KR102194566B1 - Apparatus and method for multiple biometric authentication - Google Patents
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Abstract
본 발명은 다중 생체 인증 장치 및 방법에 관한 것으로, 보다 상세하게는 생체 인증에 있어서 지문, 안면 또는 홍채를 이용한 방법에 위조가 거의 불가능한 손목 정맥 패턴을 추가로 생체 인증을 하는 다중 생체 인증 장치 및 방법에 관한 것이다. 본 발명의 일 실시 예에 따르면, 다중 생체 인증 장치 및 방법은 다중의 생체 인증을 통해 보안성과 인식율이 높일 수 있고, 주기적인 생체 인증 정보 갱신을 통해 사용자의 편리성도 높일 수 있다.The present invention relates to a multi-biometric authentication apparatus and method, and more particularly, a multi-biometric authentication apparatus and method for additionally performing biometric authentication with a wrist vein pattern that is almost impossible for forgery to a method using a fingerprint, face, or iris in biometric authentication. It is about. According to an embodiment of the present invention, a multi-biometric authentication device and method can increase security and recognition rate through multiple biometric authentication, and increase user convenience through periodic biometric authentication information renewal.
Description
본 발명은 생체 인증 장치 및 방법에 관한 것으로, 보다 상세하게는 복수의 스마트 기기를 이용하여 편리하고 인식율과 보안성이 높은 다중 생체 인증을 수행하고 그 인증을 유지시키는 장치 및 방법에 관한 것이다.The present invention relates to a biometric authentication apparatus and method, and more particularly, to an apparatus and method for performing multi-biometric authentication with high recognition rate and security, and maintaining the authentication by using a plurality of smart devices.
생체 인식은 지문, 홍채, 안면 등을 이용한 인식 방법으로 사용자를 효과적으로 구별할 수 있는 고유한 행동학적 또는 생물학적 요소를 고려하여 정량적으로 데이터의 특징을 분석하여 사용자를 확인하는 방법이다. 지문은 위변조가 비교적 쉬고 오인식율이 높은 편이고, 홍채의 경우로 식별 성능이 뛰어나지만 콘택트 렌즈 착용이나 각도와 거리가 맞지 않은 경우 인증이 되지 않는 사례가 많다. Biometric recognition is a method of identifying a user by quantitatively analyzing data characteristics in consideration of unique behavioral or biological factors that can effectively distinguish a user by using a fingerprint, iris, face, etc. Fingerprints are relatively easy for forgery and alteration and have a high misrecognition rate, and although the iris has excellent identification performance, there are many cases where authentication is not possible when contact lenses are worn or the angle and distance are not correct.
또한 보안성과 인식율을 높이기 위해 다중 생체 인식을 사용하면 비용이 발생하고, 인증 시 마다 각 인증 장치에 매번 새롭게 인증을 거쳐야 하는 사용자의 번거로움도 추가된다. 그러한 이유로 현재까지는 단일 생체 인증이 주로 상용화 되어 있다.In addition, if multiple biometrics are used to increase security and recognition rate, costs are incurred, and the hassle of a user having to newly authenticate each authentication device each time is added. For that reason, up to now, single biometric authentication is mainly commercialized.
본 발명의 배경기술은 대한민국 공개특허 제10-2017-0017588호에 개시되어 있다.Background art of the present invention is disclosed in Korean Patent Application Publication No. 10-2017-0017588.
본 발명은 다중 생체 인증을 통해 인식율과 보안성이 높은 다중 생체 인증 장치 및 방법을 제공한다.The present invention provides a multi-biometric authentication apparatus and method with high recognition rate and security through multi-biometric authentication.
본 발명은 주기적인 생체 인증 정보를 갱신하여 생체 인증 유지가 편리한 다중 생체 인증 장치 및 방법을 제공한다.The present invention provides a multi-biometric authentication apparatus and method that is convenient to maintain biometric authentication by periodically updating biometric authentication information.
본 발명의 일 측면에 따르면, 다중 생체 인증 장치를 제공한다. According to an aspect of the present invention, a multi-biometric authentication device is provided.
본 발명의 일 실시예에 따른 생체 정보를 인식하는 생체 인식부, 생체 정보에서 생체 특정 정보를 추출하여 등록하는 생체 특징 등록부, 생체 정보와 등록된 생체 정보의 유사도를 산출하는 유사도 산출부, 유사도로 본인 여부를 판별하는 판별부, 데이터를 송수신하는 통신부 및 심박수를 측정하는 심박수 확인부를 포함하는 생체 인증 장치를 포함할 수 있다.A biometric recognition unit for recognizing biometric information according to an embodiment of the present invention, a biometric feature registration unit for extracting and registering biometric specific information from the biometric information, a similarity calculation unit for calculating the similarity between the biometric information and the registered biometric information, and a degree of similarity It may include a biometric authentication device including a determination unit for determining whether the user is a person, a communication unit for transmitting and receiving data, and a heart rate check unit for measuring a heart rate.
