• 정보보호학회지
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• 제16권3호
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• pp.49-54
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• 2006

임베디드 시스템 환경에서 실시간으로 얼굴, 그리고 홍채, 지문 등의 생체인식을 위한 시스템 구현을 위해서는 전용의 칩셋이 필요하다. 본 연구에서는 생체인식 알고리즘을 소프트웨어로 구현 및 검증한 후 임베디드 시스템에서 성능을 시험하여 실시간 처리를 어렵게 하는 각 생체인식 알고리즘의 많은 계산량을 요구하는 부분을 선별하여 하드웨어로 구현하도록 설계하였다. 따라서 각 생체인식 알고리즘은 소프트웨어와 하드웨어 부분으로 나누어져 구현되며, 이들의 효율적인 연동에 의해 다중 생체인식 시스템의 실시간 처리는 가능하게 된다. 칩셋으로 구현되는 부분은 얼굴인식의 얼굴 검출을 위한 Adaboost 알고리즘이 구현되며, 홍채인식인 경우 홍채의 외부/내부 경계 구하기 및 극좌표 알고리즘이 구현되고, 지문인식의 경우에는 지문 맵 정보 도출 알고리즘 부분이 구현된다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제5권5호
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• pp.59-64
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• 2005

홍채 인식은 판별인자가 지문에 비해 매우 높은 정확도를 갖는다. 홍채의 주름을 주파수로 바꾸는 과정을 통해 짧은 시간 내에 인식 가능하며 살아있는 사람의 흥채는 미세한 떨림이 있기 때문에 도용이 거의 불가능하다. 하지만 홍채의 영상은 시간이 지나 인체의 변화에 따라 홍채가 변화될 경우 기존의 흥채를 이용한 신원 확인시스템은 오인식할 수 있다는 문제점이 발생할 수 있다. 본 논문에서는 신원확인 시스템에서 생체 인식을 위한 RIAA(Renewable Iris Authentication Algorithm) 알고리즘을 제안하고 구현하였다. 이 알고리즘은 신원 확인을 위한 홍채 인식 방법에 관한 것으로서, 홍채를 일정층상의 측면에서 단층 촬영할 때 나타나는 등고선 즉, 돌출 혹은 침강 면의 경계선을 근거로 홍채코드를 생성하여 원본과 비교하게 함으로서 개인의 신원을 확인하도록 하는 홍채 인식방법에 관한 것이다.

• 정보처리학회논문지B
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• 제12B권3호
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• pp.233-238
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• 2005

고 수준의 정보 보안이 요구되는 분야에서 최근 많이 사용되고 있는 홍채 인식 알고리즘에서는 홍채 근육의 무의 패턴을 이용하여 고유한 홍채 코드를 생성하고, 이를 이용하여 동일인인지 여부를 판별하게 된다. 그런데 홍채 영역의 위치에 다른 불필요한 정보가 포함되어 홍채 영역을 가리게 된다면, 홍채 인식에서 오류가 발생할 확률도 증가하게 된다. 그 불필요한 정보 중에 대표적인 것이 속눈썹이다. 홍채 영역을 덮고 있는 속눈썹을 홍채 패턴으로 취급하여 인식에 그대로 사용할 경우, 속눈썹의 위치가 변경되게 되면 그에 따라 홍채 코드 역시 바뀌게 되어 인식 오류도 증가하게 될 것이다. 이러한 문제점을 해결하기 위하여 이 논문에서는 마스크 기반으로 속눈썹을 추출함으로써 정확한 홍채 영역을 검출하고, 이를 이용하여 홍채 인식의 성능을 향상시키는 방법을 제안하고자 한다. 실험 결과 본 논문에서 제안하는 속눈썹 추출 알고리즘을 사용하지 않았을 때의 인식성능(EER)보다 제안하는 알고리즘을 사용했을 때의 인식 성능이 $0.18\%$ 향상되는 결과를 얻었다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2006년도 가을 학술발표논문집 Vol.33 No.2 (B)
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• pp.505-508
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• 2006

홍채인식 시스템은 홍채영역 검출, 홍채특징 코드 생성, 그리고 홍채코드 비교 판단의 과정으로 이루어져 있다. 기존의 논문이나 연구들의 대부분은 앞에서 나열한 홍채인식 시스템의 과정의 일부만을 수정하여 성능개선, 즉 인식속도 향상과 인식률 향상 등을 꾀하였다. 이에 반해, 본 논문에서는 홍채인식 과정 전체의 개선을 통하여, 획기적으로 홍채인식 시간을 단축시키는 홍채인식 방법을 제안 하였다. Hough Transform과 Vertical & Horizontal Histogram을 사용한 홍채영역 검출, gradient를 사용한 홍채코드 생성, 그리고 variance를 이용하는 홍채코드의 비교와 판단 과정을 빠르고 단순한 알고리즘으로 구성하여, 홍채인식 속도를 개선하였다. 본 논문에서 제안한 홍채인식 시스템의 성능을 실험한 결과, mobile 환경에서 실시간으로 사용 할 수 있는 속도와 기존 홍채인식 시스템과 비슷한 홍채인식률을 나타내었다.

