JP6403233B2 - ユーザー認証方法、これを実行する装置及びこれを保存した記録媒体 - Google Patents
ユーザー認証方法、これを実行する装置及びこれを保存した記録媒体 Download PDFInfo
- Publication number
- JP6403233B2 JP6403233B2 JP2016567809A JP2016567809A JP6403233B2 JP 6403233 B2 JP6403233 B2 JP 6403233B2 JP 2016567809 A JP2016567809 A JP 2016567809A JP 2016567809 A JP2016567809 A JP 2016567809A JP 6403233 B2 JP6403233 B2 JP 6403233B2
- Authority
- JP
- Japan
- Prior art keywords
- frame image
- face
- area
- image
- user authentication
- Prior art date
- Legal status (The legal status 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 status listed.)
- Expired - Fee Related
Links
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
- G06F21/00—Security arrangements for protecting computers, components thereof, programs or data against unauthorised activity
- G06F21/30—Authentication, i.e. establishing the identity or authorisation of security principals
- G06F21/31—User authentication
- G06F21/32—User authentication using biometric data, e.g. fingerprints, iris scans or voiceprints
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
- G06F18/00—Pattern recognition
- G06F18/20—Analysing
- G06F18/21—Design or setup of recognition systems or techniques; Extraction of features in feature space; Blind source separation
- G06F18/213—Feature extraction, e.g. by transforming the feature space; Summarisation; Mappings, e.g. subspace methods
- G06F18/2135—Feature extraction, e.g. by transforming the feature space; Summarisation; Mappings, e.g. subspace methods based on approximation criteria, e.g. principal component analysis
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
- G06F18/00—Pattern recognition
- G06F18/20—Analysing
- G06F18/24—Classification techniques
- G06F18/241—Classification techniques relating to the classification model, e.g. parametric or non-parametric approaches
- G06F18/2411—Classification techniques relating to the classification model, e.g. parametric or non-parametric approaches based on the proximity to a decision surface, e.g. support vector machines
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
- G06F21/00—Security arrangements for protecting computers, components thereof, programs or data against unauthorised activity
- G06F21/30—Authentication, i.e. establishing the identity or authorisation of security principals
- G06F21/31—User authentication
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06V—IMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
- G06V10/00—Arrangements for image or video recognition or understanding
- G06V10/40—Extraction of image or video features
- G06V10/44—Local feature extraction by analysis of parts of the pattern, e.g. by detecting edges, contours, loops, corners, strokes or intersections; Connectivity analysis, e.g. of connected components
