본 연구의 목적은 G시에 거주하는 성인 남 녀 150명의 홍채 스트레스링과 스트레스의 융합적 상관관계를 규명하기 위해 실시하였다. 연구기간은 2014년 3월부터 10월까지이며 연구대상자들의 홍채 촬영 및 자기기입식 설문조사를 실시하였다. 수집된 자료의 통계처리는 SPSS ver.20.0 프로그램을 이용하여 처리 하였다. 분석결과 대상자들의 연령 및 직업에 따른 스트레스링은 유의한 차이가 있었으며(p<.05), 홍채분석을 통한 스트레스링과 스트레스는 유의한 양의 상관관계가 있는 것으로 나타났다(r=.709, p<.001). 본 연구는 홍채분석을 통해 스트레스에 관련된 질병을 진단 할 수 있는 기초정보를 제공하는데 의의가 있으며 향후 임상에 있어 홍채분석을 통한 스트레스 예견과 조기진단을 통한 예방적 치료에 도움이 될 것으로 사료된다.
기존에 홍채 특징 추출을 위해 가장 많이 사용하는 방법인 직교 이차원 Gabor 웨이블릿의 경우, 2개 이상의 기저 함수들을 다양한 홍채 위치에 적용시켜서 얻어진 256바이트의 홍채 코드를 이용하여 홍채 인식을 수행한다. Gabor 웨이블릿은 홍채 패턴 특성이 반영되지 않은 기저 함수들을 많은 홍채 텍스쳐 위치에 적용함으로써, 생성된 홍채 코드들 사이에 상호 의존성이 높은 불필요한 코드들이 존재하게 되며, 결과적으로 전체 홍채 코드의 크기가 너무 커진다는 문제점이 있다. 이러한 문제점을 해결하기 위해 본 논문에서는 독립 성분 분석에 의한 새로운 홍채 특징 추출 및 홍채 인식 방법을 제안한다. 제안된 독립 성분 분석 방법은 홍채 텍스쳐 자체로부터의 학습을 통하여 최적의 기저 벡터들을 얻을 수 있기 때문에, 홍채 코드의 크기가 작으면 저도 홍채 패턴의 특성을 가장 잘 반영하는 홍채 특징들을 추출할 수 있다. 또한 본 논문에서는 독립 성분 분석에 의한 홍채 특징 추출 및 홍채인식 성능을 보다 개선하기 위하여, 독립 성분 기저 벡터를 재구성하는 방법과 기저 벡터의 집합을 두 가지 이상으로 적용하는 방법을 제안한다. 개선된 독립 성분 분석은 Gabor 웨이블릿 방법과 성능을 비교하였으며, 인식 오류율은 유사한 결과를 나타내면서도 홍채 코드 크기는 4배 이상 감소되는 뛰어난 성능을 나타냈다.
본 논문에서는 시간 간격을 두고 촬영한 홍채 영상의 차영상을 이용하여 홍채 변화를 분석하여 홍채 변화에 따라 환자의 건강 진단에 활용할 수 있는 방법에 대해 연구하였다. 시간 간격을 두고 촬영한 홍채 영상의 차영상은 시간에 따른 변화를 명확히 보여줌으로써 질병의 조기진단 및 질병의 전개과정 등을 알아보는데 유용하게 쓰일 수 있다. 홍채 진단 시스템의 경우 홍채 외부 영역은 진단에 도움이 되지 않기에 홍채 영역만을 추출하기 위해 케니 에지 검출기를 이용하여 홍채 영역을 추출하고 이전에 촬영한 영상과 현재 촬영한 영상의 차영상을 이용하여 변화를 비교 분석하였다.
홍채 인식은 인간의 눈 영상으로부터 고유한 홍채특징을 추출하고 이를 코드화 하여 비교하는 생체인식 기술로, 이것은 시스템 안에 저장된 다른 홍채들과의 비교기술을 포함한다. 한편, 홍채 영상에서의 속눈썹은 인식률에 영향을 미치는 외부 요소인데, 만일 속눈썹이 홍채영역으로부터 정확하게 제거되지 않는다면 속눈썹을 홍채특징으로 인식하거나 홍채특징을 속눈썹으로 인식하는 오인식의 문제가 존재하게 되며, 결국 이 오인식은 홍채정보의 많은 유실을 가져오게 된다. 따라서 본 논문에서는 이러한 문제점을 해결하기 위하여 주파수 특징 분석에 사용되는 Gabor Filter를 이용한 속눈썹 제거로 홍채정보의 보존율 향상을 가져올 수 있었다. Gabor Filter는 영상의 주파수 분석을 위한 필터 중 하나인데 여기에 각도, 주파수, 가우시안 파라미터 등을 이용한 다양한 홍채영역의 특징들을 추출할 수 있는 새로운 방법으로 다양한 길이와 모양의 속눈썹을 정확하게 제거할 수 있었다. 그 결과 제안한 방법은 GMM 혹은 히스토그램 분석을 이용한 기존 방법보다 홍채영역 데이터 보존율에 있어서 약 4% 정도의 향상이 가능하였다.
