KR102139548B1 - System and method for decentralized identifier based on face recognition - Google Patents
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Abstract
Description
본 발명은 분산화된 신원증명 시스템에 관한 것으로, 특히 기존 신원확인 방식과 달리 중앙 시스템에 의해 통제되지 않으며, 개개인이 자신의 정보에 완전한 통제권을 갖도록 하는 안면인식 기술 기반 분산화된 신원증명 시스템 및 방법에 관한 것이다. The present invention relates to a decentralized identification system, and in particular, to a decentralized identification system and method based on facial recognition technology that is not controlled by a central system unlike an existing identification method, and allows individuals to have full control over their information. It is about.
전자정보 기술의 발전에 따라 사람들의 라이프 스타일(life style)이 변화하고 있다. 스마트폰과 같은 휴대가 가능한 고성능의 모바일 단말이 현대인의 라이프 스타일의 중심이 되면서 스마트폰을 통한 금융 어플리케이션에 대한 사용이 빈번해지고 있으며, 생체인증을 통해 간편하게 본인인증을 하는 사용자가 점차 증가하고 있다.With the development of electronic information technology, people's lifestyle is changing. As portable high-performance mobile terminals such as smartphones become the center of modern people's lifestyles, the use of financial applications through smartphones is becoming frequent, and users who easily authenticate themselves through biometric authentication are gradually increasing.
이에 따라, 스마트폰을 활용한 쇼핑, 금융 등의 모바일 서비스 이용시, 사용자의 개인정보 및 기타 개인과 관련된 사적인 정보 등에 대한 해킹에 따른 정보 유출의 위협으로부터 안전하고자 하는 인식이 증가하고 있으며, 이에 따른 데이터 보안의 중요도가 점점 더 커지고 있다.Accordingly, when using a mobile service such as shopping and finance using a smartphone, the perception that people want to be safe from the threat of information leakage due to hacking of personal information related to the user and other personal information is increasing. Security is becoming more and more important.
데이터 보안 기술 중, 특히 사용자 자신이 통제권을 갖는 다양한 생체인식 기술을 기반으로 하는 인증 솔루션에 대한 관심이 증대하고 있으며, 공지된 생체인식 기술로는 지문, 홍채, 안면인식 등이 있다.Among data security technologies, in particular, interest in authentication solutions based on various biometric technologies that the user himself has control over is increasing, and known biometric technologies include fingerprint, iris, and facial recognition.
이중, 안면인식(Face Recognition)기술은 얼굴의 특징점을 추출하여 저장된 데이터베이스 내 자료와 비교하여 신원을 확인하는 기술을 가리키는 것으로, 사용자의 피부가 인증 장치와 직접적으로 접촉하지 않기 때문에 기존의 생체인식에 비해 위생적이고 편의성이 높아 다양한 분야에서 활용성이 기대된다.Among them, the face recognition technology refers to a technology that extracts the feature points of a face and compares it with data in a stored database to identify the user. Because the user's skin does not directly contact the authentication device, It is more hygienic and convenient, so it is expected to be used in various fields.
그러나, 현재기술 수준에서 안면인식 기술은 지문인식과 같은 타 생체인식 기술보다 오인식률(False Acceptance Rate)이 높은 편이며, 이에 신원 확인 수단이 아닌 보조수단으로 활용되어 왔다. 안면인식 기술의 오인식률을 해결하기 위해서는, 딥 러닝과 같은 인공지능(AI)기술을 이용하여 정확도를 높일 수 있는 지속적인 연구가 필요하다고 할 수 있다.However, at the current level of technology, the face recognition technology tends to have a higher false acceptance rate than other biometric technologies such as fingerprint recognition, and has been used as an auxiliary means rather than an identity verification method. In order to solve the misrecognition rate of facial recognition technology, it can be said that continuous research is needed to increase accuracy using artificial intelligence (AI) technologies such as deep learning.
한편, 탈중앙화 신원증명(Decentralized Identity; DID) 기술은 개인정보를 사용자의 단말기에 저장하여 개인정보 인증 시 필요한 정보만 골라서 제출하도록 해주는 전자신원 증명 기술이다. 이는 블록체인 네트워크를 활용하여 개인들이 자신의 데이터를 직접 관리함으로써 중앙화된 기관을 거치지 않고서도 신원 검증이 가능한 자기 주권형 신원인증(Self-Sovereign Identity)이 가능하도록 하는 특징이 있다.On the other hand, decentralized identity (DID) technology is an electronic identity verification technology that stores personal information on a user's terminal and selects and submits only necessary information when authenticating personal information. This is a feature that enables individuals to self-sovereign identity that can verify their identity without going through a centralized institution by directly managing their data by using a blockchain network.
따라서, 전술한 안면인식 기술의 정확도를 높이는 동시에, 탈중앙화 신원증명 플랫폼에 안면인식 기술을 적용하는 경우, 보다 개인화되고 안전한 신원증명 솔루션을 구현할 수 있을 것으로 예측된다.Therefore, it is expected to increase the accuracy of the above-described face recognition technology and, at the same time, apply the face recognition technology to the decentralized identity authentication platform, to implement a more personalized and safe identity authentication solution.
본 발명은 안면인식 기술을 기반으로 하는 신원인증 시스템에 관한 것으로, 인공지능 기술을 활용하여 상대적으로 기존 생체인식 대비 안면인식 기술의 낮은 오인식율을 해결하는 것에 과제가 있다.The present invention relates to an identity authentication system based on facial recognition technology, and there is a problem in solving a low false recognition rate of facial recognition technology compared to conventional biometrics using artificial intelligence technology.
또한, 본 발명은 블록체인을 기반으로 한 자기 주권형 신원증명을 통해 보다 편리하고 신뢰성 있는 사용자의 식별을 통해 보안이 향상된 플랫폼을 제공하는 데 다른 과제가 있다.In addition, the present invention has another challenge to provide a platform with improved security through more convenient and reliable identification of users through self-sovereign identity authentication based on blockchain.
또한, 본 발명은 현재 온라인 인증기술인 FIDO(Fast Identity Online)에서 빈번하게 사용되고 있는 지문인증 방식에서 보다 그 범위를 확장하여 사용자의 다양한 바이오 인증데이터를 활용할 수 있도록 함으로써 생체인증 기술의 대중화를 확산 시키는 것에 또 다른 과제가 있다.In addition, the present invention is to spread the popularization of biometric authentication technology by expanding the scope of the fingerprint authentication method, which is frequently used in the current online authentication technology, FIDO (Fast Identity Online), so that users can utilize a variety of biometric authentication data. There is another challenge.
전술한 과제를 해결하기 위해, 본 발명의 실시예에 따른 안면인식 기술 기반 분산화된 신원증명 시스템은, 하나 이상의 사용자의 안면을 촬영한 얼굴 이미지를 수신하고, 다수의 학습 데이터를 통해 도출된 학습 모델을 상기 얼굴 이미지에 적용하여 사용자의 인증정보를 생성하는 학습 서버, 신원증명시 사용자의 얼굴을 실시간으로 촬영하여 상기 인증정보를 이용한 로컬 인증을 수행하는 하나 이상의 사용자 단말 및 사용자에 대한 FIDO 정보를 생성하여 블록체인 네트워크에 등록하고, 로컬 인증된 사용자 단말에 대한 신원증명을 수행하는 신원증명 서버를 포함할 수 있다.In order to solve the above-described problem, a distributed identification system based on facial recognition technology according to an embodiment of the present invention receives a face image of one or more users' faces, and a learning model derived through a plurality of learning data Apply to the face image to generate the user's authentication information, a learning server to generate a user's face in real-time when verifying the identity, one or more user terminals performing local authentication using the authentication information and user-generated FIDO information By registering on the blockchain network, it may include an identity authentication server that performs identity authentication for a locally authenticated user terminal.
상기 학습 서버는, 카메라 장치가 촬영한 사용자에 대한 안면 이미지를 안면등록 단말로부터 수집하는 수집부, 상기 안면 이미지에 대하여, 복수의 학습 데이터를 이용한 분석대상에 대한 안면, 감정 및 성별-연령 인식 모델 중, 하나 이상에 대한 신경망 기반 기계 학습 절차를 수행하여 얼굴에 대한 케이스 특정값을 생성하는 학습부 및 사용자에 대하여 생성된 케이스 측정값에 따른 인증정보를 생성하는 인증정보 생성부를 포함할 수 있다.The learning server is a collection unit that collects a facial image for a user photographed by a camera device from a facial registration terminal, and a facial, emotional, and gender-age recognition model for an analysis target using a plurality of learning data for the facial image Among them, a learning unit generating a case specific value for a face by performing a neural network-based machine learning procedure for one or more may be included, and an authentication information generating unit generating authentication information according to the generated case measurement value for the user.