본 발명의 다른 일 측면에 따르면, 다중 생체 인증 방법 및 이를 실행하는 컴퓨터 프로그램이 기록된 컴퓨터가 판독 가능한 기록매체를 제공한다.According to another aspect of the present invention, there is provided a multi-biometric authentication method and a computer-readable recording medium in which a computer program for executing the same is recorded.
본 발명의 일 실시예에 따른 방법 및 기록매체는 생체 정보를 취득하는 단계, 취득한 생체 정보에서 취득 생체 특징 정보를 추출하는 단계, 기 등록 생체 특징 정보와 취득 생체 특징 정보를 이용하여 유사도를 산출하는 단계 및 유사도로 인증 요구 생체 정보의 본인 여부를 판별하는 단계를 포함할 수 있다.A method and a recording medium according to an embodiment of the present invention include obtaining biometric information, extracting acquired biometric characteristic information from the obtained biometric information, and calculating similarity using previously registered biometric characteristic information and acquired biometric characteristic information. It may include the step of determining whether the authentication request biometric information is the identity of the user with the step and similarity.
본 발명의 일 실시 예에 따르면, 널리 상용되고 있는 스마트 기기를 이용한 생체 인증 방법에 위변조가 불가능하다고 알려진 손목 정맥 패턴을 이용하여 인식율과 보안성을 높일 수 있다. 또한 기존에 인증 가능한 스마트 기기에 추가로 생체 인식이 가능한 착용형 밴드 또는 시계를 이용할 수 있어 비용을 줄일 수도 있다. According to an embodiment of the present invention, recognition rate and security can be improved by using a wrist vein pattern known to be impossible for forgery or alteration in a biometric authentication method using a widely used smart device. In addition, it is possible to reduce costs by using a wearable band or watch capable of biometric recognition in addition to a smart device capable of authentication.
본 발명의 일 실시 예에 따르면, 주기적으로 생체 인증 정보를 갱신하여 생체 인증을 유지하므로 보안성을 높이면서 사용자의 편리성도 함께 높일 수 있다. According to an embodiment of the present invention, since biometric authentication is maintained by periodically updating biometric authentication information, it is possible to increase security and user convenience.
도 1 및 도2는 본 발명의 일 실시 예에 따른 다중 생체 인증 장치를 설명하는 도면.
도 3는 본 발명의 일 실시 예에 따른 다중 생체 인증 장치가 최초 생체 정보를 등록하는 방법을 나타낸 흐름도.
도 4은 본 발명의 일 실시 예에 따른 다중 생체 인증 장치가 수행하는 인증과정을 나타낸 흐름도.
도 5는 본 발명의 일 실시 예에 따른 다중 생체 인증 장치(10)를 나타낸 일례.1 and 2 are diagrams illustrating a multi-biometric authentication device according to an embodiment of the present invention.
3 is a flowchart illustrating a method of registering initial biometric information by a multi-biometric authentication device according to an embodiment of the present invention.
4 is a flowchart showing an authentication process performed by a multi-biometric authentication device according to an embodiment of the present invention.
5 is an example showing a
본 발명은 다양한 변경을 가할 수 있고 여러 가지 실시 예를 가질 수 있는 바, 특정 실시 예들을 도면에 예시하고 이를 상세한 설명을 통해 상세히 설명하고자 한다. 그러나, 이는 본 발명을 특정한 실시 형태에 대해 한정하려는 것이 아니며, 본 발명의 사상 및 기술 범위에 포함되는 모든 변경, 균등물 내지 대체물을 포함하는 것으로 이해되어야 한다. 본 발명을 설명함에 있어서, 관련된 공지 기술에 대한 구체적인 설명이 본 발명의 요지를 불필요하게 흐릴 수 있다고 판단되는 경우 그 상세한 설명을 생략한다. 또한, 본 명세서 및 청구항에서 사용되는 단수 표현은, 달리 언급하지 않는 한 일반적으로 "하나 이상"을 의미하는 것으로 해석되어야 한다.In the present invention, various modifications may be made and various embodiments may be provided. Specific embodiments are illustrated in the drawings and will be described in detail through detailed description. However, this is not intended to limit the present invention to a specific embodiment, it is to be understood to include all changes, equivalents, and substitutes included in the spirit and scope of the present invention. In describing the present invention, when it is determined that a detailed description of a related known technology may unnecessarily obscure the subject matter of the present invention, a detailed description thereof will be omitted. In addition, the singular expressions used in the specification and claims are to be construed as meaning “one or more” in general, unless otherwise stated.
