KR20010088055A - Personal identification device and method thereof - Google Patents
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Abstract
Description
본 발명은 사용자 인증 장치 및 그 방법에 관한 것으로, 특히, 생체인증(Biometrics) 기술을 사용한 사용자 인증 장치 및 그 방법에 관한 것이다.The present invention relates to a user authentication device and a method thereof, and more particularly, to a user authentication device and a method using a biometrics (Biometrics) technology.
종래에는 열쇠, 카드 키, 및 패스워드등을 사용하는 사용자 인증 방법이 사용되었다. 하지만, 열쇠나 카드 키를 사용하는 사용자 인증 방법은 인증에 필요한 도구를 휴대하여야 하기 때문에 불편하고, 패스워드를 사용하는 사용자 인증 방법은 패스워드가 누출될 위험성이 있다는 문제점이 있다.Conventionally, a user authentication method using a key, a card key, a password, and the like has been used. However, a user authentication method using a key or a card key is inconvenient because it must carry a tool necessary for authentication, and a user authentication method using a password has a problem of a risk of leaking a password.
이러한 문제를 해결하기 위하여 음성 인식, 얼굴 인식, 지문 인식, 홍채 인식, 및 혈관인식등과 같은 생체 인식을 사용한 생체 인증 방법이 등장하였다. 음성인식이나 얼굴 인식을 사용한 생체 인증 방법은 장치의 구조가 비교적 간단하지만, 인증에 오류가 발생할 수 있다는 문제점이 있으며, 지문 인식, 홍채 인식, 및 혈관인식을 사용한 생체 인증 방법은 인증에 오류가 비교적 적지만, 장치의 구조가 매우 복잡하다는 문제점이 있고, 인증을 받아야 하는 사용자가 인증장치에 접촉하여야 하는 불편함이 있다.In order to solve this problem, a biometric authentication method using biometrics such as voice recognition, face recognition, fingerprint recognition, iris recognition, and blood vessel recognition has emerged. The biometric authentication method using voice recognition or face recognition has a relatively simple structure, but there is a problem that an error may occur in authentication. The biometric authentication method using fingerprint recognition, iris recognition, and vascular recognition has a relatively low error in authentication. Although small, there is a problem that the structure of the device is very complicated, there is an inconvenience that the user to be authenticated should contact the authentication device.
본 발명이 이루고자 하는 기술적 과제는 장치의 구조가 간단하면서도 인증에 오류가 적은 사용자 인증 장치를 제공하는 것이다.SUMMARY OF THE INVENTION The present invention has been made in an effort to provide a user authentication device having a simple structure and low error in authentication.
본 발명이 이루고자 하는 다른 기술적 과제는 상기 사용자 인증 장치에서 수행되는 사용자 인증 방법을 제공하는 것이다.Another object of the present invention is to provide a user authentication method performed in the user authentication device.
도 1은 본 발명의 실시예에 따른 사용자 인증 장치의 구조를 도시한 블록도이다.1 is a block diagram showing the structure of a user authentication device according to an embodiment of the present invention.
도 2는 도 1의 사용자 인증 장치 내에서 수행되는 본 발명의 실시예에 따른 사용자 인증 방법을 나타낸 흐름도이다.2 is a flowchart illustrating a user authentication method according to an embodiment of the present invention performed in the user authentication apparatus of FIG. 1.
상기 과제를 이루기 위하여 본 발명에 따른 사용자 인증 장치는 인증된 사용자로써 신뢰할 수 있는지를 검증하여 신뢰할 수 있는 정도를 나타내는 서로 다른 복수 종류의 신뢰도 데이터를 출력하는 신뢰도 검증부; 및 상기 복수 종류의 신뢰도 데이터들을 참조하여 사용자 인증을 결정하는 판단부;를 포함하는 것을 특징으로 한다.In order to achieve the above object, the user authentication device according to the present invention comprises a reliability verification unit for outputting a plurality of different types of reliability data indicating the degree of trust by verifying whether or not to be trusted as an authenticated user; And a determination unit for determining user authentication with reference to the plurality of types of reliability data.
