KR20090119127A - 얼굴 인식을 이용한 인증 방법 및 장치 - Google Patents

얼굴 인식을 이용한 인증 방법 및 장치 Download PDF

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Abstract

본 발명은 얼굴 인식을 이용한 인증 방법 및 장치에 관한 것이다.
본 발명은 (a) 입력 영상 데이터를 입력받는 단계; (b) 얼굴 검출 알고리즘을 기반으로 한 얼굴 검출 구분자를 이용하여 상기 입력 영상 데이터가 얼굴 영상 또는 비 얼굴 영상인지의 여부를 확인하는 단계; (c) 상기 단계 (b)의 확인 결과, 상기 입력 영상 데이터가 상기 얼굴 영상인 경우, 성인 여부 판별 알고리즘을 기반으로 한 성인 판별 여부 구분자를 이용하여 상기 얼굴 영상이 성인 얼굴 또는 미성년 얼굴인지의 여부를 확인하는 단계; 및 (d) 상기 단계 (c)의 확인 결과, 상기 얼굴 영상이 상기 성인 얼굴인 경우, 성인 인증을 수행하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 얼굴 인식을 이용한 인증 방법을 제공한다.
얼굴 검출, 얼굴 인증, 성인 인증, 영상 인식, 얼굴 영상

Description

얼굴 인식을 이용한 인증 방법 및 장치{Method And Apparatus for Authentication by Using Face Recognition}
본 발명은 얼굴 인식을 이용한 인증 방법 및 장치에 관한 것이다. 더욱 상세하게는 사용자의 얼굴 영상을 피사체로서 촬영한 입력 영상 데이터를 생성하고, 얼굴 검출 알고리즘을 기반으로 한 얼굴 검출 구분자를 이용하여 입력 영상 데이터로부터 얼굴 영상을 추출하고, 성인 여부 판별 알고리즘을 기반으로 한 성인 판별 여부 구분자를 이용하여 추출된 얼굴 영상이 성인 얼굴 또는 미성년 얼굴인지의 여부를 확인하고, 확인 결과 성인 얼굴인 경우, 성인 인증을 수행하기 위한 얼굴 인식을 이용한 인증 방법 및 장치에 관한 것이다.
최근 들어, 컴퓨터, 전자, 통신 기술이 비약적으로 발전함에 따라 사람의 얼굴을 인식하여 처리하는 기술에 대한 관심이 증가하고 있다. 이에 따라, 얼굴 인식을 이용한 출입 통제 시스템, 얼굴 데이터베이스 검색 등의 많은 응용 분야를 적용되어 발전해 가고 있는 추세이다.
종래의 얼굴 추출을 이용한 기술로는 얼굴의 세부 특정 요소를 분석하여 얼 굴 영역을 추출하는 방법이 있다.
즉, 전체 얼굴 영역을 하나의 특징 영역으로 추출하는 방법으로 크게 나누는 방식으로서, 얼굴 요소인 눈, 코, 입 등 상관 관계를 고려하여 위치 특징과 주요 특징점으로 분해함으로 얼굴 영역을 추출하는 데는 높은 안정성을 보이나 알고리즘이 복잡하고 처리시간이 많이 걸리는 문제점이 있다.
또한, 종래의 얼굴 추출을 위한 기술로는 전체 얼굴 영역을 하나의 특징 영역으로 추출하는 방법이 있다.
즉, 전체 얼굴 영역을 하나의 특징 영역으로 추출하는 방법은 개별적인 특징들을 추출하지 않고, 전체 얼굴 영역을 입력패턴으로 처리하는 접근 방법으로서, 단순한 영상에 대해 정확성이 높고 인식 시간이 빠르지만 복잡한 배경을 갖는 영상일 경우에 성능이 저하되는 경향이 있다.
전술한 바와 같이 일반적인 종래의 얼굴 인식 방식은 사용자의 얼굴을 기 등록하고, 등록된 얼굴을 검출하여 인증하는 방식이므로, 기 등록된 사용자만 해당 기술을 이용할 수 있으며, 불특정 다수에게 해당 기술을 적용할 수 없다는 단점이 있었다.
한편, 종래의 성인 인증 방법으로는 사용자가 성인임을 증명하기 위해 본인의 이름, 전화번호, 주소 또는 주민번호 등의 개인 정보를 입력하여 실명을 인증받거나, 주민등록증, 운전면허증, 여권 등의 신분증을 이용하여 성인임을 인증받는 방법이 있었다.
하지만, 이러한 종래의 성인 인증 방법은 사용자가 신분증을 소지하여야만 하는 단점이 있을 뿐만 아니라, 이름, 전화번호, 주소 또는 주민번호 등의 개인 정보가 노출되어 타인에게 개인 정보를 도용당할 수 있는 위험이 있었다.
