본 논문은 scale-space filtering을 이용한 홍채인식 알고리즘으로 추출한 홍채코드의 크기별 인식성능을 분석한 것이다. 전처리 과정을 통하여 홍채 이미지를 생성하고 scale-space filtering을 이용하여 특징을 추출하고 16가지 크기의 코드를 생성하였다. 생성된 코드는 Hamming Distance를 이용한 정합 방법으로 FAR과 FRR을 구하여 코드별 성능을 비교하였다. 모든 코드가 동일인과 타인 집단 사이에 겹치는 부분이 적어 제안한 알고리즘의 우수성이 입증 되었으며, 실제로 구현 하였을 때의 사용의 편리성을 중심으로 홍채 코드의 크기별 성능을 분석 하였다. 상용화를 고려하여 신뢰성이 높으며, 오거부로 인한 사용자의 불편을 줄일 수 있는 홍채인식 시스템에 적합한 홍채코드도 제시하였다.
눈의 홍채는 사람마다 독특한 문양을 갖고 있다. 홍채를 이용한 인식 시스템은 지문 인식 시스템보다 신뢰성이 더 높은 것으로 평가되고 있다. 본 논문은 비밀번호나 도장을 사용하지 않고도 간단히 눈동자만으로 신원을 확인할 수 있는 신분 인식 시스템을 개발하고자 하는 것이다. 홍채 인식 알고리즘은 우선 영상에서 홍채부분을 인식 분리한다. 홍채 영상이 구해지면 특이 성질들을 추출하게 된다. 특이 성질들은 웨이블렛 변환을 이용하여 구한다. 영상에서 대역별 공간별 특징이 추출되면 홍채 코드가 만들어진다. 만들어진 코드는 수정된 CPN 신경망에 입력되어 신원을 확인하게 된다. 웨이블렛 변환의 특성을 이용하여 대역별로 코드를 작성한다면 이를 이용한 인식도 저주파 대역에서 고주파 대역의 방향으로 계층적으로 수행할 수 있다. 이는 인식 시간을 최대한 단축할 수 있게 할 것이다.
Objectives : The purpose of this study is to report the relationship between iridological constitution and interleukin 1 beta (IL-1 $\beta$) gene polymorphism. Methods : Iris constitution were diagnosed by automatic Iris analysis system, Bexel Irina(Korea). The blood was stored at - $20^{\circ}$... until it was ready to be extracted. The genomic DNA was extracted by inorganic procedure. The concentration of DNA was estimated by absorbance at 260 nm. The interleukin-1 beta (IL-1 $\beta$) gene polymorphism was detected by PCR amplification. Results & Conclusions : The author classified 166 individuals according to Iris constitution, and determined IL-1 $\beta$ genotype. The frequencies of Iris constitutions as follows : neurogenic type, 41 (24.7%); abdominal connective tissue weakness type, 53(31.9%); cardio-renal connective tissue weakness type, 50 (30.1%); the others type, 22 (13.3%). Especially, the frequency of abdominal connective tissue weakness type was significantly higher in err genotype than in the remaining constitutions. As a result, The author demonstrated the association among IL-1 $\beta$ genotype, IBD and Iris constitution.
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.
홍채인식은 홍채의 무의 패턴 정보를 이용하여 동일인 여부를 판별하는 생체인식 기술이다. 최근 들어 홍채 정보를 이용하여 출입통제, 정보보안등의 분야에 많이 활용되고 있다. 하지만 홍채 특징 추출 시 복잡한 연산을 수행한다. 이로 인하여 실시간 홍채인식을 위해서는 고사양의 하드웨어가 수반된다. 본 논문에서는 저사양의 임베디드 환경에 적합한 국부적 그래디언트 히스토그램을 이용한 홍채 특징 추출 방법을 사용하여 임베디드 시스템을 구현하였다. 실험에서 기존의 홍채 특징 추출 방식과 비교하여 특징 추출 속도는 더 빠르면서 대등한 성능을 보여주는 것을 확인 할 수 있으며, 회전에도 강인한 특성을 보였다.
International Journal of Fuzzy Logic and Intelligent Systems
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제4권3호
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pp.322-326
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2004
This paper describes a new iris recognition method based on a shift-invariant wavelet sub-images. For the feature representation, we first preprocess an iris image for the compensation of the variation of the iris and for the easy implementation of the wavelet transform. Then, we decompose the preprocessed iris image into multiple subband images using a shift-invariant wavelet transform. For feature representation, we select a set of subband images, which have rich information for the classification of various iris patterns and robust to noises. In order to reduce the size of the feature vector, we quantize. each pixel of subband images using the Lloyd-Max quantization method Each feature element is represented by one of quantization levels, and a set of these feature element is the feature vector. When the quantization is very coarse, the quantized level does not have much information about the image pixel value. Therefore, we define a new similarity measure based on mutual information between two features. With this similarity measure, the size of the feature vector can be reduced without much degradation of performance. Experimentally, we show that the proposed method produced superb performance in iris recognition.
