KR100669625B1 - 형태론적 연산처리를 이용한 안구위치 추정시스템 및 그방법 - Google Patents

Abstract

본 발명은 특정한 구조적 요소를 이용하여 형태론적 연산을 처리함으로써 동공의 반사잡음을 검출하고 안구의 위치를 찾아내는 안구위치 추정시스템 및 그 방법에 관한 것으로서, 본 발명에 의한 안구위치 추정시스템은 안구 영상을 소정 화소 크기의 지름을 형성하는 링형태의 마스크를 이용하여 반사잡음에 인접한 화소들의 영상수치 중에서 어느 하나의 값이 할당되도록 하는 연산 처리를 통해 동공의 반사잡음 화소 영역에 주위의 어두운 영역값을 할당하는 연산처리모듈; 및 상기 안구 영상 및 상기 연산 처리된 영상의 차이를 구하여 영상 수치의 차이가 기준 수치 이상인 화소 영역을 선별하는 화소선별모듈을 포함하는 것을 특징으로 한다.

본 발명에 의하면, 종래와는 차별되는 구조적 요소를 구비하고 팽창연산과 같은 형태론적 연산을 이용함으로써 최소화된 연산을 통하여 동공에 의한 반사잡음만을 검출할 수 있으므로, 복잡한 전처리 과정을 지양하고 신속하게 홍채인식을 처리할 수 있는 효과가 있다.

Description

형태론적 연산처리를 이용한 안구위치 추정시스템 및 그 방법{Assuming system of eyeball position using morphologic image processing and method thereof}

도 1은 본 발명의 실시예에 따른 형태론적 연산처리를 이용한 안구위치 추정시스템의 구성요소를 개략적으로 도시한 블록도.

도 2는 본 발명의 실시예에 따른 영상입력모듈이 촬영한 안구 영역의 원래 영상을 도시한 도면.

도 3은 본 발명의 실시예에 따른 연산처리모듈에 의하여 동공에 의한 반사잡음이 주위의 어두운 수치로 할당된 경우를 예시한 도면.

도 4는 본 발명의 실시예에 따른 화소선별모듈이 원래의 영상에서 팽창연산 처리된 영상을 빼기 연산한 결과 화면을 예시한 도면.

도 5는 본 발명의 실시예에 따른 구조적 요소의 형태 및 일반적인 구조적 요소의 형태를 비교도시한 도면.

도 6은 본 발명의 실시예에 따른 안구 영상의 화소 수치가 공간 좌표 상에서 표시되고, 이때의 동공의 반사 잡음 및 전체 안구 영상을 예시한 도면.

도 7은 본 발명의 실시예에 따른 안구 영상을 팽창 연산 처리한 후 연산에 따른 각 화소 수치를 공간 좌표 상에서 표시하고, 이때의 동공의 반사잡음 및 전체 안구 영상을 예시한 도면.

도 8은 본 발명의 실시예에 따른 원래의 안구 영상에서 팽창 연산 처리된 안구 영상을 빼기 연산한 후의 각 화소 수치를 공간 좌표 상에서 표시하고, 이때의 동공의 반사잡음 및 전체 안구 영상을 예시한 도면.

도 9는 본 발명의 실시예에 따른 형태론적 연산처리를 이용한 안구위치 추정방법을 도시한 흐름도.

〈도면의 주요 부분에 대한 부호의 설명〉

100: 형태론적 연산처리를 이용한 안구위치 추정시스템

110: 영상입력모듈 120: 연산처리모듈

130: 제어모듈 140: 저장수단

150: 화소선별모듈 160: 위치추정모듈

본 발명은 홍채인식의 전처리 과정으로서, 안구위치를 추정하는 시스템 및 그 방법에 관한 것이다.

현재, 유전자 형질, 지문, 목소리, 정맥, 얼굴 생김새, 눈동자 홍채 등의 생물학적 특징을 이용하여 개개인의 신원을 인증하는 시스템에 대하여 활발한 연구가 진행되고 있다.

