KR101444538B1 - 3d face recognition system and method for face recognition of thterof - Google Patents
3d face recognition system and method for face recognition of thterof Download PDFInfo
- Publication number
- KR101444538B1 KR101444538B1 KR1020120119838A KR20120119838A KR101444538B1 KR 101444538 B1 KR101444538 B1 KR 101444538B1 KR 1020120119838 A KR1020120119838 A KR 1020120119838A KR 20120119838 A KR20120119838 A KR 20120119838A KR 101444538 B1 KR101444538 B1 KR 101444538B1
- Authority
- KR
- South Korea
- Prior art keywords
- image
- camera
- face recognition
- matching
- infrared
- Prior art date
Links
Images
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
- G06T7/00—Image analysis
- G06T7/30—Determination of transform parameters for the alignment of images, i.e. image registration
- G06T7/33—Determination of transform parameters for the alignment of images, i.e. image registration using feature-based methods
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
- G06T7/00—Image analysis
- G06T7/50—Depth or shape recovery
- G06T7/55—Depth or shape recovery from multiple images
- G06T7/586—Depth or shape recovery from multiple images from multiple light sources, e.g. photometric stereo
Landscapes
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Computer Vision & Pattern Recognition (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Theoretical Computer Science (AREA)
- Collating Specific Patterns (AREA)
Abstract
본 발명은 두 대의 카메라를 중첩시켜 3차원 얼굴 영상을 획득할 수 있는 3차원 얼굴 인식 시스템 및 그의 얼굴 인식 방법에 관한 것이다.
일례로, 얼굴 인식 대상의 가시광선 영상을 촬영하는 제 1 카메라; 상기 얼굴 인식 대상에 적외선 패턴광을 조사하는 적외선 패턴광 장치; 상기 얼굴 인식 대상에 조사된 패턴의 적외선 영상을 촬영하는 제 2 카메라; 상기 제 1 카메라와 제 2 카메라의 광축을 일치시키는 미러; 및 상기 제 1 카메라 및 제 2 카메라로부터 가시광선 영상과 적외선 영상이 픽셀 단위로 정합된 칼라 이미지와 깊이 정보를 취하여, 상기 얼굴 인식 대상의 3차원 얼굴 영상을 생성하는 제어부를 포함하는 3차원 얼굴 인식 시스템을 개시한다.The present invention relates to a three-dimensional face recognition system capable of acquiring a three-dimensional face image by overlapping two cameras, and a face recognition method thereof.
For example, a first camera for photographing a visible light image of a face recognition object; An infrared ray pattern optical device for irradiating the face recognition object with infrared ray pattern light; A second camera for capturing an infrared image of a pattern irradiated on the face recognition target; A mirror for matching the optical axes of the first camera and the second camera; And a control unit for generating a three-dimensional face image of the face recognition object by taking a color image and depth information in which the visible ray image and the infrared image are matched in pixel units from the first camera and the second camera, System.
Description
본 발명은 3차원 얼굴 인식 시스템 및 그의 얼굴 인식 방법에 관한 것이다.The present invention relates to a three-dimensional face recognition system and a face recognition method thereof.
일반적으로 가정이나 회사에서 보안상의 문제로 지문 인식, 홍채 인식, 얼굴 인식 등과 같은 인증 시스템을 도입하고 있다. 그 중에서도 얼굴인식은 2D 얼굴 영상에서 특징점을 추출한 후에 그 특징점을 등록영상과 비교하는 방식으로 인증을 한다. 하지만 등록영상과는 다른 각도와 다른 방향의 조명에서 취득된 영상에서는 그 인식률이 현저히 떨어진다. 이를 해결하기 위해 3D 얼굴인식이 개발되고 있다. 기존 3D 얼굴 인식 시스템은 2차원 얼굴 영상에서 특징점을 추출한 후에 그 특징점의 위치를 기반으로 3차원 평균 얼굴 모델 위에 2차원 영상을 덧씌우는 방법을 사용한다. 그러나, 이러한 방법은 실제 인증 대상의 얼굴 형태에 대한 정보를 얻지 않기 때문에 3차원 얼굴의 정확도가 떨어지는 단점이 있다. 또한, 깊이 카메라와 칼라 카메라를 같은 수평축에 위치시켜 촬영한 후, 두 영상을 정합하여 3차원 영상을 획득하는 방법도 있지만, 정합의 정확도를 확보하기 어려우며 정합을 위한 영상처리에서 많은 시간과 노력이 필요하다. 따라서, 간단하면서도 얼굴 인식률을 높일 수 있는 3차원 얼굴 인식 시스템이 요구된다.Generally, authentication systems such as fingerprint recognition, iris recognition, face recognition, etc. are introduced in the home or company due to security problems. Among them, face recognition is performed by extracting feature points from a 2D face image and comparing the feature points with registered images. However, the recognition rate of the image obtained from the illumination of the angle different from that of the registered image and the illumination of the direction different from that of the registered image is considerably deteriorated. To solve this problem, 3D face recognition is being developed. The existing 3D face recognition system extracts feature points from two-dimensional face images and then uses two-dimensional images over the three-dimensional average face models based on the positions of the feature points. However, this method has a disadvantage in that the accuracy of the three-dimensional face is lowered because information on the face type of the object to be authenticated is not obtained. In addition, there is a method of acquiring three-dimensional image by matching the two images after photographing the depth camera and the color camera on the same horizontal axis. However, it is difficult to secure the matching accuracy, and a lot of time and efforts are required in the image processing for matching need. Therefore, a three-dimensional face recognition system that can increase the face recognition rate is required.
본 발명은 두 대의 카메라를 중첩시켜 3차원 얼굴 영상을 획득할 수 있는 3차원 얼굴 인식 시스템 및 그의 얼굴 인식 방법을 제공한다.The present invention provides a three-dimensional face recognition system capable of acquiring a three-dimensional face image by superimposing two cameras, and a face recognition method thereof.
본 발명에 의한 3차원 얼굴 인식 시스템은 얼굴 인식 대상의 가시광선 영상을 촬영하는 제 1 카메라; 상기 얼굴 인식 대상에 적외선 패턴광을 조사하는 적외선 패턴광 장치; 상기 얼굴 인식 대상에 조사된 패턴의 적외선 영상을 촬영하는 제 2 카메라; 상기 제 1 카메라와 제 2 카메라의 광축을 일치시키는 미러; 및 상기 제 1 카메라 및 제 2 카메라로부터 가시광선 영상과 적외선 영상이 픽셀 단위로 정합된 칼라 이미지와 깊이 정보를 취하여, 상기 얼굴 인식 대상의 3차원 얼굴 영상을 생성하는 제어부를 포함한다.A three-dimensional face recognition system according to the present invention includes: a first camera for capturing a visible light image of a face recognition object; An infrared ray pattern optical device for irradiating the face recognition object with infrared ray pattern light; A second camera for capturing an infrared image of a pattern irradiated on the face recognition target; A mirror for matching the optical axes of the first camera and the second camera; And a controller for generating a three-dimensional face image of the face recognition object by taking a color image and depth information in which the visible ray image and the infrared image are matched in pixel units from the first camera and the second camera.
