홍채 영상 초점 값에 기반한 홍채 영상 복원 연구

A Study on Iris Image Restoration Based on Focus Value of Iris Image

  • 강병준 (상명대학교 일반대학원 컴퓨터과학과) ;
  • 박강령 (상명대학교 미디어학부)
  • 발행 : 2006.03.01

초록

홍채 인식은 흥채 근육의 무의 패턴을 이용하여 동일인 여부를 판별하는 연구 분야이다. 이러한 홍채 인식에서 홍채 영상의 품질은 홍채 인식의 성능에 많은 영향을 준다. 이는 흥채 영상이 흐려지면, 홍채 패턴이 변형되어지므로, FRR(False Rejection Error)이 증가되기 때문이다. 홍채 영상을 흐려지게 만드는 주된 요인 가운데 하나가 카메라 렌즈의 초점(focus)이다. 기존의 흥채 인식 카메라는 고정 초점(fixed focusing) 방식과 가변 초점(auto-focusing) 방식이 있다. 고정 초점 방식은 초점 렌즈가 고정되어 있기 때문에 사용자가 직접 자신의 눈을 DOF(Depth of Field) 영역 안에 위치시켜야하고, DOF 영역이 매우 작은 한계가 있다. 가변 초점 방식은 사용자와 카메라 사이의 거리를 측정하여 초점이 잘 맞는 위치로 초점렌즈를 움직여서 선명한 영상을 취득한다. 하지만 부가적인 하드웨어 장비가 필요하기 때문에 카메라의 부피가 늘어나고 비용도 증가되므로 개인 인증을 위해 홍채인식을 하는 핸드폰과 같은 모바일 장비에서 사용되는데 어려움이 따른다. 따라서 본 논문은 이러한 기존의 홍채인식 카메라의 문제점들을 극복하기 위해 부가적인 하드웨어 장비 없이 고정 초점 방식 카메라에서 취득한 홍채 영상을 복원함으로써 소프트웨어적으로 DOF영역을 증가시키는 방법을 제안한다. 기존의 영상 복원 알고리즘은 반복적(iterative) 방법에 의해 최상의 복원 계수(parameter)를 검출하여 영상을 복원하였으나, 본 논문은 초점값을 이용하여 영상의 흐려짐의 정도를 판단하고, 흐려짐의 정도에 따라 미리 정의한 복원 계수를 선택함으로써 빠른 시간 안에 홍채 영상을 복원하는 방법을 제안한다. 실험 결과, Panasonic에서 만든 BM-ET100 카메라의 작동범위(Operation Range)를 48-53cm에서 46-56cm로 증가시킬 수 있었다.

Iris recognition is that identifies a user based on the unique iris texture patterns which has the functionalities of dilating or contracting pupil region. Iris recognition systems extract the iris pattern in iris image captured by iris recognition camera. Therefore performance of iris recognition is affected by the quality of iris image which includes iris pattern. If iris image is blurred, iris pattern is transformed. It causes FRR(False Rejection Error) to be increased. Optical defocusing is the main factor to make blurred iris images. In conventional iris recognition camera, they use two kinds of focusing methods such as lilted and auto-focusing method. In case of fixed focusing method, the users should repeatedly align their eyes in DOF(Depth of Field), while the iris recognition system acquires good focused is image. Therefore it can give much inconvenience to the users. In case of auto-focusing method, the iris recognition camera moves focus lens with auto-focusing algorithm for capturing the best focused image. However, that needs additional H/W equipment such as distance measuring sensor between users and camera lens, and motor to move focus lens. Therefore the size and cost of iris recognition camera are increased and this kind of camera cannot be used for small sized mobile device. To overcome those problems, we propose method to increase DOF by iris image restoration algorithm based on focus value of iris image. When we tested our proposed algorithm with BM-ET100 made by Panasonic, we could increase operation range from 48-53cm to 46-56cm.

키워드

참고문헌

  1. 박강령, '홍채 인식 기술,' 멀티미디어학회지, 제7권, 제2호, 23- 31쪽, 2003
  2. http://www.lgtelecom.com
  3. 정대식. 박강령, '휴대폰 환경에서의 홍채 인식을 위한 홍채 코드 추출에 관한 연구,' 한국정보처리학회 춘계학술대회 논문집, 제12권, 제1호, 813-816쪽, 2005년 5월
  4. John G. Daugman, 'High Confidence Visual Recognition of Persons by a test of Statistical Independence,' IEEE Trans. Pattern Analysis and Machine Intelligence, Vol. 15, no. 11, pp. 1148-1161, 1993 https://doi.org/10.1109/34.244676
  5. John G. Daugman, 'How Iris Recognition Works,' IEEE Trans. on Circuits and Systems for Video Technology, vol. 14, no. 1, pp. 21-29, 2004 https://doi.org/10.1109/TCSVT.2003.818350
  6. 강병준, 박강령, '홍채 인식을 위한 초점값을 이용한 홍채 영상 복원 연구,' 한국정보처리학회 춘계학술발표대회 논문집, 제12권, 제1호, 781-784 쪽, 2005년 5월
  7. http://www.panasonic.com/iris
  8. http://www.lgiris.com/products/EOU3000.html
  9. J. van der Gracht, V. P. Pauca, H. Setty, R. Narayanswamy, R. J. Plemmons, S. Prasad, and T. Torgersen, 'Iris recognition with enhanced depth-of-field image acquisition,' Proceedings of SPIE, vol. 5438, pp. 120-129, 2004 https://doi.org/10.1117/12.542151
  10. Kang-Sun Choi, Jun-Suk Lee and Sung-Jae Ko, 'New Auto-focusing Technique Using the Frequency Selective Weight Median Filter for Video Cameras,' IEEE Trans. on Consumer Electronics, vol. 45, no. 3, pp. 820-827, 1999 https://doi.org/10.1109/30.793616
  11. J. M. Tenenbaum, 'Accommodation in computer vision,' Ph. D. thesis, Stanford University, 1970
  12. S. K. Nayar and Y. Nakagawa, 'Shape from Focus,' IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence, vol. 16, no. 8, pp. 824-831, 1994 https://doi.org/10.1109/34.308479
  13. R. A. Javis, 'Focus Optimization Criteria for Computer Image Processing,' Microscope, vol. 24(2), pp. 163-180
  14. Joseph W. Goodman, 'Introduction to Fourier Optics 3/E,' Roberts and Company Publishers, 2005
  15. http://www.sinobiometrics.com
  16. R. C. Gonzalez, R. E. Woods, 'Digital Image Processing 2/E,' Prentice Hall, 2002
  17. http://www.polhemus.com
  18. 노승인, 배광혁, 박강령, 김재희, '독립 성분 분석 방법을 이용한 홍채 특징 추출,' 대한전자공학회 논문지, 제40권(SP편), 제6호(6-3), 20-30쪽, 2003년 11월