• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2005.05a
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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.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2001.04b
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• pp.535-537
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• 2001

본 논문에서는 홍채인식 시스템에서의 효율적으로 영상을 획득하기 위한 방법으로, 고정초점 카메라로부터 연속적으로 입력되는 복수 개의 영상 중 간결한 적합성 평가 과정을 통해 인식에 효율적으로 사용될 수 있는 영상을 선정하는 방법을 제안한다. CCD 카메라에 의해 영상을 자동으로 획득하기 위해서는 주어진 시간 내에 복수 개의 영상들을 입력받아 적절한 처리 과정을 수행하게 된다. 이 때 모든 입력 영상에 대해 인식 과정을 거치는 대신, 실시간의 영상 적합성 처리를 통해 동영상 프레임의 순위를 결정한 후 인식 시스템에 제공하는 방법을 사용한다. 이와 같은 과정을 통해 처리 시간의 단축과 동시에 인식기의 인식성능을 높일 수 있게 된다. 이를 위해 본 논문에서는 입력 영상의 화소 값 분포와 경계 값의 성분비를 이용하여 빠르고 쉽게 영상을 선정하는 기법을 제안한다.

• Proceedings of the KAIS Fall Conference
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• 2008.11a
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• pp.223-226
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• 2008

최근 사람의 생체정보를 이용하여 동일인 여부를 판별하는 생체인식에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 지금까지 인증이나 인식에 사용된 생체 정보로는 홍채, 지문, 망막, 음성, 얼굴 등이 있으며 그 중 홍채는 신뢰성이나 정확성 면에서 우수한 성능을 가진다. 홍채 인식은 다양한 환경하에서 홍채를 취득해야 하기 때문에 주변 환경에 민감할 수 밖에 없다. 특히 홍채의 회전으로 인한 홍채 무늬 패턴의 변화에 강인한 특징을 추출하는 것은 홍채 인식에 있어 매우 중요하다. 본 논문에서는 국부적 그래디언트 방향 히스토그램을 이용한 회전된 홍채의 특징 추출 방법을 제안하였다. 제안된 방법은 성능면에서 기존의 방법들과 비교하여 대등한 성능을 보여주는 것을 실험을 통해 확인하였다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2002.10d
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• pp.619-621
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• 2002

생체인식은 중요한 보안기슬로 대두되고 있다. 특히 홍채인식은 보안에 있어서 특징의 유일성과 시간의 변화에 따른 안정성이라는 큰 장점을 가지고 있다. 홍채 인식율을 높이기 위해서는 특징 추출의 대상이 되는 영상이 중요하다. 또한 검증 시간의 단축을 꾀하기 위해서는 데이터 용량을 줄이기 위한 방법을 고려해야 한다. 이 두가지 문제를 해결하기 위하여 본 논문에서는 기존연구와 달리 홍채의 특징이 많이 분포되어 있는 영역을 찾아내어 홍채영상의 일부만을 특징추출의 대상으로 사용하고자 한다. 추출된 일부 홍채에 고차 국소 자기 상관함수를 적용하여 크기와 색상의 변화에 무관한 특징을 추출하고, 미리 학습된 신경망에서 홍채인식을 위한 최적의 신경망 구조를 찾아내어 인식율을 높이는 방법을 제안한다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2007.10c
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• pp.455-458
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• 2007

생체 인식에 있어서 가장 높은 성능을 가진 것으로 알려진 홍채인식 시스템은 고도의 보안성을 요구하는 시스템에 적합하지만 높은 하드웨어 비용 때문에 널리 보급되고 있지는 못하고 있는 실정이다. 한편, 단초점 CMOS센서는 높은 하드웨어 비용을 보완할 수 있고 개인을 식별하기에 충분한 해상도를 제공한다. 본 논문에서는 단초점 센서를 사용하여 하드웨어 비용을 줄이고 홍채패턴의 코드화는 상용화된 제품에 사용되어 이미 안정적이라 평가받은 John G. Daugman 의 Gabor Wavelet Transform 을 기반으로 하여 홍채인식 시스템을 구현하고 이를 실생활에 적용할 수 있는 근태관리 시스템을 개발하였다.