또한, 상기 신뢰도 검증부는, 음성 인식을 사용하여 인식된 음성을 인증된 사용자의 음성으로서 판단할 수 있는 신뢰도를 나타내는 제1 신뢰도 데이터를 출력하는 음성 인증부; 및 얼굴 인식을 사용하여 인식된 얼굴을 인증된 사용자의 얼굴로서 판단할 수 있는 신뢰도를 나타내는 제2 신뢰도 데이터를 출력하는 얼굴 인증부;를 포함하고, 상기 판단부는, 상기 음성 인증부로부터 출력된 제1 신뢰도 데이터와 상기 얼굴 인증부로부터 출력된 제2 신뢰도 데이터를 참조하여 사용자 인증을 결정하는 판단부;를 포함하는 것이 바람직하다.The reliability verification unit may further include: a voice authentication unit configured to output first reliability data indicating a reliability for determining a voice recognized using voice recognition as a voice of an authenticated user; And a face authenticator configured to output second reliability data indicating a reliability for determining a face recognized using face recognition as a face of an authenticated user, wherein the determiner comprises: a second output from the voice authenticator; And a determination unit configured to determine user authentication by referring to the first reliability data and the second reliability data output from the face authenticator.
또한, 상기 음성 검증부 및 얼굴 검증부는, USB(universal serial bus) 버스를 통하여 검증할 음성 데이터를 입력받는 것이 바람직하다.The voice verification unit and the face verification unit preferably receive voice data to be verified through a universal serial bus (USB) bus.
또한, 상기 다른 과제를 이루기 위한 본 발명에 따른 사용자 인증 방법은 (a) 인증된 사용자로써 신뢰할 수 있는지를 검증하여 신뢰할 수 있는 정도를 나타내는 서로 다른 복수 종류의 신뢰도 정보들을 구하는 단계; 및 (b) 상기 복수 종류의 신뢰도 정보들을 참조하여 사용자 인증을 결정하는 단계;를 포함하는 것을 특징으로 한다.In addition, the user authentication method according to the present invention for achieving the above another object comprises the steps of: (a) obtaining a plurality of different types of reliability information indicating the degree of trust by verifying whether the user can be trusted; And (b) determining user authentication with reference to the plurality of types of reliability information.
또한, 상기 (a) 단계는, 음성 인식을 사용하여 인식된 음성을 인증된 사용자의 음성으로서 판단할 수 있는 신뢰도를 나타내는 제1 신뢰도 정보를 구하는 단계; 및 얼굴 인식을 사용하여 인식된 얼굴을 인증된 사용자의 얼굴로서 판단할 수 있는 신뢰도를 나타내는 제2 신뢰도 정보를 구하는 단계;를 포함하고, 상기 (b) 단계는, 상기 (a) 단계에서 구한 제1 신뢰도 정보와 제2 신뢰도 정보를 참조하여 사용자 인증을 결정하는 단계;를 포함하는 것이 바람직하다.In addition, step (a) may include: obtaining first reliability information indicating a reliability that may determine the recognized voice as a voice of an authenticated user using voice recognition; And obtaining second reliability information indicating a reliability that can determine the recognized face as a face of an authenticated user using face recognition, wherein step (b) comprises: obtaining the second reliability information obtained in step (a). And determining user authentication with reference to the first reliability information and the second reliability information.
이하 첨부된 도면들을 참조하여 본 발명의 바람직한 실시예들을 상세히 설명하기로 한다.Hereinafter, exemplary embodiments of the present invention will be described in detail with reference to the accompanying drawings.
도 1에는 본 발명의 바람직한 실시예에 따른 사용자 인증 장치의 구조를 블록도로써 나타내었다. 또한, 도 2에는 상기 사용자 인증 장치에서 수행되는 본 발명에 따른 사용자 인증 방법을 흐름도로써 나타내었다. 도 2는 이하에서 수시로 참조된다.1 is a block diagram illustrating a structure of a user authentication device according to an exemplary embodiment of the present invention. In addition, FIG. 2 is a flowchart illustrating a user authentication method according to the present invention performed by the user authentication apparatus. 2 is often referenced below.
