KR20240012626A - Authenticator capable of self-authentication and adult authentication - Google Patents
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Abstract
본 발명의 인증 장치는 신분증의 위변조 여부를 검출할 수 있고, 신분증의 종류를 판단하는 신분증 인증부, 측정 얼굴 데이터 또는 측정 지문 데이터를 취득하여 본인 여부를 판단하는 본인 인증부, 숫자를 포함하는 글자 데이터를 이용해 성인 여부를 판단하는 성인 인증부, 신분증 인증부, 본인 인증부, 및 성인 인증부에서 수행되는 단계를 제어하는 제어부를 포함할 수 있다.
본 발명의 인증 장치는 플라스틱 신분증 및 디지털 신분증을 포함하는 신분증에서 스캔된 생체 데이터와, 실제 본인에서 측정된 생체 데이터에 기반하여 본인임을 확인할 수 있다. 또한, 본 발명의 인증 장치는 홀로그램 또는 적외선 잉크 등을 이용하여 신분증 자체의 위변조를 검출할 수 있다. The authentication device of the present invention can detect whether or not an ID card has been forged or altered, and includes an ID authentication unit that determines the type of ID card, an identity authentication unit that determines the identity by acquiring measured face data or measured fingerprint data, and letters containing numbers. It may include an adult authentication unit that uses data to determine whether one is an adult, an ID authentication unit, an identity authentication unit, and a control unit that controls steps performed in the adult authentication unit.
The authentication device of the present invention can confirm the identity of the person based on biometric data scanned from an ID card, including a plastic ID card and a digital ID card, and biometric data measured on the actual person. Additionally, the authentication device of the present invention can detect forgery and alteration of the ID card itself using a hologram or infrared ink.
Description
본 발명은, 신분증 자체의 위조 또는 변조를 판단하고, 진위로 판명된 신분증의 생체 정보와 본인의 얼굴 또는 지문 정보를 대조하여, 본인인지 여부 및 성인인지 여부를 판단하는 인증 장치에 관한 것이다. The present invention relates to an authentication device that determines whether the ID card itself has been forged or altered, and determines whether the ID card is authentic and whether the ID card is an adult by comparing the biometric information of the ID card that has been found to be authentic with the individual's face or fingerprint information.
4차 혁명 사회가 본격적으로 도래되고, 인터넷 사회로 고도화 되면서, 사회시스템이 전반적으로 복잡해짐에 따라 본인이 본인임을 인증해야 하는 시대가 열렸다. With the advent of the 4th revolutionary society and the advancement of the Internet society, the overall complexity of the social system has opened, creating an era in which people must authenticate their identity.
또한, 전 세계 코로나 바이러스가 창궐함에 따라, 비대면 서비스 일반화 되었고, 비 대면을 통한 주문, 강의, 수업, 시험, 계좌 개설 및 은행거래, 핸드폰 개통, 물품 거래 등 사회 전반적으로 온라인을 통한 비대면 사회로서 관련 서비스들의 사업 분야가 폭발적으로 증가 하고 있는 추세이다. In addition, as the coronavirus spreads around the world, non-face-to-face services have become common, and non-face-to-face society as a whole has become online, such as ordering, lectures, classes, tests, account opening and banking transactions, cell phone opening, and product transactions. As a result, the business field of related services is growing explosively.
하지만, 이러한 비대면 시대의 흐름에도 반드시 필요하고 중요한 금전, 부동산, 중요 물품 거래, 중요 계약 등에는 반드시 대면하여 본인이 본인임을 인증해야 하는 절차가 법 제도적으로 존재한다.However, even in this non-face-to-face era, there are legal and institutional procedures that require face-to-face authentication for essential and important money, real estate, important product transactions, important contracts, etc.
하지만 사회 구성원들이 이러한 대면 서비스를 영위 할 때, 신분증과 신분증 소유자를 검증하는 절차가 있음에도 형식적인 행위로 이루어졌다. 이로 인해 대포통장, 대포 차, 대포 폰 등 관련된 범죄들이 지능적으로 발전되었고, 이는 소유자를 검증하는 절차에 인간의 기능적 한계가 존재하는 것을 보여준다. However, when members of society engage in these face-to-face services, even though there are procedures to verify ID cards and ID card holders, it is done as a formality. As a result, crimes related to Daepo bankbooks, Daepo cars, and Daepo phones have developed intelligently, which shows that there are human functional limitations in the process of verifying the owner.
금융/핸드폰거래/부동산 거래시, 신분증 확인하는 법적인 제도가 마련되어 있지만, 본인 인증하는 방법이 사람의 힘으로 신분증과 실물 대조하는 방법으로 되어있어 극히 주관적이어서 위조신분증을 검증할 마땅한 대안이 없다.There is a legal system in place to verify ID when making financial/mobile phone transactions/real estate transactions, but the method of authenticating one's identity is a human-based method of comparing the ID with the actual document, so it is extremely subjective, so there is no suitable alternative to verifying a fake ID.
본 발명의 인증 장치는 플라스틱 신분증 및 디지털 신분증을 포함하는 신분증에서 스캔된 생체 데이터와, 실제 본인에서 측정된 생체 데이터에 기반하여 본인임을 확인할 수 있다. The authentication device of the present invention can confirm the identity of the person based on biometric data scanned from an ID card, including a plastic ID card and a digital ID card, and biometric data measured on the actual person.
또한, 본 발명의 인증 장치는 신분증의 홀로그램 또는 적외선 잉크 데이터 등을 이용하여 신분증 자체의 위변조를 검출할 수 있다. Additionally, the authentication device of the present invention can detect forgery or alteration of the ID card itself by using the hologram or infrared ink data of the ID card.
본 발명의 인증 장치는 신분증의 위변조 여부를 검출할 수 있고, 신분증의 종류를 판단하는 신분증 인증부, 측정 얼굴 데이터 또는 측정 지문 데이터를 취득하여 본인 여부를 판단하는 본인 인증부, 숫자를 포함하는 글자 데이터를 이용해 성인 여부를 판단하는 성인 인증부, 신분증 인증부, 본인 인증부, 및 성인 인증부에서 수행되는 단계를 제어하는 제어부를 포함할 수 있다.The authentication device of the present invention can detect whether or not an ID card has been forged or altered, and includes an ID authentication unit that determines the type of ID card, an identity authentication unit that determines the identity by acquiring measured face data or measured fingerprint data, and letters containing numbers. It may include an adult authentication unit that uses data to determine whether one is an adult, an ID authentication unit, an identity authentication unit, and a control unit that controls steps performed in the adult authentication unit.
본 발명의 인증 장치는, 플라스틱 신분증 자체의 위변조를 검출하고, 신분증 및 플라스틱 신분증에 존재하는 얼굴 또는 지문을 포함하는 생체 정보와, 실제 대면되는 본인의 생체 측정 데이터를 기반으로 본인임을 판정할 수 있다.The authentication device of the present invention detects forgery and alteration of the plastic ID card itself, and determines the identity of the user based on biometric information including the face or fingerprint present on the ID card and the plastic ID card, and biometric measurement data of the person actually encountered. .
