역의 주위에 위치하는 동물의 털 중 적어도 하나를 포함할 수 있고, 동물의 코와 관련된 콧구멍, 콧구멍 사이에 위치하는 인중, 코 주변에 위치하는 코털 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.The biometric information detecting apparatus 101 according to an embodiment of the present invention may display a guide for the ROI 101 on the screen in the process of acquiring an image of the companion animal. For example, the biometric information detecting apparatus 10 may set a region including at least one partial object related to a nose or eyes, which is biometric information of a companion animal, as the region of interest 101 in the image. The partial object according to an embodiment of the present invention may include at least one of eyebrows, pupils, whites, and hairs of animals located around the eye area related to the eyes of the animals, and the nostrils and nostrils related to the nose of the animal. It may include at least one of a pharynx positioned between the holes and a nose hair positioned around the nose.

생체정보 검출 장치(10)는 획득한 이미지를 전처리하거나 또는 상기 이미지에서 관심 영역 (101)을 추출하고 관심 영역만 전처리할 수 있다. The biometric information detecting apparatus 10 may pre-process the acquired image or extract the ROI 101 from the image and pre-process only the ROI.

예를 들어 생체정보 검출 장치 (10)는 관심 영역 (101)의 잡음을 제거하고, 이미지 픽셀의 히스토그램을 노말라이즈 할 수 있다. 예를 들어 생체 정보 검출 장치(10)는 관심 영역의 이미지 픽셀 별로 컬러 및/또는 명도 정보를 소정의 레벨로 분류한 빈(bin)들에 이미지 내 픽셀들의 컬러 및/또는 명도 값을 분류함으로서 이미지 픽셀에 대한 히스토그램을 생성하고 이를 노말라이즈함으로서 이미지 전체의 contrast를 향상시킬 수 있다.For example, the bioinformation detecting apparatus 10 may remove noise in the ROI 101 and normalize a histogram of an image pixel. For example, the biometric information detecting apparatus 10 classifies the color and/or brightness values of pixels in the image into bins in which color and/or brightness information is classified into predetermined levels for each image pixel in the region of interest. By generating a histogram of a pixel and normalizing it, the contrast of the entire image can be improved.

생체정보 검출 장치(10)는 전처리된 이미지에서 눈 또는 코 등 생체 정보 영역 (102)을 추출할 수 있다. 예를 들어 눈 영역은 눈과 관련된 눈썹, 눈동자, 흰자를 포함할 수 있으며, 코 영역은 콧구멍, 인중, 코 주변에 위치하는 코털을 포함할 수 있다. The biometric information detecting apparatus 10 may extract the biometric information region 102 such as an eye or a nose from the pre-processed image. For example, the eye region may include eyebrows, pupils, and whites related to the eyes, and the nose region may include nostrils, pharynx, and nose hairs positioned around the nose.

이를 위하여 생체 정보 검출 장치(10)는 관심 영역 (101)에서 식별가능한 객체를 검출할 수 있다. 예를 들어 생체 정보 검출 장치 (101)는 관심 영역 (101) 이미지에 호그 (HOG, Histogram of Oriented Gradients) 알고리즘을 적용하여 객체를 검출할 수 있다. To this end, the biometric information detecting apparatus 10 may detect an object identifiable in the ROI 101 . For example, the biometric information detecting apparatus 101 may detect an object by applying a Histogram of Oriented Gradients (HOG) algorithm to the image of the region of interest 101 .

또 다른 예로 생체 정보 검출 장치 (10)는 관심 영역 (101)에서 임의의 객체에 대응되는 윤곽(contour)을 검출할 수 있다. 일 실시 예에 의하면, 생체 정보 검출 장치(10)는 관심 영역(101)에 포함되는 객체에 대응되는 복수의 윤곽들을 검출할 수 있고, 검출된 윤곽들 중, 최외곽 윤곽들을 결정할 수도 있다. As another example, the biometric information detecting apparatus 10 may detect a contour corresponding to an arbitrary object in the ROI 101 . According to an embodiment, the biometric information detecting apparatus 10 may detect a plurality of contours corresponding to an object included in the ROI 101 , and may determine outermost contours among the detected contours.

일 실시예에 의하면, 생체 정보 검출 장치 (10)는 convex hull 알고리즘을 이용하여 이미지 내 검출된 윤곽들 중, 최외곽(max contour)를 검출할 수도 있다. 또한, 일 실시 예에 의하면, 생체 정보 검출 장치 (10)는 이진화된 적어도 하나의 가이드 영역으로부터 윤곽을 검출한 후, 검출된 윤곽에 대하여 중간값 필터를 적용함으로써, 윤곽의 경계를 평탄화(smoothing)하는 과정을 더 수행할 수도 있다. 생체 정보 검출 장치 (10)는 평탄화된 후보 윤곽선을 적어도 하나의 가이드 영역 별 객체에 관한 윤곽으로 검출할 수 있다.According to an embodiment, the biometric information detecting apparatus 10 may detect a max contour among the contours detected in the image by using a convex hull algorithm. Also, according to an embodiment, the biometric information detecting apparatus 10 detects a contour from at least one binarized guide region, and then applies an intermediate value filter to the detected contour, thereby smoothing the boundary of the contour. You may be able to carry out the process further. The biometric information detecting apparatus 10 may detect the flattened candidate outline as an outline of an object for each guide area.

생체정보 검출 장치(10)는 관심 영역 (101)에서 추출된 객체가 생체 정보 영역 (102)에 해당하는지 판단할 수 있다. The biometric information detecting apparatus 10 may determine whether the object extracted from the ROI 101 corresponds to the biometric information region 102 .

예를 들어 생체정보 검출 장치(10)는 추출된 제 1 객체가 눈 영역에 해당하는지 여부를 눈 영역에 대한 대량의 이미지를 미리 학습한 머신러닝 모델을 이용하여 확률적으로 판단할 수 있다. 이를 위하여 생체정보 검출 장치(10)는 제 1 객체의 형상, 모양, 색채 정보, 관심 영역(101)에서 제 1 객체가 차지하는 위치 정보, 제 1 객체와 다른 객체의 관계에 대한 정보 등을 포함하는 제 1 객체에 대한 벡터를 생성할 수 있다. 이후 생체 정보 검출 장치 (10)는 대량의 반려동물 눈 영역 이미지를 미리 학습한 머신러닝 모델에 상기 제 1 객체 벡터를 임베딩하고 제 1 객체가 눈영역에 해당할 확률을 계산할 수 있다. For example, the biometric information detecting apparatus 10 may probabilistically determine whether the extracted first object corresponds to the eye area using a machine learning model that has previously learned a large amount of images for the eye area. To this end, the biometric information detection device 10 includes information on the shape, shape, and color of the first object, location information occupied by the first object in the region of interest 101, information on the relationship between the first object and other objects, and the like. A vector for the first object may be created. Thereafter, the biometric information detecting apparatus 10 may embed the first object vector in a machine learning model that has previously learned a large amount of image of the eye area of the companion animal, and may calculate a probability that the first object corresponds to the eye area.