이하, 본 발명의 바람직한 실시 예를 첨부도면을 참조하여 상세히 설명하기로 하며, 첨부 도면을 참조하여 설명함에 있어, 동일하거나 대응하는 구성 요소는 동일한 도면번호를 부여하고 이에 대한 중복되는 설명은 생략하기로 한다.Hereinafter, preferred embodiments of the present invention will be described in detail with reference to the accompanying drawings, and in the description with reference to the accompanying drawings, the same or corresponding components are assigned the same reference numbers, and redundant descriptions thereof will be omitted. To
도 1 및 도2는 본 발명의 일 실시 예에 따른 다중 생체 인증 장치의 구성도이다.1 and 2 are configuration diagrams of a multi-biometric authentication device according to an embodiment of the present invention.
도 1을 참조하면, 다중 생체 인증 장치(10)는 복수의 생체 인식 정보를 이용하여 개인 인증을 하므로 인증의 신뢰도를 높인다. 다중 생체 인증 장치(10)는 복수 개의 생체 인식 모듈을 포함한다. 복수개의 생체 인식 모듈은 편의상 제1 인증 모듈(100)과 제2인증 모듈(200)로 설명하도록 한다. 각 생체 인증 모듈은 각각 다른 생체 정보를 인식하는 센서를 포함하여 다중으로 생체 인증이 가능하다. 예를 들면 제1인증 모듈(100)은 접촉 또는 비접촉형 생체 인식 센서를 포함하여 홍채, 안면 또는 지문 등의 인식이 가능한 스마트 폰과 같은 스마트 기기일 수 있다. 제2인증 모듈(200)은 손목밴드 또는 시계에 부착된 착용형 생체 인식 센서로 손목 정맥 패턴을 인식할 수 있는 스마트 기기일 수 있다. Referring to FIG. 1, since the
도2를 참조하면, 다중 생체 인증 장치(10)는 제1인증 모듈(100)은 제1 인식부(110), 생체 정보 등록부(120), 유사도 산출부(130), 통신부(140) 및 판별부(150)를 포함한다. Referring to FIG. 2, in the
제1 인식부(110)는 다양한 생체 인식 센서를 통해 개인 인증을 위한 생체 정보를 취득한다. 제 1인증 모듈(100)은 홍채, 안면 또는 지문 등의 생체 정보를 취득할 수 있다.The
생체 정보 등록부(120)는 최초 인증 시 취득한 생체 정보를 등록한다. 제1인식부(110)에서 취득한 생체 정보에서 생체 정보의 특징을 추출하여 이를 전산화한다. 예를 들면 제1인식부(110)는 취득한 생체 정보 중 특징만을 추출하고 추출된 특징 정보를 이진화 또는 암호화 등으로 전산화를 거쳐 저장할 수 있다. 생체 정보의 특징을 추출하여 전산화함으로 악의적인 의도로 정보가 유출되더라도 완전한 생체정보로 복원하는 것은 불가능하다.The biometric
유사도 산출부(130)는 취득한 생체 정보와 생체 정보 등록부(120)에 등록된 생체 정보를 비교하여 유사도를 산출한다. The
통신부(140)는 무선통신을 이용하여 제1인증 모듈(100)과 제2인증 모듈(200)이 서로 송수신할 수 있도록 한다. 통신부(140)는 근거리 무선통신 기술 중 P2P모드를 이용하여 데이터 전송속도와 보안성을 높일 수 있다. 예를 들면 통신부(140)는 제1인증모듈(100)을 포함한 스마트 폰을 타인이 취득 또는 도난 상태에서 금융거래를 위한 개인 인증을 요청하는 경우 인증을 거부할 수 있다. The
판별부(150)는 산출한 유사도가 미리 정해진 임계값을 넘는 경우 본인으로 판별한다. 제1인증 모듈(100)은 개인 인증 시 제2 인증 모듈(200)에서 취득한 생체 정보와 등록된 생체 정보의 유사도를 요청할 수 있다 판별부(150)는 전송받은 제2인증 모듈(200)의 생체 유사도와 제1인증 모듈(100)의 생체 유사도를 정규화(Normalization) 한다. 예를 들면 판별부(150)는 최소-최대(Min-Max) 정규화 방법을 이용하여 각각의 유사도를 0과 1사이의 상대값으로 변환할 수 있다. 또한 판별부(150)는 생체 정보 유사도 패턴을 학습하고 본인 인증 성공 및 실패여부를 구분하기 위해 서포트 벡터 머신(SVM: Support Vector Machine) 기계학습 모델을 이용할 수 있다. 서포트 벡터 머신(SVM)모델은 패턴 알고리즘 이론으로 두 가지 혼재된 값을 구분할 때 매우 유용한 방법이다. 판별부(500)는 제1인증 모듈(100)과 제2인증 모듈(200)에서 각각 산출된 유사도를 정규화하고 하나의 벡터값으로 계산하여 미리 설정된 임계값을 넘으면 등록된 정보와 입력된 정보가 일치한다고 판단한다. 또는 제1인증 모듈(100)과 제2인증 모듈(200)의 임계값을 달리하여 각각 산출된 유사도를 개별로 임계값과 비교할 수도 있다. 예를 들면 판별부는 제1인증 모듈(100)과 제2 인증 모듈(200)의 유사도가 각각의 정해진 임계값을 넘으면 생체 정보가 일치한다고 판단할 수도 있다.When the calculated similarity exceeds a predetermined threshold, the