전술한 문제점을 해결하기 위해 본 발명은, 사용자의 얼굴 영상을 피사체로서 촬영한 입력 영상 데이터를 생성하고, 얼굴 검출 알고리즘을 기반으로 한 얼굴 검출 구분자를 이용하여 입력 영상 데이터로부터 얼굴 영상을 추출하고, 성인 여부 판별 알고리즘을 기반으로 한 성인 판별 여부 구분자를 이용하여 추출된 얼굴 영상이 성인 얼굴 또는 미성년 얼굴인지의 여부를 확인하고, 확인 결과 성인 얼굴인 경우, 성인 인증을 수행하기 위한 얼굴 인식을 이용한 인증 방법 및 장치를 제공하는 데 그 목적이 있다.
전술한 목적을 달성하기 위해 본 발명은, (a) 입력 영상 데이터를 입력받는 단계; (b) 얼굴 검출 알고리즘을 기반으로 한 얼굴 검출 구분자를 이용하여 상기 입력 영상 데이터가 얼굴 영상 또는 비 얼굴 영상인지의 여부를 확인하는 단계; (c) 상기 단계 (b)의 확인 결과, 상기 입력 영상 데이터가 상기 얼굴 영상인 경우, 성인 여부 판별 알고리즘을 기반으로 한 성인 판별 여부 구분자를 이용하여 상기 얼굴 영상이 성인 얼굴 또는 미성년 얼굴인지의 여부를 확인하는 단계; 및 (d) 상기 단계 (c)의 확인 결과, 상기 얼굴 영상이 상기 성인 얼굴인 경우, 성인 인증을 수행하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 얼굴 인식을 이용한 인증 방법을 제공한다.
또한, 본 발명의 다른 목적에 의하면, 피사체를 촬영한 영상을 획득하는 영상 촬영부; 상기 영상 촬영부를 이용하여 입력 영상 데이터를 생성하고, 얼굴 검출 알고리즘을 기반으로 한 얼굴 검출 구분자를 이용하여 상기 입력 영상 데이터가 얼굴 영상 또는 비 얼굴 영상인지의 여부를 확인하고, 확인 결과, 상기 입력 영상 데이터가 상기 얼굴 영상인 경우, 성인 여부 판별 알고리즘을 기반으로 한 성인 판별 여부 구분자를 이용하여 상기 얼굴 영상이 성인 얼굴 또는 미성년 얼굴인지의 여부를 확인하고, 확인 결과, 상기 얼굴 영상이 상기 성인 얼굴인 경우, 성인 인증을 수행하도록 제어하는 제어부; 및 상기 입력 영상 데이터, 상기 얼굴 검출 구분자, 상기 얼굴 영상 및 상기 성인 판별 여부 구분자 중 하나 이상의 정보를 저장하는 저장부를 특징으로 하는 얼굴 인식을 이용한 인증 장치를 제공한다.
이상에서 설명한 바와 같이 본 발명에 의하면, 사용자의 얼굴 영상을 피사체로서 촬영한 입력 영상 데이터를 생성하고, 얼굴 검출 알고리즘을 기반으로 한 얼굴 검출 구분자를 이용하여 입력 영상 데이터로부터 얼굴 영상을 추출하고, 성인 여부 판별 알고리즘을 기반으로 한 성인 판별 여부 구분자를 이용하여 추출된 얼굴 영상이 성인 얼굴 또는 미성년 얼굴인지의 여부를 확인하고, 확인 결과 성인 얼굴인 경우, 성인 인증을 수행할 수 있는 효과가 있다.
또한, 본 발명에 의하면, 얼굴 인식을 이용한 성인 인증을 위하여 사용자가 자신의 얼굴을 기 등록할 필요없이, 사용자가 성인 인증 장치의 영상 촬영부를 향해 정면으로 바라보는 것만으로 성인 여부를 판별하여 성인 인증을 수행할 수 있으므로, 사용자의 편의성이 증대되는 효과가 있다.
또한, 본 발명에 의하면, 얼굴을 이용한 성인 인증을 위하여 사용자의 얼굴과 기 등록된 얼굴 영상을 비교하지 않고, 사용자의 얼굴 영상을 추출한 후 성인 판별 여부 구분자를 이용하여 추출된 얼굴 영상이 성인 얼굴 또는 미성년 얼굴인지의 여부를 확인하게 되므로, 일반적인 얼굴 인식을 이용한 인증 방법보다 처리시간이 단축되는 효과가 있다.
이하, 본 발명의 실시예를 첨부된 도면들을 참조하여 상세히 설명한다. 우선 각 도면의 구성요소들에 참조부호를 부가함에 있어서, 동일한 구성요소들에 대해서는 비록 다른 도면상에 표시되더라도 가능한 한 동일한 부호를 가지도록 하고 있음에 유의해야 한다. 또한, 본 발명을 설명함에 있어, 관련된 공지 구성 또는 기능에 대한 구체적인 설명이 본 발명의 요지를 흐릴 수 있다고 판단되는 경우에는 그 상세한 설명은 생략한다.
도 1은 본 발명의 실시예에 따른 얼굴 인식을 이용한 인증 시스템을 개략적으로 나타낸 블럭 구성도이다.