본 발명은 외부 PC 또는 인터넷과의 연결없이도 신분증 인증부의 신분증 위변조 판단 또는 신분증 종류의 판단, 본인 인증부의 본인 여부 판단, 및 성인 인증부(140)의 성인 여부 판단을 단독적으로 수행할 수 있다.The present invention can independently perform the identification of the ID card forgery or type of ID by the ID authentication unit, the determination of the identity of the user by the identity authentication unit, and the determination of the adult status by the adult authentication unit (140) without connection to an external PC or the Internet.
본 발명의 신분증 인증부, 본인 인증부, 성인 인증부, 및 제어부 중 적어도 하나는, 핸드 헬드(handheld) 타입으로 소형화되거나, 자판기를 포함하는 다른 제품에 모듈 타입으로 부착 가능할 수 있다. At least one of the ID authentication unit, identity authentication unit, adult authentication unit, and control unit of the present invention may be miniaturized into a handheld type or may be attached to other products, including vending machines, as a module type.
도 1은 본 발명의 인증 장치의 구성도이다.
도 2는 본 발명의 신분증 데이터의 흐름도이다.
도 3은 본 발명의 얼굴 유니트 및 지문 유니트의 구성도이다.
도 4는 본 발명의 얼굴 유니트의 단계 순서도이다.
도 5는 본 발명의 지문 유니트의 단계 순서도이다.1 is a configuration diagram of an authentication device of the present invention.
Figure 2 is a flow chart of ID card data of the present invention.
Figure 3 is a configuration diagram of the face unit and fingerprint unit of the present invention.
Figure 4 is a step flow chart of the facial unit of the present invention.
Figure 5 is a flow chart of the steps of the fingerprint unit of the present invention.
임금의 급속한 인상 및 코로나의 전 세계 팬더믹 상황 등의 환경적 요인에 의해 편의점 무인 판매점 수요/대형마트 무인 계산기 증가가 급속히 증대 되고 있는 상황이다.Due to environmental factors such as the rapid increase in wages and the global coronavirus pandemic, the demand for unmanned convenience stores and unmanned calculators in large supermarkets is rapidly increasing.
하지만, 이러한 요구 상황에도 미성년자의 주류, 담배 판매금지를 위한 적절한 디바이스가 존재하지 않아 이러한 시장의 요구가 있음에도 활성화 되고 있지 못하고 있는 실정이다. However, despite this demand, there is no appropriate device to ban the sale of alcohol and cigarettes to minors, so despite this market demand, it is not being activated.
또한, 무인 담배판매를 위해 담배자판기를 구비해야 하지만, 국민건강증진법 제 34조 2항에 의하면 담배자판기는 반드시 성인인증 장치를 부착해야 하는 의무를 가지며 이를 위반한 자는 1차 75만원, 2차 150만원, 3차 300만원의 과태료가 부가된다. 하지만 아직까지 자판기에 부착 가능한 성인 인증 장치는 개발되지 않은 상태로 담배자판기 활성화는 요원한 실정이다.In addition, cigarette vending machines must be equipped for unmanned cigarette sales, but according to Article 34, Paragraph 2 of the National Health Promotion Act, cigarette vending machines must be equipped with an adult authentication device, and those who violate this are subject to a fine of 750,000 won for the first time and 150,000 won for the second time. A fine of 10,000 won and 3 million won for the third time is added. However, adult authentication devices that can be attached to vending machines have not yet been developed, so revitalizing cigarette vending machines is a long way off.
또한, 대학시험/국가공인자격증/수학능력시험/토익 등 중요한 시험 등의 대리시험을 방지할 인증 장치도 필요하다. In addition, a certification device is needed to prevent proxy testing for important exams such as university exams/nationally recognized certifications/scholastic ability tests/TOEIC.
또한, 코로나 팬더믹 이후 배달을(쿠팡 이츠, 배달의 민족, 요기요) 통한 미성년자들의 주류구매가 상당한 수준으로 성인을 확인하는 제도적 절차 뿐 아니라 적절한 인증 장치도 존재하지 않는다.In addition, since the coronavirus pandemic, minors have been purchasing alcohol through delivery services (Coupang Eats, Baedal Minjok, Yogiyo) at a significant level, and there is no proper authentication device as well as institutional procedures to verify adults.
본 발명의 인증 장치는, 플라스틱 신분증(10) 자체의 위변조를 검출하고, 신분증(10) 및 플라스틱 신분증(10)에 존재하는 얼굴 또는 지문을 포함하는 생체 정보(410,420)와, 실제 대면되는 본인의 생체 측정 데이터(510,520)를 기반으로 본인임을 확인하는 시스템일 수 있다. The authentication device of the present invention detects forgery and alteration of the plastic ID card 10 itself, and combines the ID card 10 and biometric information 410, 420 including the face or fingerprint present on the plastic ID card 10 with the identity of the person actually encountered. It may be a system that verifies identity based on biometric data (510,520).
도 1을 참조하면, 본 발명의 인증 장치는 신분증 인증부(100), 본인 인증부(120), 성인 인증부(140), 제어부(160), 출력부 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.Referring to FIG. 1, the authentication device of the present invention may include at least one of an ID authentication unit 100, an identity authentication unit 120, an adult authentication unit 140, a control unit 160, and an output unit.
신분증 인증부(100)는, 신분증(10)의 위변조 여부를 검출할 수 있고, 신분증(10)의 종류를 판단할 수 있다. The ID authentication unit 100 can detect whether the ID card 10 has been forged or altered and determine the type of the ID card 10.
신분증(10)에는 일반적인 플라스틱으로 이루어진 주민 등록증, 운전 면허증, 또는 여권이 포함될 수 있다. The identification card 10 may include a resident registration card, driver's license, or passport made of common plastic.
신분증(10)이 디지털 방식인 경우, QR Code와 NFC 태그 등의 디지털 암호화된 인증 수단이 포함될 수 있다. 이러한 디지털 신분증에는, 디지털 여권, 디지털 운전 면허증, 모바일 운전 면허, 및 모바일 도민증 DID(자율주행차량 및 이용자 정보 인증) 중 적어도 하나가 포함될 수 있다. If the identification card 10 is digital, it may include digitally encrypted authentication means such as QR Code and NFC tag. This digital ID may include at least one of a digital passport, a digital driver's license, a mobile driver's license, and a mobile ID card (DID (Autonomous Vehicle and User Information Authentication)).
본인 인증부(120)는 측정 얼굴 데이터(510) 또는 측정 지문 데이터(520)를 취득하여 본인 여부를 판단할 수 있다. The identity authentication unit 120 may acquire the measured face data 510 or the measured fingerprint data 520 to determine whether the person is the person.
성인 인증부(140)는 주민등록 번호 등의 신분증(10)에 새겨진 숫자를 포함하는 신분증 글자 데이터(430)를 이용해 성인 여부를 판단할 수 있다.The adult authentication unit 140 can determine whether an adult is an adult using the ID card character data 430 including numbers engraved on the ID card 10, such as a resident registration number.