제2 인증 모듈(200)은 손목 정맥 패턴 생체 정보를 취득하는 손목밴드 또는 시계형 착용형 생체 인식 장치이다. 예를 들면 제2인증 모듈(200)은 심박 센서로 사용되는 심박(PPG:Photoplethysmo-graphy) 센서와 손목정맥 패턴 인식 센서를 포함할 수 있다. 제2인증 모듈(200)은 심박(PPG) 센서로 심박수를 확인하여 제2인증 모듈(200)이 착용자에게 해체된 상태이거나 이상 심박일 때는 생체 정보 인식을 거부할 수 있다. 제2인증 모듈(200)은 제2 인식부(210), 생체 정보 등록부(220), 유사도 산출부(230), 통신부(240) 및 심박수 확인부(250)를 포함한다.The
제2인식부(210)는 손목 정맥 패턴 생체 정보를 취득한다. 제2 인식부(210)는 항시 손목에 접촉된 상태로 손목 정맥 패턴 정보를 기 설정된 주기로 취득하여 갱신한다. 또는 제 2인식부(210)는 사용자의 조작이나 제1 인증 모듈(100)의 요청에 의해 손목 패턴 정보를 갱신할 수도 있다. 제2인증부(210)는 주기적으로 생체 정보를 갱신하므로 제1 인증 모듈(100)이 인증정보를 요청할 때 취득된 최신 생체 인식 정보를 바로 전송한다. 제 2 인식부(210)는 손목 정맥 패턴을 취득하기 위해 스캐너의 원리를 이용한 라인스캐너(270)를 이용할 수 있다. 라인스캐너(270)는 적외선 조명을 이용하여 카메라가 이동을 하면서 손목 정맥의 패턴을 취득할 수 있다. 예를 들면 밴드의 시계의 뒷면에 창작되어 적외선을 이용해 손목 정맥의 패턴을 취득할 수 있다.The
생체 정보 등록부(220)는 최초 인증 시 취득한 생체 정보를 등록한다. 생체 정보 등록부(220)는 제2 인식부(210)가 착용자의 손목을 따라 이동하거나 손목을 중심으로 회전이 가능하므로 착용위치에 따라 여러 각도에서 손목 정맥을 스캔하여 등록한다. 자세히 설명하면, 최초 인증 시 다양한 각도의 손목 정맥 패턴을 저장하여 착용자의 손목 정맥 패턴과 기 등록된 사용자의 손목 정맥 패턴의 인식 위치에 따른 불일치 정도를 줄일 수 있다.The biometric
유사도 산출부(230)는 개인 인증 요구가 있을 때 제1 인증 모듈(100) 및 제2인증 모듈(200)에서 각각 취득한 생체 정보와 각 생체 인식 장치에 등록된 생체 정보와의 유사도를 산출한다. 제2 인증 모듈(200)은 정해진 주기마다 생체 정보를 갱신하여 유사도를 산출하므로 제1인증 모듈(100)의 인증 요청으로부터 즉시 유사도 전송이 가능하다. 또한 제2인증 모듈(200)은 기 지정된 주기마다 손목 정맥 패턴 인증을 갱신하여 제1인증 모듈(100)의 인증 요청 시 사용자가 직접 인증 행위를 해야하는 번거로움과 오인식에 대한 불편을 감소시킨다. 제2인증 모듈(200)은 손목으로부터 해체되지만 않으면 인증이 자동으로 갱신되어 사용자 편리성을 증대할 수 있다. The
통신부(240)는 무선통신을 이용하여 제1인증 모듈(100)과 제2인증 모듈(200)이 서로 송수신할 수 있도록 한다. 통신부(240)는 제2 인증 모듈(200)의 생체 유사도 결과를 제1인증 모듈(100)로 전송한다. 통신부(240)는 제1 인증 모듈(100)의 생체 정보 일치 또는 불일치 정보 즉, 생체 판별여부를 제2 인증 모듈(200)로 전송한다. 통신부(2400)는 제2 인증 모듈(200)가 정해진 주기에 따라 취득한 생체 정보가 기 등록된 정보와 불일치하는 경우 제1 인증 모듈(100)에 불일치 정보를 전송하여 사용자에게 알린다. 통신부(240)는 근거리 무선통신 기술 중 P2P모드를 이용하여 데이터 전송속도와 보안성을 높일 수 있다.The
심박수 확인부(250)는 심박(PPG) 센서로 측정한 심박정보를 수집하여 사용자의 안정 심박 범위를 계산한다. 심박수 확인부(250)는 제2인식부(210)가 손목 패턴 생체 인증을 할 때 안정 심박 범위를 벗어나면 위조 생체 정보로 인식한다. 심박수 확인부(250)는 위조 생체 정보임이 확인되면 인증을 거부하고 제1인증 모듈(100)로 위조 생체 정보임을 통보하고 인증 거부 정보를 전달한다. 즉, 제2인증 모듈(200)은 안정 심박 범위 내에 있는 경우에만 손목 정맥 패턴 정보를 갱신한다.The heart
도 3은 본 발명의 일 실시 예에 따른 다중 생체 인증 장치가 최초 생체 정보 를 등록하는 방법을 나타낸 흐름도이다.3 is a flowchart illustrating a method of registering initial biometric information by a multi-biometric authentication device according to an embodiment of the present invention.