With the application and promotion of biometric technology, biometrics has become more and more important to identity authentication. In order to ensure the privacy of the user, the biometrics cannot be stored or manipulated in plaintext. Aiming at this problem, this paper analyzes and summarizes the scheme and performance of the existing biometric authentication system, and proposes an iris-based ciphertext authentication system based on fully homomorphic encryption using the FV scheme. The implementation of the system is partly powered by Microsoft's SEAL (Simple Encrypted Arithmetic Library). The entire system can complete iris authentication without decrypting the iris feature template, and the database stores the homomorphic ciphertext of the iris feature template. Thus, there is no need to worry about the leakage of the iris feature template. At the same time, the system does not require a trusted center for authentication, and the authentication is completed on the server side directly using the one-time MAC authentication method. Tests have shown that when the system adopts an iris algorithm with a low depth of calculation circuit such as the Hamming distance comparison algorithm, it has good performance, which basically meets the requirements of real application scenarios.
본 논문은 스마트폰 영상의 실시간 눈동자 검출에서 허프 원 변환 연산의 연산량 축소를 통한 속도 및 검출율 개선 방법을 제안한다. 눈동자를 검출하기 위해서는 입력 영상에서 얼굴과 눈을 검출하고, 눈 영역의 크기에 따라 눈동자의 크기가 변하는 것을 방지하기 위해 일정크기로 눈 영역을 정규화하며, 다양한 조명환경에서 눈동자가 검출이 가능하도록 히스토그램 평활화를 실시하고, 눈의 양쪽 끝점간의 거리를 구하여 영상에서의 실제 눈동자의 크기를 포함할 수 있는 최소한의 눈동자 크기 범위를 계산하여 허프 원 변환에 적용함으로써 연산량을 최소화 하였다. 제안한 방법을 밝은 조명과 어두운 조명에서 실험한 결과 기존 방법들과 비교하여 눈동자 검출 속도는 40% 이상, 검출율은 14% 이상 향상된 것을 보였다.
본 연구는 절화 아이리스의 노화와 절화수명에 미치는 에틸렌의 영향과 이러한 에틸렌의 작용을 억제할 수 있는 STS 전처리의 효과에 대하여 알아보고자 수행하였다. 아이리스는 1 mM STS 용액에 30분간 전처리한 후 0, $3mL{\cdot}L^{-1}$ 의 에틸렌에 24시간 노출시켰다. 봉오리 상태에서 절화 아이리스의 절화수명은 STS 전처리후 에틸렌에 노출된 것은 4.2일, 에틸렌에 노출되지 않았던 꽃은 4.6일 이었다. 반개화 상태에 수확한 아이리스의 절화수명은 STS 전처리에서 길었다. 그러나 에틸렌 노출에 의해서는 수명이 영향을 받지 않았다. 그러므로 절화 아이리스는 외생 에틸렌에 민감하지 않음을 알 수 있었다. 봉오리 상태에서 수확한 절화는 완전한 개화가 유도되지 않고 노화가 일어나는 경우가 많으므로 어느 정도 개화가 진전된 꽃을 수확하는 것이 필요한 것으로 판단되었다.
현재 사용되고 있는 홍채 카메라는 고가이며 사용적인 부분에서 제한점을 많이 가지고 있다. 기존 홍채 카메라는 새롭게 개발된 소프트웨어와의 연동에 불편함을 가지고 있고, 홍채 촬영 시 발생하는 빛 반사는 의료용으로 사용하기에 부적합하다는 문제점을 갖는다. 따라서 기존 카메라를 이용해 스스로 이미지 촬영을 위해서는 활용이 불가능한 상태이다. 본 논문에서는 스스로 홍채 촬영이 가능하면서 우리의 관심영역을 잘 볼 수 있도록 홍채카메라를 새롭게 구성한다. IoT 디바이스를 이용해 누구나 손쉽게 안경형 홍채카메라를 착용하고 영상을 획득할 수 있으며 획득된 영상은 홍채 분석 프로그램과 연동되어 유전적 약한 부분을 판독해 주는데 활용하고자 한다. 제안된 홍채 카메라 모듈은 영상 촬영시 빛 반사, 흔들림 및 정확한 초점을 자동으로 제공해주기 때문에 영상분석의 정확도를 91.49%까지 높여주고, 정확한 영상입력으로 인해 하나의 이미지 처리시간이 0.007ms로 빠르게 실행됨을 실험을 통해 증명하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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