정보통신 시스템과 네트워크의 개방화 추세와 더불어 인가되지 않은 불법 사용자로 인한 피해도 점점 더 커지고 있다. 이에 본 논문에서는 생체 특징에 기초한 개인확인 및 인증방법의 하나로 사람 눈에 있는 홍채의 패턴 인식에 관한 연구를 행하였다. 이를 위하여 먼저, 눈에 있는 홍채패턴으로 부터 개개인을 분리해 낼 수 있는 특징값을 찾아내는 알고리즘을 이산 Walsh-Hadamard 변환을 이용하여 제안하였다. 이를 이용하여 최종적으로 각 개인에게 부여할 수 있는 512 비트의 홍채코드를 만들었다. 제안된 알고리즘은 디지털 처리가 가능한 연산구조를 갖는 관계로 실시간 처리가 요구되는 정보보호를 위한 개인확인 및 인증알고리즘으로 널리 이용될 수 있으리라 생각된다.
본 연구는 사용자 경험(UX)에 대한 경제적 가치 평가 모델을 탐색하고 적용하는 것을 목적으로 수행되었다. 스마트폰 잠금해제 UX를 대상으로 터치형, 지문인식, 홍채인식에 대해 조건부 가치측정법(contingent valuation method, CVM)을 적용하였다. 경제적 가치를 산출하기 위한 가치추정법 중에서 조건부 가치측정법을 선택한 이유는 잠금해제와 같은 인터페이스 요소들은 스마트폰을 이용할 때 중요한 사용자 경험적 가치이지만 시장에서 별개로 거래되지 않는 비 시장 재화이기 때문이다. 스마트폰 잠금해제를 조건부 가치측정법 중 이중 양분선택형 방식(double-bounded dichotomous choice)으로 설문조사하여 로짓 모형으로 분석한 결과 터치형 잠금해제 인터페이스는 529원, 지문인식 잠금해제는 4,214원, 홍채인식 잠금해제는 1,376원으로 경제적 가치가 나타났다. 즉, 지문인식 잠금해제가 가장 높은 경제적 가치를 나타냈으며, 그 다음으로 홍채인식, 터치형 순이었다. 이 연구의 주요 기여점은 UX 디자인에 대해 경제적 가치를 평가하는 방법론적 시도를 수행하였고, 체계적이고 신뢰도 있는 결과를 산출하였다는 점이다.
본 논문은 홍채영상의 이동불변의 특징값 을추출에 탁월한 고차 국소 자동 상관함수를 적용하여 25개의 특징 값을 입력 값으로 적용한 일반적인 HOLP 신경망에 특징 값 25개의 평균값을 추가한 개선된 HOLP 신경망을 구현하여 인식률을 확인하여 보았다. 종류가 상이한 딥러닝 구조들과 비교하였을 때 음성과 영상분야에서 탁월한 성능을 보이는 Back-Propagation 신경망과 특징 추출기와 분류기를 통합한 합성 곱 신경망을 활용하여 홍채인식의 인식률을 비교하여 보았다.
본 논문의 목적은 여러 생리학적 특징중 높은 신뢰성을 갖는 것으로 알려진 홍채로부터 고유한 특징을 추출하고, 인식/검증하는 알고리즘을 개발하는데 있다. 홍채패턴은 크게 주름과 주름내부의 패턴부분으로 구성되며 그 고유한 패턴은 주로 내부에 집중되어 있다. 본 논문에서는 홍채의 주름윤곽과 주름내부의 패턴 특징의 추출을 위해, 동공중심을 기준으로 반지름길이에 따라 홍채영역을 분리하여 ID신호를 추출하여 특징으로 사용하였으며, 전처리부에서는 thresholding 방법에 의해 안구로부터 홍채영상을 획득하고, 획득된 반지름별 ID 홍채특징으로부터 매칭시험을 수행하였다. 제안된 방법은 주름윤곽으로부터 ID 특징신호를 사용한 방법에서 무시한 홍채내부 패턴을 고려하였으며, 홍채 전체영역에 대해 2D 웨이블렛을 이용한 홍채특징추출 방법과 비교시보다 신속한 특징추출이 가능하다.
본 논문에서는 본 논문에서는 특정 부위 조명 방법을 제시하고 스케일 스페이스 필터링을 이용한 홍채 영상의 특징 추출방법을 활용한 시스템 구현을 소개하였다. 홍채 영상이 구해지면 중심과 반경을 구한 후 불필요한 부분을 제거한다. 이 영상은 극좌표 영상으로 변환되어 스케일 스페이스 필터링을 한다. 스페이스 필터링 영상에서 특징이 추출되면 홍채 코드가 만들어진다. 동일인 및 서로 다른 사람에 대해 실험한 결과, 제시한 특징추출 방법이 매우 효과적임을 보여주었다.
