맞춤기술찾기

홈으로 가기
맞춤기술찾기
이전대상기술
프린트하기

이전대상기술

위조영상 판별장치 및 그 방법

  • 기술번호 : KST2014042385
  • 담당센터 : 대전기술혁신센터
  • 전화번호 : 042-610-2279
상담신청 PDF 받기
요약, Int. CL, CPC, 출원번호/일자, 출원인, 등록번호/일자, 공개번호/일자, 공고번호/일자, 국제출원번호/일자, 국제공개번호/일자, 우선권정보, 법적상태, 심사진행상태, 심판사항, 구분, 원출원번호/일자, 관련 출원번호, 기술이전 희망, 심사청구여부/일자, 심사청구항수의 정보를 제공하는 이전대상기술 뷰 페이지 상세정보 > 서지정보 표입니다.
요약 본 발명은 인증용 영상의 위조 방지를 위해 적외선 카메라 또는 열 적외선 카메라 등과 같은 별도 장치를 구비해야만 하는 종래 방식과는 달리, 배경 학습을 통해 생성한 인증용 입력 영상을 배경 영역과 움직임 객체 영역으로 분리하고, 배경 학습을 통해 얻은 학습 배경과 분리된 배경 영역간의 비교 결과와, 분리된 움직임 객체와 배경 영역의 움직임 정보를 이용하여 입력 영상이 실제 영상인지 혹은 위조 영상인지의 여부를 판별함으로써, 구조적으로 복잡하기 않으면서 저가격화가 가능할 뿐만 아니라 기존 시스템으로의 적용이 매우 용이한 얼굴 인식 시스템을 실현할 수 있으며, 또한 비교적 작은 추가 자원을 가지고 기존 시스템에 접목 가능하기 때문에 기존 시스템의 신뢰성과 보안성을 크게 높일 수 있을 뿐만 아니라 이를 통해 다양한 응용분야로의 적용을 실현하여 얼굴 인식 분야에서의 산업 활성화에 기여할 수 있는 것이다.
Int. CL G06T 7/40 (2006.01) G06K 9/00 (2006.01)
CPC G06K 9/00906(2013.01) G06K 9/00906(2013.01) G06K 9/00906(2013.01)
출원번호/일자 1020100051996 (2010.06.01)
출원인 한국전자통신연구원, 목포대학교산학협력단
등록번호/일자 10-1159164-0000 (2012.06.18)
공개번호/일자 10-2011-0090731 (2011.08.10) 문서열기
공고번호/일자 (20120622) 문서열기
국제출원번호/일자
국제공개번호/일자
우선권정보 대한민국  |   1020100010644   |   2010.02.04
법적상태 소멸
심사진행상태 수리
심판사항
구분 신규
원출원번호/일자
관련 출원번호
심사청구여부/일자 Y (2010.06.01)
심사청구항수 18

출원인

번호, 이름, 국적, 주소의 정보를 제공하는 이전대상기술 뷰 페이지 상세정보 > 인명정보 - 출원인 표입니다.
번호 이름 국적 주소
1 한국전자통신연구원 대한민국 대전광역시 유성구
2 목포대학교산학협력단 대한민국 전라남도 무안군

발명자

번호, 이름, 국적, 주소의 정보를 제공하는 이전대상기술 뷰 페이지 상세정보 > 인명정보 - 발명자 표입니다.
번호 이름 국적 주소
1 유장희 대한민국 대전광역시 유성구
2 김영환 대한민국 전라남도 나주시 금
3 최경호 대한민국 전라남도 무안군
4 박순영 대한민국 광주광역시 서구
5 문기영 대한민국 대전광역시 서구

대리인

번호, 이름, 국적, 주소의 정보를 제공하는 이전대상기술 뷰 페이지 상세정보 > 인명정보 - 대리인 표입니다.
번호 이름 국적 주소
1 제일특허법인(유) 대한민국 서울특별시 서초구 마방로 ** (양재동, 동원F&B빌딩)
2 김원준 대한민국 서울특별시 서초구 마방로 ** (양재동, 동원F&B빌딩)(제일특허법인(유))