- G06V10/443—Local feature extraction by analysis of parts of the pattern, e.g. by detecting edges, contours, loops, corners, strokes or intersections; Connectivity analysis, e.g. of connected components by matching or filtering
- G06V10/446—Local feature extraction by analysis of parts of the pattern, e.g. by detecting edges, contours, loops, corners, strokes or intersections; Connectivity analysis, e.g. of connected components by matching or filtering using Haar-like filters, e.g. using integral image techniques
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06V—IMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
- G06V10/00—Arrangements for image or video recognition or understanding
- G06V10/40—Extraction of image or video features
- G06V10/52—Scale-space analysis, e.g. wavelet analysis
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06V—IMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
- G06V10/00—Arrangements for image or video recognition or understanding
- G06V10/70—Arrangements for image or video recognition or understanding using pattern recognition or machine learning
- G06V10/764—Arrangements for image or video recognition or understanding using pattern recognition or machine learning using classification, e.g. of video objects
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06V—IMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
- G06V10/00—Arrangements for image or video recognition or understanding
- G06V10/70—Arrangements for image or video recognition or understanding using pattern recognition or machine learning
- G06V10/77—Processing image or video features in feature spaces; using data integration or data reduction, e.g. principal component analysis [PCA] or independent component analysis [ICA] or self-organising maps [SOM]; Blind source separation
- G06V10/7715—Feature extraction, e.g. by transforming the feature space, e.g. multi-dimensional scaling [MDS]; Mappings, e.g. subspace methods
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06V—IMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
- G06V40/00—Recognition of biometric, human-related or animal-related patterns in image or video data
- G06V40/10—Human or animal bodies, e.g. vehicle occupants or pedestrians; Body parts, e.g. hands
- G06V40/16—Human faces, e.g. facial parts, sketches or expressions
- G06V40/161—Detection; Localisation; Normalisation
- G06V40/165—Detection; Localisation; Normalisation using facial parts and geometric relationships
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06V—IMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
- G06V40/00—Recognition of biometric, human-related or animal-related patterns in image or video data
- G06V40/10—Human or animal bodies, e.g. vehicle occupants or pedestrians; Body parts, e.g. hands
- G06V40/16—Human faces, e.g. facial parts, sketches or expressions
- G06V40/161—Detection; Localisation; Normalisation
- G06V40/166—Detection; Localisation; Normalisation using acquisition arrangements