본 발명의 실시예에 따른 얼굴 인식을 이용한 인증 시스템은 피사체(110) 및 성인 인증 장치(120)를 포함한다.
피사체(110)는 사진을 찍는 대상이 되는 물체로서, 본 발명에서는 사용자가 성인 인증을 위해 얼굴에 해당하는 영상을 촬영하게 되므로, 이하에서는 피사체(110)를 사용자의 얼굴과 같은 개념으로 설명한다.
본 발명의 실시예에 따른 성인 인증 장치(120)는 피사체(110)를 촬영한 입력 영상 데이터를 생성하고, 얼굴 검출 알고리즘을 기반으로 한 얼굴 검출 구분자를 이용하여 입력 영상 데이터가 얼굴 영상 또는 비 얼굴 영상인지의 여부를 확인하고, 확인 결과, 입력 영상 데이터가 얼굴 영상인 경우, 성인 여부 판별 알고리즘을 기반으로 한 성인 판별 여부 구분자를 이용하여 얼굴 영상이 성인 얼굴 또는 미성년 얼굴인지의 여부를 확인하고, 확인 결과, 얼굴 영상이 성인 얼굴인 경우, 성인 인증을 수행하는 기능을 수행한다.
또한, 본 발명의 실시예에 따른 성인 인증 장치(120)는 입력 영상 데이터의 해상도를 단계적으로 축소한 다단계 해상도 축소 데이터를 생성하고, 다단계 해상도 축소 데이터의 각각의 축소 단계마다 검색 영상 원도우(410)로 일정한 픽셀 간격으로 검색한 부분별 영상 검색 데이터를 생성하고, 얼굴 검출 구분자를 이용하여 부분별 영상 검색 데이터가 얼굴 영상 또는 비 얼굴 영상인지의 여부를 확인하고, 확인 결과, 부분별 영상 검색 데이터가 얼굴 영상인 경우, 부분별 영상 검색 데이터를 얼굴 영상으로 확인하는 기능을 수행한다.
또한, 본 발명의 실시예에 따른 성인 인증 장치(120)는 입력 영상 데이터로부터 영상 패턴을 추출하고, 얼굴 검출 구분자를 이용하여 영상 패턴이 얼굴 영상에 해당하는지의 여부를 확인하고, 확인 결과, 영상 패턴이 얼굴 영상에 해당하는 경우, 입력 영상 데이터를 얼굴 영상으로 확인하는 기능을 수행한다.
본 발명의 실시예에 따른 성인 인증 장치(120)의 더 구체적인 설명은 도 2에서 하도록 한다.
도 2는 본 발명의 실시예에 따른 성인 인증 장치를 개략적으로 나타낸 블럭 구성도이다.
본 발명의 실시예에 따른 성인 인증 장치(120)는 영상 촬영부(210), 제어부(220) 및 저장부(230)를 포함하여 구성된다.
본 발명에서는 성인 인증 장치(120)가 영상 촬영부(210), 제어부(220) 및 저장부(230)만을 포함하여 구성되는 것으로 기재하고 있으나, 이는 본 발명의 기술 사상을 예시적으로 설명한 것에 불과한 것으로서, 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자라면 본 발명의 본질적인 특성에서 벗어나지 않는 범위에서 성인 인증 장치(120)에 포함되는 구성 요소에 대하여 다양하게 수정 및 변형하여 적용 가능할 것이다.
영상 촬영부(210)는 영상 정보를 획득하는 수단으로서, 피사체(110)를 촬영한 영상을 획득하여 제어부(220)로 전달하는 기능을 수행한다.
본 발명의 실시예에 따른 제어부(220)는 성인 인증 장치(120)의 전반적인 기능을 제어하는 제어 수단으로서, 영상 촬영부(210)를 이용하여 입력 영상 데이터를 생성하고, 얼굴 검출 알고리즘을 기반으로 한 얼굴 검출 구분자를 이용하여 입력 영상 데이터가 얼굴 영상 또는 비 얼굴 영상인지의 여부를 확인하고, 확인 결과, 입력 영상 데이터가 얼굴 영상인 경우, 성인 여부 판별 알고리즘을 기반으로 한 성 인 판별 여부 구분자를 이용하여 얼굴 영상이 성인 얼굴 또는 미성년 얼굴인지의 여부를 확인하고, 확인 결과, 얼굴 영상이 성인 얼굴인 경우, 성인 인증을 수행하도록 제어는 기능을 수행한다.
또한, 본 발명의 실시예에 따른 제어부(220)는 입력 영상 데이터의 해상도를 단계적으로 축소한 다단계 해상도 축소 데이터를 생성하고, 다단계 해상도 축소 데이터의 각각의 축소 단계마다 검색 영상 원도우(410)로 일정한 픽셀 간격으로 검색한 부분별 영상 검색 데이터를 생성하고, 얼굴 검출 구분자를 이용하여 부분별 영상 검색 데이터가 얼굴 영상 또는 비 얼굴 영상인지의 여부를 확인하고, 확인 결과, 부분별 영상 검색 데이터가 얼굴 영상인 경우, 부분별 영상 검색 데이터를 얼굴 영상으로 확인하도록 제어는 기능을 수행한다.
