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프로젝트 -eyepass(시선추적을 이용한 패스워드)보안 2022. 12. 27. 17:28
본 프로젝트는 캡스톤 디자인에 쓰인 주제로
간단하게 블로그에 정리해 보겠습니다.
기존의 인증방식들의 취약점을 보안하고 편의성과 보안성을 획득 하기위해
주제와 같은 방식의 패스워드 인증을 만들 계획입니다.
시선추적을 이용한 패스워드를 사용하기 위해 필요한 정보는
사용자의 시선정보가 필요합니다.
시선정보는 저장매체에 저장되어
새로운 시선정보가 입력되었을때 기존의 시선정보와의 유사도를 측정하여 일정 이상 정보가 유사하다면
같은 사용자로 인식하여 인증해주는 방식으로 제작할 계획입니다.
이후 수정 될 수 있지만 기본적인 설계도 입니다.
필요한것
-카메라를 보정해야함 핀홀 카메라 모델 참조
https://en.wikipedia.org/wiki/Pinhole_camera_model
Pinhole camera model - Wikipedia
The pinhole camera model describes the mathematical relationship between the coordinates of a point in three-dimensional space and its projection onto the image plane of an ideal pinhole camera, where the camera aperture is described as a point and no lens
en.wikipedia.org
물체 A가 카메라를 통과해 맻히는 상의 위치를 식으로 나타내면
이러한 공식을 이용해
https://docs.opencv.org/4.5.3/dc/dbb/tutorial_py_calibration.html
OpenCV: Camera Calibration
Goal In this section, we will learn about types of distortion caused by cameras how to find the intrinsic and extrinsic properties of a camera how to undistort images based off these properties Basics Some pinhole cameras introduce significant distortion t
docs.opencv.org
카메라의 왜곡을 잡아주는 기능을 이용해 렌즈에 의해 왜곡된 이미지가 아닌 평면상의 이미지를 구할 수 있게됩니다.
왼쪽)렌즈로인해 왜곡된 사진 (오른쪽 왜곡되지 않은 평면사진 이렇게 왜곡되었던 카메라입력값을 평면상에 나타내기위해 보정데이터를 사용합니다.
이렇게 평면의 값으로 바뀌어진 시선의 사진데이터를
컴퓨터화면의 크기상의 포인터의 위치로 나타내기 위해서는
모니터의 실제크기와 사용자와 모니터사이의 거리를 알아야합니다.
이를 알아내는것은 다양한 위치에서의 눈의 움직임 값을 학습한 학습데이터가 필요하지만
인력,시간적 한계로 인해일정한 거리와 얼굴 각도로 얼굴을 고정한채 오직 시선의 움직임 만을 화면상에
나타내어 측정하고자 합니다.
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