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公开(公告)号：KR1020150059701A
公开(公告)日：2015-06-02
申请号：KR1020130143253
申请日：2013-11-22
Applicant: 삼성전자주식회사 , 연세대학교 산학협력단
CPC classification number: G06K9/00033 , G06K9/00912 , G06K9/00067 , G06K9/00087 , G06K9/20
Abstract: 지문인식을위한가이드화면을디스플레이상에표시하고카메라를이용하여가이드화면에따라위치하는대상체에대한영상을입력받고, 입력받은영상이지문인식에적합한영상인지여부를판단하여, 적합한영상이라고판단되면입력받은영상을이용하여비접촉식지문인식하는방법이개시된다.
Abstract translation: 公开了一种非接触型指纹验证方法，包括：显示用于在显示器上识别指纹的引导屏幕的步骤; 通过使用相机接收根据引导屏幕定位的对象的图像的步骤; 确定所接收的图像是否适合于指纹的步骤; 以及如果确定图像适合于指纹，则利用接收到的图像公开非接触型指纹验证方法的步骤。
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公开(公告)号：KR1020150005094A
公开(公告)日：2015-01-14
申请号：KR1020130078407
申请日：2013-07-04
Applicant: 삼성전자주식회사 , 연세대학교 산학협력단
CPC classification number: G06K9/00604 , G06K9/00597 , G06K9/0061 , G06K9/6289 , H04N5/33
Abstract: 지문 인식과 관련된 다양한 실시예들이 기술된 바, 한 실시예에 따르면, 전자 디바이스에 있어서, 근적외선 영상을 획득하는 카메라 모듈; 상기 근적외선 영상을 적분 영상으로 변환하고, 상기 적분 영상에서 적어도 하나 이상의 마스크를 이용하여 눈 후보 영역을 검출하고 상기 눈 후보 영역에서 눈동자 영역과 눈썹 영역을 검출하여 눈동자 영역을 검출하고, 상기 눈동자 영역을 기준으로 눈 영역을 검출하는 제어부를 포함할 수 있다. 이외에도 다양한 다른 실시예들이 가능하다.
Abstract translation: 描述与指纹识别相关的各种实施例。 根据本发明的实施例，电子设备可以包括获取近红外图像的相机模块; 以及控制单元，其将近红外图像转换为积分图像，通过使用至少一个掩模从积分图像检测眼睛候选区域，从眼睛候选区域检测眼球区域和眉毛区域以检测眼球区域， 并且相对于眼球区域检测眼睛区域。 除了所描述的实施例之外的各种不同的实施例仍然是可用的。
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公开(公告)号：KR101082878B1
公开(公告)日：2011-11-11
申请号：KR1020090006844
申请日：2009-01-29
Applicant: 연세대학교 산학협력단
Abstract: 본발명에따르면, 홍채직경이 200픽셀이상해상도홍채영상을입력받기위해줌 렌즈를구비한카메라를사용하는대신줌 렌즈에비해상대적으로비용이저렴하고줌 기능이없는렌즈를구비한카메라를사용할수 있게되므로홍채인식시스템의전체적인가격을감소시킬수 있고, 이를통해홍채인식시스템을저렴한가격으로대중화시킬수 있다. 또한, 원거리에서취득한홍채직경이 200픽셀미만해상도영상으로부터의홍채인식을가능하게함으로써원거리홍채인식이가능하며, 이를통해예컨대, 출입국관리가필요한공항및 보안이필요한주요공공기관등에서폭넓게홍채인식시스템을사용될수 있을것으로기대된다.
