International Journal of Fuzzy Logic and Intelligent Systems
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제2권3호
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pp.227-230
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2002
A new iris segmentation and recognition method is described. Combining a statistical classification and elastic boundary fitting, the iris is first segmented robustly and accurately. Once the iris is segmented, one-dimensional signals are computed in the iris and decomposed into multiple frequency bands. Each decomposed signal is approximated by a piecewise linear curve connecting a small set of node points. The node points represent features of each signal. The similarity measture between two iris images is the normalized cross-correlation coefficients between simplified signals.
In this paper, we propose an iris recognition system using Homogeneous Texture descriptor of MPEG-7 standard. The texture of iris is generally used in iris recognition system. We segment the pupil with Hough transform and the boundary of iris with it's gray level difference between the white of the eye. To extract Homogeneous Texture descriptor, this iris image is transformed into polar coordinates. The extracted descriptor is then compared with the reference in DB. If their distance is larger than threshold, they are recognized as different iris. Test results will show that Homogeneous Texture descriptor can be a good measure for iris recognition system.
Image feature extraction is one of the basic works for biometric analysis. This paper presents the novel concept of application of ridgelets for iris recognition systems. Ridgelet transforms are the combination of Radon transforms and Wavelet transforms. They are suitable for extracting the abundantly present textural data that is in an iris. The technique proposed here uses the ridgelets to form an iris signature and to represent the iris. This paper contributes towards creating an improved iris recognition system. There is a reduction in the feature vector size, which is 1X4 in size. The False Acceptance Rate (FAR) and False Rejection Rate (FRR) were also reduced and the accuracy increased. The proposed method also avoids the iris normalization process that is traditionally used in iris recognition systems. Experimental results indicate that the proposed method achieves an accuracy of 99.82%, 0.1309% FAR, and 0.0434% FRR.
This paper describes a new iris segmentation and recognition method, which is robust to noises. Combining statistical classification and elastic boundary fitting, the iris is first segmented. Then, the localized iris image is smoothed by a convolution with a Gaussian function, down-sampled by a factor of filtered with a Laplacian operator, and quantized using the Lloyd-Max method. Since the quantized output is sensitive to a small shift of the full-resolution iris image, the outputs of the Laplacian operator are computed for all space shifts. The quantized output with maximum entropy is selected as the final feature representation. An appropriate formulation of similarity measure is defined for the classification of the quantized output. Experimentally we showed that the proposed method produces superb performance in iris segmentation and recognition.
Although iris recognition verification is considered to be the safest method of biometric verification, studies have shown that iris features may be illegally used. To protect iris features and further improve the security of iris recognition and verification, this study applies the Gaussian and Laplacian mechanisms and to hide iris features by differentiating privacy. The efficiency of the algorithm and evaluation of the image quality by the image hashing algorithm are selected as indicators to evaluate these mechanisms. The experimental results indicate that the security of an iris image can be significantly improved using differential privacy protection.
홍채 인식은 고유한 홍채 패턴을 이용하여 신원을 확인하는 생체 인식 기술이다. 일반적으로 홍채인식에서 는 홍채 직경이 200 화소(pixel) 이상 되는 고해상도 홍채 영상을 사용하며, 이런 경우 인식률 감소 없이 정확한 홍채 인식 결과를 얻는다고 알려져 있다. 이를 위해 기존의 홍채 인식 시스템들은 줌렌즈 카메라를 사용하지만, 이러한 카메라는 홍채 인식기의 가격과 크기를 증가시키는 요인이 된다. 이러한 문제를 해결하기 위하여 본 연구에서는 줌렌즈 카메라의 사용 없이 저해상도로 취득된 홍채 영상에서의 인식 정확도를 향상할 수 있는 방법을 제안한다. 본 연구에서는 기존의 방법과 비교하여 다음과 같은 두 가지 장점을 갖는다. 첫째, 기존의 연구에서는 홍채 직경이 200 화소 이하인 저해상도 영상에서의 홍채 인식 성능 감소에 대한 정량적 분석이 진행된 바 없다. 본 연구에서는 홍채 영상의 초점 정도, 눈꺼풀 및 속눈썹 가림 정도의 영향을 배제하고, 홍채 영상의 크기 변화에 따른 인식율의 저하정도를 정량적으로 파악하였다. 둘째, 한 장의 저해상도 홍채 영상을 고해상도 영상으로 복원하기 위해 홍채 영역의 에지 방향에 따라 개별적으로 다르게 학습된 다중 다층 퍼셉트론을 적용함으로써, 복원된 영상에서의 인식 정확도를 향상시켰다. 원 영상대비 6%만큼의 크기로 축소한 저해상도 홍채 영상을 고해상도 영상으로 복원한 결과, 제안하는 방법에 의한 홍채 인식의 EER이 기존의 이중선형보간법에 의한 EER보다 0.133% (1.485% - 1.352%) 만큼 감소됨을 알 수 있었다.