• 한국정보보호학회:학술대회논문집
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• 한국정보보호학회 2003년도 하계학술대회논문집
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• pp.110-112
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• 2003

사람은 각각의 개인마다 전적으로 구분되는 생물학적인 고유한 특징을 가지고 있다. 유전자 형질, 지문, 목소리, 얼굴의 생김새, 눈동자의 홍채 등이 그러한 특징들이며, 이러한 개개인의 생물학적 고유성을 이용하여 자동으로 그 사람의 신원을 인식하는 시스템은 높은 신뢰도와 편리성 때문에 많은 연구가 되어왔고 현재 다양한 곳에서 실제 적용을 하여 사용되고 있다. 본 논문에서는 생체인식 시스템 중에서도 높은 신뢰도를 자랑하고 있는 홍채인식과 웨이블릿 변환을 이용한 홍채 코드 생성과정을 다루어 보았다. 화상처리 알고리즘과 최근 신호처리의 분야에서 많이 사용되고 있는 웨이블릿 변환을 중점으로 서술했으며 웨이블릿 변환을 응용한 여러 가지 인식 알고리즘의 적용을 개발 목표로 삼았다. 실제 홍채인식 시스템은 높은 보안을 필요로 하는 곳에 적용되어 상용화가 되어있고 많은 자료들이 공개가 되어 이미지 처리를 공부하는 사람들에게 좋은 아이템이라 생각한다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2004년도 봄 학술발표논문집 Vol.31 No.1 (B)
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• pp.826-828
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• 2004

홍채인식 시스템은 영상획득, 전처리, 특징 추출, 패턴 정합의 단계로 이루어져 있다. 이 중 특징 추출은 특징 차원의 감소뿐만 아니라 분류 정착도의 증가를 위한 필수적인 과정이다. 본 논문에서는 특징을 추출하는데 있어서, 홍채데이타에 웨이블렛 변환의 다해상도 분석 기법을 시도하여 일정 영역을 추출한 후, 그 영역에 유전자 알고리즘(Genetic Algorithm)을 적용하여 가장 분별력 있는 특징들만을 추출 및 사용하는 홍채인식 시스템을 제안한다. 유전자 알고리즘의 선택연산자로는 적응도 비례 방식과 전역 엘리트 방식을 사용하였으며, 적합도 함수로는 Gaussian Kernel을 사용하는 Support Vector Machine(SVM)을 사용하였다. 본 시스템을 통해 나온 최적의 특징집합을 이용한 SVM분류기로 인식률을 알아본 결과 웨이블렛만을 사용했을 때 보다 대략 1.5%정도 더 좋은 인식률을 얻을 수 있었다.

• 전자공학회지
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• 제33권1호
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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.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2003년도 추계학술발표논문집 (상)
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• pp.309-312
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• 2003

홍채 인식 시스템의 성능 향상을 위해서는 전처리 단계에서 위조된 데이터나 잡음이 섞인 데이터를 걸러내는 과정이 매우 중요하다. 이 논문에서는 먼저, 효율적인 홍채 인식 시스템을 위한 두 단계의 눈 영상 검사 알고리즘을 제안한다. 알고리즘에서는 동공 반지름과 눈꺼풀 움직임 변화량의 상관계수(coefficient)를 이용해 위조된 데이터를 찾아낸다. 다음으로 양쪽 눈의 홍채 영상을 합쳐서 만들어진 홍채 데이터를 사용한 성능 향상을 실험한다. 특징 추출에는 wavelet transform을, 인식에는 SVM을 사용하였다. 이러한 전처리 과정과 인식 알고리즘을 통해서 전체적인 시스템의 정확률을 향상시킬 수 있다.

• 대한전자공학회논문지SP
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• 제44권1호
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• pp.94-104
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• 2007

홍채 인식은 홍채 패턴 정보를 이용하여 사람의 신원을 확인하는 생체 인식 기술이다. 일반적인 홍채 인식 시스템에서 취득된 홍채 영상에는 홍채 패턴 정보를 가리는 눈꺼풀이 포함된다. 이러한 눈꺼풀은 홍채 인식의 성능을 저하시키는 요소이다. 따라서 본 논문에서는 홍채인식의 정확성을 향상시키기 위해 눈꺼풀 검출 알고리즘을 제안한다. 본 연구는 기존의 방법에 비해 다음과 같은 세 가지 차별성과 장점을 가지고 있다. 첫 번째, 눈꺼풀 검출에 문제가 되는 속눈썹과 조명 반사광(specular reflection)을 기존의 방법에 의해 검출한 후에, 선형 보간법(interpolation)을 이용하여 제거하는 방법을 제안함으로써 눈꺼풀 추출의 정확도를 향상하였다. 두 번째, 기존의 알고리즘은 눈꺼풀 후보점을 추출하기 위해 홍채의 넓은 부분을 탐색하므로 영상잡음이나 홍채 패턴 등에 의해 눈꺼풀을 잘못 추출하는 경우가 많았다. 이러한 문제를 해결하기 위하여 본 논문에서는 검출된 홍채의 외곽경계 정보에 의해 초기 눈꺼풀 탐색 영역을 결정하고, 마스크 기법을 이용하여 눈꺼풀 후보점들을 추출함으로써 눈꺼풀 추출 에러를 감소시켰다. 세 번째, 기존의 알고리즘들은 포물선 방정식에 의해 눈꺼풀 영역을 검출하지만, 사용자의 눈의 회전을 고려하지 않았기 때문에 많은 에러가 발생되었다. 따라서 제안하는 알고리즘은 눈의 회전을 고려한 회전된 포물선 방정식을 이용한 허프 변환(Hough transform)을 통해 눈꺼풀을 검출함으로써 이러한 에러 발생을 감소시켰다. CASIA 데이터베이스의 홍채 영상을 사용하여 제안하는 눈꺼풀 검출 알고리즘을 실험한 결과, 위 눈꺼풀의 검출 정확도는 90.82%, 아래 눈꺼풀의 검출 정확도는 96.47%였다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제21권1호
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• pp.107-114
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• 2017

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.