본 논문은 웨이블릿 필터를 이용하여 홍채영상의 에지를 검출하고 패턴매칭 기법을 적용하여 홍채의 결함조직에 대한 위치를 추정하는 연구이다. 필터는 웨이블릿 변환을 이용한 2차원 주파수 영역의 고역통과 필터를 사용하여 홍채영상의 에지를 검출하고, 이를 표준진단패턴과 오버랩 매칭으로 결함조직을 검출한다. 실험결과 처리속도가 기존의 에지검출기법에 비해 처리속도향상과 에지검출영상의 PSNR 증가에 따라 오버랩 패턴매칭기법에 의한 인식률에서 92%로 홍채결함조직을 자동 진단시스템에 응용 가능하다.
생체인식기술 발달과 그 활용범위가 점차 확장하는 상황에서 이에 대해 사용자 입장에 중심을 둔 사용의도에 대한 연구는 매우 미미한 실정이다. 본 연구는 생체인식기술 종류에 따라 사용자가 인식하는 자기 효능감, 신뢰성, 보안성, 안전성, 편의성에 대해 살펴보고 각 인증수단에 대한 인식 차이가 향후 해당 생체인식기술 사용의도와 어떤 관련이 있는지 알아보고자 하였다. 인지된 자기 효능감, 신뢰성, 보안성, 안전성, 편의성을 독립변수로, 사용의도를 종속변수로 하여 각 생체인증 수단별로 종속변수에 미치는 독립변인 효과를 분석한 결과 지문인식의 경우 인지된 신뢰성과 편의성이 향후 지속사용의도에 유의미한 영향을 주고, 홍채인식은 인지된 편의성이, 정맥인식의 경우 인지된 신뢰성이 각 생체인식수단 사용의도에 가장 큰 영향을 주는 요인으로 나타났다. 이와 같은 연구결과는 향후 다양한 분야에서 생체인식 기술을 도입하는 과정에 사용자 인식이 고려된 적용 방향을 제시할 수 있을 것이다.
사회구조가 복잡해질수록 보안(Security)의 확보는 점차 중요한 사회문제로 대두되고 있다. 보안의 문제에서 가장 중요한 것이 각 개인의 본인 여부를 정확하고 신속하게 판별할 수 있는 자동화된 인증(Authentication) 기술의 개발 여부라고 할 수 있다. 이를 위해 사용되는 개인식별은 신체의 일부를 이용한 지문인식, 두개골함성, 장문인식, 족적인식, 입술인식, 홍채인식, 골격인식 등 불변하는 신체의 특징을 이용하는 연구가 주도적이었다. 본 연구에서는 개인식별에 관한 총체적인 영상시스템을 위한 영상처리 자료를 정리한다.
최근 생체 정보를 이용한 다양한 방식의 인증 시스템에 대한 연구가 많이 이루어지고 있다. 본 연구에서는 홍체 인식을 위한 홍채 영역 검출을 위하여 임계값의 변경 없이 원둘레의 일부 정보를 이용하여 만들어진 원의 연립방정식을 이용하여 전안부 영상에서의 홍채 영역을 효과적으로 검출할 수 있는 새로운 알고리즘을 제안한다. 제안 알고리즘은 외곽정보를 통해 계산된 원의 중점 좌표가 가장 많이 누적된 영역을 검출될 원의 중점으로 인식하여 검출하게 된다. 이를 위하여 50명의 사람의 전안부 이미지에서 테스트를 통해 알고리즘을 circular hough transform, Daugman의 방법과 비교한 결과, 두 방법에 비하여 속도는 각각 5배, 75배가 향상되었으며, 제안한 방법의 중심위치 정확도는 95.36%로 circular hough transform 방법의 92.43%에 비하여 더 우수한 성능을 나타내었다. 본 연구는 홍채인식을 통한 신분 인증 시스템이나, 전안부 영상을 이용한 질병진단 시스템에서의 유용하게 활용이 될 것이라 예상된다.
본 논문은 스케일 스페이스 필터링 기법을 활용하여 홍채영상으로부터 사람마다 고유한 특징을 추출하는 방법을 제시한다. 추출되는 특징은 성능이 우수하고 신뢰도가 높아 고속의 자동 인식 시스템의 제작에 활용 될 수 있다. 제시하는 알고리즘은 우선 홍채영상으로부터 홍채 부분을 분리하고 홍채의 중심과 반경을 산출한 후, 노이즈가 심한 부분을 제거하고 2D 형태의 고유한 특징들을 추출한다. 노이즈에 대한 영향을 최소화 하기 위해 스케일 스페이스 필터링이 사용된다. 성능을 입증하기 위해 18명으로부터 얻은 272개의 홍채영상을 대상으로 실험을 수행하였다. 실험결과는 제시하고 있는 알고리즘이 성능과 신뢰도 측면에서 매우 우수함을 보여준다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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