상기 학습부는, 상기 안면 이미지를 프레임 단위로 미리 준비된 학습 데이터와의 유사거리를 산출하는 유사거리 산출부, 상기 안면 이미지에 HOG 알고리즘을 적용하여 얼굴 데이터를 추출하는 얼굴 데이터 추출부, 상기 얼굴 데이터에서 얼굴의 주요 랜드마크를 추적하여 얼굴 방향을 판단하고, 판단된 얼굴 방향에 따라 얼굴의 눈 및 입이 화면의 중앙에 대응하도록 상기 안면 이미지를 변환하는 특징점 추출부 및 변환된 안면 이미지를 이용하여 사용자 안면에 대한 복수의 케이스 측정값을 생성하는 분석부를 포함할 수 있다.The learning unit comprises: a similar distance calculating unit calculating a similar distance to the learning data prepared in advance in units of frames of the facial image, a facial data extracting unit extracting facial data by applying a HOG algorithm to the facial image, from the facial data The user detects the direction of the face by tracking the major landmarks of the face and uses the feature point extractor and the converted face image to convert the face image so that the face's eyes and mouth correspond to the center of the screen. It may include an analysis unit for generating a plurality of case measurements for the face.
상기 복수의 학습 데이터는, ToF 센서에 의해 피사체에 대한 다수개의 특정 패턴의 적외선 도트를 방사하여 피사체의 표면 모양에 따른 패턴의 변형정도를 분석한 데이터를 포함할 수 있다.The plurality of learning data may include data analyzing the degree of deformation of the pattern according to the shape of the subject by emitting infrared dots of a plurality of specific patterns on the subject by the ToF sensor.
상기 학습부는, 상기 학습 데이터에서 X,Y,Z 축 상에서 방향이 전환되는 피사체의 복수의 안면각도에 따른 안면 데이터를 학습 모델에 적용할 수 있다.The learning unit may apply facial data according to a plurality of facial angles of a subject whose direction is changed on the X, Y, and Z axes in the learning data to the learning model.
상기 신원증명 서버는, 상기 블록체인 네트워크에 하나의 피어로서 접속하는 네트워크 참여부, 생성된 FIDO 정보를 블록체인 네트워크에 기록 요청하는 FIDO 처리부, 외부로부터 상기 FIDO 정보가 등록된 사용자에 대한 신원증명 결과시, 상기 블록체인 네트워크에 저장된 FOD 정보를 이용하여 신원증명 결과를 회신하는 조회부 및 등록된 사용자 ID 및 상기 FIDO 정보를 제외한 신원증명에 요구되는 정보를 저장하는 서버 저장소를 포함할 수 있다.The identification server includes a network participant accessing the blockchain network as a peer, a FIDO processing unit for requesting to record the generated FIDO information to the blockchain network, and an identification result for a user registered with the FIDO information from the outside City, it may include a server storage for storing the information required for the identification information excluding the ID and the registered user ID and the FIDO information, and a query unit for returning the identification result using the FOD information stored in the blockchain network.
또한, 전술한 과제를 해결하기 위해, 본 발명의 다른 양태의 실시예에 따른 인면인식 기술 기반 분산화된 신원증명 방법은, 안면인식 단말이 FIDO 정보를 등록하고자 하는 사용자의 안면 이미지를 획득하는 단계, 학습 서버가 상기 안면인식 단말로부터 상기 안면 이미지를 수집하고, 준비된 학습모델을 이용하여 수집된 안면 이미지를 분석하여 인증정보를 생성하는 단계, 사용자 단말이 상기 학습 서버로부터 인증정보를 수신 및 저장하는 단계, 상기 사용자 단말이 사용자의 안면을 인식하여 인증정보를 통해 사용자 로컬 인증을 수행하는 단계, 상기 사용자 단말이 정상적으로 사용자 로컬 인증이 완료됨에 따라, 공개키 쌍을 생성하는 단계, 상기 사용자 단말이 신원증명 서버에 공개키를 제공하여 FIDO 등록을 요청하는 단계, 상기 신원증명 서버가 해당 사용자에 대하여 공개키를 포함하는 FIDO 정보를 블록체인 네트워크에 기록하는 단계 및 상기 신원증명 서버가 상기 사용자 단말에 FIDO 등록 완료를 회신하는 단계를 포함할 수 있다.In addition, in order to solve the above-described problem, a decentralized identification method based on face recognition technology according to an embodiment of another aspect of the present invention comprises: acquiring a face image of a user who wants to register FIDO information by a face recognition terminal; A learning server collects the facial image from the facial recognition terminal, and analyzes the collected facial image using a prepared learning model to generate authentication information, and the user terminal receives and stores authentication information from the learning server. , The user terminal recognizes the user's face and performs user local authentication through authentication information, as the user terminal normally completes user local authentication, generating a public key pair, and the user terminal verifying the identity Requesting FIDO registration by providing a public key to a server, recording the FIDO information including the public key for the user in the blockchain network by the identity authentication server, and registering the identity document to the user terminal by the identity authentication server And returning completion.
상기 학습 서버가 상기 안면인식 단말로부터 상기 안면 이미지를 수집하고, 준비된 학습모델을 이용하여 수집된 안면 이미지를 분석하여 인증정보를 생성하는 단계는, 상기 안면 이미지를 프레임 단위로 미리 준비된 학습 데이터와의 유사거리를 산출하는 단계, 상기 안면 이미지에 HOG 알고리즘을 적용하여 얼굴 데이터를 추출하는 단계, 상기 얼굴 데이터에서 얼굴의 주요 랜드마크를 추적하여 얼굴 방향을 판단하고, 판단된 얼굴 방향에 따라 얼굴의 눈 및 입이 화면의 중앙에 대응하도록 상기 안면 이미지를 변환하는 단계 및 변환된 안면 이미지를 이용하여 사용자 안면에 대한 복수의 케이스 측정값을 생성하는 단계를 포함할 수 있다.The learning server collecting the facial image from the facial recognition terminal, and analyzing the collected facial image using the prepared learning model to generate authentication information, the facial image in frame unit with the pre-prepared learning data Calculating a similar distance, extracting face data by applying a HOG algorithm to the facial image, tracking a major landmark of the face from the face data, determining a face direction, and determining the face direction according to the determined face direction And converting the facial image so that the mouth corresponds to the center of the screen and generating a plurality of case measurements for the user's face using the converted facial image.
상기 안면 이미지를 프레임 단위로 미리 준비된 학습 데이터와의 유사거리를 산출하는 단계는, 상기 학습 데이터에서 X,Y,Z 축 상에서 방향이 전환되는 피사체의 복수의 안면각도에 따른 안면 데이터를 학습 모델에 적용하는 단계를 포함할 수 있다.In the step of calculating a similar distance to the learning data prepared in advance in units of frames of the facial image, in the learning data, facial data according to a plurality of facial angles of a subject whose direction is changed on the X, Y, and Z axes is fed to a learning model. And applying.
상기 신원증명 서버가 상기 사용자 단말에 FIDO 등록 완료를 회신하는 단계 이후, 상기 사용자 단말이 사용자의 안면을 인식하여 인증정보를 통해 사용자 로컬 인증을 수행하는 단계, 상기 사용자 단말이 상기 신원증명 서버에 신원증명을 요청하는 단계, 상기 신원증명 서버가 상기 블록체인 네트워크에 저장된 FIDO 목록을 조회하여 사용자의 등록 여부를 확인하는 단계, 상기 신원증명 서버가 해당 사용자의 FIDO 정보를 확인하고, 상기 사용자 단말에 토큰을 전송하여 FIDO 인증을 요청하는 단계, 상기 사용자 단말이 저장소에 저장된 개인키를 통해 토큰에 서명을 수행하는 단계, 상기 사용자 단말이 상기 신원증명 서버에 서명된 토큰을 전송하여 FIDO 인증을 회신하는 단계, 상기 신원증명 서버가 해당 사용자에 대하여 FIDO 정보에 포함된 공개키를 이용하여 서명을 검증하는 단계 및 정상인증이 완료되면, 상기 신원증명 서버가 상기 사용자 단말에 FIDO 인증 성공을 보고하는 단계를 포함할 수 있다.After the ID server returns the FIDO registration completion to the user terminal, the user terminal recognizes the user's face and performs user local authentication through authentication information, and the user terminal is authenticated to the ID server Requesting proof, the identification server checks the FIDO list stored in the blockchain network to check whether the user is registered, the identification server checks the FIDO information of the user, and tokens to the user terminal Requesting FIDO authentication by sending, the step of the user terminal signing the token through the private key stored in the storage, the step of the user terminal sending the signed token to the identity authentication server to return the FIDO authentication , The step of verifying the signature by using the public key included in the FIDO information for the user, and when the normal authentication is completed, the step of reporting the FIDO authentication success to the user terminal by the identity server. can do.