또 다른 예로 생체정보 검출 장치(10)는 추출된 제 2 객체가 코 영역에 해당하는지 여부를 코 영역을 판단하는 알고리즘을 이용하여 판단할 수 있다. 예를 들어 제 2 객체에 포함된 콧구멍 두개의 크기 차이가 임계값 이내인지, 콧구멍 두개의 높이 차이가 임계값 이내인지, 인중의 위치가 양쪽 콧구멍 사이에 위치하는지 여부를 확인하여 제 2 객체가 코영역에 해당하는지 여부를 확인할 수 있다. As another example, the biometric information detecting apparatus 10 may determine whether the extracted second object corresponds to the nose area using an algorithm for determining the nose area. For example, by checking whether the size difference between the two nostrils included in the second object is within the threshold value, the height difference between the two nostrils is within the threshold value, and whether the position of the pharynx is located between both nostrils, the second You can check whether the object corresponds to the nose area.

도 2는 본 발명의 일 실시 예에 의한 생체정보 검출 장치가 이미지에서 반려동물의 생체정보를 검출하는 방법을 도시한 순서도이다.2 is a flowchart illustrating a method of detecting, by an apparatus for detecting biometric information, biometric information of a companion animal from an image according to an embodiment of the present invention.

도 2를 참조하면, 생체정보 검출 장치(10)는 반려동물의 생체정보인 부분 객체가 적어도 하나 포함된 관심 영역을 적어도 하나 포함하는 이미지를 획득(S100)할 수 있다. 예를 들어, 생체정보 검출 장치(10)는 적어도 하나의 카메라를 통해 촬영된 이미지를 획득할 수 있다. 생체정보 검출 장치(10)는 카메라를 통해 제1 이미지를 획득한 후, 다음 프레임의 제2 이미지를 획득할 수 있다. 즉, 생체정보 검출 장치(10)는 부분 객체가 포함된 복수 개의 이미지를 포함하는 영상을 획득할 수도 있다.Referring to FIG. 2 , the biometric information detecting apparatus 10 may acquire an image including at least one region of interest including at least one partial object that is biometric information of a companion animal ( S100 ). For example, the biometric information detecting apparatus 10 may acquire an image captured by at least one camera. After acquiring the first image through the camera, the biometric information detecting apparatus 10 may acquire the second image of the next frame. That is, the biometric information detecting apparatus 10 may acquire an image including a plurality of images including partial objects.

생체정보 검출 장치(10)는 획득된 이미지에서 반려동물의 신체 부위 중 관심 부위를 포함하는 영역을 관심 영역으로 설정할 수 있다. (S110) 예를 들어, 생체정보 검출 장치(10)는 이미지에서 반려동물의 생체정보인 코 또는 눈과 관련된 부분 객체를 적어도 하나 포함하는 영역을 관심 영역으로 설정할 수 있다. 본 발명의 일 실시 예에 의한 부분 객체는 동물의 눈과 관련된 눈썹, 눈동자, 흰자, 눈 영역의 주위에 위치하는 동물의 털 중 적어도 하나를 포함할 수 있고, 동물의 코와 관련된 콧구멍, 콧구멍 사이에 위치하는 인중, 코 주변에 위치하는 코털 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.The bioinformation detecting apparatus 10 may set a region including the region of interest among the body parts of the companion animal in the acquired image as the region of interest. (S110) For example, the bio-information detecting apparatus 10 may set a region including at least one partial object related to the nose or eyes, which is the bio-information of the companion animal, in the image as the region of interest. The partial object according to an embodiment of the present invention may include at least one of eyebrows, pupils, whites, and hairs of animals located around the eye area related to the eyes of the animals, and the nostrils and nostrils related to the nose of the animal. It may include at least one of a pharynx positioned between the holes and a nose hair positioned around the nose.

이후 생체정보 검출 장치(10)는 관심 영역을 전처리할 수 있다. Thereafter, the bioinformation detecting apparatus 10 may pre-process the ROI.

예를 들어 생체정보 검출 장치 (10)는 관심 영역의 잡음을 제거하고, 관심 영역에 대한 컬러 히스토그램을 생성할 수 있다. 예를 들어 생체 정보 검출 장치(10)는 관심 영역의 이미지 픽셀 별로 색상 및/또는 명도 정보를 소정의 레벨로 분류한 빈(bin)들에 이미지 내 픽셀들의 색상 및/또는 명도 값을 분류함으로서 이미지 픽셀에 대한 컬러 히스토그램을 생성하고 이를 노말라이즈함으로서 이미지 전체의 contrast를 향상시킬 수 있다. (S120)For example, the bioinformation detecting apparatus 10 may remove noise in the ROI and generate a color histogram of the ROI. For example, the biometric information detecting apparatus 10 classifies the color and/or brightness values of pixels in the image into bins in which color and/or brightness information is classified into predetermined levels for each image pixel in the region of interest. By creating a color histogram for each pixel and normalizing it, the contrast of the image as a whole can be improved. (S120)

본 발명의 추가적인 실시예를 따르면, 생체정보 검출 장치(10)는 반려 동물의 이미지에서 관심 영역을 설정하고, 관심 영역에 대응하는 적어도 하나의 제1 및 제2 영역을 결정할 수 있다. 제1 영역은 관심 영역에서 눈, 코 등 생체 정보 객체가 포함된 영역이고, 제2 영역은 관심 영역에서 제1 영역을 제한 영역으로, 이미지 내 포함된 반려동물의 모색으로 판단되는 영역을 구분하여 모색 분포 정보를 파악하기 위한 것이다. 제2 영역은 사각 형태의 영역일 수도 있고, 각 모서리를 포함하는 삼각 형태의 영역일 수도 있으며, 보다 적절하게는 생체 정보 객체의 윤곽 바깥 영역일 수 있다. 제2 영역의 크기는 기 설정된 크기 값을 기반으로 할 것이다. 본 발명의 일 실시 예에 의한 제2 영역은 도 3의 104, 제 1영역은 도 3의 103일 수 있다.According to an additional embodiment of the present invention, the biometric information detecting apparatus 10 may set a region of interest in the image of the companion animal and determine at least one first and second region corresponding to the region of interest. The first region is the region of interest in which biometric information objects such as eyes and nose are included, and the second region is a region that limits the first region in the region of interest and divides the region determined by the color of the companion animal included in the image. This is to understand the color distribution information. The second region may be a rectangular region, a triangular region including each corner, or more suitably, an region outside the outline of the biometric information object. The size of the second region will be based on a preset size value. According to an embodiment of the present invention, the second region may be 104 in FIG. 3 , and the first region may be 103 in FIG. 3 .

