KR101569268B1

KR101569268B1 - 얼굴 구성요소 거리를 이용한 홍채인식용 이미지 획득 장치 및 방법

Info

Publication number: KR101569268B1
Application number: KR1020140000160A
Authority: KR
Inventors: 최형인; 최수진; 김행문; 김대훈; 전병진; 응위엔 뒤엔
Original assignee: 아이리텍 잉크
Priority date: 2014-01-02
Filing date: 2014-01-02
Publication date: 2015-11-13
Anticipated expiration: 2034-01-02
Also published as: JP2017503276A; CN105874473A; US20160335495A1; WO2015102361A1; KR20150080728A

Abstract

본 발명은 홍채인식용 이미지를 획득하기 위하여 하나 이상의 피촬영자의 인물이미지를 카메라로 촬영하여 저장하는 버퍼, 상기 버퍼에 저장된 인물이미지로부터 얼굴 구성요소 거리를 연산하는 얼굴 구성요소거리 연산부, 상기 얼굴 구성요소거리 연산부에서 계산된 얼굴 구성요소 거리로부터 피촬영자와 카메라 간의 실제 거리를 추정하고, 추정한 거리로부터 피촬영자가 홍채촬영공간에 있음을 확인하는 실제거리 추정부, 상기 실제거리 추정부에서 홍채촬영공간에 있음을 확인한 피촬영자의 인물이미지로부터 아이이미지를 획득하고, 획득한 아이이미지의 품질을 측정하여 기준품질도를 충족하는 홍채인식용 이미지를 획득하는 홍채이미지 획득부를 포함하는 것을 특징으로 하는 얼굴 구성요소 거리를 이용한 홍채인식용 이미지 획득 장치 및 방법에 관한 것이다.

Description

얼굴 구성요소 거리를 이용한 홍채인식용 이미지 획득 장치 및 방법{Acquisition System and Method of Iris image for iris recognition by using facial component distance}

본 발명은 얼굴 구성요소 거리를 이용한 홍채인식용 이미지 획득 장치 및 방법에 관한 것이다. 더욱 상세하게는 홍채인식용 이미지를 획득하기 위하여 하나 이상의 피촬영자의 인물이미지를 카메라로 촬영하여 저장하는 버퍼, 상기 버퍼에 저장된 인물이미지로부터 얼굴 구성요소 거리를 연산하는 얼굴 구성요소거리 연산부, 상기 얼굴 구성요소거리 연산부에서 계산된 얼굴 구성요소 거리로부터 피촬영자와 카메라 간의 실제 거리를 추정하고,추정한 거리로부터 피촬영자가 홍채촬영공간에 있음을 확인하는 실제거리 추정부, 상기 실제거리 추정부에서 홍채촬영공간에 있음을 확인한 피촬영자의 인물이미지로부터 아이이미지를 획득하고, 획득한 아이이미지의 품질을 측정하여 기준품질도를 충족하는 홍채인식용 이미지를 획득하는 홍채이미지 획득부를 포함하는 얼굴 구성요소 거리를 이용한 홍채인식용 이미지 획득 장치 및 방법에 관한 것이다.

일반적으로 홍채인식은 피촬영자의 홍채를 추출하여 다른 영상에서 추출된 홍채와 서로 비교함으로써 인증 또는 신원확인을 수행하는 데, 이러한 홍채 인식에 있어서 가장 중요한 요소는 피촬영자의 편의성을 극대화하면서 선명한 홍채 이미지를 어떻게 획득할 수 있는지 여부이다.

선명한 홍채이미지를 얻기 위해서는 피촬영자의 눈이 홍채인식카메라의 화각 범위 내와 초점이 맞는 거리에 맞도록 위치시켜야 하는 데, 이를 위해서 다양한 방법이시도되어 왔다.

가장 흔히 사용되고 있는 종래의 기술은 피촬영자가 직접 화면을 보고 일정한 거리로 움직여서 정지한 상태로 측정하는 것으로서 피촬영자의 협조없이는 불가능하며, 피촬영자의 숙련도에 따라 획득하는 홍채 이미지의 품질이 달라지는 등의 문제가 발생하였다.

상기 기술의 문제점을 극복하기 위한 또 다른 종래의 대표적인 기술로는 거리 측정 센서를 이용해서 피촬영자와의 거리를 측정하는 기술, 여러 대의 카메라를 이용해서 눈의 위치를 파악하는 기술 등이 있다.

먼저 거리 측정센서를 이용해서 피촬영자와의 거리를 측정하여 자동적으로 카메라 초점을 맞추는 본원 발명과 관련된 종래기술로는 대한민국 공개특허공보 특2002-0086977호, 특2002-0073653호가 있다.

상기 대한민국 공개특허공보 특2002-0086977호, 특2002-0073653호에서는 피촬영자와 홍채인식용 카메라 사이의 거리를 측정하기 위하여 적외선 스폿(spot)광 형태의 거리측정용 포인터를 피촬영자의 얼굴에 투사하여 촬영한 인물이미지를 분석하여 거리를 계산한다. 이러한 방법은 스폿광을 투사하는 장치와 거리 측정센서를 부가적으로 장착해야 하는데, 전반적으로 소형화되고 있는 전자기기(최근의 스마트폰과 같이)의 한정된 공간문제뿐만 아니라 비용절감 문제로 인해 부가장비를 장착하기 힘든 한계가 있다.

또한 2대 이상의 카메라를 이용해서 눈의 위치를 파악하고 홍채 영상을 촬영하는 기술이 있으며, 본원 발명과 관련된 종래기술로는 대한민국 공개특허공보 제10-2006-0081380호가 있다.

상기 대한민국 공개특허공보 제10-2006-0081380호에서는 이동단말기 상에 2대 이상의 카메라를 장착하여 촛점을 맞추고 스테레오 홍채 이미지를 구하는 기술은 상기한 불편함을 해소할 수는 있지만,스테레오카메라 장착에 따른 장치의 부피 및 비용이 증가하는 문제점이 있다. 또한각각의 카메라를 기구적, 전기적으로 구동시켜야 하기 때문에 시스템 구성이 복잡해지는 한계가 있다.

본원발명과 관련된 또 다른 종래기술은대한민국 공개특허공보 제10-2013-0123859호가 있다. 대한민국 공개특허공보 제10-2013-0123859호에서는본문 및 해결과제에서 설명한 바와 같이, 별도의 적외선 조명을 단말에 부가하지 않고 단말에 내장된 근접센서를 이용하여 외부 객체에 의해 반사되는 빛을 수집한 후에 수집되는 빛을 분석하여 거리를 측정하는 근접센싱부를 두고 있다. 하지만, 적외선 조명을 사용하지 않고일반 디지털 (칼라)카메라로 홍채이미지를 촬영을 하여, 주변의 사물(피사체)로부터 반사되는 반사광들이 홍채영역에 맺혀 홍채이미지를 가리게 되어 홍채인식의 정확도를 저하시키는한계가 있다.또한, 주변 조명과 반사광에 의해 거리측정 자체의 신뢰도가 문제가 있을 수 있는 단점이 있다.

게다가 최근에는 기존에는 생각하지 못했던 다양한 기기에 홍채인식을 적용하기 위한 연구가 진행되고 있다. 기존의 CCTV와 같은 보안기기 또는 도어락과 같은 출입관련 기기 이외에 카메라와 비디오, 캠코더 같은 영상기기 및 스마트폰, 태블릿, PDA, PC, 노트북과 같은 스마트 기기 등에서의 홍채인식을 적용하기 위한 연구가 산업계에서도 매우 활발하게 논의되고 있다.

특히 스마트폰과 같은 단말기 등에서의 지능화가 매우 빠르게 진행되고, 또한 스마트폰과 같은 단말기 등에 장착되는 카메라와 관련된 기술분야도눈부시게 매우 빠른 속도로 발전되고 있다. 최근에는 12M 또는 16M 픽셀의 해상도와 초당 30 프레임이상의 전송 속도를 갖는 스마트폰용 카메라 모듈이 저가로 이미 사용되기 시작하고 있으며, 단시일내에 더 높은 해상도와 더 빠른 프레임 전송 속도를 갖는 카메라 모듈들을 사용한 기기들이 매우 낮은 가격으로 보편적으로 사용될 것으로 예상되고 있다.

따라서 앞서 서술한 기존의 기술의 단점을 극복하고, 물리적 공간 및 경제적 비용 문제를 충분히 고려하면서 사용자의 편의성을 증대할 수 있으며, 기존의 CCTV와 같은 보안기기 또는 도어락과 같은 출입관련 기기 이외에 카메라와 비디오, 캠코더 같은 영상기기 및 스마트폰, 태블릿, PDA, PC, 노트북과 같은 다양한 스마트 기기에도 홍채인식을 쉽게 적용할 수 있는 기술적 장치 및 방법에 관한 요구가 증대되고 있는 실정이다.

본 발명이 해결하려는 과제는 상기한 종래기술의 문제점을 해결하기 위한 것으로서, 선명한 홍채 이미지를 획득하기 위해서 사용하는 기존의 복잡한 거리측정 장치 및 방법을 사용하지 않고 기존 기기의 카메라에서 촬영한 이미지로부터 얼굴 구성요소 거리를 이용하여 홍채인식용 이미지를 획득하는데 있다.

본 발명이 해결하려는 또 다른 과제는 카메라와 피촬영자의 실제거리를 추정하여 기기의 종류에 따라 달리 설정되어 있는 최적의 이미지를 획득하는 위치에서 홍채인식용 이미지를 획득하는데 있다.

본 발명이 해결하려는 또 다른 과제는 기존 기기의 카메라에서 촬영한 이미지로부터 홍채영역이 포함된 이미지를 분리하여 품질항목을 측정하여 일정한 품질 기준을 충족하는 홍채인식용 이미지를 획득하는데 있다.

본 발명이 해결하려는 또 다른 과제는 피촬영자가 최적의 이미지 획득을 가능하게 하는 위치에 접근하도록 종래의 복잡하고 어려운 방법을 사용하지 않고 직관적으로 인지할 수 있는 가이드를 제공하거나 카메라에 액츄에이터를 부가하여 피촬영자는 고정되고 카메라가 자동으로 움직이게 하여 피촬영자의 편의성을 증대하는데 있다.

본 발명이 해결하려는 또 다른 과제는 최적의 이미지를 획득하는 위치에서 홍채인식용 이미지를 획득함으로써 기존 기기의 전력 및 리소스의 효율성을 최적화하는데 있다.

본 발명이 해결하려는 또 다른 과제는 획득하는 홍채인식용 이미지의 위변조를 방지하기 위해서 종래의 방법을 사용하지 않고 얼굴 구성요소 거리를 추출하는 데 사용하는 얼굴인식이나 아이트래킹 기술을 이용하는 데 있다.

본 발명이 해결하려는 또 다른 과제는 홍채인식용 이미지를 획득하기 위해서 기존의 기기에서 촬영한 이미지를 부가적으로 기존의 기기의 얼굴인식에 사용하거나, 홍채인식용 이미지를 이용하여 홍채인식을 수행하도록 하여 기기의 잠금을 해제하거나 보안을 강화하는데 쉽게 응용할 수 있도록 하는데 있다.

본 발명 과제의 해결수단은 홍채인식용 이미지를 획득하기 위하여 하나 이상의 피촬영자의 인물이미지를 카메라로 촬영하여 저장하는 버퍼, 상기 버퍼에 저장된 인물이미지로부터 얼굴 구성요소 거리를 연산하는 얼굴 구성요소거리 연산부,상기 얼굴 구성요소거리 연산부에서 계산된 얼굴 구성요소 거리로부터 피촬영자와 카메라 간의 실제 거리를 추정하고, 추정한 거리로부터 피촬영자가 홍채촬영공간에 있음을 확인하는 실제거리 추정부, 상기 실제거리 추정부에서 홍채촬영공간에 있음을 확인한 피촬영자의 인물이미지로부터 아이이미지를 획득하고, 획득한 아이이미지의 품질을 측정하여 기준품질도를 충족하는 홍채인식용 이미지를 획득하는 홍채이미지 획득부를 포함하는 얼굴 구성요소 거리를 이용한 홍채인식용 이미지 획득 장치 및 방법을 제공하는 데 있다.

본 발명의 또 다른 과제의 해결수단은 사전 실험을 통하여 획득하여 컴퓨터 또는 단말기의 메모리 또는 데이터베이스에 저장된 피촬영자와 카메라간의 실제거리와 얼굴 구성요소 거리와의 관계를 나타내는 함수로부터 피촬영자와 카메라간의 실제거리를 연산하는 실제거리 연산부, 상기 연산한 피촬영자와 카메라간의 실제거리로부터 피촬영자가 홍채촬영공간에 있음을 확인하고 홍채이미지 획득부에 전달하는 홍채촬영공간 확인부로 구성된 얼굴 구성요소 거리를 이용한 홍채인식용 이미지 획득 장치 및 방법을 제공하는 데 있다.

본 발명의 또 다른 과제의 해결수단은 홍채촬영공간에서 촬영되어버퍼에 저장된 인물이미지로부터 좌측 눈과 우측 눈의 아이이미지를 추출하는 아이이미지 추출부, 상기 추출한 좌측 눈과 우측 눈의 아이이미지를 분리하여 저장하는 아이이미지 저장부, 상기 저장된 좌측 눈과 우측 눈의 아이이미지의 품질을 측정하고, 측정한 아이이미지 품질이 기준품질도를 충족하는지를 평가하여 충족하는 아이이미지를 홍채인식용 이미지로 획득하는아이이미지 품질측정부로 구성된 얼굴 구성요소 거리를 이용한 홍채인식용 이미지 획득 장치 및 방법을 제공하는 데 있다.

본 발명의 또 다른 과제의 해결수단은피촬영자가 홍채촬영공간에 진입하는 것을 유도하기 위해 조작된 영상가이드를 제공하는 직관 가이드부 또는 카메라의 액츄에이터(actuator)를 제어하는 액츄에이터 제어부를 홍채촬영공간 확인부에 추가하여 구성된 얼굴 구성요소 거리를 이용한 홍채인식용 이미지 획득 장치 및 방법을 제공하는 데 있다.