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公开(公告)号：KR101054314B1
公开(公告)日：2011-08-08
申请号：KR1020090122299
申请日：2009-12-10
Applicant: 연세대학교 산학협력단
IPC: G06K9/00
Abstract: 본 발명은 비접촉식 지문 인식 장치에 적용 가능한 위조 지문 검출 장치 및 그 방법에 관한 것으로, 파장이 서로 다른 가시광선 영역의 제1광 및 제2광에 각각 대응하여 취득한 실제 사람의 지문 영상이나 지문 광신호에 대응하는 제1광 지문 밝기와 제2광 지문 밝기 및 제1광 지문 밝기와 제2광 지문 밝기의 차로 구한 밝기 변화도를 위조 지문 판별 정보로 저장한 상태에서, 제1광 및 제2광이 위조 판별 요청된 지문 부위에서 반사된 광을 이용하여 제1광 및 제2광에 대응하는 지문 영상이나 지문 광신호를 취득하면, 취득한 제1광에 대응하는 지문 영상이나 지문 광신호의 밝기와 미리 저장한 제1광 지문 밝기 간의 차이, 혹은 취득한 제2광에 대응하는 지문 영상이나 지문 광신호의 밝기와 미리 저장한 제2광 지문 밝기 간의 차이, 혹은 취득한 제1광 및 제2광에 대응하는 지문 영상의 밝기의 차로 구한 밝기 변화도와 미리 저장한 밝기 변화도 간의 차이 중 어느 하나가 지문 위조 여부를 판별하기 위해 미리 정한 오차 범위를 벗어나면 현재 취득한 지문 영상을 위조로 판별한다.
본 발명은 비접촉식 지문 인식 장치에 여러 파장의 조명을 추가하는 것만으로 경제적이고 효율적으로 위조 검출을 가능하게 한다.
위조 지문 검출 장치, 가시광선, 장파장, 단파장, 비접촉식 지문 인식 장치-
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：KR100859315B1
公开(公告)日：2008-09-19
申请号：KR1020060133716
申请日：2006-12-26
Applicant: 연세대학교 산학협력단
IPC: A63F13/655 , A63F13/55 , G06T7/00 , G06T11/00
CPC classification number: A63F13/655 , A63F13/10 , A63F2300/66 , A63F2300/695
Abstract: 본 발명은 게임 시스템에서의 게임 캐릭터 얼굴 변경 방법에 관한 것으로, 카메라 또는 사진 등을 통해 취득되는 얼굴 영상 중에 게임 사용자가 선택한 얼굴 영상으로부터 얼굴 영역 및 얼굴 특징점을 추출하고, 추출된 2D 얼굴 영역 및 얼굴 특징점들을 게임 캐릭터의 2D 얼굴에 직접 매핑(mapping)하거나, 추가로 캐릭터화한 후 게임 캐릭터의 얼굴에 매핑하거나 혹은, 추출된 2D 얼굴 영역 및 얼굴 특징점들로부터 3D 얼굴영역을 생성하여 3D 게임 캐릭터의 얼굴에 매핑함으로써 게임 시스템에서 사용되는 게임 캐릭터의 2D 혹은 3D 얼굴을 변경한다.
본 발명은 게임 사용자가 선택한 얼굴 영상을 기반으로 게임 캐릭터의 얼굴을 변경하므로 게임의 흥미를 증대할 수 있으며, 특히 게임 사용자가 마치 가상공간에서 자신이 직접 동작을 하는 듯한 몰입감을 부여하므로 게임 사용자의 게임 이용 시간을 증대시키고 이를 통해 게임 시스템의 매출을 증대시킬 수 있게 된다.
게임 캐릭터의 얼굴 변경, 얼굴 검출, 얼굴 특징점 검출-
公开(公告)号：KR100827391B1
公开(公告)日：2008-05-07
申请号：KR1020060133715
申请日：2006-12-26
Applicant: 연세대학교 산학협력단
CPC classification number: G06K9/00033
Abstract: 본 발명은 거울을 이용한 비접촉식 지문 영상 획득 장치에 관한 것으로, 카메라와 같은 촬영 장치 1개를 사용하되 상기 단일 촬영 장치의 시야에 들어오는 정면 방향, 즉 촬영 장치의 광축과 일치하는 정면 방향의 지문 영역과 상기 단일 촬영 장치의 촬영 범위의 한계를 넘어서는 지문 영역, 즉 촬영 장치의 광축과 일치하지 않는 좌우 측면의 지문 영역을 포함하는 지문의 전 영역을 거울을 이용하여 비접촉식으로 획득한다.