또한, 상기 미러는 상기 제 1 카메라의 중심축과 상기 제 2 카메라의 중심축이 수직으로 교차하는 지점에서 45도 경사진 각도로 위치하며, 상기 제 1 카메라의 가시광선은 반사시키고 상기 제 2 카메라의 적외선은 투과시키는 콜드 미러일 수 있다.The mirror is positioned at an angle inclined 45 degrees from a center of the first camera and a center axis of the second camera vertically intersect. The mirror reflects the visible light of the first camera, May be a cold mirror that transmits infrared rays.
또한, 상기 미러는 상기 제 1 카메라의 중심축과 상기 제 2 카메라의 중심축이 수직으로 교차하는 지점에서 45도 경사진 각도로 위치하며, 상기 제 1 카메라의 가시광선은 투과시키고 상기 제 2 카메라의 적외선은 반사시키는 핫 미러일 수 있다.The mirror is disposed at an angle inclined by 45 degrees from a point where the central axis of the first camera intersects the central axis of the second camera vertically. The mirror transmits the visible light of the first camera, May be a hot mirror that reflects.
또한, 상기 제 1 카메라로부터 상기 미러까지의 거리와 상기 제 2 카메라로부터 상기 미러까지의 거리는 동일할 수 있다.In addition, the distance from the first camera to the mirror and the distance from the second camera to the mirror may be the same.
또한, 상기 제 1 카메라와 상기 제 2 카메라는 동일한 기종의 카메라이며, 상기 제 1 카메라에는 적외선 차단 필터가 장착되어 있으며, 상기 제 2 카메라에는 가시광선 차단 필터가 장착될 수 있다.In addition, the first camera and the second camera are cameras of the same type, the first camera is equipped with an infrared cut filter, and the second camera is equipped with a visible light cut filter.
또한, 상기 얼굴 인식 대상의 등록 영상이 저장된 저장부를 더 포함할 수 있다.The storage unit may further store a registered image of the face recognition target.
또한, 상기 제어부는 상기 얼굴 인식 대상의 현재 3차원 영상과 상기 저장부에 저장된 등록 영상 사이의 정합도를 판단하여 본인 인증 여부를 결정할 수 있다.In addition, the controller may determine the degree of matching between the current three-dimensional image of the face recognition target and the registered image stored in the storage unit.
또한, 상기 제어부는 현재 3차원 영상의 특징점의 위치와 등록 영상의 특징점의 위치 사이의 정합도를 판단할 수 있다.In addition, the controller may determine the degree of matching between the position of the feature point of the current 3D image and the position of the feature point of the registered image.
또한, 상기 제어부는 현재 3차원 영상의 가시광선 영상 및 적외선 영상의 각각의 특징과 등록 영상의 가시광선 영상 및 적외선 영상의 각각의 특징 사이의 정합도를 판단할 수 있다.In addition, the controller can determine the degree of matching between the respective characteristics of the visible light ray image and the infrared ray image of the current three-dimensional image, and the respective characteristics of the visible light ray image and the infrared ray image of the registered image.
또한, 상기 제어부는 현재 3차원 영상의 N장의 2차원 영상과 등록영상의 N장의 2차원 영상 사이의 정합도를 판단할 수 있다.In addition, the controller may determine the degree of matching between the N 2-dimensional images of the current 3D image and the N 2-dimensional images of the registered image.
또한, 본 발명에 의한 3차원 얼굴 인식 시스템의 얼굴 인식 방법은 제 1 카메라로부터 가시광선 영상을 취득하고 제 2 카메라로부터 적외선 영상을 취득하는 영상 취득 단계; 상기 영상 취득 단계에서 취득한 영상의 특징을 추출하는 특징 추출 단계; 상기 특징 추출 단계에서 추출된 특징과 저장된 등록 영상의 특징 사이의 정합도를 판단하는 정합도 판단 단계; 및 상기 정합도 판단 단계에서 판단된 정합도에 따라 인증결과를 나타내는 인증 단계를 포함한다.According to another aspect of the present invention, there is provided a face recognition method for a 3D face recognition system, comprising: acquiring a visible ray image from a first camera and acquiring an infrared ray image from a second camera; A feature extraction step of extracting a feature of the image acquired in the image acquisition step; A matching degree determining step of determining a matching degree between the feature extracted in the feature extracting step and the feature of the stored registered image; And an authentication step of indicating an authentication result according to the matching degree determined in the matching degree determination step.
또한, 상기 특징 추출 단계는 상기 가시광선 영상과 적외선 영상으로부터 특징점의 위치를 추출할 수 있다. 상기 정합도 판단 단계는 상기 특징 추출 단계에서 추출된 특징점의 위치와 저장된 등록 영상의 특징점의 위치 사이의 정합도를 판단할 수 있다.In addition, the feature extraction step may extract the positions of the minutiae points from the visible light image and the infrared image. The matching degree determination step may determine a degree of matching between the position of the minutiae point extracted in the feature extracting step and the position of the minutiae point of the stored registered image.
또한, 상기 특징 추출 단계는 상기 가시광선 영상의 특징과 적외선 영상의 특징을 각각 추출할 수 있다. 상기 정합도 판단 단계는 상기 특징 추출 단계에서 추출된 가시광선 영상의 특징 및 적외선 영상의 특징과 저장된 등록 영상의 가시광선 영상의 특징 및 적외선 영상의 특징 사이의 정합도를 판단할 수 있다.Also, the feature extraction step may extract the features of the visible light image and the features of the infrared image, respectively. The matching degree determination step may determine a matching degree between the characteristic of the visible light ray image extracted in the characteristic extracting step and the characteristic of the infrared ray image, the characteristic of the visible light ray image of the stored registered image, and the characteristic of the infrared ray image.
또한, 상기 특징 추출 단계는 상기 가시광선 영상과 적외선 영상으로부터 3차원 얼굴 영상을 생성하고, 상기 3차원 얼굴 영상을 N개의 각도로 회전시켜 N장의 2차원 얼굴 영상을 생성할 수 있다. 상기 정합도 판단 단계는 상기 특징 추출 단계에서 추출된 N장의 2차원 얼굴 영상과 저장된 등록 영상의 N장의 2차원 얼굴 영상 사이의 정합도를 판단할 수 있다.The feature extracting step may generate a three-dimensional face image from the visible light image and the infrared image, and rotate the three-dimensional face image into N angles to generate N two-dimensional face images. The matching degree determination step may determine the degree of matching between the N 2-dimensional face images extracted at the feature extraction step and the N 2-dimensional face images of the stored registered images.