생체정보 검출 장치(10)는 관심 영역에 대한 텍스처 분석을 수행할 수 있다. 생체정보 검출 장치(10)는 관심 영역에 포함된 반려동물의 모색 색상 분포를 확인하고 모색 색상 분포 패턴을 파악하기 위해 텍스처 분석을 수행할 수 있다. (S130)The bioinformation detecting apparatus 10 may perform texture analysis on the ROI. The bioinformation detecting apparatus 10 may perform texture analysis in order to check the color distribution of the color of the companion animal included in the region of interest and to determine the distribution pattern of the color of the color of the companion animal. (S130)

본 발명의 추가적인 실시예를 따르면, 생체정보 검출 장치는 제2 영역(104)의 모색 색상 분포에 따른 패턴을 확인함으로써 제1 영역(103)에서 부분 객체(눈과 코)를 보다 잘 인식할 수 있는 효과가 있다. 예를 들어 점박이 무늬를 갖는 반려동물의 경우 제2 영역(104)에 검정색 점박이 무늬가 존재할 수 있으며, 점박이 무늬는 눈과 혼동되기 쉽다. 이를 방지하기 위해 본 발명의 실시예를 따르면 제2 영역(104)에서 모색의 색상 분포를 파악하여 눈과 유사한 특징의 무늬가 있다고 판단하여 눈을 보다 정확하게 식별할 수 있는 것이다. According to an additional embodiment of the present invention, the biometric information detecting apparatus can better recognize partial objects (eyes and nose) in the first area 103 by checking a pattern according to the color distribution of the color of the second area 104 . there is an effect For example, in the case of a companion animal having a spot pattern, a black spot pattern may exist in the second region 104 , and the spot pattern is easily confused with the eyes. In order to prevent this, according to the embodiment of the present invention, it is possible to identify the eye more accurately by determining the color distribution of the hair color in the second region 104 and determining that there is a pattern having a characteristic similar to that of the eye.

본 발명의 일 실시 예에 의한 생체정보 검출 장치(10)는 텍스처 분석을 수행하기 위해 컬러 히스토그램을 더 이용할 수 있다. 히스토그램이란 영상 이미지의 픽셀 값들에 대한 분포를 나타내는 그래프로, 생체정보 검출 장치(10)는 관심영역에 포함된 RGB 색상 각각에 대한 컬러 히스토그램을 생성할 수 있다. 생체정보 검출 장치(10)는 컬러 히스토그램을 생성함에 있어서 종래의 기술을 따를 것이다. The apparatus 10 for detecting biometric information according to an embodiment of the present invention may further use a color histogram to perform texture analysis. A histogram is a graph representing a distribution of pixel values of an image image, and the biometric information detecting apparatus 10 may generate a color histogram for each RGB color included in the ROI. The biometric information detection device 10 will follow a conventional technique in generating a color histogram.

생성된 컬러 히스토그램의 예시는 도 4에 도시된 바와 같다. 도 4에 도시된 컬러 히스토그램을 살펴보면, 모색이 서로 상이한 경우에도 반려동물의 생체정보(눈, 코)의 색상으로 인해, 낮은 픽셀 값에서 동일하게 픽셀의 수가 많이 나타나는 것을 확인할 수 있다.An example of the generated color histogram is shown in FIG. 4 . Looking at the color histogram shown in FIG. 4 , it can be seen that the same number of pixels appears at a low pixel value due to the color of the biometric information (eyes and nose) of the companion animal even when the color of the color is different from each other.

생체정보 검출 장치(10)는 제2 영역(104)에 대응되는 컬러 히스토그램을 기반으로 반려동물의 모색 분포 정보를 추출할 수 있다. 본 발명의 일 실시 예에 의한 모색 분포 정보는 검정색, 흰색, 혼합색(갈색), 점박이 등을 포함할 수 있다. 점박이 무늬를 갖는 반려동물의 일 제2 영역(104)에 대한 모색 분포 정보의 일 예로 '왼쪽 눈 바로 위 원형으로 갈색 털이 있고, 전체적으로 검정색 털의 색상을 띔'이 있을 수 있다.The bio-information detecting apparatus 10 may extract hair color distribution information of the companion animal based on the color histogram corresponding to the second region 104 . Color distribution information according to an embodiment of the present invention may include black, white, mixed color (brown color), spots, and the like. As an example of the color distribution information for the second region 104 of the companion animal having the spotted pattern, there may be 'there is brown hair in a circle just above the left eye, and has the color of black hair as a whole'.

생체정보 검출 장치(10)는 컬러 히스토그램을 기반으로 반려동물의 모색 분포 정보를 추출할 수 있는데 도 4의 (a)를 참조하면, R, G, B 색상 히스토그램에서, 낮은 픽셀 값에서만 픽셀 수가 많이 나타나는 경우 제2 영역(104)의 모색 분포 정보를 균일한 검정색으로 판단할 수 있다. The biometric information detection apparatus 10 may extract the color distribution information of the companion animal based on the color histogram. Referring to FIG. 4A , in the R, G, and B color histograms, the number of pixels is large only at low pixel values. When it appears, the color distribution information of the second region 104 may be determined to be a uniform black color.

도 4의 (b)를 참조하면, 반려동물의 모색 분포 정보가 혼합색(갈색)일 경우 컬러 히스토그램은 R, G, B 색상이 서로 상이한 픽셀 값에서 픽셀의 수가 많이 나타남에 따라 제2 영역(104)의 모색 분포 정보는 균일한 혼합색(갈색)인 것으로 판단할 수 있다. Referring to (b) of FIG. 4 , when the color distribution information of the companion animal is a mixed color (brown color), the color histogram shows the second area 104 as the number of pixels appears in pixel values having different R, G, and B colors. ), it can be determined that the color distribution information is a uniform mixed color (brown).

한편 도 4의 (c)를 참조하면, 반려동물의 모색 분포 정보가 흰색일 경우 컬러 히스토그램은 R, G, B 색상이 모두 높은 픽셀 값에서 많은 픽셀이 나타남에 따라 제2 영역(104)의 모색 분포 정보는 균일한 흰색인 것으로 판단할 수 있다.Meanwhile, referring to FIG. 4C , when the color distribution information of the companion animal is white, the color histogram shows the color of the second region 104 as many pixels appear at the pixel values of R, G, and B colors all high. The distribution information may be determined to be a uniform white color.

생체정보 검출 장치(10)는 제2 영역(104)에서 식별된 모색 분포 정보에 따라 상이한 파라미터를 적용하여 이미지를 전처리(S140)할 수 있다. 생체정보 검출 장치(10)는 모색 분포 정보에 따라 파라미터를 달리 함으로써 반려동물의 모색과 무관하게 제1 영역(103)에 포함되는 생체정보의 윤곽선이 잘 드러나게 할 수 있다.The biometric information detecting apparatus 10 may pre-process the image ( S140 ) by applying different parameters according to the color distribution information identified in the second region 104 . The bio-information detecting apparatus 10 may make the outline of the bio-information included in the first region 103 well be revealed irrespective of the color of the companion animal by changing parameters according to the color distribution information.