도 1을 참조하면, 본 발명의 실시예에 따른 사용자 인증 장치는 입력부(10) 및 제어부(12)를 구비한다. 입력부(10)는 마이크(102), 카메라(104), 및 USB 허브(108)를 구비한다. 제어부(12)는 음성 인증부(12a), 얼굴 인증부(12b), 및 판단부(13)를 구비한다. 음성 인증부(12a)는 음성 검출부(124), 음성 인식부(128), 및 화자 검증부(130)를 구비한다. 얼굴 인증부(12b)는 얼굴 검출부(126), 얼굴 검증부(132)를 구비한다. 제어부(12)의 출력단에는 허가 및 불허 결과에 따라 개폐되는 슬라이딩 도어(14)와 같은 출입 제한 부재가 접속된다.Referring to FIG. 1, an apparatus for authenticating a user according to an exemplary embodiment of the present invention includes an input unit 10 and a control unit 12. The input unit 10 includes a microphone 102, a camera 104, and a USB hub 108. The control unit 12 includes a voice authentication unit 12a, a face authentication unit 12b, and a determination unit 13. The voice authenticator 12a includes a voice detector 124, a voice recognizer 128, and a speaker verifier 130. The face authenticator 12b includes a face detector 126 and a face verifier 132. An access restriction member such as a sliding door 14 that is opened and closed in accordance with a permission and a disapproval result is connected to an output end of the control unit 12.
상술한 바와같이 구성된 사용자 인증 장치의 동작을 설명한다.The operation of the user authentication device configured as described above will be described.
인증을 받고자 하는 사람은 소정의 적절한 위치에서 마이크(102)를 통하여 자신의 아이디를 음성으로 입력하고, 이 음성 신호는 USB 라인(106)을 통하여 USB 소자, 즉 USB 허브(108)로 입력된다. 이때, 인증을 받고자 하는 사람, 즉, 사용자가 마이크(102)를 통하여 음성을 입력하는 위치는 마이크(102)로 음성을 적절히 입력할 수 있고, 또한 카메라(104)가 사용자의 얼굴 영상을 적절하게, 예를들면, 사용자의 얼굴 전면부를 촬영할 수 있는 위치이다. 한편, 이와 동시에, 카메라(104)는 인증을 요청하는 사람의 얼굴 이미지를 촬영하여 디지털화하고, 디지털화된 얼굴 데이터를 USB 라인(106)을 통하여 USB 허브(108)로 출력한다. 이에따라, USB 허브(108)는 음성 데이터와 얼굴 데이터에 대한 스위칭 및 파워 스케일링을 수행하여, 음성데이타(VOICE_DATA) 및 얼굴 데이터(FACE_DATA)를 음성 검출부(124) 및 얼굴검출부(126)로 각각 출력한다.The person who wants to be authenticated inputs his / her ID by voice through the microphone 102 at a predetermined suitable position, and this voice signal is input to the USB device, that is, the USB hub 108 through the USB line 106. At this time, the person to be authenticated, that is, the position where the user inputs the voice through the microphone 102 may properly input the voice into the microphone 102, and the camera 104 may properly input the face image of the user. For example, it is a location where the front face of the user can be photographed. At the same time, the camera 104 captures and digitizes the face image of the person requesting authentication, and outputs the digitized face data to the USB hub 108 through the USB line 106. Accordingly, the USB hub 108 performs switching and power scaling on the voice data and the face data, and outputs the voice data VOICE_DATA and the face data FACE_DATA to the voice detector 124 and the face detector 126, respectively. .
음성 검출부(124)는 USB 버스(122)를 통하여 입력된 음성 데이터(VOICE_DATA)로부터 음성 아이디의 구간에 해당하는 음성신호(VOICE_DET1)를 검출하고, 이 검출된 음성신호(VOICE_DET1)를 음성 인식부(128)로 제공한다. 이때, 음성 아이디의 구간에 해당하는 음성신호(VOICE_DET1)는 음성이 입력되는 순간부터 2초 이상 음성 입력이 없는 순간까지의 시간을 선택함으로써 검출 가능하다. 또한, 10초내에 사용자의 발음이 끝나지 않는 경우에는, 이후의 인증과정을 취소하고, 사용자 인증을 불허한다.The voice detector 124 detects the voice signal VOICE_DET1 corresponding to the section of the voice ID from the voice data VOICE_DATA input through the USB bus 122 and converts the detected voice signal VOICE_DET1 into the voice recognition unit ( 128). At this time, the voice signal VOICE_DET1 corresponding to the section of the voice ID can be detected by selecting a time from the moment when the voice is input to the moment when there is no voice input for 2 seconds or more. If the user's pronunciation is not finished within 10 seconds, the subsequent authentication process is canceled and user authentication is not allowed.