이중에서, 홍채 인식 분야는 높은 인식률과 위조의 불가성, 데이터량이 많은 패턴 특성, 변화 요인이 없다는 점 등의 장점으로 인하여, 보안시스템에 있어서 향후 가장 많이 사용될 것으로 전망된다.

홍채(Iris)란, 동공과 흰 부위 사이에 존재하는 영역을 의미하는데, 빗살 무늬의 인대, 붉은색의 섬유질, 속눈썹 모양의 돌기, 혈관계 형태, 링 형태의 조직, 동공을 둘러싸는 코로나모양의 인대, 홍채 고유의 색, 얼룩점 등의 고유 특성을 가지고 있으므로 홍채를 이용하면 개개인을 식별할 수 있다.

데이터 연산량을 감소시키기 위하여, 홍채를 인식하기 전에 눈위치를 찾는 전처리 과정이 수행되는데, 이러한 과정은 여러 가지 방법으로 진행될 수 있다. 종래에는, 눈의 위치를 찾기 위해서 눈의 형태에 따른 영상 정보를 이용하거나 동공에 의하여 나타나는 반사 잡음(Specular; 빛이 동공에 반사되는 경우에 나타나는 잡음 성분은 크기와 패턴에 규칙적인 특징을 가진다)을 이용하는 방법 등이 있다.

이렇게 하여 눈의 위치를 찾게 되면, 피인증자의 눈과 카메라의 렌즈가 광학적으로 일치되도록 홍채인식시스템이 정밀하게 구동되고, 홍채를 정교하게 촬영하여 홍채 인식 과정을 처리하게 된다.

그러나, 눈의 형태를 이용하여 눈의 위치를 찾는 경우, 화장, 인공 눈썹 등의 요인에 의하여 눈의 형태가 달라지거나 개인의 특성에 따라 눈의 형태가 다른 점, 컨텍트 렌즈나 안경의 착용으로 인하여 눈의 형태가 다르게 인지될 수 있는 점 등 장애적인 요소가 많으므로 영상 처리를 통하여 눈이라는 영상 객체를 일률적으로 검출하는 것은 기술적으로 많은 어려움이 따른다.

또한, 안구 영역을 촬영한 영상에는 반사 잡음을 비롯하여 여러 가지 잡음 성분들이 나타나게 되며, 이러한 잡음 성분들은 눈의 일부를 가림으로써 눈의 형태를 인지할 수 없게 하므로 종래의 방법으로는 눈의 위치를 찾을 수 없는 경우가 종종 발생된다.

이러한 이유로, 특정 조명을 조사하여 눈, 특히 동공에서만 발생되는 반사잡음 성분을 검출함으로써 눈의 위치를 찾는 방법이 이용되기도 하는데, 이러한 경우에도 다양한 반사잡음 성분들이 장애적인 요소로 작용된다.

안경 등에 의한 반사잡음 성분들이 많아지면 동공에 의한 반사잡음 성분을 검출하기 어려워지며, 연산 처리도 복잡하고 적지 않은 시간을 필요로 하므로, 홍채 인식 시스템의 오인식률을 높이고, 사용자가 불편을 겪게 된다.

한편, 동공에 의한 반사잡음 성분은 조명, 카메라의 위치, 조리개 수치, 셔터 스피드 등의 환경적 차이에도 불구하고 항시 동일한 패턴(작은 크기, 원 형태 등)으로 검출되는 특징을 가지는데 반하여, 안경 등에 의한 반사잡음 성분은 크기가 크면서 불규칙적이고, 형태 및 발생 위치가 각양각색인 특징을 가진다.

이에, 동공의 반사잡음 특성을 이용하여 최소한의 처리 과정과 높은 신뢰성으로 눈의 위치를 검출하도록 하는 방안이 요구되고 있다.

따라서, 본 발명은 환경적 차이에 영향받지 않고 항시 동일한 패턴으로 검출되는 특성을 이용하여 신호처리를 수행함으로써 동공의 반사 잡음을 검출하고 안구의 위치를 검출할 수 있도록 하는 안구위치 추정시스템을 제공하는 것을 그 목적으로 한다.