전처리 과정을 구체적으로 설명하면, 생체정보 검출 장치(10)는 히스토그램 균일화(Histogram Equalization)을 통해 좁은 범위에 집중되어 있는 픽셀 값들을 0~255 범위에 골고루 분포하도록 변환함으로써 이미지를 균일화하고, RGB 색상 및 콘트라스트를 보정하여 이미지의 색상을 보정할 수 있다.Specifically, the pre-processing process is described, the bioinformation detection device 10 equalizes the image by converting the pixel values concentrated in a narrow range to be evenly distributed in the range of 0 to 255 through histogram equalization, and the RGB color and by correcting the contrast, the color of the image may be corrected.

나아가 생체정보 검출 장치(10)는 제1 영역(103)에서 생체정보의 윤곽선을 보다 잘 추출하기 위하여, 제1 영역의 텍스처를 분석하여 Blur_rate를 조정함으로써 윤곽선 추출에 방해되는 에지 등을 제거할 수 있다. 이 때 가우시안 블러와 같이 종래의 기술을 이용할 수 있다.Furthermore, in order to better extract the outline of the biometric information from the first region 103 , the biometric information detection device 10 analyzes the texture of the first region and adjusts the Blur_rate to remove edges, etc. that interfere with the outline extraction. have. In this case, a conventional technique such as Gaussian blur may be used.

생체정보 검출 장치(10)는 전처리된 이미지에 포함된 관심 영역을 기반으로 반려동물의 생체정보를 검출(S150)할 수 있다. 본 발명의 일 실시 예에 의한 생체정보 검출 장치(10)는 반려동물의 생체정보에 대응하는 부분 객체를 검출하기 위해 이미지의 픽셀의 명도 값을 활용할 수 있다. 이는 반려동물의 모색 분포 정보에 따라 상이한 파라미터를 적용하여 이미지를 전처리함으로 인해, 부분 객체가 보다 부각되어 모색 분포 정보와 대비하였을 때 그 명도가 낮아 털과 부분 객체의 구분이 용이하기 때문이다.The bio-information detecting apparatus 10 may detect the bio-information of the companion animal based on the ROI included in the pre-processed image ( S150 ). The biometric information detecting apparatus 10 according to an embodiment of the present invention may utilize the brightness value of a pixel of an image to detect a partial object corresponding to the biometric information of the companion animal. This is because, due to the image preprocessing by applying different parameters according to the color distribution information of the companion animal, the partial object becomes more prominent and its brightness is low when compared with the color distribution information, so that it is easy to distinguish between the fur and the partial object.

도 5를 참조하여 단계 S150을 구체적으로 설명하면, 생체정보 검출 장치(10)는 전처리된 이미지의 관심 영역에서 부분 객체의 엣지를 식별 (S151)할 수 있다.When step S150 is specifically described with reference to FIG. 5 , the biometric information detecting apparatus 10 may identify the edge of the partial object in the ROI of the pre-processed image ( S151 ).

생체정보 검출 장치(10)는 부분 객체의 엣지에서 기 설정된 임계 값 이하의 명도 값을 갖는 제1 픽셀을 식별(S153)하여, 제1 픽셀의 수를 기반으로 부분 객체의 윤곽을 추출 (S155)할 수 있다. 이때 생체 정보 검출 장치는 상기 임계 값을 부분 객체의 경계 영역의 명도, 채도 및 색조를 포함하는 모색 분포 정보에 따라 동적으로 설정할 수 있다.The biometric information detecting apparatus 10 identifies a first pixel having a brightness value less than or equal to a preset threshold value at the edge of the partial object (S153), and extracts the outline of the partial object based on the number of first pixels (S155) can do. In this case, the apparatus for detecting biometric information may dynamically set the threshold value according to color distribution information including brightness, saturation, and hue of the boundary region of the partial object.

도 5는 관심영역에서 객체를 추출하는 하나의 실시예에 대한 것이며, 본 발명은 이에 한정되지 않는다. 이미지에서 식별가능한 객체를 빠르고 변화에 강인하게 추출할 수 있는 많은 알고리즘이 있으며, 이러한 종래의 알고리즘을 적용하여 객체를 추출할 수 있다. 5 illustrates an embodiment of extracting an object from a region of interest, but the present invention is not limited thereto. There are many algorithms that can quickly and robustly extract an object identifiable from an image, and the object can be extracted by applying such a conventional algorithm.

다시 도 2에 대한 설명으로 복귀하여, 생체정보 검출 장치(10)는 검출된 부분 객체의 종류를 식별(S160)할 수 있다. Returning to the description of FIG. 2 again, the biometric information detecting apparatus 10 may identify the type of the detected partial object ( S160 ).

예를 들어 생체정보 검출 장치(10)는 추출된 제 1 객체가 눈 영역에 해당하는지 여부를 눈 영역에 대한 대량의 이미지를 미리 학습한 머신러닝 모델을 이용하여 확률적으로 판단할 수 있다. 이를 위하여 생체정보 검출 장치(10)는 제 1 객체의 형상, 모양, 색채 정보 및 관심 영역에서 제 1 객체가 차지하는 위치 정보, 제 1 객체와 다른 객체의 관계에 대한 정보 등을 포함하는 제 1 객체에 대한 벡터를 생성할 수 있다. 이후 생체 정보 검출 장치 (10)는 대량의 반려동물 눈 영역 이미지를 미리 학습한 머신러닝 모델에 상기 제 1 객체 벡터를 임베딩하고 제 1 객체가 눈영역에 해당할 확률을 계산할 수 있다.For example, the biometric information detecting apparatus 10 may probabilistically determine whether the extracted first object corresponds to the eye area using a machine learning model that has previously learned a large amount of images for the eye area. To this end, the bioinformation detecting apparatus 10 includes a first object including shape, shape, and color information of the first object, location information occupied by the first object in the region of interest, information on the relationship between the first object and other objects, and the like. You can create a vector for . Thereafter, the biometric information detecting apparatus 10 may embed the first object vector in a machine learning model that has previously learned a large amount of image of the eye area of the companion animal, and may calculate a probability that the first object corresponds to the eye area.

또 다른 예로 생체정보 검출 장치(10)는 추출된 제 2 객체가 코 영역에 해당하는지 여부를 코 영역을 판단하는 알고리즘을 이용하여 판단할 수 있다. 예를 들어 제 2 객체에 포함된 콧구멍 두개의 크기 차이가 임계값 이내인지, 콧구멍 두개의 높이 차이가 임계값 이내인지, 인중의 위치가 양쪽 콧구멍 사이에 위치하는지 여부를 확인하여 제 2 객체가 코영역에 해당하는지 여부를 확인할 수 있다. As another example, the biometric information detecting apparatus 10 may determine whether the extracted second object corresponds to the nose area using an algorithm for determining the nose area. For example, by checking whether the size difference between the two nostrils included in the second object is within the threshold value, the height difference between the two nostrils is within the threshold value, and whether the position of the pharynx is located between both nostrils, the second You can check whether the object corresponds to the nose area.

