본 논문에서는 홍채정보로 개인인증을 위한 USB-OTG(Uiversal Serial Bus On-the-go) 영상인식 모듈을 설계한다. 개인인증을 위해 사용자가 스마트 폰 버튼을 누를 필요가 없도록 스마트 기기를 안면주위의 여러 장의 안면영상을 획득 후, 눈 깜박임에 의한 화소 값 차로 안면과 홍채영역을 검색하는 영상인식 알고리듬을 제안한다. 본 연구에서는 인접한 눈을 뜬 영상과 눈을 감은 영상을 감지한 안면과 홍채 영상의 프레임 화소 값의 차이를 사용한다. 또한, 홍채 영역분할에 의한 동공과 홍채영역 위치를 빠르게 찾을 수 방법을 활용한다. 제안한 빠른 홍채영역의 위치탐색은 눈 영역의 적정한 그리드 크기에 의해 결정할 수 있다. 안면과 홍채영역의 제한된 영역을 탐색하는 홍채인식 카메라 모듈의 USB-OTG 인터페이스 통한 인접영상의 프레임 차이에 의해 검출할 수 있도록 설계하였다. 이로서 스마트 디바이스 사용자가 홍채 인식을 위해 눈을 깜빡이지 않고 대기해야 하는 불편함을 제거함으로써 사용자 편의성을 증대시킬 것으로 기대한다.
An arbitrary shaped iris in rectangular waveguideis investigated using FEM-CDMA with triangularprism elements in this paper. The volume of irisis subdivided into a relatively small number of triangular prism elements and FEM is used to formulate the field distribution. On the other hand, the fields in the waveguide region are represented by BIM derived from the waveguide Green's function and boundary conditions. The proposed method is verified through the design and experiment for the circular iris filter using WR-90 waveguide.
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.
최근, 휴대성과 이동성이 뛰어난 모바일 단말기 환경에 홍채 인식 기술을 도입하여 신원을 확인하는 연구가 진행 되었는데, 이러한 모바일 홍채 인식 시스템은 취득된 홍채 영상 품질에 따라 인식률이 좌우된다. 홍채 영상은 취득 시 조명환경에 영향을 많이 받게 되는데, 기존의 시스템은 태양광이 없는 실내에서는 높은 인식률을 보이나, 실외 태양광 환경에서는 외부태양광이 홍채 영역에 투사되어 입력 영상 내에서 홍채 패턴의 그레이 레벨 변화, 고스트(Ghost region) 및 속눈썹 그림자(Eyelash shading region) 발생 등의 요인으로 인식 성능 저하를 초래하는 문제가 있었다. 이를 해결하기 위하여, 본 연구에서는 850nm 근적외선 조명과 850nm 대역 밴드 패스 필터를 장착한 홍채 카메라 시스템을 제안한다. 성능 평가를 위해 기존의 홍채 인식시스템과 제안하는 홍채 인식 시스템을 사용하여 실내 및 실외 태양광 환경에서 취득한 홍채 영상으로부터 홍채코드를 추출한 후 타인 수락률(False Acceptance Rate), 본인 거부율 (False Rejection Rate)을 통한 균등 에러율(EER, Equal Error Rate)을 측정하였다. 실험 결과 기존의 시스템 보다 제안하는 시스템의 EER이 실내 정면 조명일 때 약 0.96%, 실외 정면 조명일 때 약 4.94%, 실외 측면 조명일 때 약 9.24%, 실외 후면 조명일 때 약 7% 낮아지는 개선된 성능을 보였다.
Journal of information and communication convergence engineering
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제3권2호
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pp.110-113
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2005
An enhancement of tracking capacity for the centering position of eye and iris on the facial image is presented. A facial image is acquisitioned with a CCD camera to be converted into a binary image. The eye region to be a specified brightness and shapes is used the FRM method using the neighboring five mask areas, and the iris on the eye is tracked with FPDP method. The experimental result shows that the proposed methods lead the centering position tracking capability to be enhanced than the pixel average coordinate values method.
본 논문에서는 홍채 영역 가운데 .개인의 특징을 가장 잘 나타내는 부분을 선택하여 특징을 추출함으로써 최소한의 홍채 영역을 사용하는 빠른 개인 식별 알고리즘을 제안하였다. 제안 알고리즘은 먼저 흑백 CCD 카메라를 통하여 눈 영상을 획득하고, 최소 탐색 영역을 갖는 개선된 원형 에지 검출기(circular edge detector)에 의해 결정된 동공 및 홍채의 중심과 반지름을 이용하여 홍채 영역을 추출하였다. 그 다음으로 동공 중심과 홍채 중심 축 사이에서 원의 중심과 반지름을 변화시켜가면서 홍채 영역을 여러 개의 원으로 나누고 원주 상에 나타나는 일차원 홍채 신호들 가운데 개인의 특징을 가장 잘 반영하는 부분을 선택한 후 그 영역에 일차원 Gator 필터를 적용하여 홍채 특징을 추출하였다. 개인 식별은 등록 과정을 통해 미리 저장되어 있는 홍채 신호와 개인 식별을 위하여 입력된 홍채 신호 사이의 상관도(correlation) 값을 기준으로 이루어졌다. 판단을 위한 상관도에 대한 임계치 설정은 실험을 통하여 얻은 확률 분포를 이용하여 Type Ⅰ에 러율과 Type Ⅱ 에러율의 평균이 최소가 되는 점으로 결정하였다. 그 결과로 제안 시스템의 성능은 평균 에러율이 약 5.2%로 나타났다.