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06V—IMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
- G06V40/00—Recognition of biometric, human-related or animal-related patterns in image or video data
- G06V40/10—Human or animal bodies, e.g. vehicle occupants or pedestrians; Body parts, e.g. hands
- G06V40/16—Human faces, e.g. facial parts, sketches or expressions
- G06V40/161—Detection; Localisation; Normalisation
- G06V40/167—Detection; Localisation; Normalisation using comparisons between temporally consecutive images
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06V—IMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
- G06V40/00—Recognition of biometric, human-related or animal-related patterns in image or video data
- G06V40/10—Human or animal bodies, e.g. vehicle occupants or pedestrians; Body parts, e.g. hands
- G06V40/16—Human faces, e.g. facial parts, sketches or expressions
- G06V40/172—Classification, e.g. identification
Landscapes
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Theoretical Computer Science (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Multimedia (AREA)
- Health & Medical Sciences (AREA)
- Computer Vision & Pattern Recognition (AREA)
- General Health & Medical Sciences (AREA)
- Computer Security & Cryptography (AREA)
- Software Systems (AREA)
- Oral & Maxillofacial Surgery (AREA)
- General Engineering & Computer Science (AREA)
- Evolutionary Computation (AREA)
- Artificial Intelligence (AREA)
- Human Computer Interaction (AREA)
- Computer Hardware Design (AREA)
- Computing Systems (AREA)
- Data Mining & Analysis (AREA)
- Medical Informatics (AREA)
- Databases & Information Systems (AREA)
- Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
- Bioinformatics & Cheminformatics (AREA)
- Bioinformatics & Computational Biology (AREA)
- Evolutionary Biology (AREA)
- Geometry (AREA)
- Collating Specific Patterns (AREA)
- Image Analysis (AREA)
Description
(但し、x:フレーム番号、i:ピクセル番号、c:フィルター係数)
<key_frame_datanumber =“フレーム番号”>
- <detection_data>
<face_rect first = “左上座標” last = “右下座標” />
<landmarks left_eye = “左眼座標” right_eye = “右眼座標” ... ... />
</ detection_data>
- <image_data>
<color_model = “gray” />
<pixel_data = “” />
</ image_data>
</ key_frame_data>
[発明の項目]
[項目1]
ユーザー認証装置で実行されるユーザー認証方法において、
画像撮影機器からユーザーの画像データを受信すると、前記画像データのそれぞれのフレーム画像を用いて顔領域と顔特徴点を検出する段階と、
前記顔領域と特定の顔テンプレートとをマッチングして顔認証を実行する段階と、
前記顔特徴点に基づいて抽出した目領域のイメージを用いて瞬きか否かを検出し、予め設定した基準に基づいて前記瞬き状態に応じてパスワードを認識し、前記認識されたパスワードと既に設定されたパスワードとが一致するか否かを確認するパスワード認証段階と、
前記顔認証の結果及び前記パスワード認証の結果に基づいて前記ユーザーの認証が成功したと判断する段階と
を含んでなる、ユーザー認証方法。
[項目2]
前記画像データのそれぞれのフレーム画像を用いて顔領域と顔特徴点を検出する段階は、
前記フレーム画像のうち特定のフレーム画像から顔領域を検出し、前記特定のフレーム画像をキーフレーム画像として定義する段階と、
前記キーフレーム画像を基準に一般フレーム画像から変化領域を抽出し、前記変化領域を用いて前記一般フレーム画像から顔領域を検出する段階と
を含む、項目1に記載のユーザー認証方法。
[項目3]