단계 160에서, 생체정보 검출 장치(10)는 부분 객체의 종류를 식별함에 있어서 생체정보 데이터베이스를 이용할 수 있다. 생체정보 데이터베이스는 종류 별 생체정보에 대응하는 제1 생체정보 데이터가 미리 입력된 것으로, 반려동물의 생체정보를 인식함에 있어서 중요한 롤을 갖는다. 이에 따라 생체정보 데이터베이스를 구축하는 과정 역시 매우 중요하다. 이하에서는 도 5를 참조하여 생체정보 데이터베이스를 구축하는 방법을 설명한다. In operation 160 , the biometric information detecting apparatus 10 may use the biometric information database in identifying the type of the partial object. The biometric information database, in which first biometric data corresponding to each type of biometric information is input in advance, has an important role in recognizing the biometric information of a companion animal. Accordingly, the process of building a biometric information database is also very important. Hereinafter, a method of constructing a biometric information database will be described with reference to FIG. 5 .

도 6은 본 발명의 일 실시 예에 의한 생체정보 데이터베이스를 구축하는 방법을 설명하기 위한 순서도이다.6 is a flowchart illustrating a method of constructing a biometric information database according to an embodiment of the present invention.

생체정보 검출 장치(10)는 생체정보 데이터베이스를 구축하기 위해 먼저 생체정보를 적어도 하나 이상 포함하는 영상을 수신(S200)할 수 있다. 본 발명의 일 실시 예에 의한 영상은 반려동물의 코 및 눈 각각에 대한 생체정보를 기 설정된 개수 이상 포함할 수 있다.In order to build the biometric information database, the biometric information detection apparatus 10 may first receive an image including at least one biometric information ( S200 ). An image according to an embodiment of the present invention may include more than a preset number of biometric information for each of the nose and eyes of the companion animal.

생체정보 검출 장치(10)는 입력된 영상에서 생체정보에 대응하는 부분 객체에 대한 임시 생체정보 데이터를 추출(S210)할 수 있다. 단계 210에서 임시 생체정보 데이터를 추출하는 과정은 본 발명의 일 실시 예에 의한 생체정보 검출 장치(10)가 단계 100 내지 단계 150에서 수행하는 이미지에서 생체정보를 검출하는 과정과 동일할 수 있다.The bio-information detecting apparatus 10 may extract temporary bio-information data for a partial object corresponding to the bio-information from the input image ( S210 ). The process of extracting the temporary bioinformation data in step 210 may be the same as the process in which the biometric information detecting apparatus 10 according to an embodiment of the present invention detects biometric information from the image performed in steps 100 to 150 .

생체정보 검출 장치(10)는 추출된 적어도 하나의 임시 생체정보 데이터의 인증 정확도를 산출(S220)할 수 있다.The biometric information detection apparatus 10 may calculate the authentication accuracy of the extracted at least one temporary biometric information data ( S220 ).

생체정보 검출 장치(10)는 임시 생체정보 데이터 중 임의의 제1 생체영역에 대응되며 기 설정된 제1 임계 값 이상의 인증 정확도를 갖는 제2 생체정보 데이터가 포함된 경우, 제2 생체정보 데이터의 인증 정확도에 따라 가중치를 상이하게 부여하여 평균 인증 정확도를 연산(S230)할 수 있다.The biometric information detection device 10 authenticates the second biometric data when the temporary biometric data includes second biometric data corresponding to any first biometric region and having an authentication accuracy greater than or equal to a preset first threshold value. By giving different weights according to the accuracy, the average authentication accuracy may be calculated ( S230 ).

생체정보 검출 장치(10)는 평균 인증 정확도가 기 설정된 제2 임계 값 이상일 경우, 단계 230의 제2 생체정보 데이터를 제1 생체영역의 등록 생체정보 데이터로 설정(S240)할 수 있다. 생체정보 검출 장치(10)는 제2 생체정보 데이터의 인증 정확도가 상기 제2 임계 값 이하일 경우 제2 생체정보 데이터를 제1 생체영역의 등록 생체정보 데이터로 저장하지 않을 것이다.When the average authentication accuracy is equal to or greater than a preset second threshold value, the biometric information detecting apparatus 10 may set the second biometric information data of step 230 as the registered biometric information data of the first biometric region ( S240 ). The biometric information detection apparatus 10 will not store the second biometric information data as registered biometric information data of the first biometric region when the authentication accuracy of the second biometric information data is equal to or less than the second threshold value.

한편, 본 발명의 일 실시 예에 의한 생체정보 검출 장치(10)는 제2 생체정보 데이터 중 제3 임계 값 이상의 인증 정확도를 갖는 제2 생체정보 데이터가 기 설정된 개수 이상 포함되는 경우, 제2 생체정보 데이터의 인증 정확도가 제4 임계 값 이상이면 제2 생체정보 데이터를 제1 생체영역의 등록 생체정보 데이터로 저장할 수 있다. On the other hand, the biometric information detecting apparatus 10 according to an embodiment of the present invention may include, among the second biometric data, when the second biometric data having an authentication accuracy equal to or greater than the third threshold value is included in a preset number or more, the second biometric data When the authentication accuracy of the information data is equal to or greater than the fourth threshold value, the second biometric data may be stored as registered biometric data of the first biometric region.

보다 구체적으로, 본 발명의 실시예를 따르는 생체정보 검출 장치(10)는 임시 생체정보 데이터에 포함된 부분 객체의 종류를 식별하기 위해 생체정보 데이터베이스에 접근하고, 임시 생체정보 데이터와 생체정보 데이터베이스를 비교하고 인증 정확도를 계산할 수 있다. More specifically, the biometric information detection device 10 according to the embodiment of the present invention accesses the biometric information database to identify the type of partial object included in the temporary biometric information data, and stores the temporary biometric information data and the biometric information database. Compare and calculate the authentication accuracy.

이때, 임시 생체정보 데이터에 포함된 제1 생체정보 데이터 중 어느 하나에 대하여 인증 정확도가 임의의 임계 값 이상일 경우 생체정보 데이터베이스에 해당 이미지 및/또는 해당 이미지에 포함된 생체 정보 데이터를 저장(S165)하여 생체 정보 데이터베이스를 업데이트할 수 있다.At this time, if the authentication accuracy for any one of the first biometric data included in the temporary biometric data is greater than or equal to a certain threshold, the image and/or the biometric data included in the image are stored in the biometric data database (S165) to update the biometric information database.