음성 인식부(128)는 검출된 음성신호(VOICE_DET1)로부터 아이디를 추출하여 아이디를 나타내는 아이디 데이터(ID_DATA)를 화자 검증부(130) 및 얼굴 검증부(132)로 제공하는데, 이때, 화자 검증부(130)로 제공되는 아이디 데이터(ID_DATA)는, 도 1에 도시된 바와같이, 검출된 음성신호(VOICE_DET2)로 나타내어지는데, 이는 아이디 데이터(ID_DATA)와 동일한 데이터이다. 또한, 음성인식부(128)는 아이디 추출 및 음성 인식을 위하여, 알려진 HMM(Hidden Markov Model) 단어모델과 26차 MFCC(Mel-Frequency Cepstral Coefficient) 특징을 사용하는 것이 가능하다. 대안적으로, 본 출원인에 의하여 출원되고 그 기재된 내용이 본 명세서에 참조로써 통합되는 대한민국 특허 출원 97-4760호에 개시되어 있는 음성 인식 장치를 음성 인식부로서 사용하는 것이 보다 바람직하다. 상기 특허 자료에 개시된 음성 인식 장치는 잡음성 아날로그 신호를 잡음성 디지털 신호로 변환하는 아날로그/디지털 변환기와, 잡음성 디지털 신호를 음성 신호가 포함된 음성구간과음성 신호가 포함되지 않은 비음성구간으로 분류하는 음성분류기와, 음성분류기에서 분류된 비음성구간 중 최근 비음성구간의 디지털 신호에 의해 잡음 신호를 추정하는 잡음추정기와, 음성분류기에서 분류된 음성구간의 디지털 신호에서 입력음성의 특징을 추출하는 특징추출기, 및 잡음이 없는 환경에서 생성된 소정의 참조패턴에 잡음추정기에 의해 추정된 잡음 신호를 더한 값에서 참조패턴의 특징을 추출하여 특징추출기에서 추출된 입력음성의 특징과 비교한 결과를 출력하는 패턴매칭기를 포함하여, 잡음 수준이 높은 환경에서의 음성 인식률이 향상된다.The voice recognition unit 128 extracts an ID from the detected voice signal VOICE_DET1 and provides ID data (ID_DATA) indicating the ID to the speaker verification unit 130 and the face verification unit 132. The ID data ID_DATA provided to 130 is represented by the detected voice signal VOICE_DET2 as shown in FIG. 1, which is the same data as the ID data ID_DATA. In addition, the voice recognition unit 128 may use a known HMM (Hidden Markov Model) word model and a 26th Mel-Frequency Cepstral Coefficient (MFCC) feature for ID extraction and voice recognition. Alternatively, it is more preferable to use the speech recognition device disclosed in Korean Patent Application No. 97-4760, filed by the present applicant and incorporated herein by reference, as a speech recognition unit. The speech recognition apparatus disclosed in the patent document includes an analog / digital converter for converting a noisy analog signal into a noisy digital signal, and converts the noisy digital signal into a voice section including a voice signal and a non-voice section without a voice signal. A voice classifier for classifying, a noise estimator for estimating a noise signal by a digital signal of a recent non-voice section among the non-segmented segments classified by the voice classifier, and an input speech feature is extracted from the digital signal of the speech segmented in the speech classifier. The feature of the feature extractor and the predetermined reference pattern generated in the noise-free environment are extracted from the noise pattern estimated by the noise estimator, and the feature of the reference pattern is extracted from the feature extractor. Including an output pattern matcher, speech recognition rate in an environment with high noise level is improved.