또한, 본 발명의 실시예에 따른 제어부(220)는 입력 영상 데이터로부터 영상 패턴을 추출하고, 얼굴 검출 구분자를 이용하여 영상 패턴이 얼굴 영상에 해당하는지의 여부를 확인하고, 확인 결과, 영상 패턴이 얼굴 영상에 해당하는 경우, 입력 영상 데이터를 얼굴 영상으로 확인하도록 제어는 기능을 수행한다.
여기서, 얼굴 검출 알고리즘은 Adaboost 알고리즘이 이용되는 것이 바람직하며, 성인 여부 판별 알고리즘은 SVM(Support Vector Machine) 알고리즘이 이용되는 것이 바람직하다.
물론, 이는 본 발명의 기술 사상을 예시적으로 설명한 것에 불과한 것으로서, 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자라면 본 발명의 본질적인 특성에서 벗어나지 않는 범위에서 얼굴 검출 알고리즘 또는 성인 여부 판별 알 고리즘을 다양하게 수정 및 변형하여 적용 가능할 것이다.
여기서, 얼굴 검출 구분자는 얼굴 영상 또는 비 얼굴 영상을 구분하기 위한 확률적 기준 데이터이며, 성인 판별 여부 구분자는 성인 얼굴 또는 미성년 얼굴을 구분하기 위한 확률적 기준 데이터이다.
저장부(230)는 성인 인증 장치(120)의 구동에 필요한 각종 데이터를 저장하는 저장수단으로서, 입력 영상 데이터, 얼굴 검출 구분자, 얼굴 영상 및 성인 판별 여부 구분자 중 하나 이상의 정보를 저장하는 기능을 수행한다.
도 3은 본 발명의 실시예에 따른 얼굴 인식을 이용한 인증 방법을 설명하기 위한 순서도이다.
성인 인증 장치(120)는 영상 촬영부(210)를 이용하여 피사체(110)를 촬영한 입력 영상 데이터를 생성한다(S310).
성인 인증 장치(120)는 입력 영상 데이터의 해상도를 단계적으로 축소한 다단계 축소 데이터를 생성한다(S320).
예를 들어서, 입력 영상 데이터의 해상도(크기)를 320x240으로 가정하고, 검색 영상 윈도우(410)의 크기를 16x16으로 가정하는 경우, 성인 인증 장치(120)는 입력 영상 데이터의 해상도(크기)를 단계적으로 줄여나가며(즉, 320x240 -> 200x150 -> 160x120 … ) 다단계 해상도 축소 데이터를 생성하는 것이다.
성인 인증 장치(120)는 다단계 해상도 축소 데이터의 각각의 축소 단계마다 검색 영상 윈도우(410)로 일정한 픽셀 간격으로 검색한 부분별 검색 데이터를 생성한다(S330).
예를 들어서, 성인 인증 장치(120)는 검색 영상 윈도우(410)의 해당 크기로 다단계 해상도 축소 데이터의 각각의 축소 단계마다 일정 픽셀 간격으로 검색한 부분별 영상 검색 데이터를 생성하는 것이다.
성인 인증 장치(120)는 입력 영상 데이터의 영상 패턴을 추출한다(S340).
성인 인증 장치(120)는 얼굴 검출 알고리즘을 기반으로 한 얼굴 검출 구분자와 영상 패턴을 이용하여 부분별 영상 검색 데이터가 얼굴 영상인지 비 얼굴 영상인지를 구분한다(S350).
성인 인증 장치(120)는 부분별 영상 검색 데이터가 얼굴 영상인지의 여부를 확인한다(S360).
단계 S360의 확인 결과, 부분별 영상 검색 데이터가 얼굴 영상인 경우, 성인 인증 장치(120)는 성인 여부 판별 알고리즘을 기반으로 한 성인 판별 여부 구분자를 이용하여 얼굴 영상이 성인 얼굴 또는 미성년 얼굴인지의 여부를 확인한다(S370).
예를 들어서, 성인 여부 판별 알고리즘을 성인 인증에 이용하는 경우 다수의 만 0 ~ 18세 얼굴 영상과, 다수의 만 19세 이상 얼굴 영상을 이용하여 성인 판별 여부 구분자를 구할 수 있다.
즉, 성인 인증 장치(120)는 성인 판별 여부 구분자를 이용하여 얼굴 영상이 다수의 만 0 ~ 18세 얼굴 영상과, 다수의 만 19세 이상 얼굴 영상 중 어느 영상에 속하는지 판별할 수 있는 것이다.
단계 S370의 확인 결과, 얼굴 영상이 성인 얼굴인 경우, 성인 인증 장 치(120)는 성인 인증을 수행한다(S380).
성인 인증 장치(120)는 담배, 주류 등의 성인용품 자동판매기와 결합되어 미성년자에게 성인용품의 판매를 금지할 수 있는 것이다.
