KR100572410B1 - 홍채 인식을 위한 동공 영역 추정방법 - Google Patents

Abstract

본 발명은 홍채 인식을 위한 동공 영역 추정방법에 대해 개시된다. 개시된 본 발명에 따른 홍채 인식을 위한 동공 영역추정방법은, 소정수의 조명중 하나를 선택하여 점등한 후, 초점을 조절하는 단계와; 상기 초점이 조절된 후, 서로 다른 두개의 밝기 파라메터를 적용하여 연속된 두장의 홍채 이미지를 취득하는 단계와; 상기 취득한 서로 다른 두개의 밝기 파라메터를 적용한 두장의 이미지에 대해 동일한 위치의 차영상을 구하는 단계와; 상기 구해진 차영상에서 동공의 위치를 추정하는 단계와; 상기 동공의 위치가 추정되면, 홍채 영역의 검사범위를 정의하는 단계와; 상기 정의된 홍채 영역을 코드화하여 홍채 인식을 시도하는 단계를 포함하여 이루어진다.

본 발명에 따른 홍채 인식을 위한 동공 영역 추정 방법은, 특히 서로 다른 두개의 밝기 파라메터를 적용하여 취득한 두장의 이미지로부터 차영상을 구하고 동공의 위치를 추정하여 보다 빠르게 홍채 인식을 수행할 수 있다.

동공 영역, 차영상, 밝기 파라메터

Description

홍채 인식을 위한 동공 영역 추정방법{METHOD FOR PUPIL AREA PRESUMPTION OF IRIS RECOGNITION}

도 1은 일반적인 홍채 인식 시스템의 구성을 개략적으로 나타낸 도면.

도 2는 본 발명에 따른 홍채 인식을 위한 동공 영역 추정방법을 나타낸 수순도.

도 3은 본 발명에 따른 노멀 모드의 밝기 파라메터를 적용한 이미지의 신호 처리된 구간을 나타낸 도면.

도 4는 본 발명에 따른 하이 모드의 밝기 파라메터를 적용한 이미지의 신호 처리된 구간을 나타낸 도면.

도 5는 상기 도 4와 상기 도 3의 차영상을 나타낸 도면.

도 6은 본 발명에 따른 차영상 히스토그램을 나타낸 도면.

본 발명은 홍채 인식을 위한 동공 영역 추정 방법에 관한 것으로서, 특히 서로 다른 두개의 밝기 파라메터를 적용하여 취득한 두장의 이미지에서로부터 차영상을 구하고 동공의 위치를 추정하여 보다 빠르게 홍채 인식을 수행할 수 있는 홍채 인식을 위한 동공 영역 추정 방법에 관한 것이다.

알려진 바와 같이 보안이나 방범, 신분 인증을 위한 시스템으로 기존의 접촉식 혹은 비접촉식 카드 시스템에서 더 나아가 사람의 지문을 인식하거나, 또는 홍채인식을 통해서 신분을 인증하고 특정 장소의 출입이나 특정 정보에의 접근 등을 허용하거나 거부하는 시스템이 보급되어 왔다.

이 중에서 홍채인식 시스템은 지문인식에 비해서 인식률이 높고, 보다 정확한 인식이 가능하다는 장점이 있다. 홍채 인식 시스템은 비디오 카메라로 촬영한 홍채 영상에서 홍채의 특징적인 패턴을 이미지 처리 기술을 이용해서 데이터화한 후, 사전에 등록되어 있는 홍채 데이터와 대조하여 개인을 인증하는 시스템이다.

도 1은 일반적인 홍채 인식 시스템의 구성을 개략적으로 나타낸 도면으로서, 도 1에 도시된 바를 참조하여 홍채인식 시스템의 동작을 살펴보면 다음과 같다.

사용자가 홍채 인식 시스템에 접근하면, 거리 측정 센서(109)가 사용자와의 거리를 측정하고, 이렇게 구한 거리 측정값을 드라이버(107)를 통해 제어장치(105)가 받아들여서 상기 거리 측정값이 동작 범위 안에 있는가를 판단한다.