또한, 본 발명은 외부요인에 의하여 발생되는 반사잡음 성분을 상쇄시키고 동공에 의한 반사잡음 성분만을 검출하기 위하여 특정의 구성적 요소를 마련하고 형태론적 연산을 처리하는 안구위치 추정방법을 제공하는 것을 다른 목적으로 한다.

상기의 목적을 달성하기 위하여, 본 발명에 의한 형태론적 연산처리를 이용한 안구위치 추정시스템은 안구 영상을 소정 화소 크기의 지름을 형성하는 링형태의 마스크를 이용하여 반사잡음에 인접한 화소들의 영상수치 중에서 어느 하나의 값이 할당되도록 하는 연산 처리를 통해 동공의 반사잡음 화소 영역에 주위의 어두운 영역값을 할당하는 연산처리모듈; 및 상기 안구 영상 및 상기 연산 처리된 영상의 차이를 구하여 영상 수치의 차이가 기준 수치 이상인 화소 영역을 선별하는 화소선별모듈을 포함하는 것을 특징으로 한다.

또한, 본 발명에 의한 형태론적 연산처리를 이용한 안구위치 추정시스템은 상기 선별된 화소 영역을 동공의 반사잡음으로 판단하여 눈위치를 추정하는 위치추정모듈을 더 구비하는 것을 특징으로 한다.

삭제

또한, 본 발명에 의한 형태론적 연산처리를 이용한 안구위치 추정시스템이 처리하는 상기 구조적 요소는 화소 1개 내지 화소 4개 크기의 지름을 형성하는 것을 특징으로 한다.

삭제

또한, 본 발명에 의한 형태론적 연산처리를 이용한 안구위치 추정시스템이 처리하는 상기 연산 처리는 "f

b(s, t) = max{f(s-x, t-y)│(x, y)

∈D_b}, (여기서, "f(x, y)"는 안구 영상을 의미하고, "f(s-x, t-y)"는 안구 영상의 화소가 x축 상에서 수치 s만큼 이동되고, y축 상에서 수치 t만큼 이동됨을 의미한다. 또한, "b(x, y)"는 구조적 요소를 의미하고, "D_b"는 b의 정의역을 의미한다. 또한, 연산"

"은 상기 구조적 요소 위치에 존재하는 화소들 중 최대값을 f(x, y)에 할당하는 연산을 의미함)"의 식으로 표현되는 것을 특징으로 한다.

상기의 다른 목적을 달성하기 위하여, 본 발명에 의한 형태론적 연산처리를 이용한 안구위치 추정방법은 안구 영상을 촬영하는 단계; 소정 화소 크기의 지름을 형성하는 링형태의 마스크를 이용하여 반사잡음에 인접한 화소들의 영상수치 중에서 어느 하나의 값이 할당되도록 하는 연산 처리를 통해 동공의 반사잡음 화소 영역에 주위의 어두운 영역값을 할당하는 단계; 상기 안구 영상 및 상기 연산처리된 영상의 차이를 구하여 영상 수치의 차이가 기준 이상인 화소 영역을 선별하는 단계; 및 상기 선별된 화소 영역을 동공의 반사잡음으로 판단하여 눈위치를 추정하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 한다.

이하에서 첨부된 도면을 참조하여 본 발명의 실시예에 따른 형태론적 연산처리를 이용한 안구위치 추정시스템 및 안구위치 추정방법에 대하여 상세히 설명한 다.

도 1은 본 발명의 실시예에 따른 형태론적 연산처리를 이용한 안구위치 추정시스템(100)의 구성요소를 개략적으로 도시한 블록도이다.

도 1에 의하면, 본 발명의 실시예에 따른 형태론적 연산처리를 이용한 안구위치 추정시스템(100)은 영상입력모듈(110), 연산처리모듈(120), 화소선별모듈(150), 위치추정모듈(160), 제어모듈(130) 및 저장수단(140)을 포함하여 구성된다.

보통, 홍채인식을 수행하기 전의 불필요한 연산 과정을 피하기 위하여 안구의 위치를 찾는 과정이 선행되는데, 상기 영상입력모듈(110)은 안구의 위치를 찾기 위하여 안구 영역을 촬영하고 촬영된 안구 영상은 저장수단(140)에 저장된다.