최종권리자

번호, 이름, 국적, 주소의 정보를 제공하는 이전대상기술 뷰 페이지 상세정보 > 인명정보 - 최종권리자 표입니다.
번호 이름 국적 주소
1 한국전자통신연구원 대전광역시 유성구
2 목포대학교산학협력단 전라남도 무안군
번호, 서류명, 접수/발송일자, 처리상태, 접수/발송일자의 정보를 제공하는 이전대상기술 뷰 페이지 상세정보 > 행정처리 표입니다.
번호 서류명 접수/발송일자 처리상태 접수/발송번호
1 [특허출원]특허출원서
[Patent Application] Patent Application		 2010.06.01 수리 (Accepted) 1-1-2010-0354575-15
2 선행기술조사의뢰서
Request for Prior Art Search		 2011.02.11 수리 (Accepted) 9-1-9999-9999999-89
3 선행기술조사보고서
Report of Prior Art Search		 2011.03.21 수리 (Accepted) 9-1-2011-0027481-39
4 의견제출통지서
Notification of reason for refusal		 2011.08.26 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-5-2011-0482854-54
5 [명세서등 보정]보정서
[Amendment to Description, etc.] Amendment		 2011.10.24 보정승인간주 (Regarded as an acceptance of amendment) 1-1-2011-0830536-12
6 [거절이유 등 통지에 따른 의견]의견(답변, 소명)서
[Opinion according to the Notification of Reasons for Refusal] Written Opinion(Written Reply, Written Substantiation)		 2011.10.24 수리 (Accepted) 1-1-2011-0830535-77
7 거절결정서
Decision to Refuse a Patent		 2012.02.24 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-5-2012-0109662-25
8 [명세서등 보정]보정서(재심사)
Amendment to Description, etc(Reexamination)		 2012.03.27 보정승인 (Acceptance of amendment) 1-1-2012-0244409-22
9 [거절이유 등 통지에 따른 의견]의견(답변, 소명)서
[Opinion according to the Notification of Reasons for Refusal] Written Opinion(Written Reply, Written Substantiation)		 2012.03.27 수리 (Accepted) 1-1-2012-0244408-87
10 등록결정서
Decision to Grant Registration		 2012.04.09 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-5-2012-0209310-93
11 출원인정보변경(경정)신고서
Notification of change of applicant's information		 2015.02.02 수리 (Accepted) 4-1-2015-0006137-44
12 출원인정보변경(경정)신고서
Notification of change of applicant's information		 2015.05.26 수리 (Accepted) 4-1-2015-5068946-34
번호, 청구항의 정보를 제공하는 이전대상기술 뷰 페이지 상세정보 > 청구항 표입니다.
번호 청구항
1 1
삭제
2 2
카메라를 통해 촬상되어 입력되는 영상을 획득하는 영상 획득 블록과,상기 카메라를 통해 기 설정된 시간동안 입력되는 다수의 배경 각각에 대해 픽셀의 평균과 광 분산을 산출하여 가우시안 혼합 모델(Gaussian Mixture Model)로 모델링하는 배경 학습을 통해 학습 배경을 생성하는 배경 학습 블록과,상기 카메라로부터 인증용의 입력 영상이 전달될 때 인증 대상자의 얼굴 영역을 추출하는 얼굴 추출 블록과,상기 얼굴 영역이 제거된 입력 영상의 현재 배경과 상기 학습 배경을 비교하는 배경간 비교 블록과,상기 얼굴 영역과 현재 배경 내 움직임 정보를 추출하여 비교하는 움직임 정보 비교 블록과,상기 움직임 정보의 비교 결과와 배경의 비교 결과를 이용하여 상기 입력 영상의 위조 여부를 판별하는 위조 판별 블록을 포함하는 위조 영상 판별 장치