도 3 을 참조하면, 단계S210에서 다중 생체 인증 장치(10)는 생체 인식 센서인 제1인식부(110) 및 제2인식부(210)를 통해 생체 정보를 취득한다. 제1인식부(110) 및 제2인식부(210)는 생체 정보 촬영 시 여러 번 촬영하여 조금씩 다른 다양한 각도와 위치의 생체 정보를 취득하여 생체 인식 위치에 따른 오인율을 줄인다.Referring to FIG. 3, in step S210, the
단계 S220에서 다중 생체 인증 장치(10)는 취득된 생체 정보의 특징을 추출한다. 다중 생체 인증 장치(10)는 생체 정보의 특징을 추출해 전산화하여 저장하므로 생체 정보 데이터를 효율적으로 관리할 수 있고, 완전한 생체 정보가 아니므로 유출된다 하더라도 완전한 생체 정보로 복원이 불가능하므로 보안성을 높일 수 있다. 예를 들면 다중 생체 인증 장치(10)는 지문의 경우 분기점, 끝 점의 위치, 홍채의 경우 홍채의 모양 및 정맥의 경우 뻗어 나가는 모양 등 개인을 식별할 수 있는 특징을 추출할 수 있다. In step S220, the
단계 S230에서 다중 생체 인증 장치(10)는 개인 식별이 가능한 특징만을 추출한 생체 특정 정보를 등록한다. 다중 생체 인증 장치(10)는 생체 정보의 인식 위치에 따른 오인율을 줄이기 위해 다양한 각도와 위치에서 취득한 복수의 생체 정보를 이용하여 특징을 추출하고 등록한다. 등록된 복수의 생체 특징 정보는 이후 생체 인증 시 입력된 생체 정보와 비교하여 본인 판별을 하는 기준이 된다.In step S230, the
도 4는 본 발명의 일 실시 예에 따른 다중 생체 인증 장치가 수행하는 인증과정을 나타낸 흐름도이다.4 is a flowchart illustrating an authentication process performed by a multi-biometric authentication device according to an embodiment of the present invention.
도 4을 참조하면, 인증요청이 시작되면 다중 생체 인증 장치(10)는 단계 S310에서 제1인증 모듈(100)이 제2인증 모듈(200)에 생체 인식 정보를 요청한다. Referring to FIG. 4, when an authentication request starts, the
단계 S311에서 다중 생체 인증 장치(10)는 제1인식부(110)를 이용해 생체 정보를 취득한다.In step S311, the
단계 S313에서 다중 생체 인증 장치(10)는 생체 정보에서 특징만을 추출한다.In step S313, the
단계 S315에서 다중 생체 인증 장치(10)는 기 등록된 생체 특징 정보와 인증 요구 생체 특징 정보를 비교하여 유사도를 산출한다.In step S315, the
단계 S320에서 다중 생체 인증 장치(10)는 제2인증 모듈(200)은 요청에 따라 생체 인식을 시작한다. 예를 들면 제2인증 모듈(200)은 손목 정맥 패턴을 취득하기 위한 착용형 생체 인식 센서를 포함한다.In step S320, the
단계 S321에서 다중 생체 인증 장치(10)는 제2인증 모듈(200) 착용자의 심박수를 확인한다. 다중 생체 인증 장치(10)는 심박수가 기 등록된 안정 범위에 속한다면 생체 인식을 계속 진행하고 안정 범위를 벗어나면 위조 사용자 또는 제2인증 모듈(200)에 착용자로부터 해체된 것으로 판단하고 생체 인식을 중단하고 제1인증 모듈(100)로 생체 인식 거부를 통보한다.In step S321, the
단계 S323에서 다중 생체 인증 장치(10)는 제2인식부(210)를 이용해 생체 정보인 손목 정맥 정보를 취득한다.In step S323, the
단계 S325에서 다중 생체 인증 장치(10)는 취득한 생체 정보에서 특징을 추출한다.In step S325, the
단계 S327에서 다중 생체 인증 장치(10)는 기 등록된 생체 특징 정보와 취득한 생체 특징 정보를 비교하여 유사도를 산출하여 판별부(150)에 전송한다.In step S327, the
단계 S330에서 다중 생체 인증 장치(10)는 제1인증 모듈(100)에서 산출한 유사도와 제2인증 모듈(200)에서 수신한 유사도를 이용하여 미리 설정된 임계값과 비교한다. 다중 생체 인증 장치(10)는 유사도가 임계값을 넘으면 등록 생체 정보와 취득 생체 정보가 일치하는 것으로 보고 취득 생체 정보에 대해 본인으로 판별한고, 임계값보다 적으면 타인으로 판별한다.In step S330, the
단계 S340에서 다중 생체 인증 장치(10)는 제2인증 모듈(200)에 본인 판별 여부를 전송한다.In step S340, the
도 5는 본 발명의 일 실시 예에 따른 다중 생체 인증 장치(10)의 일례이다. 도 5를 자세히 설명하면 다중 생체 인증 장치(10)의 제2인증 모듈(200)에 대한 일례이다.5 is an example of a
