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.
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.
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.
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.
최근 대리수술(무면허의료행위)과 같이 환자의 안전을 위협하는 사건들이 언론에 보도되고 있다. 대리수술 방지를 위한 수술실 감시카메라 장치도입 등의 대안이 등장하고 있지만, 의료계의 거센 반발로 인해 시행되기에는 현실적인 어려움이 있다. 하지만 대리 수술과 같은 사건이 빈번히 발생함에 따라 의사에 대한 사회적 신뢰도가 추락하고 있다. 본 논문에서는 근거리 무선 통신 장치인 비콘(Beacon)과 생체인식 중 안전하고 신뢰할 수 있는 홍채인식을 결합한 의료진 신분 확인 시스템을 제안한다. 이 시스템은 블록체인 상에서 동작하도록 하여 신뢰성을 더한다. 이 시스템은 홍채인식을 통해 사용자 인증을 수행함으로써 1차적인 신분확인을 하고 비콘을 통해 의료진이 수술실에 있다는 것을 증명한다. 또한 백그라운드로 비콘 신호를 수신하고, 무작위 주기로 홍채인증을 수행하여 의료진이 초기 인증만 수행하고 수술실을 떠나는 경우를 방지함으로써 집도의에 대한 환자의 신뢰를 보장한다.
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 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.
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.
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.
최근 휴대폰에서 개인 정보 보안의 중요성이 대두되고 있으며, 이에 따라 생체인식 기능이 내장된 휴대폰에 관심이 집중되고 있다. 그러므로 본 논문에서는 휴대용 기기에 홍채인식기술을 적용하기 위한 방법을 제안한다 기존의 홍채 인식 알고리즘에서는 고 배율의 줌 렌즈(zoom lens)와 초점렌즈(focus lens)를 사용하여 홍채인식에 사용될 확대된 홍채영상을 획득하였다. 이와 같이 이 전에 휴대폰에 홍채인식기술을 적용하기 위해서는 줌 렌즈와 초점렌즈를 추가 장착하여야 했으며, 이는 가격 상승과 부피 증가의 문제를 발생시켰다. 그러나 최근 휴대폰의 멀티미디어 기기 융 복합 추세로 인해 휴대폰 내에 장착된 메가픽셀 카메라(Mega-pixel Camera)의 성능이 급속히 발전함에 따라, 고 배율의 줌 렌즈 및 초점렌즈(zoom & focus lens) 없이도 확대된 홍채영상의 획득이 가능하게 되었다. 즉, 메가 픽셀 카메라 폰을 사용하여 사용자로부터 원거리에서 취득한 얼굴영상에서의 홍채영역이 홍채인식을 수행하기 위한 충분한 픽셀정보를 가지게 되었다. 본 논문에서는 이러한 얼굴영상에서 각막에 반사된 조명 반사광을 기반으로 휴대폰에서의 홍채인식을 위한 고속 홍채검출 방법을 제안한다. 또한 눈, 카메라, 조명 모델을 기반으로 각막에 반사된 조명반사광의 밝기와 크기를 추정하는 이론적 배경을 제안하며, 입력영상에서 태양광의 존재 유무와 광학적으로 또는 피사체의 움직임에 의해 반사된 흐림 현상 (Optical & Motion blur)을 판별하기 위해 조명을 연속적으로 On/Off 시키는 방법을 제안한다. 실험결과, 삼성 SCH-S2300(150MHz의 ARM 9 CPU) 휴대폰에서 홍채 영역 추출 총 수행시간은 평균 65ms이었고, 홍채 검출 성공률은 태양광이 존재하지 않는 실내에서 99%, 태양광이 존재하는 실외에서 98.5%였다._{SSH}$ 전압이 약 1.1V 일 때까지 오류 없이 동작함을 관측하였다. 본 논문의 SRAM 스위칭 전력감소는 I/O의 bit width가 증가하면 더욱 더 중요해질 것으로 예상할 수 있다.어 자료 형태를 32.4%의 순으로 개발을 희망하였다. 다섯째, 주로 사용하는 웹 사이트는 가정과 교사나 교과 연구회에서 운영하는 사이트를 46.2%, 에듀넷이나 한국교육학술정보원(KERIS) 사이트는 30.8%가 활용하는 것으로 나타났다. 또한 학습 자료 개발은 제작 능력이 있는 가정과 교사들이 교과 연구회를 만들어 공동으로 제작 할 수 있기를 희망하고 있었다. 시대적인 변화와 교육 환경의 변화로 웹 콘텐츠 자료를 활용한 교수 학습 방법이 중요한 도구로 인식되고 있다. 특히 가정 교과는 일상생활에 필요한 기초적인 경험을 실생활과 접목시켜 종합적으로 다루는 교과이기 때문에 다양하고 창의적인 콘텐츠가 절실히 요구되는 실정이다. 본 연구의 결과들에서 제시한 여러 가지 사항들을 고려하여 웹 콘텐츠 자료 활용과 개발이 이루어진다면 보다 효율적인 교수 학습이 이루어질 것으로 기대된다.변연계통과 대뇌겉질 전체에 영향을 미칠 것으로 여겨지는데, 본 실험에서는 네 종류의 바닥핵들, 즉 꼬리핵, 줄무늬체바닥핵, 중격옆핵 및 중격핵과 관련된 신경연접들을 관찰하였으며, 그 결과를 문헌 고찰한 결과 변연계통과 줄무늬체계통이 앞뇌의 바닥에 있는 신경핵들에서 형태학적 교차연결을 통해 정서와 마음의 상태를 행동과 대응으로 표현하는 중요한 신경회로가 존재함을 제안하였다.腎臟組織)에서 더많이 발생되었다. 틸라피아의 신사구체(腎絲球體)는 담수(淡水)에서 10%o의 해수(海水)로 이주된지 14일(日) 이후에 신장(腎臟)에서 수축된 것으로 나타났다. 30%o의 해수(海水)에 적응(適應)된 틸라피아의 평균 신사구체(腎絲球體)의 면적은 담수(淡水)에 적응된 개체의 면적보다
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[게시일 2004년 10월 1일]
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