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

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.

홍채 영상 초점 값에 기반한 홍채 영상 복원 연구

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.