• Journal of the Korea Society of Computer and Information
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• v.11 no.1 s.39
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• pp.19-25
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• 2006

Iris recognition is a bio metric personal identification which uses iris pattern of the pupil, and it is recognized as one of the best technology in personal identification and information security field. Before iris recognition, it is very important to search center of pupil. In recent years, there was developed many searching algorithms of center of pupil, but all most method are too many processing time. In this paper, we proposed a new method for searching center of pupil. This method is greatly reduced processing time about 30% compared with other algorithm using Hough transformation.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• v.9 no.2
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• pp.1041-1044
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• 2005

홍채인식 시스템에 있어서 동공 검출은 가장 먼저 이루어져아 할 전처리 과정이다. 현재 홍채인식 시스템에 있어서 사용되는 동공 검출은 영상의 모든 위치에서 원형돌출부(circular projection)를 구한 후, 경계선을 검출하여 원형의 경계 성분이 가장 강한 위치를 찾는 방법으로 연산량이 너무 많은 단점을 가지고 있다. 본 논문에서 제안하는 알고리즘은 같은 고주파성분에 해당 되더라도 경계선의Amplitude는 잡음의 경계선에 비해 그 값이 크다는 것을 이용하여, 경계선과 잡음을 구별할 수 있게 되고, 따라서 잡음 제거 성능을 기존의 방법에 비하여 상당히 향상시킨 웨이블렛 변환을 이용하여 동공의 특징을 추출할 수 있었다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2005.05a
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• pp.789-792
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• 2005

최근 급격히 발전한 휴대폰은 다양한 기능을 가지고 있다. 그 중 디지털 카메라의 기능을 겸비한 휴대폰은 디지털 카메라의 판매량을 앞서고 있고, 메가픽셀의 고화소 디카폰의 개발로 대중화가 더욱 가속화되고 있다. 카메라폰을 응용한 연구분야로는 생체인식기술을 적용할 수 있으며, 본 논문은 제약이 많은 휴대폰 환경에서 홍채인식기술을 적용하기 위한 휴대폰 카메라로 취득된 얼굴영상에서의 눈 영역을 검출하는 방법을 제안한다. 얼굴영상에서 눈은 피부나 머리카락보다 빛에 대한 반사율이 높아 각막에 specular reflection이 생기게 되고, 동공은 눈의 다른 지역에 비해 흑화소가 많다는 특징을 가지고 있다. 이러한 두 가지 특징을 이용하여 동공 후보 영역을 선정하였고, 선정된 이진영상에서 수평 프로파일과 수직 프로파일을 적용하여 동공 후보 영역을 줄이면서 동공의 중심 위치를 검출한다. 본 연구는 휴대폰 환경을 고려하였기 때문에 최소한의 메모리 사용과 적은 연산량을 목표로 하여 눈의 위치를 검출 한다. 실험 결과, 입력 영상 내에 일정크기의 동공영역이 존재할 경우 높은 눈 영역 추출 성공률을 보이며, 본 연구에서 제안한 알고리즘을 실제 휴대폰에서 수행한 결과 평균571.6ms의 시간이 소요됨을 알 수 있었다.

• Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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• v.18 no.5
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• pp.1162-1170
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• 2014

In this paper, an accurate remote gaze tracking method with two cameras is presented using a modified Starburst algorithm and honography normalization. Starburst algorithm, which was originally developed for head-mounted systems, often fails in detecting accurate pupil centers in remote tracking systems with a larger field of view due to lots of noises. A region of interest area for pupil is found using template matching, and then only within this area Starburst algorithm is applied to yield pupil boundary candidate points. These are used in improved RANSAC ellipse fitting to produce the pupil center. For gaze estimation robust to head movement, an improved homography normalization using four LEDs and calibration based on high order polynomials is proposed. Finally, it is shown that accuracy and robustness of the system is improved using two cameras rather than one camera.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2005.05a
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• pp.1159-1162
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• 2005

