• 제목/요약/키워드: 홍채 패턴

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홍채반지름별 패턴특징에 따른 홍채검증 (Iris Verification Using Pattern Features in Iris Radii)

  • 조성원;김태훈
    • 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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    • 한국퍼지및지능시스템학회 2000년도 춘계학술대회 학술발표 논문집
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    • pp.170-174
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    • 2000
  • 본 논문의 목적은 여러 생리학적 특징중 높은 신뢰성을 갖는 것으로 알려진 홍채로부터 고유한 특징을 추출하고, 인식/검증하는 알고리즘을 개발하는데 있다. 홍채패턴은 크게 주름과 주름내부의 패턴부분으로 구성되며 그 고유한 패턴은 주로 내부에 집중되어 있다. 본 논문에서는 홍채의 주름윤곽과 주름내부의 패턴 특징의 추출을 위해, 동공중심을 기준으로 반지름길이에 따라 홍채영역을 분리하여 ID신호를 추출하여 특징으로 사용하였으며, 전처리부에서는 thresholding 방법에 의해 안구로부터 홍채영상을 획득하고, 획득된 반지름별 ID 홍채특징으로부터 매칭시험을 수행하였다. 제안된 방법은 주름윤곽으로부터 ID 특징신호를 사용한 방법에서 무시한 홍채내부 패턴을 고려하였으며, 홍채 전체영역에 대해 2D 웨이블렛을 이용한 홍채특징추출 방법과 비교시보다 신속한 특징추출이 가능하다.

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에지영상 패턴매칭에 의한 홍채진단 영역인식 (The Area Recognition for Iries Diagnosis with Edge Image Pattern Matching)

  • 이승용;김윤호;류광렬
    • 한국정보통신학회:학술대회논문집
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    • 한국해양정보통신학회 2001년도 춘계종합학술대회
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    • pp.653-655
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    • 2001
  • 본 논문은 홍채영상에 대한 에지를 검출하고 홍채진단을 위한 에지영상패턴 매칭을 이용하여 홍채의 진단영역을 인식하는 연구이다. 에지검출기법은 8방향 키어쉬-라프라시언 기법을 적용하고 진단영역인식은 진단기준패턴과 입력에지영상패턴과 오버레이 패턴매칭으로 진단영역을 인식하였다. 그 결과 적용한 에지검출영상의 PSNR이 131정도이며 패턴매칭 영역인식결과는 86%정도로 홍채에 의한 인체의 상태를 추정하는 자동진단시스템으로 환용 가능성을 제시하였다.

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홍채 근육의 비선형적 스케일링 특성을 고려한 Dynamic Warping 기반 홍채인식 방법 (Dynamic Warping Based Iris Recognition Method by Considering Non-Linear Scaling Characteristic of Iris Muscle)

  • 배민경;한혁수;이의철
    • 한국정보처리학회:학술대회논문집
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    • 한국정보처리학회 2015년도 추계학술발표대회
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    • pp.1467-1469
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    • 2015
  • 일반적인 홍채 인식 방법은 홍채 근육이 형성하는 고유 패턴에 기초하여 사용자를 식별한다. 홍채의 주요 기능은 자연광의 양에 따라 동공의 크기를 제어하는 것이다. 그러므로 홍채 패턴은 조명 조건의 변화에 따라 팽창 및 수축한다. 홍채 패턴의 변형에도 불구하고 강력한 인식의 정확도를 보장하기 위해 이전의 연구에서는 홍채 근육은 선형적으로 변형된다고 가정하여, 홍채의 트랙을 선형적이고 균일하게 할당하였다. 그러나 홍채 패턴은 실제로 특정 홍채 근육의 복잡한 움직임으로 인해 비선형적으로 변형된다. 이러한 문제점을 극복하기 위해 Dynamic Warping 방법을 사용하여 비선형성을 고려한 새로운 매칭 방법을 제안한다.

홍채인식을 위한 강건한 특징추출 방법 (Robust Feature Extract ion Methods for Iris Recognition)

  • 김기진;손병준;이일병
    • 한국정보과학회:학술대회논문집
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    • 한국정보과학회 2004년도 봄 학술발표논문집 Vol.31 No.1 (B)
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    • pp.793-795
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    • 2004
  • 본 논문에서는 웨이블릿 변환과 Direct LDA(DLDA)을 사용한 홍채 특징추출 방법을 제안한다. 이것은 획득한 홍채 영상으로부터 독특한 특징을 추출하기 위해 특별히 이차원 이산 웨이블릿 변환의 다중해상도 분해 방법을 사용하는 것이다 또한 홍채의 다양한 웨이블릿 성분으로부터 변별력을 가진 특징을 얻을 수 있도록 DLDA 기법을 적용하였다. 이러한 특징추출 방법은 이동이나 회전에 변하지 않는 알고리즘을 요구하는 홍채의 모양을 묘사하는데 적합하다. 홍채의 패턴정합을 위해서는 최근접 평균 분류기(Nearest Mean Classifier)를 사용하였다. 본 논문에서 인간의 홍채인식을 위해 제시한 방법이 홍채패턴을 표현하는 효과적인 방법이며, 시간 및 공간의 절약이라는 측면에서 유리하다는 것을 보여준다.

