• International journal of advanced smart convergence
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• 제7권4호
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• pp.169-173
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• 2018

Iris diagnosis based on the color and texture information is one of a novel approach which can represent the current state of a certain organ inside body or the health condition of a person. In analysis of the iris images, there are critical image artifacts which can prevent of use interpretation of the iris textures on images. Here, we developed the iris diagnosis system based on a hand-held typed imaging probe which consists of a single camera sensor module with 8M pixels, two pairs of 400~700 nm LED, and a guide beam. Two original images with different light noise pattern were successively acquired in turns, and the light noise-free image was finally reconstructed and demonstrated by the proposed artifact removal approach.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제18권1호
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• pp.21-26
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• 2017

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.

• 정보처리학회논문지B
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• 제12B권3호
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• pp.233-238
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• 2005

고 수준의 정보 보안이 요구되는 분야에서 최근 많이 사용되고 있는 홍채 인식 알고리즘에서는 홍채 근육의 무의 패턴을 이용하여 고유한 홍채 코드를 생성하고, 이를 이용하여 동일인인지 여부를 판별하게 된다. 그런데 홍채 영역의 위치에 다른 불필요한 정보가 포함되어 홍채 영역을 가리게 된다면, 홍채 인식에서 오류가 발생할 확률도 증가하게 된다. 그 불필요한 정보 중에 대표적인 것이 속눈썹이다. 홍채 영역을 덮고 있는 속눈썹을 홍채 패턴으로 취급하여 인식에 그대로 사용할 경우, 속눈썹의 위치가 변경되게 되면 그에 따라 홍채 코드 역시 바뀌게 되어 인식 오류도 증가하게 될 것이다. 이러한 문제점을 해결하기 위하여 이 논문에서는 마스크 기반으로 속눈썹을 추출함으로써 정확한 홍채 영역을 검출하고, 이를 이용하여 홍채 인식의 성능을 향상시키는 방법을 제안하고자 한다. 실험 결과 본 논문에서 제안하는 속눈썹 추출 알고리즘을 사용하지 않았을 때의 인식성능(EER)보다 제안하는 알고리즘을 사용했을 때의 인식 성능이 $0.18\%$ 향상되는 결과를 얻었다.

• 정보보호학회논문지
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• 제28권1호
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• pp.85-93
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• 2018

생체 정보를 이용한 사용자 인증은 차세대 인증 방법으로서 기존의 인증 시스템에서 급진적으로 사용되고 있는 인증 방법이다. 대부분의 생체 인증 시스템은 수집된 생체 정보가 가지는 노이즈로 인한 문제, 데이터의 품질에 대한 문제, 인식률의 한계 등 많은 문제점들을 가지고 있다. 이를 해결하기 위한 방법으로 본 논문에서는 비선형적인 실제 데이터를 정확하게 처리하기 위해 비선형기법인 Dual QML을 사용하고, 또한 정확한 영역을 추출하여 인증의 정확도를 증가시키는 전처리 과정을 추가로 제안하여 정확도 증가뿐만 아니라 성능을 향상시키는 방법을 제안하고자 한다. 앞서 발표된 Dual QML은 생체 정보로 얼굴, 장문, 귀를 사용하였다. 본 논문은 앞선 Dual QML 실험에 사용하지 않은 홍채를 생체 정보로 사용하여 홍채 인식을 위한 방법으로도 Dual QML이 우수하다는 것을 보이고자 한다. 마지막으로 실험을 통해 이에 대한 실증을 보이고자 한다.

• 스마트미디어저널
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• 제11권2호
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• pp.25-30
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• 2022

최근 스마트폰 또는 사진기, 화상캠 등의 기기 성능이 발달하면서 영상이나 사진에서 사람의 생체정보를 얻는 일이 가능하게 되었다. 실제 독일의 한 해커단체는 고화질의 사진으로부터 사람의 홍채 정보를 획득하여 스마트폰의 홍채 스캐너를 해킹하는 모습을 공개하기도 하였다. 이처럼 고도화된 기기로 화질 좋은 영상이나 사진을 얻을 수 있게 되면서 그에 맞는 보안시스템의 필요성도 대두되고 있다. 따라서 본 논문에서는 openCV의 Haar Cascades와 Blur 모델을 활용하여 영상이나 사진에서 사람의 홍채 정보를 자동으로 마스킹하는 방법을 제안한다. 위 방법은 사람의 얼굴은 인식한 뒤 얼굴 범위 안에서 눈을 검출하여 자동으로 홍채 정보를 마스킹하는 기술이다. 이 기술이 스마트폰, zoom 등의 기기 및 애플리케이션에서 사용된다면 사용자에게 더 보안성이 뛰어난 서비스를 제공할 수 있을 것으로 기대된다.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제28권11호
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• pp.864-873
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• 2001

본 논문에서는 공개키 기반 등록기관의 사용자 신원 확인 기능의 안정성과 신뢰성 향상을 위한 방법으로 홍채인식 기술을 활용한 등록기관 시스템을 제시한다. 제안하는 시스템은 홍채 패턴의 처리 기능에 따라 홍채영상 획득, 홍채정보 등록, 홍채정보 검증의 세 개의 모듈로 구성되며, 각 모듈간의 등록 정보의 교환은 대칭키 암호 알고리즘으로 암호화를 해서 안전하게 송수신이 이루어진다. 홍채 패턴의 효율적 표상과 비교를 위한 홍채 특징 정보의 추출방법으로서는 웨이브렛 변환을 이용한 영상의 다중분할 과정을 통해 적은 차원의 정보를 추출하여 효과적인 특징벡터를 구성하는 방법을 사용한다. 적용된 홍채인식 방법에 대한 실험을 통해서, 생체인식 기술의 새로운 분야로의 적용 가능성을 살펴본다.