본 발명의 또 다른 과제의 해결수단은 얼굴 구성요소 거리 측정을 위해 얼굴 구성요소를 추출할 때 얼굴인식을 수행하는 얼굴인식부와 홍채인식용 이미지를 이용하여 홍채인식을 수행하는 홍채인식부를 추가하여 구성된 얼굴 구성요소 거리를 이용한 홍채인식용 이미지 획득 장치 및 방법을 제공하는 데 있다.

본발명은 상기한 종래기술의 문제점을 해결하기 위한 것으로서, 선명한 홍채이미지를 획득하기 위해서 사용하는 기존의 복잡한 거리측정 장치 및 방법을 사용하지 않고 기존 기기의 카메라에서 촬영한 이미지로부터 얼굴 구성요소 거리를 이용하여 홍채인식용 이미지를 획득하는 효과가 있다.

본 발명의 또 다른 효과는 카메라와 피촬영자의 실제거리를 추정하여 기기의 종류에 따라 달리 설정되어 있는 최적의 이미지를 획득하는 위치에서 홍채인식용 이미지를 획득하는데 있다.

본 발명의 또 다른 효과는 기존 기기의 카메라에서 촬영한 이미지로부터 홍채영역이 포함된 이미지를 분리하여 품질항목을 측정하여 일정한 품질 기준을 충족하는 홍채인식용 이미지를 획득하는데 있다.

본 발명의 또 다른 효과는 피촬영자가 최적의 이미지 획득을 가능하게 하는 위치에 접근하도록 종래의 복잡하고 어려운 방법을 사용하지 않고 직관적으로 인지할 수 있는 가이드를 제공하거나 카메라에 액츄에이터를 부가하여 피촬영자는 고정되고 카메라가 자동으로 움직이게 하여 피촬영자의 편의성을 증대하는데 있다.

본 발명의 또 다른 효과는 최적의 이미지를 획득하는 위치에서 홍채인식용 이미지를 획득함으로써 기존 기기의 전력 및 리소스의 효율성을 최적화하는데 있다.

본 발명의 또 다른 효과는 획득하는 홍채인식용 이미지의 위변조를 방지하기 위해서 종래의 방법을 사용하지 않고 얼굴 구성요소 거리를 추출하는 데 사용하는 얼굴인식이나 아이트래킹 기술을 이용하는 데 있다.

본 발명의 또 다른 효과는 홍채인식용 이미지를 획득하기 위해서 기존의 기기에서 촬영한 이미지를 부가적으로 기존의 기기의 얼굴인식에 사용하거나, 홍채인식용 이미지를 이용하여 홍채인식을 수행하도록 하여 기기의 잠금을 해제하거나 보안을 강화하는데 쉽게 응용할 수 있도록 하는데 있다.

도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 얼굴 구성요소 원소들 간의 거리의 다양한 예시를 도시한 것이다.
도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 기준점의 위치에 따라 다양하게 측정가능한 좌측 눈과 우측 눈 사이의 거리를 예시로 도시한 것이다.
도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른 얼굴 구성요소 거리를 이용한 홍채인식용 이미지 획득 장치를 간략하게 나타낸 블록 구성도이다.
도 4는 본 발명의 일 실시예에 따른 얼굴 구성요소 거리를 이용한 홍채인식용 이미지를 획득하는 방법을 설명하기 위한 순서도이다.
도 5는 본 발명의 일 실시예에 따른 얼굴 구성요소거리 연산부를 간략하게 나타낸 블록 구성도이다.
도 6은 본 발명의 일 실시예에 따른 얼굴 구성요소 거리를 계산하는 방법을 설명하기 위한 순서도이다.
도 7은 본 발명의 일 실시예에 따른 실제거리 추정부를 간략하게 나타낸 블록 구성도이다.
도 8은 본 발명의 일 실시예에 따른 얼굴 구성요소 거리와 실제거리 간의 관계를 나타내는 핀홀카메라 모델(pinhole camera model)의 원리를 예시로 도시한 것이다.
도 9는 본 발명의 일 실시예에 따른 통계적인 수단(주로 회귀분석)을 사용하여 얼굴 구성요소 거리와 실제거리 간의 관계를 나타내는 함수를 구하는 원리를 예시로 도시한 것이다.
도 10은 본 발명의 일 실시예에 따른 얼굴 구성요소 거리로 동공중심간 거리를 사용하여 추정한 피촬영자와 카메라간의 실제거리와의 관계를 이해하기 쉽게 예시로 도시한 것이다.
도11은 본 발명의 일 실시예에 따른 가이드부가 피촬영자에게 직관 영상가이드를 이용하여 홍채촬영공간에 접근하였음을 알려주는 방법을스마트폰의 화면을 이용한 예시로 도시한 것이다.
도 12는 본 발명의 일 실시예에 따른 홍채이미지 획득부를 간략하게 나타낸 블록 구성도이다.
도 13은 본 발명의 일 실시예에 따른 홍채인식용 이미지를 획득하는 방법을 설명하기 위한 순서도이다.
도 14는 본 발명의 일 실시예에 따른 홍채촬영공간에서 촬영한 인물이미지로부터 아이이미지를 추출하는 원리를 예시로 도시한 것이다.
도15는 본 발명의 일 실시예에 따른 홍채촬영공간이 포착공간보다 큰 경우 촬영한 인물이미지로부터 아이이미지를 추출하는 원리를 설명하기 위한 예시이다.
도 16은 본 발명의 일 실시예에 따른 좌측 눈과 우측 눈의 아이이미지를 논리적으로 구분하여 저장하는 것을 설명하기 위한 예시를 도시한 것이다.
도 17은 본 발명의 일 실시예에 따른 좌측 눈과 우측 눈의 아이이미지를 물리적으로 구분하여 저장하는 것을 설명하기 위한 예시를 도시한 것이다.

이하 첨부된 도면을 참조하여 본 발명의 실시 예의 구성과 작용을 설명하며, 도면에 도시되고 설명되는 본 발명의 구성과 작용은 적어도 하나 이상의 실시예로서 설명되는 것이며, 이것에 의해 상기 본 발명의 기술적 사상과 그 핵심 구성 및 작용이 제한되지는 않는다. 따라서 본 발명의 일 실시예가 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자라면 본 발명의 일 실시예의 본질적인 특성에서 벗어나지 않는 범위에서 얼굴 구성요소 거리를 이용한 홍채인식용 이미지 획득 장치 및 방법의 핵심 구성 요소에 대하여 다양한 수정 및 변형이 적용가능할 것이다.

또한, 본 발명의 구성 요소를 설명하는 데 있어서, A, B, (a), (b) 등의 용어를 사용할 수 있다. 이러한 용어는 그 구성 요소를 다른 구성 요소와 구별하기 위한 것일 뿐, 그 용어에 의해 해당 구성 요소의 본질이나 차례 또는 순서 등이 한정되지 않는다. 어떤 구성 요소가 다른 구성요소에 "연결", "포함" 또는 "구성"된다고 기재된 경우, 그 구성 요소는 그 다른 구성요소에 직접적으로 연결되거나 또는 접속될 수 있지만, 각 구성 요소 사이에 또 다른 구성 요소가 "연결", "포함" 또는 "구성"될 수도 있다고 이해되어야 할 것이다.

또한, 본 발명에서는서로 다른 도면에서는 용이한 이해를 위하여 동일한 구성요소인 경우에도 서로 다른 도면 부호를 부여한다.

[실시예]

본 발명의 실시를 위한 구체적인 내용에 대하여 살펴본다.

먼저 본 발명에서의 얼굴 구성요소 원소 및 얼굴 구성요소 거리에 대하여 살펴본다.

일반적으로 예기치 않은 질병이나 사고로 인한 특별한 사유 등이 존재하지 않는 한 일반적인 사람들은 좌측 눈, 우측 눈, 코, 입, 턱 등의 얼굴 부위들을 가지고 있으며, 이러한 특정 얼굴 부위들은얼굴 검출이나 얼굴인식 등에 다양하게 이용되고 있다.

이러한 얼굴 검출이나 얼굴 인식에 사용되는 기술적 구성(방법)에 따라 눈(좌측, 우측), 눈썹(좌측, 우측), 코, 코구멍(좌측, 우측), 입, 귀, 턱, 볼, 얼굴 경계 등에 해당하는 부분의 일부 또는 전부가 추출되어 사용된다.

상기에서 서술한 얼굴 검출이나 얼굴 인식에 사용하는 눈(좌측, 우측), 눈썹(좌측, 우측), 코, 코구멍(좌측, 우측), 입, 귀, 턱, 볼, 얼굴 경계 등을 일반적으로 얼굴 요소 또는 얼굴 구성요소라는 용어로 사용되고 있으나, 본 발명에서는 얼굴 구성요소 원소라 정의하며, 상기에서 정의한 각각의 얼굴 구성요소 원소들 간의 거리로부터 얼굴 구성요소 거리를 구한다. 이 때 얼굴 구성요소 원소들간의 거리는 후술할 카메라에서 촬영한 인물이미지에서의 픽셀(pixel)거리를 측정하여 구한다.

도1은 본 발명의 일 실시예에 따른 얼굴 구성요소 원소들 간의 거리의 다양한 예시를 도시한 것이다.

도 1에 도시된 바와 같이, 얼굴 검출 및 얼굴 인식에 사용하는 기술적 구성(방법)에 따라 다양한 얼굴 구성요소 원소들이 추출될 수 있으며, 이들 원소들 간의 다양한 거리가 존재할 수 있다.

설명의 편의를 위하여, 상기에서 기술한 얼굴 검출 및 얼굴 인식에 사용된 임의의 방법을 A라고 하고,A라는 방법에 의해 임의의 k개의 얼굴 구성요소 원소들 a1, a2,…, ak가 추출되었다고 가정을 하면,A={a1, a2,…, ak}와 같이 집합의 형태로 표현하기로 한다. 또한 특정 방법 A에 의해 추출한 얼굴 구성요소 원소들 사이의 거리를 L(ai, aj) 또는 L(aj, ai) 형태로 표현하기로 한다(ai, aj∈{a1, a2,…, ak}).

이와 같은 표기하기로 한다면, 특정 방식 B를 통하여 각각m개의 얼굴 구성요소 원소들을 추출했다면 B={b1, b2,…, bm}로 표현할 수 있으며, 특정 방식 C를 통하여 각각n개의 얼굴 구성요소 원소들을 추출했다면 C={c1, c2,…, cn}로 표현가능하다.

또한 특정 방식 D에 의해 추출된 얼굴 구성요소 원소들이 r개 존재한다면(D={d1, d2,…, dr}), 추출한 원소들 사이의 거리는 L(di, dj)이라 표현가능하며, 존재하는 원소들 사이의 거리 개수는 r(r-1)/2개가 된다.

따라서 r(r-1)/2개가 존재하는 얼굴 구성요소 원소들 사이의 거리 중에서 하나를 선택하거나 2개 이상을 각각 개별적으로 사용하거나 다변수 회귀(regression)함수에 의해 변환하여 얼굴 구성요소 거리로 사용한다.

다음은 상기에서 서술한 얼굴 구성요소 원소와 얼굴 구성요소 거리에 대해서 구체적인 예시를 들어 살펴본다.

(T1) D={d1, d2}(r=2), L(d1, d2)만 존재

얼굴 구성요소 원소로 좌측 눈과 우측 눈, 좌측 눈과 코, 좌측 눈과 입, 우측 눈과 코, 우측 눈과 입, 코와 입 등과 같이 2가지 얼굴 부위만을 사용하는 경우를 뜻한다. 따라서 얼굴 구성요소 원소들 사이의 거리는 각각 좌측 눈과 우측 눈 간의 거리, 좌측 눈과 코 간의 거리, 좌측 눈과 입 간의 거리, 우측 눈과 코 간의 거리, 우측 눈과 입 간의 거리, 코와 입 간의 거리로 1개만 존재한다.

(T2) D={d1, d2, d3}(r=3), L(d1, d2), L(d1, d3),L(d2, d3) 존재

얼굴 구성요소 원소로 좌측 눈과 우측 눈과 코, 좌측 눈과 우측 눈과 입, 좌측 눈과 코와 입, 우측 눈과 코와 입 등과 같이 얼굴 구성요소 원소로 3가지 얼굴 부위를 사용할 경우를 뜻한다. 따라서 이 때 얼굴 구성요소 원소들 사이의 거리도 각각 다음과 같이 이루어진다.

· B좌측 눈과 우측 눈과 코: 좌측 눈과 우측 눈 간의 거리, 좌측 눈과 코 간의 거리, 우측 눈과 코 간의 거리

· 좌측 눈과 우측 눈과 입: 좌측 눈과 우측 눈 간의 거리, 좌측 눈과 입 간의 거리, 우측 눈과 입 간의 거리

· 좌측 눈과 코와 입: 좌측 눈과 코 간의 거리, 좌측 눈과 입 간의 거리, 코와 입 간의 거리

· 우측 눈과 코와 입: 우측 눈과 코 간의 거리, 우측 눈과 입 간의 거리, 코와 입 간의 거리

상기 (T1)의 예시처럼 얼굴 구성요소 원소들 간의 거리가 하나일 경우는 얼굴 구성요소 원소들 간의 거리를 얼굴 구성요소 거리로 사용할 수 있지만 (T2)의 예시처럼 2개 이상의 얼굴 구성요소 원소들 간의 거리가 존재할 경우에는 하나를 선택하거나, 2개 이상의 거리를 모두 계산인자로 동시에 사용하거나, 2개 이상의 거리를다변수 회귀(regression)함수로 계산하여 하나의 값으로 사용할 수 있다.

다음은 상기에서 서술한 2개 이상의 거리로 구성된 얼굴 구성요소 거리에 대해서 (T2)의 예시를 들어 구체적으로 살펴본다.