前記フレーム画像のうち特定のフレーム画像から顔領域を検出し、前記特定のフレーム画像をキーフレーム画像として定義する段階は、前記特定のフレーム画像のピクセルそれぞれに対して周辺ピクセルのコントラスト値をフィルター係数と線形結合して得た値を当該ピクセルのコントラスト値として設定して、前記特定のフレーム画像に含まれているノイズを除去する段階を含むことを特徴とする、項目2に記載のユーザー認証方法。
[項目4]
前記フレーム画像のうち特定のフレーム画像から顔領域を検出し、前記特定のフレーム画像をキーフレーム画像として定義する段階は、前記特定のフレーム画像のフレーム番号を特定の数値で割ったときに余りがなければ、前記特定のフレーム画像をキーフレーム画像として決定する段階を含むことを特徴とする、項目2に記載のユーザー認証方法。
[項目5]
前記キーフレーム画像を基準に前記一般フレーム画像から変化領域を抽出し、前記変化領域を用いて前記一般フレーム画像から顔領域を検出する段階は、
前記キーフレーム画像と前記一般フレーム画像とを比較して、フレーム間の差異情報を含む差異フレーム画像を生成する段階と、
前記差異フレーム画像に対する閾値化を実行して前記差異フレーム画像に対する2進フレーム画像を生成する段階と、
前記2進フレーム画像にフィルターを適用してノイズを除去する段階と、
前記2進フレーム画像を用いて前記一般フレーム画像の中から顔検出領域を決定する段階と、
前記顔検出領域から顔領域を検出する段階と
を含むことを特徴とする、項目2に記載のユーザー認証方法。
[項目6]
前記差異フレーム画像に対する閾値化を実行して前記差異フレーム画像に対する2進フレーム画像を生成する段階は、
前記差異フレーム画像のピクセルそれぞれに対してピクセルのコントラスト値と閾値とを比較する段階と、
前記ピクセルのコントラスト値が閾値以上であれば、当該ピクセルを白色に変換する段階と、
前記ピクセルのコントラスト値が閾値以下であれば、当該ピクセルを黒色に変換する段階と
を含むことを特徴とする、項目5に記載のユーザー認証方法。
[項目7]
前記2進フレーム画像にフィルターを適用してノイズを除去する段階は、
前記2進フレーム画像のノイズに該当するピクセルのコントラスト値を周辺ピクセルのコントラスト値の中央値で置換する段階を含むことを特徴とする、項目6に記載のユーザー認証方法。
[項目8]
前記2進フレーム画像を用いて前記一般フレーム画像の中から顔検出領域を決定する段階は、
前記2進フレーム画像から、白色ピクセルを含む長方形領域を抽出する段階と、
前記それぞれの長方形領域を含む最終の長方形領域を顔検出領域として決定する段階と
を含むことを特徴とする、項目6に記載のユーザー認証方法。
[項目9]
前記顔検出領域から顔領域を検出する段階は、
前記顔検出領域をダウンスケーリングして、互いに異なるサイズの複数のイメージを生成する段階と、
前記複数のイメージそれぞれから候補顔領域を検出する段階と、
前記複数のイメージそれぞれから検出された候補顔領域中の共通領域を用いて当該フレーム画像の顔領域を検出する段階と
を含むことを特徴とする、項目5に記載のユーザー認証方法。
[項目10]
前記顔検出領域から顔領域を検出する段階は、
前記複数のイメージそれぞれから顔候補領域を検出し、前記検出された顔候補領域に対する長方形フィーチャーを定義し、前記長方形フィーチャーをAdaBoost学習アルゴリズムによって学習させた学習資料に基づいて顔領域を検出する段階と、
前記検出された顔領域からASM(Active Shape Model)技法に基づいて顔特徴点を検出する段階と
を含むことを特徴とする、項目9に記載のユーザー認証方法。
[項目11]
前記顔認証を実行する段階は、
前記顔領域のバイナリー特徴量と既に保存された特定の顔テンプレートのバイナリー特徴量とを比較して類似度を算出し、前記算出された類似度に基づいて前記顔認証の結果を出力する段階を含むことを特徴とする、項目1に記載のユーザー認証方法。
[項目12]
前記顔特徴点を用いて抽出した目領域のイメージを用いて瞬きか否かを検出し、前記瞬き状態に応じて認識されたパスワードと既に設定されたパスワードとが一致するか否かを確認する段階は、
顔特徴点を用いて前記顔領域から目領域を抽出する段階と、
前記目領域のピクセル値を用いて特定次元のピクセルベクトルを生成する段階と、
PCA(Principal Component Analysis)を適用して前記ピクセルベクトルの次元数を縮小する段階と、
前記縮小された次元数のピクセルベクトルにSVM(Support Vector Machine)を適用して瞬きか否かを検出する段階と
を含むことを特徴とする、項目1に記載のユーザー認証方法。
[項目13]
前記予め設定した基準は、左眼の瞬き状態、右眼の瞬き状態、および両眼の同時瞬き状態のうち少なくとも一つの状態に基づいており、
前記瞬き状態は、瞬きの順序、瞬き回数、目の開または閉状態の維持時間、並びに左眼および右眼の瞬きの組み合わせのうち少なくとも一つを含むことを特徴とする、項目1に記載のユーザー認証方法。
[項目14]
画像撮影機器からユーザーの画像データを受信すると、前記画像データのそれぞれのフレーム画像を用いて顔領域と顔特徴点を検出する顔領域検出部と、
前記顔領域と特定の顔テンプレートとをマッチングして顔認証を実行する第1認証部と、
前記顔特徴点に基づいて抽出した目領域のイメージを用いて瞬きか否かを検出し、予め設定した基準に基づいて前記瞬き状態に応じてパスワードを認識し、前記認識されたパスワードと既に設定されたパスワードとが一致するか否かを確認する第2認証部と、
前記第1認証部の認証結果及び前記第2認証部の認証結果に基づいて前記ユーザーの認証が成功したと判断する判断部と
を含んでなる、ユーザー認証装置。
[項目15]
ユーザー認証装置で実行されるユーザー認証方法を実行するためのコンピュータプログラムを保存する記録媒体において、
画像撮影機器からユーザーの画像データを受信すると、前記画像データのそれぞれのフレーム画像を用いて顔領域と顔特徴点を検出する機能と、
前記顔領域と特定の顔テンプレートとをマッチングして顔認証を実行する機能と、
前記顔特徴点に基づいて抽出した目領域の画像を用いて瞬きか否かを検出し、予め設定した基準に基づいて前記瞬き状態に応じてパスワードを認識し、前記認識されたパスワードと既に設定されたパスワードとが一致するか否かを確認するパスワード認証機能と、
前記顔認証の結果及び前記パスワード認証の結果に基づいて前記ユーザーの認証が成功したと判断する機能と
を含むことを特徴とする、記録媒体。
Claims (14)
- ユーザー認証装置で実行されるユーザー認証方法において、
画像撮影機器からユーザーの画像データを受信すると、前記画像データのそれぞれのフレーム画像を用いて顔領域と顔特徴点を検出する段階と、