제어부(160)는 신분증 인증부(100), 본인 인증부(120), 및 성인 인증부(140) 중 적어도 하나에서 수행되는 단계를 제어할 수 있다. The control unit 160 may control steps performed in at least one of the ID authentication unit 100, the identity authentication unit 120, and the adult authentication unit 140.
신분증(10)을 스캔하여 본인을 특정지울 수 있는 신분증 데이터(400)를 생성하는 신분증 스캔부(102)가 마련될 수 있다.An ID scanning unit 102 may be provided that scans the ID card 10 and generates ID data 400 that can identify the user.
출력부는 신분증 인증부(100), 본인 인증부(120), 및 성인 인증부(140) 중 적어도 하나의 판단 결과를 종이 등으로 출력하여 사용자에게 제시할 수 있다. The output unit may output the determination result of at least one of the ID authentication unit 100, the identity authentication unit 120, and the adult authentication unit 140 on paper or the like and present it to the user.
일 예로, 신분증 스캔부(102)는, 신분증(10)이 삽입되면 라인 스캔(line scan) 방식으로 신분증(10)에 새겨진 정보를 읽을 수 있고, 신분증(10)의 양면에 새겨진 정보를 모두 추출할 수 있다. 신분증 스캔부(102)는 라인 스캔(Line Scan) CMOS를 이용한 초박형 신분증 스캔 카메라 구조일 수 있다.신분증 스캔부(102)는 40mm 이하의 광학식 지문을 인식할 수 있다.For example, when the ID card 10 is inserted, the ID card scanning unit 102 can read the information engraved on the ID card 10 using a line scan method and extracts all information engraved on both sides of the ID card 10. can do. The ID scanning unit 102 may be an ultra-thin ID scanning camera structure using line scan CMOS. The ID scanning unit 102 can recognize optical fingerprints of 40 mm or less.
기존의 인증 장치는, 외부 지문 취득 기기와 연결하여 신분증 지문과 실제 지문을 비교하여 본인 신분증을 판별하는 기능을 수행하나, 인식 알고리즘 자체가 PC 기반으로 작성되어 PC 등의 외부 전자 기기와 반드시 연결하는 것이 필요할 수 있다. 따라서, 기존의 인증 장치는, 외부 PC 또는 인터넷과 연결되어 외부의 데이터베이스 등을 이용하는 것이 필요하였다.Existing authentication devices connect to an external fingerprint acquisition device and perform the function of comparing the ID fingerprint with the actual fingerprint to determine the identity of the individual. However, the recognition algorithm itself is written based on a PC, so it must be connected to an external electronic device such as a PC. something may be needed. Therefore, the existing authentication device needed to be connected to an external PC or the Internet and use an external database.
반면, 본 발명의 신분증 인증부(100)의 신분증 위변조 판단 또는 신분증 종류의 판단, 본인 인증부(120)의 본인 여부 판단, 및 성인 인증부(140)의 성인 여부 판단은, 외부 PC 또는 인터넷과의 연결없이 단독적으로 수행가능할 수 있다. On the other hand, the ID authentication unit 100 of the present invention determines whether the ID card has been forged or altered, the identity authentication unit 120 determines the identity, and the adult authentication unit 140 determines whether the ID card is forged or altered, using an external PC or the Internet. It can be performed independently without any connection.
신분증 인증부(100), 본인 인증부(120), 성인 인증부(140), 및 제어부(160) 중 적어도 하나는, 핸드 헬드(handheld) 타입으로 소형화되거나, 자판기를 포함하는 다른 제품에 모듈 타입으로 부착 가능할 수 있다. At least one of the ID authentication unit 100, the identity authentication unit 120, the adult authentication unit 140, and the control unit 160 is miniaturized to a handheld type or is a module type for other products including vending machines. It may be possible to attach.
도 2를 참조하면, 신분증 데이터(400)에는, 신분증 얼굴 데이터(410), 신분증 지문 데이터(420), 신분증 글자 데이터(430), NFC 데이터(440), QR 데이터(450), 홀로그램 데이터(460), 및 적외선 잉크 데이터(470) 중 적어도 하나가 포함될 수 있다. Referring to FIG. 2, the ID data 400 includes ID card face data 410, ID fingerprint data 420, ID character data 430, NFC data 440, QR data 450, and hologram data 460. ), and at least one of infrared ink data 470 may be included.
홀로그램 데이터(460) 및 적외선 잉크 데이터(470)를 포함하는 정보는, 신분증 인증부(100)에 의해 신분증(10) 자체의 위변조 여부를 판단시 이용될 수 있다. Information including the hologram data 460 and infrared ink data 470 may be used by the ID authentication unit 100 to determine whether the ID card 10 itself has been forged or altered.
즉, 신분증 인증부(100)는 홀로그램 데이터(460) 또는 적외선 잉크 데이터(470)로부터 제시된 신분증(10)의 위변조 여부를 판단할 수 있다. That is, the ID authentication unit 100 can determine whether the ID card 10 presented has been forged or altered based on the hologram data 460 or the infrared ink data 470.
제어부(160)는, 신분증 인증부(100)에 의한 신분증(10)의 위변조 여부 판단 이후, 본인 인증부(120)에 의한 본인 인증, 또는 성인 인증부(140)에 의한 성인 인증이 수행될 수 있다. 성인 인증부(140)에 의한 성인 인증은 본인 인증부(120)에 의한 본인 인증이 수행된 후에 진행될 수 있다. The control unit 160 may perform identity authentication by the identity authentication unit 120 or adult authentication by the adult authentication unit 140 after determining whether the ID card 10 has been forged or altered by the ID authentication unit 100. there is. Adult authentication by the adult authentication unit 140 may be performed after identity authentication by the identity authentication unit 120 is performed.
본인 인증부(120)는 신분증 얼굴 데이터(410) 및 신분증 지문 데이터(420)를 이용할 수 있고, 신분증(10) 상의 얼굴 및 지문에 대한 추출된 특징값으로부터 신분증(10) 상의 얼굴 및 지문을 특정 또는 분류할 수 있다. The identity authentication unit 120 can use the ID card face data 410 and the ID card fingerprint data 420, and identifies the face and fingerprint on the ID card 10 from the extracted feature values for the face and fingerprint on the ID card 10. Or it can be classified.
신분증(10)이 디지털 타입인 경우, 본 발명은, 디지털 신분증(10)의 QR 데이터(450)를 인식가능한 카메라를 포함할 수 있고, 디지털 신분증(10)의 NFC 데이터(440)를 전송받을 수 있는 무선 통신부를 포함할 수 있다. 카메라 및 무선 통신부는 신분증 스캔부(102)에 포함될 수 있다. When the ID card 10 is a digital type, the present invention may include a camera capable of recognizing the QR data 450 of the digital ID card 10 and can receive NFC data 440 of the digital ID card 10. It may include a wireless communication unit. The camera and wireless communication unit may be included in the ID scanning unit 102.