설명의 편의를 위하여 (T2)의 예시중 좌측 눈(d1)과 우측 눈(d2)과 코(d3)를 선택하면, 얼굴 구성요소 원소들 간의 거리는 L(좌측 눈(d1), 우측 눈(d2)), L(좌측 눈(d1), 코(d3)), L(우측 눈(d2), 코(d3)) 3개가 존재한다. 이렇게 측정된 L(d1, d2), L(d1, d3), L(d2, d3) 3가지의 거리로부터 얼굴 구성요소 거리로 계산하는 함수를 F라고 하면, 얼굴 구성요소 거리는 F(L(d1, d2), L(d1, d3), L(d2, d3))가 된다.

먼저 측정된 3가지 거리중에서 하나를 사용하는 경우에는 가장 측정하기 용이한 거리를 선택하거나, 측정하기가 동일한 경우에는 임의로 하나를 선택하여 얼굴 구성요소 거리로 사용한다.

또한 측정된 3가지 거리를 단순히 개별적으로 동시에 사용할 경우에는 F(L(d1, d2), L(d1, d3), L(d2, d3)) 값은 각각의 L(d1, d2), L(d1, d3), L(d2, d3)값을 순서쌍이나 행렬 또는 벡터형태로 가질 수 있으며, 마지막으로 측정된 3가지 거리를 하나의 값으로 변환하여 사용할 경우에는 F(L(d1, d2), L(d1, d3), L(d2, d3))값은 다변수 회귀(regression)함수로 변환된 값을 가지게 된다.

또한 상기에서 서술한 동일한 얼굴 구성요소 원소들 간의 거리도 측정하는 기준점의 위치에 따라서 달라진다.기준점은 얼굴 구성요소 원소들 간의 거리를 측정하기 위해 필요한 얼굴 구성요소 원소들의 특정위치를 뜻한다. 예를 들어 코부위는 좌, 우 콧구멍 및 코끝(nose tip) 등 다양한 특정위치를 기준점으로 사용할 수 있다.

도2는 본 발명의 일 실시예에 따른 기준점의 위치에 따라 다양하게 측정가능한 좌측 눈과 우측 눈 사이의 거리를 예시로 도시한 것이다.

도 2에 도시된 바와 같이, 동일한 좌측 눈과 우측 눈을 선택하더라도 거리 측정을 위해서 선정하는 기준점의 위치에 따라서 다양한 거리 측정이 가능하다. 예를 들어 주로 안과 및 안경관련 분야에서 사용되는 동공중심간 거리(InterPupillary distance: IPD, PD)(L(d1, d2)=L1)는 양쪽 눈의 동공 중심을 기준점으로 선정하고 거리를 측정한다. 그리고 성형분야에서 사용되는 내안각(안쪽 눈)간 거리(Intercanthal Distance: ICD, ID)(L(d1, d2)=L2))는 양쪽 눈의 경계면 중에서 코 부위에 가까운 쪽 간의 거리를 측정한다. 이 이외에도 동공 끝점 간의 거리(L(d1, d2)=L3)), 외안각(바깥쪽 눈)간 거리(L(d1, d2)=L4)) 등 기준점의 위치에 따라 다양한 좌측 눈과 우측 눈 사이의 거리가 존재할 수 있다.

다음은 상기 기술한 얼굴 구성요소 거리를 이용한 홍채인식용 이미지 획득 장치의 기술적 구성에 대하여 살펴본다.

본 발명에서는 발명의 취지를 가장 잘 이해시킬 수 있다고 판단되는 얼굴 구성요소 원소로 좌측 눈과 우측 눈을, 얼굴 구성요소 거리를 동공중심간 거리로 예시를 들어 설명하였다. 따라서 비록 얼굴 구성요소 원소로 좌측 눈과 우측 눈을, 얼굴 구성요소 거리를 동공중심간 거리로 예시로 들더라도, 다른 얼굴 구성요소 원소들과 얼굴 구성요소 거리도 동일한 방법으로 설명이 충분히 설명이 가능하기 때문에 동일한 적용이 가능한 것으로 이해되어야 할 것이다.

도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른 얼굴 구성요소 거리를 이용한 홍채인식용 이미지 획득 장치를 간략하게 나타낸 블록 구성도이다.

도 3에 도시된 바와 같이, 본 발명에 따른 얼굴 구성요소 거리를 이용한 홍채인식용 이미지 획득 장치는 홍채인식용 이미지를 획득하기 위하여 피촬영자의 얼굴이 포함된 피촬영자의 일부 또는 전부를 카메라로 촬영한 이미지 또는 카메라에서 피촬영자의 이미지로부터 얼굴영역만 절개하여(cropping) 분리된 이미지(이하 '인물이미지'라 한다)를 임시로 저장하는 수단(이하 '버퍼'라 한다)(301),버퍼(301)에서 저장한 한 개 이상의 인물이미지로부터 얼굴 구성요소 원소들을 추출하고 추출한 원소들 간의 거리로부터 얼굴 구성요소 거리를 계산하는 수단(이하 '얼굴 구성요소거리 연산부'라 한다)(302), 얼굴 구성요소거리 연산부(302)에서 계산된 얼굴 구성요소 거리로부터 피촬영자와 카메라 간의 실제 거리를 추정하고,추정한 거리로부터 피촬영자가 적외선 조명에서 인물이미지를 촬영하는 위치(이하 '홍채촬영공간'이라 한다)에 있음을 확인하는 수단(이하 '실제거리 추정부;라 한다)(303), 실제거리 추정부(303)에서 홍채촬영공간에 있음을 확인한 피촬영자의 인물이미지로부터 홍채를 포함하는 눈 영역을 절개한(cropping)이미지(이하 '아이이미지'라 한다)를 좌측 눈과 우측 눈의 아이이미지로 분리하여 저장하고, 저장한아이이미지의 품질을 측정하여 일정한 품질 기준(이하 '기준품질도'라 한다)을 충족하는 아이이미지(이하 '홍채인식용 이미지'라 한다)를 획득하는수단(이하 '홍채이미지 획득부'라 한다)(304)으로 구성된다.

또한 얼굴 구성요소거리 연산부(302)에서 얼굴 구성요소 원소들을 추출하는 과정 중에 얼굴인식을 수행할 수도 있으며, 이를 위하여 후술할 얼굴인식부(305)를 추가하여 구성할 수 있다.

또한 홍채이미지 획득부(304)에서 홍채인식용 이미지를 획득하는 과정 중에 홍채인식을 수행할 수도 있으며, 이를 위하여 후술할 홍채인식부(306)를 추가하여 구성할 수 있다.

다음은 상기에서 서술한 얼굴 구성요소 거리를 이용한 홍채인식용 이미지를 획득하는 방법에 대해서 상세하게 살펴본다.

도 4는 본 발명의 일 실시예에 따른 얼굴 구성요소 거리를 이용한 홍채인식용 이미지를 획득하는 방법을 설명하기 위한 순서도이다.

도 4에 도시된 바와 같이, 본 발명의 일 실시예에 따른 홍채인식용 이미지 획득 방법은 다음과 같은 단계로 구성된다.

먼저 카메라가 대기상태(이하 '슬립모드'라 한다)에 있다가 피촬영자를 감지하고 인물이미지를 촬영하기 시작하고, 촬영한 인물이미지를 버퍼에 저장하는 단계(S401)와, 상기 버퍼에 저장된 인물이미지로부터 얼굴 구성요소거리 연산부에서 얼굴 구성요소 거리를 계산하는 단계(S402), 상기 계산된 얼굴 구성요소 거리로부터 실제거리 추정부에서 피촬영자와 카메라 간의 실제 거리를 추정하고 피촬영자가 홍채촬영공간에 있음을 확인하는 단계(S403), 상기 단계에서 피촬영자가 홍채촬영공간에 있음을 확인하면 홍채이미지 획득부에서 피촬영자의 인물이미지로부터 아이이미지를 획득하고 좌측 눈과 우측 눈 아이이미지를 분리하여 저장하는 단계(S404), 상기 아이이미지 품질을 측정하여 기준품질도를 충족하는 홍채 인식용 이미지를 획득하는 단계(S405)로 구성된다.

도 4에서는 단계 S401 내지 단계 S405를 순차적으로 실행하는 것으로 기재하고 있으나, 이는 본 발명의 일 실시예의 기술 사상을 예시적으로 설명한 것에 불과한 것으로서, 본 발명의 일 실시예가 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자라면 본 발명의 일 실시예의 본질적인 특성에서 벗어나지 않는 범위에서 도 4에 기재된 순서를 변경하여 실행하거나 단계 S401 내지 단계 S405 중 하나 이상의 단계를 병렬적으로 실행하는 것으로 다양한 수정 및 변형이 적용 가능할 것이므로, 도 4는 시계열적인 순서로 한정되는 것은 아니다.

다음은 상기에서 기술한 얼굴 구성요소 거리를 이용한 홍채인식용 이미지 획득 장치의 세부 구성에 대하여 상세하게 살펴본다.

먼저 카메라에 대해서 구체적으로 살펴본다.

본 발명에서 카메라는 단순히 카메라 완제품에 한정되는 것이 아니라 최근에 홍채인식을 도입하거나 도입을 위한 연구가 활발히 진행되고 있는 도어락과 같은 출입관련 기기 또는 CCTV와 같은 보안기기 또는 카메라와 비디오, 캠코더 같은 영상기기 및 스마트폰, 태블릿, PDA, PC, 노트북과 같은 스마트 기기 등의 카메라 렌즈나 카메라 모듈을 포함한다.

일반적으로 홍채인식에 필요한 이미지의 해상도는 ISO의 규정을 참고하며, ISO 규정은 VGA 해상도 이미지(VGA resolution image)를 기준으로 홍채지름의 픽셀(pixel)수로 규정하고 있다. ISO 규격에 따르면 보통은 200 픽셀(pixel) 이상의 경우 고화질이 되고, 170pixel의 경우 보통 그리고 120pixel의 경우가 저화질로 규정하고 있다. 따라서 본 발명에서는 좌측 눈과 우측 눈의 아이이미지를 획득하면서 피촬영자의 편의를 도모할 수 있는 고화질의 화소를 가진 카메라를 가능한 한 사용하지만 이 또한 홍채의 화질이나 다른 부가장치의 특성에 의해서 다양한 화소수를 적용할 가능성이 높기 때문에 반드시 고화질의 화소로 제한할 필요는 없다. 특히 최근에는 12M 또는 16M 픽셀의 해상도와 초당 30 프레임이상의 전송 속도를 갖는 고화질의 카메라 모듈이 디지털 영상기기 및 스마트기기 등에서 사용되고 있어 홍채촬영공간내에서 기준품질도를 충족하는 홍채인식용 이미지를 획득하기에는 충분하다.

또한 상기 카메라는 일반적으로 1개의 카메라 또는 2개 이상의 다수의 카메라가 구성될 수 있으며, 필요에 따라 다양하게 변형하여 구성할 수도 있다.

또한 선명한 홍채 이미지를 획득하기 위해서 기존 기기의 카메라를 최대한 활용하여 인물이미지를 획득하는 본 발명의 목적과 취지에 부합하기 위하여 별도의 특정 카메라를 추가하여 구성하는 것을 최소화한다. 하지만 얼굴 검출 및 얼굴 인식에 사용되는 기술(방법)에 따라 조명부를 부가하여 구성할 수도 있다. 예를 들어 적외선을 사용하지 않고 가시광선을 사용하는 얼굴검출 및 얼굴인식 방법을 사용할 경우에는 후술할 홍채촬영공간에서 적외선 조명을 켜는 조명부를 추가적으로 구성해야 하며, 열적외선을 이용하는 얼굴검출 및 얼굴인식 방법에서는 별도의 조명부가 필요하지 않을 수 있다. 상기 조명부가 필요할 경우에도첫째로 가시광선 조명을 사용하다가 홍채촬영공간에서는 가시광선 조명을 오프(off)하고 적외선 조명을 온(on)하는 수단으로 적외선 조명을 켜는 구성을 사용하거나 둘째로 홍채촬영공간에서 가시광선 조명을 온(on)할 경우에는 조명 앞에 적외선 통과필터가 위치하도록 설계 제작하여 적외선만 통과시키는 수단을 가지는 기술적 구성을 이용하여 비용측면이나 물리적 크기로 인한 공간 제약 측면에서 충분히 부가적으로 설치가 가능하기 때문에 적용하는 데 별 어려움이 없을 것이다.

먼저 버퍼에 대해서 구체적으로 살펴본다.

버퍼는 카메라가 촬영하는 단수 또는 복수의 인물이미지들을 임시로 저장을 하며, 카메라와 얼굴 구성요소거리 연산부와 주로 연동된다.

일반적으로 버퍼의 특성상 저장공간이 많지 않기 때문에 본 발명에서는 피촬영자가 홍채촬영공간에 진입하기 전에는 카메라로부터 촬영한 인물이미지를 얼굴 구성요소 거리만 계산하고 바로 삭제를 하도록 구성된다.

또한 피촬영자가 홍채촬영공간에 진입하면, 카메라로부터 촬영한 인물이미지로부터 아이이미지를 획득해야 하기 때문에 인물이미지를 삭제하지 않고 일정시간동안 저장을 한다.

따라서 본 발명에서는 버퍼의 구성을 상기 서술한 역할을 분리하여 담당하는 2개의 버퍼로 구성하거나 버퍼에다가 특정 저장공간을 추가해서 카메라로부터 촬영한 인물이미지를 저장할 때는 특정 저장공간에 저장하는 등 본 발명의 목적과 취지에 부합한 다양한 구성을 사용할 수 있다.

다음은 얼굴 구성요소거리 연산부에 대해서 구체적으로 살펴본다.

도 5는본 발명의 일 실시예에 따른 얼굴 구성요소거리 연산부를 간략하게 나타낸 블록 구성도이다.

도 5에서 도시된 바와 같이, 본 발명의 일 실시예에 따른 얼굴 구성요소거리 연산부는 인물이미지로부터 얼굴 구성요소 원소들을 추출하는 수단(이하 '원소 추출부' 라 한다)(501), 상기 원소 추출부에서 추출한 얼굴 구성요소 원소들로부터 얼굴 구성요소 원소들 간의 거리를 측정하는 수단(이하 '원소거리 측정부' 라 한다)(502), 상기 원소거리 측정부에서 측정한 얼굴 구성요소 원소들 간의 거리로부터 얼굴 구성요소 거리를 계산하는 수단(이하 '구성요소거리 연산부' 라 한다)(503)으로 구성된다.