前記顔領域と特定の顔テンプレートとをマッチングして顔認証を実行する段階と、
前記顔特徴点に基づいて抽出した目領域のイメージを用いて瞬きか否かを検出し、予め設定した基準に基づいて前記瞬き状態に応じてパスワードを認識し、前記認識されたパスワードと既に設定されたパスワードとが一致するか否かを確認するパスワード認証段階と、
前記顔認証の結果及び前記パスワード認証の結果に基づいて前記ユーザーの認証が成功したと判断する段階と
を含んで、
前記画像データのそれぞれのフレーム画像を用いて顔領域と顔特徴点を検出する段階は、
前記フレーム画像のうち特定のフレーム画像から顔領域を検出し、前記特定のフレーム画像をキーフレーム画像として定義する段階であり、前記キーフレーム画像は、最初のキーフレーム画像を決定しその後入力されるフレーム画像から新しいキーフレーム画像を定義することにより更新される、段階と、
前記キーフレーム画像を基準に次に入力される一般フレーム画像から変化領域を抽出し、前記変化領域を用いて前記一般フレーム画像から顔領域を検出する段階と
を含む、ユーザー認証方法。 - 前記フレーム画像のうち特定のフレーム画像から顔領域を検出し、前記特定のフレーム画像をキーフレーム画像として定義する段階は、前記特定のフレーム画像のピクセルそれぞれに対して周辺ピクセルのコントラスト値をフィルター係数と線形結合して得た値を当該ピクセルのコントラスト値として設定して、前記特定のフレーム画像に含まれているノイズを除去する段階を含むことを特徴とする、請求項1に記載のユーザー認証方法。
- 前記フレーム画像のうち特定のフレーム画像から顔領域を検出し、前記特定のフレーム画像をキーフレーム画像として定義する段階は、前記特定のフレーム画像のフレーム番号を特定の数値で割ったときに余りがなければ、前記特定のフレーム画像をキーフレーム画像として決定する段階を含むことを特徴とする、請求項1に記載のユーザー認証方法。
- 前記キーフレーム画像を基準に前記一般フレーム画像から変化領域を抽出し、前記変化領域を用いて前記一般フレーム画像から顔領域を検出する段階は、
前記キーフレーム画像と前記一般フレーム画像とを比較して、フレーム間の差異情報を含む差異フレーム画像を生成する段階と、
前記差異フレーム画像に対する閾値化を実行して前記差異フレーム画像に対する2進フレーム画像を生成する段階と、
前記2進フレーム画像にフィルターを適用してノイズを除去する段階と、
前記2進フレーム画像を用いて前記一般フレーム画像の中から顔検出領域を決定する段階と、
前記顔検出領域から顔領域を検出する段階と
を含むことを特徴とする、請求項1に記載のユーザー認証方法。 - 前記差異フレーム画像に対する閾値化を実行して前記差異フレーム画像に対する2進フレーム画像を生成する段階は、
前記差異フレーム画像のピクセルそれぞれに対してピクセルのコントラスト値と閾値とを比較する段階と、
前記ピクセルのコントラスト値が閾値以上であれば、当該ピクセルを白色に変換する段階と、
前記ピクセルのコントラスト値が閾値以下であれば、当該ピクセルを黒色に変換する段階と
を含むことを特徴とする、請求項4に記載のユーザー認証方法。 - 前記2進フレーム画像にフィルターを適用してノイズを除去する段階は、
前記2進フレーム画像のノイズに該当するピクセルのコントラスト値を周辺ピクセルのコントラスト値の中央値で置換する段階を含むことを特徴とする、請求項5に記載のユーザー認証方法。 - 前記2進フレーム画像を用いて前記一般フレーム画像の中から顔検出領域を決定する段階は、
前記2進フレーム画像から、白色ピクセルを含む長方形領域を抽出する段階と、
前記それぞれの長方形領域を含む最終の長方形領域を顔検出領域として決定する段階と
を含むことを特徴とする、請求項5に記載のユーザー認証方法。 - 前記顔検出領域から顔領域を検出する段階は、
前記顔検出領域をダウンスケーリングして、互いに異なるサイズの複数のイメージを生成する段階と、
前記複数のイメージそれぞれから候補顔領域を検出する段階と、
前記複数のイメージそれぞれから検出された候補顔領域中の共通領域を用いて当該フレーム画像の顔領域を検出する段階と
を含むことを特徴とする、請求項4に記載のユーザー認証方法。 - 前記顔検出領域から顔領域を検出する段階は、
前記複数のイメージそれぞれから顔候補領域を検出し、前記検出された顔候補領域に対する長方形フィーチャーを定義し、前記長方形フィーチャーをAdaBoost学習アルゴリズムによって学習させた学習資料に基づいて顔領域を検出する段階と、
前記検出された顔領域からASM(Active Shape Model)技法に基づいて顔特徴点を検出する段階と
を含むことを特徴とする、請求項8に記載のユーザー認証方法。 - 前記顔認証を実行する段階は、
前記顔領域のバイナリー特徴量と既に保存された特定の顔テンプレートのバイナリー特徴量とを比較して類似度を算出し、前記算出された類似度に基づいて前記顔認証の結果を出力する段階を含むことを特徴とする、請求項1に記載のユーザー認証方法。 - 前記顔特徴点を用いて抽出した目領域のイメージを用いて瞬きか否かを検出し、前記瞬き状態に応じて認識されたパスワードと既に設定されたパスワードとが一致するか否かを確認する段階は、
顔特徴点を用いて前記顔領域から目領域を抽出する段階と、
前記目領域のピクセル値を用いて特定次元のピクセルベクトルを生成する段階と、
PCA(Principal Component Analysis)を適用して前記ピクセルベクトルの次元数を縮小する段階と、
前記縮小された次元数のピクセルベクトルにSVM(Support Vector Machine)を適用して瞬きか否かを検出する段階と
を含むことを特徴とする、請求項1に記載のユーザー認証方法。 - 前記予め設定した基準は、左眼の瞬き状態、右眼の瞬き状態、および両眼の同時瞬き状態のうち少なくとも一つの状態に基づいており、
前記瞬き状態は、瞬きの順序、瞬き回数、目の開または閉状態の維持時間、並びに左眼および右眼の瞬きの組み合わせのうち少なくとも一つを含むことを特徴とする、請求項1に記載のユーザー認証方法。 - 画像撮影機器からユーザーの画像データを受信すると、前記画像データのそれぞれのフレーム画像を用いて顔領域と顔特徴点を検出する顔領域検出部と、
前記顔領域と特定の顔テンプレートとをマッチングして顔認証を実行する第1認証部と、
前記顔特徴点に基づいて抽出した目領域のイメージを用いて瞬きか否かを検出し、予め設定した基準に基づいて前記瞬き状態に応じてパスワードを認識し、前記認識されたパスワードと既に設定されたパスワードとが一致するか否かを確認する第2認証部と、