본 발명의 일 실시예에 따른 3차원 얼굴 인식 시스템 및 그의 얼굴 인식 방법은 가시광선 영상을 촬영하는 제 1 카메라와 적외선 영상을 촬영하는 제 2 카메라를 중첩시켜 칼라 이미지와 깊이 정보를 동시에 얻음으로써, 3차원 얼굴 영상을 획득할 수 있다. A 3D face recognition system and a face recognition method thereof according to an embodiment of the present invention include a first camera that captures a visible light image and a second camera that captures an infrared image to obtain a color image and depth information at the same time, 3D face images can be acquired.
또한, 본 발명의 일 실시예에 따른 3차원 얼굴 인식 시스템 및 그의 얼굴 인식 방법은 3차원 얼굴 영상의 특징 정보를 사용하므로, 얼굴 인식률을 향상시킬 수 있다.In addition, the 3D face recognition system and its face recognition method according to an embodiment of the present invention can improve the face recognition rate by using the feature information of the 3D face image.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 3차원 얼굴 인식 시스템을 도시한 블럭도이다.
도 2는 도 1에 도시된 적외선 패턴광 장치를 도시한 도면이다.
도 3a 및 도 3b는 도 1에 도시된 제 1 카메라와 제 2 카메라의 광축을 일치시키는 구조를 나타낸 도면이다.
도 4는 본 발명의 일 실시예에 따른 3차원 얼굴 인식 시스템의 얼굴 인식 방법을 도시한 순서도이다.
도 5는 본 발명의 다른 실시예에 따른 3차원 얼굴 인식 시스템의 얼굴 인식 방법을 도시한 순서도이다.
도 6은 본 발명의 또다른 실시예에 따른 3차원 얼굴 인식 시스템의 얼굴 인식 방법을 도시한 순서도이다.1 is a block diagram illustrating a 3D face recognition system in accordance with an embodiment of the present invention.
Fig. 2 is a view showing the infrared ray pattern optical device shown in Fig.
FIGS. 3A and 3B are views showing a structure for matching the optical axes of the first camera and the second camera shown in FIG. 1. FIG.
4 is a flowchart illustrating a face recognition method of a 3D face recognition system according to an embodiment of the present invention.
FIG. 5 is a flowchart illustrating a face recognition method of a 3D face recognition system according to another embodiment of the present invention.
FIG. 6 is a flowchart illustrating a face recognition method of a 3D face recognition system according to another embodiment of the present invention.
본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자가 본 발명을 용이하게 실시할 수 있을 정도로 본 발명의 바람직한 실시예를 첨부된 도면을 참조하여 상세하게 설명하면 다음과 같다.
DETAILED DESCRIPTION OF EXEMPLARY EMBODIMENTS Hereinafter, preferred embodiments of the present invention will be described in detail with reference to the accompanying drawings, so that those skilled in the art can easily carry out the present invention.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 3차원 얼굴 인식 시스템을 도시한 블럭도이다. 도 2는 도 1에 도시된 적외선 패턴광 장치를 도시한 도면이다. 도 3a 및 도 3b는 도 1에 도시된 제 1 카메라와 제 2 카메라의 광축을 일치시키는 구조를 나타낸 도면이다.1 is a block diagram illustrating a 3D face recognition system in accordance with an embodiment of the present invention. Fig. 2 is a view showing the infrared ray pattern optical device shown in Fig. FIGS. 3A and 3B are views showing a structure for matching the optical axes of the first camera and the second camera shown in FIG. 1. FIG.
도 1을 참조하면, 본 발명의 일 실시예에 따른 3차원 얼굴 인식 시스템(100)은 제 1 카메라(110), 적외선 패턴광 장치(120), 제 2 카메라(130), 미러(140), 제어부(150) 및 저장부(160)를 포함한다.1, a 3D
상기 제 1 카메라(110)는 얼굴 인식 대상(10)의 가시광선 영상을 촬영한다. 상기 제 1 카메라(110)에서 촬영된 가시광선 영상을 통해 얼굴 인식 대상(10)의 칼라 이미지를 획득할 수 있다. 즉, 상기 제 1 카메라(110)를 통해 획득한 칼라 이미지는 2차원적인 얼굴 영상이다. 상기 제 1 카메라(110)는 상기 미러(140)를 투과하여 얼굴 인식 대상(10)의 가시광선 영상을 촬영할 수 있다. 또한, 상기 제 1 카메라(110)는 상기 미러(140)에 반사되어 얼굴 인식 대상(10)의 가시광선 영상을 촬영할 수 있다. 이러한 제 1 카메라(110)는 가시광선 카메라 또는 일반적인 카메라에 적외선 차단 필터를 장착하여 사용할 수 있다.
The
상기 적외선 패턴광 장치(120)는 얼굴 인식 대상(10)에 적외선 패턴광을 조사한다. 도 2에 도시된 바와 같이, 상기 적외선 패턴광 장치(120)에서 조사한 적외선 패턴광은 얼굴 인식 대상(10)의 정면에 조사된다. 여기서, 적외선 패턴광은 등 간격의 가로줄 무늬, 세로줄 무늬, 격자형 무늬 등이 사용될 수 있다. 상기 적외선 패턴광이 얼굴 인식 대상(10)에 조사되면, 얼굴의 굴곡에 따라 패턴의 간격, 굵기 및 밝기가 다르게 나타난다. 또한, 상기 적외선 패턴광 장치(120)에서 조사된 적외선 패턴광은 제 2 카메라(130)를 통해서 촬영된다.
The infrared pattern
상기 제 2 카메라(130)는 얼굴 인식 대상(10)의 적외선 영상을 촬영한다. 여기서, 상기 제 2 카메라(130)는 상기 적외선 패턴광 장치(120)에서 상기 얼굴 인식 대상(10)에 조사된 패턴의 적외선 영상을 촬영한다. 상기 제 2 카메라(130)를 통해서 촬영된 적외선 영상에는 얼굴 인식 대상(10)의 얼굴 형태에 따른 패턴 분포와 밝기 등의 정보가 담겨있다. 이때, 패턴의 간격과 굵기는 거리에 반비례하기 때문에 다음과 같은 수학식을 통해 상기 적외선 패턴광 장치(120)로부터 얼굴 인식 대상(10)의 각 부분에 대한 거리(d)를 측정할 수 있다. The
[수학식][Mathematical Expression]
d = 1 / ( am + b )d = 1 / (am + b)
여기서, m은 패턴의 간격 또는 굵기를 나타내고, a와 b는 계수를 나타낸다. 이와 같이, 상기 제 2 카메라(130)에서 촬영된 적외선 영상을 통해 얼굴 인식 대상(10)의 깊이 정보를 획득할 수 있다. 상기 제 2 카메라(130)는 상기 미러(140)를 투과하여 얼굴 인식 대상(10)의 적외선 영상을 촬영할 수 있다. 또한, 상기 제 2 카메라(130)는 상기 미러(140)에 반사되어 얼굴 인식 대상(10)의 적외선 영상을 촬영할 수 있다. 이러한, 제 2 카메라(130)는 적외선 카메라 또는 일반적인 카메라에 가시광선 차단 필터를 장착하여 사용할 수 있다.