또한 원소 추출부(501)에서 얼굴 구성요소 원소들을 추출하는 과정 중에 얼굴인증 및 식별을 수행하는 얼굴인식부(504)를 단독으로 추가하거나, 얼굴 인식부와 눈위조 여부(fake eye)를 검출하는 눈위조검출부(505)를 조합하여 추가하여 구성할 수 있다.

다음은 상기에서 서술한 얼굴 구성요소거리 연산부에서 얼굴 구성요소 거리를 계산하는 방법에 대해서 상세하게 살펴본다.

도 6은 본 발명의 일 실시예에 따른 얼굴 구성요소 거리를 계산하는 방법을 설명하기 위한 순서도이다.

도 6에 도시된 바와 같이, 본 발명의 일 실시예에 따른 얼굴 구성요소 거리를 계산하는 방법은 다음과 같은 단계로 구성된다.

먼저 버퍼에 저장된 인물이미지로부터 원소 추출부에서 얼굴 구성요소 원소들을 추출하는 단계(S601), 상기 추출된 얼굴 구성요소 원소들을 이용하여 얼굴인식부에서 얼굴인식의 시행여부를 결정하고 수행하는 단계(S602), 상기 수행된 얼굴인식에서 눈위조 여부를 눈위조검출부에서 검출하고 판별하는 단계(S603), 상기 추출된 얼굴 구성요소 원소들 중에서 거리 측정이 가능한 얼굴 구성요소 원소들이 있는지 원소거리 측정부에서 확인하고, 얼굴 구성요소 원소들 간의 거리를 측정하는 단계(S604), 상기 측정한 얼굴 구성요소 원소들 간의 거리로부터 구성요소 거리연산부가 얼굴 구성요소 거리를 계산하는 단계(S605)로 구성된다.

도 6에서는 단계 S601 내지 단계 S605를 순차적으로 실행하는 것으로 기재하고 있으나, 이는 본 발명의 일 실시예의 기술 사상을 예시적으로 설명한 것에 불과한 것으로서, 본 발명의 일 실시예가 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자라면 본 발명의 일 실시예의 본질적인 특성에서 벗어나지 않는 범위에서 도 6에 기재된 순서를 변경하여 실행하거나 단계 S601 내지 단계 S605 중 하나 이상의 단계를 병렬적으로 실행하는 것으로 다양한 수정 및 변형이 적용 가능할 것이므로, 도 6은 시계열적인 순서로 한정되는 것은 아니다.

다음은 상기에서 서술한 원소 추출부에 대해서 상세하게 살펴본다.

본 발명에서의 원소 추출부는 얼굴 인증 시스템의 얼굴검출, 얼굴인식 단계에서 사용하는 종래에 알려진 기술을 이용하여 얼굴 구성요소 원소들을 추출해낸다.

얼굴검출은 얼굴인식의 전처리 단계로서, 얼굴인식 성능에 결정적으로 영향을 미치며, 현재까지 알려진 바로는 주로 HSI 컬러모델의 색상성분을 이용한 칼라 기반검출방법, 칼라 정보와 움직임정보를 복합적으로 얼굴검출에 이용하는 방법, 그리고 칼라 정보와 영상의 에지정보를 이용하여 얼굴영역을 검출하는 방법 등이 있다.

또한 얼굴 인식은 기하학적 특징 기반(geometric feature-based) 방법, 템플릿 기반(template-based) 방법, 모델 기반(model-based) 방법, 열적외선 또는 3차원 얼굴영상을 이용한 방법 등이 있다.

또한 얼굴검출 및 얼굴인식에 사용되는 오픈소스로서OpenCV 등이 전세계적으로 널리 사용되고 있다.

따라서, 본 발명에서는 상기 서술한 종래의 기술 중에서, 인물이미지로부터 얼굴 구성요소 원소들을 잘 추출해내는 본 발명의 목적과 취지에 부합되는 한 어떤 기술을 사용해도 무방하며, 얼굴검출 및 얼굴인식에대한종래의 기술은이미공지된기술이므로더자세한설명은생략토록한다.

원소 추출부는 얼굴검출이나 얼굴인식에서 사용하는 종래의 기술에 따라 눈(좌측, 우측), 눈썹(좌측, 우측), 코, 코구멍(좌측, 우측), 입, 귀, 턱, 볼, 얼굴 경계 등의 전부 또는 일부를 추출하는데, 대부분 눈 영역(좌측, 우측)은 검출을 한다.

원소 추출부에서 얼굴 검출 및 얼굴 인식에 사용된 임의의 방법을 A라고 하고,A라는 방법에 의해 임의의 k개의 얼굴 구성요소 원소들 a1, a2,…, ak가 추출되었다고 가정을 하면, A={a1, a2,…, ak}와 같이 집합의 형태로 표현하기로 한다. 또한 특정 방법 A에 의해 추출한 얼굴 구성요소 원소들 사이의 거리를 L(ai, aj) 또는 L(aj, ai) 형태로 표현하기로 한다(A={a1, a2,…, ak}).

이에 대한 자세한 기술적 구성에 대해서는 본 발명의 명세서 앞부분 얼굴 구성요소 원소 및 얼굴 구성요소 거리에서 기술한 내용과 동일하므로 생략한다.

다음은 상기에서 서술한 원소거리 측정부에 대해서 상세하게 살펴본다.

원소 추출부에서 추출한 얼굴 구성요소 원소들 간의 거리를 측정한 후, 측정한 거리 중 일부 또는 전부를 사용한다. 이 때 얼굴 구성요소 원소들 간의 거리는 버퍼에 저장되어 있는 인물이미지에서의 얼굴 구성요소 원소들 간의 픽셀(pixel)거리를 측정하여 구한다.

또한 얼굴 구성요소 원소들 간의 거리는 측정하는 기준점의 위치에 따라서 다양하게 측정이 될 수 있는데, 예를 들어 동일한 좌측 눈과 우측 눈을 선택하더라도 거리 측정을 위해서 선정하는 기준점의 위치에 따라서 다양한 거리가 측정가능하다. 예를 들어 주로 안과 및 안경관련 분야에서 사용되는 동공중심간 거리(InterPupillary distance: IPD, PD)(L(d1, d2)=L1)는 양쪽 눈의 동공 중심을 기준점으로 선정하고 거리를 측정한다. 그리고 성형분야에서 사용되는 내안각(안쪽 눈)간 거리(Intercanthal Distance: ICD, ID)(L(d1, d2)=L2))는 양쪽 눈의 경계면 중에서 코 부위에 가까운 쪽 간의 거리를 측정한다. 이 이외에도 동공 끝점 간의 거리(L(d1, d2)=L3)), 외안각(바깥쪽 눈)간 거리(L(d1, d2)=L4)) 등 기준점의 위치에 따라 다양한 좌측 눈과 우측 눈 사이의 거리가 존재할 수 있다.

다음은 상기에서 서술한 얼굴 구성요소 거리에 대해서 구체적인 예시를 들어 살펴본다.

(T1) D={d1, d2}(r=2), L(d1, d2)만 존재

(T2) D={d1, d2, d3}(r=3), L(d1, d2), L(d1, d3),L(d2, d3) 존재

얼굴 구성요소 원소로 좌측 눈과 우측 눈과 코, 좌측 눈과 우측 눈과 입, 좌측 눈과 코와 입, 우측 눈과 코와 입 등과 같이 얼굴 구성요소로 3가지 얼굴 부위를 사용할 경우를 뜻한다. 따라서 이 때 얼굴 구성요소 원소들 사이의 거리도 각각 다음과 같이 측정한 값으로 이루어진다.

· 좌측 눈과 우측 눈과 코: 좌측 눈과 우측 눈 간의 거리, 좌측 눈과 코 간의 거리, 우측 눈과 코 간의 거리

다음은 상기에서 서술한 구성요소거리 연산부에 대해서 상세하게 살펴본다.

원소거리 측정부에서 측정한 얼굴 구성요소 원소들 간의 거리 중 하나를 선택하여 사용하거나 또는 2개 이상의 거리를 선택하여 얼굴 구성요소 거리로 사용한다. 이 때 2개 이상의 거리가 존재할 경우에는 2개 이상의 거리를 동시에 사용하거나 2개 이상의 거리를 하나의 거리로 변환하여 사용한다.

첫째로 얼굴 구성요소 원소들 사이의 거리가 하나일 경우에는 얼굴 구성요소 원소들 사이의 거리가 곧 얼굴 구성요소 거리가 되며, 또한 얼굴 구성요소 원소들 사이의 거리가 2개 이상이더라도 하나만 선택하여 얼굴 구성요소 거리로 사용할 수 있다.

둘째로 얼굴 구성요소 원소들 사이의 거리가 2개 이상이며, 선택한 거리도 2개 이상일 경우에는 각각 모두 계산인자로 동시에 사용하거나 다변수 회귀(regression)함수에 의해 변환하여 사용할 수 있다.

다음은 상기에서 서술한 얼굴인식부에 대해서 상세하게 살펴본다.

일반적으로 인식이라는 뜻으로 사용하는 Verification, Identification, Recognition 용어를 사용하는데, 일대일(1:1)매칭의 경우에는 인증(Verification)을 사용하며, 일대다(1:N)매칭의 경우에는 식별(Identification 또는 Searching), 인증과 식별을 포함한 전체 큰 시스템의 인식의 뜻으로는 Recognition을 사용한다.

얼굴인식부는 상기 서술한 원소 추출부에서 사용하는 얼굴검출 및 얼굴인식 기술을 사용하여 버퍼에 저장된 피촬영자의 인물이미지로부터 얼굴인식을 수행한다. 본 발명에서는 얼굴인식 결과가 정확하게 나오지 않더라도 후술할 홍채이미지 획득부에서 홍채인식용 이미지를 획득한 뒤에 홍채인식부에서 홍채인식 결과와 결합시키면 정확도가 향상될 수 있다.

또한 실제로 상기에서 언급한 전세계적으로 얼굴검출 및 얼굴인식에 널리 사용되고 있는 OpenCV와 같은 솔루션 등은 얼굴 구성요소 원소들을 추출하면서 얼굴인식을 동시에 쉽게 수행할 수 있다.

다음은 상기에서 서술한 눈위조검출부에 대해서 상세하게 살펴본다.

일반적으로 홍채인식뿐만 아니라 얼굴인식에서도 위조된 이미지를 획득하는 것을 방지하기 위해 다양한 연구가 진행되어 왔다. 예를 들어 얼굴인식분야에서는 푸리에 스펙트럼을 분석하여 위조 얼굴을 검출하는 방법, 눈 움직임을 이용한 위조 검출 방법, 눈의 깜박거림을 이용한 위조 검출 방법 등이 널리 사용되고 있다.

게다가 최근에는 눈동자의 움직임을 감지하여 시선의 위치를 추적하는 아이트래킹(eye-tracking) 기술이 급속도로 발달하고 있다. 특히 다양한 종래의 기술중에서 실시간 카메라 이미지를 분석하여 동공의 움직임을 검출하는 Video분석 방식 기술은 홍채인식용 이미지의 진위 여부에 적용될 수 있다.

따라서 눈위조 검출부는 상기에서 언급한 종래의 얼굴인식분야에서의 위조 얼굴을 검출하는 기술 및 아이트래킹 기술중에서, 위변조된 홍채인식용 이미지(fake image)가 획득되는 것을 방지하는(liveness detection)본 발명의 목적과 취지에 부합되는 한 어떤 기술을 사용해도 무방하며, 얼굴인식부에 추가하여 구성할 수 있다.

다음은 실제거리 추정부에 대해서 구체적으로 살펴본다.

도 7은 본 발명의 일 실시예에 따른 실제거리 추정부를 간략하게 나타낸 블록 구성도이다.

도 7에서 도시된 바와 같이, 본 발명의 일 실시예에 따른 실제거리 추정부는 사전 실험을 통하여 획득하여 컴퓨터 또는 단말기의 메모리 또는 데이터베이스에 저장된 피촬영자와 카메라간의 실제거리와 얼굴 구성요소 거리와의 관계를 나타내는 함수로부터 피촬영자와 카메라간의 실제거리를 계산하여 추정하는 수단(이하 '실제거리 연산부'라 한다)(701), 상기 실제거리 연산부에서 추정한 피촬영자와 카메라간의 실제거리로부터 피촬영자가 홍채촬영공간에 있음을 확인하는 수단(이하 '홍채촬영공간 확인부'라 한다)(702)으로 구성된다.

다음은 실제거리 연산부에 대해서 구체적으로 살펴본다.

먼저 얼굴 구성요소 거리와 피촬영자와 카메라간의 실제거리 간의 관계를 나타내는 함수를 구하는 원리에 대해서 살펴본다.

일반적으로 알려진 피촬영자와 카메라간의 실제거리 간의 관계를 나타내는 단순하고 이상적인 원리로 핀홀카메라 모델(pinhole camera model)이 있다.

도8은 본 발명의 일 실시예에 따른 얼굴 구성요소 거리와 실제거리 간의 관계를 나타내는 핀홀카메라 모델(pinhole camera model)의 원리를 예시로 도시한 것이다.

도 8에 도시된 바와 같이, A와 a는 각각 실제 물체의 크기와 영상 내의 물체 크기를, f와 Z는 초점거리와 카메라와 물체사이의 거리를 나타낼 때, 삼각형의 비례식을 통하여 다음과 같은 관계를 찾을 수 있다(수식1).

a = f * (A/Z) ---- (수식1)

따라서, 상기 수식(1)을 Z를 독립변수로 하는 함수로 변환하면 다음과 같은 수식을 구할 수 있다(수식 2)

Z = f*(A/a) ---- (수식2)

따라서 영상 내의 물체 크기(a)에 해당하는 인물이미지에서의 얼굴 구성요소 거리를 구하면, 카메라와 물체사이의 거리(Z)에 해당하는 피촬영자와 카메라간의 실제거리를 상기 수식(2)를 이용하여 구할 수 있다.