본 발명에 따라 카메라와 같은 촬영 장치보다는 가격이 상대적으로 저렴한 거울과 1개의 촬영 장치를 이용하여 비접촉식으로 전체 지문 영상을 획득하면, 기존의 접촉식 지문 영상 획득 장치의 문제인 사용자의 거부감 및 사용자의 접촉에 의해 생기는 왜곡 및 품질 저하를 해결함과 동시에, 단일 카메라만을 이용하는 종래의 비접촉식 지문 영상 획득 장치에서 직접적으로 획득할 수 없는 지문의 측면 영역을 포함하는 넓은 영역의 지문 영상을 경제적으로 획득할 수 있고, 많은 수의 카메라 및 조명을 사용하는 종래의 비접촉식 지문 영상 획득 장치와 비교해 볼 때 가격 면에서 경제적이며 장치의 크기를 더욱더 소형화할 수 있다.
지문, 지문 영상, 지문 영상 획득 장치, 비접촉식, 거울-
公开(公告)号：KR1020080017763A
公开(公告)日：2008-02-27
申请号：KR1020060079362
申请日：2006-08-22
Applicant: 연세대학교 산학협력단
CPC classification number: G06K9/00617 , G06K9/6269
Abstract: An iris recognition method using score level fusion is provided to improve accuracy of iris recognition through combination of iris recognition matching values even in a state when deciding the optimum iris feature extracting kernel is difficult. An iris image of a single eye of a user requiring authentication is obtained(S10). A rectangular coordinate iris area is detected from the iris image of a single eye(S12). The rectangular coordinate iris area is converted into a polar coordinate iris area(S14). Two or more iris feature extracting kernels are applied to the polar coordinate iris area to extract two or more iris feature values corresponding to the single eye of the user requiring authentication(S16a,S16b). Each similarity between the iris feature values and an iris feature value of the user preliminarily recorded in a database of an iris recognizing device is calculated as an iris recognition matching value(S18a,S18b). The calculated similarity values are combined through a score level fusion method to discriminate iris recognition matching in accordance with excess of the calculated values from a predetermined threshold value, to accept or refuse user authentication(S20).
Abstract translation: 提供使用得分级融合的虹膜识别方法，即使在决定最佳虹膜特征提取内核困难的状态下，通过组合虹膜识别匹配值来提高虹膜识别的准确性。 获得需要认证的用户的单眼的虹膜图像（S10）。 从单眼的虹膜图像检测矩形坐标光圈区域（S12）。 将矩形坐标光圈区域转换为极坐标光阑区域（S14）。 将两个或更多个虹膜特征提取内容应用于极坐标虹膜区域以提取与需要认证的用户的单眼相对应的两个或更多个虹膜特征值（S16a，S16b）。 将虹膜特征值和预先记录在虹膜识别装置的数据库中的用户的虹膜特征值之间的每个相似度计算为虹膜识别匹配值（S18a，S18b）。 计算的相似度值通过分数级融合方法组合，以根据预定阈值的计算值的过剩来识别虹膜识别匹配，以接受或拒绝用户认证（S20）。
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公开(公告)号：KR100797897B1
公开(公告)日：2008-01-24
申请号：KR1020060117705
申请日：2006-11-27
Applicant: 연세대학교 산학협력단
IPC: G06K9/00
Abstract: An authentication system using a function for transforming biometric information optimally is provided to authenticate a user by generating an optimal biometric information transformation function to minimize an authentication error ratio, and comparing stored biometric feature, which is transformed optimally by using the function, with the biometric feature transformed optimally through the function. An optimal transformation function part(100) generates the optimal transformation function to minimize a biometric authentication error ratio. A biometric signal obtainer(200) obtains a biometric signal from the user. A biometric feature extractor(300) extracts the biometric feature from the biometric signal. A biometric feature transformer(400) generates the transformed biometric feature from the biometric feature by removing a biometric feature component, adding additional information, and/or mixing order of the biometric feature. An optimal transformer(500) transforms the transformed biometric feature by using the optimal transformation function and stores the transformed biometric feature to a biometric feature storing part(600). A biometric authenticator(700) authenticates a user by comparing the stored biometric feature with the transformed biometric feature.