Here, m represents the interval or thickness of the pattern, and a and b represent coefficients. As described above, the depth information of the
상기 미러(140)는 상기 제 1 카메라(110)와 제 2 카메라(130)의 광축을 일치시키는 역할을 한다. 상기 미러(140)는 상기 제 1 카메라(110)의 중심축과 상기 제 2 카메라(130)의 중심축이 수직으로 교차하는 지점에서 45도 경사진 각도로 위치한다. 또한, 상기 미러(140)에서 제 1 카메라(110)까지의 거리(D1)와 제 2 카메라(130)까지의 거리(D2)는 동일하다(D1=D2). The
도 3a를 참조하여, 상기 미러(140)가 제 1 카메라(110)와 제 2 카메라(130)의 광축을 일치시키는 방법에 대해서 설명하기로 한다. Referring to FIG. 3A, a method of matching the optical axis of the
먼저, 도 3a에 도시된 바와 같이, 얼굴 인식 대상(10)의 정면에 제 2 카메라(130)를 위치시키고, 상기 제 2 카메라(130)와 얼굴 인식 대상(10) 사이에 미러(140)를 45도 경사진 각도로 위치시킨다. 다음으로, 상기 미러(140)의 하부에 제 1 카메라(110)를 위치시킨다. 여기서, 상기 미러(140)는 적외선은 투과시키고 가시광선은 반사시키는 콜드 미러일 수 있다. 따라서, 상기 콜드 미러(140)는 수평하게 배치된 제 2 카메라(130)의 적외선은 투과시키고, 수직하게 배치된 제 1 카메라(110)의 가시광선은 반사시킴으로써, 제 1 카메라(110) 및 제 2 카메라(130)의 광축을 일치시킬 수 있다. 더불어, 상기 제 1 카메라(110)와 제 2 카메라(130)는 동일한 기종의 카메라를 사용하되, 제 1 카메라(110)에는 적외선 차단필터를 장착하고 제 2 카메라(130)에는 가시광선 차단필터를 장착함으로써, 제 1 카메라(110)와 제 2 카메라(130)는 같은 해상도를 같은 화각을 가질 수 있다. 3A, the
또한, 도 3b에 도시된 바와 같이, 상기 콜드 미러(140) 대신 적외선은 반사시키고 가시광선은 투과시키는 핫 미러(140’)를 사용할 수도 있다. 이 경우에는 제 1 카메라(110)와 제 2 카메라(130)의 위치를 바꿔야 한다. 즉, 상기 제 1 카메라(110)를 얼굴 인식 대상(10)의 정면에 위치시키고, 상기 핫 미러(140’)를 제 1 카메라(110)와 얼굴 인식 대상(10)의 사이에 위치시키며, 상기 핫 미러(140’)의 하부에 제 2 카메라(130)를 위치시킨다. 따라서, 상기 핫 미러(140’)는 수평하게 배치된 제 1 카메라(110)의 가시광선은 투과시키고, 수직하게 배치된 제 2 카메라(130)의 적외선은 반사시킴으로써, 제 1 카메라(110)와 제 2 카메라(130)의 광축을 일치시킬 수 있다.
In addition, as shown in FIG. 3B, a cold mirror 140 'may be replaced with a hot mirror 140' that reflects infrared light and transmits visible light. In this case, the positions of the
상기 제어부(150)는 상기 제 1 카메라(110) 및 제 2 카메라(130)로부터 촬영된 가시광선 영상과 적외선 영상을 취합하여, 얼굴 인식 대상(10)의 3차원 얼굴 영상을 생성한다. 여기서, 상기 가시광선 영상과 적외선 영상은 픽셀 단위로 정합되어 있다. 상기 제어부(150)는 상기 제 1 카메라(110)로부터 촬영된 가시광선 영상을 통해 칼라이미지를 얻을 수 있으며, 상기 제 2 카메라(130)로부터 촬영된 적외선 영상을 통해 깊이 정보를 얻을 수 있다. 즉, 상기 제어부(150)는 상기 제 1 카메라(110) 및 제 2 카메라(130)로부터 가시광선 영상과 적외선 영상이 픽셀 단위로 정합된 칼라 이미지와 깊이 정보를 취하여, 얼굴 인식 대상(10)의 3차원 얼굴 영상을 생성할 수 있다. The
더불어, 상기 제어부(150)는 현재 생성된 3차원 얼굴 영상과 저장된 등록 영상 사이의 정합도를 판단하여 본인 인증 여부를 결정한다. 이하에서는, 현재 생성된 3차원 얼굴 영상을 현재 영상이라고 하기로 한다. 상기 제어부(150)는 현재 영상의 특징점의 위치와 등록 영상의 특징점의 위치 사이의 정합도를 판단하여 본인 인증 여부를 결정할 수 있다. 여기서, 특징점이란 눈, 코, 입, 귀 등과 같은 특정 부위를 말한다. 또한, 상기 제어부(150)는 현재 영상에서 가시광선 영상 및 적외선 영상의 각각의 특징과 등록 영상에서 가시광선 영상 및 적외선 영상의 각각의 특징 사이의 정합도를 판단하여 본인 인증 여부를 결정할 수 있다. 또한, 상기 제어부(150)는 현재 영상과 등록 영상을 N개의 각도로 동일하게 회전시켜 N장의 2차원 영상으로 만들어서, 현재 영상의 N장의 2차원 영상과 등록 영상의 N장의 2차원 영상 사이의 정합도를 판단하여 본인 인증 여부를 결정할 수 있다.(N은 상수)
In addition, the
상기 저장부(160)는 얼굴 인식 대상(10)의 등록 영상을 저장한다. 즉, 상기 저장부(160)는 다수의 얼굴 인식 대상(10)의 영상을 사전에 미리 등록하여 저장해둔다. 또한, 상기 저장부(160)에는 등록 영상의 특징점의 위치, 가시광선 영상 및 적외선 영상의 각각의 특징 및 N장의 2차원 영상이 저장되어 있다.
The
이와 같이, 본 발명의 일 실시예에 따른 3차원 얼굴 인식 시스템(100)은 가시광선 영상을 촬영하는 제 1 카메라(110)와 적외선 영상을 촬영하는 제 2 카메라(130)를 중첩시켜 칼라 이미지와 깊이 정보를 동시에 얻음으로써, 3차원 얼굴 영상을 획득할 수 있다.
As described above, the three-dimensional
다음으로, 상기와 같은 3차원 얼굴 인식 시스템의 얼굴 인식 방법에 대해서 살펴보기로 한다. Next, a face recognition method of the 3D face recognition system will be described.