참고로, 상기 영상입력모듈(110)이 안구 영상을 촬영하고 안구의 정확한 위치가 파악되면 파악된 안구 위치로 정확히 구동되어 홍채인식용 영상을 촬영하는 다른 영상입력장치가 더 구비될 수 있을 것이다.

상기 제어모듈(130)은 인에이블신호를 송출하여 상기 영상입력모듈(110), 연산처리모듈(120), 화소선별모듈(150) 및 위치추정모듈(160)을 순차적으로 기능시키고, 저장수단(140)에 촬영된 영상 데이터, 연산처리 데이터 및 위치추적 데이터 등을 저장하여 관리한다.

우선, 상기 연산처리모듈(120)은 상기 촬영된 안구 영상을 구조적 요소에 의하여 형태론적 연산 처리함으로써, 동공에 의한 반사잡음은 주위의 어두운 수치로 할당되도록 하고 그 외의 어두운 부분들은 작아지거나 제거되도록 한다.

상기 구조적 요소란 일종의 마스크 형태를 가지며, 동시에 부영상 함수를 의 미한다(도 5 참조).

도 2 내지 도 4는 본 발명의 실시예에 따른 안구 영상의 처리 과정을 간략하게 예시한 도면이다.

도 2 내지 도 4에 의하면, 안구의 기본적인 구조가 도시되어 있는데, 안구는 크게 힌자위(a), 홍채(b) 및 동공(c)으로 나눌 수 있다.

도 2는 상기 영상입력모듈(110)이 촬영한 안구 영역의 원래 영상을 도시한 것이고, 도 3은 상기 연산처리모듈(120)에 의하여 동공에 의한 반사잡음(c1)이 주위의 어두운 수치로 할당된 경우를 예시한 도면이다. 도 3에 의하면, 동공에 의한 반사잡음 이외의 부분(다른 반사잡음을 포함하여)들은 상대적으로 변화가 없음을 확인할 수 있다.

도 4는 상기 화소선별모듈(150)이 원래의 영상에서 팽창연산 처리된 영상을 빼기 연산한 결과 화면을 예시한 도면이다.

도 4에 의하면, 도 2에 도시된 원래의 영상에서 도 3에 도시된 연산처리된 영상을 빼기 연산함으로써 동공에 의한 반사잡음 성분(c1)만이 주위에 비하여 상대적으로 높은 영상수치를 가지고 추출될 수 있음을 확인할 수 있다.

이렇게 안구 영상을 처리하기 위해서 다양한 형태론적 연산이 이용될 수 있는데, 본 발명에서는 팽창(Dilation) 연산을 이용하는 것으로 한다.

상기 팽창 연산이란, 원영상의 원점 화소에 대하여 구조적 요소(structuring elements)를 가지는 소정의 함수를 집합연산하고, 적어도 한 요소에 의하여 중첩되면서 이동됨으로써 집합연산을 연속적으로 수행하는 것을 의미한다.

여기서, 소정의 함수를 집합연산한다는 것은 어느 화소의 값을 인접된 화소들의 영상수치 중에서 최대값으로 할당되도록 하는 것으로서, 팽창 연산이 처리되면 구조적 요소의 모든 값들이 양수일 경우 출력 영상은 입력 영상 보다 밝아지게 되고, 어두운 부분들은 구조적 요소에서 정의된 집합연산과 형태의 관계에 따라 작아지거나 제거된다. 따라서, 입력 영상의 밝은 부분들은 상대적으로 커지게 된다.

이러한 이유로 인하여, 안구 영상에 대하여 팽창 연산을 처리하면 동공의 반사잡음 성분(specular; 보통, 안구 영역을 촬영하면 빛의 반사에 의하여 잡음 성분이 발생되는데, 동공이나 안경에 의하여 생기는 반사잡음을 그 예로 들 수 있으며, 이러한 반사잡음 성분은 주위의 화소 영역에 비하여 밝기와 같은 높은 영상수치를 가진다)을 포함하여 반사잡음에 해당되는 화소 영역이 강조되게 된다.