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웨이블릿 필터를 이용한 홍채결함조직 검출에 관한 연구 (A Study on Deficient Area Extraction for Irises Diagnosis with Wavelet Filter)

  • 이승용;김윤호;류광렬
    • 한국정보통신학회:학술대회논문집
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    • 한국해양정보통신학회 2001년도 추계종합학술대회
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    • pp.600-602
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    • 2001
  • 본 논문은 웨이블릿 필터를 이용하여 홍채영상의 에지를 검출하고 패턴매칭 기법을 적용하여 홍채의 결함조직에 대한 위치를 추정하는 연구이다. 필터는 웨이블릿 변환을 이용한 2차원 주파수 영역의 고역통과 필터를 사용하여 홍채영상의 에지를 검출하고, 이를 표준진단패턴과 오버랩 매칭으로 결함조직을 검출한다. 실험결과 처리속도가 기존의 에지검출기법에 비해 처리속도향상과 에지검출영상의 PSNR 증가에 따라 오버랩 패턴매칭기법에 의한 인식률에서 92%로 홍채결함조직을 자동 진단시스템에 응용 가능하다.

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양질의 홍채 패턴 획득을 위한 눈 영상의 화질 측정 방법 (Quality Accessment Method of Eye Images for Aquisition of Iris Pattern with High Quality)

  • 길연희;고종국;유장희
    • 한국정보보호학회:학술대회논문집
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    • 한국정보보호학회 2006년도 하계학술대회
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    • pp.119-122
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    • 2006
  • 홍채인식 시스템의 성능은 입력된 눈 영상으로부터 정확한 홍채 영역의 검출 및 효율적인 홍채코드의 생성 등의 영향을 받으나, 이를 위해서는 입력된 눈 영상에서 홍채 패턴이 선명해야 한다는 선행 조건이 존재한다. 초점이 맞지 않아 흐리게 나온 영상 눈을 감은 영상, 속눈썹에 의해 홍채영역이 가려진 영상, 움직임에 의해 블러링된 영상, 또는 홍채가 아닌 속눈썹 등의 다른 부분에 초점이 맞춰진 영상 등에서는 선명한 홍채 패턴을 얻을 수 없으므로 전체 인식 성능을 떨어뜨리는 요인이 된다. 그러므로 이러한 영상들을 자동으로 걸러내 제거해주는 눈 영상 화질 측정 방법이 필요하다. 본 논문에서는 눈 영상의 초점이 잘 맞는지 측정하는 방법을 제안하고 자체적으로 획득한 데이터베이스를 이용해 이를 테스트하였다.

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GHA를 이용한 홍채 패턴기반의 사용자 인증 시스템에 관한 연구 (A Study on the User Identification System Based on Iris Pattern using GHA)

  • 주동현;염동훈;고기영;김두영
    • 융합신호처리학회 학술대회논문집
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    • 한국신호처리시스템학회 2001년도 하계 학술대회 논문집(KISPS SUMMER CONFERENCE 2001
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    • pp.205-208
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    • 2001
  • 본 논문은 Biometrics분야 중 다른 생체학적 특징보다도 정확도면에서 가장 뛰어난 특징인 안구의 홍채 패턴을 이용하여 사용자를 인증 하는 시스템에 관한 연구이다. 입력된 안구 영상으로부터 전처리과정을 거쳐 극좌표 변환을 통해 홍채 패턴을 추출한 후 웨이블릿 변환을 이용하여 특징패턴을 압축하였으며, PCA(Principal Component Analysis:주성분 해석)의 한 종류인 GHA(Generalized Hebbian Algorithm)를 사용하여 등록된 사용자의 패턴 DB 에서 Basis 배열을 추출하고, 구축된 Basis 배열과 입력 영상 패턴과의 비교 Matching을 통하여 사용자를 인증하는 시스템을 제안한다.

