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각 단계의 적어도 일부가 프로세서에 의해 수행되는, 사진을 포함한 신분증 이미지의 정류(rectification) 및 인식(detection)을 수행하는 신분증 인식 방법으로서,신분증 이미지를 획득하는 단계;영상 메트릭 정류(image metric rectification) 알고리즘을 기반으로, 상기 신분증 이미지의 신분증 영역으로부터 직교 수정된 신분증 영역을 추출하는 단계; 및상기 직교 수정된 신분증 영역에서 사진 영역 및 문자 영역을 각각 검출하는 단계를 포함하며,상기 직교 수정된 신분증 영역을 추출하는 단계는,상기 신분증 이미지에서 검출되는 선분을 기반으로 산출된 소실점을 이용하여 상기 신분증 영역의 꼭짓점 좌표를 도출하는 단계; 및상기 신분증 이미지에 대한 원본 신분증의 기 설정된 종횡비를 기반으로, 상기 신분증 영역의 꼭짓점 좌표를 통해 원근 변환 행렬을 산출하여 상기 직교 수정된 신분증 영역을 추출하는 단계를 포함하고,상기 신분증 영역의 꼭짓점 좌표를 도출하는 단계는,상기 신분증 이미지의 상기 신분증 영역과 연계된 선분들을 검출하는 단계;상기 신분증 영역과 연계된 선분들 중 가로 선분 및 세로 선분 각각에 대한 두 개의 소실점을 산출하는 단계;상기 두 개의 소실점을 기반으로 상기 신분증 영역의 네 개의 외곽선을 추출하는 단계; 및상기 네 개의 외곽선을 기반으로 상기 신분증 영역의 네 개의 꼭짓점 좌표를 도출하는 단계를 포함하는,신분증 인식 방법
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제 1 항에 있어서,상기 신분증 영역과 연계된 선분들을 검출하는 단계는,상기 신분증 이미지의 초기 선분을 검출하는 단계;상기 신분증 이미지에서 검출되는 얼굴 특징 정보를 기반으로, 상기 신분증 이미지의 가로 선분 및 세로 선분을 포함하는 얼굴 선분을 검출하는 단계; 및상기 초기 선분에서 상기 가로 선분 및 상기 세로 선분 기반 일정 각도 이내의 선분들을 상기 신분증 영역과 연계된 선분들로 결정하는 단계를 포함하는,신분증 인식 방법
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제 4 항에 있어서,상기 가로 선분 및 세로 선분을 포함하는 얼굴 선분을 검출하는 단계는,상기 신분증 이미지 내 사진에서 얼굴 랜드마크를 검출하는 단계;상기 얼굴 랜드마크 중 왼쪽 눈의 중심과 오른쪽 눈의 중심을 연결하는 얼굴의 가로 선분을 검출하는 단계; 및상기 얼굴 랜드마크 중 양쪽 눈의 중심과 입의 중심을 연결하는 얼굴의 세로 선분을 검출하는 단계를 포함하는,신분증 인식 방법
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제 1 항에 있어서,상기 두 개의 소실점을 산출하는 단계는,상기 가로 선분 및 상기 세로 선분 각각에 대해, 임의의 선분 두 개를 선정하여, 상기 선정한 두 개의 선분을 지나가는 소실점을 검출하는 단계;상기 가로 선분 및 상기 세로 선분 각각에 대해, 상기 선정한 두 개의 선분을 제외한 나머지 선분들의 선분의 중심과 검출한 소실점까지의 각도를 계산하는 단계;상기 가로 선분 및 상기 세로 선분 각각에 대해, 상기 계산한 각도가 임계값 미만이면 해당 선분의 길이를 소실점의 가중치에 합하는 단계; 및상기 가로 선분 및 상기 세로 선분 각각에 대해, 상기 소실점을 검출하는 단계, 상기 각도를 계산하는 단계 및 상기 가중치에 합하는 단계를 반복하여, 가장 높은 가중치를 가지는 소실점을 산출하는 단계를 포함하는,신분증 인식 방법
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제 4 항에 있어서,상기 네 개의 외곽선을 추출하는 단계는,상기 두 개의 소실점을 이용하여 원근 변환을 수행하는 단계; 및상기 원근 변환을 수행한 신분증 이미지의 축 정렬을 위해 좌표계 변환을 수행하는 단계를 포함하는,신분증 인식 방법
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제 7 항에 있어서,상기 원근 변환을 수행하는 단계는,상기 두 개의 소실점(u, v)을 무한으로 보내는 소실선 ()을 이용하여, 상기 신분증 이미지에서 원근을 제거하는 원근 변환 행렬 P를 수학식 1과 같이 산출하는 단계를 포함하는,신분증 인식 방법