따라서, 신분증 스캔부(102)는 플라스틱 신분증 또는 디지털 신분증 타입에 상관없이 신분증의 위변조 여부 및 신분증의 종류를 판단할 수 있다. Therefore, the ID scanning unit 102 can determine whether the ID has been forged or altered and the type of ID regardless of whether it is a plastic ID or a digital ID.
디지털 신분증(10)의 경우, 플라스틱 신분증으로부터 얻은 신분증 얼굴 데이터(410) 및 신분증 지문 데이터(420)가 이용된 것과 마찬가지로, NFC 데이터(440)와 QR 데이터(450)는 본인 인증부(120)에 의해 이용될 수 있다.In the case of the digital ID 10, just as the ID face data 410 and ID fingerprint data 420 obtained from a plastic ID card are used, the NFC data 440 and QR data 450 are stored in the identity authentication unit 120. can be used by
제어부(160)는, 카메라에 의해 인식된 QE Code로부터 디지털 신분증(10)의 암호화된 생체 정보를 해독할 수 있다. 또한, 제어부(160)는, 디지털 신분증(10)의 해독된 생체 정보와, 본인 인증부(120)에 의한 실제 본인에 대한 측정 얼굴 데이터 또는 측정 지문 데이터를 포함하는 측정 데이터를 비교하여, 인증 절차를 수행할 수 있다. The control unit 160 can decrypt the encrypted biometric information of the digital identification card 10 from the QE Code recognized by the camera. In addition, the control unit 160 compares the decrypted biometric information of the digital ID 10 with measurement data including measurement face data or measurement fingerprint data for the actual person by the identity authentication unit 120, and performs the authentication procedure. can be performed.
마찬가지로, 제어부(160)는, 무선 통신부에 의해 전송받은 디지털 신분증(10)의 암호화된 생체 정보를 해독할 수 있다. 무선 통신부는 NFC 태그 방식의 근거리 무선 통신 수단일 수 있다. Likewise, the control unit 160 can decrypt the encrypted biometric information of the digital identification card 10 transmitted by the wireless communication unit. The wireless communication unit may be an NFC tag-type short-distance wireless communication means.
또한, 제어부(160)는, 디지털 신분증(10)의 해독된 생체 정보와, 본인 인증부(120)에 의한 실제 본인에 대한 측정 얼굴 데이터 또는 측정 지문 데이터를 포함하는 측정 데이터를 비교하여, 인증 절차를 수행할 수 있다. In addition, the control unit 160 compares the decrypted biometric information of the digital ID 10 with measurement data including measurement face data or measurement fingerprint data for the actual person by the identity authentication unit 120, and performs the authentication procedure. can be performed.
본인 인증부(120)에 의한 본인 인증이 수행되면, 성인 인증부(140)는 신분증 스캔부(102)로부터 얻어진 신분증 글자 데이터(430)로부터 본인의 성인 여부를 판단할 수 있다. When identity authentication is performed by the identity authentication unit 120, the adult authentication unit 140 can determine whether the person is an adult based on the ID card character data 430 obtained from the ID card scanning unit 102.
제어부(160)는 신분증 인증부(100)에 의해 신분증(10)이 위조 또는 변조된 것이 아님이 판명되면, 본인 인증부(120)에 의한 본인 인증 절차를 수행할 수 있다. If it is determined by the ID authentication unit 100 that the ID card 10 is not forged or altered, the control unit 160 may perform an identity authentication procedure by the identity authentication unit 120.
도 3 내지 도 5를 참조하면, 신분증(10)으로부터 스캔된 신분증 얼굴 데이터(410)와, 본인으로부터 직접 촬영된 측정 얼굴 데이터(510)로부터 특징값을 추출 및 분류하는 얼굴 유니트(200)가 마련될 수 있다. Referring to FIGS. 3 to 5, a face unit 200 is provided that extracts and classifies feature values from the ID card face data 410 scanned from the ID card 10 and the measured face data 510 taken directly from the person. It can be.
신분증(10)으로부터 스캔된 신분증 지문 데이터(420)와, 본인으로부터 직접 촬영된 측정 지문 데이터(520)로부터 특징값을 추출 및 분류하는 지문 유니트(300)가 마련될 수 있다. A fingerprint unit 300 may be provided that extracts and classifies feature values from the ID fingerprint data 420 scanned from the ID 10 and the measured fingerprint data 520 taken directly from the person.
얼굴 유니트(200)는, 얼굴 촬영부(210), 얼굴 형상 인식부(220), 얼굴 포징 및 프로젝션부(230), 얼굴 형상 특징값 추출부(240), 얼굴 형상 변형 특징값 추출부(250), 및 얼굴 최종 특징값 분류부(260) 중 적어도 하나를 포함할 수 있다. The face unit 200 includes a face capture unit 210, a face shape recognition unit 220, a face posing and projection unit 230, a face shape feature value extraction unit 240, and a face shape transformation feature value extractor 250. ), and a final facial feature value classification unit 260.
얼굴 촬영부(210)는 본인의 얼굴을 촬영하여 측정 얼굴 데이터(510)를 생성할 수 있다. The face photographing unit 210 can generate measured face data 510 by photographing the person's face.
얼굴 형상 인식부(220)는 신분증 얼굴 데이터(410) 및 측정 얼굴 데이터(510)를 이용하여, 얼굴 형상 ROI(Region Of Interest)를 생성할 수 있고, 생성된 ROI로부터 주요 얼굴 구조를 감지할 수 있다. 얼굴 형상 인식부(220)는 ROI 생성시 밝기의 변화량을 나타내고 방향성을 갖는 벡터 특징을 이용하는 기법을 이용할 수 있다. 이러한 기법은 HOG(Histogram of gradient)를 포함할 수 있다.The facial shape recognition unit 220 can generate a facial shape ROI (Region of Interest) using the ID card face data 410 and the measured face data 510, and can detect main facial structures from the generated ROI. there is. The facial shape recognition unit 220 may use a technique that uses vector features that indicate the amount of change in brightness and have directionality when creating an ROI. These techniques may include Histogram of Gradient (HOG).
얼굴 포징 및 프로젝션부(230)는 신분증 얼굴 데이터(410) 및 측정 얼굴 데이터(510)를 이용하여, 얼굴의 랜드마크 역할을 하는 특정 포인트를 찾아낼 수 있다. 예를 들어, 얼굴의 랜드 마크는 68개로 이루어질 수 있다. The face posing and projection unit 230 can use the ID card face data 410 and the measured face data 510 to find a specific point that serves as a facial landmark. For example, a facial landmark may consist of 68 landmarks.
얼굴 포징 및 프로젝션부(230)는, 턱 라인, 눈썹 안쪽의 가장자리, 눈 바깥의 가장자리, 및 입 라인을 포함하는 특정 포인트 중, 눈과 입의 위치를 기반으로 최대한 영상의 중앙으로 옮기는 작업(affine transformation)을 수행할 수 있다. The face posing and projection unit 230 performs the task of moving the eyes and mouth to the center of the image as much as possible based on the positions of the eyes and mouth among specific points including the jaw line, the inner edge of the eyebrow, the outer edge of the eye, and the mouth line (affine). transformation) can be performed.