前記第1認証部の認証結果及び前記第2認証部の認証結果に基づいて前記ユーザーの認証が成功したと判断する判断部と
を含んで、
前記顔領域検出部は、
前記フレーム画像のうち特定のフレーム画像から顔領域を検出し、前記特定のフレーム画像をキーフレーム画像として定義し、前記キーフレーム画像は、最初のキーフレーム画像を決定しその後入力されるフレーム画像から新しいキーフレーム画像を定義することにより更新され、
前記キーフレーム画像を基準に次に入力される一般フレーム画像から変化領域を抽出し、前記変化領域を用いて前記一般フレーム画像から顔領域を検出する
ように構成されたことを特徴とする、ユーザー認証装置。 - 請求項1に記載のユーザー認証方法をコンピュータで実行するためのコンピュータプログラムが記録された、コンピュータ可読記録媒体。
Applications Claiming Priority (3)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
KR10-2014-0056802 | 2014-05-12 | ||
KR20140056802A KR101494874B1 (ko) | 2014-05-12 | 2014-05-12 | 사용자 인증 방법, 이를 실행하는 장치 및 이를 저장한 기록 매체 |
PCT/KR2015/004006 WO2015174647A1 (ko) | 2014-05-12 | 2015-04-22 | 사용자 인증 방법, 이를 실행하는 장치 및 이를 저장한 기록 매체 |
Publications (2)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
JP2017522635A JP2017522635A (ja) | 2017-08-10 |
JP6403233B2 true JP6403233B2 (ja) | 2018-10-10 |
Family
ID=52594126
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
JP2016567809A Expired - Fee Related JP6403233B2 (ja) | 2014-05-12 | 2015-04-22 | ユーザー認証方法、これを実行する装置及びこれを保存した記録媒体 |
Country Status (6)
Country | Link |
---|---|
US (1) | US20170076078A1 (ja) |
JP (1) | JP6403233B2 (ja) |
KR (1) | KR101494874B1 (ja) |
CN (1) | CN106663157B (ja) |
SG (2) | SG11201607280WA (ja) |
WO (1) | WO2015174647A1 (ja) |
Families Citing this family (23)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN104918107B (zh) * | 2015-05-29 | 2018-11-02 | 小米科技有限责任公司 | 视频文件的标识处理方法及装置 |
JP2017004398A (ja) * | 2015-06-15 | 2017-01-05 | 株式会社セキュア | 認証装置及び認証方法 |
US11044249B2 (en) * | 2016-01-08 | 2021-06-22 | Visa International Service Association | Secure authentication using biometric input |
WO2017123702A1 (en) | 2016-01-12 | 2017-07-20 | Princeton Identity, Inc. | Systems and methods biometric analysis |
US9619723B1 (en) | 2016-02-17 | 2017-04-11 | Hong Kong Applied Science and Technology Research Institute Company Limited | Method and system of identification and authentication using facial expression |
US11386540B2 (en) | 2017-03-31 | 2022-07-12 | 3M Innovative Properties Company | Image based counterfeit detection |
US10097538B1 (en) * | 2017-08-12 | 2018-10-09 | Growpath, Inc. | User authentication systems and methods |
KR101812969B1 (ko) | 2017-11-06 | 2018-01-31 | 주식회사 올아이티탑 | 인체정보를 이용한 보안 및 해킹 방지기능을 구비하는 디지털 가상화폐의 거래방법 |
KR101973592B1 (ko) * | 2017-12-20 | 2019-05-08 | 주식회사 올아이티탑 | 인체정보를 이용한 보안 및 해킹 방지기능을 구비하는 디지털 가상화폐의 거래방법 |
KR102021491B1 (ko) * | 2018-04-24 | 2019-09-16 | 조선대학교산학협력단 | 사용자 인증을 위한 장치 및 방법 |
CN109190345A (zh) * | 2018-07-25 | 2019-01-11 | 深圳点猫科技有限公司 | 一种基于人工智能验证登录对象的方法及其*** |
CN111652018B (zh) * | 2019-03-30 | 2023-07-11 | 上海铼锶信息技术有限公司 | 一种人脸注册方法和认证方法 |
US20210248217A1 (en) * | 2020-02-08 | 2021-08-12 | Sujay Abhay Phadke | User authentication using primary biometric and concealed markers |
JP7200965B2 (ja) * | 2020-03-25 | 2023-01-10 | カシオ計算機株式会社 | 画像処理装置、画像処理方法及びプログラム |
