The KIPS Transactions:PartB (정보처리학회논문지B)

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Wavelet Transform Technology for Translation-invariant Iris Recognition

위치 이동에 무관한 홍채 인식을 위한 웨이블렛 변환 기술

  • Published : 2003.08.01
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Abstract

This paper proposes the use of a wavelet based image transform algorithm in human iris recognition method and the effectiveness of this technique will be determined in preprocessing of extracting Iris image from the user´s eye obtained by imaging device such as CCD Camera or due to torsional rotation of the eye, and it also resolves the problem caused by invariant under translations and dilations due to tilt of the head. This technique values through the proposed translation-invariant wavelet transform algorithm rather than the conventional wavelet transform method. Therefore we extracted the best-matching iris feature values and compared the stored feature codes with the incoming data to identify the user. As result of our experimentation, this technique demonstrate the significant advantage over verification when it compares with other general types of wavelet algorithm in the measure of FAR & FRR.

본 논문에서 제안한 위치 이동에 무관한 웨이블렛 변환을 이용한 홍채 인식 방법은 영상 획득 장비에 의해 획득한 사용자의 눈 영상에 대하여 홍채 영역만을 추출하기 위한 전처리를 수행하고 전처리를 거친 홍채 영상에 의하여 사용자의 신원을 식별하는데 있어서 홍채 영상의 기울어짐 및 이동 문제를 해결하였다. 이를 위해서 일반적인 웨이블렛을 사용하는 대신, 위치 이동에 무관한 웨이블렛 변환을 통하여 최적의 특징값을 추출한후, 이를 코드화하여 저장한 후, 비교하여 본인 여부를 식별하였다. 실험결과 제안된 방법으로 생성된 특징 벡터와 기존에 등록된 특징 벡터의 일치도 측정에 있어서 종래의 웨이블렛 변환 홍채 인식 방법보다 오인식률(FAR) 및 오거부율(FRR)이 현저하게 감소하였다.

Keywords

References

  1. Anil K. Jain, Ruud Bolle and Sharath Pankanti, 'BIOME-TRICS Personal Identification in Networked Society,' 1999
  2. John, Daugman, 'High confidence Recognition of Persons by Rapid Analysis of Iris Texture,' IEEE Conference Publication, No.408, pp.244-251, May, 1995
  3. Randy, K.Young, 'Wavelet Theory and Its Applications,' Kluwer Academic, 1993
  4. J. B. Allen and L. R. Rabiner, 'A Unified Approach to Short-Time Fourier Analysis and Synthesis,' Proc. IEEE Vol.65, No.11, pp.1558-1564, 1977 https://doi.org/10.1109/PROC.1977.10770
  5. M. R. Protonoff, 'Time-Frequency Representation of Digital Signal and Systems Based on Short-Time Fourier Analysis,' IEEE Trans. on ASSP, Vol.28, pp.55-69, Feb., 1988 https://doi.org/10.1109/TASSP.1980.1163359
  6. 조성원, 성혁인, 'Gabor 변환과 신경회로망을 이용한 홍채 인식', 한국퍼지및지능시스템학회, Vol.7, No.2, pp.397-401, 1997
  7. 조성원, 조문수, '웨이블렛 변환과 신경회로망을 이용한 홍채 검증', 한국퍼지및지능시스템학회 '99 추계학술대회논문집, Vol.9, No.2, pp.85-88, 1999
  8. Huilin Xiong, Tianxu Zhang and Y.S.Moon, 'A Tralsation and Scale-Invariant Adaptive Wavelet Transform,' IEEE Transactions on Image Processing, Vol.9, No.12, pp.2100-2108, Dec., 2000 https://doi.org/10.1109/83.887977
  9. John, Daugman, 'The importance of being random : statistical principles of iris recognition,' Pattern Recognition, Vol.36, Issue 2, pp.279-291, Feb., 2003 https://doi.org/10.1016/S0031-3203(02)00030-4