도 4는 본 발명의 일 실시예에 따른 3차원 얼굴 인식 시스템의 얼굴 인식 방법을 도시한 순서도이다.4 is a flowchart illustrating a face recognition method of a 3D face recognition system according to an embodiment of the present invention.
도 4를 참조하면, 3차원 얼굴 인식 시스템의 얼굴 인식 방법은 영상 취득 단계(S10), 특징 추출 단계(S20), 정합도 판단 단계(S30) 및 인증 단계(S40)를 포함한다. Referring to FIG. 4, the face recognition method of the 3D face recognition system includes an image acquisition step S10, a feature extraction step S20, a matching degree determination step S30, and an authentication step S40.
상기 영상 취득 단계(S10)는 제 1 카메라(110) 및 제 2 카메라(130)로부터 촬영된 얼굴 인식 대상(10)의 가시광선 영상과 적외선 영상을 취득하는 단계이다. 상기 영상 취득 단계(S10)에서 제어부(150)는 상기 제 1 카메라(110)로부터 가시광선 영상을 취득하고(S11), 상기 제 2 카메라(130)로부터 적외선 영상을 취득한다(S12). 이때, 상기 제어부(150)는 상기 적외선 영상으로부터 깊이 정보를 추출할 수 있다(S13).The image acquisition step S10 is a step of acquiring a visible ray image and an infrared ray image of the
상기 특징 추출 단계(S20)는 상기 영상 취득 단계(S10)에서 취득한 가시광선 영상과 적외선 영상으로부터 특징점의 위치를 추출하는 단계이다. 상기 특징 추출 단계(S20)에서 상기 제어부(150)는 눈, 코, 입, 귀 등과 같은 특징점을 추출한 뒤(S21), 크기와 각도, 깊이 정보 등을 이용하여 3차원 위치로 정규화한다(S22). 이에 따라, 상기 특징 추출 단계(S20)에서는 특징점의 3차원 위치를 추출할 수 있다.The feature extracting step S20 is a step of extracting the positions of the minutiae points from the visible light ray image and the infrared ray image acquired in the image acquiring step S10. In step S21, the
상기 정합도 판단 단계(S30)는 상기 특징 추출 단계(S20)에서 추출된 특징과 저장된 등록 영상의 특징 사이의 정합도를 판단하는 단계이다. 상기 정합도 판단 단계(S30)에서 상기 제어부(150)는 상기 특징 추출 단계(S20)에서 추출한 특징점의 위치와 저장부(160)에 저장된 등록 영상의 특징점의 위치가 얼마나 일치하는지를 판단한다. 여기서, 상기 저장부(160)에는 다수의 얼굴 인식 대상(10)의 3차원 등록 영상이 저장되어 있다. The matching degree determination step S30 is a step of determining the matching degree between the feature extracted in the feature extracting step S20 and the feature of the stored registered image. In the matching degree determination step S30, the
상기 인증 단계(S40)는 상기 정합도 판단 단계(S30)에서 판단된 정합도에 따라 인증결과를 나타내는 단계이다. 상기 인증 단계(S40)에서 상기 제어부(150)는 정합도가 기준값 이상이면 인증 성공, 즉 본인임을 알려주고, 기준값 미만이면 인증 실패임을 알려준다. The authentication step S40 is a step of indicating an authentication result according to the degree of matching determined in the matching degree determination step S30. In the authentication step S40, the
이와 같이, 본 발명의 일 실시예에 따른 3차원 얼굴 인식 시스템의 얼굴 인식 방법은 3차원 얼굴 영상의 특징 정보를 사용하므로, 얼굴 인식률을 향상시킬 수 있다. As described above, the face recognition method of the 3D face recognition system according to an embodiment of the present invention uses the feature information of the 3D face image, thereby improving the face recognition rate.
또한, 본 발명의 일 실시예에 따른 3차원 얼굴 인식 시스템의 얼굴 인식 방법은 제 1 카메라(110)와 제 2 카메라(130)를 통해서 가시광선 영상과 적외선 영상을 동시에 취득하므로, 사진, 동영상 등과 같은 위조 얼굴을 용이하게 판단할 수 있다.
In addition, the face recognition method of the 3D face recognition system according to an embodiment of the present invention simultaneously acquires a visible light ray image and an infrared ray image through the
도 5는 본 발명의 다른 실시예에 따른 3차원 얼굴 인식 시스템의 얼굴 인식 방법을 도시한 순서도이다.FIG. 5 is a flowchart illustrating a face recognition method of a 3D face recognition system according to another embodiment of the present invention.
도 5를 참조하면, 3차원 얼굴 인식 시스템의 얼굴 인식 방법은 영상 취득 단계(S10), 특징 추출 단계(S120), 정합도 판단 단계(S130) 및 인증 단계(S40)를 포함한다. 도 5에 도시된 얼굴 인식 방법은 도 4에 도시된 얼굴 인식 방법과 비교하여 특징 추출 단계(S120)와 정합도 판단 단계(S130)만 다르고 나머지 단계는 모두 동일하다. 따라서, 이하에서는 특징 추출 단계(S120)와 정합도 판단 단계(S130)에 대해서만 설명하기로 한다.
Referring to FIG. 5, the face recognition method of the 3D face recognition system includes an image acquisition step S10, a feature extraction step S120, a matching degree determination step S130, and an authentication step S40. The face recognition method shown in FIG. 5 differs from the face recognition method shown in FIG. 4 only in the feature extraction step S120 and the matching degree determination step S130, and the remaining steps are the same. Therefore, only the feature extraction step S120 and the matching degree determination step S130 will be described below.
상기 특징 추출 단계(S120)는 상기 영상 취득 단계(S10)에서 취득한 가시광선 영상과 적외선 영상의 각각의 특징을 추출하는 단계이다. 상기 특징 추출 단계(S120)에서 상기 제어부(150)는 가시광선 영상의 특징을 추출하고(S121), 적외선 영상의 특징을 추출한다(S122). 그리고 난 뒤, 상기 제어부(150)는 각각의 특징을 서로 융합한다(S123).The characteristic extracting step S120 is a step of extracting characteristics of each of the visible light ray image and the infrared ray image acquired in the image acquiring step S10. In the feature extraction step S120, the
상기 정합도 판단 단계(S130)는 상기 특징 추출 단계(S120)에서 추출된 특징과 저장된 등록 영상의 특징 사이의 정합도를 판단하는 단계이다. 상기 정합도 판단 단계(S130)에서 상기 제어부(150)는 상기 특징 추출 단계(S120)에서 추출한 가시광선 영상의 특징 및 적외선 영상의 특징이 저장부(160)에 저장된 등록 영상의 가시광선 영상의 특징 및 적외선 영상의 특징과 얼마나 일치하는지를 판단한다.