사용자가 동작 범위 안에 있는 경우에 드라이버(107)로 제어 신호를 보내서 홍채 이미지를 추출할 준비를 하도록 한다. 드라이버(107)는 외부 지시기(108)에 액티브 신호를 보내서 사용자에게 시스템이 동작함을 알리고, 이에 따라 사용자가 광학 윈도우(101)를 통하여 카메라(103)의 광축에 눈을 위치시키면, 콜드미러(102)가 가시광선은 차단하고 적외선을 통과시킨다. 그리고 홍채가 위치해야할 부분을 표시해 중 사용자가 카메라(103)의 광축에 눈이 위치하는지의 여부를 확인할 수 있 도록 해준다.

그리고, 제어장치(105)가 거리 측정 센서(109)로부터 사용자까지의 거리 측정값을 받아들이고, 이 거리 측정값을 이용해서 카메라(103)의 줌 및 포커스 값을 산출하여 줌인/줌아웃 및 포커싱 제어를 수행한다. 이후에 제어장치(105)는 거리 측정값에 따라 드라이버(107)를 통해 홍채 이미지를 촬영하도록 하며, 촬영된 홍채 이미지는 프레임 그레버(104)에서 홍채 이미지 분석에 맞게 신호 처리되고, 처리된 홍채 이미지 정보를 DB(110)(데이터 베이스)에 저장하며, 그 저장된 정보를 가지고 제어장치(105)에서 홍채 인식을 수행하여 사용자의 인증 여부를 결정하게 되는 것이다.

한편, 이와 같은 홍채 인식 시스템에서는 얼마나 빠른 시간 안에, 얼마나 정확하게 홍채 인식을 해내는가의 여부가 그 성능을 좌우하게 된다. 더구나, 이 기술분야의 일반적인 홍채 인식 시스템에서는 단일 광원을 사용하는 경우 안경에 의한 반사 문제가 발생할 수 있기 때문에 이 문제를 해소하기 위해서 다수개의 조명을 이용해서 안경에 의한 2차 반사를 회피할 수 있도록 조명의 위치를 바꾸어 가면서 영상을 취득하기도 한다.

그러나, 상기와 같은 방식은 홍채 인식여부를 처리하는데 있어 인식이 거부되면 다시 홍채의 이미지를 추출하고 동공의 위치를 찾은 다음, 홍채 영역을 코드화하여 시도하기 때문에 시간이 오래 걸리며, 정확도 역시 떨어지는 문제점이 발생된다.

본 발명은, 홍채 인식을 위한 동공 영역 추정 방법에 관한 것으로서, 특히 서로 다른 두개의 밝기 파라메터를 적용하여 취득한 두장의 이미지에서로부터 차영상을 구하고 동공의 위치를 추정하여 보다 빠르게 홍채 인식을 수행할 수 있는 홍채 인식을 위한 동공 영역 추정 방법을 제공함에 그 목적이 있다.

상기의 목적을 달성하기 위하여 본 발명에 따른 홍채 인식을 위한 동공 영역추정방법은,

소정수의 조명중 하나를 선택하여 점등한 후, 초점을 조절하는 단계와;

상기 초점이 조절된 후, 서로 다른 두개의 밝기 파라메터를 적용하여 연속된 두장의 홍채 이미지를 취득하는 단계와;

상기 취득한 서로 다른 두개의 밝기 파라메터를 적용한 두장의 이미지에 대해 차영상을 구하는 단계와;

상기 구해진 차영상에서 동공의 위치를 추정하는 단계와;

상기 동공의 위치가 추정되면, 홍채 영역의 검사범위를 정의하는 단계와;

상기 정의된 홍채 영역을 코드화하여 홍채 인식을 시도하는 단계를 포함하는 점에 그 특징이 있다.

여기서, 특히 상기 서로 다른 두개의 밝기 파라메터를 적용하여 연속된 두장의 홍채 이미지를 취득하는 단계에서 상기 두개의 밝기 파라메터는 소정 값만큼 차이를 두는 점에 그 특징이 있다.

여기서, 특히 상기 서로 다른 두개의 밝기 파라메터를 적용하여 연속된 두장 의 홍채 이미지를 취득하는 단계에서 상기 두개의 밝기 파라메터는 80 만큼 차이나는 점에 그 특징이 있다.