본 발명의 실시예에 따르면, 딥 러닝 기반의 인공지능 알고리즘을 활용하여 기존 안면인식 기술의 오인식률을 1% ~ 3% 이내까지 감소시켜 안면인식이 생체인식의 보조 수단이 아닌 주 수단으로써의 가치로 활용될 수 있도록 하는 효과가 있다.According to an embodiment of the present invention, by using a deep learning-based artificial intelligence algorithm, the recognition rate of the existing facial recognition technology is reduced to within 1% to 3%, so that facial recognition is a value as a primary means rather than a secondary means of biometric recognition. It has an effect to be used as.
또한, 본 발명은 프라이빗 블록체인(Private Blockchain)기반의 블록체인 네트워크를 사용함에 따라 사용자의 인증 데이터의 무결성 및 투명성이 기반된 신뢰성을 확보할 수 있는 효과가 있다.In addition, the present invention has the effect of securing the reliability based on the integrity and transparency of the user's authentication data by using a blockchain network based on a private blockchain.
또한, 하이퍼레저 인디(Hyperledger Indy)를 활용하여 국제 인증 기관인 W3C 표준을 따르는 DID 인증체계를 수립 및 활용할 수 있도록 함으로써 넓은 활용 범위를 가진 신원증명 솔루션을 제공할 수 있는 효과가 있다.In addition, by using Hyperledger Indy, it is possible to establish and utilize a DID authentication system that conforms to the W3C standard, which is an international certification authority, thereby providing an identification solution with a wide range of applications.
도 1은 본 발명의 실시예에 따른 안면인식 기술 기반 분산화된 신원증명 시스템의 전체 구조를 개략적으로 나타낸 도면이다.
도 2는 본 발명의 실시예에 따른 안면인식 기술 기반 분산화된 신원증명 시스템에서 인증정보 등록 절차에 참여하는 구성요소를 나타낸 도면이다.
도 3은 본 발명의 실시예에 따른 안면인식 기술 기반 분산화된 신원증명 시스템의 안면인식 기술을 설명하기 위한 도면이다.
도 4는 본 발명의 실시예에 따른 안면인식 기술 기반 분산화된 신원증명 시스템의 학습 서버의 구성을 나타낸 도면이다.
도 5는 본 발명의 실시예에 따른 안면인식 기술 기반 분산화된 신원증명 시스템의 신원증명 서버의 구성을 나타낸 도면이다.
도 6은 본 발명의 실시예에 따른 안면인식 기술 기반 분산화된 신원증명 방법에서 인증정보 등록 절차를 나타낸 도면이다.
도 7은 본 발명의 실시예에 따른 안면인식 기술 기반 분산화된 신원증명 방법에서 신원증명 방법을 나타낸 도면이다.1 is a diagram schematically showing the overall structure of a distributed identification system based on facial recognition technology according to an embodiment of the present invention.
FIG. 2 is a diagram showing the components participating in the authentication information registration procedure in the distributed identification system based on the facial recognition technology according to an embodiment of the present invention.
3 is a view for explaining a facial recognition technology of a distributed identification system based on the facial recognition technology according to an embodiment of the present invention.
4 is a diagram illustrating the configuration of a learning server of a distributed identification system based on facial recognition technology according to an embodiment of the present invention.
5 is a diagram illustrating the configuration of an identity authentication server of a distributed identity authentication system based on facial recognition technology according to an embodiment of the present invention.
6 is a view showing a procedure for registering authentication information in a distributed identification method based on facial recognition technology according to an embodiment of the present invention.
7 is a view showing an identification method in a distributed identification method based on facial recognition technology according to an embodiment of the present invention.
명세서 전체에서 어떤 부분이 어떤 구성요소를 "구비" 또는 "포함" 한다고 할 때, 이는 특별히 반대되는 기재가 없는 한 다른 구성요소를 제외하는 것이 아니라 다른 구성요소를 더 포함할 수 있는 것을 의미한다. 또한, 명세서에 기재된 "...부(Unit)", "...단말(Terminal)" 및 "...시스템(System)" 등의 용어는 하나 또는 그 이상의 기능이나 동작을 처리하는 단위를 의미하며, 이는 하드웨어, 소프트웨어 또는, 하드웨어 및 소프트웨어의 결합으로 구현될 수 있다.When a certain part of the specification refers to a "equipment" or "includes" a certain component, it means that the component may further include other components, not to exclude other components, unless otherwise specified. In addition, terms such as "... unit", "... terminal" and "... system" described in the specification refer to a unit that processes one or more functions or operations. Means, it may be implemented in hardware, software, or a combination of hardware and software.
또한 본 명세서에서 "실시예"라는 용어는 예시, 사례 또는 도해의 역할을 하는 것을 의미하나, 발명의 대상은 그러한 예에 의해 제한되지 않는다. 또한 "포함하는", "구비하는", "갖는" 및 다른 유사한 용어가 사용되고 있으나, 청구범위에서 사용되는 경우 임의의 추가적인 또는 다른 구성요소를 배제하지 않는 개방적인 전환어(Transition word)로서 "포함하는(Comprising)"이라는 용어와 유사한 방식으로 포괄적으로 사용될 수 있다.Also, in this specification, the term "an embodiment" means to serve as an example, example, or illustration, but the subject matter of the invention is not limited by such examples. In addition, “comprising”, “having”, “having” and other similar terms are used, but when used in the claims “includes” as an open transition word that does not exclude any additional or other components. "Comprising" can be used generically in a similar way.
본 명세서에 설명된 다양한 기법은 하드웨어 또는 소프트웨어와 함께 구현되거나, 적합한 경우에 이들 모두의 조합과 함께 구현될 수 있다. 본 명세서에 사용된 바와 같은 "...부(Unit)", "...단말(Terminal)" 및 "...시스템(System)" 등의 용어는 마찬가지로 컴퓨터 관련 엔티티(Entity), 즉 하드웨어, 하드웨어 및 소프트웨어의 조합, 소프트웨어 또는 실행 시의 소프트웨어와 등가로 취급할 수 있다. 또한, 본 발명의 프로그램에서 실행되는 각 기능은 모듈단위로 구성될 수 있고, 하나의 물리적 메모리에 기록되거나, 둘 이상의 메모리 및 기록매체 사이에 분산되어 기록될 수 있다.The various techniques described herein may be implemented with hardware or software, or combinations of all of them where appropriate. Terms such as "...Unit", "...Terminal" and "...System" as used herein are likewise computer related entities, i.e. hardware , It can be treated as a combination of hardware and software, software, or software at runtime. In addition, each function executed in the program of the present invention may be configured in a module unit, or may be recorded in one physical memory or may be distributed and recorded between two or more memories and recording media.
이하의 설명에서, 본 발명의 "안면인식 기술 기반 분산화된 신원증명 시스템"의 용어는 설명의 편의상 "신원증명 시스템" 또는 "시스템"으로 약식 표기될 수 있다.In the following description, the term “distributed identity system based on facial recognition technology” of the present invention may be abbreviated as “identity system” or “system” for convenience of description.
이하, 도면을 참조하여 본 발명의 실시예에 따른 안면인식 기술 기반 분산화된 신원증명 시스템 및 방법을 상세히 설명한다.Hereinafter, a distributed identification system and method based on facial recognition technology according to an embodiment of the present invention will be described in detail with reference to the drawings.
도 1은 본 발명의 실시예에 따른 안면인식 기술 기반 분산화된 신원증명 시스템의 전체 구조를 개략적으로 나타낸 도면이다.1 is a diagram schematically showing the overall structure of a distributed identification system based on facial recognition technology according to an embodiment of the present invention.