The matching degree determination step S130 is a step of determining a matching degree between the feature extracted in the feature extracting step S120 and the feature of the stored registered image. In the matching degree determination step S130, the
도 6은 본 발명의 또다른 실시예에 따른 3차원 얼굴 인식 시스템의 얼굴 인식 방법을 도시한 순서도이다.FIG. 6 is a flowchart illustrating a face recognition method of a 3D face recognition system according to another embodiment of the present invention.
도 6을 참조하면, 3차원 얼굴 인식 시스템의 얼굴 인식 방법은 영상 취득 단계(S10), 특징 추출 단계(S220), 정합도 판단 단계(S230) 및 인증 단계(S40)를 포함한다. 도 6에 도시된 얼굴 인식 방법은 도 4에 도시된 얼굴 인식 방법과 비교하여 특징 추출 단계(S220)와 정합도 판단 단계(S230)만 다르고 나머지 단계는 모두 동일하다. 따라서, 이하에서는 특징 추출 단계(S220)와 정합도 판단 단계(S230)에 대해서만 설명하기로 한다. Referring to FIG. 6, the face recognition method of the 3D face recognition system includes an image acquisition step S10, a feature extraction step S220, a matching degree determination step S230, and an authentication step S40. The face recognition method shown in FIG. 6 differs from the face recognition method shown in FIG. 4 only in the feature extraction step S220 and the matching degree determination step S230, and the remaining steps are the same. Therefore, only the feature extraction step S220 and the matching degree determination step S230 will be described below.
상기 특징 추출 단계(S220)는 상기 영상 취득 단계(S10)에서 취득한 가시광선 영상과 적외선 영상으로부터 3차원 얼굴 영상을 생성하고, 이를 다시 N장의 2차원 얼굴 영상으로 생성하는 단계이다. 상기 특징 추출 단계(S220)에서 상기 제어부(150)는 가시광선 영상과 적외선 영상으로부터 3차원 얼굴 영상을 생성한 뒤(S221), 상기 3차원 얼굴 영상을 N개의 각도로 회전시켜 N장의 2차원 얼굴 영상으로 생성한다(S222). The feature extracting step S220 is a step of generating a three-dimensional face image from the visible light ray image and the infrared ray image acquired in the image acquiring step S10, and generating the two-dimensional two-dimensional face image again. In the feature extraction step S220, the
상기 정합도 판단 단계(S230)는 상기 특징 추출 단계(S220)에서 추출된 특징과 저장된 등록 영상의 특징 사이의 정합도를 판단하는 단계이다. 상기 정합도 판단 단계(S230)에서 상기 제어부(150)는 상기 특징 추출 단계(S220)에서 추출한 N장의 2차원 얼굴 영상이 저장부(160)에 저장된 등록 영상의 N장의 2차원 얼굴 영상과 얼마나 일치하는지를 판단한다.
The matching degree determination step S230 is a step of determining a matching degree between the feature extracted in the feature extracting step S220 and the feature of the stored registered image. In the matching degree determination step S230, the
이상에서 설명한 것은 본 발명에 의한 3차원 얼굴 인식 시스템 및 그의 얼굴 인식 방법을 실시하기 위한 하나의 실시예에 불과한 것으로서, 본 발명은 상기한 실시예에 한정되지 않고, 이하의 특허청구범위에서 청구하는 바와 같이 본 발명의 요지를 벗어남이 없이 당해 발명이 속하는 분야에서 통상의 지식을 가진 자라면 누구든지 다양한 변경 실시가 가능한 범위까지 본 발명의 기술적 정신이 있다고 할 것이다.The present invention is not limited to the above-described embodiments, and various modifications and changes may be made by those skilled in the art without departing from the spirit and scope of the present invention. It will be understood by those of ordinary skill in the art that various changes in form and details may be made therein without departing from the spirit and scope of the invention as defined in the appended claims.
100: 3차원 얼굴 인식 시스템 110: 제 1 카메라
120: 적외선 패턴광 장치 130: 제 2 카메라
140: 미러 150: 제어부100: 3D face recognition system 110: First camera
120: infrared pattern optical device 130: second camera
140: mirror 150:
Claims (17)
상기 얼굴 인식 대상에 적외선 패턴광을 조사하는 적외선 패턴광 장치;
상기 얼굴 인식 대상에 조사된 패턴의 적외선 영상을 촬영하는 제 2 카메라;
상기 제 1 카메라와 제 2 카메라의 광축을 일치시키는 미러; 및
상기 제 1 카메라 및 제 2 카메라로부터 가시광선 영상과 적외선 영상이 픽셀 단위로 정합된 칼라 이미지와 깊이 정보를 취하여, 상기 얼굴 인식 대상의 3차원 얼굴 영상을 생성하는 제어부를 포함하고,
상기 미러는 상기 제 1 카메라의 중심축과 상기 제 2 카메라의 중심축이 수직으로 교차하는 지점에서 45도 경사진 각도로 위치하며, 상기 제 1 카메라의 가시광선은 반사시키고 상기 제 2 카메라의 적외선은 투과시키는 콜드 미러인 것을 특징으로 하는 3차원 얼굴 인식 시스템.A first camera for capturing a visible light image of a face recognition target;
An infrared ray pattern optical device for irradiating the face recognition object with infrared ray pattern light;
A second camera for capturing an infrared image of a pattern irradiated on the face recognition target;
A mirror for matching the optical axes of the first camera and the second camera; And
And a controller for generating a three-dimensional face image of the face recognition object by taking a color image and depth information obtained by matching the visible light image and the infrared image from the first camera and the second camera in pixel units,
Wherein the mirror is positioned at an angle inclined by 45 degrees at a point where the central axis of the first camera and the center axis of the second camera intersect vertically, and the mirror reflects the visible light of the first camera, Dimensional face recognition system.
상기 얼굴 인식 대상에 적외선 패턴광을 조사하는 적외선 패턴광 장치;
상기 얼굴 인식 대상에 조사된 패턴의 적외선 영상을 촬영하는 제 2 카메라;
상기 제 1 카메라와 제 2 카메라의 광축을 일치시키는 미러; 및
상기 제 1 카메라 및 제 2 카메라로부터 가시광선 영상과 적외선 영상이 픽셀 단위로 정합된 칼라 이미지와 깊이 정보를 취하여, 상기 얼굴 인식 대상의 3차원 얼굴 영상을 생성하는 제어부를 포함하고,
상기 미러는 상기 제 1 카메라의 중심축과 상기 제 2 카메라의 중심축이 수직으로 교차하는 지점에서 45도 경사진 각도로 위치하며, 상기 제 1 카메라의 가시광선은 투과시키고 상기 제 2 카메라의 적외선은 반사시키는 핫 미러인 것을 특징으로 하는 3차원 얼굴 인식 시스템.A first camera for capturing a visible light image of a face recognition target;
An infrared ray pattern optical device for irradiating the face recognition object with infrared ray pattern light;
A second camera for capturing an infrared image of a pattern irradiated on the face recognition target;
A mirror for matching the optical axes of the first camera and the second camera; And
And a controller for generating a three-dimensional face image of the face recognition object by taking a color image and depth information obtained by matching the visible light image and the infrared image from the first camera and the second camera in pixel units,
Wherein the mirror is positioned at an angle inclined by 45 degrees from a point at which the central axis of the first camera intersects with the center axis of the second camera vertically and transmits the visible light of the first camera, Wherein the first mirror is a hot mirror for reflecting light.