여기서, 특히 상기 취득한 서로 다른 두개의 밝기 파라메터를 적용한 두장의 이미지에 대해 차영상을 구하는 단계는,

상기 두장의 이미지 차이에 대해 각각 프레임 그래버의 서로 다른 밝기 파라메터 척도를 정의하는 단계와;

상기 서로 다른 밝기 파라메터 척도로 정의된 두장의 이미지 차이에 대해 분산을 구한 후, 분산이 최소가 되는 지점을 구하는 단계와;

상기 구해진 분산이 최소가 되는 지점을 기준으로 차영상을 구하는 단계를 포함하는 점에 그 특징이 있다.

여기서, 특히 상기 동공의 위치를 추정하는 단계에서 상기 구해진 차영상에 동공의 분포가 존재하는지 여부를 검사하여 스펙큘러 또는 모조눈을 판별하는 단계가 더 구비되는 점에 그 특징이 있다.

여기서, 특히 상기 스펙큘러 또는 모조눈을 판별하는 단계에서 스펙큘러나 모조눈으로 판단되면, 상기 소정수의 조명중 선택되지 않았던 다른 조명을 선택하여 점등한 후, 초점을 조절하는 단계를 수행하는 점에 그 특징이 있다.

여기서, 특히 상기 동공의 위치가 추정되면, 홍채 영역의 검사범위를 정의하는 단계는,

동공의 분포 대역을 이진화하여 레이블링을 수행하는 단계와;

상기 레이블링이 수행된 후, 소정의 기하학적 방법을 이용하여 동공 부위를 추출하는 단계와;

상기 추출된 동공 부위를 중심으로 원영상에 서클 엣지 오퍼레이터를 적용하여 정확한 동공 위치를 추출하는 단계를 포함하는 점에 그 특징이 있다.

여기서, 특히 상기 소정의 기하학적 방법을 이용하여 동공 부위를 추출하는 단계에서의 기학학적인 방법으로는 크기 또는 이심율을 이용하는 점에 그 특징이 있다.

이와 같은 본 발명에 의하면, 서로 다른 두개의 밝기 파라메터를 적용하여 취득한 두장의 이미지에서로부터 차영상을 구하여 동공의 위치를 추정하여 보다 빠르게 홍채 인식을 수행할 수 있다.

이하 첨부된 도면을 참조하면서 본 발명의 실시 예를 상세히 설명한다.

상기 도 1을 참조로 하여 본 발명에 따른 홍채 인식을 위한 동공 영역 추정방법에 대해 설명하기로 한다.

도 2는 본 발명에 따른 홍채 인식을 위한 동공 영역 추정방법을 나타낸 수순도이다. 이에 도시된 바와 같이, 먼저 소정수의 조명중 하나를 선택하여 점등한 후, 초점을 조절하는 단계가 수행된다(S201).

먼저, 사용자가 홍채 인식 시스템에 홍채 인식을 위하여 광학 윈도우(101)를 통하여 카메라(103)의 광축에 눈을 위치시키면, 각기 위치가 다른 두 개의 조명을 가진 조명장치중 하나의 조명을 켜서 사용자의 홍채를 비춘다.

그리고, 상기 하나의 조명이 점등되면, 거리 측정 센서(109)에 의해 카메라(103)와 사용자 사이의 거리를 측정하여 연속적인 거리 정보를 출력하고, 사 용자의 동작 특성을 파악한 후, 초점을 조절하게 된다.

이어서, 상기 초점이 조절된 후, 서로 다른 두개의 밝기 파라메터를 적용하여 연속된 두장의 홍채 이미지를 취득하는 단계가 수행된다(S202).

여기서, 상기 프레임 그레버(104)에서 촬영된 두장의 이미지 차이에 대해 밝기 파라메터값을 다르게 적용하여 신호 처리하게 된다.

그 다음, 상기 취득한 서로 다른 두개의 밝기 파라메터를 적용한 두장의 이미지 차이에 대해 동일한 위치의 차영상을 구하는 단계가 수행된다(S203).

보다 상세하게는, 먼저 상기 두장의 이미지 차이에 대해 각각 프레임 그래버의 서로 다른 밝기 파라메터 척도를 정의하게 된다.