얼굴 포징 및 프로젝션부(230)는, 얼굴의 위치 교정과 동시에 정면을 보고 있지 않은 얼굴 데이터에서도 인식률을 향상시킬 수 있다. The face posing and projection unit 230 can correct the position of the face and improve the recognition rate even on face data that is not looking straight ahead.
얼굴 형상 특징값 추출부(240)는, 신분증 얼굴 데이터(410) 및 측정 얼굴 데이터(510)를 이용하고, 인공지능 모델을 이용하여 얼굴 형상 특징값을 추출할 수 있다. 얼굴 형상 특징값 추출부(240)가 이용하는 인공지능 모델에는, DNN(Deep Convolutional Neural Network) 또는 ResNet(Residual Network) 등의 딥러닝 모델이 포함될 수 있다. 얼굴 형상 특징값 추출부(240)의 ResNet은 DNN을 통해 추출된 128개의 측정값을 이용할 수 있다. The facial shape feature value extraction unit 240 may use the ID card face data 410 and the measured face data 510 and extract the facial shape feature value using an artificial intelligence model. The artificial intelligence model used by the facial shape feature value extraction unit 240 may include a deep learning model such as Deep Convolutional Neural Network (DNN) or Residual Network (ResNet). ResNet of the facial shape feature value extraction unit 240 can use 128 measurement values extracted through DNN.
얼굴 형상 특징 추출(240)에서, 동일한 인물은 서로 다른 두 개의 사진에 대해 거의 같은 얼굴 형상 특징값을 갖고, 서로 다른 사람과는 얼굴 형상 특징값에서 큰 차이가 나타날 수 있다. 얼굴 형상 특징 추출(240)는 서로 다른 사람 간의 얼굴 형상 특징값의 차이(distance)를 지표로 사용할 수 있다.In facial shape feature extraction 240, the same person may have almost the same facial shape feature values in two different photos, and there may be a large difference in facial shape feature values from different people. Facial shape feature extraction 240 can use the difference (distance) in facial shape feature values between different people as an indicator.
얼굴 형상 변형 특징값 추출부(250), 신분증 얼굴 데이터(410) 및 측정 얼굴 데이터(510)를 이용하여, 여러 방향 및 다양한 크기와 비율의 신분증 얼굴 데이터(410) 및 측정 얼굴 데이터(510)로부터 동일인임을 판정하기 위한 최종 특징값을 생성할 수 있다. Using the facial shape deformation feature value extraction unit 250, the ID face data 410, and the measured face data 510, the ID face data 410 and the measured face data 510 in various directions and in various sizes and ratios are extracted. The final characteristic value for determining that the person is the same person can be generated.
얼굴 형상 변형 특징값 추출부(250)는, 지터 이미지(Jitter Image) 방식을 이용하여 복수의 추가 이미지를 생성한 후 임베딩할 수 있고, 임베딩된 복수의 이미지를 이용하여 ResNet(Residual Network)한 결과의 평균값으로 최종 특징값을 도출할 수 있다. The facial shape deformation feature value extraction unit 250 can generate and then embed a plurality of additional images using the jitter image method, and the result of ResNet (Residual Network) using the plurality of embedded images. The final feature value can be derived from the average value of .
얼굴 최종 특징값 분류부(260)는, 얼굴 형상 변형 특징값 추출부(250)의 최종 특징값을 이용하여 신분증 얼굴 데이터(410) 및 측정 얼굴 데이터(510)를 분류할 수 있다. The final facial feature value classification unit 260 may classify the ID card face data 410 and the measured face data 510 using the final feature value of the facial shape deformation feature value extraction unit 250.
본인 인증부(120)는 신분증과 본인이 동일인인지 여부를 판단하기 위해 얼굴 유니트(200)로부터 추출된 특징값 및 분류를 이용할 수 있다. The identity authentication unit 120 may use the feature value and classification extracted from the face unit 200 to determine whether the ID card and the identity are the same person.
본인 인증부(120)는 얼굴 최종 특징값 분류부(260)의 최종 특징값에 클러스터링(clustering)을 진행할 수 있다. 클러스터링에는 SVM, Chines whipers, k-means, 및 Chinese whispers 중 적어도 하나가 포함될 수 있다. The identity authentication unit 120 may perform clustering on the final feature value of the final facial feature value classification unit 260. Clustering may include at least one of SVM, Chines whipers, k-means, and Chinese whispers.
본인 인증부(120)는, 얼굴 유니트(200) 또는 본인 인증부(120)에 입력된 신분증 얼굴 데이터(410) 및 측정 얼굴 데이터(510)와, 비교 얼굴 데이터의 군집 비교를 수행할 수 있다. The identity authentication unit 120 may perform cluster comparison between the ID card face data 410 and the measured face data 510 input to the face unit 200 or the identity authentication unit 120 and the comparison face data.
이에 의해, 본인 인증부(120)는 신분증 얼굴 데이터(410) 및 측정 얼굴 데이터(510) 간의 최종 특징값의 거리를 비교하여 본인 여부를 판정할 수 있다. Accordingly, the identity authentication unit 120 can compare the distance of the final feature value between the ID card face data 410 and the measured face data 510 to determine whether the identity is the identity.
지문 유니트(300)는, 지문 영상 취득부(310), 지문 영상 전처리부(320), 지문 세부 정보 검출부(330), 및 지문 특정값 계산부(340) 중 적어도 하나를 포함할 수 있다. The fingerprint unit 300 may include at least one of a fingerprint image acquisition unit 310, a fingerprint image pre-processing unit 320, a fingerprint detailed information detection unit 330, and a fingerprint specific value calculation unit 340.
지문 영상 취득부(310)는 본인의 지문을 인식하여 측정 지문 데이터(520)를 생성할 수 있다. The fingerprint image acquisition unit 310 may recognize the person's fingerprint and generate measurement fingerprint data 520.
지문 영상 전처리부(320)는, 신분증 지문 데이터(420) 및 측정 지문 데이터(520)를 이용하여, 지문과 배경 사이의 강도(intensity) 향상을 위해 배경과 노이즈를 제거하여 이진화할 수 있고, 지문 융선(ridge) 연결 및 세선화 처리를 진행할 수 있다. The fingerprint image pre-processing unit 320 uses the identification fingerprint data 420 and the measurement fingerprint data 520 to remove background and noise to improve the intensity between the fingerprint and the background and binarize the fingerprint. Ridge connection and thinning processing can be performed.
지문의 중심점은 지문 융선의 굴곡이 위쪽으로 가장 큰 곳일 수 있고. 삼각주는 지문 융선 흐름이 세 방향에서 모이는 곳일 수 있으며, 분기점은 융선이 진행되면서 갈라지는 지점일 수 있고, 끝점은 지문 융선이 진행되면서 끊어지는 지점일 수 있다. The center point of the fingerprint may be the place where the curve of the fingerprint ridge is greatest upward. A delta may be a place where fingerprint ridge flows converge from three directions, a bifurcation point may be a point where the ridges diverge as they progress, and an end point may be a point where the fingerprint ridges break as they progress.
