본 논문에서는 개인 식별을 위하여 복수 해상도 구조를 제시하였고 이 방법으로 구순문 인식을 구현하였다. 구순문 인식은 지문, 음성 패턴, 홍채 패턴과 얼굴 인식과 같은 신체적 특징에 비하여 상대적으로 연구가 많이 이루어지지 않은 신체적 특징이다. 구순문은 CCD 카메라를 이용할 경우 홍채나 얼굴 패턴 같은 다른 특징 요소와 연결하여 인식 시스템을 구축할 수 있는 장점을 가지고 있다. 구순문 인식을 위해 pattern kernels를 이용한 새로운 방법을 제시하였다. Pattern kernels는 여러 개의 local lip print mask들로 구성된 함수이며, lip print의 정보를 디지털 데이터로 전환시켜 준다. 복수 해상도를 가지는 인식 시스템은 단일 해상도의 시스템보다 더욱 신뢰적이며 인식률도 높다.
본 연구는 고해상도 카메라를 통해 얻은 이미지에서 지문과 홍채와 같은 생체인식 정보가 쉽게 노출되고, 생체인식 정보가 담긴 이미지가 SNS 를 통해 유출되어 악용될 가능성을 고려해 이를 방지하는 기술을 제시한다. 이 기술은 컴퓨터 비전을 기반으로 한 프로그래밍 라이브러리인 OpenCV를 사용하여 이미지에서 지문과 홍채 영역에 Blur 처리를 하는 알고리즘을 활용한 생체인식 정보의 노출 방지 시스템을 제시한다.
최근 개인용 컴퓨터의 보급율 증가, 인터넷 등 통신망 기술의 발달로 인해 인터넷 뱅킹, 전자상거래 등의 분야가 활성화되고 있고, 그에 따른 정보 보호 및 보안에 대한 중요성이 크게 증가하고 있다. 현재 많은 부분에서 활용되는 인증 방식은 분실, 타인 도용 및 해킹 등의 유출로 인한 많은 문제점을 야기시키고 있다. 그래서 본 연구에서는 유출가능성이 없는 개인 생체특징 중 홍채정보에 기반한 마우스를 활용하여 사용자의 인증여부를 판단할 수 있는 인증시스템을 제안하였다. 이 시스템은 홍채정보를 획득하기 위해 일반적으로 사용되고 있는 마우스에 CCD카메라, 조명 장치 등을 장착하였고, 획득된 영상정보를 처리하여 사용자의 인증 여부를 판단한다. 이는 개인용 컴퓨터 사용자들이 별도로 고가의 생체인식을 위한 장비를 마련할 필요성이 없고, 간편하고, 편리하게 저렴한 비용을 가지고 사용자 인증 시스템으로 활용할 수 있는 이점을 갖는다.
최근 급격히 발전한 휴대폰은 다양한 기능을 가지고 있다. 그 중 디지털 카메라의 기능을 겸비한 휴대폰은 디지털 카메라의 판매량을 앞서고 있고, 메가픽셀의 고화소 디카폰의 개발로 대중화가 더욱 가속화되고 있다. 카메라폰을 응용한 연구분야로는 생체인식기술을 적용할 수 있으며, 본 논문은 제약이 많은 휴대폰 환경에서 홍채인식기술을 적용하기 위한 휴대폰 카메라로 취득된 얼굴영상에서의 눈 영역을 검출하는 방법을 제안한다. 얼굴영상에서 눈은 피부나 머리카락보다 빛에 대한 반사율이 높아 각막에 specular reflection이 생기게 되고, 동공은 눈의 다른 지역에 비해 흑화소가 많다는 특징을 가지고 있다. 이러한 두 가지 특징을 이용하여 동공 후보 영역을 선정하였고, 선정된 이진영상에서 수평 프로파일과 수직 프로파일을 적용하여 동공 후보 영역을 줄이면서 동공의 중심 위치를 검출한다. 본 연구는 휴대폰 환경을 고려하였기 때문에 최소한의 메모리 사용과 적은 연산량을 목표로 하여 눈의 위치를 검출 한다. 실험 결과, 입력 영상 내에 일정크기의 동공영역이 존재할 경우 높은 눈 영역 추출 성공률을 보이며, 본 연구에서 제안한 알고리즘을 실제 휴대폰에서 수행한 결과 평균571.6ms의 시간이 소요됨을 알 수 있었다.
This paper describes a system of detecting multi-views faces and estimating their face poses in an omni-directional camera environment for non-intrusive iris recognition. The paper is divided into two parts; First, moving region is identified by using difference-image information. Then this region is analyzed with face-color information to find the face candidate region. Second part is applying PCA (Principal Component Analysis) to detect multi-view faces, to estimate face pose.