도 2 내지 도 4를 참조하여 설명한 바와 같이, 본 발명은 팽창 연산을 처리하여 동공의 반사잡음 화소 영역에 주위의 어두운 영역 값을 할당하고(반면, 동공 이외의 반사잡음 영역은 팽창 연산에 의하여 밝기 영역이 확대된다) 원영상에서 연산처리된 영상을 빼기 연산함으로써 동공의 반사잡음만을 추출하는 것이 목적이므로 전술한 구조적 요소의 형태가 종래와는 차별화될 필요성이 있다.

도 5는 본 발명의 실시예에 따른 구조적 요소의 형태 및 일반적인 구조적 요소의 형태를 비교도시한 도면이다.

도 5의 (a)에 의하면, 일반적인 구조적 요소(A)는 정방형 형태를 가지는데, 이러한 일반적인 구조적 요소가 이동되며(A`) 집합 연산을 하는 경우 동공의 반사잡음 영역(c1)은 다른 반사잡음 영역과 같이 팽창되는 효과를 가져온다. 즉, 일반 적인 구조적 요소는 동공의 반사잡음 영역 내부에서도 다수의 연산을 처리하는 것이다.

그러나, 도 5의 (b)에서 보여지듯이, 본 발명에 의한 구조적 요소(B)는 링 형태를 가지는 것으로서, 본 발명에 의한 구조적 요소가 이동되며(B`) 집합 연산을 하게 되면 동공의 반사잡음 영역(c1)이 다른 반사잡음 영역(또는 다른 화면 영역)과는 달리 주위의 어두운 영역 값이 할당되게 된다. 도 5의 (b)를 보면, 본 발명에 의한 구조적 요소(B)는 동공의 반사 잡음 영역(c1)과 그 크기가 부합되도록 정의되어 있다.

보통, 동공에 의한 반사잡음 영역(c1)은 화소 1개 내지 4개 크기의 지름을 형성하게 되므로, 상기 링형태의 구조적 요소(B) 또한 화소 1개 내지 4개 크기의 지름(r)을 가지도록 정의되는 것이 바람직하다.

이어서, 전술한 상기 팽창 연산에 대하여 상세히 설명하면 다음과 같다.

fb(s, t) = max{f(s-x, t-y)│(x, y)∈D_b}

여기서, 첫째, "f(x, y)"는 안구 영상의 화소를 의미하고,

둘째"f(s-x, t-y)"는 안구 영상의 화소가 x축 상에서 수치 s만큼 이동되고, y축 상에서 수치 t만큼 이동됨을 의미하며,

셋째, "b(x, y)"는 구조적 요소를 의미하고,

넷째, "D_b"는 b의 정의역을 의미하며,

다섯째, 형태론적 연산 "

"은 상기 구조적 요소 위치에 존재하는 화소들 중 최대값을 f(x, y)에 할당하는 연산을 의미한다.

도 6은 본 발명의 실시예에 따른 안구 영상의 화소 수치가 공간 좌표 상에서 표시되고, 이때의 동공의 반사 잡음 및 전체 안구 영상을 예시한 도면이다.

도 6에 의하면, 밝은 수치의 화소 영역이 두 곳(D1, E1)에 나타나는데, 첫 번째 밝은 화소 영역(D1)은 동공에 의한 반사잡음 영역을 나타낸 것이고 두 번째 밝은 화소 영역(E1)은 다른 요인에 의한 반사잡음 영역을 나타낸 것이다.

상기 동공에 의한 반사잡음 영역(D1)은 다른 요인에 의한 반사잡음 영역에 비하여 그 크기가 작게 형성됨(1~4 화소)을 알 수 있다.

도 7은 본 발명의 실시예에 따른 안구 영상을 팽창 연산 처리한 후 연산에 따른 각 화소 수치를 공간 좌표 상에서 표시하고, 이때의 동공의 반사잡음 및 전체 안구 영상을 예시한 도면이다.