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제 8 항에 있어서,상기 좌표계 변환을 수행하는 단계는,표준 좌표계의 요소를, 상기 두 개의 소실점(u, v)에 상기 원근 변환 행렬 P를 적용한 소실점 각각(u′, v′)의 좌표로 변환하는 좌표계 변환 행렬 A를 수학식 2와 같이 산출하는 단계를 포함하는,신분증 인식 방법
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제 9 항에 있어서,상기 네 개의 외곽선을 추출하는 단계는,상기 좌표계 변환 행렬 A의 역행렬과 상기 원근 변환 행렬 P의 곱으로 산출되는 호모그래피(homography) 행렬을 상기 신분증 이미지의 모든 픽셀과 선분에 대해 적용하여 상기 신분증 영역의 네 개의 외곽선을 추출하는 단계를 더 포함하는,신분증 인식 방법
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제 10 항에 있어서,상기 네 개의 외곽선을 추출하는 단계는,상기 호모그래피 행렬이 적용되어 변환된 상기 신분증 이미지에서 얼굴 특징 정보를 검출하는 단계; 및상기 얼굴 특징 정보를 기반으로 상기 변환된 상기 신분증 이미지에서 검출한 얼굴 선분과, 상기 호모그래피 행렬이 적용되어 변환된 얼굴 선분을 비교하여, 순환 일관성(cycle consistency)을 검증하는 단계를 더 포함하고,상기 순환 일관성을 검증하는 단계는,상기 변환된 상기 신분증 이미지에서 검출한 얼굴 선분과, 상기 변환된 얼굴 선분이 일치하면, 해당 소실점을 올바른 소실점으로 판단하는 단계를 포함하는,신분증 인식 방법
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제 11 항에 있어서,상기 네 개의 외곽선을 추출하는 단계는,기 설정된 신분증 영역 내 사진 영역의 크기 비율을 기반으로, 상기 얼굴 선분의 가로 선분 및 세로 선분 각각을 단위 길이로 하여 얼굴을 중심으로 상하좌우의 후보 영역을 생성하는 단계;상기 후보 영역들에 일정한 간격을 두어 빈(bin)을 생성하는 단계;상기 신분증 이미지의 모든 선분에 대해, 해당 선분의 중심이 속한 빈에 선분의 길이를 가중치로 합하는 단계; 및상기 가중치로 합한 후, 가장 가중치가 높은 빈의 선분들 중 가장 긴 길이를 가지는 선분을 해당 영역의 선분으로 결정하는 단계를 포함하는,신분증 인식 방법
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각 단계의 적어도 일부가 프로세서에 의해 수행되는, 사진을 포함한 신분증 이미지의 정류(rectification) 및 인식(detection)을 수행하는 신분증 인식 방법으로서,신분증 이미지를 획득하는 단계;영상 메트릭 정류(image metric rectification) 알고리즘을 기반으로, 상기 신분증 이미지의 신분증 영역으로부터 직교 수정된 신분증 영역을 추출하는 단계; 및상기 직교 수정된 신분증 영역에서 사진 영역 및 문자 영역을 각각 검출하는 단계를 포함하며,상기 직교 수정된 신분증 영역을 추출하는 단계는,상기 신분증 이미지에서 검출되는 선분을 기반으로 산출된 소실점을 이용하여 상기 신분증 영역의 꼭짓점 좌표를 도출하는 단계; 및상기 신분증 이미지에 대한 원본 신분증의 기 설정된 종횡비를 기반으로, 상기 신분증 영역의 꼭짓점 좌표를 통해 원근 변환 행렬을 산출하여 상기 직교 수정된 신분증 영역을 추출하는 단계를 포함하고,상기 직교 수정된 신분증 영역을 추출하는 단계는,상기 신분증 영역의 네 개의 꼭짓점 좌표 와, 상기 신분증 이미지의 원본 신분증의 기 설정된 종횡비를 기반으로 추정한 상기 신분증 영역의 네 개의 변환 꼭짓점 좌표 를 통해, 수학식 3과 같이, 3 X 3 원근 변환 행렬 H를 산출하는 단계; 및상기 3 X 3 원근 변환 행렬 H를 상기 신분증 영역의 각 픽셀에 수학식 4와 같이 적용하여, 직교 수정된 신분증 영역을 추출하는 단계를 포함하는,신분증 인식 방법