도 5를 참조하면, 다중 생체 인증 장치(10)의 제2인증 모듈(200)은 밴드 또는 시계와 같은 착용형 모듈로 신체에 접촉되는 뒷면을 활용한다. 다중 생체 인증 장치(10)는 라인스캐너(270)와 심박(PPG) 센서(260)를 포함한다. 다중 생체 인증 장치(10)는 신체 접촉면에 삽입되어 있어 착용하고 있는 동안에는 주기적으로 생체 정보를 갱신한다. 다중 생체 인증 장치(10)는 별도의 사용자 작업없이 주기적 생체 정보 갱신을 통해 생체 인증 정보를 유지할 수 있다. 다중 생체 인증 장치(10)는 생체 인증 요청 시 생체 인증 유지 정보를 바로 전송하여 생체 인증 시마다 사용자가 직접 생체 인증을 시도할 필요가 없어 사용자의 편리성을 증진시키고 처리 속도도 높일 수 있다.Referring to FIG. 5, the
다중 생체 인식 방법은 다양한 컴퓨터 수단을 통하여 수행될 수 있는 프로그램 명령 형태로 구현되어 컴퓨터 판독 가능 매체에 기록될 수 있다. 컴퓨터 판독 가능 매체는 프로그램 명령, 데이터 파일, 데이터 구조 등을 단독으로 또는 조합하여 포함할 수 있다. 컴퓨터 판독 가능 매체에 기록되는 프로그램 명령은 본 발명을 위하여 특별히 설계되고 구성된 것들이거나 컴퓨터 소프트웨어 분야 당업자에게 공지되어 사용 가능한 것일 수도 있다. 컴퓨터 판독 가능 기록 매체의 예에는 하드 디스크, 플로피 디스크 및 자기 테이프와 같은 자기 매체(magnetic media), CD-ROM, DVD와 같은 광 기록 매체(optical media), 플롭티컬 디스크(floptical disk)와 같은 자기-광 매체(magneto-optical media) 및 롬(ROM), 램(RAM), 플래시 메모리 등과 같은 프로그램 명령을 저장하고 수행하도록 특별히 구성된 하드웨어 장치가 포함된다. 또한 상술한 매체는 프로그램 명령, 데이터 구조 등을 지정하는 신호를 전송하는 반송파를 포함하는 광 또는 금속선, 도파관 등의 전송 매체일 수도 있다. 프로그램 명령의 예에는 컴파일러에 의해 만들어지는 것과 같은 기계어 코드 뿐만 아니라 인터프리터 등을 사용해서 컴퓨터에 의해서 실행될 수 있는 고급 언어 코드를 포함한다. 상술한 하드웨어 장치는 본 발명의 동작을 수행하기 위해 하나 이상의 소프트웨어 모듈로서 작동하도록 구성될 수 있으며, 그 역도 마찬가지이다.The multi-biometric recognition method may be implemented in the form of program instructions that can be executed through various computer means and recorded in a computer-readable medium. The computer-readable medium may include program instructions, data files, data structures, and the like alone or in combination. Program instructions recorded on a computer-readable medium may be specially designed and configured for the present invention, or may be known to and usable by those skilled in the computer software field. Examples of computer-readable recording media include magnetic media such as hard disks, floppy disks, and magnetic tapes, optical media such as CD-ROMs and DVDs, and magnetic media such as floptical disks. -Includes magneto-optical media and hardware devices specially configured to store and execute program instructions, such as ROM, RAM, flash memory, and the like. Further, the above-described medium may be a transmission medium such as an optical or metal wire, a waveguide including a carrier wave for transmitting a signal specifying a program command, a data structure, or the like. Examples of program instructions include not only machine language codes such as those produced by a compiler, but also high-level language codes that can be executed by a computer using an interpreter or the like. The above-described hardware device may be configured to operate as one or more software modules to perform the operation of the present invention, and vice versa.