본 발명의 실시예를 따르면, 인증 요청 영상에 포함된 이미지의 인증 정확도가 임계값 이상인 경우, 해당 이미지를 생체 정보 데이터베이스에 반영할 수 있다. 이러한 방식으로 반려 동물의 성장에 따르는 생체 정보 변화에도 불구하고 생체 정보 데이터베이스의 인증 정확도를 유지할 수 있다. 나아가 인증의 기준이 되는 이미지 획득이 어려운 반려동물의 특성에도 불구하고 생체 정보 데이터베이스를 인증 정확도를 높일 수 있다. According to an embodiment of the present invention, when the authentication accuracy of an image included in the authentication request image is equal to or greater than a threshold value, the image may be reflected in the biometric information database. In this way, it is possible to maintain the authentication accuracy of the biometric information database despite changes in biometric information according to the growth of the companion animal. Furthermore, it is possible to increase the authentication accuracy of the biometric information database despite the characteristics of the companion animal, which is difficult to obtain an image, which is the standard for authentication.

본 발명의 일 실시 예에 의한 인증 정확도의 임계 값은 생체정보의 종류에 따라 상이하게 설정될 수 있고, 제1 및 제2 임계 값은 70%일 수 있으며, 제3 임계 값은 85%으로 제1 임계 값 보다 크고, 제4 임계 값은 50%로 제1 임계 값 보다 작을 것이다. 제1 내지 제4 임계 값의 값은 상기 값들에 한정되지 않고 관리자에 따라 달리 설정될 수 있다.The threshold value of authentication accuracy according to an embodiment of the present invention may be set differently depending on the type of biometric information, the first and second threshold values may be 70%, and the third threshold value is 85%. greater than the first threshold, and the fourth threshold will be 50% less than the first threshold. The values of the first to fourth threshold values are not limited to the above values and may be set differently according to an administrator.

생체정보 검출 장치(10)가 생성한 인증 요청 이미지를 이용하여 생체정보 데이터베이스를 업데이트 하는 것에 대한 과정은 도 7을 참조할 수 있다.The process of updating the biometric information database using the authentication request image generated by the biometric information detecting apparatus 10 may refer to FIG. 7 .

도 7을 참조하면, 6개의 임시 생체정보 데이터에 대한 인증 정확도가 각각 50%, 55%, 70%, 85%, 10%, 60%일 때, 5번 째의 임시 생체정보 데이터는 인증 정확도가 10%로 제1 내지 제4 임계 값 모두 보다 작기 때문에 생체정보 데이터베이스에 반영되지 않을 것이며, 생체정보의 종류가 눈인 4~6번 째 임시 생체정보 데이터 중 4번 째 임시 생체정보 데이터의 인증 정확도가 85%로 제3 임계 값보다 높기 때문에 6번 째 임시 생체정보 데이터가 제1 임계 값보다 낮더라도 제3 임계 값보다 높기 때문에 4 및 6번 째 임시 생체정보 데이터는 생체정보 데이터베이스에 반영될 것이다.Referring to FIG. 7 , when the authentication accuracy for the six temporary biometric data data is 50%, 55%, 70%, 85%, 10%, and 60%, respectively, the fifth temporary biometric data data has a lower authentication accuracy. Because it is less than all of the first to fourth thresholds at 10%, it will not be reflected in the biometric information database, and the authentication accuracy of the fourth temporary biometric data among the 4th to 6th temporary biometric data whose type of biometric information is the eye is lower. Since it is 85% higher than the third threshold value, even if the sixth temporary biometric data is lower than the first threshold value, since it is higher than the third threshold value, the fourth and sixth temporary biometric data data will be reflected in the biometric data database.

도 6에 대한 설명으로 복귀하면, 상기 단계 200 내지 단계 240를 통해 생성된 본 발명의 생체정보 데이터베이스는 최적의 ERR을 가질 수 있게 하여 반려동물의 생체정보를 보다 정확하게 인식할 수 있는 효과가 있다. Returning to the description of FIG. 6 , the biometric information database of the present invention generated through the steps 200 to 240 can have an optimal ERR, so that the biometric information of the companion animal can be more accurately recognized.

도 8은 본 발명의 일 실시 예에 의한 반려동물의 생체정보를 검출하는 생체정보 검출 장치의 구성을 도시한 도면이다. 도 8을 참조하면, 생체정보 검출 장치는 프로세서(11), 메모리(12), 디스플레이부(13)를 포함할 수 있다. 그러나 도시된 구성 요소 모두가 필수구성요소인 것은 아니며, 도시된 구성요소보다 많은 구성요소에 의해 생체정보 검출 장치(10)가 구현될 수도 있고, 그보다 적은 구성 요소에 의해서도 생체정보 검출 장치(10)가 구현될 수도 있다. 예를 들어, 본 발명의 일 실시 예에 의한 생체정보 검출 장치(10)는 프로세서(11), 메모리(12), 디스플레이부(13) 이외에, 출력부(15) 등을 더 포함할 수도 있다.8 is a diagram illustrating a configuration of a biometric information detection device for detecting biometric information of a companion animal according to an embodiment of the present invention. Referring to FIG. 8 , the apparatus for detecting biometric information may include a processor 11 , a memory 12 , and a display unit 13 . However, not all of the illustrated components are essential components, and the biometric information detecting device 10 may be implemented by more components than the illustrated components, and the biometric information detecting device 10 may be implemented with fewer components. may be implemented. For example, the apparatus 10 for detecting biometric information according to an embodiment of the present invention may further include an output unit 15 and the like in addition to the processor 11 , the memory 12 , and the display unit 13 .

출력부(15)는 오디오 신호, 비디오 신호 또는 진동 신호를 출력할 수 있으며, 출력부(15)는 디스플레이부(14), 음향 출력부(16) 등을 포함할 수 있다. 디스플레이부(14)는 프로세서(11)에서 처리되는 정보를 표시 출력하기 위한 화면을 포함한다. 또한, 화면은 반려동물 이미지를 사용자가 촬영하도록 하기 위한 안내 메시지를 사용자에게 제공할 수 있다.The output unit 15 may output an audio signal, a video signal, or a vibration signal, and the output unit 15 may include a display unit 14 , a sound output unit 16 , and the like. The display unit 14 includes a screen for displaying and outputting information processed by the processor 11 . In addition, the screen may provide the user with a guide message for allowing the user to photograph the companion animal image.

프로세서(11)는 생체정보 검출 장치(10)의 전반적인 동작을 제어할 수 있는데, 프로세서(11)는 메모리(12)에 저장된 프로그램들을 실행함으로써 상술한 생체정보 검출 장치(10)의 기능을 수행할 수 있다.The processor 11 may control the overall operation of the biometric information detection apparatus 10 , and the processor 11 executes programs stored in the memory 12 to perform the function of the biometric information detection apparatus 10 described above. can

구체적으로 프로세서(11)는 사용자로부터 부분 객체가 포함된 관심 영역을 적어도 하나 포함하는 이미지를 획득할 수 있다. 프로세서(11)는 획득된 이미지 내 관심 영역에 대응하는 적어도 하나의 제1 및 제2 영역을 결정할 수 있다. 제1 영역은 관심 영역에서 부분 객체(생체정보)가 포함된 영역이고, 제2 영역은 관심 영역에서 제1 영역을 제한 영역으로, 관심 영역의 각 변을 포함하는 사각 형태의 영역일 수도 있고, 각 모서리를 포함하는 삼각 형태의 영역일 수도 있다. 제2 영역은 반려동물의 모색 분포 정보를 판단하기 위하여 설정될 수 있다.In more detail, the processor 11 may acquire an image including at least one ROI including a partial object from the user. The processor 11 may determine at least one first and second regions corresponding to the ROI in the acquired image. The first region may be a region in the region of interest including partial objects (biometric information), and the second region may be a region limited by the first region in the region of interest, and may be a rectangular region including each side of the region of interest. It may be a triangular-shaped area including each corner. The second area may be set to determine the color distribution information of the companion animal.