하지만 실제로는 상기 도 8에 도시된 2차원 평면이 아니라, 3차원의 공간상에서 영상을 촬영하며, 광축이 센서 중심을 지나도록 하기는 매우 어렵다. 또한 카메라의 특성(렌즈의 초점, 복합렌즈로 구성된 렌즈 및 화각 등)과 렌즈위치를 핀홀구멍에 맞추기 힘든 것 또는 피촬영자의 특성(연령 등)의 다양한 원인에 의해서 상기 핀홀카메라 모델(pinhole camera model)의 원리를 그대로 적용할 수가 없다.

따라서 본 발명에서는 카메라를 고정하고 피촬영자가 움직이거나 또는 피촬영자는 그대로 있고 카메라가 움직이면서,다양한 위치에서의 피촬영자와 카메라간의 실제거리와 얼굴 구성요소 거리를 측정하고, 측정한 값들을 통계적인 수단(주로 회귀분석)을 사용하여 두 변수간의 관계를 나타내는 함수를 구한다.

도9는 본 발명의 일 실시예에 따른 통계적인 수단(주로 회귀분석)을 사용하여 얼굴 구성요소 거리와 실제거리 간의 관계를 나타내는 함수를 구하는 원리를 예시로 도시한 것이다.

도 9에 도시된 바와 같이, 피촬영자와 카메라간의 실제거리(Y변수, 종속변수)와 얼굴 구성요소 거리(X변수, 독립변수)를 측정하여 좌표축에 표시한다. 만약 얼굴 구성요소 거리가 하나일 때는 Y=H(X), 2개 이상일 때는 Y=H(X1, X2,…, Xn)으로 표현할 수 있다. 상기 좌표축에 표시된 점들로부터 통계적인 수단(주로 회귀분석)을 통하여 점들을 대표하는 함수를 구하는데, 2차원에서는 일반적으로 Y=1/(aX+b)의 쌍곡선 모양을 가지나, 이 이외에도 포물선 등 다양한 곡선으로 표현되기도 한다. 2개의 얼굴 구성요소 거리를 가지는 3차원에서는 함수의 모양이 다양한 입체를 가지는 곡선으로 표현된다. 실제로 얼굴 구성요소 거리가 X1, X2,…, Xn로 n개일 때, 피촬영자와 카메라간의 실제거리 Y는 Y=H(X1, X2,…, Xn)로 표현되는 H함수로 나타내지는 다변수 회귀함수(regression function)가 된다.

상기 함수는 일반적으로 하나의 함수를 모든 사용자에게 동일하게 적용하여 사용하지만 카메라 및 센서의 특성과 피촬영자의 연령(어린이, 노인 등)을 고려하여 보정할 필요가 있을 경우에는 보정작업(calibration)을 진행한 후에 사용자에 따라 다른 함수를 실제거리 추정에 사용한다.

도 10은 본 발명의 일 실시예에 따른 얼굴 구성요소 거리로 동공중심간 거리를 사용하여 추정한 피촬영자와 카메라간의 실제거리와의 관계를 이해하기 쉽게 예시로 도시한 것이다.

도 10에 도시된 바와 같이, 실제거리 연산부는 상기에서 구한 함수에 동공중심간 거리 d1, d2, d3를 대입하여 피촬영자와 카메라간의 실제거리 L1, L2, L3를 계산하여 추정한다.

다음은 홍채촬영공간확인부에 대해서 구체적으로 살펴본다.

일반적으로 도어락과 같은 출입관련 기기 또는 CCTV와 같은 보안기기 또는 카메라와 비디오, 캠코더 같은 영상기기 및 스마트폰, 태블릿, PDA, PC, 노트북과 같은 스마트 기기 등과 같은 기기에는 피촬영자의 선명한 이미지를 촬영할 수 있는 위치(Capture Volume, 이하 '포착공간'이라 한다)를 가지고 있다. 따라서 피촬영자가 포착공간에 진입했을 때의 인물이미지로부터 획득한 아이이미지의 품질이 높을 가능성이 매우 높다. 하지만 홍채촬영공간을 정확하게 포착공간과 동일하게 하지 않고 특정기준을 선정하여 홍채촬영공간을포착공간보다 크게 설정할 수 있다.

다음은 상기 홍채촬영공간이 포착공간과 다를 경우에 홍채촬영공간을 설정하는 방법에 대해서 살펴본다.

(S1) 거리를 기준으로 설정하는 경우

일반적으로 포착공간은 기기별로 사전에 설정이 되어 있으며, 이를 기준으로 포착공간에 진입하기 이전 시점 또는 포착공간을 벗어나는 시점 이후에 일정한 여유 거리를 두어 홍채촬영공간을 설정할 수 있다. 따라서 홍채촬영공간에서 진입한 경우 버퍼는 카메라로부터 받은 인물이미지를 저장하기 시작하며, 홍채촬영공간을 벗어나면 저장을 종료한다.

(S2) 시간을 기준으로 설정하는 경우

포착공간에 진입하기 이전 시점 또는 포착공간을 벗어나는 시점 이후에 일정한 시간적여유를 두어 홍채촬영공간을 설정할 수 있다. 따라서 홍채촬영공간에서 진입한 시점의 시각에 버퍼는 카메라로부터 받은 인물이미지를 저장하기 시작하며, 홍채촬영공간을 벗어나는 시점의 시각에 저장을 종료한다.

상기 임의의 시간과 거리를 설정하는 기준은 홍채인식용 이미지 획득에 필요한 최소한의 인물이미지 개수 또는 인물이미지로부터 획득되는 아이이미지 개수 또는 기준품질도를 충족하는 아이이미지의 개수에 따라 결정할 수 있다.

자세한 내용은 후술할 아이이미지 추출부에서 언급하기로 하며, 본 발명에서는 홍채촬영공간과 포착공간을 특별하게 구분해서 표현할 경우를 제외하고는 언어의 통일성을 기하기 위해 포착공간을 홍채촬영공간으로 칭하기로 한다.

또한 피촬영자가홍채촬영공간에 진입하는 것을 유도하기 위해 조작된 영상가이드(이하 '직관 영상가이드'라 한다)를 제공하는 수단(이하 '직관 가이드부'라 한다) 또는 카메라의 액츄에이터(actuator)를 제어하는 수단(이하 '액츄에이터 제어부'라 한다)을 홍채촬영공간 확인부에 추가하여 구성할 수 있다.

먼저 직관가이드부는 카메라는 가만히 있고 피촬영자가 천천히 앞뒤로 움직이거나 스마트폰 등과 같은 모바일 기기에서 기기를 움직여 홍채촬영공간에 진입하도록 유도하는 경우에 주로 사용하며, 인물이미지의 크기 또는 선명도 또는 색상을 이용한 직관 영상가이드를 이용하여 피촬영자가 인지할 수 있도록 구성될 수 있다.

도11은 본 발명의 일 실시예에 따른 가이드부가 피촬영자에게 직관 영상가이드를 이용하여 홍채촬영공간에 접근하였음을 알려주는 방법을스마트폰의 화면을 이용한 예시로 도시한 것이다.

도 11에 도시된 바와 같이, 스마트폰에 내장된 카메라와 피촬영자 간의 실제 거리가 변함에 따라 스마트폰의 화면에 직관 영상가이드가 제공되고, 피촬영자는 스마트폰의 화면을 통하여 직관적으로 직접 확인할 수 있다.

좀 더 구체적으로 살펴보면, A위치에서 E위치로 피촬영자가 움직일수록 피촬영자는 카메라에 가까워진다. 카메라와 피촬영자의 거리가 가까워질수록 피촬영자의 인물이미지의 크기를 크게 하고, 카메라와 피촬영자의 거리가 멀어질수록 피촬영자의 인물이미지의 크기를 작게 하면 거리의 원근감에 대한 정보를 직관적으로 줄 수 있다.

또한 피촬영자가 홍채촬영공간에 있음을 알려주기 위해서 홍채촬영공간에 있지 않을 때는 흐릿한 이미지(blurry image)를 제공하고, 홍채촬영공간에 있을 때는 선명한 이미지(sharpen image)를 전송하도록 하여 직관적으로 홍채촬영공간에 위치할 수 있도록 하여 피촬영자의 편의성을 극대화할 수 있다.

또한 피촬영자가 홍채촬영공간에 있지 않을 때는 흰색 또는 검정색과 같은 피촬영자의 모습을 인지할 수 없도록 하는 배경색으로 하는 이미지를 제공하고, 피촬영자가 홍채촬영공간에 있을 때는 촬영된 피촬영자의 이미지 색상 그대로 전송하여 직관적으로 홍채촬영공간에 위치할 수 있도록 하여 피촬영자의 편의성을 극대화할 수 있다.

액츄에이터 제어부는 피촬영자가 가만히 있고 카메라 전체 또는 카메라 렌즈 또는 카메라 센서가 자동으로 앞뒤로 움직여서 홍채촬영공간에 진입하도록 유도하는 경우에 주로 사용하며, 피촬영자가 움직임을 최소화하고 눈을 응시하거나 크게 뜨는 등의 동작을 유도한다.

본 발명에서의 직관 가이드부에서 사용하는 직관 영상가이드에 소리 또는 음성과 같이 청각적 신호를 발생시키는 수단이나 LED, 플래시 등에 의한 시각적 신호를 발생시키는 수단 또는 진동을 생성시키는 수단 등을 부가하여 사용할 수도 있다. 만약 스마트폰과 같이 직관 영상가이드를 전송할 수 있는 거울 또는 LCD 등의 디스플레이 등이 없다고 해도 비용측면이나 물리적 크기로 인한 공간 제약 측면에서 충분히 부가적으로 설치가 가능하기 때문에 본 설명을 적용하는 데 별 어려움이 없을 것이다.

다음은 홍채이미지 획득부에 대해서 구체적으로 살펴본다.

도 12는 본 발명의 일 실시예에 따른 홍채이미지 획득부를 간략하게 나타낸 블록 구성도이다.

도 12에서 도시된 바와 같이, 본 발명의 일 실시예에 따른 홍채이미지 획득부는 홍채촬영공간에서 촬영되어 버퍼에 저장된인물이미지로부터 좌측 눈과 우측 눈의 아이이미지를 추출하는 수단(이하 '아이이미지 추출부' 라 한다)(1201), 상기 아이이미지 추출부에서 추출한 추출한 아이이미지를 좌측 눈과 우측 눈의 아이이미지로 분리하여 저장하는 수단(이하 '아이이미지 저장부' 라 한다)(1202), 상기 아이이미지 저장부에 저장되어 있는 좌측 눈과 우측 눈의 아이이미지의 품질을 측정하고, 측정한 아이이미지 품질이 기준품질도를 충족하는지를 평가하여 충족하는 아이이미지를 홍채인식용 이미지로 획득하는수단(이하 '아이이미지 품질측정부' 라 한다)(1203)으로 구성된다.

다음은 상기에서 서술한 홍채촬영공간에서 촬영한 인물이미지로부터 홍채인식용 이미지를 획득하는 방법에 대해서 상세하게 살펴본다.

도 13은 본 발명의 일 실시 예에 따른 홍채인식용 이미지를 획득하는 방법을 설명하기 위한 순서도이다.

도 13에 도시된 바와 같이, 본 발명의 일 실시예에 따른 홍채인식용 이미지를 획득하는 방법은 다음과 같은 단계로 구성된다.

먼저 아이이미지 추출부에서 홍채촬영공간에서 촬영하여 버퍼에 저장된인물이미지로부터 좌측 눈과 우측 눈의 아이이미지를 추출하는 단계(1301), 상기 추출한 좌측 눈과 우측 눈의 아이이미지를 아이이미지 저장부에 분리하여 저장하는 단계(1302), 상기 저장된 좌측 눈과 우측 눈의 아이이미지의 품질을 아이이미지 품질측정부에서 측정하는 단계(1303), 상기측정한 아이이미지 품질이 기준품질도를 충족하는지를아이이미지 품질측정부에서 평가하여 충족하는 아이이미지를 홍채인식용 이미지로 획득하는단계(1304)로 구성된다.

도 13에서는 단계 S1301 내지 단계 S1304를 순차적으로 실행하는 것으로 기재하고 있으나, 이는 본 발명의 일 실시예의 기술 사상을 예시적으로 설명한 것에 불과한 것으로서, 본 발명의 일 실시예가 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자라면 본 발명의 일 실시예의 본질적인 특성에서 벗어나지 않는 범위에서 도13에 기재된 순서를 변경하여 실행하거나 단계 S1301 내지 단계 S1304 중 하나 이상의 단계를 병렬적으로 실행하는 것으로 다양한 수정 및 변형이 적용 가능할 것이므로, 도 13은 시계열적인 순서로 한정되는 것은 아니다.

다음은 아이이미지 추출부에 대해서 구체적으로 살펴본다.

먼저 홍채촬영공간에서 촬영한 인물이미지로부터 아이이미지를 추출하는 원리에 대해서 살펴보며, 특히 홍채촬영공간이 포착공간과 동일한 경우와 홍채촬영공간이 포착공간보다 큰 경우로 구분하여 아이이미지를 추출하는 원리를 설명한다.

적외선을 사용하지 않고 가시광선을 사용하는 얼굴검출 및 얼굴인식 방법을 사용할 경우에는 홍채촬영공간에서 적외선 조명을 켜는 조명부를 추가적으로 구성해야 하며, 열적외선을 이용하는 얼굴검출 및 얼굴인식 방법에서는 별도의 조명부가 필요하지 않을 수 있다. 상기 광원을 조절하는 방법으로는 첫째로 가시광선 조명을 사용하다가 홍채촬영공간에서는 가시광선 조명을 끄고 적외선 조명을 켜는 방식을 사용하거나 둘째로 가시광선 조명을 사용하고 홍채촬영공간에서는 가시광선 조명에 적외선 필터가 부착되어 적외선만 광원으로 사용하는 방식이 있다.