상기 제 1 카메라로부터 상기 미러까지의 거리와 상기 제 2 카메라로부터 상기 미러까지의 거리는 동일한 것을 특징으로 하는 3차원 얼굴 인식 시스템.The method according to claim 1 or 3,
Wherein the distance from the first camera to the mirror and the distance from the second camera to the mirror are the same.
상기 제 1 카메라와 상기 제 2 카메라는 동일한 기종의 카메라이며,
상기 제 1 카메라에는 적외선 차단 필터가 장착되어 있으며,
상기 제 2 카메라에는 가시광선 차단 필터가 장착되어 있는 것을 특징으로 하는 3차원 얼굴 인식 시스템.The method according to claim 1 or 3,
Wherein the first camera and the second camera are cameras of the same model,
The first camera is equipped with an infrared cut filter,
Wherein the second camera is equipped with a visible light blocking filter.
상기 얼굴 인식 대상의 등록 영상이 저장된 저장부를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 3차원 얼굴 인식 시스템.The method according to claim 1 or 3,
And a storage unit for storing the registered image of the face recognition target.
상기 제어부는 상기 얼굴 인식 대상의 현재 3차원 영상과 상기 저장부에 저장된 등록 영상 사이의 정합도를 판단하여 본인 인증 여부를 결정하는 것을 특징으로 하는 3차원 얼굴 인식 시스템.The method according to claim 6,
Wherein the control unit determines whether the user is authenticated by determining a degree of matching between the current three-dimensional image of the face recognition target and the registered image stored in the storage unit.
상기 제어부는 현재 3차원 영상의 특징점의 위치와 등록 영상의 특징점의 위치 사이의 정합도를 판단하는 것을 특징으로 하는 3차원 얼굴 인식 시스템.8. The method of claim 7,
Wherein the controller determines a degree of matching between a position of the feature point of the current 3D image and a position of the feature point of the registered image.
상기 제어부는 현재 3차원 영상의 가시광선 영상 및 적외선 영상의 각각의 특징과 등록 영상의 가시광선 영상 및 적외선 영상의 각각의 특징 사이의 정합도를 판단하는 것을 특징으로 하는 3차원 얼굴 인식 시스템.8. The method of claim 7,
Wherein the control unit determines the degree of matching between each feature of the visible light ray image and the infrared ray image of the current three-dimensional image, and the respective characteristics of the visible light ray image and the infrared ray image of the registered image.
상기 제어부는 현재 3차원 영상의 N장의 2차원 영상과 등록영상의 N장의 2차원 영상 사이의 정합도를 판단하는 것을 특징으로 하는 3차원 얼굴 인식 시스템.8. The method of claim 7,
Wherein the control unit determines the degree of matching between the N 2-dimensional images of the current 3D image and the N 2-dimensional images of the registered image.
상기 영상 취득 단계에서 취득한 영상의 특징을 추출하는 특징 추출 단계;
상기 특징 추출 단계에서 추출된 특징과 저장된 등록 영상의 특징 사이의 정합도를 판단하는 정합도 판단 단계; 및
상기 정합도 판단 단계에서 판단된 정합도에 따라 인증결과를 나타내는 인증 단계를 포함하고,
상기 영상 취득 단계에서는 상기 제 1 카메라의 중심축과 상기 제 2 카메라의 중심축이 수직으로 교차하는 지점에서 45도 각도로 경사진 미러를 위치시키고, 상기 미러는 상기 제 1 카메라의 가시광선은 반사시키고 상기 제 2 카메라의 적외선은 투과시키는 콜드 미러인 것을 특징으로 하는 3차원 얼굴 인식 시스템의 얼굴 인식 방법.An image acquiring step of acquiring a visible ray image from the first camera and acquiring an infrared ray image from the second camera;
A feature extraction step of extracting a feature of the image acquired in the image acquisition step;
A matching degree determining step of determining a matching degree between the feature extracted in the feature extracting step and the feature of the stored registered image; And
And an authentication step of indicating an authentication result according to the matching degree determined in the matching degree determination step,
Wherein the mirror captures a visible ray of the first camera at a position at which the center axis of the first camera and the center axis of the second camera intersect at right angles, Wherein the second camera is a cold mirror for transmitting infrared rays of the second camera.
상기 특징 추출 단계는 상기 가시광선 영상과 적외선 영상으로부터 특징점의 위치를 추출하는 것을 특징으로 하는 3차원 얼굴 인식 시스템의 얼굴 인식 방법.12. The method of claim 11,
Wherein the feature extraction step extracts the positions of the minutiae points from the visible light image and the infrared image.
상기 정합도 판단 단계는 상기 특징 추출 단계에서 추출된 특징점의 위치와 저장된 등록 영상의 특징점의 위치 사이의 정합도를 판단하는 것을 특징으로 하는 3차원 얼굴 인식 시스템의 얼굴 인식 방법.13. The method of claim 12,
Wherein the matching degree determining step determines a degree of matching between a position of a minutiae point extracted in the feature extracting step and a minutiae point of a stored registered image.
상기 특징 추출 단계는 상기 가시광선 영상의 특징과 적외선 영상의 특징을 각각 추출하는 것을 특징으로 하는 3차원 얼굴 인식 시스템의 얼굴 인식 방법.12. The method of claim 11,
Wherein the feature extraction step extracts features of the visible light image and features of the infrared image, respectively.
상기 정합도 판단 단계는 상기 특징 추출 단계에서 추출된 가시광선 영상의 특징 및 적외선 영상의 특징과 저장된 등록 영상의 가시광선 영상의 특징 및 적외선 영상의 특징 사이의 정합도를 판단하는 것을 특징으로 하는 3차원 얼굴 인식 시스템의 얼굴 인식 방법.15. The method of claim 14,
Wherein the matching degree determination step determines the degree of matching between the characteristics of the visible light ray image extracted in the characteristic extraction step and the characteristics of the infrared ray image, the characteristics of the visible light ray image of the stored registered image, and the characteristics of the infrared ray image. Face Recognition Method of 3D Face Recognition System.
상기 특징 추출 단계는 상기 가시광선 영상과 적외선 영상으로부터 3차원 얼굴 영상을 생성하고, 상기 3차원 얼굴 영상을 N개의 각도로 회전시켜 N장의 2차원 얼굴 영상을 생성하는 것을 특징으로 하는 3차원 얼굴 인식 시스템의 얼굴 인식 방법.12. The method of claim 11,
Wherein the feature extraction step generates a three-dimensional face image from the visible light image and the infrared image, and rotates the three-dimensional face image at N angles to generate N two-dimensional face images, A method of face recognition of a system.
