• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2004년도 학술대회 논문집 정보 및 제어부문
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• pp.181-183
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• 2004

In this paper, We proposed an algorithm which extraction iris region from 2D image. Our method is composed of three parts : internal boundary defection and external boundary detection. Since eyelid and eyelash cover part of the boundary and the size of iris changes continuously, it is difficult to extract iris region accurately. For the interior and exterior boundary detection, we used partial differentiation of histogram. Performance of the proposed algorithm is tested and evaluated using 360 iris image samples.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제10권4호
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• pp.1904-1926
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• 2016

Iris recognition for biometric personnel identification has gained much interest owing to the increasing concern with security today. The image quality plays a major role in the performance of iris recognition systems. When capturing an iris image under uncontrolled conditions and dealing with non-cooperative people, the chance of getting non-ideal images is very high owing to poor focus, off-angle, noise, motion blur, occlusion of eyelashes and eyelids, and wearing glasses. In order to improve the accuracy of iris recognition while dealing with non-ideal iris images, we propose a novel algorithm that improves the quality of degraded iris images. First, the iris image is localized properly to obtain accurate iris boundary detection, and then the iris image is normalized to obtain a fixed size. Second, the valid region (iris region) is extracted from the segmented iris image to obtain only the iris region. Third, to get a well-distributed texture image, bilinear interpolation is used on the segmented valid iris gray image. Using contrast-limited adaptive histogram equalization (CLAHE) enhances the low contrast of the resulting interpolated image. The results of CLAHE are further improved by stretching the maximum and minimum values to 0-255 by using histogram-stretching technique. The gray texture information is extracted by 1D Gabor filters while the Hamming distance technique is chosen as a metric for recognition. The NICE-II training dataset taken from UBRIS.v2 was used for the experiment. Results of the proposed method outperformed other methods in terms of equal error rate (EER).

• 대한전자공학회논문지SP
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• 제44권3호
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• pp.48-60
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• 2007

기존의 연구에서는 홍채 특징 추출을 위해 검출된 원형 홍채 영역을 직교 사각형 홍채 영상으로 스트레칭 및 보간 하는 작업을 수행하였다. 이러한 경우 실제 홍채 특징이 왜곡되는 현상이 발생한다. 본 논문에서는 홍채 영상의 왜곡 없이 정확하게 홍채 특징을 추출할 수 있는 방법을 제안한다. 본 연구는 다음과 같은 세 가지 장점을 가지고 있다. 첫 번째, 극좌표 원형 영상 방식을 이용하여 기존의 직교 사각형 영상 방식보다 인식 성능 면에서 우수하다는 점을 해밍거리, 코사인거리, 유클리디안 거리의 3가지 metric을 이용하여 실제로 비교해본 점이며, 두 번째, 최근 홍채인식 연구의 주된 흐름인 품질이 좋지 못한 Non-Ideal 홍채 영상 중 하나의 형태인 홍채 카메라의 중심을 쳐다보지 않은 상태에서 취득된 홍채 영상의 동공과 홍채 중심 위치가 많이 차이나는 경우에 동공과 홍채 경계를 각각 원형 경계 검출로 경계를 찾은 후, 영상에 대한 보간(interpolation)없이 극좌표 원형 홍채 영상에서 직접 특징을 추출함으로써 홍채인식의 성능을 향상한 점이다. 마지막 세 번째는 극좌표 원형방식을 사용할 경우 발생하는 중복 포인트 문제를 해결한 것이다. 이러한 중복 포인트들은 같은 위치에서 여러 홍채 특징을 추출하는 현상을 야기함으로서 저주파 홍채 특징을 생성하는 결과를 낳게 된다. 즉, 홍채 특징의 신호 변화가 실제로 존재함에도 불구하고 같은 위치에서의 여러 홍채 특징들을 추출함으로써 파형변화가 적은 비슷한 홍채 신호를 만들게 된다. 중복 포인트가 주기적으로 많이 발생하는 동공부근의 첫 번째 트랙에 가버필더 적용 시 필터의 주파수를 작게 하여 중복 포인트에 의해 발생된 저주파 홍채 신호를 정확하게 추출하게 함으로써 홍채 인식 성능을 향상 시킨 점이다. 실험 결과, 기존의 직교 사각형 영상 기반 방식이 EER 0.29% 와 d'값 5.8 이였으며, 제안하는 극좌표 원형 방식이 EER 0.16% 와 d'값 6.4로 인식 성공률이 보다 높음을 알 수 있었다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제8권7호
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• pp.898-905
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• 2005

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.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제30권9호
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• pp.876-884
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• 2003