본 논문은 품질 검사, 홍채 위치 측정, 특징 추출, 검증으로 구성된 지능형 홍채 인식 시스템을 소개한다. 품질 검사를 위하여 동공 경계에 관한 국부적 통계를 사용한다. 홍채 영역을 분리하고 찾기 위하여 잘 알려진 가우시안 혼합 모형(Gaussian mixture model)을 사용한다. 특징 추출 방법은 최적화된 파형 단순화를 기초로 한다. 검증을 위해서 지능형 가변임계값을 사용한다.
This paper presents the results of iris region localization for imprecisely taken iris images in UBIRIS ver2. UBIRIS database consisting of 500 images of 24-bit RGB typed TIFF file. They were captured by conventional digital camera in visible light environment. Experimental result showed that FP(False Positive rate) and FN(False Negative rate) were about 2.2% and 29.1%, respectively.
생체정보인 홍채는 지문과 같이 안전하고 유일하며 신뢰성이 다른 생체인증보다 오인식률을 크게 낮출 수 있는 개인정보이다. 그러나 생체인증 특성상 탈취 당하게 된다면 대체가 불가능하다. 실제 홍채 사진을 탈취 후 3d 프린팅 하여 눈이 카메라 앞에 있는 것처럼 작동하도록 한 사례가 있다. 이처럼 고화질의 영상과 사진을 통하여 홍채 유출 가능성이 존재하다. 본 논문에서는 기존의 블러링 기법을 기반으로 한 홍채 영역 마스킹 연구를 보완하여 홍채 마스킹 성능 향상을 제안한다. 본 연구에서 도출된 결과를 토대로 화상회의 프로그램 및 전자기기의 보안에 활용할 수 있을 것으로 기대된다.
홍채 인식은 흥채 근육의 무의 패턴을 이용하여 동일인 여부를 판별하는 연구 분야이다. 이러한 홍채 인식에서 홍채 영상의 품질은 홍채 인식의 성능에 많은 영향을 준다. 이는 흥채 영상이 흐려지면, 홍채 패턴이 변형되어지므로, FRR(False Rejection Error)이 증가되기 때문이다. 홍채 영상을 흐려지게 만드는 주된 요인 가운데 하나가 카메라 렌즈의 초점(focus)이다. 기존의 흥채 인식 카메라는 고정 초점(fixed focusing) 방식과 가변 초점(auto-focusing) 방식이 있다. 고정 초점 방식은 초점 렌즈가 고정되어 있기 때문에 사용자가 직접 자신의 눈을 DOF(Depth of Field) 영역 안에 위치시켜야하고, DOF 영역이 매우 작은 한계가 있다. 가변 초점 방식은 사용자와 카메라 사이의 거리를 측정하여 초점이 잘 맞는 위치로 초점렌즈를 움직여서 선명한 영상을 취득한다. 하지만 부가적인 하드웨어 장비가 필요하기 때문에 카메라의 부피가 늘어나고 비용도 증가되므로 개인 인증을 위해 홍채인식을 하는 핸드폰과 같은 모바일 장비에서 사용되는데 어려움이 따른다. 따라서 본 논문은 이러한 기존의 홍채인식 카메라의 문제점들을 극복하기 위해 부가적인 하드웨어 장비 없이 고정 초점 방식 카메라에서 취득한 홍채 영상을 복원함으로써 소프트웨어적으로 DOF영역을 증가시키는 방법을 제안한다. 기존의 영상 복원 알고리즘은 반복적(iterative) 방법에 의해 최상의 복원 계수(parameter)를 검출하여 영상을 복원하였으나, 본 논문은 초점값을 이용하여 영상의 흐려짐의 정도를 판단하고, 흐려짐의 정도에 따라 미리 정의한 복원 계수를 선택함으로써 빠른 시간 안에 홍채 영상을 복원하는 방법을 제안한다. 실험 결과, Panasonic에서 만든 BM-ET100 카메라의 작동범위(Operation Range)를 48-53cm에서 46-56cm로 증가시킬 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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