예를 들어서, 성인 인증 장치(120)의 전면에 구비된 영상 촬영부(210)를 통해 입력된 입력 영상 데이터로부터 얼굴 검출 알고리즘을 기반으로 한 얼굴 검출 구분자를 이용하여 사용자의 얼굴에 해당하는 영상을 검출하고, 검출된 얼굴 영상은 성인 여부 판별 알고리즘을 기반으로 한 성인 판별 여부 구분자를 이용하여 성인 얼굴인지 여부를 판별하여 성인을 인증하는 것이며, 인증된 성인에게는 담배, 주류 등의 성인용품의 판매를 허용할 수 있는 것이다.
즉, 성인 인증 장치(120)는 성인 여부 판별을 위해 별도로 사용자의 얼굴을 등록할 필요가 없으며, 사용자가 성인 인증 장치(120)의 영상 촬영부(210)를 향해 정면으로 바라보기만 하면 되는 것이다.
도 4와 도 5는 본 발명의 실시예에 따른 얼굴 검출 알고리즘의 예시도이다.
성인 인증 장치(120)는 영상 촬영부(210)를 이용하여 입력 영상 데이터를 생성하고, 입력 영상 데이터의 해상도를 단계적으로 축소한 다단계 해상도 축소 데이터를 생성하고, 다단계 해상도 축소 데이터의 각각의 축소 단계마다 검색 영상 원도우(410)로 일정한 픽셀 간격으로 검색한 부분별 영상 검색 데이터를 생성하고, 부분별 영상 검색 데이터가 얼굴 영상 또는 비 얼굴 영상인지의 여부를 확인하고, 확인 결과, 부분별 영상 검색 데이터가 얼굴 영상인 경우, 부분별 영상 검색 데이터를 얼굴 영상으로 확인한다.
또한, 성인 인증 장치(120)는 입력 영상 데이터로부터 영상 패턴을 추출하고, 얼굴 검출 구분자를 이용하여 영상 패턴이 얼굴 영상에 해당하는지의 여부를 확인하고, 확인 결과, 영상 패턴이 얼굴 영상에 해당하는 경우, 입력 영상 데이터를 얼굴 영상으로 확인한다.
여기서, 얼굴 검출 알고리즘으로는 학습 알고리즘의 하나인 Adaboost 알고리즘을 이용될 수 있다.
즉, 성인 인증 장치(120)는 Adaboost 알고리즘을 이용하여 부분별 영상 검색 데이터가 얼굴 영상 또는 비 얼굴 영상인지의 여부를 확인할 수 있는 것이다.
Adaboost 알고리즘은 Freund가 제안한 학습 알고리즘으로서, 성능이 좋지 않은 여러 개의 약한 구분자(Weak Classifier)로 성능이 좋은 하나의 강한 구분자(Strong Classifier)를 구성하는 부스팅(Boosting) 방법 중 하나를 말한다.
즉, Adaboost 알고리즘은 기본적으로 데이터의 확률 분포를 가지고 학습이 진행되는데 하나의 약한 구분자를 학습시킨 후 올바르게 분류된 데이터에 대해서는 확률 분포를 낮추고 올바르지 않게 분류된 데이터에 대해서는 확률 분포를 높이는 방식이다. 또한, 약한 구분자를 학습할 때는 잘못 분류된 데이터에 집중하여 학습이 진행하는 방식이다.
Viola & Jones는 Adaboost 알고리즘을 얼굴검출에 이용하였으며, 얼굴 검출에서는 수천 개의 약한 구분자들로부터 수십 개의 강한 구분자를 구성하는데 본 발명의 얼굴 검출 구분자는 수십 개의 강한 구분자를 말하는 것이다.
한편, 성인 인증 장치(120)는 영상 촬영부(210)를 이용하여 생성된 입력 영 상 데이터를 도 4에 도시된 배경 그림으로 가정하는 경우, 성인 인증 장치(120)는 입력 영상 데이터의 해상도를 단계적으로 축소한 다단계 해상도 축소 데이터를 생성한다.
예를 들어, 입력 영상 데이터의 해상도(크기)가 도 4와 같이 320x240으로 가정하고, 검색 영상 윈도우(410)의 크기를 16x16으로 가정하는 경우, 성인 인증 장치(120)는 입력 영상 데이터의 해상도(크기)를 단계적으로 줄여나가며(즉, 320x240 -> 200x150 -> 160x120 … ) 다단계 해상도 축소 데이터를 생성하는 것이다. 여기서, 해상도(크기)를 단계적으로 축소된 다단계 해상도 축소 데이터는 도 5의 배경 그림(160x120)과 같을 수 있다.
또한, 성인 인증 장치(120)는 입력 영상 데이터로부터 영상 패턴을 추출하고, 얼굴 검출 구분자를 이용하여 영상 패턴이 얼굴 영상에 해당하는지의 여부를 확인하고, 확인 결과, 영상 패턴이 얼굴 영상에 해당하는 경우, 입력 영상 데이터를 얼굴 영상으로 확인한다.