(R1) 홍채촬영공간이 포착공간과 동일한 경우

도14는 본 발명의 일 실시예에 따른 홍채촬영공간에서 촬영한 인물이미지로부터 아이이미지를 추출하는 원리를 예시로 도시한 것이다.

도 14에서 도시된 바와 같이, 홍채촬영공간(=포착공간)에 피촬영자가 진입할 경우에 촬영한 다수의 피촬영자의 인물이미지를 획득한다. 획득한 다수의 피촬영자의 인물이미지로부터 홍채 영역이 반드시 포함된 눈 영역의 일부 또는 전부를 포함하는 눈 부위 영역을 찾아낸다. 이 때 사용하는 방법은 상기 얼굴 구성요소 거리 연산부의 원소 추출부에서 기술한 내용과 동일하므로 생략한다.홍채를 포함하는 눈 부위 영역을 찾아낸 후에는 인물이미지로부터 절개한다(cropping). 이 때, 절개하는 모양은 사각형, 원, 타원 등의 미리 지정된 도형의 형태를 가지며, 좌측 눈과 우측 눈의 영역을 동시에 절개하거나 분리하여 절개한다.

(R2) 홍채촬영공간이 포착공간보다 큰 경우

홍채촬영공간을 정확하게 포착공간과 동일하게 하지 않고 포착공간에 진입하기 이전 시점 또는 포착공간을 벗어나는 시점 이후에 임의의 시간 또는 거리를 더 부가한 경우를 말하며, 홍채촬영공간에 피촬영자가 진입할 경우에 촬영한 다수의 피촬영자의 인물이미지를 자동으로 획득한다. 하지만 (R1)의 경우와는 다르게 홍채촬영공간이 아닌 포착공간에 진입했을 때 촬영한 다수의 피촬영자의 인물이미지로부터 홍채를 포함하는 눈 부위 영역을 찾아낸 후에는 인물이미지로부터 절개한다(cropping).

도15는 본 발명의 일 실시예에 따른 홍채촬영공간이 포착공간보다 큰 경우 촬영한 인물이미지로부터 아이이미지를 추출하는 원리를 설명하기 위한 예시이다.

도 15에 도시된 바와 같이, 홍채촬영공간에 진입하여 촬영을 시작하는 시간을 T_start, 끝나는 시간을 T_end라고 하면 두 시간의 차이 동안 초당 일정한 속도로 T1에서 Tn까지의 n개의 인물이미지를자동으로 획득하게 된다. 하지만 포착공간에 진입하여 촬영하는 시간을 T1, 끝나는 시간을 Tn이라고 하면, T2에서 Tn-1까지의 n-2개의 인물이미지를 자동으로 획득하게 된다. 따라서 T1과 Tn에서 획득한 인물이미지로부터 아이이미지를 획득하지는 않고, T2에서 Tn-1까지의 n-2개의 인물이미지로부터 아이이미지를 획득한다.

기존에는 홍채인식용 이미지를 획득하기 위한 관련 프로세스 작업을 지속적으로 수행하다보니 도어락과 같은 출입관련 기기 또는 CCTV와 같은 보안기기 또는 카메라와 비디오, 캠코더 같은 영상기기 및 스마트폰, 태블릿, PDA, PC, 노트북과 같은 스마트 기기의 리소스와 배터리 용량이 충분하지 않으면 지속적으로 홍채인식용 이미지를 획득하는 작업을 할 수가 없는 한계가 존재하였다. 특히 최근에 널리 사용되고 있는 스마트폰 등의 소형 기기에서는 리소스 및 배터리 용량이 한계가 있기 때문에 오랜 시간동안 홍채인식용 이미지를 획득하는 작업을 지속할 수가 없다. 따라서 본 발명에서는 상기 리소스와 배터리 용량 한계라는 문제점을 최소화하기 위하여, 포착공간에서 획득한 인물이미지로부터 아이이미지를 획득한다.

다음은 아이이미지 저장부에 대해서 구체적으로 살펴본다.

도 16은본 발명의 일 실시예에 따른 좌측 눈과 우측 눈의 아이이미지를 논리적으로 구분하여 저장하는 것을 설명하기 위한 예시를 도시한 것이다.

도 16에 도시된 바와 같이, 아이이미지를 저장하는 한 개의 물리적 공간을 논 논리적으로 좌측 눈의 아이이미지를 저장하는 곳과 우측 눈의 아이이미지를 저장하는 곳을 구분하여, 각각의 저장공간에 좌측 눈의 아이이미지들과 우측 눈의 아이이미지들을 저장한다.

도 17은 본 발명의 일 실시예에 따른 좌측 눈과 우측 눈의 아이이미지를 물리적으로 구분하여 저장하는 것을 설명하기 위한 예시를 도시한 것이다.

도 17에 도시된 바와 같이, 아이이미지를 저장하는 물리적 공간을 각각 좌측 눈과 우측 눈의 아이이미지 저장 공간으로 따로 구성하여 상이한 물리적 저장공간에 좌측 눈의 아이이미지들과 우측 눈의 아이이미지들을 저장한다.

동일한 인물이미지로부터 획득한 아이이미지라도 좌측 눈 아이이미지와 우측 눈 아이이미지의 품질이 다를 수가 있다. 예를 들어 동일한 인물이미지라도 좌측 눈은 뜨고 있고 우측 눈은 감고 있으면,좌측 눈 아이이미지와 우측 눈 아이이미지의 품질이 다를 수 밖에 없다. 따라서 상기 도 16, 17에 도시된 바와 같이 동일한 개수(m개)의 인물이미지로부터 획득한 아이이미지 개수가 다를 수도 있다(우측 눈은 m개이지만, 좌측 눈은 n개가 될 수 있다. 또한 그 반대로 될 수도 있으며, 동일할 수도 있다). 이러한 특성을 고려하여 아이이미지 저장부는 좌측 눈 아이이미지와 우측 눈 아이이미지를 분리하여 저장한다.

다음은 아이이미지 품질측정부에 대해서 구체적으로 살펴본다.

아이이미지 품질측정부는 아이이미지 저장부에 저장된 다수의 좌측 눈과 우측 눈 아이이미지를 분리하여, 측정항목(이하 '특성항목'이라 한다)에 따라 아이이미지의 품질(이하 '항목품질도'라 한다)을 측정한다. 이 때 항목품질도는 모두 수치로 표현된 값이다.

다음은 앞서 서술한 특성 항목에 대해서 상세하게 살펴본다. 특성 항목은 홍채 특성과 상관없는 일반적인 이미지 선택에 필요한 항목(A1-A3)과 홍채 특성과 관련 있는 항목(A4-A12)으로 구성되어 있다.

첫번째는 (A1)선명도(sharpness), (A2)명암비(contrast ratio), (A3)노이즈레벨(noise level)등이 있다. 두번째는 (A4)홍채 영역의 캡쳐 범위, (A5)빛반사정도, (A6)홍채의 위치, (A7)홍채 선명도, (A8)홍채 명암비, (A9)홍채 노이즈 정도, (A10)홍채 경계 선명도, (A11)홍채 경계 명암비, (A12)홍채 경계 노이즈 정도 등이 있다. 이외에도 홍채 특성에 따라 다양한 측정항목이 부가될수도 있고, 상기 항목이 제외될 수도 있으며, 상기 항목들은 예시일 뿐이다(표 1 참조). 표 1은 홍채의 특성항목을 나타낸 것이다.

상기 아이이미지 품질측정부에서 측정한 항목품질도를 기준품질도와 비교하여 기준품질도를 충족하는 아이이미지를 홍채인식용 이미지로 선택한다. 만약 분리하여 측정한 좌측 눈과 우측 눈의 아이이미지 중에서 기준품질도를 충족하는 아이이미지가 둘 중에서 하나가없는 경우는 없는 쪽 눈의 아이이미지의 전체를 버리고 새로운 아이이미지 획득을 요청하고, 둘 다 없는 경우에는 전체 아이이미지를 버리고, 새로운 아이이미지획득을 요청한다. 따라서 기준품질도를 충족하는 좌측 눈과 우측 눈 단수의 아이이미지로 구성된 한 쌍의 홍채인식용 이미지를 선택될 때까지 반복해서 새로운 아이이미지 획득을 요청하게 된다.

만약 각각의 기준품질도를 충족하는 분리하여 측정한 좌측 눈과 우측 눈의 아이이미지가 하나가 아닌 다수가 있을 경우에는 다수의 아이이미지 중에서 항목품질도를 평가한 값(이하 '종합품질도'라 한다)을 계산하여, 그 중에서 가장 높은 종합품질도를 가진 아이이미지를 선택한다. 이러한 아이이미지 평가 과정은 홍채인식용 이미지 획득 과정에서 실시간으로 수행될 수 있다. 본 발명에서는 대표적인 종합품질도를 평가하는 방법의 하나인 항목품질도를 가중 합산하여 측정한다.

상기 종합품질도는 이미지의 선명도의수치 값을 a1이라 하고, 이에 대한 가중치를 w1이라하며, 이미지의 명암비의수치 값을 a2이라 하고, 이에 대한 가중치를 w2이라 하며, 이미지의 노이즈레벨의수치 값을 a3이라 하고, 이에 대한 가중치를 w3이라 하며, 홍채 영역의 캡쳐 범위의수치 값을 a4이라 하고, 이에 대한 가중치를 w4라 하며, 빛반사정도의수치 값을 a5라 하고, 이에 대한 가중치를 w5이라 하며, 홍채의 위치의수치 값을 a6이라 하고, 이에 대한 가중치를 w6이라 하며, 홍채 선명도의수치 값을 a7이라 하고, 이에 대한 가중치를 w7이라 하며, 홍채 명암비의수치 값을 a8이라 하고, 이에 대한 가중치를 w8이라 하며, 홍채 노이즈 정도의수치 값을 a9라 하고, 이에 대한 가중치를 w9이라 하며, 홍채 선명도의수치 값을 a10이라 하고, 이에 대한 가중치를 w10이라 하며, 홍채 경계 명암비의수치 값을 a11이라 하고, 이에 대한 가중치를 w11이라 하며, 홍채 경계 노이즈 정도의수치 값을 a12라고 하고, 이에 대한 가중치를 w12라고 할 때, w1에 a1을 곱한 값, w2에 a2를 곱한 값, w3에 a3을 곱한 값, w4에 a4를 곱한 값, w5에 a5을 곱한 값, w6에 a6을 곱한 값, w7에 a7를 곱한 값, w8에 a8을 곱한 값, w9에 a9를 곱한 값, w10에 a10을 곱한 값, w11에 a11을 곱한 값, w11에 a12를 곱한 값 모두를 더한 값이며, 이는 수식(3)과 같다.

종합품질도 = w1*a1 + w2* a2 + w3* a3 + w4* a4 + w5* a5 + w6* a6 + w7* a7+ w8* a8 + w9* a9+ w10* a10 + w11* a11 + w12* a12

---- (수식3)

상기 종합품질도는 각 항목품질도에 음이 아닌 가중치를 곱한 후 그 결과를 합하여 얻은 값으로 특성항목의 중요도에 따라서 가중치를 조절할 수 있다. 따라서 항목품질도가 기준품질도를 충족하는 홍채 멀티플이미지 중에서 상기 종합품질도 값이 최대인 것을 선택한다.

다음은 상기에서 서술한 홍채인식부에 대해서 상세하게 살펴본다.

홍채인식부는 상기 서술한 아이이미지 품질측정부에서 획득한 홍채인식용 이미지를 이용하여 홍채인식을 수행한다. 홍채인식과 관련된 종래의 기술은 홍채인식용 이미지로부터 홍채영역을 추출하고, 추출한 홍채영역으로부터 홍채특징을 추출하여 코드화 하고, 코드를 비교하여 인증 및 식별을 하는 방식이다. 홍채인식용 이미지로부터 홍채영역을 추출하는 방법으로는 원형에지 검출기 방법, 허프 변환(Hough transform) 방법, 템플릿 정합 방법 등이 있다. 최근에 들어서미국의 Iridian회사가 가지고 있던 홍채인식의원천특허의 유효기간이 만료가 되어이를 이용한 다양한 소프트웨어가 개발되고 있다.

따라서, 본 발명에서는 상기 서술한 종래의 기술 중에서, 홍채인식용 이미지로부터 홍채영역을 잘 추출해내어 홍채인식을 가능케 하는 본 발명의 목적과 취지에 부합되는 한 어떤 기술을 사용해도 무방하며, 홍채인식에대한종래의 기술은이미공지된기술이므로더자세한설명은생략토록한다.

도어락과 같은 출입관련 기기 또는 CCTV와 같은 보안기기 또는 카메라와 비디오, 캠코더 같은 영상기기 및 스마트폰, 태블릿, PDA, PC, 노트북과 같은 스마트 기기에서 홍채인식용 이미지를 이용하여 홍채인식을 수행하도록 하여 기기의 잠금을 해제하거나 보안을 강화하는데 쉽게 응용할 수 있도록 하는데 사용할 수 있을 것이다.

다음은 상기 기술한 얼굴 구성요소 거리를 이용한 홍채인식용 이미지 획득 방법의 기술적 구성에 대하여 살펴본다.

본 발명의 일 실시예에 따른 얼굴 구성요소 거리를 이용한 홍채인식용 이미지 획득 방법은 다음과 같은 순서로 진행한다(도 4참조).

먼저 카메라가 대기상태(이하 '슬립모드'라 한다)에 있다가 피촬영자를 감지하고 인물이미지를 촬영하기 시작하고, 촬영한 인물이미지를 버퍼에 저장하는 단계(S401)와, 상기 버퍼에 저장된 인물이미지로부터 얼굴 구성요소 거리를 계산하는 단계(S402), 상기 계산된 얼굴 구성요소 거리로부터 피촬영자와 카메라 간의 실제 거리를 추정하고피촬영자가 홍채촬영공간에 있음을 확인하는 단계(S403), 상기 단계에서 피촬영자가 홍채촬영공간에 있음을 확인하면 피촬영자의 인물이미지로부터 아이이미지를 획득하고 좌측 눈과 우측 눈 아이이미지를 분리하여 저장하는 단계(S404), 상기 아이이미지 품질을 측정하여 기준품질도를 충족하는 홍채 인식용 이미지를 획득하는 단계(S405)로 구성된다.