도 1을 참조하면, 본 발명의 실시예에 따른 안면인식 기술 기반 분산화된 신원증명 시스템은, 하나 이상의 사용자의 안면을 촬영한 얼굴 이미지를 수신하고, 다수의 학습 데이터를 통해 도출된 학습 모델을 얼굴 이미지에 적용하여 사용자의 인증정보를 생성하는 학습 서버(100, 신원증명시 사용자의 얼굴을 실시간으로 촬영하여 인증정보를 이용한 로컬 인증을 수행하는 하나 이상의 사용자 단말(200) 및 사용자에 대한 FIDO 정보를 생성하여 블록체인 네트워크(400)에 등록하고, 로컬 인증된 사용자 단말(200)에 대한 신원증명을 수행하는 신원증명 서버(300)를 포함할 수 있다.Referring to FIG. 1, a distributed identification system based on facial recognition technology according to an embodiment of the present invention receives a face image of one or more users' faces and faces a learning model derived through a plurality of learning data A learning server (100, one or
학습 서버(100)는 사용자에 대한 생체정보에 대하여 기계학습을 통해 그 정확도를 향상시키기 위한 역할을 한다. 본 발명의 실시예에 따른 시스템에서는 분산화된 신원증명 서비스를 구현하기 위한 생체정보를 이용하는 데 있어서, 지문, 홍채 등의 신체인식이 아닌, 안면 인식(Face Recognition)을 이용하는 것을 특징으로 하며, 이러한 안면 인식 정확도를 높이고 오인식율을 낮추기 위해 딥 러닝(deep learning) 기법을 이용하는 것을 특징으로 한다.The
상세하게는, 학습 서버(100)는 사용자의 최초 FIDO 정보 등록시, 사용자의 안면을 다각도로 촬영한 안면 이미지를 획득하고, 프레임별로 미리 준비된 심플 얼굴 이미지들과 비교하여 유사거리를 계산하고, 안면 이미지에서 얼굴 부분에 해당하는 얼굴 데이터를 추출 및 학습모델을 이용하여 그 얼굴의 특징을 반영하는 케이스 측정값을 도출하여 이를 기반으로 사용자의 안면인식, 감정인식 및 성별-연령을 인식하는 인증정보를 생성하여 사용자 단말(200)에 제공할 수 있다.In detail, the
사용자 단말(200)은 본 발명의 시스템을 통해 인증정보를 블록체인 네트워크를 통해 분산 관리하고, 필요시 신원인증을 수행하고자 하는 사용자가 소지한 단말로서, 최초 시스템 등록시 학습 서버(100)를 통해 안면 인식을 위한 인증정보를 생성 및 저장하고, 이후 사용자의 신원 증명이 필요한 경우 로컬인증 절차를 통해 블록체인 네트워크에 저장된 FIDO 정보를 이용하여 신원 증명을 수행할 수 있도록 한다.The
전술한 사용자 단말(200)로는 PCS(Personal Communication System), GSM(Global System for Mobile communications), PDC(Personal Digital Cellular), PHS(Personal Handyphone System), PDA(Personal Digital Assistant), IMT(International Mobile Telecommunication)-2000, CDMA(Code Division Multiple Access)-2000, W-CDMA(W-Code Division Multiple Access), Wibro(Wireless Broadband Internet) 단말, 스마트폰(smartphone), 스마트 패드(smartpad), 타블렛 PC(Tablet PC) 등과 같은 모든 종류의 핸드헬드(Handheld) 기반의 무선 통신 장치 및 거치형PC, 노트북과 같은 컴퓨팅 장치가 이용될 수 있다.The above-described
신원증명 서버(300)는 정보통신망을 통해 다수의 사용자 단말(200)이 FIDO 정보를 등록하고 필요시 신원증명을 처리해주는 역할을 하며, 특히 사용자 단말(200)에서 등록한 FIDO 정보를 블록체인 네트워크(400)에 저장 및 관리하는 것을 특징으로 한다.The
특히, 신원증명 서버(300)는 블록체인 네트워크(400)에 하나의 피어(peer)로서 참여할 수 있고, 사용자 단말(200)에서 개인키를 이용하여 서명하고, 블록체인 네트워크(400)에 저장된 FIDO 정보에 포함되는 공개키를 이용하여 서명된 정보를 검증하여 사용자의 신원 증명을 처리할 수 있다.In particular, the
또한, 신원증명 서버(300)는 사용자 단말(200)의 요청에 따라 블록체인 네트워크(400)에 저장된 조회기능을 제공할 수 있다.In addition, the
블록체인 네트워크(400)는 신뢰할 수 있는 기관에 의한 그룹이 패브릭 네트워크를 구성하고, 네트워크 설정을 변경할 수 있는 관리자 권한에 의해, 채널에 참여하길 원하는 소수의 노드와 하나 이상의 컨소시엄 구성하고, 그 그룹에게 타 그룹이 참여 요청(join request)를 전송하여 접근 권한 획득함으로써 피어(peer)를 생성하게 된다.
또한, 본 발명의 실시예에 따른 블록체인 네트워크(400) 하이퍼레저 패브릭의 합의 알고리즘인 보증정책을 전술한 신원증명 서버(300)가 속한 그룹이 설정하게 되는데, 소수의 노드가 참여하는 네트워크이므로 보증정책은 '전체 피어 동의'로 설정될 수 있다.In addition, a group to which the above-described
특히, 본 발명의 실시예에 따른 블록체인 네트워크(400)는 신원증명 서버(300)의 피어(410)를 비롯하여 피어들의 요청에 따라 스마트 컨트랙트를 실행하여 FIDO 정보를 블록에 등록, 인증 및 해지 기능을 제공할 수 있고, 아울러 등록된 개인정보 및 기타정보에 대한 조회기능을 제공할 수 있다.In particular, the
상세하게는, 블록체인 네트워크(400)의 피어(410)는 일반 노드로서 FIDO 정보가 기록되는 다수의 블록이 연계 저장되는 블록체인 저장소를 포함할 수 있고, 모든 블록체인 저장소에 동일한 블록들이 체인과 같이 연계되어 저장됨에 따라 블록체인을 형성하게 된다.In detail, the
이러한 블록체인 네트워크(400)는 피어 이외에도, CA(420) 및 오더러(430) 등의 노드를 포함할 수 있다. CA(Certificate Authority; 420)는 블록체인 네트워크(400)의 참여자의 공개키가 등록되는 것으로, 참여자들이 자신을 타인에게 인증하고자 할 때 타인이 해당 참여자의 공개키를 CA를 통해 확인함으로써 인증되지 않은 해커 등이 인증된 참여자인 것으로 위장하는 공격방식(MITM; Man in the Middle attack) 등을 차단하는 역할을 한다.The
또한, 오더러(orderer; 430)는 블록체인 네트워크(400)에 요청된 트랜잭션을 수집하여 정렬하고 정보기록을 위한 최신의 블록을 생성하는 역할을 한다. In addition, the
또한, 블록체인 네트워크(400)를 그 운영자에 따라 복수의 컨소시엄간 채널 연결을 통해 서로간에 소속된 사용자들에 대한 신원증명을 수행할 수 있도록 한다. 예를 들면, 사용자가 쇼핑몰 컨소시엄에 속한 쇼핑몰에서 상품 구매시, 쇼핑몰에서 요청하는 별도의 신원증명 절차를 수행하는 것이 아닌, 이와 연계된 기 등록된 금융기관 컨소시엄의 블록체인 네트워크(400)의 FIDO 정보를 이용하여 쇼핑몰의 신원증명 절차를 수행할 수 있다.In addition, the
전술한 구조에 따라, 본 발명의 실시예에 따른 안면인식 기술 기반 분산화된 신원증명 시스템은, 신원증명 서비스를 이용하고자 하는 사용자가 시스템에서 운영하는 블록체인 네트워크에 FIDO 정보를 분산 등록해 두고, 이후 신원증명의 필요시, 안면인식 기술에 기반하여 자신의 단말을 통한 안면 인식에 따른 로컬 인증을 수행 및 FIDO 정보에 의한 신원증명을 수행할 수 있다.According to the above-described structure, the distributed identity authentication system based on the facial recognition technology according to the embodiment of the present invention, the user who wants to use the identity authentication service registers FIDO information in the blockchain network operated by the system, and thereafter When identification is required, local authentication based on facial recognition through one's own terminal may be performed based on facial recognition technology, and identification may be performed using FIDO information.