본 논문은 Smart Card의 일종인 비 접촉 IC 카드의 내부 데이터를 사용하여, 생체인식 요소인 홍채폐턴을 이용한 사용자 인증 시스템의 인증률 향상을 도모한 연구이다. 먼저, CCD 카메라로 입력 받은 안구영상에서 홍채영역을 추출하고, GHA(Generalized Hebbian Algorithm)웨이트를 이용하여 PCA(Principal Component Analysis) Coefficient를 Smart Card 내부에 저장한다. 사용자 인증시에는 실시간으로 입력되는 사용자의 생체 인식 정보와 카드 내부의 사용자 생체 인식 정보를 비교하여, 동일한 경우에 그 인식 정보를 SVM(Support Vector Machine)을 사용하여 분류하였다. 본 논문에서는 실시간 테스트 실험 결과 이전에 개발된 시스템보다 사용자의 인증률이 우수해 짐을 보였다.
목적: 국소다한증 환자의 홍채진단을 사용한 변증 및 한의 치료에 대한 연구 방법: 국소다한증을 호소하여 내원한 환자에게 한의학 기본 진단법인 사진법을 사용하여 태음인임을 진단하였다. 그리고 카메라를 사용하여 홍채를 촬영하였고, 얻어진 이미지에서 교감신경항진과 관련된 표지인 권축륜의 선명하고 굵은 모습과 다수의 신경긴장선이 존재하는 모습을 통해 교감신경이 항진되어 있음을 확인하였다. 태음인 체질방을 기본으로 교감신경 항진을 조절하는 약재를 가미한 한약처방을 1개월간 복용하도록 하였다. 결과: 다양한 치료에도 호전되지 않던 30년 가까이 된 수족 다한증이 한약치료를 통해 복약 4일차부터 감소하기 시작하여 6주 만에 치료 시작 전과 비교하여 80% 호전되었다. 결론: 만성적이고 다양한 치료에도 반응하지 않던 수족 다한증에 한약 치료가 효과적일 수 있음을 이번 연구를 통해 보고한다.
바이오메트릭스의 여러 가지 기술 중에서 얼굴인식은 지문인식, 손금인식, 홍채인식 등과는 달리 신체의 일부를 접촉시키지 않고도 원거리에 설치된 카메라를 통해 사람을 확인할 수 있는 장점을 가지고 있다. 그러나 얼굴인식은 조명변화, 표정변화 둥의 다양한 환경변화에 대단히 민감하게 반응하므로 얼굴의 특징 영역에 대한 정확한 추출이 반드시 선행되어야 한다. 얼굴의 주요 특징인 눈, 코, 입, 눈썹은 자세와 표정 그리고 생김새에 따라 다양한 위치, 크기, 형태를 가질 수 있다. 본 연구에서는 변화하는 특징 영역과 특징 점을 정확히 추출하기 위하여 얼굴을 9가지 방향으로 분류하고, 각 분류된 방향에서 특징 영역을 통계적인 형태에 따라 다시 2차로 분류하여, 각각의 형태에 대한 표준 템플릿을 생성하여 검출하는 방법을 제안한다.
개인 인증을 위한 바이오인식 방법으로 홍채, 지문, 정맥 인식 등이 널리 사용되고 있다. 하지만 별도의 센서가 필요한 방법들이므로 스마트폰에서 활용하기에 적절하지 않다. 본 논문에서는 엄지손가락 특징을 이용한 새로운 바이오 인식방법을 제안한다. 엄지손가락을 이용한 바이오 인식 방법은 손가락을 촬영하여 영상정보를 획득하는 단계, 영상의 크기와 방향, 밝기를 정규화 하는 단계, 영상 정보로부터 손가락 경계, 손톱 모양, 마디 주름 등의 특징을 검출하는 단계를 포함한다. 제안하는 방법은 카메라가 장착된 스마트기기에서 별도의 센서 추가 없이 개인 인증을 위한 방법으로 활용될 수 있을 것으로 기대된다.
과거 흔히 사용되던 보안시스템은 단순한 숫자 비밀번호를 이용한 방법이다. 이를 보완하기 위해 생체정보를 사용하는 보안시스템이 나왔지만, 생체정보의 일부분을 이용한 방법이 대부분이고 사용 장소 역시 국한적이다. 이는 도용 및 도난에 노출되어 매우 낮은 신용도를 갖게 되고, 개인정보 유출 같은 2차 범죄로 이어지고 있다. 이러한 이유에서 개인의 고유한 생체정보를 이용한 보안시스템의 개발이 필요하다. 따라서 본 논문에서는 입력된 얼굴영상과 홍채 분석을 사용한 보안시스템을 제안한다. 제안시스템에서 영상분석시 얼굴의 특징점 뿐만 아니라 홍채의 특징을 구하여 특정 인물을 식별한다. 출입구에서 RFID태그를 사용하여 대상을 인증한 후, 카메라를 통하여 획득한 사용자 이미지로부터 특징 정보를 추출하고 시스템에 등록된 정보와 유사도를 비교하여 최종 인증한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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