지문 세부 정보 검출부(330)는, 신분증 지문 데이터(420) 및 측정 지문 데이터(520)를 이용할 수 있고, 분기점, 끝점, 중심점, 삼각주를 포함하는 지문이 가지는 고유의 특이점 중에서, 중심점, 삼각주만 검출해서 사용할 수 있다. The fingerprint detail information detection unit 330 can use the ID card fingerprint data 420 and the measurement fingerprint data 520, and detects only the center point and the delta among the unique unique features of the fingerprint including the branch point, end point, center point, and delta. You can use it.
지문 특징값 계산부(340)는, 신분증 지문 데이터(420) 및 측정 지문 데이터(520)를 이용하여, 신분증 지문 데이터(420) 및 측정 지문 데이터(520)의 중앙에서 각각의 중심점과 삼각주까지의 방향 성분과 밀도를 계산할 수 있다. The fingerprint feature value calculation unit 340 uses the identification fingerprint data 420 and the measurement fingerprint data 520 to calculate the distance from the center of the identification fingerprint data 420 and the measurement fingerprint data 520 to each center point and delta. Directional component and density can be calculated.
본인 인증부(120)는, 신분증 지문 데이터(420)와, 측정 지문 데이터(520)에 대한 지문 특징값 계산부(340)의 방향 성분과 밀도를 비교하여 매칭 스코어 계산할 수 있고, 계산된 매칭 스코어에 따라 본인 여부 판정을 수행할 수 있다. The identity authentication unit 120 may calculate a matching score by comparing the direction component and density of the fingerprint feature value calculation unit 340 for the identification card fingerprint data 420 and the measured fingerprint data 520, and the calculated matching score. Depending on the identity of the person, the determination can be made.
본인 인증부(120)에 의해 신분증(10)과 본인이 일치함이 확인되면, 성인 인증부(140)는, 신분증(10)에 새겨진 주민등록 번호를 포함하는 신분증 글자 데이터(430)로부터 성인 여부를 판단할 수 있다. When the identity authentication unit 120 confirms that the identity card 10 matches the identity of the person, the adult authentication unit 140 determines whether the identity card 10 is an adult from the ID card character data 430 including the resident registration number engraved on the identity card 10. You can judge.
10... 신분증
100... 신분증 인증부
102... 신분증 스캔부
120... 본인 인증부
140... 성인 인증부
160... 제어부
200... 얼굴 유니트
210... 얼굴 촬영부
220... 얼굴 형상 인식부
230... 얼굴 포징 및 프로젝션부
240... 얼굴 형상 특징값 추출부
250... 얼굴 형상 변형 특징값 추출부
260... 얼굴 최종 특징값 분류부
300... 지문 유니트
310... 지문 영상 취득부
320... 지문 영상 전처리부
330... 지문 세부 정보 검출부
340... 지문 특징값 계산부
400... 신분증 데이터
410... 신분증 얼굴 데이터
420... 신분증 지문 데이터
430... 신분증 글자 데이터
440... NFC 데이터
450... QR 데이터
460... 홀로그램 데이터
470... 적외선 잉크 데이터
510... 측정 얼굴 데이터
520... 측정 지문 데이터10... ID card 100... ID authentication section
102... ID card scanning section 120... Identity authentication section
140... Adult authentication unit 160... Control unit
200... face unit 210... face recording unit
220... Face shape recognition unit 230... Face posing and projection unit
240... Facial shape feature value extraction unit 250... Facial shape deformation feature value extraction unit
260... Face final feature value classification unit 300... Fingerprint unit
310... Fingerprint image acquisition unit 320... Fingerprint image preprocessing unit
330... Fingerprint detail information detection unit 340... Fingerprint feature value calculation unit
400... ID card data 410... ID card face data
420... ID card fingerprint data 430... ID card character data
440... NFC data 450... QR data
460... Holographic data 470... Infrared ink data
510... measured face data 520... measured fingerprint data
Claims (13)
측정 얼굴 데이터 또는 측정 지문 데이터를 취득하여 본인 여부를 판단하는 본인 인증부;
숫자를 포함하는 신분증 글자 데이터를 이용해 성인 여부를 판단하는 성인 인증부;
상기 신분증 인증부, 본인 인증부, 및 성인 인증부에서 수행되는 단계를 제어하는 제어부; 를 포함하는 인증 장치.
An ID authentication unit that detects whether the ID card has been forged or altered and determines the type of ID card;
An identity authentication unit that determines identity by acquiring measured face data or measured fingerprint data;
An adult authentication unit that determines adult status using ID card character data including numbers;
a control unit that controls steps performed in the ID authentication unit, identity authentication unit, and adult authentication unit; An authentication device comprising:
상기 신분증을 스캔하여 본인을 특정지우는 신분증 데이터를 생성하는 신분증 스캔부가 마련되고,
상기 신분증이 상기 신분증 스캔부에 삽입되면, 상기 신분증 스캔부는 라인 스캔 방식으로 상기 신분증의 양면에 새겨진 정보를 추출하는 인증 장치.
According to claim 1,
An ID scanning unit is provided that scans the ID card and generates ID data identifying the individual,
An authentication device in which, when the ID card is inserted into the ID card scanning unit, the ID card scanning unit extracts information engraved on both sides of the ID card using a line scanning method.
상기 신분증을 스캔하여 본인을 특정지우는 신분증 데이터를 생성하는 신분증 스캔부가 마련되고,
상기 신분증 데이터는 홀로그램 데이터 또는 적외선 잉크 데이터를 포함하는 상기 신분증에 새겨진 정보를 포함하며,
상기 신분증 인증부는 상기 홀로그램 데이터 또는 적외선 잉크 데이터로부터 제시된 신분증의 위변조 여부를 판단하고,
상기 신분증 인증부에 의한 신분증의 위변조 여부 판단 이후, 상기 본인 인증부에 의한 본인 인증, 및 상기 성인 인증부에 의한 성인 인증이 수행되는 인증 장치.
According to claim 1,
An ID scanning unit is provided that scans the ID card and generates ID data identifying the individual,
The identification data includes information engraved on the identification card including holographic data or infrared ink data,
The ID authentication unit determines whether the presented ID has been forged or altered based on the hologram data or infrared ink data,
An authentication device in which identity authentication by the identity authentication unit and adult authentication by the adult authentication unit are performed after the ID authentication unit determines whether the ID card has been forged or altered.