3 3
제 2 항에 있어서,상기 배경 학습 블록은,상기 모델링을 통해 생성되는 모델 중 상대적으로 가장 높은 가중치를 갖는 모델의 배경을 상기 학습 배경으로 선택하는것을 특징으로 하는 위조 영상 판별 장치
4 4
카메라를 통해 촬상되어 입력되는 영상을 획득하는 영상 획득 블록과,상기 영상의 배경을 학습하여 학습 배경을 생성하는 배경 학습 블록과,상기 카메라로부터 인증용의 입력 영상이 전달될 때 인증 대상자의 얼굴 영역을 추출하는 얼굴 추출 블록과,SSIM(Structural Similarity Index Measure) 또는 MSE(Mean Square Error) 방식을 이용하여 상기 얼굴 영역이 제거된 입력 영상의 현재 배경과 상기 학습 배경을 비교하는 배경간 비교 블록과,상기 얼굴 영역과 현재 배경 내 움직임 정보를 추출하여 비교하는 움직임 정보 비교 블록과,상기 움직임 정보의 비교 결과와 배경의 비교 결과를 이용하여 상기 입력 영상의 위조 여부를 판별하는 위조 판별 블록을 포함하는 위조 영상 판별 장치
5 5
카메라를 통해 촬상되어 입력되는 영상을 획득하는 영상 획득 블록과,상기 영상의 배경을 학습하여 학습 배경을 생성하는 배경 학습 블록과,상기 카메라로부터 인증용의 입력 영상이 전달될 때 인증 대상자의 얼굴 영역을 추출하는 얼굴 추출 블록과,상기 얼굴 영역이 제거된 입력 영상의 현재 배경과 상기 학습 배경을 비교하는 배경간 비교 블록과,상기 얼굴 영역의 움직임 벡터 성분과 상기 현재 배경의 움직임 벡터 성분을 추출하여 비교하는 움직임 정보 비교 블록과,상기 움직임 정보의 비교 결과와 배경의 비교 결과를 이용하여 상기 입력 영상의 위조 여부를 판별하는 위조 판별 블록을 포함하는 위조 영상 판별 장치
6 6
제 5 항에 있어서,상기 움직임 정보 비교 블록은,아래의 수학식과 같이 상기 현재 배경의 움직임 정보(BMI)를 산출하는BMI=1-(Motioncur/Motionmax)(상기 Motioncur는 배경 영역에서 추출된 움직임 벡터를, 상기 Motionmax는 각벡터가 움직일 수 있는 최대 거리를 각각 의미함)것을 특징으로 하는 위조 영상 판별 장치
7 7
카메라를 통해 촬상되어 입력되는 영상을 획득하는 영상 획득 블록과,상기 영상의 배경을 학습하여 학습 배경을 생성하는 배경 학습 블록과,상기 카메라로부터 인증용의 입력 영상이 전달될 때 인증 대상자의 얼굴 영역을 추출하는 얼굴 추출 블록과,상기 얼굴 영역이 제거된 입력 영상의 현재 배경과 상기 학습 배경을 비교하는 배경간 비교 블록과,상기 얼굴 영역과 현재 배경 내 움직임 정보를 추출하여 비교하는 움직임 정보 비교 블록과,상기 움직임 정보의 비교 결과와 배경의 비교 결과를 이용하여 실제 영상 인덱스(Liveness Index) 값을 산출하고, 이 산출된 실제 영상 인덱스 값에 의거하여 상기 입력 영상의 위조 여부를 판별하는 위조 판별 블록을 포함하는 위조 영상 판별 장치
8 8
제 7 항에 있어서,상기 위조 판별 블록은,아래의 수학식과 같이 상기 실제 영상 인덱스 값을 산출하는Liveness Index = αㆍSSIM + βㆍBMI(상기 SSIM(Structural Similarity Index Measure)는 사람이 화면에 들어오기 이전에 학습된 배경 영상과 사람이 실제로 들어왔을 때 사람을 제외한 배경 부분을 비교한 값을, 상기 BMI(Background Motion Index)는 사람으로 추정된 부분을 제외한 배경 부분에서 추출되는 움직임 정보를, 상기 α와 β는 상기 SSIM과 BMI의 각 반영도를 각각 나타냄)것을 특징으로 하는 위조 영상 판별 장치
9 9
제 8 항에 있어서,상기 위조 판별 블록은,상기 실제 영상 인덱스 값이 기 설정된 문턱치보다 클 때 상기 입력 영상을 위조 영상으로 판별하는것을 특징으로 하는 위조 영상 판별 장치
10 10
삭제
11 11
기준 배경을 생성하는 과정과,카메라를 통해 촬상한 입력 영상으로부터 움직임 객체가 검출될 때 현재 프레임의 현재 배경과 상기 움직임 객체를 분리하는 과정과,상기 기준 배경과 현재 배경의 일치 여부를 비교하는 과정과,상기 움직임 객체와 현재 배경의 움직임 벡터 성분을 산출하여 비교하는 과정과,배경의 일치 여부 비교 결과 값과 움직임 벡터 성분의 비교 결과 값을 이용하여 실제 영상(Liveness) 인덱스 값을 산출하는 과정과,상기 산출된 실제 영상 인덱스 값에 의거하여 상기 입력 영상의 위조 여부를 판별하는 과정을 포함하는 위조 영상 판별 방법