CN111597911B (zh) * | 2020-04-22 | 2023-08-29 | 成都运达科技股份有限公司 | 一种基于图像特征快速提取关键帧的方法和*** |
CN111523513B (zh) * | 2020-05-09 | 2023-08-18 | 深圳市华百安智能技术有限公司 | 通过大数据筛选进行人员入户安全验证的工作方法 |
US11792187B2 (en) | 2020-08-05 | 2023-10-17 | Bank Of America Corporation | Multi-person authentication |
US11528269B2 (en) | 2020-08-05 | 2022-12-13 | Bank Of America Corporation | Application for requesting multi-person authentication |
US11792188B2 (en) | 2020-08-05 | 2023-10-17 | Bank Of America Corporation | Application for confirming multi-person authentication |
CN113421079B (zh) * | 2021-06-22 | 2022-06-21 | 深圳天盘实业有限公司 | 一种基于共享充电宝租赁柜的借还共享充电宝方法 |
WO2023073838A1 (ja) * | 2021-10-27 | 2023-05-04 | 日本電気株式会社 | 認証装置、認証システム、認証方法、及び非一時的なコンピュータ可読媒体 |
KR102643277B1 (ko) * | 2022-03-10 | 2024-03-05 | 주식회사 메사쿠어컴퍼니 | 얼굴인식을 이용한 비밀번호 입력 방법 및 시스템 |
KR102636195B1 (ko) * | 2022-03-17 | 2024-02-13 | 한국기술교육대학교 산학협력단 | 눈깜빡임 패턴을 이용한 십진 패스워드 입력 장치 및 그 방법 |
Family Cites Families (6)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP2003233816A (ja) * | 2002-02-13 | 2003-08-22 | Nippon Signal Co Ltd:The | アクセスコントロールシステム |
KR100553850B1 (ko) * | 2003-07-11 | 2006-02-24 | 한국과학기술원 | 얼굴인식/표정인식 시스템 및 방법 |
CN101023446B (zh) * | 2004-09-17 | 2010-06-16 | 三菱电机株式会社 | 脸部认证装置和脸部认证方法 |
JP2010182056A (ja) * | 2009-02-05 | 2010-08-19 | Fujifilm Corp | パスワード入力装置及びパスワード照合システム |
KR20120052596A (ko) * | 2010-11-16 | 2012-05-24 | 엘지이노텍 주식회사 | 카메라 모듈 및 그의 이미지 처리 방법 |
KR101242390B1 (ko) * | 2011-12-29 | 2013-03-12 | 인텔 코오퍼레이션 | 사용자를 인증하기 위한 방법, 장치, 및 컴퓨터 판독 가능한 기록 매체 |
-
2014
- 2014-05-12 KR KR20140056802A patent/KR101494874B1/ko active IP Right Grant
-
2015
- 2015-04-22 SG SG11201607280WA patent/SG11201607280WA/en unknown
- 2015-04-22 SG SG10201805424RA patent/SG10201805424RA/en unknown
- 2015-04-22 CN CN201580025201.XA patent/CN106663157B/zh active Active
- 2015-04-22 WO PCT/KR2015/004006 patent/WO2015174647A1/ko active Application Filing
- 2015-04-22 US US15/309,278 patent/US20170076078A1/en not_active Abandoned
- 2015-04-22 JP JP2016567809A patent/JP6403233B2/ja not_active Expired - Fee Related
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
CN106663157B (zh) | 2020-02-21 |
JP2017522635A (ja) | 2017-08-10 |
KR101494874B1 (ko) | 2015-02-23 |
US20170076078A1 (en) | 2017-03-16 |
CN106663157A (zh) | 2017-05-10 |
WO2015174647A1 (ko) | 2015-11-19 |
SG10201805424RA (en) | 2018-08-30 |
SG11201607280WA (en) | 2016-10-28 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
JP6403233B2 (ja) | ユーザー認証方法、これを実行する装置及びこれを保存した記録媒体 | |
JP7365445B2 (ja) | コンピューティング装置及び方法 | |
US10579872B2 (en) | Method and apparatus with iris region extraction | |
US11449971B2 (en) | Method and apparatus with image fusion | |
US11790494B2 (en) | Facial verification method and apparatus based on three-dimensional (3D) image | |
US20210019519A1 (en) | Detection of fraudulently generated and photocopied credential documents | |
