• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제17권2호
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• pp.31-40
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• 2012

홍채 인식은 홍채 패턴 정보를 이용하여 사람의 신원을 확인하는 생체 인식 기술이다. 이러한 홍채 인식 시스템에 있어 조명의 영향이나 동공의 크기, 머리의 기울어짐 등으로 인해 발생될 수 있는 홍채 패턴의 변화에 대해 무관한 특징을 추출하는 것은 중요한 과제이다. 본 논문에서는 Zernike Moment를 이용해 홍채의 회전에 강인한 홍채 인식 방법을 제안하였다. 빠르고 효과적인 인식을 위한 Zernike Moment를 선택하기 위해 전역 최적 차수를 이용하였고, 각각의 홍채 클래스와 매칭하기 위하여 국소 최적 차수를 사용 하였다. 제안된 방법은 특징 추출 및 특징 비교 시 회전에 대해 별도의 처리가 필요하지 않아 고속의 특징 추출 및 특징 비교가 가능하며 성능도 기존의 방법과 대등함을 실험을 통하여 확인하였다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제14권9호
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• pp.1125-1137
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• 2011

최근, 휴대성과 이동성이 뛰어난 모바일 단말기 환경에 홍채 인식 기술을 도입하여 신원을 확인하는 연구가 진행 되었는데, 이러한 모바일 홍채 인식 시스템은 취득된 홍채 영상 품질에 따라 인식률이 좌우된다. 홍채 영상은 취득 시 조명환경에 영향을 많이 받게 되는데, 기존의 시스템은 태양광이 없는 실내에서는 높은 인식률을 보이나, 실외 태양광 환경에서는 외부태양광이 홍채 영역에 투사되어 입력 영상 내에서 홍채 패턴의 그레이 레벨 변화, 고스트(Ghost region) 및 속눈썹 그림자(Eyelash shading region) 발생 등의 요인으로 인식 성능 저하를 초래하는 문제가 있었다. 이를 해결하기 위하여, 본 연구에서는 850nm 근적외선 조명과 850nm 대역 밴드 패스 필터를 장착한 홍채 카메라 시스템을 제안한다. 성능 평가를 위해 기존의 홍채 인식시스템과 제안하는 홍채 인식 시스템을 사용하여 실내 및 실외 태양광 환경에서 취득한 홍채 영상으로부터 홍채코드를 추출한 후 타인 수락률(False Acceptance Rate), 본인 거부율 (False Rejection Rate)을 통한 균등 에러율(EER, Equal Error Rate)을 측정하였다. 실험 결과 기존의 시스템 보다 제안하는 시스템의 EER이 실내 정면 조명일 때 약 0.96%, 실외 정면 조명일 때 약 4.94%, 실외 측면 조명일 때 약 9.24%, 실외 후면 조명일 때 약 7% 낮아지는 개선된 성능을 보였다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제18권2호
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• pp.169-174
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• 2008

최근 정보화 시대에 발맞추어 보안에 관한 중요성이 증가하고 있다. 따라서 지문, 장문, 서명, 홍채 인식과 같은 생체 인식시스템에 대한 관심이 급증하고 있고, 그 중에서 가장 신뢰성과 보안성에서 뛰어난 홍채 인식에 대한 연구가 활발히 진행중이다. 홍채 인식의 환한 연구는 많이 진행되어 왔지만 홍채 인식의 가장 큰 이슈는 홍채 영역 분할과 특징 추출로 할 수 있다. 본 논문에서는 곡선에 유연한 곡선 검출기를 이용하여 기존 원형 검출기가 갖는 문제점을 극복하고, 보다 정확한 홍채 영역 분할을 이루었다. 따라서 주변 환경의 변화에 신속히 대처할 수 있고, 기하학적인 경계 검출에 유용하다.

• 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.

• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국퍼지및지능시스템학회 2003년도 추계 학술대회 학술발표 논문집
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• pp.181-184
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• 2003

본 논문은 생체측정학(Biometrics)중 홍채의 패턴을 이용하는 것으로, 사람의 홍채는 태어날 때 한번 정해지면 평생 변화하지 않으며, 개개인별로 모양이 모두 다른 것으로 알려져 있다. 이에, 본 논문에서는 홍채영상 취득시 조명에 의한 동공의 크기 변화에 민감하지 않은 2차원의 홍채패턴을 취득하고, 2D Gabor 필터와 48개의 분할된 섹터로부터 특징값을 추출한다. 또한, 인식과정에서는 correlation 계수를 이용하여 서로 다른 홍채의 특징값에 대해 유사도를 측정하고 가장 큰 값을 갖는 사람을 찾게 되는데, 이때, 3개의 필터를 거쳐 얻어진 영상에 대해 최고의 값을 인식 대상자로 인정하므로 오인식 될 확률을 최소화 할 수 있다. 제안한 알고리듬의 유용성을 확인하기 위해 남성과 여성 대상자 10명의 왼쪽 눈에 대해 5회 촬영하여 데이터베이스 구축 후, 실험한 결과 90%이상의 높은 인식률을 얻음으로 제안한 알고리듬의 유용성을 확인할 수 있다.

• 한국통신학회논문지
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• 제34권3C호
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• pp.268-273
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• 2009

홍채 인식은 홍채 패턴 정보를 이용하여 사람의 신원을 확인하는 생체 인식 기술이다. 이러한 홍채 인식 시스템에 있어 조명의 영향이나 동공의 크기, 머리의 기울어짐 등으로 인해 발생될 수 있는 홍채 패턴의 변화에 대해 무관한 특징을 추출하는 것은 중요한 과제이다. 본 논문에서는 국부적 방향 히스토그램을 이용해 조명의 변화나 홍채의 회전에 강인한 홍채인식 방법을 제안하였다. 제안된 방법은 특징 추출 및 특징 비교 시 회전에 대해 별도의 처리가 필요하지 않아 고속의 특징 추출 및 특징 비교가 가능하며 성능도 기존의 방법과 대등함을 실험을 통하여 확인하였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2003년도 춘계학술발표논문집 (상)
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• pp.583-586
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• 2003

보안이 점점 큰 의미를 가지는 요즘, 생체정보를 개인 신분 확인수단으로 이용하려는 연구가 많이 이루어지고 있다 생체정보를 이용한 분야로는 얼굴 인식, 지문 인식, 정맥 인식, 홍채 인식 등이 있는데 그 중에서도 홍채는 패턴의 불변성과 개인의 정보로 이용될 수 있을 정도로 다양한 패턴 형태를 이루고 있다. 이러한 홍채를 이용하여 신분을 인식하기 위해서는 불필요한 영역은 배제하고 인식을 위한 특징만을 가지고 있는 영역을 정확히 찾는 것이 중요하다고 하겠다. 또한 인식 시간의 단축을 위해서 특징 데이터의 크기를 줄이기 위한 방법도 고려되어야 한다. 이 두 가지 문제를 해결하기 위하여 본 논문에서는 홍채의 특징이 가장 많이 분포되어 있는 영역을 찾기 위한 전처리 기법과 인식을 위한 신경망에서 인식시간을 단축하면서 인식률을 높일 수 있는 최적의 신경망 구조를 찾아내는 방법을 제안한다.

• 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.

• 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.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2005년도 춘계학술발표대회
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• pp.427-430
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• 2005

사람의 홍채는 태어날 때 한번 정해지면 평생 변화하지 않는 특성을 가지고 있으며, 개개인별로 모양이 모두 다른 것으로 알려져 있다. 이에, 본 논문에서는 홍채영상 취득시 조명에 의한 동공의 크기 변화에 민감하지 않은 2차원의 홍채패턴을 취득하여, 2D Gabor Wavelet과 Fuzzy LDA를 이용하여 특징 벡터를 추출한다. 인식과정에서는 correlation 계수를 이용하여 서로 다른 홍채의 특징 값에 대해 유사도를 측정하고 유사도가 가장 큰 대상을 찾게 된다. 이때, 4개 방향의 Gabor Wavelet을 거쳐 얻어진 영상에 대해 최고의 값을 인식 대상자로 인정하므로 오 인식 될 확률을 최소화 할 수 있다. 제안한 알고리듬의 유용성을 확인하기 위해 대상자 50명에 대하여 각각 6회씩 촬영한 두 가지 데이터베이스(CASIA, CBNU)를 이용하였으며, 실험 결과 90% 이상의 높은 인식률을 얻었다.