상기 신분증을 스캔하여 상기 신분증에 새겨진 정보로부터 신분증 얼굴 데이터를 생성하는 신분증 스캔부가 마련되고,
상기 본인의 얼굴을 촬영하여 측정 얼굴 데이터를 생성하는 얼굴 촬영부가 구비되며,
상기 신분증 얼굴 데이터 및 측정 얼굴 데이터를 이용하여, 얼굴 형상 ROI(Region Of Interest)를 생성하고, 생성된 ROI로부터 주요 얼굴 구조를 감지하는 얼굴 형상 인식부가 마련되고,
상기 신분증 얼굴 데이터 및 측정 얼굴 데이터를 이용하여, 얼굴의 랜드마크 역할을 하는 특정 포인트를 찾아내는 얼굴 포징 및 프로젝션부가 구비되며,
상기 얼굴 형상 인식부는 ROI 생성시 밝기의 변화량을 나타내고 방향성을 갖는 벡터 특징을 이용하는 기법을 이용하며,
상기 얼굴 포징 및 프로젝션부는, 턱 라인, 눈썹 안쪽의 가장자리, 눈 바깥의 가장자리, 및 입 라인을 포함하는 특정 포인트 중, 눈과 입의 위치를 기반으로 최대한 영상의 중앙으로 옮기는 작업을 수행하고, 얼굴의 위치 교정과 동시에 정면을 보고 있지 않은 얼굴 데이터에서도 인식률을 향상시키는 인증 장치.
According to claim 1,
An ID scanning unit is provided to scan the ID card and generate ID face data from the information engraved on the ID card,
A face photographing unit is provided to generate measured facial data by photographing the person's face,
A facial shape recognition unit is provided to generate a facial shape ROI (Region of Interest) using the ID card face data and measured face data, and to detect main facial structures from the generated ROI,
A face posing and projection unit is provided to find specific points that serve as landmarks on the face using the ID face data and measured face data,
The facial shape recognition unit uses a technique that represents the amount of change in brightness and uses vector features with direction when creating an ROI,
The face posing and projection unit performs the task of moving the face to the center of the image as much as possible based on the positions of the eyes and mouth among specific points including the jaw line, the inner edge of the eyebrow, the outer edge of the eye, and the mouth line. An authentication device that improves the recognition rate even on face data that is not looking straight ahead while correcting its position.
상기 신분증을 스캔하여 상기 신분증에 새겨진 정보로부터 신분증 얼굴 데이터를 생성하는 신분증 스캔부가 마련되고,
상기 본인의 얼굴을 촬영하여 측정 얼굴 데이터를 생성하는 얼굴 촬영부가 구비되며,
상기 신분증 얼굴 데이터 및 측정 얼굴 데이터를 이용하고, 인공지능 모델을 이용하여 얼굴 형상 특징값을 추출하는 얼굴 형상 특징값 추출부가 마련되고,
상기 신분증 얼굴 데이터 및 측정 얼굴 데이터를 이용하여, 여러 방향 및 다양한 크기와 비율의 얼굴 데이터로부터 동일인임을 판정하기 위한 최종 특징값을 생성하는 얼굴 형상 변형 특징값 추출부가 구비되며,
상기 얼굴 형상 특징 추출에서, 동일한 인물은 서로 다른 두 개의 사진에 대해 거의 같은 얼굴 형상 특징값을 갖고, 서로 다른 사람과는 얼굴 형상 특징값에서 큰 차이가 나타나며,
상기 얼굴 형상 특징 추출는 서로 다른 사람 간의 얼굴 형상 특징값의 차이(distance)를 지표로 사용하고,
상기 얼굴 형상 변형 특징값 추출부는, 복수의 추가 이미지를 생성한 후 임베딩하고, 임베딩된 복수의 이미지를 이용하여 최종 특징값을 도출하는 인증 장치.
According to claim 1,
An ID scanning unit is provided to scan the ID card and generate ID face data from the information engraved on the ID card,
A face photographing unit is provided to generate measured facial data by photographing the person's face,
A facial shape feature value extraction unit is provided to extract facial shape feature values using the ID card face data and measured face data and an artificial intelligence model,
A facial shape transformation feature value extraction unit is provided to generate final feature values for determining that the person is the same person from face data in various directions and of various sizes and ratios, using the ID card face data and measured face data,
In the facial shape feature extraction, the same person has almost the same facial shape feature values in two different photos, and there is a large difference in facial shape feature values from different people,
The facial shape feature extraction uses the difference (distance) in facial shape feature values between different people as an indicator,
The facial shape deformation feature value extraction unit generates a plurality of additional images, embeds them, and derives a final feature value using the plurality of embedded images.
상기 신분증을 스캔하여 상기 신분증에 새겨진 정보로부터 신분증 얼굴 데이터를 생성하는 신분증 스캔부가 마련되고,
상기 본인의 얼굴을 촬영하여 측정 얼굴 데이터를 생성하는 얼굴 촬영부가 구비되며,
상기 신분증 얼굴 데이터 및 측정 얼굴 데이터를 이용하여, 여러 방향 및 다양한 크기와 비율의 얼굴 데이터로부터 동일인임을 판정하기 위한 최종 특징값을 생성하는 얼굴 형상 변형 특징값 추출부가 구비되며,
상기 얼굴 형상 변형 특징값 추출부의 최종 특징값을 이용하여 상기 신분증 얼굴 데이터 및 측정 얼굴 데이터를 분류하는 얼굴 최종 특징값 분류부가 마련되고,
상기 본인 인증부는, 상기 얼굴 최종 특징값 분류부의 최종 특징값에 클러스터링(clustering)을 진행하고, 입력된 상기 신분증 얼굴 데이터 및 측정 얼굴 데이터와 비교 얼굴 데이터의 군집 비교를 수행하며, 상기 신분증 얼굴 데이터 및 측정 얼굴 데이터 간의 최종 특징값의 거리를 비교하여 본인 여부를 판정하는 인증 장치.
According to claim 1,
An ID scanning unit is provided to scan the ID card and generate ID face data from the information engraved on the ID card,
A face photographing unit is provided to capture the person's face and generate measured facial data,
A facial shape transformation feature value extraction unit is provided to generate final feature values for determining that the person is the same person from face data in various directions and of various sizes and ratios, using the ID card face data and measured face data,
A facial final feature value classification unit is provided to classify the ID card face data and the measured face data using the final feature value of the facial shape transformation feature extractor,
The identity authentication unit performs clustering on the final feature value of the facial final feature value classification unit, performs a cluster comparison of the input ID card face data and measured face data and the comparison face data, and performs cluster comparison of the ID card face data and the measured face data. An authentication device that determines identity by comparing the distance of the final feature value between measured facial data.
상기 신분증을 스캔하여 상기 신분증에 새겨진 정보로부터 신분증 지문 데이터를 생성하는 신분증 스캔부가 마련되고,
상기 본인의 지문을 인식하여 측정 지문 데이터를 생성하는 지문 영상 취득부가 구비되며,
상기 신분증 지문 데이터 및 측정 지문 데이터를 이용하여, 지문과 배경 사이의 강도(intensity) 향상을 위해 배경과 노이즈를 제거하여 이진화하고, 지문 융선(ridge) 연결 및 세선화 처리를 진행하는 지문 영상 전처리부가 마련되고,
상기 신분증 지문 데이터 및 측정 지문 데이터를 이용하여, 분기점, 끝점, 중심점, 삼각주를 포함하는 지문이 가지는 고유의 특이점 중에서, 중심점, 삼각주만 검출해서 사용하는 지문 세부 정보 검출부가 구비되며,
상기 지문의 중심점은 지문 융선의 굴곡이 위쪽으로 가장 큰 곳이고, 상기 삼각주는 지문 융선 흐름이 세 방향에서 모이는 곳이며, 상기 분기점은 상기 융선이 진행되면서 갈라지는 지점이고, 상기 끝점은 상기 지문 융선이 진행되면서 끊어지는 지점인 인증 장치.