12 12
제 11 항에 있어서,상기 기준 배경은,상기 카메라로부터 기 설정된 시간동안 입력되는 다수의 배경 각각에 대해 픽셀의 평균과 광 분산을 산출하여 가우시안 혼합 모델(Gaussian Mixture Model)로 모델링하는 배경 학습을 통해 생성되는것을 특징으로 하는 위조 영상 판별 방법
13 13
제 12 항에 있어서,상기 위조 영상 판별 방법은,상기 모델링을 통해 생성되는 모델 중 상대적으로 가장 높은 가중치를 갖는 모델의 배경을 상기 기준 배경으로 선택하는것을 특징으로 하는 위조 영상 판별 방법
14 14
제 11 항에 있어서,상기 기준 배경은,사용자 선택의 배경인것을 특징으로 하는 위조 영상 판별 방법
15 15
제 11 항에 있어서,상기 기준 배경과 현재 배경의 일치 여부를 비교하는 과정은,SSIM(Structural Similarity Index Measure) 방식을 이용하여 수행되는것을 특징으로 하는 위조 영상 판별 방법
16 16
제 11 항에 있어서,상기 기준 배경과 현재 배경을 비교하는 과정은,MSE(Mean Square Error) 방식을 이용하여 수행되는것을 특징으로 하는 위조 영상 판별 방법
17 17
제 15항에 있어서,움직임 벡터 성분을 산출하여 비교하는 과정은,현재 시간의 t번째 프레임과 t-1번째 프레임에서 특징점을 추출하는 과정과,추출된 각 특징점 간의 움직임 벡터를 산출하는 과정과,산출된 움직임 벡터 성분이 상기 현재 배경의 움직임 벡터 성분인지 혹은 상기 움직임 객체의 움직임 벡터 성분인지를 결정하는 과정과,최대 움직임 벡터 성분을 기준으로 상기 결정된 움직임 벡터 성분을 정규화하는 과정과,상기 정규화된 움직임 벡터 성분에 의거하여 BMI(Background Motion Index)를 산출하는 과정을 포함하는 것을 특징으로 하는 위조 영상 판별 방법
18 18
제 17 항에 있어서,상기 실제 영상(Liveness) 인덱스 값은,상기 SSIM과 BMI에 두 값의 반영도 α, β 값을 기준으로 합산하여 산출되는(상기 SSIM(Structural Similarity Index Measure)는 사람이 화면에 들어오기 이전에 학습된 배경 영상과 사람이 실제로 들어왔을 때 사람을 제외한 배경 부분을 비교한 값을, 상기 BMI(Background Motion Index)는 사람으로 추정된 부분을 제외한 배경 부분에서 추출되는 움직임 정보를, 상기 α와 β는 상기 SSIM과 BMI의 각 반영도를 각각 나타냄)것을 특징으로 하는 위조 영상 판별 방법
19 19
제 18 항에 있어서,상기 위조 영상 판별 방법은,상기 실제 영상 인덱스 값이 기 설정된 문턱치보다 클 때 상기 입력 영상을 위조 영상으로 판별하는것을 특징으로 하는 위조 영상 판별 방법
20 20
제 19 항에 있어서,상기 위조 영상 판별 방법은,상기 분리된 움직임 객체의 얼굴로부터 눈의 깜박임 여부를 검출하는 과정을 더 포함하고,상기 판별하는 과정은,상기 눈의 깜박임이 검출되지 않을 때 상기 산출된 실제 영상 인덱스 값에 의거하여 상기 입력 영상의 위조 여부를 판별하는것을 특징으로 하는 위조 영상 판별 방법
지정국 정보가 없습니다
순번, 패밀리번호, 국가코드, 국가명, 종류의 정보를 제공하는 이전대상기술 뷰 페이지 상세정보 > 패밀리정보 - 패밀리정보 표입니다.
순번 패밀리번호 국가코드 국가명 종류
1 US08515124 US 미국 FAMILY
2 US20110188712 US 미국 FAMILY

DOCDB 패밀리 정보

순번, 패밀리번호, 국가코드, 국가명, 종류의 정보를 제공하는 이전대상기술 뷰 페이지 상세정보 > 패밀리정보 - DOCDB 패밀리 정보 표입니다.
순번 패밀리번호 국가코드 국가명 종류
DOCDB 패밀리 정보가 없습니다
순번, 연구부처, 주관기관, 연구사업, 연구과제의 정보를 제공하는 이전대상기술 뷰 페이지 상세정보 > 국가R&D 연구정보 정보 표입니다.
순번 연구부처 주관기관 연구사업 연구과제
1 지식경제부 한국전자통신연구원, 목포대학교 산학협력단 IT성장동력기술개발 프라이버시 보호형 바이오인식 시스템 개발