도 3은 본 발명에 따른 노멀 모드의 밝기 파라메터를 적용한 이미지의 신호 처리된 구간을 나타낸 도면이고, 도 4는 본 발명에 따른 하이 모드의 밝기 파라메터를 적용한 이미지의 신호 처리된 구간을 나타낸 도면이다. 이에 도시된 바와 같이, 홍채 영역의 값이 상기 노멀 모드에서는 130이고 하이 모드의 밝기 파라메터에서는 210으로 80 정도의 차이를 보이고 있다.

상기 두장의 이미지에 대해 각각 정의된 밝기 파라메터의 척도는 스펙큘러, 동공, 배경에 대한 밴드 영역으로 나눌 수 있다.

그리고, 상기 서로 다른 밝기 파라메터 척도로 정의된 두장의 이미지에 대해 분산을 구한 후, 분산이 최소가 되는 지점을 구하게 된다.

여기서, 스펙큘러를 나타내는 영역을 제외한 부분에 대한 분산을 구한 후, 주변의 여러 위치를 구해서 최적 정합이 되는 부분(분산이 최소가 되는 지점)을 실 제 움직임 벡터로 정한다.

이어서, 상기 구해진 분산이 최소가 되는 지점을 기준으로 구해진 움직임 벡터를 이용하여 하이 모드로 취득한 영상을 이동시킨 후 차영상을 구하게 된다.

도 5는 상기 도 4와 상기 도 3의 차영상을 나타낸 도면이다. 이에 도시된 바와 같이, 상기 두장의 이미지에 따라 각각 분리된 세부분에 대해 동일한 위치의 차영상을 구하게 된다.

이어서, 상기 동일한 위치의 차영상을 구한 후, 동공의 위치를 추정하는 단계가 수행된다(S204).

보다 자세하게는, 상기 구해진 차영상에서 나타난 부분은 동공이 아닌 부분은 소정의 밝기 파라메터만큼인 80정도의 차이를 보이고, 동공의 경우는 이전에 세츄레이션(saturation)된 상태로 인해 10정도의 적은 값을 갖게 된다.

즉, 상기 하이 모드의 밝기 파라메터 보다 현저히 작은 영역이 동공 영역이 된다.

한편, 상기 동공 영역의 위치 추정은 상기 구해진 차영상에 동공의 분포가 존재하는지 여부를 검사하여 스펙큘러 또는 모조눈을 판별하게 된다.

도 6은 본 발명에 따른 차영상 히스토그램을 나타낸 도면이다. 이에 도시된 바와 같이, 차영상 히스토그램을 분석하면, 정상적인 경우 스펙큘러, 동공, 배경의 세 부분으로 분리된다. 스펙큘러의 평균은 '0'에 가까우며 배경의 평균은 프레임 그래버에 적용된 두 밝기 파라메타의 차에 근사하고, 동공은 스펙큘러와 배경의 중간에 위치하게 된다.
이러한 특성을 이용하여 동공 영역의 분포가 존재하는지 여부를 판정하여 스펙큘러 또는 모조눈의 여부를 판별할 수 있습니다.
즉, 차영상 히스토그램에 동공이 존재하지 않으면, 모조눈이라고 판단할 수 있습니다.
이러한 특성을 이용하여 동공 영역의 분포가 존재하는지 여부를 판정하여 동공 영역이 존재하면 동공의 분포 대역을 이진화하여 레이블링을 수행한 후, 기하학적인 특징(크기, 이심율 등)을 이용하여 동공 부위를 1차 추출하게 된다.

그 다음으로 상기 동공의 위치가 추정(S205)되면, 홍채 영역의 검사범위를 정의하는 단계가 수행된다(S206).

보다 상세하게는, 상기 동공의 분포 대역을 이진화하여 레이블링의 수행하고 기하학적인 특징을 이용하여 동공 부위를 1차로 추출한 이후, 상기 추출된 동공 부위를 중심으로 원영상에 서클 엣지 오퍼레이터(circular edge operator)를 적용하여 정확한 동공 위치를 추출하게 된다.

마지막으로 상기 정의된 홍채 영역을 코드화하여 홍채 인식을 시도하는 단계가 수행된다(S207).

한편, 상기 스펙큘러 또는 모조눈의 판별에서 스펙큘러나 모조눈으로 판단하게 되면, 상기 소정수의 조명중 선택되지 않았던 다른 조명을 선택하여 점등한 후, 초점을 조절하고 그 단계 이후를 다시 수행하게 된다(S208).