홍채 인식을 위해서는 먼저 홍채 영역을 추출해야 하는데 이를 위해서는 홍채의 안쪽 경계인 동공 경계와 바깥쪽 경계인 홍채 경계를 검출해야 한다. 경계를 검출하는데는 Daugman이 제안한 원형경계 검출기가 가장 일반적이고 효과적인 방법으로 알려져 있다. 이 방법은 전역적인 탐색에 의존하기 때문에 정확하지만 계산 시간이 많이 걸리는 단점이 있다. 계산 시간을 줄이기 위해 경험적 방법들이 사용되기도 하지만 정확성이 떨어지는 문제점이 있었다. 본 논문에서는 정확성을 떨어뜨리지 않으면서 계산 속도를 줄이는 홍채 영역 추출 알고리즘을 제안한다. 제안된 방법은 동공 경계와 홍채 경계가 가지는 문제에 대한 지식(problem knowledge)을 사용하여 제한조건을 부가하여 탐색한다. 경계 검출을 위한 탐색 영역은 동공을 포함하는 최대 원과 최소 원을 이용하여 제한하여 탐색 시간을 줄인다 동공 경계의 경우 이진화된 동공 영상에서 최대 원과 최소 원을 구하고, 홍채 경계의 경우 영상의 분산을 이용하여 얻은 경계점으로부터 최대 원과 최소 원을 구한다. 제안된 방법을 Daugman방법, 히스토그램 분석법, 가중치를 이용한 허프변환 방법 둥과 실험을 통해 비교하였다. 그 결과 제안된 방법은 Daugman방법과 동일한 정확도를 보이며, Daugman방법이나 가중치를 이용한 허프변환 방법보다 빠르다는 것을 알 수 있었다.

• 정보처리학회논문지B
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• 제12B권3호
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• pp.233-238
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• 2005

고 수준의 정보 보안이 요구되는 분야에서 최근 많이 사용되고 있는 홍채 인식 알고리즘에서는 홍채 근육의 무의 패턴을 이용하여 고유한 홍채 코드를 생성하고, 이를 이용하여 동일인인지 여부를 판별하게 된다. 그런데 홍채 영역의 위치에 다른 불필요한 정보가 포함되어 홍채 영역을 가리게 된다면, 홍채 인식에서 오류가 발생할 확률도 증가하게 된다. 그 불필요한 정보 중에 대표적인 것이 속눈썹이다. 홍채 영역을 덮고 있는 속눈썹을 홍채 패턴으로 취급하여 인식에 그대로 사용할 경우, 속눈썹의 위치가 변경되게 되면 그에 따라 홍채 코드 역시 바뀌게 되어 인식 오류도 증가하게 될 것이다. 이러한 문제점을 해결하기 위하여 이 논문에서는 마스크 기반으로 속눈썹을 추출함으로써 정확한 홍채 영역을 검출하고, 이를 이용하여 홍채 인식의 성능을 향상시키는 방법을 제안하고자 한다. 실험 결과 본 논문에서 제안하는 속눈썹 추출 알고리즘을 사용하지 않았을 때의 인식성능(EER)보다 제안하는 알고리즘을 사용했을 때의 인식 성능이 $0.18\%$ 향상되는 결과를 얻었다.

• 대한전자공학회논문지SP
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• 제42권2호
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• pp.121-130
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• 2005

본 논문에서는 웨이블릿 변환을 이용하여 흥채의 특징을 추출하는 기법에 대해 제안한다. 웨이블릿 변환은 수행 속도가 빠르며 신호의 에너지를 저주파 대역으로 잘 모아주는 우수한 국소화 특징을 갖고 있으며, 특히 저주파 대역을 효율적인 특징 벡터로 사용한 수 있다. 한편 인식에 사용하고자 하는 흥채 영역에 눈꺼풀, 눈썹, 반사광, 안경의 흠집 등으로 인한 잡음이 포함될 수 있다. 이러한 잡음은 그 자체로도 홍채 패턴을 크게 변형시키며, 웨이블릿, 가보 등의 필터 기반 특징 추출 알고리즘은 잡음을 전체 영역으로 확산시킨다. 즉 잡음은 흥채 인식 시스템의 성능을 저하시킨다. 이를 막기 위해 본 논문에서는 홍채 템플릿을 여러 개의 영역으로 분할하여 각 영역에 대해 웨이블릿 변환을 수행함으로써 잡음의 영향을 제한된 영역에 국한시킨다. 실험에서 웨이블릿 방법이 기존의 Gabor 변환을 이용한 특징 추출 방법과 비교하여 특징 추출 속도는 더 빠르면서 대등한 성능을 보여주는 것을 확인할 수 있으며 영역 분할로 인해 성능 개선이 되었다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제23권4호
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• pp.33-39
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• 2018

In this paper, we propose a describes how to detect a false iris image by inserting watermark into a iris image. The existing method, which inserts the watermark into the entire iris image to detect a fake iris, has a problem that can evade it by segmenting iris region of an iris image. The purpose of overcoming the problem, this paper proposes a new fake iris detection technique based on digital watermark. It first searches a central point of an iris image, divide the image into blocks with respect to the point. executes Discrete Cosine Transform, inserts watermark into the blocks, and then verifies an iris image using NC(Normalized Correlation). In the experiments, we confirm the robustness for attacks - crop and JPEG.

• International Journal of Fuzzy Logic and Intelligent Systems
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• 제3권2호
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• pp.178-186
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• 2003

Recently, many researchers have been interested in biometric systems such as fingerprint, handwriting, key-stroke patterns and human iris. From the viewpoint of reliability and robustness, iris recognition is the most attractive biometric system. Moreover, the iris recognition system is a comfortable biometric system, since the video image of an eye can be taken at a distance. In this paper, we discuss human iris recognition, which is based on accurate iris localization, robust feature extraction, and Neural Network classification. The iris region is accurately localized in the eye image using a multiresolution active snake model. For the feature representation, the localized iris image is decomposed using wavelet transform based on dyadic Haar wavelet. Experimental results show the usefulness of wavelet transform in comparison to conventional Gabor transform. In addition, we present a new method for setting initial weight vectors in competitive learning. The proposed initialization method yields better accuracy than the conventional method.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제2권9호
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• pp.643-650
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• 2013

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.