프로세서(11)는 제2 영역에 대한 텍스처 분석을 수행할 수 있다. 프로세서(110)는 제2 영역의 모색 색상 분포를 확인하여 이를 기반으로 하는 패턴을 확인함으로써 제1 영역에서 부분 객체의 인식 정확도를 향상시킬 수 있다.The processor 11 may perform texture analysis on the second region. The processor 110 may improve the recognition accuracy of the partial object in the first area by checking the color distribution of the color of the second area and checking the pattern based thereon.

본 발명의 일 실시 예에 의한 프로세서(11)는 제2 영역에 대한 텍스처 분석을 수행하기 위해 컬러 히스토그램을 이용할 수 있다. 히스토그램이란 영상 이미지의 픽셀 값들에 대한 분포를 나타내는 그래프로, 제2 영역에 포함된 RGB 색상 각각에 대한 컬러 히스토그램을 생성할 수 있다. 프로세서(11)는 제2 영역에 대응되는 컬러 히스토그램을 기반으로 반려동물의 모색 분포 정보를 추출할 수 있다.The processor 11 according to an embodiment of the present invention may use a color histogram to perform texture analysis on the second region. A histogram is a graph representing a distribution of pixel values of an image image, and a color histogram for each RGB color included in the second region may be generated. The processor 11 may extract hair color distribution information of the companion animal based on the color histogram corresponding to the second region.

프로세서(11)는 제2 영역에서 식별된 모색 분포 정보에 따라 상이한 파라미터를 적용하여 이미지를 전처리할 수 있다. 프로세서(11)는 모색 분포 정보에 따라 파라미터를 달리 함으로써 반려동물의 모색 패턴과 무관하게 생체정보의 윤곽선이 잘 드러나게 할 수 있다.The processor 11 may pre-process the image by applying different parameters according to the color distribution information identified in the second region. The processor 11 may make the outline of the biometric information well revealed regardless of the color pattern of the companion animal by varying the parameter according to the color distribution information.

프로세서(11)는 전처리된 이미지에 포함된 관심 영역을 기반으로 반려동물의 생체정보를 검출할 수 있다. 본 발명의 일 실시 예에 의한 프로세서(11)는 반려동물의 생체정보를 검출하기 위해 이미지의 픽셀의 명도 값을 활용할 수 있다. 이는 반려동물의 모색 색상 패턴 정보에 따라 상이한 파라미터를 적용하여 이미지를 전처리함으로 인해, 반려동물의 생체정보가 보다 부각되어 모색 색상 패턴 정보와 대비하였을 때 그 명도가 낮아 털과 생체정보의 구분이 용이하기 때문이다.The processor 11 may detect the biometric information of the companion animal based on the region of interest included in the pre-processed image. The processor 11 according to an embodiment of the present invention may utilize a brightness value of a pixel of an image to detect biometric information of a companion animal. This is because the image is preprocessed by applying different parameters according to the color pattern information of the companion animal, so the biometric information of the companion animal is more prominent and the brightness is low when compared with the color pattern information of the companion animal, so it is easy to distinguish the fur from the biometric information because it does

프로세서(11)는 식별된 생체정보를 기반으로 반려동물의 생체정보의 종류를 식별할 수 있다. 구체적으로, 프로세서(11)는 메모리(12)의 생체정보 데이터베이스에 미리 입력된 제1 생체정보 데이터와 식별된 반려동물의 생체정보를 비교함으로써 반려동물의 생체정보 종류를 식별할 수 있다.The processor 11 may identify the type of biometric information of the companion animal based on the identified biometric information. Specifically, the processor 11 may identify the type of biometric information of the companion animal by comparing the first biometric data previously input to the biometric information database of the memory 12 with the identified biometric information of the companion animal.

나아가 프로세서(11)는 식별된 생체정보의 종류를 식별함에 있어서 메모리(12)의 생체정보 데이터베이스에 접근함에 따라, 생체정보가 생체정보 데이터베이스에 저장된 생체정보 데이터 중 어느 하나에 대하여 인증 정확도가 제2 임계 값 이상이면 생체정보 데이터베이스에 이미지를 저장할 수 있다.Furthermore, as the processor 11 accesses the biometric information database of the memory 12 in identifying the identified type of biometric information, the authentication accuracy for any one of the biometric data stored in the biometric information database is the second. If it exceeds the threshold, the image can be stored in the biometric information database.

본 명세서와 도면에 개시된 본 발명의 실시 예들은 본 발명의 기술 내용을 쉽게 설명하고 본 발명의 이해를 돕기 위해 특정 예를 제시한 것뿐이며, 본 발명의 범위를 한정하고자 하는 것은 아니다. 여기에 개시된 실시 예들 이외에도 본 발명의 기술적 사상에 바탕을 둔 다른 변형 예들이 실시 가능하다는 것은 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 자명한 것이다.Embodiments of the present invention disclosed in the present specification and drawings are merely provided for specific examples in order to easily explain the technical contents of the present invention and help the understanding of the present invention, and are not intended to limit the scope of the present invention. It will be apparent to those of ordinary skill in the art to which the present invention pertains that other modifications based on the technical spirit of the present invention can be implemented in addition to the embodiments disclosed herein.

Claims (7)