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사진을 포함한 신분증 이미지의 정류(rectification) 및 인식(detection)을 수행하는 신분증 인식 장치로서, 메모리; 및상기 메모리와 연결되고, 상기 메모리에 포함된 컴퓨터 판독가능한 명령들을 실행하도록 구성된 적어도 하나의 프로세서를 포함하고,상기 적어도 하나의 프로세서는,신분증 이미지를 획득하는 동작,영상 메트릭 정류(image metric rectification) 알고리즘을 기반으로, 상기 신분증 이미지의 신분증 영역으로부터 직교 수정된 신분증 영역을 추출하는 동작, 및상기 직교 수정된 신분증 영역에서 사진 영역 및 문자 영역을 각각 검출하는 동작을 수행하도록 설정되고,상기 직교 수정된 신분증 영역을 추출하는 동작은,상기 신분증 이미지에서 검출되는 선분을 기반으로 산출된 소실점을 이용하여 상기 신분증 영역의 꼭짓점 좌표를 도출하는 동작, 및상기 신분증 이미지에 대한 원본 신분증의 기 설정된 종횡비를 기반으로, 상기 신분증 영역의 꼭짓점 좌표를 통해 원근 변환 행렬을 산출하여 상기 직교 수정된 신분증 영역을 추출하는 동작을 포함하며,상기 신분증 영역의 꼭짓점 좌표를 도출하는 동작은,상기 신분증 이미지의 상기 신분증 영역과 연계된 선분들을 검출하는 동작,상기 신분증 영역과 연계된 선분들 중 가로 선분 및 세로 선분 각각에 대한 두 개의 소실점을 산출하는 동작,상기 두 개의 소실점을 기반으로 상기 신분증 영역의 네 개의 외곽선을 추출하는 동작, 및상기 네 개의 외곽선을 기반으로 상기 신분증 영역의 네 개의 꼭짓점 좌표를 도출하는 동작을 포함하는,신분증 인식 장치
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제 14 항에 있어서,상기 신분증 영역과 연계된 선분들을 검출하는 동작은,상기 신분증 이미지의 초기 선분을 검출하는 동작,상기 신분증 이미지에서 검출되는 얼굴 특징 정보를 기반으로, 상기 신분증 이미지의 가로 선분 및 세로 선분을 포함하는 얼굴 선분을 검출하는 동작, 및상기 초기 선분에서 상기 가로 선분 및 상기 세로 선분 기반 일정 각도 이내의 선분들을 상기 신분증 영역과 연계된 선분들로 결정하는 동작을 포함하는,신분증 인식 장치
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제 17 항에 있어서,상기 두 개의 소실점을 산출하는 동작은,상기 가로 선분 및 상기 세로 선분 각각에 대해, 임의의 선분 두 개를 선정하여, 상기 선정한 두 개의 선분을 지나가는 소실점을 검출하는 동작,상기 가로 선분 및 상기 세로 선분 각각에 대해, 상기 선정한 두 개의 선분을 제외한 나머지 선분들의 선분의 중심과 검출한 소실점까지의 각도를 계산하는 동작,상기 가로 선분 및 상기 세로 선분 각각에 대해, 상기 계산한 각도가 임계값 미만이면 해당 선분의 길이를 소실점의 가중치에 합하는 동작, 및상기 가로 선분 및 상기 세로 선분 각각에 대해, 상기 소실점을 검출하는 동작, 상기 각도를 계산하는 동작 및 상기 가중치에 합하는 동작을 반복하여, 가장 높은 가중치를 가지는 소실점을 산출하는 동작을 포함하는,신분증 인식 장치
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제 17 항에 있어서,상기 네 개의 외곽선을 추출하는 동작은,상기 두 개의 소실점을 이용하여 원근 변환을 수행하는 동작, 및상기 원근 변환을 수행한 신분증 이미지의 축 정렬을 위해 좌표계 변환을 수행하는 동작을 포함하는,신분증 인식 장치
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제 17 항에 있어서,상기 네 개의 외곽선을 추출하는 동작은,기 설정된 신분증 영역 내 사진 영역의 크기 비율을 기반으로, 상기 얼굴 선분의 가로 선분 및 세로 선분 각각을 단위 길이로 하여 얼굴을 중심으로 상하좌우의 후보 영역을 생성하는 동작,상기 후보 영역들에 일정한 간격을 두어 빈(bin)을 생성하는 단계;상기 신분증 이미지의 모든 선분에 대해, 해당 선분의 중심이 속한 빈에 선분의 길이를 가중치로 합하는 동작, 및상기 가중치로 합한 후, 가장 가중치가 높은 빈의 선분들 중 가장 긴 길이를 가지는 선분을 해당 영역의 선분으로 결정하는 동작을 포함하는,신분증 인식 장치
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