• 한국소프트웨어감정평가학회 논문지
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• 제16권2호
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• pp.135-142
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• 2020

본 논문에서는 RGB 영상에서 홍채 검출 방법에 관하여 기술하였다. 기존의 홍채 검출 방법은 대부분 적외선 영상을 대상으로 하고 있어, 다양한 응용을 위해서는 RGB 영상의 홍채 검출 기술이 요구된다. 제안된 홍채 검출 방법은 i) 입력 영상에서 원형 허프 변환을 사용한 홍채 후보 영역 검출, ii) 딥러닝 기반의 동공 중심점 검출, iii) 동공 중심점을 이용한 홍채 영역 선택, iv) 선택된 홍채 영역 보정 과정으로 구성된다. 홍채 후보 영역은 허프 공간을 생성한 후 중심점 후보의 교차 개수가 많은 순으로 검출하며, 후보 영역 중 홍채는 검출된 동공의 중심점을 기준으로 선택한다. 그리고, 홍채의 모양이 왜곡되어 오차가 발생하는 것을 보완하기 위해 검출된 홍채 중심을 기준으로 새로운 경계점을 찾아 보정하는 방법을 사용하였다. 또한, 실험을 통하여 제안된 방법이 기존 원형 허프 변환 방법 대비 약 27.4% 향상된 정확도를 갖는 것을 확인하였다.

• International Journal of Fuzzy Logic and Intelligent Systems
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• 제3권2호
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• pp.178-186
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• 2003

Recently, many researchers have been interested in biometric systems such as fingerprint, handwriting, key-stroke patterns and human iris. From the viewpoint of reliability and robustness, iris recognition is the most attractive biometric system. Moreover, the iris recognition system is a comfortable biometric system, since the video image of an eye can be taken at a distance. In this paper, we discuss human iris recognition, which is based on accurate iris localization, robust feature extraction, and Neural Network classification. The iris region is accurately localized in the eye image using a multiresolution active snake model. For the feature representation, the localized iris image is decomposed using wavelet transform based on dyadic Haar wavelet. Experimental results show the usefulness of wavelet transform in comparison to conventional Gabor transform. In addition, we present a new method for setting initial weight vectors in competitive learning. The proposed initialization method yields better accuracy than the conventional method.

• 대한전자공학회:학술대회논문집
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• 대한전자공학회 2008년도 하계종합학술대회
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• pp.861-862
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• 2008

This paper presents the results of iris region localization for imprecisely taken iris images in UBIRIS ver2. UBIRIS database consisting of 500 images of 24-bit RGB typed TIFF file. They were captured by conventional digital camera in visible light environment. Experimental result showed that FP(False Positive rate) and FN(False Negative rate) were about 2.2% and 29.1%, respectively.

• Journal of the Optical Society of Korea
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• 제13권1호
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• pp.116-122
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• 2009

In this paper, a robust method is developed to locate the irises of both eyes. The method doesn't put any restrictions on the background. The method is based on the AdaBoost algorithm for face and eye candidate points detection. Candidate points are tuned such that two candidate points are exactly in the centers of the irises. Mean crossing function and convolution template are proposed to filter out candidate points and select the iris pair. The advantage of using this kind of hybrid method is that AdaBoost is robust to different illumination conditions and backgrounds. The tuning step improves the precision of iris localization while the convolution filter and mean crossing function reliably filter out candidate points and select the iris pair. The proposed structure is evaluated on three public databases, Bern, Yale and BioID. Extensive experimental results verified the robustness and accuracy of the proposed method. Using the Bern database, the performance of the proposed algorithm is also compared with some of the existing methods.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제14권4호
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• pp.468-472
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• 2004

본 논문은 품질 검사, 홍채 위치 측정, 특징 추출, 검증으로 구성된 지능형 홍채 인식 시스템을 소개한다. 품질 검사를 위하여 동공 경계에 관한 국부적 통계를 사용한다. 홍채 영역을 분리하고 찾기 위하여 잘 알려진 가우시안 혼합 모형(Gaussian mixture model)을 사용한다. 특징 추출 방법은 최적화된 파형 단순화를 기초로 한다. 검증을 위해서 지능형 가변임계값을 사용한다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제8권7호
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• pp.898-905
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• 2005