상기 정합도 판단 단계는 상기 특징 추출 단계에서 추출된 N장의 2차원 얼굴 영상과 저장된 등록 영상의 N장의 2차원 얼굴 영상 사이의 정합도를 판단하는 것을 특징으로 하는 3차원 얼굴 인식 시스템의 얼굴 인식 방법.17. The method of claim 16,
Wherein the matching degree determination step determines the degree of matching between the N 2-dimensional face images extracted in the feature extraction step and N 2-dimensional face images of the stored registered images, .
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
KR1020120119838A KR101444538B1 (en) | 2012-10-26 | 2012-10-26 | 3d face recognition system and method for face recognition of thterof |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
KR1020120119838A KR101444538B1 (en) | 2012-10-26 | 2012-10-26 | 3d face recognition system and method for face recognition of thterof |
Publications (2)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
KR20140053647A KR20140053647A (en) | 2014-05-08 |
KR101444538B1 true KR101444538B1 (en) | 2014-09-24 |
Family
ID=50886217
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
KR1020120119838A KR101444538B1 (en) | 2012-10-26 | 2012-10-26 | 3d face recognition system and method for face recognition of thterof |
Country Status (1)
Country | Link |
---|---|
KR (1) | KR101444538B1 (en) |
Families Citing this family (9)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN107430324B (en) | 2014-09-15 | 2020-11-20 | 惠普发展公司,有限责任合伙企业 | Digital light projector with invisible light channel |
KR102317180B1 (en) * | 2017-06-08 | 2021-10-27 | (주)이더블유비엠 | Apparatus and method of face recognition verifying liveness based on 3d depth information and ir information |
KR101951692B1 (en) * | 2017-07-18 | 2019-05-09 | 광운대학교 산학협력단 | Stripe pattern projector for recognizing 3D structure and face recognition device using it |
JP6717330B2 (en) * | 2018-03-15 | 2020-07-01 | オムロン株式会社 | Eye-gaze detecting device, control method of the eye-gaze detecting device, method of detecting corneal reflection image position, and computer program |
CN108764069B (en) * | 2018-05-10 | 2022-01-14 | 北京市商汤科技开发有限公司 | Living body detection method and device |
US10930010B2 (en) | 2018-05-10 | 2021-02-23 | Beijing Sensetime Technology Development Co., Ltd | Method and apparatus for detecting living body, system, electronic device, and storage medium |
KR102149395B1 (en) | 2018-08-31 | 2020-08-31 | 주식회사 더메이크 | System for providing eyewear wearing and recommendation services using a true depth camera and method of the same |
KR102085070B1 (en) * | 2019-06-10 | 2020-03-05 | 한국씨텍(주) | Apparatus and method for image registration based on deep learning |
KR20220028530A (en) * | 2020-08-28 | 2022-03-08 | 엘지전자 주식회사 | User authentication device and control method thereof |
Citations (4)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP2001242417A (en) | 2000-02-28 | 2001-09-07 | Mixed Reality Systems Laboratory Inc | Pupil position detector and image display device using the same |
JP2009181211A (en) | 2008-01-29 | 2009-08-13 | Panasonic Electric Works Co Ltd | Face authentication device |
KR20110013916A (en) * | 2009-08-04 | 2011-02-10 | 이상화 | System and method recognizing actual object by using a different type image taking apparatus |
KR20120009048A (en) * | 2010-07-22 | 2012-02-01 | 재단법인대구경북과학기술원 | Method and apparatus for extracting depth information |
-
2012
- 2012-10-26 KR KR1020120119838A patent/KR101444538B1/en active IP Right Grant
Patent Citations (4)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP2001242417A (en) | 2000-02-28 | 2001-09-07 | Mixed Reality Systems Laboratory Inc | Pupil position detector and image display device using the same |
JP2009181211A (en) | 2008-01-29 | 2009-08-13 | Panasonic Electric Works Co Ltd | Face authentication device |
KR20110013916A (en) * | 2009-08-04 | 2011-02-10 | 이상화 | System and method recognizing actual object by using a different type image taking apparatus |
KR20120009048A (en) * | 2010-07-22 | 2012-02-01 | 재단법인대구경북과학기술원 | Method and apparatus for extracting depth information |
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
KR20140053647A (en) | 2014-05-08 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
KR101444538B1 (en) | 3d face recognition system and method for face recognition of thterof | |
WO2019205742A1 (en) | Image processing method, apparatus, computer-readable storage medium, and electronic device | |
US20200250403A1 (en) | 3d face identity authentication method and apparatus | |
CN107368730B (en) | Unlocking verification method and device | |
CN108805024B (en) | Image processing method, image processing device, computer-readable storage medium and electronic equipment | |
CN107563304B (en) | Terminal equipment unlocking method and device and terminal equipment | |
CN108549867B (en) | Image processing method, image processing device, computer-readable storage medium and electronic equipment | |
US11256903B2 (en) | Image processing method, image processing device, computer readable storage medium and electronic device | |
US10521650B2 (en) | 3D imaging recognition by stereo matching of RGB and infrared images | |
JP7157303B2 (en) | Authentication device | |
CN106937532B (en) | System and method for detecting actual user | |
WO2019206020A1 (en) | Image processing method, apparatus, computer-readable storage medium, and electronic device | |
CN108711054B (en) | Image processing method, image processing device, computer-readable storage medium and electronic equipment | |
JP2009245338A (en) | Face image collating apparatus | |
CN107491675B (en) | Information security processing method and device and terminal | |
KR20180134280A (en) | Apparatus and method of face recognition verifying liveness based on 3d depth information and ir information | |
US20210256244A1 (en) | Method for authentication or identification of an individual | |
JP5101429B2 (en) | Image monitoring device | |
CN106991376B (en) | Depth information-combined side face verification method and device and electronic device | |
KR101053253B1 (en) | Apparatus and method for face recognition using 3D information | |
CN108052814A (en) | A kind of 3D authentication systems | |
US8682041B2 (en) | Rendering-based landmark localization from 3D range images | |
KR20180100890A (en) | Method and apparatus for remote multi biometric | |
KR20210123385A (en) | Non-contact fingerprint acquisition device and method | |
JP2004126738A (en) | Personal authentication device and authentication method using three-dimensional measurement |
Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
A201 | Request for examination | ||
E902 | Notification of reason for refusal | ||
E90F | Notification of reason for final refusal | ||
E701 | Decision to grant or registration of patent right | ||
GRNT | Written decision to grant | ||
FPAY | Annual fee payment |
Payment date: 20170908 Year of fee payment: 4 |
|
FPAY | Annual fee payment |
Payment date: 20180905 Year of fee payment: 5 |
|
FPAY | Annual fee payment |
Payment date: 20190906 Year of fee payment: 6 |