이하, 도면을 참조하여 본 발명의 실시예에 따른 안면인식 기술 기반 분산화된 신원증명 시스템의 인증정보 등록절차를 설명한다.Hereinafter, a procedure for registering authentication information of a distributed identity authentication system based on facial recognition technology according to an embodiment of the present invention will be described with reference to the drawings.
도 2는 본 발명의 실시예에 따른 안면인식 기술 기반 분산화된 신원증명 시스템에서 인증정보 등록 절차에 참여하는 구성요소를 나타낸 도면이다.FIG. 2 is a diagram showing the components participating in the authentication information registration procedure in the distributed identification system based on the facial recognition technology according to an embodiment of the present invention.
도 2를 참조하면, 본 발명의 실시예에 따른 안면인식 기술 기반 분산화된 신원증명 시스템을 이용하고자 하는 사용자는 시스템에 등록시 최초 인증정보 생성 및 FIDO 정보 등록 절차를 수행해야 하며, 이러한 절차를 본 발명의 학습 서버(100) 및 이와 연계된 단말 등에 의해 수행될 수 있다.Referring to FIG. 2, a user who intends to use a distributed identification system based on facial recognition technology according to an embodiment of the present invention must perform initial authentication information generation and FIDO information registration procedures upon registration in the system, and the present invention It may be performed by the learning
먼저, 본 발명의 신원증명 서비스를 이용하고자 하는 사용자는, 안면을 촬영할 수 있는 카메라 장치(30)가 연결된 안면등록 단말(70)을 통해 자신의 안면을 촬영하거나, 혹은 사용자 단말(200)에 탑재되는 카메라를 통해 자신의 안면을 촬영하여 정보통신망을 통해 학습 서버(100)에 제공해야 한다.First, a user who wishes to use the identification service of the present invention, photographs his or her face through the
바람직하게는, 본 발명의 실시예에 따르면 ToF(Time of Flight) 센서가 탑재되고, 3만개 이상의 특정 패턴의 적외선 도트를 피사체에 방사할 수 있는 카메라 장치(30) 및 그 카메라 장치(30)를 제어하는 전용 안면등록 단말(70)을 이용하는 것이 바람직하다. 특히, 전술한 카메라 장치(30)를 이용하는 경우 피사체 표면 모양에 따라 패턴의 변형된 정보를 분석할 수 있음에 따라 보다 정밀한 안면 분석이 가능하게 된다.Preferably, according to an embodiment of the present invention, a
이러한 구조에 따라, 안면등록 단말(70)이 카메라 장치(30)를 제어하여 사용자의 안면을 촬영하여 안면 이미지를 생성할 수 있다.According to this structure, the
특히, 도 3을 참조하면, 카메라 장치(30)는 피사체인 사용자의 안면에 대하여 X,Y,Z 축 상에서 사용자의 안면 각도를 복수개로 분할하여 다양한 각도에서 안면 인식을 위한 안면 데이터를 획득할 수 있도록 한다.In particular, referring to FIG. 3, the
일례로서, 사용자가 정면을 기준으로 좌↔우 방향, 상↔하 방향, 좌상↔우하 방향 및 우상↔좌하 방향으로 바라보는 방향을 전환할 때의 각 각도별 안면 이미지를 획득할 수 있다.As an example, a face image for each angle may be obtained when the user switches the direction of looking at the left ↔ right direction, the upper ↔ lower direction, the left upper ↔ lower right direction and the upper right ↔ lower direction based on the front.
다시 도 2를 참조하면, 이러한 등록절차에서 전용장치가 아닌 사용자 개인이 소지한 사용자 단말(200)을 이용하는 경우, 전술한 안면등록 단말의 기능이 동일하게 모바일 어플리케이션 형태로 구현되어 사용자 단말(200)에 설치 및 실행될 수 있다.Referring back to FIG. 2, when using the
안면등록 단말(70)은 카메라 장치(30)로부터 촬영된 하나 이상의 안면 이미지를 정보통신망을 통해 학습 서버(100)에 전송할 수 있다.The
학습 서버(100)는 수신한 하나 이상의 안면 이미지를 미리 준비된 학습 모델에 적용하여 안면인식을 위한 인증정보를 생성할 수 있고, 이를 해당 사용자의 사용자 단말(200)에 전송하여 사용자 단말(200)에서 로컬 인증시 이용할 수 있도록 한다.The learning
즉, 본원발명에서 생체정보는 학습 서버 또는 신원증명 서버에 저장되는 것이 아닌, 사용자 단말(200)에만 저장됨에 따라 사용자는 자신의 생체인증정보는 자신이 직접 관리할 수 있도록 한다.That is, in the present invention, the biometric information is not stored in the learning server or the identity authentication server, but is stored only in the
이하, 도면을 참조하여 본 발명의 실시예에 따른 안면인식 기술 기반 분산화된 신원증명 시스템의 학습 서버를 구체적으로 설명한다.Hereinafter, a learning server of a distributed identification system based on facial recognition technology according to an embodiment of the present invention will be described in detail with reference to the drawings.
도 4는 본 발명의 실시예에 따른 안면인식 기술 기반 분산화된 신원증명 시스템의 학습 서버의 구성을 나타낸 도면이다.4 is a diagram illustrating the configuration of a learning server of a distributed identification system based on facial recognition technology according to an embodiment of the present invention.
도 4를 참조하면, 본 발명의 실시예에 따른 학습 서버(100)는, 카메라 장치가 촬영한 사용자에 대한 안면 이미지를 안면등록 단말로부터 수집하는 수집부(110), 안면 이미지에 대하여, 복수의 학습 데이터를 이용한 분석대상에 대한 안면, 감정 및 성별-연령 인식 모델 중, 하나 이상에 대한 신경망 기반 기계 학습 절차를 수행하여 얼굴에 대한 케이스 특정값을 생성하는 학습부(120) 및 사용자에 대하여 생성된 케이스 측정값에 따른 인증정보를 생성하는 인증정보 생성부(130)를 포함할 수 있다.Referring to Figure 4, the learning
수집부(110)는 카메라 장치에 의해 촬영된 사용자의 하나 이상의 안면 이미지를 안면등록 단말로부터 수집하거나, 또는 사용자 단말에 의해 촬영된 안면 이미지를 수집할 수 있다. The
이미지 저장소(115)는 기계 학습에 요구되는 다수의 학습 데이터를 저장할 수 있다. 이러한 학습 데이터는 다양한 각도로 촬영된 사람들의 얼굴 사진일 수 있다.The
학습부(120)는 안면 이미지에 대하여, 이미지 저장소(115)에 저장된 복수의 학습 데이터를 이용한 분석대상에 대한 안면, 감정 및 성별-연령 인식 모델 중, 하나 이상에 대한 신경망 기반 기계 학습 절차를 수행하여 얼굴에 대한 케이스 특정값을 생성할 수 있다.The
이러한 기능을 구현하기 위해, 학습부(120)는 딥 러닝(deep learning) 기술에 기반하여 영상을 분석하기 위한 유사거리 산출부(121), 얼굴 데이터 추출부(123), 특징점 추출부(125) 및 분석부(127)를 포함할 수 있다.In order to implement this function, the
상세하게는, 유사거리 산출부(121)는 사용자의 안면 이미지에 대하여 비디오프레임 단위로 이미지 저장소(115)에 등록된 학습 데이터간의 유사거리를 계산할 수 있다. 이러한 유사거리 계산은 이미지간 유사도를 수치화하는 절차로서, 상용화된 프로그램, 일례로서, TensorFlow 라이브러리가 이용될 수 있다.In detail, the similar
얼굴 데이터 추출부(123)는 안면 이미지에 등장하는 얼굴을 일반화, 즉 단순화하기 위해 HOG (Histograms of Oriented Gradients) 알고리즘을 적용하여 안면 부위의 집합인 얼굴 데이터를 추출할 수 있다.The
특징점 추출부(125)는 추출된 얼굴 데이터에 포함되는 각 영역에서 얼굴의 특징을 나타낼 수 있는 복수의 특징점을 추출할 수 있다.The feature
여기서, 전술한 복수의 특징점은 얼굴 데이터에서 얼굴의 특징을 가장 명확하게 나타낼 수 있는 랜드마크(landmark)라고 할 수 있으며, 특징점 추출부(125)는 얼굴 데이터에서 주요 랜드마크를 추적하여 얼굴 방향을 판단할 수 있다.Here, the plurality of feature points described above may be referred to as a landmark that can most clearly represent the features of the face in the face data, and the feature
그리고, 특징점 추출부(125)는 판단된 얼굴 방향에 따라 얼굴의 눈 및 입이 화면의 중앙에 대응하도록 상기 안면 이미지를 변환 할 수 있다.Then, the feature
분석부(127)는 변환된 안면 이미지를 이용하여 사용자 안면에 대한 복수의 케이스 측정값을 산출 및 저장할 수 있다. 이러한 산출된 케이스 측정값은 사용자 단말에서 로컬 인증, 즉 현재 안면이 감지된 자가 등록된 사용자임을 사용자 단말측에서 인증할 수 있도록 하는 인증정보를 생성하는 데 이용될 수 있다.The
인증정보 생성부(130)는 생성된 케이스 측정값에 따라 인증정보를 생성하고, 이를 사용자 단말에 제공할 수 있다. 여기서, 인증정보는 학습 서버(100) 및 신원증명 서버에도 저장되지 않음에 따라, 얼굴과 같은 개인정보의 유출 위험성이 낮아지게 된다.The authentication
전술한 구조에 따라, 본 발명의 실시예에 따른 학습 서버는 사용자에 대한 기계학습 기술을 이용하여 안면 이미지를 분석하고, 사용자의 얼굴에 대응하는 인증정보를 생성할 수 있다.According to the above-described structure, the learning server according to the embodiment of the present invention may analyze the facial image using the machine learning technique for the user, and generate authentication information corresponding to the user's face.