휴대폰에 이용한 금융 활동이 늘어남에 따라 휴대폰 상에서의 보안의 필요성이 높아지게 되었다. 기존의 비밀번호 기반의 보안을 넘어 생체인식 기술이 휴대폰에 필요하게 되었다. 특히 홍채인식 기술이 지문인식이나 얼굴인식, 목소리 인식 등의 다른 생체인식 기술에 비해 신뢰성과 정확성 면에서 휴대폰에 적합한 기술이다. 본 논문에서는 휴대폰 환경에서 만족할 만한 성능과 처리시간을 보여주는 홍채인식 방법을 제안하고자 한다. 밝기와 대조를 조절하여 동공의 어두운 부분과 동공 반사광을 이용하여 홍채영역을 추출하는 방법을 제안한다. ARM 계열의 프로세서를 사용하는 휴대폰 프로세서의 특징에 맞도록 기존의 방법에서 사용되었던 실수 연산 방법을 줄여 처리 속도를 개선하였다. 실험 결과는 제안하는 방법의 휴대폰 환경에서 실시간으로 홍채인식을 수행하기에 적합한 성능을 보인다는 것을 보여준다.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2013.11a
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• pp.112-113
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• 2013

서브 홀로그램 디스플레이는 디지털 홀로그래피 디스플레이의 제한된 시역을 관찰자의 동공 크기로 맞게 구현하여 사용자가 더 넓은 범위에서 더 큰 영상을 느끼도록 만드는 홀로그래픽 디스플레이이다. 본 논문에서는 서브홀로그램 방식에서 시야 창 문제를 해결하기 위해, Depth 카메라와 스테레오 카메라의 하이브리드 구성을 이용하여 정밀한 사용자 동공 추적 기법에 대해서 제안한다. 저해상도의 깊이 카메라의 얼굴 인식 정보를 바탕으로 고해상도 스테레오 카메라에서의 얼굴 및 눈의 후보영역을 찾고, 고해상도 스테레오 카메라에서 후보 영역 내의 동공 위치를 잦아서 빠르면서도 정밀한 동공 추적이 가능하도록 하였다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2010.11a
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• pp.1169-1172
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• 2010

대부분의 홍채인식 시스템의 전반부를 살펴보면 카메라를 통한 이미지를 획득 후 전처리 과정에서 동공의 경계를 잡는 과정이 수행된다. 카메라를 통한 이미지 획득 시 초점이 좋은 이미지와 나쁜 이미지가 같이 획득이 된다. 초점이 나쁜 이미지는 동공의 경계를 잡는 과정에 있어서 좋은 이미지보다 시간이 오래 걸리기 마련이다. 이에 본 논문에서는 영상획득 후 동공의 경계를 잡는 과정 전에 DCT(Discrete Cosine Transform)를 이용한 선명도 측정하는 방법을 제안한다. 카메라를 통한 영상을 획득한 후 초점이 좋은 영상과 나쁜 영상을 구분하게 되고 초점이 좋은 영상만을 선택하여 다음 과정인 동공의 경계를 잡는 작업을 수행하게 된다. 제안하는 방법은 DCT를 이용한 이미지의 선별 작업에 시간이 소비 되지만 나쁜 영상을 이용하여 동공의 경계를 잡느라 걸리는 시간을 줄일 수 있는 장점을 기대할 수 있다. 우선적으로 수학적 분석을 통하여 23%의 속도 절감을 통한 성능 개선의 가능성을 보였고, 실제 구현을 통하여 속도 향상이 기대된다.

• The Magazine of the IEIE
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• v.33 no.1 s.260
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• pp.35-45
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• 2006