예를 들어, 성인 인증 장치(120)는 검색 영상 윈도우(410)의 해당 크기로 다단계 해상도 축소 데이터의 각각의 축소 단계마다 일정 픽셀 간격으로 검색한 부분별 영상 검색 데이터를 생성하는 것이다. 부분별 영상 검색 데이터(ex : 16x16)는 Adaboost 알고리즘을 기반으로 한 얼굴 검출 구분자에 의해 얼굴 영상인지 아닌지를 판별하게 되는 것이다.
부분별 영상 검색 데이터가 얼굴 영상으로 판별되는 경우, 부분별 영상 검색 데이터는 입력 영상 데이터의 크기와 검색된 위치에 따라 얼굴 영상의 크기와 위치 가 최종적으로 결정될 수 있다.
즉, 검색 영상 윈도우(410)의 크기는 16x16으로 동일하나, 입력 영상 데이터의 해상도(크기)를 단계적으로 줄여나가며(즉, 320x240 -> 200x150 -> 160x120 … ) 생성된 다단계 해상도 축소 데이터를 검색 영상 윈도우(410)로 검색하므로, 입력 영상 데이터가 320x240일 경우 검색 영상 윈도우(410)로 검색되는 부분별 영상 검색 데이터는 도 4와 같으나, 160x120로 축소된 다단계 해상도 축소 데이터를 동일한 크기인 16x16의 검색 영상 윈도우(410)로 검색하는 경우, 도 5와 같이 얼굴에 해당하는 영상을 구분할 수 있는 것이다.
도 6과 도 7은 본 발명의 실시예에 따른 영상 패턴의 예시도이다.
성인 인증 장치(120)는 입력 영상 데이터로부터 영상 패턴을 추출하고, 얼굴 검출 구분자를 이용하여 영상 패턴이 얼굴 영상에 해당하는지의 여부를 확인하고, 확인 결과, 영상 패턴이 얼굴 영상에 해당하는 경우, 입력 영상 데이터를 얼굴 영상으로 확인하는 기능을 수행한다.
즉, 성인 인증 장치(120)는 입력 영상 데이터의 전체 영역에서 영상 패턴만을 분석하여 얼굴 영상을 검출하는 것이다.
예를 들어서, 얼굴 영상인지의 여부를 확인하기 위한 영상 패턴은 도 6의 (A) 내지 (D)에 도시된 바와 같으며, 성인 인증 장치(120)는 도 7의 (A) 내지 (C)와 같이 입력 영상 데이터의 영상 패턴이 얼굴 영상에 해당하는지의 여부를 확인할 수 있는 것이다.
도 8은 본 발명의 실시예에 따른 성인 여부 판별 알고리즘의 예시도이다.
성인 인증 장치(120)는 성인 여부 판별 알고리즘을 기반으로 한 성인 판별 여부 구분자를 이용하여 얼굴 영상이 성인 얼굴 또는 미성년 얼굴인지의 여부를 확인한다.
여기서, 성인 여부 판별 알고리즘으로는 학습 알고리즘의 하나인 SVM(Support Vector Machine) 알고리즘이 이용될 수 있다.
즉, SVM 알고리즘을 기반으로 한 성인 판별 여부 구분자를 이용하여 얼굴 영상이 성인 얼굴 또는 미성년 얼굴인지의 여부를 판별하는 것이다.
성인 인증 장치(120)에는 성인 인증을 위한 데이터베이스는 별도로 존재하지 않으며, 기 설정된 성인 판별 여부 구분자에 의해서만 성인 얼굴 또는 미성년 얼굴인지의 여부를 판별할 수 있는 것이다. 데이터베이스는 성인 판별 여부 구분자를 구하기 위한 학습과정에서만 필요하기 때문에, 성인 인증 장치(120)가 얼굴 영상이 성인 얼굴 또는 미성년 얼굴인지의 여부를 확인하는 처리시간은 매우 빠르게 된다.
학습 알고리즘의 하나인 SVM 알고리즘은 두 가지의 클래스를 분류하는 알고리즘이다. 즉, 도 8의 (A)에 도시된 바와 같이 클래스 1과 클래스 2로 구분할 수 있는 경계선을 구분자로 칭할 수 있는 것이다.
즉, SVM 알고리즘을 성인 인증에 이용하는 경우 다수의 만 0 ~ 18세 얼굴 영상들을 클래스 1로 설정하고, 다수의 만 19세 이상 얼굴 영상을 클래스 2로 설정하여 하나의 성인 판별 여부 구분자를 구할 수 있는 것이다.
성인 판별 여부 구분자는 얼굴 영상이 클래스 1과 클래스 2 중 어느 클래스에 속하는지 판별할 수 있는 확률적 기준 데이터가 되는 것이다.
하지만, 각 클래스들의 데이터 분포가 고차원의 비선형 분포를 보이기 때문에 도 8의 (B)와 같이 비선형 성인 판별 여부 구분자가 구해질 것이다.