According to claim 1,
An ID scanning unit is provided to scan the ID card and generate ID fingerprint data from the information engraved on the ID card,
A fingerprint image acquisition unit is provided to recognize the person's fingerprint and generate measurement fingerprint data,
Using the ID fingerprint data and measured fingerprint data, a fingerprint image pre-processing unit removes the background and noise to improve the intensity between the fingerprint and the background, binarizes it, and performs fingerprint ridge connection and thinning processing. prepared,
A fingerprint detail information detection unit is provided that detects and uses only the center point and the delta among the unique unique points of the fingerprint including the bifurcation point, end point, center point, and delta, using the ID fingerprint data and measurement fingerprint data,
The center point of the fingerprint is where the curve of the fingerprint ridge is greatest upward, the delta is where the fingerprint ridge flows converge from three directions, the branch point is the point where the ridge divides as it progresses, and the end point is where the fingerprint ridge flows. Authentication device that is the breaking point as it progresses.
상기 신분증을 스캔하여 상기 신분증에 새겨진 정보로부터 신분증 지문 데이터를 생성하는 신분증 스캔부가 마련되고,
상기 본인의 지문을 인식하여 측정 지문 데이터를 생성하는 지문 영상 취득부가 구비되며,
상기 신분증 지문 데이터 및 측정 지문 데이터를 이용하여, 지문 데이터의 중앙에서 각각의 중심점과 삼각주까지의 방향 성분과 밀도를 계산하는 지문 특징값 계산부가 마련되고,
상기 본인 인증부는, 상기 신분증 지문 데이터와, 상기 측정 지문 데이터에 대한 상기 지문 특징값 계산부의 방향 성분과 밀도를 비교하여 매칭 스코어 계산하고, 계산된 매칭 스코어에 따라 본인 여부 판정을 진행하는 인증 장치.
According to claim 1,
An ID scanning unit is provided to scan the ID card and generate ID fingerprint data from the information engraved on the ID card,
A fingerprint image acquisition unit is provided to recognize the person's fingerprint and generate measurement fingerprint data,
A fingerprint feature value calculation unit is provided that calculates the direction component and density from the center of the fingerprint data to each center point and delta using the ID fingerprint data and measurement fingerprint data,
The identity authentication unit calculates a matching score by comparing the direction component and density of the fingerprint feature value calculation unit with respect to the identification fingerprint data and the measured fingerprint data, and determines identity according to the calculated matching score.
상기 신분증 인증부의 신분증 위변조 판단과 신분증 종류의 판단, 상기 본인 인증부의 본인 여부 판단, 및 상기 성인 인증부의 성인 여부 판단은, 외부 PC 또는 인터넷과의 연결없이 수행가능한 인증 장치.
According to claim 1,
An authentication device that can perform the identification of the identity card forgery and the type of identification by the identity verification unit, the determination of identity by the identity verification unit, and the determination of adult status by the adult verification unit without connection to an external PC or the Internet.
상기 신분증을 스캔하여 상기 신분증에 새겨진 정보로부터 상기 신분증 글자 데이터를 생성하는 신분증 스캔부가 마련되고,
상기 본인 인증부에 의해 상기 신분증과 본인이 일치함이 확인되면, 상기 성인 인증부는, 상기 신분증에 새겨진 주민등록 번호를 포함하는 상기 신분증 글자 데이터로부터 성인 여부를 판단하는 인증 장치.
According to claim 1,
An ID scanning unit is provided to scan the ID card and generate the ID card character data from the information engraved on the ID card,
When it is confirmed by the identity authentication unit that the identity card matches the identity of the person, the adult authentication unit determines whether the identity is an adult based on character data of the identity card including the resident registration number engraved on the identity card.
상기 신분증은 디지털 신분증이고,
상기 디지털 신분증의 QR Code를 인식하는 카메라가 포함되며,
상기 제어부는, 상기 카메라에 의해 인식된 QE Code로부터 상기 디지털 신분증의 암호화된 생체 정보를 해독하고,
상기 제어부는, 상기 디지털 신분증의 해독된 생체 정보와, 상기 본인 인증부에 의한 실제 본인에 대한 측정 데이터를 비교하여, 인증 절차를 수행하는 인증 장치.
According to claim 1,
The ID is a digital ID,
Includes a camera that recognizes the QR Code of the digital ID,
The control unit decrypts the encrypted biometric information of the digital ID from the QE Code recognized by the camera,
An authentication device in which the control unit performs an authentication procedure by comparing decrypted biometric information of the digital ID with measurement data about the actual person by the identity authentication unit.
상기 신분증은 디지털 신분증이고,
상기 디지털 신분증의 암호화된 생체 정보를 수신하는 무선 통신부가 포함되며,
상기 제어부는, 상기 무선 통신부가 전송받은 상기 디지털 신분증의 암호화된 생체 정보를 해독하고,
상기 제어부는, 상기 디지털 신분증의 해독된 생체 정보와, 상기 본인 인증부에 의한 실제 본인에 대한 측정 데이터를 비교하여, 인증 절차를 수행하는 인증 장치.
According to claim 1,
The ID is a digital ID,
It includes a wireless communication unit that receives encrypted biometric information of the digital ID,
The control unit decrypts the encrypted biometric information of the digital identification card transmitted by the wireless communication unit,
An authentication device in which the control unit performs an authentication procedure by comparing decrypted biometric information of the digital ID with measurement data about the actual person by the identity authentication unit.
상기 신분증 인증부, 본인 인증부, 성인 인증부, 및 제어부는, 핸드 헬드(handheld) 타입으로 소형화되거나, 자판기를 포함하는 다른 제품에 모듈 타입으로 부착가능한 인증 장치.
According to claim 1,
The ID authentication unit, identity authentication unit, adult authentication unit, and control unit are an authentication device that can be miniaturized into a handheld type or attached to other products, including vending machines, in a module type.
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
KR1020220089246A KR20240012626A (en) | 2022-07-20 | 2022-07-20 | Authenticator capable of self-authentication and adult authentication |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
KR1020220089246A KR20240012626A (en) | 2022-07-20 | 2022-07-20 | Authenticator capable of self-authentication and adult authentication |
Publications (1)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
KR20240012626A true KR20240012626A (en) | 2024-01-30 |
Family
ID=89715117
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
KR1020220089246A KR20240012626A (en) | 2022-07-20 | 2022-07-20 | Authenticator capable of self-authentication and adult authentication |
Country Status (1)
Country | Link |
---|---|
KR (1) | KR20240012626A (en) |
-
2022
- 2022-07-20 KR KR1020220089246A patent/KR20240012626A/en not_active Application Discontinuation
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