홍채 인식은 동공의 확대, 축소 역할을 하는 홍채 근육의 무의 패턴을 이용하여 동일인 여부를 판별하는 연구 분야이다. 이러한 홍채 인식은 기존의 생체 인식(얼굴, 지문, 정맥 및 음석 인식 등)방법들에 비해 정확도가 상대적으로 높은 것으로 알려져 있으므로, 최근 고 수준의 정보 보안이 요구되는 분야에서 널리 사용되고 있다. 그런데 홍채 영역 내에 눈꺼풀,눈썹과 같은 다른 불필요한 정보가 포함되어 홍채 영역을 가리게 된다면 홍채 인식에서 오류가 발생할 확률도 증가하게 된다. 즉, 홍채 영역을 덮고 있는 눈꺼풀 및 눈썹을 홍채 패턴으로 취급하여 인식에 그대로 사용할 경우, 눈꺼풀과 눈썹의 위치가 변경되게 되면 그에 따라 홍채 코드 역시 바뀌게 되어 인식 오류도 증가하게 될 것이다. 이러한 문제점을 해결하기 위하여 이 논문에서는 피라미드 탐색 기반 포물선 가변 템플릿을 이용하여 눈꺼풀을 추출하였으며, 또한 눈썹 마스크를 이용하여 고속으로 눈썹 영역을 추출하였다. 실험 결과 본 논문에서 제안하는 눈꺼풀 및 눈썹 추출 알고리즘을 사용하지 않았을 때의 인식성능(EER)보다 제안하는 알고리즘을 사용했을 때의 인식 성능이 $0.3\%$ 향상되는 결과를 얻었다.
Objectives This study analyze the correlation between iris markings and the obesity level shown in body composition indices. And It quantitatively evaluates iris markings according to the level of obesity to improve a clinical application plan for the iris analysis. Methods This study analyzed the iris and body composition through the quantization of iris markings for 28 female patients. It calculated descriptive statistics by using SPSS 13.0 and investigated correlation coefficients of non-parametric Spearman in order to analyze the relation between iris markings and body composition indices. Results Considering the correlation between iris markings and body composition indices, an area of the pupil had a significant positive correlation with height and with fat-free amount such as body water, protein, and minerals. BMI showed significant positive correlations with the length of the autonomic nerve wreath and the ratio of the autonomic nerve wreath, and the area of the autonomic nerve wreath. Moreover, the number of lacunas in the pancrea area had a significant positive correlation with weight and BMI. Conclusions This study objectifies the quantification of iris markings to identify the correlation between iris markings and the level of obesity. The study results will be used as a basic data to make standards for the diagnosis of obesity, the treatment of related diseases, and the diagnosis of iris markings for prevention.
홍채인식은 홍채의 무늬 패턴 정보를 이용하는 생체인식 기술로 안정성, 보안성과 같은 특징을 가지고 있기 때문에 높은 보안을 요구하는 환경에 특히 적합하다. 최근 들어 홍채정보를 이용하여 출입통제, 정보보안등의 분야에 많이 활용되고 있다. 홍채 특징 추출시 크기, 조명, 회전에 무관한 홍채 특징을 추출하는 것이 바람직하다. 홍채크기 및 조명 문제는 전처리를 통해 쉽게 해결할 수 있지만 회전에 무관한 홍채 특징 추출은 여전히 문제가 된다. 본 논문에서는 회전 보정으로 인한 인식률 및 속도 저하를 개선하기 위해 Zernike 모멘트와 Daubechies Wavelet을 이용한 홍채인식 방법을 제안한다. 제안한 방법은 회전에 불변한 Zernike 모멘트의 통계적 특성을 이용하여 회전된 홍채에 대해서 1단계로 유사홍채를 분류함으로서 홍채인식에 필요한 시간을 단축하였고, 인식성능 역시 기존 방법과 대등함을 보였다. 따라서 제안한 방법이 대용량의 홍채 인식 시스템에 효과적인 적용이 가능함을 확인할 수 있었다.
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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