SVM 알고리즘을 이용한 성인 판별 여부 구분자를 구하는 과정에서 나이에 따른 눈좌표, 성별, 표정, 얼굴 윤곽 등에 대한 데이터를 추출하여 클래스 1과 클래스 2로 구분될 수 있을 것이다.
여기서, SVM 알고리즘을 기반으로 성인 인증을 위한 성인 판별 여부 구분자를 구하기 위해 필요한 만 0 ~ 18세 얼굴 영상 및 만 19세 이상 얼굴 영상의 개수는 특별히 정해지지 않았다.
하지만, 성인 판별 여부 구분자를 구하기 위해 필요한 만 0 ~ 18세 얼굴 영상 및 만 19세 이상 얼굴 영상의 개수는 많으면 많을수록 더욱 정확한 성인 판별 여부 구분자를 만들 수 있을 것이다.
한편, 성인 판별 여부 구분자를 구하기 위해 필요한 만 0 ~ 18세 얼굴 영상 및 만 19세 이상 얼굴 영상의 개수는 특별히 정해지지 않았으나, 만 0 ~ 18세 얼굴 영상 및 만 19세 이상 얼굴 영상은 최소한 각각 약 3000장 정도 수가 되어야 성인 판별 여부 구분자를 얻을 수 있을 것이다.
즉, SVM 알고리즘을 기반으로 한 성인 판별 여부 구분자를 구하기 위해서는 최소한 성인 얼굴 영상 약 3000장과 미성년 얼굴 영상 약 3000장 정도가 필요하며, 총 6000장의 얼굴 데이터베이스는 SVM 알고리즘의 학습을 통해 성인과 미성년을 구분할 수 있는 성인 판별 여부 구분자를 얻을 수 있을 것이다.
또한, 사용자가 10대가 20~30대로 보이는 경우 또는 20~30대가 10대로 보이 는 경우에 대비하여, 각 나이 때에 따른 다양한 얼굴 영상을 확보하여 성인 판별 여부 구분자를 구해야 한다.
이상의 설명은 본 발명의 기술 사상을 예시적으로 설명한 것에 불과한 것으로서, 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자라면 본 발명의 본질적인 특성에서 벗어나지 않는 범위에서 다양한 수정 및 변형이 가능할 것이다. 따라서, 본 발명에 개시된 실시예들은 본 발명의 기술 사상을 한정하기 위한 것이 아니라 설명하기 위한 것이고, 이러한 실시예에 의하여 본 발명의 기술 사상의 범위가 한정되는 것은 아니다. 본 발명의 보호 범위는 아래의 청구범위에 의하여 해석되어야 하며, 그와 동등한 범위 내에 있는 모든 기술 사상은 본 발명의 권리범위에 포함되는 것으로 해석되어야 할 것이다.
도 1은 본 발명의 실시예에 따른 얼굴 인식을 이용한 인증 시스템을 개략적으로 나타낸 블럭 구성도,
도 2는 본 발명의 실시예에 따른 성인 인증 장치를 개략적으로 나타낸 블럭 구성도,
도 3은 본 발명의 실시예에 따른 얼굴 인식을 이용한 인증 방법을 설명하기 위한 순서도,
도 4와 도 5는 본 발명의 실시예에 따른 얼굴 검출 알고리즘의 예시도,
도 6과 도 7은 본 발명의 실시예에 따른 영상 패턴의 예시도,
도 8은 본 발명의 실시예에 따른 성인 여부 판별 알고리즘의 예시도이다.
< 도면의 주요 부분에 대한 부호의 설명 >
110: 피사체 120: 성인 인증 장치
210: 영상 촬영부 220: 제어부
230: 저장부

Claims (10)

  1. (a) 입력 영상 데이터를 입력받는 단계;
    (b) 얼굴 검출 알고리즘을 기반으로 한 얼굴 검출 구분자를 이용하여 상기 입력 영상 데이터가 얼굴 영상 또는 비 얼굴 영상인지의 여부를 확인하는 단계;
    (c) 상기 단계 (b)의 확인 결과, 상기 입력 영상 데이터가 상기 얼굴 영상인 경우, 성인 여부 판별 알고리즘을 기반으로 한 성인 판별 여부 구분자를 이용하여 상기 얼굴 영상이 성인 얼굴 또는 미성년 얼굴인지의 여부를 확인하는 단계; 및
    (d) 상기 단계 (c)의 확인 결과, 상기 얼굴 영상이 상기 성인 얼굴인 경우, 성인 인증을 수행하는 단계
    를 포함하는 것을 특징으로 하는 얼굴 인식을 이용한 인증 방법.
