• Proceedings of the Korea Institutes of Information Security and Cryptology Conference
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• 2006.06a
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• pp.119-122
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• 2006

홍채인식 시스템의 성능은 입력된 눈 영상으로부터 정확한 홍채 영역의 검출 및 효율적인 홍채코드의 생성 등의 영향을 받으나, 이를 위해서는 입력된 눈 영상에서 홍채 패턴이 선명해야 한다는 선행 조건이 존재한다. 초점이 맞지 않아 흐리게 나온 영상 눈을 감은 영상, 속눈썹에 의해 홍채영역이 가려진 영상, 움직임에 의해 블러링된 영상, 또는 홍채가 아닌 속눈썹 등의 다른 부분에 초점이 맞춰진 영상 등에서는 선명한 홍채 패턴을 얻을 수 없으므로 전체 인식 성능을 떨어뜨리는 요인이 된다. 그러므로 이러한 영상들을 자동으로 걸러내 제거해주는 눈 영상 화질 측정 방법이 필요하다. 본 논문에서는 눈 영상의 초점이 잘 맞는지 측정하는 방법을 제안하고 자체적으로 획득한 데이터베이스를 이용해 이를 테스트하였다.

• Proceedings of the IEEK Conference
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• 2003.07d
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• pp.1689-1692
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• 2003

본 논문에서는 홍채인식 시스템에서 효율적인 영상을 획득을 위한 이미지 기반 자동초점 계산방법을 제안한다. 제안된 방법은 동공 영역을 중심으로 Block단위로 이미지 기반 초점 계수를 조합하여 Out-of-Focusing 현상이나 노이즈의 간섭을 줄여줄 수 있다. 22800장의 홍채 영상을 이용한 실험 결과를 통해 제안하는 방법이 약 95%의 효율성을 가짐을 증명하였다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2000.10b
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• pp.452-454
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• 2000

동일인에 대한 눈 영상에 대해서 홍채 영역 추출의 일정성은 인식을 위한 특징 추출에 신뢰성을 부여해주는 핵심 부분이라고 할 수 있다. 본 연구에서는 이런 특징 추출의 뢰성을 부여하기 위한 방법으로서 좌표 설정의 기준이 되는 중심의 대표 값을 찾아내는 방법과 홍채 근육의 움직임에 의한 영향을 배제할 수 있는 홍채 영역 정규화의 한 모델을 제시함으로써 불리한 환경 조건에서 홍채 인식률을 높이는 기반을 세우고자 한다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2004.04b
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• pp.628-630
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• 2004

홍채 인식 시스템은 영상 획득과 전처리, 특징 추출, 등록, 인증/증명의 다섯 단계로 나누어진다. 시스템의 성능 향상을 위해서는 모든 부분이 중요하나 본 논문에서는 특징 추출에 중심을 두고 양쪽 눈의 홍채 정보를 결합하여 실험하였다. 양쪽 눈의 홍채 정보를 결합했다 함은 영상 획득과 전처리를 거쳐 얻어진 양쪽 눈 영상에서 하위 90도 영역을 잘라 붙여서 홍채 영상을 만들고 그 데이터를 사용했음을 의미한다. 특징 추출에는 2단계의 wavelet transform을, 인식에는 유크리드 거리값을 사용하였다. 실험을 통해서 단일 홍채 시스템에 비해 향상된 결과를 얻을 수 있었다.

• KIPS Transactions on Computer and Communication Systems
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• v.10 no.1
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• pp.1-6
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• 2021

Recently, incidents such as proxy surgery (unlicensed medical practice) have been reported in the media that threaten the safety of patients. Alternatives such as the introduction of operating room surveillance camera devices to prevent proxy surgery are emerging, but there are practical difficulties in implementing them due to strong opposition from the medical community. However, the social credibility of doctors is falling as incidents such as proxy surgery occur frequently. In this paper, we propose a medical staff identification system combining Beacon and iris recognition. The system adds reliability by operating on the blockchain network. The system performs primary identification by performing user authentication through iris recognition and proves that the medical staff is in the operating room through beacons. It also ensures patient trust in the surgeon by receiving beacon signals in the background and performing iris authentication at random intervals to prevent medical staff from leaving the operating room after only performing initial certification.

• Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea SP
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• v.40 no.6
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• pp.20-30
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• 2003

In a conventional method based on quadrature 2D Gator wavelets to extract iris features, the iris recognition is performed by a 256-byte iris code, which is computed by applying the Gabor wavelets to a given area of the iris. However, there is a code redundancy because the iris code is generated by basis functions without considering the characteristics of the iris texture. Therefore, the size of the iris code is increased unnecessarily. In this paper, we propose a new feature extraction algorithm based on the ICA (Independent Component Analysis) for a compact iris code. We implemented the ICA to generate optimal basis functions which could represent iris signals efficiently. In practice the coefficients of the ICA expansions are used as feature vectors. Then iris feature vectors are encoded into the iris code for storing and comparing an individual's iris patterns. Additionally, we introduce two methods to enhance the recognition performance of the ICA. The first is to reorganize the ICA bases and the second is to use a different ICA bases set. Experimental results show that our proposed method has a similar EER (Equal Error Rate) as a conventional method based on the Gator wavelets, and the iris code size of our proposed methods is four times smaller than that of the Gabor wavelets.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2001.04b
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• pp.535-537
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• 2001

본 논문에서는 홍채인식 시스템에서의 효율적으로 영상을 획득하기 위한 방법으로, 고정초점 카메라로부터 연속적으로 입력되는 복수 개의 영상 중 간결한 적합성 평가 과정을 통해 인식에 효율적으로 사용될 수 있는 영상을 선정하는 방법을 제안한다. CCD 카메라에 의해 영상을 자동으로 획득하기 위해서는 주어진 시간 내에 복수 개의 영상들을 입력받아 적절한 처리 과정을 수행하게 된다. 이 때 모든 입력 영상에 대해 인식 과정을 거치는 대신, 실시간의 영상 적합성 처리를 통해 동영상 프레임의 순위를 결정한 후 인식 시스템에 제공하는 방법을 사용한다. 이와 같은 과정을 통해 처리 시간의 단축과 동시에 인식기의 인식성능을 높일 수 있게 된다. 이를 위해 본 논문에서는 입력 영상의 화소 값 분포와 경계 값의 성분비를 이용하여 빠르고 쉽게 영상을 선정하는 기법을 제안한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2002.11a
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• pp.759-762
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• 2002

생체 특징에 기초한 개인적인 및 인증 방법의 하나인 홍채의 패턴 인식에 있어서 전처리 기술은 사용자의 홍채 정보 손실로 인한 오인식을 최소로 하여야한다. 본 논문에서 전처리 기술 중 프리위트(Prewitt) 필터와 sobel 필터를 이용한 홍채의 인식률을 비교하고 전처리된 영상으로부터 추출된 특징값에 대해 저용량을 유지하면서 손실된 정보가 없고 실시간 처리가 요구되는 정보 보호를 위한 특징추출 방법 중 고차 국소 자동상관함수를 이용한 특징추출 방법을 제시하여 인식률을 향상시키는 방법을 제시하고자 한다.

• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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• 2005.11a
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• pp.299-301
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• 2005

본 연구는 생체정보를 이용하여 개인을 인증하고 확인하기 위한 방법으로 기존 단일 생체인식 기법의 단점을 보완하기 위해 홍채와 얼굴을 이용한 다중생체인식(Multi-Modal Biometrics Recognition)기법을 연구하였다. 중국 홍채 데이터베이스 CASIA(Chinese Academy of Science)에 Gabor Wavelet과 FLDA(Fuzzy Linear Discriminant Analysis)를 사용하여 특징벡터를 획득하였으며, FERET(FERET(Face Recognition Technology) 얼굴영상데이터를 사용하여 FERET 연구에서 매우 우수한 성능을 보인 EBGM알고리듬으로 특징벡터를 획득하였다. 이로부터 얻어진 두 score 값에 대하여 다양한 균등화 과정을 시도해 보았으며, 등록자와 침입자를 구분하기 위한 Fusion Algorithm으로 Bayesian Classifier, Support vector machine, Fisher's linear discriminant를 사용하였다. 또한, 널리 사용되는 방법 중 Weighted Summation을 이용하여 다중생체인식의 성능을 비교해 보았다.

• Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea SP
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• v.43 no.2 s.308
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• pp.19-29
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• 2006

As the security of personal information is becoming more important in mobile phones, we are starting to apply iris recognition technology to these devices. In conventional iris recognition, magnified iris images are required. For that, it has been necessary to use large magnified zoom & focus lens camera to capture images, but due to the requirement about low size and cost of mobile phones, the zoom & focus lens are difficult to be used. However, with rapid developments and multimedia convergence trends in mobile phones, more and more companies have built mega-pixel cameras into their mobile phones. These devices make it possible to capture a magnified iris image without zoom & focus lens. Although facial images are captured far away from the user using a mega-pixel camera, the captured iris region possesses sufficient pixel information for iris recognition. However, in this case, the eye region should be detected for accurate iris recognition in facial images. So, we propose a new fast iris detection method, which is appropriate for mobile phones based on corneal specular reflection. To detect specular reflection robustly, we propose the theoretical background of estimating the size and brightness of specular reflection based on eye, camera and illuminator models. In addition, we use the successive On/Off scheme of the illuminator to detect the optical/motion blurring and sunlight effect on input image. Experimental results show that total processing time(detecting iris region) is on average 65ms on a Samsung SCH-S2300 (with 150MHz ARM 9 CPU) mobile phone. The rate of correct iris detection is 99% (about indoor images) and 98.5% (about outdoor images).