US7873189B2 (en) | Face recognition by dividing an image and evaluating a similarity vector with a support vector machine | |
WO2017101267A1 (zh) | 人脸活体的鉴别方法、终端、服务器和存储介质 | |
WO2019075840A1 (zh) | 身份验证方法、装置、存储介质和计算机设备 | |
JP2008123521A (ja) | 拡張されたガボールウェーブレット特徴を利用したフェース認識方法及び装置 | |
WO2007013529A1 (ja) | 顔画像検出装置、顔画像検出方法および顔画像検出プログラム | |
EP3642756B1 (en) | Detecting artificial facial images using facial landmarks | |
JP2013030104A (ja) | 特徴量抽出装置及び特徴量抽出方法 | |
Agarwal et al. | MagNet: Detecting digital presentation attacks on face recognition | |
CN106940802A (zh) | 用于使用生物测量学信息的认证的方法和设备 | |
CN114612980A (zh) | 基于多方位交融注意力的变形人脸检测 | |
Zhang et al. | Hierarchical facial landmark localization via cascaded random binary patterns | |
KR102380426B1 (ko) | 얼굴 인증 방법 및 장치 | |
Ertuğrul et al. | Modeling and synthesis of kinship patterns of facial expressions | |
Patil et al. | Enhancement of feature extraction in image quality | |
Harakannanavar et al. | Performance evaluation of face recognition based on multiple feature descriptors using Euclidean distance classifier | |
Yu et al. | Boosting radial strings for 3D face recognition with expressions and occlusions | |
Angadi et al. | Face Recognition through Symbolic Modeling and Analysis of Segmented face images using Savitzky Golay filter features | |
Yang et al. | Recognizing minimal facial sketch by generating photorealistic faces with the guidance of descriptive attributes | |
Proença et al. | Combining rectangular and triangular image regions to perform real-time face detection |
Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
A977 | Report on retrieval |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A971007 Effective date: 20171128 |
|
A131 | Notification of reasons for refusal |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A131 Effective date: 20171205 |
|
A521 | Request for written amendment filed |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A523 Effective date: 20180301 |
|
TRDD | Decision of grant or rejection written | ||
A01 | Written decision to grant a patent or to grant a registration (utility model) |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A01 Effective date: 20180814 |
|
A61 | First payment of annual fees (during grant procedure) |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A61 Effective date: 20180906 |
|
R150 | Certificate of patent or registration of utility model |
Ref document number: 6403233 Country of ref document: JP Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R150 |
|
R250 | Receipt of annual fees |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R250 |
|
S111 | Request for change of ownership or part of ownership |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R313113 |
|
R350 | Written notification of registration of transfer |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R350 |
|
LAPS | Cancellation because of no payment of annual fees |