이하, 도면을 참조하여 본 발명의 실시예에 따른 신원증명 서버를 구체적으로 설명한다.Hereinafter, an identification server according to an embodiment of the present invention will be described in detail with reference to the drawings.
도 5는 본 발명의 실시예에 따른 안면인식 기술 기반 분산화된 신원증명 시스템의 신원증명 서버의 구성을 나타낸 도면이다.5 is a diagram illustrating the configuration of an identity authentication server of a distributed identity authentication system based on facial recognition technology according to an embodiment of the present invention.
도 5를 참조하면, 본 발명의 실시예에 따른 신원증명 서버(300)는, 블록체인 네트워크(400)의 하나의 피어로서 접속하는 네트워크 참여부(310), 생성된 FIDO 정보를 블록체인 네트워크(400)에 기록 요청하는 FIDO 처리부(320), 외부로부터 FIDO 정보가 등록된 사용자에 대한 신원증명 결과시, 블록체인 네트워크(400)에 저장된 FOD 정보를 이용하여 신원증명 결과를 회신하는 조회부(330) 및 서버 저장소(340)를 포함할 수 있다.Referring to FIG. 5, the
네트워크 참여부(310)는 본 발명의 신원증명 서버(300)가 속한 블록체인 네트워크(400)에 피어로서 참여하도록 하고, 신원증명 서비스를 위한 스마트 컨트랙트를 블록체인 네트워크(400)에 요청 및 수행할 수 있도록 한다.The
FIDO 처리부(320)는 사용자 단말의 요청에 따라 FIDO 정보를 블록체인 네트워크(400)에 등록하거나, FIDO 정보를 이용한 등록 사용자의 신원증명 서비스를 제공할 수 있다.The
FIDO 처리부(320)는 사용자 단말로부터 FIDO 정보의 등록이 요청되면, 공개키를 수신하고 FIDO 정보를 생성하여 블록체인 네트워크(400)에 FIDO 정보의 기록을 위한 스마트 컨트랙트를 요청하고, 블록체인 네트워크(400)의 참여자들에 의한 합의에 따라 FIDO 정보의 검증 및 블록으로의 분산 기록 절차가 수행될 수 있다.When the registration of FIDO information is requested from the user terminal, the
또한, FIDO 처리부(320)는 사용자 단말로부터 FIDO 정보를 이용한 인증이 요청되면, 사용자 ID를 식별하고 블록체인 네트워크(400)에 저장된 FIDO 정보의 목록을 검색하여 FIDO 정보를 추출하고, 임시 토큰을 생성 및 사용자 단말에 전송할 수 있다. 그리고, 사용자 단말로부터 개인키로 암호화된 토큰을 FIDO 정보에 포함된 공개키를 이용하여 복호화하여 정상적으로 복호화가 수행되면, 등록된 사용자인 것으로 신원증명을 수행하고 그 결과를 사용자 단말에 회신할 수 있다.In addition, when the authentication using the FIDO information is requested from the user terminal, the
조회부(330)는 사용자 단말의 요청에 따라 사용자 ID 등록여부, FIDO 정보 등의 조회기능을 제공할 수 있다. 조회부(330)는 사용자 단말로부터 FIDO 정보 조회가 요청되면, 이를 위한 스마트 컨트랙트를 블록체인 네트워크(400)에 요청하고, 블록체인 네트워크(400)로부터 블록에 분산 기록된 FIDO 정보를 수신하여 사용자 단말에 전달할 수 있다.The
서버 저장소(340)는 블록체인 네트워크(400)의 참여자로서 블록 등록된 사용자 ID 및 상기 FIDO 정보를 제외한 신원증명에 요구되는 정보를 저장할 수 있다. The
본 발명의 실시예에서, 신원증명 서버(300)는 등록된 사용자의 FIDO 정보를 저장소에 저장하는 것이 아닌, 신원증명 서비스를 수행하기 위해 요구되는 최소한의 식별수단, 일례로서 사용자 ID 등의 기초적인 정보만을 저장하며 실제 신원증명을 절차를 수행하기 위한 FIDO 정보는 블록체인 네트워크(400)에 분산 저장하는 것을 특징으로 한다. In an embodiment of the present invention, the
이에, 서버 저장소(340)에는 등록된 사용자 ID 등의 기본적인 정보와, 신원증명 서버를 운영하기 위한 설정값 등이 저장될 수 있다.Accordingly, the
이하, 도면을 참조하여 본 발명의 실시예에 따른 안면인식 기술 기반 분산화된 신원증명 방법에서 인증정보 등록절차를 상세히 설명한다.Hereinafter, the authentication information registration procedure will be described in detail in the distributed identification method based on the facial recognition technology according to an embodiment of the present invention with reference to the drawings.
도 6은 본 발명의 실시예에 따른 안면인식 기술 기반 분산화된 신원증명 방법에서 인증정보 등록 절차를 나타낸 도면이다.6 is a view showing a procedure for registering authentication information in a distributed identification method based on facial recognition technology according to an embodiment of the present invention.
본 발명의 신원증명 서비스를 이용하기 위한 사용자는 우선적으로 자신의 스마트폰 등의 사용자 단말(200)에 안면 인식을 위한 인증정보를 저장해야 하며, 이를 위해 카메라 장치가 구비된 안면등록 단말(70) 또는 자신의 사용자 단말(200)을 이용하여 촬영된 안면 이미지를 획득해야 한다. 이하의 설명에서는 안면등록 단말(70)을 이용한 인증정보를 등록하는 방법을 설명한다.To use the identity verification service of the present invention, the user must firstly store authentication information for facial recognition in the
도 6을 참조하면, 안면등록 단말(70)은 연결된 카메라 장치를 통해 사용자의 안면에 대한 하나 이상의 안면 이미지를 획득하고(S100), 이를 정보통신망을 통해 학습 서버(100)에 전송함으로써 분석을 요청하게 된다(S110).Referring to FIG. 6, the
또한, 학습 서버(100)는 하나 이상의 안면등록 단말(70)로부터 분석 대상인 안면 이미지를 수집할 수 있고, 수집된 안면 이미지를 미리 준비된 학습 데이터를 통해 도출한 학습 모델에 적용하여 이미지 분석을 수행한다(S120).In addition, the learning
분석결과, 학습 서버(100)는 128개의 케이스 측정값을 도출할 수 있고, 이를 포함하는 인증정보를 생성 및 사용자 단말(200)에 제공하고(S130), 이에 따라 사용자 단말(200)은 수신한 인증정보를 단말 내 저장소에 저장한다(S140).As a result of the analysis, the learning
다음으로, 사용자 단말(200)은 안면 인식 방식에 의한 FIDO 정보를 신원증명 서버(300)에 최초 등록하는 절차를 수행할 수 있고, 이를 위해 사용자는 자신의 안면을 사용자 단말(200)에 인식시켜 저장된 인증정보와의 대조를 통해 사용자 로컬 인증을 수행한다(S150).Next, the
다음으로, 사용자 로컬 인증이 완료되면 사용자 단말(200)은 개인키 및 공개키를 포함하는 공개키 쌍을 생성하고(S160), 이중 개인키를 저장소에 저장하며, 공개키는 신원증명 서버(300)에 전송함으로써 FIDO 정보의 등록을 요청한다(S170). 이때, 사용자 ID 등의 사용자 등록을 위한 정보도 전송될 수 있다.Next, when the user local authentication is completed, the
이에 신원증명 서버(300)는 사용자 ID를 등록함과 아울러, 공개키를 포함하는 FIDO 정보를 생성하고 사용자별로 블록체인 네트워크에 기록할 수 있다(S180). 특히, 본 발명에서 전술한 S180 단계는 블록체인 네트워크에 정의된 스마트 컨트랙트의 실행에 의해 진행되게 되며, 신원증명 서버(300)는 블록체인 네트워크의 일 피어로서 참여하여 트랜잭션 요청, 검증 등의 절차를 거쳐 FIDO 정보를 블록에 분산, 기록하게 된다.Accordingly, the
다음으로, 해당 사용자에 대하여 FIDO 정보가 정상적으로 저장되면, 신원증명 서버(300)는 사용자 단말(200)에 FIDO 정보의 등록을 회신할 수 있고(S190), 이후 사용자는 사용자 단말(200)의 안면 인식을 통한 신원증명 서비스를 이용할 수 있다.Next, if the FIDO information for the user is normally stored, the
이하, 도면을 참조하여 본 발명의 실시예에 따른 안면인식 기술 기반 분산화된 신원증명 방법에서 신원증명 절차를 상세히 설명한다.Hereinafter, an identification procedure will be described in detail in a distributed identification method based on facial recognition technology according to an embodiment of the present invention with reference to the drawings.