화자 검증부(130)는 음성 아이디의 구간에 해당하는 음성신호(VOICE_DET2)를 사용하여 인증을 요청하는 사람의 음성이 추출된 아이디를 가지는 사람의 음성과 일치하는지를 검증하여, 제1 신뢰도 데이터(REL_A)를 출력한다. 제1 신뢰도 데이터(REL_A)는 인증을 요청하는 사람의 음성이 추출된 아이디를 가지는 사람의 음성으로서 판단할 수 있는 신뢰도를 정량화된 수치 데이터로써 나타낸다. 사용자는 연속 숫자음을 아이디로써 사용하는 것이 가능한다. 연속 숫자음을 아이디로써 사용하기 위해서는 연속 숫자음 모델과 화자 종속 모델 및 개선된 코호트 모델(Cohort Model)을 검증 모델로써 사용하는 것이 가능하다. 또한, 26차 MFCC(Mel-Frequency Cepstral Coefficient) 특징을 검증 모델로써 사용하는 것이 가능하다. 대안적으로, 본 출원인에 의하여 출원된 대한민국 특허 출원 99-27247호에 개시된 비고정 연속 숫자음을 이용한 화자 검증 시스템을 화자 검증부로써 사용하는 것이 보다 바람직하며, 상기 특허 자료에 기재된 내용은 본 명세서에 참조로써 통합된다. 상기 특허 자료에 개시된 비고정 연속 숫자음을 이용한 화자 검증 시스템은 비고정 연속 숫자를 생성하는 랜덤 숫자 생성부와, 상기 랜덤 숫자 생성부에서 생성된 비고정 연속 숫자를 사용자에게 출력하고 출력된 상기 비고정 연속 숫자에 대한 사용자의 음성 입력을 수신하는 사용자 인터페이스부와, 상기 사용자 인터페이스부를 통하여 수신된 음성 신호의 음성 특징을 추출하는 특징 추출부와, 상기 특징 추출부에서 추출된 음성 특징을 화자 독립 연속 숫자음 모델의 항목들과 비교하여 매칭되는 항목에 대응하는 숫자를 추출하고 상기 사용자 인터페이스부를 통하여 출력된 숫자와 동일한지 여부를 판별하는 숫자음 검증부, 및 상기 숫자음 검증부에서 동일 판정이 난 경우에 상기 특징 추출부에서 추출된 음성 특징을 해당 사용자의 화자 모델과 비교하여 그 유사도를 측정하고 상기 유사도에 근거하여 화자 인정 여부를 결정하는 화자 검증부를 포함하여, 간단한 숫자열을 사용하여 처리 속도를 향상시킬 뿐만 아니라, 임의성을 높여서 음성 도용의 가능성을 제거한다.The speaker verification unit 130 verifies whether the voice of the person requesting authentication matches with the voice of the person having the extracted ID by using the voice signal VOICE_DET2 corresponding to the interval of the voice ID, and performs the first reliability data REL_A. ) The first reliability data REL_A represents the reliability that can be determined as the voice of the person having the ID from which the voice of the person requesting authentication is extracted as quantified numerical data. The user can use consecutive digits as the ID. In order to use the continuous digit as the ID, it is possible to use the continuous digit model, the speaker dependent model, and the improved cohort model as the verification model. In addition, it is possible to use the 26th MFCC (Mel-Frequency Cepstral Coefficient) feature as a verification model. Alternatively, it is more preferable to use the speaker verification system using the unfixed continuous numerals disclosed in Korean Patent Application No. 99-27247 filed by the applicant as the speaker verification unit, and the contents described in the patent document are described in this specification. Is incorporated by reference. The speaker verification system using the unfixed continuous digits disclosed in the patent document includes a random number generator for generating an unfixed continuous number and an unfixed continuous number generated by the random number generator for a user. A speaker independent sequence for receiving a user's voice input for a fixed consecutive number, a feature extractor for extracting a voice feature of the voice signal received through the user interface unit, and a voice feature extracted from the feature extractor A number sound verification unit for extracting a number corresponding to a matched item by comparison with the items of the number sound model and determining whether or not it is the same as the number output through the user interface unit, and the same determination in the number sound verification unit. In this case, the voice feature extracted by the feature extractor is compared with the speaker model of the user. In other words, including a speaker verification unit that measures the similarity and determines whether or not to recognize the speaker based on the similarity, the processing speed is not only improved by using a simple sequence of numbers, but also the randomness is eliminated to eliminate the possibility of voice theft.