이에 대한 자세한 기술적 구성에 대해서는 본 발명의 명세서 앞부분 얼굴 구성요소 거리를 이용한 홍채인식용 이미지 획득 장치 기술한 내용과 동일하므로 생략한다.

다음은 상기에서 서술한 본 발명의 일 실시예에 따른 얼굴 구성요소 거리를 계산하는 방법에 대해서 살펴본다.

본 발명의 일 실시예에 따른 얼굴 구성요소 거리를 계산하는 방법은 다음과 같은 순서로 진행한다(도 6참조).

먼저 버퍼에 저장된 인물이미지로부터 얼굴 구성요소 원소들을 추출하는 단계(S601), 상기 추출된 얼굴 구성요소 원소들을 이용하여 얼굴인식의 시행여부를 결정하고 수행하는 단계(S602), 상기 수행된 얼굴인식에서 눈위조 여부를 검출하고 판별하는 단계(S603), 상기 추출된 얼굴 구성요소 원소들 중에서 거리 측정이 가능한 얼굴 구성요소 원소들이 있는 지 확인하고, 얼굴 구성요소 원소들 간의 거리를 측정하는 단계(S604), 상기 측정한 얼굴 구성요소 원소들 간의 거리로부터 얼굴 구성요소 거리를 계산하는 단계(S605)로 구성된다.

다음은 상기에서 서술한 본 발명의 일 실시예에 따른 실제 거리를 추정하는 방법에 대해서 살펴본다.

본 발명의 일 실시예에 따른 실제 거리를 추정하는 방법은 다음과 같은 순서로 진행한다.

사전 실험을 통하여 획득하여 컴퓨터 또는 스마트폰을 포함하는 각종 단말기의 메모리 또는 데이터베이스에 저장된 피촬영자와 카메라간의 실제 거리와 얼굴 구성요소 거리와의 관계를 나타내는 함수로부터 피촬영자와 카메라간의 실제 거리를 계산하여 추정하는 단계, 상기 단계에서 추정한 피촬영자와 카메라간의 실제 거리로부터 피촬영자가 홍채촬영공간에 있음을 확인하는 단계로 구성된다.

다음은 상기에서 서술한 본 발명의 일 실시예에 따른 홍채인식용 이미지를 획득하는 방법에 대해서 살펴본다.

본 발명의 일 실시예에 따른 홍채인식용 이미지를 획득하는 방법은 다음과 같은 순서로 진행한다(도 13참조).

먼저 홍채촬영공간에서 촬영하여 버퍼에 저장된인물이미지로부터 좌측 눈과 우측 눈의 아이이미지를 추출하는 단계(1301), 상기 추출한 좌측 눈과 우측 눈의 아이이미지를 분리하여 저장하는 단계(1302), 상기 저장된 좌측 눈과 우측 눈의 아이이미지의 품질을 측정하는 단계(1303), 상기측정한 아이이미지 품질이 기준품질도를 충족하는지를 평가하여 충족하는 아이이미지를 홍채인식용 이미지로 획득하는 단계(1304)로 구성된다.

또한 상기 획득한 홍채인식용 이미지를 이용하여 기기의 잠금을 해제하거나 보안을 강화하는데 홍채인식을 수행하는 단계를 추가적으로 구성할 수 있다.

이상에서, 본 발명의 실시예를 구성하는 모든 구성 요소들이 하나로 결합되거나 결합되어 동작하는 것으로 설명되었다고 해서, 본 발명이 반드시 이러한 실시예에 한정되는 것은 아니다.

즉, 본 발명의 목적 범위 안에서라면, 그 모든 구성 요소들이 하나 이상으로 선택적으로 결합하여 동작할 수도 있다. 또한, 그 모든 구성 요소들이 각각 하나의 독립적인 하드웨어로 구현될 수 있지만, 각 구성 요소들의 그 일부 또는 전부가 선택적으로 조합되어 하나 또는 복수 개의 하드웨어에서 조합된 일부 또는 전부의 기능을 수행하는 프로그램 모듈을 갖는 컴퓨터 프로그램으로서 구현될 수도 있다.

그 컴퓨터 프로그램을 구성하는 코드들 및 코드 세그먼트들은 본 발명의 기술 분야의 당업자에 의해 용이하게 추론될 수 있을 것이다. 이러한 컴퓨터 프로그램은 컴퓨터가 읽을 수 있는 저장매체(Computer Readable Media)에 저장되어 컴퓨터에 의하여 읽혀지고 실행됨으로써, 본 발명의 실시예를 구현할 수 있다. 컴퓨터 프로그램의 저장매체로서는 자기 기록매체, 광 기록매체, 캐리어 웨이브 매체 등이 포함될 수 있다.

또한, 이상에서 기재된 "포함하다", "구성하다" 또는 "가지다" 등의 용어는, 특별히 반대되는 기재가 없는 한, 해당 구성 요소가 내재될 수 있음을 의미하는 것이므로, 다른 구성 요소를 제외하는 것이 아니라 다른 구성 요소를 더 포함할 수 있는 것으로 해석되어야 한다.

기술적이거나 과학적인 용어를 포함한 모든 용어들은, 다르게 정의되지 않는 한, 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자에 의해 일반적으로 이해되는 것과 동일한 의미를 가진다. 사전에 정의된 용어와 같이 일반적으로 사용되는 용어들은 관련 기술의 문맥 상의 의미와 일치하는 것으로 해석되어야 한다.

본 발명은 홍채인식용 이미지를 획득하기 위하여 하나 이상의 피촬영자의 인물이미지를 카메라로 촬영하여 저장하는 버퍼, 상기 버퍼에 저장된 인물이미지로부터 얼굴 구성요소 거리를 연산하는 얼굴 구성요소거리 연산부, 상기 얼굴 구성요소거리 연산부에서 계산된 얼굴 구성요소 거리로부터 피촬영자와 카메라 간의 실제 거리를 추정하고, 추정한 거리로부터 피촬영자가 홍채촬영공간에 있음을 확인하는 실제거리 추정부, 상기 실제거리 추정부에서 홍채촬영공간에 있음을 확인한 피촬영자의 인물이미지로부터 아이이미지를 획득하고, 획득한 아이이미지의 품질을 측정하여 기준품질도를 충족하는 홍채인식용 이미지를 획득하는 홍채이미지 획득부를 포함하는 것을 특징으로 하는 얼굴 구성요소 거리를 이용한 홍채인식용 이미지 획득 장치 및 방법을 제공할 수 있으므로 산업상 이용가능성이 매우 높다.

301: 버퍼 302: 얼굴 구성요소거리 연산부
303: 실제거리 추정부 304: 홍채이미지획득부
305: 얼굴인식부 306: 홍채인식부
501: 원소 추출부 502: 원소거리 측정부
503: 구성요소거리 연산부 504: 얼굴인식부
505: 눈위조검출부
701: 실제거리 연산부 702: 홍채촬영공간 확인부
1201: 아이이미지 추출부 1202: 아이이미지 저장부
1203: 아이이미지 품질측정부