도 7은 본 발명의 실시예에 따른 안면인식 기술 기반 분산화된 신원증명 방법에서 신원증명 방법을 나타낸 도면이다.7 is a view showing an identification method in a distributed identification method based on facial recognition technology according to an embodiment of the present invention.
도 7을 참조하면, 본 발명의 안면인식 기술 기반 분산화된 신원증명 방법은 사용자가 금융, 쇼핑 등의 다양한 온라인 서비스의 이용시 본인인증이 필요한 경우, 본 발명의 시스템에 등록된 FIDO 정보를 이용할 수 있다.Referring to FIG. 7, in the distributed identification method based on the facial recognition technology of the present invention, when the user needs to authenticate himself/herself when using various online services such as finance and shopping, FIDO information registered in the system of the present invention may be used. .
먼저, 사용자는 사용자 단말(200)을 이용하여 자신의 안면을 촬영하고, 이에 사용자 단말(200)은 저장소에 저장된 인증정보를 통해 일치 여부에 따라 사용자 로컬 인증을 수행한다(S200).First, the user photographs his or her face using the
다음으로, 정상적으로 안면 인식이 완료되면, 사용자 단말(200)은 신원증명 서버(300)에 사용자에 대한 신원증명을 요청하고(S210), 이에 신원증명 서버(300)는 사용자 ID를 통해 사용자를 식별하고 블록체인 네트워크에 등록된 FIDO 정보가 존재하는 지 목록을 조회하게 된다(S220).Next, when the facial recognition is normally completed, the
다음으로, 등록된 사용자인 경우 신원증명 서버(300)는 사용자 단말(200)에 임시 토큰을 전송하여 FIDO 인증을 요청하고(S230), 이에 사용자 단말(200)은 저장소에 저장된 개인키를 통해 토큰에 서명 및 회신함으로써, FIDO 인증을 회신한다(S250).Next, in the case of a registered user, the
다음으로, 신원증명 서버(300)는 서명된 토큰을 FIDO 정보에 포함된 사용자의 공개키를 이용하여 복호화하여 서명을 검증함으로써 신원증명을 수행한다(S260).Next, the
이후, 신원증명 서버(300)는 정상적으로 FIDO 인증이 성공하였음을 사용자 단말(200)에 보고함으로써(S270), 신원증명이 완료된 사용자는 금융거래 또는 상품 구입 등의 서비스를 이용할 수 있게 된다. Subsequently, the
상기한 설명에 많은 사항이 구체적으로 기재되어 있으나 이것은 발명의 범위를 한정하는 것이라기보다 바람직한 실시예의 예시로서 해석되어야 한다. 따라서 발명은 설명된 실시예에 의하여 정할 것이 아니고 특허청구범위와 특허청구범위에 균등한 것에 의하여 정하여져야 한다.Although many matters are specifically described in the above description, this should be interpreted as an example of a preferred embodiment rather than limiting the scope of the invention. Therefore, the invention should not be determined by the described embodiments, but should be determined by equivalents to the claims and claims.
30 : 카메라 장치 70 : 안면등록 단말
100 : 학습 서버 110 : 수집부
115 : 이미지 저장소 120 : 학습부
121 : 유사거리 산출부 123 : 얼굴 데이터 추출부
125 : 특징점 추출부 127 : 분석부
130 : 인증정보 생성부 200 : 사용자 단말
300 : 신원증명 서버 310 : 네트워크 참여부
320 : FIDO 처리부 330 : 조회부
340 : 서버 저장소 400 : 블록체인 네트워크
410 : 피어(peer) 420 : CA(Certificate Authority)
430 : 오더러(orderer)30: camera device 70: face registration terminal
100: learning server 110: collection unit
115: image storage 120: learning department
121: similar distance calculation unit 123: face data extraction unit
125: feature point extraction unit 127: analysis unit
130: authentication information generation unit 200: user terminal
300: Identity authentication server 310: Network participant
320: FIDO processing unit 330: inquiry unit
340: server storage 400: blockchain network
410: peer 420: CA (Certificate Authority)
430: orderer
Claims (10)
신원증명시 사용자의 얼굴을 실시간으로 촬영하여 상기 인증정보를 이용한 로컬 인증을 수행하는 하나 이상의 사용자 단말; 및
사용자에 대한 FIDO 정보를 생성하여 블록체인 네트워크에 등록하고, 로컬 인증된 사용자 단말에 대한 신원증명을 수행하는 신원증명 서버를 포함하고,
상기 학습 서버는,
카메라 장치가 촬영한 사용자에 대한 안면 이미지를 안면등록 단말로부터 수집하는 수집부;
상기 안면 이미지에 대하여, 복수의 학습 데이터를 이용한 분석대상에 대한 안면, 감정 및 성별-연령 인식 모델 중, 하나 이상에 대한 신경망 기반 기계 학습 절차를 수행하여 얼굴에 대한 케이스 특정값을 생성하는 학습부; 및
사용자에 대하여 생성된 케이스 측정값에 따른 인증정보를 생성하는 인증정보 생성부를 포함하고,
상기 학습부는,
상기 안면 이미지를 프레임 단위로 미리 준비된 학습 데이터와의 유사거리를 산출하는 유사거리 산출부;
상기 안면 이미지에 HOG 알고리즘을 적용하여 얼굴 데이터를 추출하는 얼굴 데이터 추출부;
상기 얼굴 데이터에서 얼굴의 주요 랜드마크를 추적하여 얼굴 방향을 판단하고, 판단된 얼굴 방향에 따라 얼굴의 눈 및 입이 화면의 중앙에 대응하도록 상기 안면 이미지를 변환하는 특징점 추출부; 및
변환된 안면 이미지를 이용하여 사용자 안면에 대한 복수의 케이스 측정값을 생성하는 분석부
를 포함하는 안면인식 기술 기반 분산화된 신원증명 시스템.A learning server that receives face images of one or more users' faces and applies a learning model derived from a plurality of learning data to the face images to generate user authentication information;
One or more user terminals that perform a local authentication using the authentication information by photographing a user's face in real time during identification; And
Includes an identity verification server that generates FIDO information for the user and registers it on the blockchain network, and performs identity verification for the locally authenticated user terminal,
The learning server,
A collection unit for collecting a facial image of the user photographed by the camera device from the facial registration terminal;
A learning unit that generates a case-specific value for a face by performing a neural network-based machine learning procedure for one or more of the facial, emotional, and gender-age recognition models for an analysis object using a plurality of learning data on the facial image ; And
It includes an authentication information generating unit for generating authentication information according to the case measurement value generated for the user,
The learning unit,
A similar distance calculating unit for calculating the similar distance to the learning data prepared in advance in units of frames of the face image;
A face data extraction unit extracting face data by applying a HOG algorithm to the face image;
A feature point extracting unit that tracks a main landmark of the face from the face data to determine a face direction, and converts the facial image such that the face's eyes and mouth correspond to the center of the screen according to the determined face direction; And
An analysis unit that generates a plurality of case measurements for the user's face using the converted face image
Decentralized identification system based on facial recognition technology comprising a.
