• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2005.05a
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• pp.823-826
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• 2005

본 논문에서는 얼굴 영상으로부터 얼굴인식을 위한 눈동자를 검출하기 위한 방법을 제안하고자 한다. 제안된 방법은 분리 필터를 사용하여 홍채의 후보가 되는 영역을 구한 후 양자를 잇는 선분의 길이 및 기울기의 허용치 안에 있는 모든 영역에 대해 본 논문에서 제안한 방식으로 그 값을 계산한다. 이 값은 영역의 근방영역에서 홍채의 경계선에 대응하는 원을 허프변환으로 구했을 때 후보 영역의 원에서의 후보 영역과 인접하면서 분리된 영역 내의 평균 휘도 값 및 영역을 포함한 부분화상과 눈의 템프릿 사이의 정규화된 상관계수를 사용하여 계산된다. 그리고 그 값을 최소로 하는 영역들을 택하여 이것을 양눈의 홍채로 검출한다. 안경을 쓰지 않은 총 150장의 얼굴영상을 사용하여 실험한 결과 최대 97.3%, 최소 95.3%의 성공률을 얻을 수 있었으며, 약간의 오차를 허용한 경우에는 최대 99.3%, 최소 96.7%의 성공률을 얻을 수 있었다.

• Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea SP
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• v.43 no.2 s.308
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• pp.19-29
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• 2006

As the security of personal information is becoming more important in mobile phones, we are starting to apply iris recognition technology to these devices. In conventional iris recognition, magnified iris images are required. For that, it has been necessary to use large magnified zoom & focus lens camera to capture images, but due to the requirement about low size and cost of mobile phones, the zoom & focus lens are difficult to be used. However, with rapid developments and multimedia convergence trends in mobile phones, more and more companies have built mega-pixel cameras into their mobile phones. These devices make it possible to capture a magnified iris image without zoom & focus lens. Although facial images are captured far away from the user using a mega-pixel camera, the captured iris region possesses sufficient pixel information for iris recognition. However, in this case, the eye region should be detected for accurate iris recognition in facial images. So, we propose a new fast iris detection method, which is appropriate for mobile phones based on corneal specular reflection. To detect specular reflection robustly, we propose the theoretical background of estimating the size and brightness of specular reflection based on eye, camera and illuminator models. In addition, we use the successive On/Off scheme of the illuminator to detect the optical/motion blurring and sunlight effect on input image. Experimental results show that total processing time(detecting iris region) is on average 65ms on a Samsung SCH-S2300 (with 150MHz ARM 9 CPU) mobile phone. The rate of correct iris detection is 99% (about indoor images) and 98.5% (about outdoor images).

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2016.10a
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• pp.753-754
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• 2016

스트레스는 매일 살아가면서 사소한 일부터 큰 충격을 받는 삶의 주요한 사건까지 다양한 요인으로 부터 온다. 이는 어느 한 시기에만 나타나는 것이 아니라 인간의 전 생애에 거쳐 나타나므로 지속적으로 스트레스를 관리할 수 있는 연구가 필요하다. 이에 본 논문은 홍채의 형태, 균열, 색깔, 고리, 주름 등의 특징들을 분석하여 환자의 병을 진단하는 홍채진단을 이용하여 스트레스 지수를 측정하는 시스템을 개발하였다. 개발한 시스템은 홍채의 특징인 스트레스 고리를 검출하고, 스트레스 설문지의 결과와 함께 분석하여 안드로이드 어플리케이션을 통해 사용자에게 스트레스 정도를 제공한다. 제안한 시스템은 사용자가 언제 어디서나 쉽게 현재 자신이 느끼고 있는 스트레스 정도를 알 수 있고 이에 상응하는 예측되는 질병에 대해 예방하여 조기 진단 및 질병 예방의 하나의 방법으로 사용할 수 있다.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• v.9 no.2
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• pp.1041-1044
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• 2005

홍채인식 시스템에 있어서 동공 검출은 가장 먼저 이루어져아 할 전처리 과정이다. 현재 홍채인식 시스템에 있어서 사용되는 동공 검출은 영상의 모든 위치에서 원형돌출부(circular projection)를 구한 후, 경계선을 검출하여 원형의 경계 성분이 가장 강한 위치를 찾는 방법으로 연산량이 너무 많은 단점을 가지고 있다. 본 논문에서 제안하는 알고리즘은 같은 고주파성분에 해당 되더라도 경계선의Amplitude는 잡음의 경계선에 비해 그 값이 크다는 것을 이용하여, 경계선과 잡음을 구별할 수 있게 되고, 따라서 잡음 제거 성능을 기존의 방법에 비하여 상당히 향상시킨 웨이블렛 변환을 이용하여 동공의 특징을 추출할 수 있었다.

• Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea SP
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• v.43 no.2 s.308
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• pp.30-39
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• 2006

Iris recognition is that identifies a user based on the unique iris texture patterns which has the functionalities of dilating or contracting pupil region. Iris recognition systems extract the iris pattern in iris image captured by iris recognition camera. Therefore performance of iris recognition is affected by the quality of iris image which includes iris pattern. If iris image is blurred, iris pattern is transformed. It causes FRR(False Rejection Error) to be increased. Optical defocusing is the main factor to make blurred iris images. In conventional iris recognition camera, they use two kinds of focusing methods such as lilted and auto-focusing method. In case of fixed focusing method, the users should repeatedly align their eyes in DOF(Depth of Field), while the iris recognition system acquires good focused is image. Therefore it can give much inconvenience to the users. In case of auto-focusing method, the iris recognition camera moves focus lens with auto-focusing algorithm for capturing the best focused image. However, that needs additional H/W equipment such as distance measuring sensor between users and camera lens, and motor to move focus lens. Therefore the size and cost of iris recognition camera are increased and this kind of camera cannot be used for small sized mobile device. To overcome those problems, we propose method to increase DOF by iris image restoration algorithm based on focus value of iris image. When we tested our proposed algorithm with BM-ET100 made by Panasonic, we could increase operation range from 48-53cm to 46-56cm.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2018.05a
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• pp.705-708
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• 2018

Among biometrics commercialized for security, iris recognition technology has the most excellent security for the probability of the match between individuals is the lowest. Current commercialized iris recognition technology has excellent recognition ability, but this technology has a fatal drawback. Without the user's active cooperation, it cannot recognize the iris correctly. To make up for this weakness, recent trend of iris recognition development mounts a non-volunteering, unconstrained method. According to this information, the objective of this research is developing a module that can identify people iris from a video acquired by high performance infrared camera in a range of 3m and in a involuntary way. For this, we import images from the video and find people's face and eye positions from the images using Haar classifier trained through Cascade training method. finally, we crop the iris by Hough circle transform and compare it with data from the database to identify people.

• Review of KIISC
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• v.16 no.3
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• pp.49-54
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• 2006

임베디드 시스템 환경에서 실시간으로 얼굴, 그리고 홍채, 지문 등의 생체인식을 위한 시스템 구현을 위해서는 전용의 칩셋이 필요하다. 본 연구에서는 생체인식 알고리즘을 소프트웨어로 구현 및 검증한 후 임베디드 시스템에서 성능을 시험하여 실시간 처리를 어렵게 하는 각 생체인식 알고리즘의 많은 계산량을 요구하는 부분을 선별하여 하드웨어로 구현하도록 설계하였다. 따라서 각 생체인식 알고리즘은 소프트웨어와 하드웨어 부분으로 나누어져 구현되며, 이들의 효율적인 연동에 의해 다중 생체인식 시스템의 실시간 처리는 가능하게 된다. 칩셋으로 구현되는 부분은 얼굴인식의 얼굴 검출을 위한 Adaboost 알고리즘이 구현되며, 홍채인식인 경우 홍채의 외부/내부 경계 구하기 및 극좌표 알고리즘이 구현되고, 지문인식의 경우에는 지문 맵 정보 도출 알고리즘 부분이 구현된다.

• Journal of Digital Convergence
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• v.11 no.2
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• pp.215-220
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• 2013

They are well-known geometric properties of a circle that the perpendicular bisector of a chord passes through the center of a circle, and the intersection of the perpendicular bisectors of any two chords is its center. This paper is related to a fast pupil detection method capable of detecting the center and the radius of a pupil using these geometric properties at high speed when detecting the pupil region for iris segmentation. The proposed method is characterized as rapidly detecting the center and the radius of the pupil, extracting the candidate points of the circle in human eye images using morphological operations, and finding two chords using four points on the circular edge, and taking the intersection of the perpendicular bisectors of these two chords for its center. The proposed method can not only detect the center and the radius of a pupil rapidly but also find partially occluded pupils in human eye images.

• Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea CI
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• v.45 no.4
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• pp.1-11
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• 2008

In this paper, we propose the new eye detection method by using adaboost (adaptive boosting) method. Also, to reduce the false alarm rate which identifies the non-eye region as genuine eye that is the Problems of previous method using conventional adaboost, we proposed the post processing methods which used the cornea specular reflection and determined the optimized ratio of eye detecting box. Based on detected eye region by using adaboost, we performed the double circular edge detector for localizing a pupil and an iris region at the same time. Experimental results showed that the accuracy of eye detection was about 98% and the processing time was less than 1 second in mobile device.

• Smart Media Journal
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• v.11 no.2
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• pp.25-30
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• 2022

With the recent development of device performance such as smartphones, cameras, and video cameras, it has become possible to obtain human biometric information from images and photos. A German hacker group obtained human iris information from high-definition photos and revealed hacking into iris scanners on smartphones. As high-quality images and photos can be obtained with such advanced devices, the need for a suitable security system is also emerging. Therefore, in this paper, we propose a method of automatically masking human iris information in images and photos using Haar Cascades and Blur models from openCV. It is a technology that automatically masks iris information by recognizing a person's eye in a photo or video and provides the result. If this technology is used in devices and applications such as smartphones and zoom, it is expected to provide better security services to users.