도 7에 의하면, 본 발명에 의한 구조적 요소 및 팽창 연산을 통하여 첫 번째 밝은 화소 영역(D2)은 주변의 어두운 수치가 할당되어 원래의 밝기 수치가 현저하게 감소되었음을 확인할 수 있고, 두 번째 밝은 화소 영역(E2)은 오히려 그 수치가 확장되었음을 알 수 있다.

다른 화면 영역은 동공의 반사잡음 영역(D2)에 비하여 주위 영상 수치의 영향을 상대적으로 조금 받고 있음을 알 수 있다.

도 8은 본 발명의 실시예에 따른 원래의 안구 영상에서 팽창 연산 처리된 안구 영상을 빼기 연산한 후의 각 화소 수치를 공간 좌표 상에서 표시하고, 이때의 동공의 반사잡음 및 전체 안구 영상을 예시한 도면이다.

도 8에 의하면, 도 6에 도시된 영상에서 도 7에 도시된 영상을 빼기 연산함으로써 두 번째 밝은 화소영역(E3)의 수치가 거의"0"에 가까워졌고, 첫 번째 밝은 화소영역(D3)의 수치는 원래의 영상 상에서의 수치를 거의 유지하고 있다.

따라서, 동공의 반사잡음 영역(D3)만이 최종처리된 안구 영상 상에서 밝은 화소수치를 가지고 있으므로, 동공에 의한 반사잡음(D3)의 위치를 용이하게 검출할 수 있게 된다.

상기 화소선별모듈(150)은 전술한 바와 같이, 원래의 안구 영상 및 상기 형태론적 연산처리된 영상을 빼기 연산하여 영상 수치의 차이가 기준 수치 이상인 화소 영역을 선별한다.

영상 수치의 차이가 기준 수치 이상인 화소 영역이 선별되면, 상기 위치추정모듈(160)은 상기 선별된 화소 영역을 동공의 반사잡음으로 판단하여 눈위치를 추정하고, 추정된 눈위치 정보는 저장수단(140)에 저장된다.

도 9는 본 발명의 실시예에 따른 형태론적 연산처리를 이용한 안구위치 추정방법을 도시한 흐름도이다.

우선, 피인증자가 상기 영상입력모듈(110)에 안구 영역을 위치시키면, 영상입력모듈(110)을 안구 영역을 촬영한다. 촬영된 안구 영상은 저장수단(140)에 저장된다(S100).

이어서, 상기 연산처리모듈(120)은 촬영된 안구 영상 상에서 링형태를 가지는 구조적 요소를 이동시키면서 팽창 연산을 실행한다(S200).

전술한 바와 같이, 본 발명에 사용되는 구조적 요소는 1개 내지 4개 화소 크기의 지름을 형성하는 링형태를 정의역으로 한다.

이때, 동공에 의한 반사잡음 영역은 주위의 어두운 수치로 할당되는데, 원래의 동공 반사잡음이 가지는 영상수치에 비하여 현저히 낮은 수치가 할당된다.

반면, 다른 요인에 의한 반사잡음 영역은 오히려 확장되는 효과를 가지며, 화면의 다른 일부 영역이 주위의 어두운 수치로 할당된다고 하여도 상기 동공에 의한 반사잡음과는 달리 많은 차이의 낮은 수치가 할당되지는 않는다.

상기 안구 영상의 전체 영역에 대하여 팽창 연산이 시행되면(S300), 화소선별모듈(150)은 원래의 안구 영상에서 팽창 연산된 영상을 다시 빼기 연산한다(S400).

상기 빼기 연산 처리된 영상에서는 동공 반사잡음 영역만이 높은 수치를 가지는 영역으로 남게 되는데, 이는 높은 수치를 가지는 원래의 동공 반사잡음에서 주변의 어두운 수치로 할당된 동공 반사잡음 영역이 감산되기 때문이다.

상기 화소선별모듈(150)은 감산 결과 영상 수치의 차이가 기준 수치 이상인 화소 영역을 선별하는데, 상기 기준수치보다 큰 수치를 가지는 영역으로는 동공 반사잡음 영역만이 해당되게 된다(S500).

