• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제4권2호
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• pp.117-137
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• 2010

Iris recognition is a biometric technique which uses unique iris patterns between the pupil and sclera. The advantage of iris recognition lies in high recognition accuracy; however, for good performance, it requires the diameter of the iris to be greater than 200 pixels in an input image. So, a conventional iris system uses a camera with a costly and bulky zoom lens. To overcome this problem, we propose a new method to restore a low resolution iris image into a high resolution image using a single image. This study has three novelties compared to previous works: (i) To obtain a high resolution iris image, we only use a single iris image. This can solve the problems of conventional restoration methods with multiple images, which need considerable processing time for image capturing and registration. (ii) By using bilinear interpolation and a constrained least squares (CLS) filter based on the degradation model, we obtain a high resolution iris image with high recognition performance at fast speed. (iii) We select the optimized parameters of the CLS filter and degradation model according to the zoom factor of the image in terms of recognition accuracy. Experimental results showed that the accuracy of iris recognition was enhanced using the proposed method.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제13권3호
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• pp.438-456
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• 2010

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.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2003년도 학술회의 논문집 정보 및 제어부문 B
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• pp.392-395
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• 2003

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.

• 핵의학기술
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• 제16권2호
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• pp.29-34
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• 2012

Siemens사의 CT 선량 감소 소프트웨어인 IRIS의 적용을 통하여 CT 선량 감소 시 노이즈 감소 효과와 해상력의 보존 그리고 ACCT에 IRIS 각 kernel의 적용 시 SUV 변화를 확인하는데 목적을 두었다. Biograph mCT 40 slice 스캐너를 이용하여 AAPM CT performance phantom, Anthropomorphic chest phantom을 관전압 120 kVp로 고정하고 100-10 mAs까지 15%감소하여 스캔 후 FBP, IRIS 각 kernel을 적용하여 재구성 하여 영상의 노이즈, 해상력, 영상 평가를 시행하였다. NEMA IEC body phantom을 이용하여 55.5 MBq를 background에 주입하고 열소와 배후 방사의 비를 8:1이 되도록 모형을 제작하였다. 120 kVp, 50 mAs 조건으로 1분, 2분, 3분, 4분 스캔하여 영상을 획득한 후 ACCT에 IRIS 각 kernel을 적용하여 기존 FBP 방식을 적용한 SUV와의 평가를 시행하였다. IRIS의 적용 시 기존 FBP 방식에 비하여 45% 선량을 감소하였음에도 불구하고 해상력 저하 없는 노이즈 감소 효과가 확인 되었으며 SUV 평가 실험에서 IRIS의 I70f kernel을 제외하고는 기존 FBP 방식을 통하여 획득된 SUV와 유의한 차이가 나타나지 않았다. 본 연구를 통하여 IRIS 적용 시 기존 FBP 방식에 비하여 CT 피폭선량 감소와 해상력 저하 없는 노이즈 감소 효과를 입증하였으며 IRIS kernel의 적절한 적용을 통하여 PET/CT 검사 시 환자 피폭선량 감소는 물론 FBP 방식에 비하여 우수한 영상의 획득이 가능할 것이라 사료된다.