  2. 제 1 항에 있어서,
    상기 단계 (d) 이후에,
    (e) 상기 입력 영상 데이터의 해상도를 단계적으로 축소한 다단계 해상도 축소 데이터를 생성하는 단계;
    (f) 상기 다단계 해상도 축소 데이터의 각각의 축소 단계마다 검색 영상 원도우로 일정한 픽셀 간격으로 검색한 부분별 영상 검색 데이터를 생성하는 단계;
    (g) 상기 얼굴 검출 구분자를 이용하여 상기 부분별 영상 검색 데이터가 상기 얼굴 영상 또는 상기 비 얼굴 영상인지의 여부를 확인하는 단계; 및
    (h) 상기 단계 (g)의 확인 결과, 상기 부분별 영상 검색 데이터가 상기 얼굴 영상인 경우, 상기 부분별 영상 검색 데이터를 상기 얼굴 영상으로 확인하는 단계
    를 포함하는 것을 특징으로 하는 얼굴 인식을 이용한 인증 방법.
  3. 제 2 항에 있어서,
    상기 단계 (h) 이후에,
    (i) 상기 입력 영상 데이터로부터 영상 패턴을 추출하는 단계;
    (j) 상기 얼굴 검출 구분자를 이용하여 상기 영상 패턴이 상기 얼굴 영상에 해당하는지의 여부를 확인하는 단계; 및
    (k) 상기 단계 (j)의 확인 결과, 상기 영상 패턴이 상기 얼굴 영상에 해당하는 경우, 상기 입력 영상 데이터를 상기 얼굴 영상으로 확인하는 단계
    를 포함하는 것을 특징으로 하는 얼굴 인식을 이용한 인증 방법.
  4. 제 1 항에 있어서,
    상기 얼굴 검출 알고리즘은,
    Adaboost 알고리즘인 것을 특징으로 하는 얼굴 인식을 이용한 인증 방법.
  5. 제 1 항에 있어서,
    상기 성인 여부 판별 알고리즘은,
    SVM(Support Vector Machine) 알고리즘인 것을 특징으로 하는 얼굴 인식을 이용한 인증 방법.
  6. 제 1 항에 있어서,
    상기 얼굴 검출 구분자는,
    상기 얼굴 영상 또는 상기 비 얼굴 영상을 구분하기 위한 확률적 기준 데이터인 것을 특징으로 하는 얼굴 인식을 이용한 인증 방법.
  7. 제 1 항에 있어서,
    상기 성인 판별 여부 구분자는,
    상기 성인 얼굴 또는 상기 미성년 얼굴을 구분하기 위한 확률적 기준 데이터인 것을 특징으로 하는 얼굴 인식을 이용한 인증 방법.
  8. 피사체를 촬영한 영상을 획득하는 영상 촬영부;
    상기 영상 촬영부를 이용하여 입력 영상 데이터를 생성하고, 얼굴 검출 알고리즘을 기반으로 한 얼굴 검출 구분자를 이용하여 상기 입력 영상 데이터가 얼굴 영상 또는 비 얼굴 영상인지의 여부를 확인하고, 확인 결과, 상기 입력 영상 데이터가 상기 얼굴 영상인 경우, 성인 여부 판별 알고리즘을 기반으로 한 성인 판별 여부 구분자를 이용하여 상기 얼굴 영상이 성인 얼굴 또는 미성년 얼굴인지의 여부를 확인하고, 확인 결과, 상기 얼굴 영상이 상기 성인 얼굴인 경우, 성인 인증을 수행하도록 제어하는 제어부; 및
    상기 입력 영상 데이터, 상기 얼굴 검출 구분자, 상기 얼굴 영상 및 상기 성인 판별 여부 구분자 중 하나 이상의 정보를 저장하는 저장부
    를 특징으로 하는 얼굴 인식을 이용한 인증 장치.
  9. 제 8 항에 있어서,
    상기 제어부는,
    상기 입력 영상 데이터의 해상도를 단계적으로 축소한 다단계 해상도 축소 데이터를 생성하고, 상기 다단계 해상도 축소 데이터의 각각의 축소 단계마다 검색 영상 원도우로 일정한 픽셀 간격으로 검색한 부분별 영상 검색 데이터를 생성하고, 상기 얼굴 검출 구분자를 이용하여 상기 부분별 영상 검색 데이터가 상기 얼굴 영상 또는 상기 비 얼굴 영상인지의 여부를 확인하고, 확인 결과, 상기 부분별 영상 검색 데이터가 상기 얼굴 영상인 경우, 상기 부분별 영상 검색 데이터를 상기 얼굴 영상으로 확인하는 것을 특징으로 하는 얼굴 인식을 이용한 성인 인증 장치.
  10. 제 8 항에 있어서,
    상기 제어부는,
    상기 입력 영상 데이터로부터 영상 패턴을 추출하고, 상기 얼굴 검출 구분자를 이용하여 상기 영상 패턴이 상기 얼굴 영상에 해당하는지의 여부를 확인하고, 확인 결과, 상기 영상 패턴이 상기 얼굴 영상에 해당하는 경우, 상기 입력 영상 데이터를 상기 얼굴 영상으로 확인하는 것을 특징으로 하는 얼굴 인식을 이용한 인증 장치.
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KR101686620B1 (ko) * 2016-03-17 2016-12-15 델리아이 주식회사 얼굴영상을 통한 고령자판단시스템

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