얼굴 검출부(126)는 USB 버스(122)를 통하여 얼굴 데이터(FACE_DATA)를 입력하여, 상기 얼굴 데이터(FACE_DATA)로부터 사람의 얼굴에 해당하는 얼굴신호(FACE_DET)를 검출한다. 얼굴 검출을 위해서는 당업자에 의하여 이해되어지는 가버 필터(Garbor filter)의 반응값과 M-스타일 그리드 정합(M-style grid matching) 방법을 사용하여 사람 얼굴 부분을 검출하고, 순차 증가하는 다중-임계(muli-threshold)을 기초로 한 경계 추적을 사용하는 형태 분석 방법을 적용하는 것이 가능하다. 이러한 형태 분석 방법은 사람 얼굴 부분에서 눈의 위치를 주요한 정보로 사용한다는데 특징이 있다. 대안적으로, 본 출원인에 의하여 출원된 대한민국 특허 출원 99-55577호에 개시된 얼굴 인식 장치를 얼굴 검출부로써사용하는 것이 보다 바람직하며, 상기 특허 자료에 기재된 내용은 본 명세서에 참조로써 통합된다. 상기 특허 자료에 개시된 얼굴 인식 장치는 입력된 RGB 영상에서, 강한 회색 특징을 나타내는 픽셀들을 검출하여 검출된 픽셀들이 형성하는 영역들 중에서 부분 응집 특성을 나타내고 텍스쳐 특징이 있는 영역들을 눈 후보 영역들로 결정하는 눈위치 검출수단; 눈 후보 영역들 중에서 추출한 2개의 영역의 위치에 매칭시켜 탐색 템플레이트를 생성하고, RGB 영상에서 탐색 템플레이트의 영역 내의 픽셀들의 색도값에 대한 확률거리의 합을 정규화한 값, 탐색 템플레이트에 의해 추정되는 눈, 입 및 코의 위치에서의 수평 에지의 크기를 사용하여 생성된 탐색 템플레이트들 중 최적의 탐색 템플레이트를 결정하는 얼굴위치 결정수단; 및 최적의 탐색 템플레이트를 이용하여 최소 외곽 사각형을 구성하고, 형상메모리에 저장된 각 픽셀별 카운트 값들 중에서 최소 외곽 사각형의 영역에 대응하는 카운트 값은 증가시키고, 그 외의 카운트 값은 감소시키면서 형상메모리에서 소정의 값 이상의 카운트 값들이 위치한 영역을 화자 위치 영역으로 출력하는 추출위치 안정화수단을 포함하여, 영상에서 화자의 눈과 얼굴 위치를 정확하고, 빠르게 찾을 수 있으며, 영상잡음에도 강하다.The face detector 126 inputs face data FACE_DATA through the USB bus 122 and detects a face signal FACE_DET corresponding to a face of a person from the face data FACE_DATA. For face detection, a human face part is detected using a response value of the Garbor filter and an M-style grid matching method, which is understood by a person skilled in the art, and a sequential multi-threshold ( It is possible to apply a shape analysis method that uses boundary tracking based on muli-threshold. This method of morphological analysis is characterized by using the position of the eye as the main information in the human face. Alternatively, it is more preferable to use the face recognition device disclosed in Korean Patent Application No. 99-55577 filed by the applicant as a face detection unit, and the contents described in the patent document are incorporated herein by reference. The face recognition apparatus disclosed in the patent document detects pixels representing a strong gray feature in an input RGB image, and determines regions having partial aggregation characteristics and texture features as eye candidate regions among the areas formed by the detected pixels. Eye position detecting means; A search template is generated by matching positions of two regions extracted from eye candidate regions, and normalized sum of probability distances to chromaticity values of pixels in a region of a search template in an RGB image, and the eye estimated by the search template. Face positioning means for determining an optimal search template among the search templates generated using the size of the horizontal edge at the position of the mouth and nose; And constructing a minimum outer rectangle using an optimal search template, and increasing a count value corresponding to the area of the smallest outer rectangle among the count values of each pixel stored in the shape memory, and decreasing the other count values while predetermined in the shape memory. Extraction position stabilization means for outputting the area where the count value is greater than the value of the speaker to the speaker position area, the eye and face position of the speaker in the image can be found accurately, quickly, and also strong in the image noise.