Claims

얼굴 구성요소 거리를 이용한 홍채인식용 이미지 획득 장치에 있어서,
홍채인식용 이미지를 획득하기 위하여 카메라로 홍채촬영공간에서 피촬영자의 하나 이상의 인물이미지를 촬영하여 저장하기 위한 버퍼;
피촬영자가 홍채촬영공간에 진입하였는지 여부를 판단하기 위하여 카메라를 통해서 들어오는 인물이미지로부터 얼굴 구성요소 간의 거리를 계산하는 얼굴 구성요소거리 연산부;
상기 얼굴 구성요소거리 연산부에서 얼굴 구성요소사이의 거리를 픽셀 단위로 계산하여 피촬영자와 카메라 간의 실제 거리를 지속적으로 추정하고, 추정한 거리로부터 피촬영자가 홍채촬영공간에 있음을 확인하는 실제거리 추정부; 및
상기 실제거리 추정부에서 홍채촬영공간에 있음을 확인할 경우, 카메라로 피촬영자의 인물이미지를 하나 이상 촬영하여 버퍼에 저장하고, 저장된 피촬영자의 다수 개의 인물이미지로부터 아이이미지를 획득하며, 획득한 아이이미지의 품질을 측정하여 기준품질도를 충족하는 홍채인식용 이미지를 획득하는 홍채이미지 획득부를 포함하는 얼굴 구성요소 거리를 이용한 홍채인식용 이미지 획득 장치.
청구항 1에 있어서,
상기 인물이미지는 피촬영자의 얼굴이 포함된 피촬영자의 일부나 전부를 촬영한 이미지 또는 피촬영자의 이미지로부터 얼굴 영역만 절개하여(cropping) 분리된 이미지임을 특징으로 하는 얼굴 구성요소 거리를 이용한 홍채인식용 이미지 획득 장치.
청구항 1에 있어서,
상기 얼굴 구성요소 거리 연산부는
카메라를 통해서 입력되는 인물이미지로부터 얼굴 구성요소 원소들을 추출하는 원소 추출부;
상기 추출된 얼굴 구성요소 원소들 중에서 거리 측정이 가능한 얼굴 구성요소 원소들이 있는지 확인하고, 거리 측정이 가능한 얼굴 구성요소 원소들 간의 거리를 측정하는 원소거리 측정부; 및
상기 측정한 얼굴 구성요소 원소들 간의 거리로부터 얼굴 구성요소 거리를 계산하는 구성요소거리 연산부로 구성됨을 특징으로 하는 얼굴 구성요소 거리를 이용한 홍채인식용 이미지 획득 장치.
청구항 3에 있어서,
상기 원소 추출부는,
얼굴 구성요소 원소들로 눈(좌측, 우측), 눈썹(좌측, 우측), 코, 코구멍(좌측, 우측), 입, 귀, 턱, 볼, 얼굴 경계 중 하나 이상을 선택하여 일부 또는 전부를 사용함을 특징으로 하는 얼굴 구성요소 거리를 이용한 홍채인식용 이미지 획득 장치.
청구항 3에 있어서,
상기 원소거리 측정부는,
상기 원소 추출부에서 추출된 얼굴 구성요소 원소들 간의 거리를 측정한 후, 측정이 가능한 거리 중 일부 또는 전부를 사용함을 특징으로 하는 얼굴 구성요소 거리를 이용한 홍채인식용 이미지 획득 장치.
삭제
청구항 5에 있어서,
상기 얼굴 구성요소 원소들 간의 거리는 측정하는 기준점의 위치에 달리하여 측정함을 특징으로 하는 얼굴 구성요소 거리를 이용한 홍채인식용 이미지 획득 장치.
청구항 5에 있어서,
상기 얼굴 구성요소 원소들 간의 거리 중에서 좌측 눈과 우측 눈 사이의 거리는 동공 중심 간 거리, 내안각(안쪽 눈)간 거리, 동공 끝점 간 거리, 외안각(바깥쪽 눈)간 거리 중에서 하나 이상을 기준점으로 선택하여 사용함을 특징으로 하는 얼굴 구성요소 거리를 이용한 홍채인식용 이미지 획득 장치.
청구항 3에 있어서,
상기 구성요소거리 연산부는,
상기 원소거리 측정부에서 측정이 가능한 얼굴 구성요소 원소들 간의 거리의 개수에 따라 얼굴 구성요소 거리의 계산을 달리하는 것을 특징으로 하는 얼굴 구성요소 거리를 이용한 홍채인식용 이미지 획득 장치.
청구항 9에 있어서,
상기 얼굴 구성요소 거리의 계산은 얼굴 구성요소 원소들 간의 거리가 2개 이상일 경우에는 하나를 선택하거나, 2개 이상의 거리를 모두 계산인자로 동시에 사용하거나, 2개 이상의 거리를 하나의 값으로 변환하여 얼굴 구성요소 거리로 사용하는 것을 특징으로 하는 얼굴 구성요소 거리를 이용한 홍채인식용 이미지 획득 장치.
삭제
청구항 10에 있어서,
상기 얼굴 구성요소 원소들 간의 거리가 2개 이상일 때 모두 계산인자로 동시에 사용하는 경우에는 순서쌍이나 행렬 또는 벡터형태로 표현하여 얼굴 구성요소 거리로 사용하는 것을 특징으로 하는 얼굴 구성요소 거리를 이용한 홍채인식용 이미지 획득 장치.
청구항 10에 있어서,
상기 얼굴 구성요소 원소들 간의 거리가 2개 이상일 때 2개 이상의 거리를 하나의 거리로 계산하여 사용하는 경우에는 다변수 회귀(regression)함수로 하나의 값으로 계산된 거리를 얼굴 구성요소 거리로 사용하는 것을 특징으로 하는 얼굴 구성요소 거리를 이용한 홍채인식용 이미지 획득 장치.
청구항 1에 있어서,
상기 실제거리 추정부는,
컴퓨터 또는 단말기의 메모리 또는 데이터베이스에 저장된 피촬영자와 카메라간의 실제 거리와 얼굴 구성요소 거리와의 관계를 나타내는 함수로부터 피촬영자와 카메라간의 실제 거리를 추정하여 계산하는 실제거리 연산부; 및
추정하여 계산한 피촬영자와 카메라간의 실제 거리로부터 피촬영자가 홍채촬영공간에 있음을 확인하는 홍채촬영공간 확인부로 구성됨을 특징으로 하는 얼굴 구성요소 거리를 이용한 홍채인식용 이미지 획득 장치.
청구항 14에 있어서,
상기 함수는 피촬영자와 카메라간의 실제 거리를 변동시켜서 얻은 피촬영자와 카메라간의 실제 거리 및 얼굴 구성요소 거리와의 관계를 통계적인 수단을 이용하여 구하는 것을 특징으로 하는 얼굴 구성요소 거리를 이용한 홍채인식용 이미지 획득 장치.
청구항 15에 있어서,
상기 함수를 구하기 위해서 사용하는 통계적인 수단은 얼굴 구성요소 거리를 독립변수로 하고 피촬영자와 카메라간의 실제거리를 종속변수로 사용하는 회귀분석을 사용하는 것을 특징으로 하는 얼굴 구성요소 거리를 이용한 홍채인식용 이미지 획득 장치.
청구항 14에 있어서,
상기 함수는 하나의 함수를 모든 사용자에게 동일하게 사용하거나 보정작업을 수행하여 사용자에 따라 다르게 사용하도록 구성됨을 특징으로 하는 얼굴 구성요소 거리를 이용한 홍채인식용 이미지 획득 장치.
삭제
청구항 1 또는 청구항 14에 있어서,
상기 홍채촬영공간은 포착공간에 진입하기 이전 시점 또는 포착공간을 벗어나는 시점 이후에 일정한 거리를 부가하여 포착공간보다 크게 설정하는 것을 특징으로 하는 얼굴 구성요소 거리를 이용한 홍채인식용 이미지 획득 장치.
청구항 1 또는 청구항 14에 있어서,
상기 홍채촬영공간은 포착공간에 진입하기 이전 시점의 시각 또는 포착공간을 벗어나는 시점 이후의 시각에 일정한 시간을 부가하여 포착공간보다 크게 설정하는 것을 특징으로 하는 얼굴 구성요소 거리를 이용한 홍채인식용 이미지 획득 장치.
청구항 19에 있어서,
임의의 시점과 거리를 설정하는 기준은 홍채인식용 이미지 획득에 필요한 최소한의 인물이미지 개수 또는 인물이미지로부터 획득되는 아이이미지 개수 또는 기준품질도를 충족하는 아이이미지의 개수에 따라 정해지는 것을 특징으로 하는 얼굴 구성요소 거리를 이용한 홍채인식용 이미지 획득 장치.
청구항 14에 있어서,
상기 홍채촬영공간 확인부는,
피촬영자가 홍채촬영공간에 위치할 수 있도록 하기 위해 직관 영상가이드를 제공하는 직관 영상가이드부를 추가함을 특징으로 하는 얼굴 구성요소 거리를 이용한 홍채인식용 이미지 획득 장치.
청구항 22에 있어서,
상기 직관 영상가이드는 인물이미지의 크기, 선명도 및 색상 중에서 하나 이상을 이용한 영상을 사용하는 것을 특징으로 하는 얼굴 구성요소 거리를 이용한 홍채인식용 이미지 획득 장치.
청구항 23에 있어서,
상기 인물이미지의 크기를 이용한 영상으로 카메라와 피촬영자의 거리가 가까워질수록 인물이미지의 크기를 크게 하여 제공하고, 카메라와 피촬영자의 거리가 멀어질수록 인물이미지의 크기를 작게 하여 제공하는 것을 특징으로 하는 얼굴 구성요소 거리를 이용한 홍채인식용 이미지 획득 장치.
청구항 23에 있어서,
상기 인물이미지의 선명도를 이용한 영상으로 피촬영자가 홍채촬영공간에 있지 않을 때는 흐릿한 이미지(blurry image)를 제공하고, 피촬영자가 홍채촬영공간에 있을 때는 선명한 이미지(sharpen image)를 제공하는 것을 특징으로 하는 얼굴 구성요소 거리를 이용한 홍채인식용 이미지 획득 장치.
청구항 23에 있어서,
상기 인물이미지의 색상을 이용한 영상으로 피촬영자가 홍채촬영공간에 있지 않을 때는 피촬영자의 모습을 인지할 수 없도록 하는 배경색으로 인물이미지를 제공하고, 피촬영자가 홍채촬영공간에 있을 때는 촬영된 피촬영자의 인물이미지 색상 그대로 제공하는 것을 특징으로 하는 얼굴 구성요소 거리를 이용한 홍채인식용 이미지 획득 장치.
청구항 22에 있어서,
상기 직관 영상가이드에 소리 또는 음성과 같이 청각적 신호를 발생시키는 수단, LED, 플래시에 의한 시각적 신호를 발생시키는 수단 및 진동을 생성시키는 수단 중에서 하나 이상을 선택하여 부가하는 것을 특징으로 하는 얼굴 구성요소 거리를 이용한 홍채인식용 이미지 획득 장치.
청구항 14에 있어서,
상기 홍채촬영공간 확인부는,
피촬영자가 고정된 상태에서 홍채촬영공간에 위치할 수 있도록 하기 위해 카메라 전체 또는 카메라 렌즈 또는 카메라 센서를 앞뒤로 움직여 인물이미지를 촬영하도록 구성됨을 특징으로 하는 얼굴 구성요소 거리를 이용한 홍채인식용 이미지 획득 장치.
청구항 1에 있어서,
상기 홍채이미지 획득부는,
홍채촬영공간에서 촬영되어 버퍼에 저장된 인물이미지로부터 좌측 눈과 우측 눈의 아이이미지를 추출하는 아이이미지 추출부;
상기 아이이미지 추출부로부터 추출한 아이이미지를 좌측 눈과 우측 눈의 아이이미지로 분리하여 저장하는 아이이미지 저장부; 및
상기 아이이미지 저장부에 저장되어 있는 좌측 눈과 우측 눈의 아이이미지의 품질을 측정하고, 측정한 아이이미지 품질이 기준품질도를 충족하는지를 평가하여 충족하는 아이이미지를 홍채인식용 이미지로 획득하는 아이이미지 품질측정부로 구성됨을 특징으로 하는 얼굴 구성요소 거리를 이용한 홍채인식용 이미지 획득 장치.
청구항 29에 있어서,
상기 아이이미지 추출부는,
홍채촬영공간이 포착공간(capture volume)과 동일한 경우에는 홍채촬영공간에서 촬영된 피촬영자의 인물이미지로부터 눈 부위 영역을 절개하여, 절개한(cropping) 인물이미지를 아이이미지로 사용하는 것을 특징으로 하는 얼굴 구성요소 거리를 이용한 홍채인식용 이미지 획득 장치.
청구항 29에 있어서,
상기 아이이미지 추출부는,
홍채촬영공간이 포착공간(capture volume)보다 큰 경우에는 포착공간에서 촬영된 피촬영자의 인물이미지로부터 눈 부위 영역을 동시에 절개하거나 분리하여 절개하여, 절개한(cropping) 인물이미지를 아이이미지로 사용하는 것을 특징으로 하는 얼굴 구성요소 거리를 이용한 홍채인식용 이미지 획득 장치.
청구항 30 또는 청구항 31에 있어서,
상기 눈 부위 영역은 홍채 영역이 포함된 눈 영역의 일부 또는 전부를 포함하는 것을 특징으로 하는 얼굴 구성요소 거리를 이용한 홍채인식용 이미지 획득 장치.
청구항 30 또는 청구항 31에 있어서,
상기 눈 부위 영역을 사각형, 원, 타원 중에서 미리 지정된 도형으로 절개하는 것을 특징으로 하는 얼굴 구성요소 거리를 이용한 홍채인식용 이미지 획득 장치.
청구항 30 또는 청구항 31에 있어서,
상기 홍채촬영공간에서 피촬영자에게 알리지 않고 자동적으로 일정한 속도로 다수의 인물이미지를 촬영하는 것을 특징으로 하는 얼굴 구성요소 거리를 이용한 홍채인식용 이미지 획득 장치.
삭제
청구항 29에 있어서,
상기 아이이미지 저장부는,
좌측 눈과 우측 눈의 아이이미지를 논리적으로 또는 물리적으로 분리하여 저장하는 것을 특징으로 하는 얼굴 구성요소 거리를 이용한 홍채인식용 이미지 획득 장치.
청구항 36에 있어서,
상기 논리적으로 분리하여 저장하는 것은 아이이미지를 저장하는 한 개의 물리적 공간을 논리적으로 좌측 눈과 우측 눈의 아이이미지 저장 공간으로 구분하여 저장하는 것을 특징으로 하는 얼굴 구성요소 거리를 이용한 홍채인식용 이미지 획득 장치.
청구항 36에 있어서,
상기 물리적으로 분리하여 저장하는 것은 아이이미지를 저장하는 물리적 공간을 각각 좌측 눈과 우측 눈의 아이이미지 저장 공간으로 따로 구성하여 저장하는 것을 특징으로 하는 얼굴 구성요소 거리를 이용한 홍채인식용 이미지 획득 장치.
청구항 29에 있어서,
상기 아이이미지 품질측정부는,
좌측 눈과 우측 눈의 아이이미지를 분리하여 품질을 측정하는 것을 특징으로 하는 얼굴 구성요소 거리를 이용한 홍채인식용 이미지 획득 장치.
청구항 29에 있어서,
품질을 측정하는 항목은 홍채 특성과 상관없는 일반적인 이미지 선택에 필요한 품질항목과 홍채 특성과 관련 있는 품질항목으로 구성됨을 특징으로 하는 얼굴 구성요소 거리를 이용한 홍채인식용 이미지 획득 장치.
삭제
청구항 29에 있어서,
상기 아이이미지 품질측정부는,
분리하여 품질을 측정한 좌측 눈과 우측 눈의 아이이미지중에서 기준품질도를 충족하는 단수의 좌측 눈과 우측 눈 아이이미지로 구성된 한 쌍의 홍채인식용 이미지를 선택하는 것을 특징으로 하는 얼굴 구성요소 거리를 이용한 홍채인식용 이미지 획득 장치.
청구항 42에 있어서,
홍채인식용 이미지 획득 장치는 기준품질도를 충족하는 단수의 좌측 눈과 우측 눈 아이이미지 중 하나가 없을 경우에는 없는 쪽 눈의 아이이미지 전체를 버리고 새로운 아이이미지의 획득을 요청하는 것을 특징으로 하는 얼굴 구성요소 거리를 이용한 홍채인식용 이미지 획득 장치.
청구항 42에 있어서,
기준품질도를 충족하는 단수의 좌측 눈과 우측 눈 아이이미지 둘 다 없을 경우에는 전체 아이이미지를 버리고, 새로운 아이이미지의 획득을 요청하는 것을 특징으로 하는 얼굴 구성요소 거리를 이용한 홍채인식용 이미지 획득 장치.
청구항 42에 있어서,
기준품질도를 충족하는 좌측 눈과 우측 눈 아이이미지가 다수 개 존재할 경우에는 이들 중 종합품질도가 가장 높은 아이이미지를 선택하는 것을 특징으로 하는 얼굴 구성요소 거리를 이용한 홍채인식용 이미지 획득 장치.
삭제
삭제
삭제
삭제
삭제
얼굴 구성요소 거리를 이용한 홍채인식용 이미지 획득 방법에 있어서,
피촬영자가 홍채촬영 공간에 진입하였는지 여부를 판단하기 위하여 카메라를 통해서 들어오는 인물이미지를 이용하여 얼굴 구성요소거리 연산부에서 얼굴 구성요소 간의 거리를 계산하는 단계;
상기 얼굴 구성요소거리 연산부에서 얼굴 구성요소사이의 거리를 픽셀 단위로 계산하여 피촬영자와 카메라 간의 실제 거리를 실제거리 추정부에서 지속적으로 추정하고, 실제거리 추정부에서 추정한 거리로부터 피촬영자가 홍채촬영공간에 있음을 확인하는 단계;
상기 실제거리 추정부에서 홍채촬영공간에 있음을 확인할 경우, 카메라로 피촬영자의 인물이미지를 하나 이상 촬영하여 버퍼에 저장하는 단계;
버퍼에 저장된 피촬영자의 하나 이상의 인물이미지로부터 아이이미지를 획득하는 단계; 및
획득한 아이이미지의 품질을 측정하여 기준품질도를 충족하는 홍채인식용 이미지를 홍채이미지 획득부에서 획득하는 단계를 포함함을 특징으로 하는 얼굴 구성요소 거리를 이용한 홍채인식용 이미지 획득 방법.
삭제
청구항 51에 있어서,
버퍼에 저장된 인물 이미지로부터 추출된 얼굴 구성요소 원소들을 이용하여 얼굴인식의 시행여부를 결정하고 수행하는 단계를 더 포함함을 특징으로 하는얼굴 구성요소 거리를 이용한 홍채인식용 이미지 획득 방법.
청구항 53에 있어서,
상기 얼굴인식의 시행여부를 결정하고 수행하는 단계에서 눈위조 검출부를 이용하여 눈위조 여부를 검출하고 판별하는 단계를 더 포함함을 특징으로 하는 얼굴 구성요소 거리를 이용한 홍채인식용 이미지 획득 방법.
삭제
청구항 51에 있어서,
홍채촬영공간에 있음을 확인한 피촬영자의 인물이미지로부터 아이이미지를 획득하고, 획득한 아이이미지의 품질을 측정하여 기준품질도를 충족하는 홍채인식용 이미지를 획득하는 단계는
홍채촬영공간에서 촬영하여 버퍼에 저장된 인물이미지로부터 좌측 눈과 우측 눈의 아이이미지를 추출하는 단계;
상기 추출한 좌측 눈과 우측 눈의 아이이미지를 분리하여 저장하는 단계;
상기 저장된 좌측 눈과 우측 눈의 아이이미지의 품질을 측정하는 단계; 및
상기 측정한 아이이미지 품질이 기준품질도를 충족하는지를 평가하여 충족하는 아이이미지를 홍채인식용 이미지로 획득하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 얼굴 구성요소 거리를 이용한 홍채인식용 이미지 획득 방법.
청구항 56에 있어서,
상기 획득한 홍채인식용 이미지로 기기의 잠금을 해제하거나 보안을 강화하기 위한 홍채인식을 수행하는 단계를 더 포함함을 특징으로 하는 얼굴 구성요소 거리를 이용한 홍채인식용 이미지 획득 방법.
청구항 51 및 청구항 53 내지 청구항 57 중 어느 한 항의 얼굴 구성요소 거리를 이용한 홍채인식용 이미지 획득 방법을 수행하기 위하여 컴퓨터 또는 단말기에 탑재되어 얼굴 구성요소 거리를 이용한 홍채인식용 이미지 획득 방법의 각 단계를 실행하기 위한 프로그램을 기록한 컴퓨터 또는 단말기에서 읽을 수 있는 기록매체.