본 발명은 도면에 도시된 실시 예를 참고로 설명되었으나, 이는 예시적인 것에 불과하며, 본 기술분야의 통상의 지식을 가진 자라면 이로부터 다양한 변형 및 균등한 타 실시 예가 가능하다는 점을 이해할 것이다. 따라서, 본 발명의 진정한 기술적 보호 범위는 첨부된 특허청구범위의 기술적 사상에 의해 정해져야 할 것이다.

이상의 설명에서와 같이 본 발명에 따른 홍채 인식을 위한 동공 영역 추정 방법은, 특히 서로 다른 두개의 밝기 파라메터를 적용하여 취득한 두장의 이미지로부터 차영상을 구하고 동공의 위치를 추정하여 보다 빠르게 홍채 인식을 수행할 수 있다.

Claims (8)

1. 복수의 조명중 하나를 선택하여 점등한 후, 초점을 조절하는 단계와;

   상기 초점이 조절된 후, 서로 다른 두개의 밝기 파라메터를 적용하여 연속된 두장의 이미지를 취득하는 단계와;

   상기 취득한 서로 다른 두개의 밝기 파라메터를 적용한 두장의 이미지에 대해 차영상을 구하는 단계와;

   상기 구해진 차영상에서 동공의 위치를 추정하는 단계와;

   상기 동공의 위치가 추정되면, 홍채 영역의 검사범위를 정의하는 단계와;

   상기 정의된 홍채 영역을 코드화하여 홍채 인식을 시도하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 홍채 인식을 위한 동공 영역 추정방법.
2. 삭제
3. 제 1항에 있어서,

   상기 서로 다른 두개의 밝기 파라메터를 적용하여 연속된 두장의 홍채 이미지를 취득하는 단계에서 상기 두개의 밝기 파라메터는 80 만큼 차이나는 것을 특징 으로 하는 홍채 인식을 위한 동공 영역 추정방법.
4. 제 1항에 있어서,

   상기 취득한 서로 다른 두개의 밝기 파라메터를 적용한 두장의 이미지에 대해 차영상을 구하는 단계는,

   상기 두장의 이미지에 대해 각각 프레임 그래버의 서로 다른 밝기 파라메터 척도를 정의하는 단계와;

   상기 서로 다른 밝기 파라메터 척도로 정의된 두장의 이미지에 대해 분산을 구한 후, 분산이 최소가 되는 지점을 구하는 단계와;

   상기 구해진 분산이 최소가 되는 지점을 기준으로 차영상을 구하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 홍채 인식을 위한 동공 영역 추정방법.
5. 제 1항에 있어서,

   상기 동공의 위치를 추정하는 단계에서 상기 구해진 차영상에 동공의 분포가 존재하는지 여부를 검사하여 스펙큘러 또는 모조눈을 판별하는 단계가 더 구비되는 것을 특징으로 하는 홍채 인식을 위한 동공 영역 추정방법.
6. 제 5항에 있어서,

   상기 스펙큘러 또는 모조눈을 판별하는 단계에서 스펙큘러나 모조눈으로 판단되면, 상기 복수의 조명중 선택되지 않았던 다른 조명을 선택하여 점등한 후, 초점을 조절하는 단계를 수행하는 것을 특징으로 하는 홍채 인식을 위한 동공 영역 추정방법.
7. 제 1항에 있어서,

   상기 동공의 위치가 추정되면, 홍채 영역의 검사범위를 정의하는 단계는,

   동공의 분포 대역을 이진화하여 레이블링을 수행하는 단계와;

   상기 레이블링이 수행된 후, 기하학적 방법을 이용하여 동공 부위를 추출하는 단계와;

   상기 추출된 동공 부위를 중심으로 원영상에 서클 엣지 오퍼레이터를 적용하여 정확한 동공 위치를 추출하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 홍채 인식을 위한 동공 영역 추정방법.
8. 제 7항에 있어서,

   상기 기하학적 방법을 이용하여 동공 부위를 추출하는 단계에서의 기학학적인 방법으로는 크기 또는 이심율을 이용하는 것을 특징으로 하는 홍채 인식을 위한 동공 영역 추정방법.

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