이제까지 본 발명에 대하여 그 실시 예들을 중심으로 살펴보았다. 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자는 본 발명이 본 발명의 본질적인 특성에서 벗어나지 않는 범위에서 변형된 형태로 구현될 수 있음을 이해할 수 있을 것이다. 그러므로 개시된 실시 예들은 한정적인 관점이 아니라 설명적인 관점에서 고려되어야 한다. 본 발명의 범위는 전술한 설명이 아니라 특허청구범위에 나타나 있으며, 그와 동등한 범위 내에 있는 모든 차이점은 본 발명에 포함된 것으로 해석되어야 할 것이다.So far, the present invention has been looked at around the embodiments. Those of ordinary skill in the art to which the present invention pertains will be able to understand that the present invention can be implemented in a modified form without departing from the essential characteristics of the present invention. Therefore, the disclosed embodiments should be considered from an illustrative point of view rather than a limiting point of view. The scope of the present invention is shown in the claims rather than the foregoing description, and all differences within the scope equivalent thereto should be construed as being included in the present invention.
10: 생체 인증 장치
100: 제1인증 모듈
110: 제1인식부
120: 생체 정보 등록부
130: 유사도 산출부
140: 통신부
150: 판별부
200: 제2인증 모듈
210: 제2 인식부
220: 생체 정보 등록부
230: 유사도 산출부
240: 통신부
250: 심박수 확인부
260: 심박 센서
270: 라인스캐너10: biometric authentication device
100: first authentication module
110: first recognition unit
120: biometric information register
130: similarity calculation unit
140: communication department
150: determination unit
200: second authentication module
210: second recognition unit
220: biometric information register
230: similarity calculation unit
240: communication department
250: heart rate check unit
260: heart rate sensor
270: line scanner
Claims (11)
생체 정보를 인식하는 생체 인식부;
상기 생체 정보에서 생체 특정 정보를 추출하여 등록하는 생체 특징 등록부;
상기 생체 정보와 등록된 생체 정보의 유사도를 산출하는 유사도 산출부;
상기 유사도로 본인 여부를 판별하는 판별부;
데이터를 송수신하는 통신부; 및
심박수를 측정하는 심박수 확인부를 포함하되,
상기 생체 인식부는
비접촉형 또는 접촉형 생체 인식 센서를 포함하는 제1인식부; 및
손목 정맥 패턴 인식 센서 및 심박 센서(PPG센서)를 포함하는 제2인식부를 특징으로 하고,
상기 제2인식부는
정해진 주기마다 생체 정보를 갱신하고,
상기 유사도 산출부는
상기 제2인식부가 주기적으로 생체 정보를 갱신하면 유사도도 갱신하고,
상기 유사도 산출부는
상기 생체 특징 등록부에 등록된 생체 특징 정보와 상기 생체 인식부에서 취득한 생체 정보에서 추출한 생체 특징 정보를 서포트 벡터 머신 모델을 이용하여 유사도 산출을 하는 것을 특징으로 하고,
상기 판별부는
상기 유사도를 최소-최대(Min-Max) 정규화 방법을 이용하여 정규화하고,
상기 정규화한 유사도가 미리 지정된 임계값을 넘는 경우 본인 인증을 성공한 것으로 판단하는 것을 특징으로 하되,
상기 제1인식부가 취득한 생체 정보의 유사도와 상기 제2인식부가 취득한 생체 정보의 유사도를 하나의 벡터값으로 산출하여 미리 지정된 임계값과 비교하거나 각각의 유사도를 개별로 미리 지정된 임계값과 비교하여 일치 여부를 판단하고,
상기 심박수 확인부는
착용자의 심박수를 확인하여 안정 심박 범위를 산출하고,
상기 생체 인식부는 상기 안정 심박 범위에서만 생체 정보를 인식하는 것을 특징으로 하는 다중 생체 인증 장치.