홍채 인식은 동공의 확대, 축소 역할을 하는 홍채 근육의 무의 패턴을 이용하여 동일인 여부를 판별하는 연구 분야이다. 이러한 홍채 인식은 기존의 생체 인식(얼굴, 지문, 정맥 및 음석 인식 등)방법들에 비해 정확도가 상대적으로 높은 것으로 알려져 있으므로, 최근 고 수준의 정보 보안이 요구되는 분야에서 널리 사용되고 있다. 그런데 홍채 영역 내에 눈꺼풀,눈썹과 같은 다른 불필요한 정보가 포함되어 홍채 영역을 가리게 된다면 홍채 인식에서 오류가 발생할 확률도 증가하게 된다. 즉, 홍채 영역을 덮고 있는 눈꺼풀 및 눈썹을 홍채 패턴으로 취급하여 인식에 그대로 사용할 경우, 눈꺼풀과 눈썹의 위치가 변경되게 되면 그에 따라 홍채 코드 역시 바뀌게 되어 인식 오류도 증가하게 될 것이다. 이러한 문제점을 해결하기 위하여 이 논문에서는 피라미드 탐색 기반 포물선 가변 템플릿을 이용하여 눈꺼풀을 추출하였으며, 또한 눈썹 마스크를 이용하여 고속으로 눈썹 영역을 추출하였다. 실험 결과 본 논문에서 제안하는 눈꺼풀 및 눈썹 추출 알고리즘을 사용하지 않았을 때의 인식성능(EER)보다 제안하는 알고리즘을 사용했을 때의 인식 성능이 $0.3\%$ 향상되는 결과를 얻었다.

• 대한전자공학회논문지SP
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• 제42권2호
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• pp.121-130
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• 2005

본 논문에서는 웨이블릿 변환을 이용하여 흥채의 특징을 추출하는 기법에 대해 제안한다. 웨이블릿 변환은 수행 속도가 빠르며 신호의 에너지를 저주파 대역으로 잘 모아주는 우수한 국소화 특징을 갖고 있으며, 특히 저주파 대역을 효율적인 특징 벡터로 사용한 수 있다. 한편 인식에 사용하고자 하는 흥채 영역에 눈꺼풀, 눈썹, 반사광, 안경의 흠집 등으로 인한 잡음이 포함될 수 있다. 이러한 잡음은 그 자체로도 홍채 패턴을 크게 변형시키며, 웨이블릿, 가보 등의 필터 기반 특징 추출 알고리즘은 잡음을 전체 영역으로 확산시킨다. 즉 잡음은 흥채 인식 시스템의 성능을 저하시킨다. 이를 막기 위해 본 논문에서는 홍채 템플릿을 여러 개의 영역으로 분할하여 각 영역에 대해 웨이블릿 변환을 수행함으로써 잡음의 영향을 제한된 영역에 국한시킨다. 실험에서 웨이블릿 방법이 기존의 Gabor 변환을 이용한 특징 추출 방법과 비교하여 특징 추출 속도는 더 빠르면서 대등한 성능을 보여주는 것을 확인할 수 있으며 영역 분할로 인해 성능 개선이 되었다.

• 한국안광학회지
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• 제8권2호
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• pp.177-183
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• 2003

한의학, 진단학에서 사용되는 홍채 촬영용 광학계를 설계 제작해 보았다. 전체 구성은 광원부, 결상광학계, 촬상구동부, 진단 S/W로 되어있다. 결상광학계는 FD60, BACD5의 재질로 색수차를 제거한 0.58X배의 축소광학계로 설계하였다. 결상광학계의 국산화는 제품 전체의 원가절감에 큰 기여를 하게 되었다. 제작되어진 촬영장치는 외국제품과 비교해 볼 때 영상의 입체감에서 우수한 성능을 가직 가지게 되었다.

• 전자공학회논문지CI
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• 제45권4호
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• pp.1-11
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• 2008

본 논문에서는 adaboost(adaptive boosting)를 이용한 눈 검출 알고리즘을 제안한다. 또한 기존의 adaboost를 이용한 눈 검출 알고리즘의 문제점으로 지적된, 실제 눈이 아님에도 불구하고, 눈으로 찾는 오검출율(false alarm rate)를 감소시키기 위해 각막 면에 생성되는 조명의 반사광을 모델링을 통해 추정하고 adaboost의 학습과 눈 검출에 사용되는 박스의 최적의 크기를 실험을 통해 결정하였다. 위의 결과로 검출된 눈 영역을 중심으로 일정 영역에 대하여 동공과 홍채 영역을 원형검출기(circular edge detector)를 이용하여 검출하였다. 실험결과 휴대폰으로 취득한 얼굴영상에서 약 99%의 눈 검출 정확도를 나타내었으며 휴대폰 환경에 적용했을 때 처리시간은 1초 내외 소요됨을 알 수 있었다.