Abstract translation: 提供了一种使用最佳化生物信息变换功能的认证系统，通过生成最优生物特征信息变换功能来最大限度地发现认证错误率，并将存储的使用该功能进行优化变换的生物特征与生物识别 功能通过功能进行了最佳的转换。 最优变换函数部分（100）生成最优化变换函数以最小化生物认证误差率。 生物特征信号获取器（200）从用户获得生物特征信号。 生物特征提取器（300）从生物特征信号中提取生物特征。 生物特征变换器（400）通过移除生物特征组件，添加附加信息和/或混合生物特征特征的顺序从生物特征特征产生变换的生物特征。 最优变换器（500）通过使用最优变换函数来变换变换后的生物体特征，并将变换的生物特征存储到生物特征存储部分（600）。 生物体认证器（700）通过将所存储的生物特征与转化的生物特征特征进行比较来认证用户。
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公开(公告)号：KR100794361B1
公开(公告)日：2008-01-15
申请号：KR1020060119823
申请日：2006-11-30
Applicant: 연세대학교 산학협력단
CPC classification number: G06K9/0061 , G06K9/4619 , G06T3/4007 , G06T7/13
Abstract: A method for detecting eyelids and interpolating eyelashes to improve an iris recognition performance is provided to detect the eyelids from an iris image precisely, detect the eyelashes in an iris image precisely, and remove the detected eyelashes from the iris image through image interpolation without decreasing the number of iris codes, thereby improving the iris recognition performance. An iris area, the eyelids, and reflected light are detected from the iris image(S20). The detected eyelids and the reflected light are moved through the interpolation(S30). Both end points of the eyelids included in the iris area are detected by using a gray level difference at an iris area edge and an eyelid search area is detected from both end points of the eyelids(S40). Candidate eyelid points are detected in the detected eyelid search area(S50). The eyelid is detected by using parabola Hough transformation considering rotation of an eye from the candidate eyelid points(S60). The eyelashes are detected from the original iris image by considering the candidate eyelid points and a focal value(S70). The detected eyelashes are moved through the interpolation by determining relation between detected eyelash pixels and iris area pixels, and determining the image interpolation and interpolation orientation(S80).
Abstract translation: 提供了一种用于检测眼睑和内插睫毛以改善虹膜识别性能的方法，以精确地从虹膜图像中检测眼睑，精确地检测虹膜图像中的睫毛，并通过图像插值从虹膜图像中去除检测到的睫毛，而不会减少 虹膜代码数量，从而提高虹膜识别性能。 从虹膜图像检测虹膜区域，眼睑和反射光（S20）。 检测到的眼睑和反射光通过插值移动（S30）。 通过在虹膜区域边缘处使用灰度差异检测虹膜区域中包括的眼睑的两个端点，并从眼睑的两个端点检测眼睑搜索区域（S40）。 检测到的眼睑搜索区域中检测到候选眼睑点（S50）。 考虑眼睛从候选眼睑点的旋转，通过使用抛物线Hough变换来检测眼睑（S60）。 通过考虑候选眼睑点和焦点值，从原始虹膜图像检测睫毛（S70）。 通过确定检测到的睫毛像素和虹膜区域像素之间的关系，并且确定图像插值和插值方向（S80），检测到的睫毛通过插值移动。
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