In the multi-biometric authentication device,
A biometric recognition unit for recognizing biometric information;
A biometric feature registration unit that extracts and registers biometric specific information from the biometric information;
A similarity calculation unit for calculating a similarity between the biometric information and the registered biometric information;
A determination unit that determines whether the person is the person with the similarity;
A communication unit for transmitting and receiving data; And
Including a heart rate check unit for measuring the heart rate,
The biometric recognition unit
A first recognition unit including a non-contact type or a contact type biometric sensor; And
It features a second recognition unit including a wrist vein pattern recognition sensor and a heart rate sensor (PPG sensor),
The second recognition unit
Biometric information is updated every set period,
The similarity calculation unit
When the second recognition unit periodically updates the biometric information, the similarity is also updated,
The similarity calculation unit
The biometric characteristic information registered in the biometric characteristic registration unit and the biometric characteristic information extracted from the biometric information acquired by the biometric identification unit are calculated using a support vector machine model,
The determination unit
Normalize the similarity using a min-max normalization method,
When the normalized similarity exceeds a predetermined threshold, it is characterized in that it is determined that the identity verification has been successful,
The similarity of the biometric information acquired by the first recognition unit and the similarity level of the biometric information acquired by the second recognition unit are calculated as a single vector value and compared with a predetermined threshold value, or each similarity level is compared with a predetermined threshold value. Judge whether or not,
The heart rate check unit
Check the wearer's heart rate to calculate the stable heart rate range,
The biometric recognition unit, wherein the biometric information is recognized only in the stable heart rate range.
상기 통신부는
근거리 무선 통신(NFC)을 이용하는 것을 특징으로 하는 다중 생체 인증 장치.
The method of claim 1,
The communication unit
A multi-biometric authentication device, characterized in that it uses short-range wireless communication (NFC).
생체 정보를 취득하는 단계;
상기 취득한 생체 정보에서 취득 생체 특징 정보를 추출하는 단계;
기 등록 생체 특징 정보와 상기 취득 생체 특징 정보를 이용하여 유사도를 산출하는 단계; 및
상기 유사도로 인증 요구 생체 정보의 본인 여부를 판별하는 단계를 포함하되,
심박수를 측정하여 기 등록된 안정 범위에 속하는지 확인하고, 상기 안정 범위에 있는 경우에만 생체 정보 인식을 진행하는 심박수를 확인하는 단계를 더 포함하고,
상기 생체 정보를 인식하는 단계는
제1인식부는 비접촉형 또는 접촉형 생체 인식 센서를 포함하고,
제2인식부는 손목 정맥 패턴 인식 센서 및 심박 센서(PPG센서)를 포함하고,
상기 제2인식부는
정해진 주기마다 생체 정보를 갱신하고,
상기 기 등록 생체 특징 정보와 상기 취득 생체 특징 정보를 이용하여 유사도를 산출하는 단계는
서포트 벡터 머신 모델을 이용하여 유사도 산출을 하는 것을 특징으로 하고,
상기 유사도로 인증 요구 생체 정보의 본인 여부를 판별하는 단계는
상기 유사도를 최소-최대(Min-Max) 정규화 방법을 이용하여 정규화하고, 상기 정규화한 유사도가 미리 지정된 임계값을 넘는 경우 본인 인증을 성공한 것으로 판단하는 것을 특징으로 하고,
상기 제2인식부가 주기적으로 생체 정보를 갱신하면 유사도도 갱신하고,
상기 제1인식부가 취득한 생체 정보의 유사도와 상기 제2인식부가 취득한 생체 정보의 유사도를 하나의 벡터값으로 산출하여 미리 지정된 임계값과 비교하거나 각각의 유사도를 개별로 미리 지정된 임계값과 비교하여 일치 여부를 판단하는 다중 생체 인증 방법.
In the multi-biometric authentication method,
Acquiring biometric information;
Extracting acquired biometric characteristic information from the acquired biometric information;
Calculating a similarity by using pre-registered biometric characteristic information and the acquired biometric characteristic information; And
Including the step of determining whether the identity of the authentication request biometric information with the similarity,
Measuring the heart rate to check whether it belongs to a pre-registered stable range, further comprising the step of confirming a heart rate for recognizing biometric information only when it is in the stable range,
Recognizing the biometric information
The first recognition unit includes a non-contact type or contact type biometric sensor,
The second recognition unit includes a wrist vein pattern recognition sensor and a heart rate sensor (PPG sensor),
The second recognition unit
Biometric information is updated every set period,
The step of calculating a similarity using the previously registered biometric characteristic information and the acquired biometric characteristic information
It is characterized in that the similarity is calculated using a support vector machine model,
The step of determining whether the biometric information requested for authentication by the degree of similarity is the person
The similarity is normalized using a min-max normalization method, and when the normalized similarity exceeds a predetermined threshold, it is characterized in that it is determined that the identity authentication has been successful,
If the second recognition unit periodically updates the biometric information, the similarity is also updated,
The similarity of the biometric information acquired by the first recognition unit and the similarity level of the biometric information acquired by the second recognition unit are calculated as a single vector value and compared with a predetermined threshold value, or each similarity level is compared with a predetermined threshold value. Multi-biometric authentication method to determine whether or not.
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