상기 복수의 학습 데이터는,
ToF 센서에 의해 피사체에 대한 다수개의 특정 패턴의 적외선 도트를 방사하여 피사체의 표면 모양에 따른 패턴의 변형정도를 분석한 데이터
를 포함하는 안면인식 기술 기반 분산화된 신원증명 시스템.According to claim 1,
The plurality of learning data,
Data that analyzes the degree of deformation of a pattern according to the surface shape of a subject by emitting infrared dots of a plurality of specific patterns on the subject by a ToF sensor
Decentralized identification system based on facial recognition technology comprising a.
상기 학습부는,
상기 학습 데이터에서 X,Y,Z 축 상에서 방향이 전환되는 피사체의 복수의 안면각도에 따른 안면 데이터를 학습 모델에 적용하는 안면인식 기술 기반 분산화된 신원증명 시스템.According to claim 1,
The learning unit,
A distributed identification system based on facial recognition technology that applies facial data according to a plurality of facial angles of a subject whose direction is changed on the X, Y, and Z axes in the training data to a learning model.
상기 신원증명 서버는,
상기 블록체인 네트워크에 하나의 피어로서 접속하는 네트워크 참여부;
생성된 FIDO 정보를 블록체인 네트워크에 기록 요청하는 FIDO 처리부;
외부로부터 상기 FIDO 정보가 등록된 사용자에 대한 신원증명 결과시, 상기 블록체인 네트워크에 저장된 FOD 정보를 이용하여 신원증명 결과를 회신하는 조회부; 및
등록된 사용자 ID 및 상기 FIDO 정보를 제외한 신원증명에 요구되는 정보를 저장하는 서버 저장소
를 포함하는 안면인식 기술 기반 분산화된 신원증명 시스템.According to claim 1,
The identity server,
A network participant that accesses the blockchain network as a peer;
A FIDO processing unit for requesting to record the generated FIDO information to the blockchain network;
An inquiry unit that returns an identification result using FOD information stored in the blockchain network when an identification result of a user registered with the FIDO information is external; And
Server storage to store the information required for the identity authentication except the registered user ID and the FIDO information
Decentralized identification system based on facial recognition technology comprising a.
안면인식 단말이 FIDO 정보를 등록하고자 하는 사용자의 안면 이미지를 획득하는 단계;
학습 서버가 상기 안면인식 단말로부터 상기 안면 이미지를 수집하고, 준비된 학습모델을 이용하여 수집된 안면 이미지를 분석하여 인증정보를 생성하는 단계;
사용자 단말이 상기 학습 서버로부터 인증정보를 수신 및 저장하는 단계;
상기 사용자 단말이 사용자의 안면을 인식하여 인증정보를 통해 사용자 로컬 인증을 수행하는 단계;
상기 사용자 단말이 정상적으로 사용자 로컬 인증이 완료됨에 따라, 공개키 쌍을 생성하는 단계;
상기 사용자 단말이 신원증명 서버에 공개키를 제공하여 FIDO 등록을 요청하는 단계;
상기 신원증명 서버가 해당 사용자에 대하여 공개키를 포함하는 FIDO 정보를 블록체인 네트워크에 기록하는 단계; 및
상기 신원증명 서버가 상기 사용자 단말에 FIDO 등록 완료를 회신하는 단계를 포함하고,
상기 학습 서버가 상기 안면인식 단말로부터 상기 안면 이미지를 수집하고, 준비된 학습모델을 이용하여 수집된 안면 이미지를 분석하여 인증정보를 생성하는 단계는,
상기 안면 이미지를 프레임 단위로 미리 준비된 학습 데이터와의 유사거리를 산출하는 단계;
상기 안면 이미지에 HOG 알고리즘을 적용하여 얼굴 데이터를 추출하는 단계;
상기 얼굴 데이터에서 얼굴의 주요 랜드마크를 추적하여 얼굴 방향을 판단하고, 판단된 얼굴 방향에 따라 얼굴의 눈 및 입이 화면의 중앙에 대응하도록 상기 안면 이미지를 변환하는 단계; 및
변환된 안면 이미지를 이용하여 사용자 안면에 대한 복수의 케이스 측정값을 생성하는 단계
를 포함하는 안면인식 기술 기반 분산화된 신원증명 방법.In the decentralized identification method based on the facial recognition technology by the system according to claim 1,
Acquiring a facial image of the user who wants to register the FIDO information by the facial recognition terminal;
A learning server collecting the facial images from the facial recognition terminal, and analyzing the collected facial images using a prepared learning model to generate authentication information;
A user terminal receiving and storing authentication information from the learning server;
The user terminal recognizing the user's face and performing user local authentication through authentication information;
Generating a public key pair as the user terminal normally completes user local authentication;
The user terminal requesting FIDO registration by providing a public key to the identity server;
Recording, by the identity verification server, FIDO information including a public key for the user in a blockchain network; And
And the step of returning the completion of FIDO registration to the user terminal by the identification server,
The learning server collecting the facial image from the facial recognition terminal, and analyzing the collected facial image using the prepared learning model, generating authentication information,
Calculating a similar distance from the face image to the learning data prepared in advance in units of frames;
Extracting facial data by applying a HOG algorithm to the facial image;
Determining a face direction by tracking a main landmark of the face in the face data, and converting the facial image so that the face's eyes and mouth correspond to the center of the screen according to the determined face direction; And
Generating a plurality of case measurements for the user's face using the converted face image
Distributed identification method based on facial recognition technology comprising a.
상기 안면 이미지를 프레임 단위로 미리 준비된 학습 데이터와의 유사거리를 산출하는 단계는,
상기 학습 데이터에서 X,Y,Z 축 상에서 방향이 전환되는 피사체의 복수의 안면각도에 따른 안면 데이터를 학습 모델에 적용하는 단계
를 포함하는 안면인식 기술 기반 분산화된 신원증명 방법.The method of claim 7,
In the step of calculating the similar distance to the learning data prepared in advance by the frame unit in the face image,
Applying facial data according to a plurality of facial angles of a subject whose direction is changed on the X, Y, and Z axes in the learning data to the learning model
Distributed identification method based on facial recognition technology comprising a.
상기 신원증명 서버가 상기 사용자 단말에 FIDO 등록 완료를 회신하는 단계 이후,
상기 사용자 단말이 사용자의 안면을 인식하여 인증정보를 통해 사용자 로컬 인증을 수행하는 단계;
상기 사용자 단말이 상기 신원증명 서버에 신원증명을 요청하는 단계;
상기 신원증명 서버가 상기 블록체인 네트워크에 저장된 FIDO 목록을 조회하여 사용자의 등록 여부를 확인하는 단계;
상기 신원증명 서버가 해당 사용자의 FIDO 정보를 확인하고, 상기 사용자 단말에 토큰을 전송하여 FIDO 인증을 요청하는 단계;
상기 사용자 단말이 저장소에 저장된 개인키를 통해 토큰에 서명을 수행하는 단계;
상기 사용자 단말이 상기 신원증명 서버에 서명된 토큰을 전송하여 FIDO 인증을 회신하는 단계;
상기 신원증명 서버가 해당 사용자에 대하여 FIDO 정보에 포함된 공개키를 이용하여 서명을 검증하는 단계; 및
정상인증이 완료되면, 상기 신원증명 서버가 상기 사용자 단말에 FIDO 인증 성공을 보고하는 단계
를 포함하는 안면인식 기술 기반 분산화된 신원증명 방법.The method of claim 7,
After the ID server returns the FIDO registration completion to the user terminal,
The user terminal recognizing the user's face and performing user local authentication through authentication information;
Requesting an identification certificate from the user terminal by the user terminal;
Confirming whether the user is registered by querying the FIDO list stored in the blockchain network by the identification server;
Checking, by the identity verification server, FIDO information of the corresponding user and sending a token to the user terminal to request FIDO authentication;
The user terminal signing a token through a private key stored in the storage;
The user terminal sending a signed token to the identification server to return a FIDO authentication;
Verifying a signature using the public key included in the FIDO information for the user by the identity verification server; And
When normal authentication is completed, the identity authentication server reports the success of FIDO authentication to the user terminal.
Distributed identification method based on facial recognition technology comprising a.
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