전자 장치가 반려동물의 생체정보를 검출하는 방법에 있어서,
반려동물의 이미지를 수신하는 A 단계;
상기 이미지에서 관심부위를 포함하는 관심 영역을 설정하고, 상기 관심 영역에서 상기 반려동물의 모색 분포 정보를 식별하는 B 단계;
상기 모색 분포 정보를 기반으로 생체 정보 영역을 추출하는 C 단계; 및
상기 생체 정보 영역의 종류를 식별하는 D 단계를 포함하는 반려동물 생체정보 검출 방법.
A method for an electronic device to detect biometric information of a companion animal, the method comprising:
Step A of receiving an image of a companion animal;
a B step of setting a region of interest including the region of interest in the image, and identifying hair color distribution information of the companion animal in the region of interest;
Step C of extracting a biometric information area based on the color distribution information; and
and step D of identifying a type of the biometric information area.
제1항에 있어서, 상기 B 단계는,
상기 관심 영역의 텍스쳐 분석을 수행하여 상기 반려동물의 모색 분포 정보를 생성하는 단계;
상기 모색 분포 정보에 대응되는 파라미터를 적용하여 상기 관심 영역에 포함된 객체의 윤곽선을 처리하는 단계를 더 포함하는 반려동물 생체정보 검출 방법.
According to claim 1, wherein the B step,
generating hair color distribution information of the companion animal by performing texture analysis of the region of interest;
and processing an outline of an object included in the region of interest by applying a parameter corresponding to the color distribution information.
제 2항에 있어서,
상기 파라미터는 반려동물의 모색 분포 정보에 따라 상이하게 설정되는 것을 특징으로 하는 반려동물 생체정보 검출 방법.
3. The method of claim 2,
The parameter is a companion animal biometric information detection method, characterized in that it is set differently according to the color distribution information of the companion animal.
제3항에 있어서,
상기 관심 영역에서 부분 객체의 경계 영역을 설정하고,
상기 경계 영역에서 모색 분포 정보에 따라 동적으로 설정되는 범위의 값을 갖는 제1 픽셀을 식별하는 단계; 및
상기 제1 픽셀의 수를 기반으로 상기 생체정보를 검출하는 단계를 포함하는 반려동물 생체정보 검출 방법.
4. The method of claim 3,
setting a boundary region of a partial object in the region of interest,
identifying a first pixel having a value in a range dynamically set according to color distribution information in the boundary region; and
and detecting the biometric information based on the number of the first pixels.
전자 장치가 반려동물의 생체정보의 종류를 식별하기 위한 방법에 있어서,
상기 반려동물의 생체 정보를 데이터베이스에 저장하는 단계;
관심 영역을 포함하는 이미지에서 상기 반려동물의 생체 정보를 검출하는 단계;
검출된 생체 정보를 상기 데이터베이스에 저장된 생체 정보와 비교하고, 비교 값이 미리 설정된 임계 값 이상인 경우, 상기 이미지 및/또는 상기 이미지에서 검출한 생체 정보를 반영하여 상기 데이터베이스를 업데이트하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 반려 동물 생체 정보 검출 방법.
A method for an electronic device to identify a type of biometric information of a companion animal, the method comprising:
storing the biometric information of the companion animal in a database;
detecting biometric information of the companion animal from an image including a region of interest;
Comprising the step of comparing the detected biometric information with the biometric information stored in the database, and when the comparison value is equal to or greater than a preset threshold, updating the database by reflecting the image and/or biometric information detected from the image Companion animal biometric information detection method characterized.
제 5항에 있어서,
상기 검출하는 단계는,
상기 관심 영역을 포함하는 이미지를 수신하는 단계;
상기 관심 영역에서 생체정보(부분 객체)를 포함하는 적어도 하나의 제1 영역 및 상기 관심 영역에서 상기 제1 영역을 제한 제2 영역을 추출하여, 상기 제2 영역에 포함된 상기 반려동물의 모색 분포 정보를 식별하는 단계;
상기 모색 분포 정보를 기반으로 상기 이미지를 전처리하는 단계; 및
상기 전처리된 이미지에서 상기 반려동물의 생체정보를 검출하고, 생체정보 데이터베이스에 저장된 생체정보 데이터를 기반으로 그 종류를 식별하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 반려 동물 생체 정보 검출 방법.
6. The method of claim 5,
The detecting step is
receiving an image including the region of interest;
At least one first region including biometric information (partial object) and a second region limiting the first region are extracted from the region of interest, and hair color distribution of the companion animal included in the second region is extracted from the region of interest. identifying information;
pre-processing the image based on the color distribution information; and
and detecting the biometric information of the companion animal from the pre-processed image and identifying the type based on the biometric data stored in a biometric information database.
제6항에 있어서, 상기 종류를 식별하는 단계는,
상기 생체정보와 상기 생체정보 데이터베이스에 저장된 생체정보 데이터의 비교를 통해 상기 반려동물의 생체정보의 종류를 식별하되,
상기 반려동물의 생체정보의 종류에 따라 인증 정확도의 임계 값을 달리하는 반려동물 생체정보 검출 방법.
The method of claim 6, wherein the step of identifying the type comprises:
The type of biometric information of the companion animal is identified through comparison of the biometric information with the biometric data stored in the biometric information database,
Companion animal biometric information detection method for varying a threshold value of authentication accuracy according to the type of biometric information of the companion animal.
KR1020210017306A 2021-02-08 2021-02-08 Method and device for detecting animol biometric information KR20220114150A (en)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
KR1020210017306A KR20220114150A (en) 2021-02-08 2021-02-08 Method and device for detecting animol biometric information

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
KR1020210017306A KR20220114150A (en) 2021-02-08 2021-02-08 Method and device for detecting animol biometric information

Publications (1)

Publication Number Publication Date
KR20220114150A true KR20220114150A (en) 2022-08-17

Family

ID=83111084

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
KR1020210017306A KR20220114150A (en) 2021-02-08 2021-02-08 Method and device for detecting animol biometric information

Country Status (1)

Country Link
KR (1) KR20220114150A (en)

Similar Documents

Publication Publication Date Title
JP6778247B2 (en) Image and feature quality for eye blood vessels and face recognition, image enhancement and feature extraction, and fusion of eye blood vessels with facial and / or subface regions for biometric systems
KR102483642B1 (en) Method and apparatus for liveness test
US7912253B2 (en) Object recognition method and apparatus therefor
JP5010905B2 (en) Face recognition device
KR100608595B1 (en) Face identifying method and apparatus
US20030021448A1 (en) Method for detecting eye and mouth positions in a digital image
WO2020244071A1 (en) Neural network-based gesture recognition method and apparatus, storage medium, and device
JP2009211179A (en) Image processing method, pattern detection method, pattern recognition method, and image processing device
JP2007257087A (en) Skin color area detecting device and skin color area detecting method
JP7191061B2 (en) Liveness inspection method and apparatus
US11908157B2 (en) Image processing device, image processing method, and recording medium in which program is stored
KR20210062381A (en) Liveness test method and liveness test apparatus, biometrics authentication method and biometrics authentication apparatus
JP6784261B2 (en) Information processing equipment, image processing system, image processing method and program
KR100664956B1 (en) Method and apparatus for eye detection
CN105279764B (en) Eye image processing apparatus and method
KR20220114150A (en) Method and device for detecting animol biometric information
Amjed et al. Noncircular iris segmentation based on weighted adaptive hough transform using smartphone database
JP2007025901A (en) Image processor and image processing method
US20230298140A1 (en) Determination method, non-transitory computer-readable recording medium storing determination program, and information processing device
US20230377315A1 (en) Learning method, learned model, detection system, detection method, and program
KR100451652B1 (en) Human face location detection method using adaptive color clustering
JP2010257324A (en) Image processing apparatus and method, and program
JP6188453B2 (en) Image processing apparatus, image processing method, and program
CN115880787A (en) Face living body detection method, system, terminal equipment and storage medium
CN110890156A (en) Human face glossiness classification device, method and computer storage medium

Legal Events

Date Code Title Description
E902 Notification of reason for refusal
E701 Decision to grant or registration of patent right