얼굴 검증부(132)는 검출된 얼굴신호(FACE_DET)를 사용하여 인증을 요청하는 사람의 얼굴이 음성 인식부(138)로부터 출력된 아이디 데이터(ID_DATA)에 해당하는 아이디를 갖는 사람의 얼굴과 일치하는지를 검증하여, 제2 신뢰도 데이터(REL_B)를 출력한다. 제2 신뢰도 데이터(REL_B)는 인증을 요청하는 사람의 얼굴이 해당 아이디를 갖는 사람의 얼굴로서 판단할 수 있는 신뢰도를 정량화된 수치로써 나타낸다.얼굴 인증을 위해서는 당업자에게 알려져 있는 얼굴 인식 방법인 주 구성요소 분석(PCA:Principal Component Analysis)를 이용한 얼굴 인식 방법 또는 가버 필터(Gabor filter)를 이용한 얼굴 인식 방법을 사용하는 것이 가능하다. PCA를 이용한 얼굴 인식 방법은 얼굴의 세부적인 면을 살피기 보다는 얼굴의 전체적인 면의 구성에 의해 얼굴을 인식한다. 또한, PCA를 이용한 얼굴 인식 방법은 입력으로 사용될 정면 얼굴 영상에 대해, 얼굴을 정확히 정렬(alignment)하고, 정렬된 얼굴을 정규화(normalization)한다. 또한, PCA를 이용한 얼굴 인식 방법은 입력으로 실제 얼굴 영상들을 사용하고, 이 영상들을 기초로 새로운 공간(space)을 구성하기 때문에, 입력 영상의 한계로 인해 조명과 밝기의 변화에 민감하다. 가버 필터를 이용한 얼굴 인식 방법은 얼굴의 특징점들을 기준으로 한 얼굴의 일정 영역에 주파수와 방향성을 달리하는 2차원 가버 필터들의 집합을 적용시키고, 그 반응값으로 부터 얼굴을 식별한다.The face verification unit 132 matches the face of the person who has an ID corresponding to the ID data ID_DATA output from the voice recognition unit 138 by using the detected face signal FACE_DET. The second reliability data REL_B is output. The second reliability data REL_B represents a quantitative number of the reliability that the face of the person requesting authentication can determine as the face of the person having the corresponding ID. It is possible to use a face recognition method using a principal component analysis (PCA) or a face recognition method using a Gabor filter. The face recognition method using PCA recognizes a face by the composition of the whole face rather than looking at the detailed face of the face. In addition, the face recognition method using the PCA accurately aligns the face and normalizes the aligned face with respect to the front face image to be used as an input. In addition, since the face recognition method using the PCA uses real face images as inputs and constructs a new space based on these images, it is sensitive to changes in illumination and brightness due to limitations of the input images. The face recognition method using Gabor filters applies a set of two-dimensional Gabor filters having different frequencies and directions to a predetermined region of the face based on the feature points of the face, and identifies the face from the response.
판단부(13)는 음성 인증부(12a)로부터 출력된 제1 신뢰도 데이터(REL_A)와 얼굴 검증부로부터 출력된 제2 신뢰도 데이터(REL_B)를 참조하여 사용자 인증을 결정한다. 본 실시예에서, 판단부(13)는 제1 신뢰도 데이터(REL_A)와 제2 신뢰도 데이터(REL_B)가 모두 95% 이상의 신뢰도를 나타내거나, 제1 신뢰도 데이터(REL_A) 또는 제2 신뢰도 데이터(REL_B) 중의 하나가 95% 이상의 신뢰도를 나타내고 다른 하나가 70% 이상의 신뢰도를 나타내는 경우에는 허가됨을 나타내는 "하이"의 인증신호(ACC/REJ)를 출력한다. 하지만, 이외의 경우에는 불허됨을 나타내는 "로우"의 인증신호(ACC/REJ)를 출력한다. 제어부(12)의 출력단에는 접속된 슬라이딩도어(14)는 "하이"의 인증신호(ACC/REJ)에 응답하여 열리게 된다. 하지만, 슬라이딩 도어(14)는 "로우"의 인증신호(ACC/REJ)가 입력되는 경우에는 열리지 않는다.The determination unit 13 determines user authentication with reference to the first reliability data REL_A output from the voice authentication unit 12a and the second reliability data REL_B output from the face verification unit. In the present embodiment, the determination unit 13 indicates that the first reliability data REL_A and the second reliability data REL_B both represent 95% or more reliability, or the first reliability data REL_A or the second reliability data REL_B. If one of?) Represents 95% or more of reliability and the other represents 70% or more of reliability, an authentication signal (ACC / REJ) of " high " However, in other cases, an "low" authentication signal (ACC / REJ) is outputted. The sliding door 14 connected to the output terminal of the control unit 12 is opened in response to the authentication signal ACC / REJ of "high". However, the sliding door 14 is not opened when the authentication signal ACC / REJ of "low" is input.