본 논문에서는 홍채의 특징을 효율적으로 추출하기 위한 접근 방법으로서, 웨이블릿 기반의 다해상도 분석 기법을 홍채영상에 적용한 결과에 대하여 소개하고자 한다. 입력장치인 카메라로부터 획득된 사람의 눈 영상에서 처리 대상인 홍채영역 만을 분리 추출한 후, 홍채 특징을 압축적이고 효과적으로 표상하기 위하여 2D 다해상도 웨이블릿 변환을 홍채영상에 적용하는 기법과 실제적인 응용을 위하여 등록된 데이터와 미지의 데이터 사이의 유사도를 측정하는 효율적인 기법을 연구한다. 이러한 기법들을 홍채 인식 시스템에 적용함으로써 처리속도 및 인식률 향상 등으로 고성능의 홍채인식시스템을 구현할 수 있었다.
홍채인식 기술은 개인의 신체적 특징들 중에서 고유한 특징을 가진 홍채 정보를 이용하여 사람을 인식하는 기술이다. 높은 인식 성능을 가지는 기술이지만 사용자의 적극적 협조를 요구하는 불편함과 같이 해결해야 할 문제점을 가지고 있다. 최근에 이러한 문제점을 해결하기 위해 자연스러운 환경에서 홍채 정보를 획득하고 인식하는 원거리 홍채인식 기술 개발이 활발히 이루어지고 있다. 원거리 홍채인식 기술은 수 미터 이상의 거리에서 비강압적 방식으로 홍채영상을 획득하여 인식하는 기술이다. 본고에서는 이러한 배경을 토대로 원거리 홍채인식 기술의 현황 및 관련 이슈에 관하여 살펴보고자 한다.
본 논문에서는 홍채의 특징을 효율적으로 추출하기 위한 새로운 접근 방법으로서, 통계적 정보를 기반으로 하는 주성분요소분석(PCA) 및 독립성분요소분석(ICA)을 홍채영상에 적용한 결과에 대하여 소개하고자 한다. 또한, 전체영상을 몇 개의 부분영상으로 분할한 후, 분할된 영상에 대하여 주성분요소분석과 독립성분요소분석을 적용함으로서, 분할된 부분영상의 특징이 전체영상에서 추출한 특징보다 효과적으로 홍채의 특징을 표현하는 결과를 보여 주었다. 이러한 방법을 홍채영상에서 효율적인 특징을 추출하기 위한 새로운 접근방법으로서 적용하였으며, 다양한 특징 집합에 대하여 적용한 결과, 홍채영상에서 redundant한 정보와 잡음을 제거함으로써 compact하고 robust한 특징을 추출할 수 있었다.
본 논문은 신원확인 수단으로 부각되어 관심이 높은 홍채인식에 대한 연구이다 홍채인식 시스템의 경우 홍채영역에 따라 각 영상들의 특징 값이 차지하는 비중이 서로 다르게 분포되어 있고 눈썹이나 조명에 의한 잡음으로 인하여 인식성능에 영향을 미친다. 이 경우 기존에 등록되어 인증된 사용자의 홍채영상일지라도 제대로 인식하지 못하거나 인증에 실패할 수 있으며, 실세계에서의 홍채영역 사용이 원활하지 못하게 된다. 그러므로 단일 생체인식 시스템에서 홍채인식을 할 경우, 중요한 특징을 그대로 유지하고 인식성능을 향상시키기 위해서 획득된 홍채 영상의 정규화와 전처리 과정을 거친 다음 홍채영역을 분할한 후 각 영역에서의 보정치 적용을 통한 특징추출 방법을 제안한다. 또한 웨이블릿 변환과 주성분 분석을 이용하여 인식 성능이 개선된 특징추출 방법임을 보인다.
홍채진단은 홍채의 패턴, 색, 기타 다른 특징들을 조사하여 환자의 병을 진단하는 대체의학이다. 그러나 기존의 연구는 흑백 홍채영상을 이용하여 홍채 내의 특정 패턴을 검출하는 알고리즘 연구로 홍채의 칼라 정보로부터 건강상태를 체크하는 진단시스템으로 사용하기에는 부족하다. 본 논문에서는 칼라 홍채영상과 의료정보 데이터베이스를 이용하는 홍채진단시스템을 개발하였다. 개발한 시스템은 홍채카메라는 갖는 입력모듈, 홍채병소징후 검출 모듈, 의료정보 데이터베이스, 출력 모듈 등 4가지 모듈로 되어있다. 칼라 홍채영상으로부터 7가지 주요 홍채병소징후를 추출하고 검진의 정확도를 위해 병소 수동 편집 기능을 제공한다. 병소를 분석하는 단계에서는 홍채학에 기반한 의료정보와 개인 이력 관리 모듈을 이용한다. 제안한 시스템은 기존 시스템의 비해 다양한 기능이 추가되어 홍채진단 시스템으로 활용 가능하다.
홍채진단은 홍채의 패턴, 색 등 다른 특징들을 조사하여 환자의 병을 진단하는 대체의학이다. 이 논문에서는 촬영한 홍채이미지의 차영상을 이용해 홍채를 분석하고 홍채 변화에 따른 환자의 건강진단에 활용한 질병예측 알고리즘을 제안한다. 그러나 기존의 연구는 홍채영상을 이용하여 홍채 내의 특정 패턴을 검출하는 알고리즘 연구로 홍채의 다양한 정보로부터 건강 상태를 체크하는 진단시스템으로 사용하기에는 부족하다. 따라서 이 논문에서는 촬영된 홍채영상의 차영상을 이용해 질병의 조기 진단 및 질병의 전개과정을 명확히 판단한다. 또한 홍채영상으로부터 8가지 주요 홍채병소징후를 추출하고 검진의 정확도를 실험한 결과 패턴 매칭 기법에 의한 인식률 91%로 홍채진단의 자동화에 적용 가능하다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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