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그래디언트의 방향 히스토그램을 이용한 홍채 특징 추출 (Iris Feature Extraction Using Gradient Orientation Histogram)

  • 최창수;조형구;전병민
    • 한국산학기술학회:학술대회논문집
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    • 한국산학기술학회 2008년도 춘계학술발표논문집
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    • pp.286-289
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    • 2008
  • 홍채인식은 홍채의 무늬 패턴 정보를 이용하여 동일인 여부를 판별하는 생체인식 기술이다. 최근 들어 홍채정보를 이용하여 출입통제, 정보보안등의 분야에 많이 활용되고 있다. 이러한 홍채 인식 시스템에 있어 조명의 영향이나 동공의 크기, 홍채의 회전 등 홍채 취득시 다양한 환경 조건으로 인해 발생될 수 있는 홍채 무늬 패턴의 변화에 강인한 특징을 추출하는 것은 홍채인식에 있어 매우 중요한 과제이다. 본 논문에서는 국부적 방향 히스토그램을 이용한 새로운 홍채 특징 추출 방법을 제안하였다. 제안된 방법은 성능면에서 기존의 방법들과 비교하여 대등한 성능을 보여주는 것을 실험을 통해 확인하였다.

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홍채학기반이 질병예측을 위한 홍채인식 알고리즘 (An Iris Detection Algorithm for Disease Prediction based Iridology)

  • 조영복;우성희;이상호
    • 한국정보통신학회논문지
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    • 제21권1호
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    • pp.107-114
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    • 2017
  • 홍채진단은 홍채의 패턴, 색 등 다른 특징들을 조사하여 환자의 병을 진단하는 대체의학이다. 이 논문에서는 촬영한 홍채이미지의 차영상을 이용해 홍채를 분석하고 홍채 변화에 따른 환자의 건강진단에 활용한 질병예측 알고리즘을 제안한다. 그러나 기존의 연구는 홍채영상을 이용하여 홍채 내의 특정 패턴을 검출하는 알고리즘 연구로 홍채의 다양한 정보로부터 건강 상태를 체크하는 진단시스템으로 사용하기에는 부족하다. 따라서 이 논문에서는 촬영된 홍채영상의 차영상을 이용해 질병의 조기 진단 및 질병의 전개과정을 명확히 판단한다. 또한 홍채영상으로부터 8가지 주요 홍채병소징후를 추출하고 검진의 정확도를 실험한 결과 패턴 매칭 기법에 의한 인식률 91%로 홍채진단의 자동화에 적용 가능하다.

영상의 초점값을 이용한 홍채 영상 복원 연구 (A Study on Iris Image Restoration Using Focus Value of Iris Image)

  • 강병준;박강령
    • 한국정보처리학회:학술대회논문집
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    • 한국정보처리학회 2005년도 춘계학술발표대회
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    • pp.781-784
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    • 2005
  • 홍채 인식은 동공과 흰자위 사이에 존재하는 도넛 모양의 홍채 패턴(Iris pattern)을 이용하여 자신인지 타인인지 판별하는 매우 신뢰도가 높은 생체인식기술 가운데 하나이다. 홍채 인식은 홍채 영상의 홍채 패턴으로부터 홍채 코드(Iris code)를 추출하여 인식하기 때문에 좋은 질의 홍채영상을 취득하는 것은 정확한 홍채 인식을 위해서 매우 중요하다. 이러한 홍채 영상의 질을 결정하는 중요한 요소 가운데 하나가 초점(focus)이다. 초점이 맞지 않아 흐려진(blurring) 영상은 홍채 인식에서 자신임에도 불구하고 타인으로 인식하는 FRR(false reject error)를 증가시킨다. 홍채 인식 시스템의 카메라는 고정 초점 방식과 가변 초점 방식이 있다. 고정 초점 방식은 초점렌즈가 고정되어 있어서 초점이 맞지 않는 영상을 취득할 경우 사용자에게 다시 요구하여 입력받도록 한다. 이는 사용자에게 불편을 초래한다. 가변 초점 방식은 사용자와의 거리를 측정하여 초점렌즈를 움직여서 초점이 잘 맞은 선명한 영상을 얻는다. 하지만, 초점렌즈를 움직이기 위해서 사용자와의 거리를 측정하는 센서와 초점렌즈를 움직이는 모터등과 같은 부가 장비가 필요하다. 따라서 카메라의 부피가 커지고, 가격이 상승하게 되는 문제점이 있다. 그리므로 본 논문은 고정 초점 카메라를 사용하여 부가 장비 없이 홍채 영상 복원 알고리즘을 사용하여 소프트웨어적으로 초점이 맞지 않아 흐려진 영상을 처리하는 방법을 제안한다. 본 논문은 초점값을 이용하여 열화(degradation)의 정도를 판단하였으며, 초점값(focus value)에 따라 점확산함수(point spread function)를 설계하여 홍채영상을 복원하였다.

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