최근 휴대폰에서 개인 정보 보안의 중요성이 대두되고 있으며, 이에 따라 생체인식 기능을 내장한 휴대폰에 관심이 집중되고 있으므로, 본 논문에서는 휴대용 기기에 홍채인식기술을 적용하기 위한 방법을 제안하고 하다. 기존의 홍채인식 알고리즘은 인식을 위해 확대된 홍채영상을 사용하여 처리하였고, 이러한 홍채영상을 획득하기 위해서 고 배율의 줌 렌즈(zoom lens)와 초점 렌즈(focus lens)를 사용하였다. 그런데, 휴대폰에서의 홍채인식을 시도하기 위해 줌렌즈와 초점렌즈를 장착하게 되면 가격이 상승하고 부피가 증가되어, 작고 휴대하기 편리한 휴대폰의 특징에 맞지 않아 사용하기 어려운 문제가 있다. 그러나 최근 휴대폰의 멀티미디어 기기 융복합 추세로 인해 휴대폰 내에 장착된 메가 픽셀 카메라(Mega-pixel Camera)의 성능이 급속히 발전함에 따라, 고 배율의 줌, 초점 렌즈 없이도 확대된 홍채영상의 획득이 가능하게 되었다. 즉, 메가 픽셀 카메라 폰을 사용하여 사용자로부터 원거리에서 취득한 얼굴영상에서 홍채 영역이 홍채인식을 위해 충분한 픽셀정보를 가지게 된다. 그러나 이러한 경우 입력 얼굴영상에서 눈 영역을 먼저 찾는 과정이 요구된다. 본 논문에서는 이러한 얼굴영상에서 각막에 의해 반사되는 조명 반사광을 기반으로 휴대폰에서의 홍채인식을 위한 고속 동공검출 방법을 제안한다. 또한 입력 영상 신호를 디지털 신호로 변환하는 과정에서 밝기와 대조 값을 조정하여 동공의 검은 영역과 조명 밝은 반사 위치를 추출함으로써, 정확한 홍채 영역을 보다 빠르고 쉽게 추출할 수 있는 방법 역시 제안한다. 그리고 일반적으로 휴대폰에서 홍채 인식의 경우 손으로 들고 사용하므로, 손 흔들림에 의한 영상 흐림 현상이 빈번하게 발생하게 된다. 이러한 문제를 해결하기 위하여 본 연구에서는 영상 복원 기법을 적용하여 흐려진 홍채 영상을 복원하는 기법을 제안한다. 마지막으로, 휴대폰의 경우 실외에서 사용이 빈번함으로, 입력 홍채 영상에서 태양광에 의한 영향을 많이 받게 된다. 이러한 문제를 해결하여 홍채 인식 성능을 개선할 수 있는 방법 역시 소개하고자 한다.

• Journal of KIISE:Software and Applications
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• v.30 no.9
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• pp.876-884
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• 2003

It is essential to identify both the pupil and iris boundaries for iris recognition. The circular edge detector proposed by Daugman is the most common and powerful method for the iris region extraction. The method is accurate but requires lots of computational time since it is based on the exhaustive search. Some heuristic methods have been proposed to reduce the computational time, but they are not as accurate as that of Daugman. In this paper, we propose a pupil and iris boundary finding algorithm which is faster than and as accurate as that of Daugman. The proposed algorithm searches the boundaries using the Daugman's circular edge detector, but reduces the search region using the problem domain knowledge. In order to find the pupil boundary, the search region is restricted in the maximum and minimum bounding circles in which the pupil resides. The bounding circles are obtained from the binarized pupil image. Two iris boundary points are obtained from the horizontal line passing through the center of the pupil region obtained above. These initial boundary points, together with the pupil point comprise two bounding circles. The iris boundary is searched in this bounding circles. Experiments show that the proposed algorithm is faster than that of Daugman and more accurate than the conventional heuristic methods.

• Proceedings of the KAIS Fall Conference
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• 2010.05a
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• pp.142-145
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• 2010

본 논문에서는 적외선 조명을 이용한 밝은 동공 효과와 전형적인 외형을 기반으로 한 사물 인식 기술을 결합하여 외부 조명의 간섭으로 밝은 동공 효과가 나타나지 않는 경우에도 견실하게 눈을 검출하고 추적 할 수 있는 방법을 제안한다. 눈 검출과 추적을 위해 SVM과 평균 이동 추적방법을 사용하였고, 적외선 조명과 카메라를 포함한 영상 획득 장치를 구성하여 제안된 방법이 효율적으로 다양한 조명하에서 눈 검출과 추적을 할 수 있음을 보여 주었다.