• 대한의용생체공학회:의공학회지
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• 제25권1호
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• pp.83-86
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• 2004

The variation of the directional properties of an image is used to extract the iris code for human identification. In order to conserve the original information while minimizing the effect of noise, scale-space filtering is applied. Resulting binary codes have been tested on a set of 272 iris images obtained from 18 persons.

• Journal of Animal Science and Technology
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• 제66권1호
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• pp.167-177
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• 2024

Iris segmentation is an initial step for identifying the biometrics of animals when establishing a traceability system for livestock. In this study, we propose a deep learning framework for pixel-wise segmentation of bovine iris with a minimized use of annotation labels utilizing the BovineAAEyes80 public dataset. The proposed image segmentation framework encompasses data collection, data preparation, data augmentation selection, training of 15 deep neural network (DNN) models with varying encoder backbones and segmentation decoder DNNs, and evaluation of the models using multiple metrics and graphical segmentation results. This framework aims to provide comprehensive and in-depth information on each model's training and testing outcomes to optimize bovine iris segmentation performance. In the experiment, U-Net with a VGG16 backbone was identified as the optimal combination of encoder and decoder models for the dataset, achieving an accuracy and dice coefficient score of 99.50% and 98.35%, respectively. Notably, the selected model accurately segmented even corrupted images without proper annotation data. This study contributes to the advancement of iris segmentation and the establishment of a reliable DNN training framework.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제9권8호
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• pp.121-128
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• 2009

홍채인식은 홍채의 무늬 패턴 정보를 이용하여 동일인 여부를 판별하는 생체인식 기술이다. 최근 들어 홍채정보는 출입통제, 정보보안등의 분야에 많이 활용되고 있다. 이러한 홍채 인식 시스템에 있어 조명의 영향이나 동공의 크기 등으로 인해 발생될 수 있는 홍채 패턴의 변화에 대해 무관한 특징을 추출하는 것은 중요한 과제이다. 본 논문에서는 그래디언트 방향 벡터의 벡터합을 이용한 새로운 홍채 인식 방법을 제안한다. 제안된 방법은 간단한 벡터 연산을 통해 특정 추출 시간을 줄였으며 적은 특징량으로 기존의 방법과 대등한 성능을 보임을 실험을 통하여 확인하였다.

• 대한전자공학회논문지SP
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• 제44권3호
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• pp.48-60
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• 2007

기존의 연구에서는 홍채 특징 추출을 위해 검출된 원형 홍채 영역을 직교 사각형 홍채 영상으로 스트레칭 및 보간 하는 작업을 수행하였다. 이러한 경우 실제 홍채 특징이 왜곡되는 현상이 발생한다. 본 논문에서는 홍채 영상의 왜곡 없이 정확하게 홍채 특징을 추출할 수 있는 방법을 제안한다. 본 연구는 다음과 같은 세 가지 장점을 가지고 있다. 첫 번째, 극좌표 원형 영상 방식을 이용하여 기존의 직교 사각형 영상 방식보다 인식 성능 면에서 우수하다는 점을 해밍거리, 코사인거리, 유클리디안 거리의 3가지 metric을 이용하여 실제로 비교해본 점이며, 두 번째, 최근 홍채인식 연구의 주된 흐름인 품질이 좋지 못한 Non-Ideal 홍채 영상 중 하나의 형태인 홍채 카메라의 중심을 쳐다보지 않은 상태에서 취득된 홍채 영상의 동공과 홍채 중심 위치가 많이 차이나는 경우에 동공과 홍채 경계를 각각 원형 경계 검출로 경계를 찾은 후, 영상에 대한 보간(interpolation)없이 극좌표 원형 홍채 영상에서 직접 특징을 추출함으로써 홍채인식의 성능을 향상한 점이다. 마지막 세 번째는 극좌표 원형방식을 사용할 경우 발생하는 중복 포인트 문제를 해결한 것이다. 이러한 중복 포인트들은 같은 위치에서 여러 홍채 특징을 추출하는 현상을 야기함으로서 저주파 홍채 특징을 생성하는 결과를 낳게 된다. 즉, 홍채 특징의 신호 변화가 실제로 존재함에도 불구하고 같은 위치에서의 여러 홍채 특징들을 추출함으로써 파형변화가 적은 비슷한 홍채 신호를 만들게 된다. 중복 포인트가 주기적으로 많이 발생하는 동공부근의 첫 번째 트랙에 가버필더 적용 시 필터의 주파수를 작게 하여 중복 포인트에 의해 발생된 저주파 홍채 신호를 정확하게 추출하게 함으로써 홍채 인식 성능을 향상 시킨 점이다. 실험 결과, 기존의 직교 사각형 영상 기반 방식이 EER 0.29% 와 d'값 5.8 이였으며, 제안하는 극좌표 원형 방식이 EER 0.16% 와 d'값 6.4로 인식 성공률이 보다 높음을 알 수 있었다.