상기와 같은 사용자 인증 장치는 음성 인식과 얼굴 인식을 복합적으로 사용함으로써 오인증되는 경우를 방지할 수 있기 때문에 안정적인 보안 기능을 이룰 수 있다. 또한, 상기와 같은 사용자 인증 장치는 인증을 받아야 하는 사용자가 인증장치에 접촉하여야 할 필요가 없기 때문에 편리한 휴먼 컴퓨터 인터페이스(Human Computer Interface: HCI)를 지향한다.The user authentication device as described above can achieve a stable security function because it can prevent the case of false authentication by using a combination of voice recognition and face recognition. In addition, the user authentication device as described above aims for a convenient human computer interface (HCI) because a user who needs to be authenticated does not have to contact the authentication device.
상기와 같은 사용자 인증 장치내에서 수행되는 본 발명의 실시예에 따른 사용자 인증 방법을 도 2를 참조하여 설명한다. 먼저, 음성 데이터와 얼굴 데이터를 입력(단계 202)하여, 음성 신뢰도와 얼굴 신뢰도를 각각 결정한다(단계 204). 다음으로, 결정된 얼굴 신뢰도와 음성 신뢰도를 참조하여 사용자 인증을 결정한다. 바람직하게는, 얼굴 신뢰도와 음성 신뢰도의 크기를 복합적으로 고려하여 허가 또는 불허 판정한다. 본 실시예에서는 음성신뢰도와 얼굴 신뢰도가 모두 95% 이상이거나, 음성 신뢰도는 95% 이상이고 얼굴 신뢰도는 70% 이상이거나, 얼굴 신뢰도는 95% 이상이고 음성 신뢰도는 70% 이상인 경우에는 허가(Accept) 판정(단계 208)하고, 이외의 경우에는 불허(Reject) 판정(단계 210)한다.A user authentication method according to an embodiment of the present invention performed in the above user authentication apparatus will be described with reference to FIG. 2. First, voice data and face data are input (step 202) to determine voice reliability and face reliability, respectively (step 204). Next, the user authentication is determined by referring to the determined face reliability and voice reliability. Preferably, the decision is made as to allow or disallow by considering the magnitudes of face reliability and voice reliability in combination. In the present embodiment, when both the voice reliability and the face reliability are 95% or more, the voice reliability is 95% or more, the face reliability is 70% or more, the face reliability is 95% or more, and the voice reliability is 70% or more, and it is Accept. Determination (step 208), otherwise, reject (Reject) determination (step 210).
상기와 같은 사용자 인증 방법에 따르면, 인증된 사용자임에도 불구하고 허가되지 않는 경우나 인증되지 않은 사용자임에도 불구하고 허가되는 경우와 같은 오인증이 발생할 가능성을 현저히 낮출 수 있다.According to the user authentication method as described above, it is possible to significantly reduce the likelihood of false authentication, such as the case where the user is not authorized even though the user is authenticated, or is permitted even though the user is not authenticated.
또한, 상기 실시예들은 설명을 위한 것으로 첨부된 청구항들에 의하여 정의되는 본 발명의 범위를 한정하지 않으며 당업자에 의하여 적절히 변형 또는 수정되어질 수 있다.In addition, the above embodiments are for illustrative purposes and do not limit the scope of the invention as defined by the appended claims, and may be appropriately modified or modified by those skilled in the art.
상술한 바와 같이 본 발명에 따른 사용자 인증 장치는 음성 인증과 얼굴 인증을 복합적으로 사용함으로써 오인증되는 경우가 적기 때문에 안정적인 보안 기능을 이룰 수 있다.As described above, the apparatus for authenticating a user according to the present invention can achieve a stable security function because there are fewer false authentications by using a combination of voice authentication and face authentication.
Claims (6)
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KR20000050230A (en) * | 2000-05-30 | 2000-08-05 | 김성우 | Method for authentication security on network by face recognition |
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