• Proceedings of the IEEK Conference
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• 2006.06a
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• pp.875-876
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• 2006

In this paper, we propose a multimodal biometric embedded system. It is designed to support face, iris, fingerprint and vascular pattern recognition. We use a S3C2440A based on ARM926T core processor that is made in Samsung. The system has support various external device interfaces for multi biometric sensors, and RFID/Smart Card reader/writer. Additionally, it has a 6" LCD panel and numeric keypad for easy GUI. The embedded system offers useful environments to develop better biometric algorithms for stand alone biometric system and accelerator hardware modules for real time operation.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2002.11b
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• pp.969-972
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• 2002

본 논문에서는 생체측정학(Biometrics)중 홍채 패턴을 이용하여 개인 인증과 확인을 할 수 있는 알고리듬을 개발하고 구현하였다. 사람의 홍채는 태어날 때 한번 정해지면 평생 변화하지 않으며, 개개인 별로 모양이 모두 다른 것으로 알려져 있다. 이런, 홍채 특징을 이용하여, 본 논문에서는 홍채영상 취득 시 조명에 의한 밝기 변화에 불변하고, 회전에 불변한 DFT 계수를 이용하였으며, correlation 계수를 이용하여 유사도를 측정하였다. 또한 개개인을 대표할 수 있는 기준데이터(code book)를 만들어 실험하였다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2004.11a
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• pp.895-898
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• 2004

본 논문에서는 기존의 개인 식별 방법의 한계를 해결하는 대안으로 떠오르고 있는 생체인식 기술 중 인식률이 뛰어난 홍채인식 시스템에 대해 연구하고자 한다. 먼저 홍채인식 시스템의 구현을 위해 신호처리 분야에서 많이 사용되고 있는 wavelet 변환 중 Haar wavelet과 고차 국소 자기 상관 특징을 이용하여 홍채의 특징을 추출하여 특징벡터의 크기를 최소화 하였다. 또, 인식률을 높이기 위해 오류 역전파 학습 알고리즘을 이용하여 홍채패턴에 기반한 신원 확인 및 검증을 위한 개선된 방법을 제시하였다. 학습이 완료된 신경망에 대한 학습데이터와 테스트 데이터의 인식률을 실험한 결과 학습된 데이터는 평균 인식률 $97.4\%$, 테스트 데이터는 $95.5\%$의 인식률을 보였다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2002.11a
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• pp.759-762
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• 2002

생체 특징에 기초한 개인적인 및 인증 방법의 하나인 홍채의 패턴 인식에 있어서 전처리 기술은 사용자의 홍채 정보 손실로 인한 오인식을 최소로 하여야한다. 본 논문에서 전처리 기술 중 프리위트(Prewitt) 필터와 sobel 필터를 이용한 홍채의 인식률을 비교하고 전처리된 영상으로부터 추출된 특징값에 대해 저용량을 유지하면서 손실된 정보가 없고 실시간 처리가 요구되는 정보 보호를 위한 특징추출 방법 중 고차 국소 자동상관함수를 이용한 특징추출 방법을 제시하여 인식률을 향상시키는 방법을 제시하고자 한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2003.05a
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• pp.579-582
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• 2003

생체인식을 통한 개인 식별은 새로이 등장한 개념이 아니라 오래 전부터 사용되어왔으나 기존의 화상처리 방법으로는 불필요한 정보까지 포함하여 특징을 추출하여 많은 시간이 소용된다는 문제점이 있었다. 본 논문에서 적용한 고차 국소 자동 상관계수 특징 알고리즘을 이용하여 홍채병변 인식의 수렴속도를 빠르게 하는 신경망을 사용하였으며, 고차 국소 자동 상관계수 특징 알고리즘은 평균 32.5회때 수렴 평균 31.5회때 수렴하였고, 일반 BP 알고리즘은 평균 720.3회때 수렴함과 병변 추출면에서 훨씬 우수함을 보였다.