일정한 크기와 영상 수치를 가지는 동공 반사잡음 영역은, 이러한 특성에 맞추어 설정된 구조적 요소와 팽창 연산에 의하여 역시 높은 검출률로 검출될 수 있으며, 상기 위치추정모듈(160)은 검출된 동공 반사잡음 영역에 의하여 정확한 안구의 위치를 추정한다(S600).

최종적으로, 정확한 안구의 위치가 추정되면 홍채 인식 과정이 수행된다(S700).

이상에서 본 발명에 대하여 그 바람직한 실시예를 중심으로 설명하였으나 이는 단지 예시일 뿐 본 발명을 한정하는 것이 아니며, 본 발명이 속하는 분야의 통상의 지식을 가진 자라면 본 발명의 본질적인 특성을 벗어나지 않는 범위에서 이상에 예시되지 않은 여러 가지의 변형과 응용이 가능함을 알 수 있을 것이다. 예를 들어, 본 발명의 실시예에 구체적으로 나타난 각 구성 요소는 변형하여 실시할 수 있는 것이다. 그리고 이러한 변형과 응용에 관계된 차이점들은 첨부된 청구 범위에서 규정하는 본 발명의 범위에 포함되는 것으로 해석되어야 할 것이다.

본 발명에 의한 형태론적 연산처리를 이용한 안구위치 추정시스템에 의하면, 종래와는 차별되는 구조적 요소를 구비하고 팽창연산과 같은 형태론적 연산을 이용함으로써 최소화된 연산을 통하여 동공에 의한 반사잡음만을 검출할 수 있으므로, 복잡한 전처리 과정을 지양하고 신속하게 홍채인식을 처리할 수 있는 효과가 있다.

또한, 본 발명에 의하면, 외부 요인에 의한 반사잡음 뿐만 아니라 조명의 각도, 얼굴 표면의 반사도, 카메라 렌즈 광축 등의 환경에 따라 다른 밝기 수치를 가지는 영상 영역들도 효과적으로 배제시킬 수 있으므로 눈위치 검출률을 향상시킬 수 있게 된다.

Claims (7)

1. 안구 영상을 소정 화소 크기의 지름을 형성하는 링형태의 마스크를 이용하여 반사잡음에 인접한 화소들의 영상수치 중에서 어느 하나의 값이 할당되도록 하는 연산 처리를 통해 동공의 반사잡음 화소 영역에 주위의 어두운 영역값을 할당하는 연산처리모듈; 및

   상기 안구 영상 및 상기 연산 처리된 영상의 차이를 구하여 영상 수치의 차이가 기준 수치 이상인 화소 영역을 선별하는 화소선별모듈을 포함하는 것을 특징으로 하는 형태론적 연산처리를 이용한 안구위치 추정시스템.
2. 제1항에 있어서,

   상기 선별된 화소 영역을 동공의 반사잡음으로 판단하여 눈위치를 추정하는 위치추정모듈을 더 구비하는 것을 특징으로 하는 형태론적 연산처리를 이용한 안구위치 추정시스템.
3. 삭제
4. 제 1항에 있어서,

   상기 소정 화소 크기는 화소 1개 내지 화소 4개 크기의 지름을 형성하는 것을 특징으로 하는 형태론적 연산처리를 이용한 안구위치 추정시스템.
5. 삭제
6. 제 1항에 있어서, 상기 연산 처리는

   f

   

   b(s, t) = max{f(s-x, t-y)│(x, y)

   

   ∈D_b}, (여기서, "f(x, y)"는 안구 영상을 의미하고, "f(s-x, t-y)"는 안구 영상의 화소가 x축 상에서 수치 s만큼 이동되고, y축 상에서 수치 t만큼 이동됨을 의미한다. 또한, "b(x, y)"는 구조적 요소를 의미하고, "D_b"는 b의 정의역을 의미한다. 또한, 연산 ""은 상기 구조적 요소 위치에 존재하는 화소들 중 최대값을 f(x, y)에 할당하는 연산을 의미함)"의 식으로 표현되는 것을 특징으로 하는 형태론적 연산처리를 이용한 안구위치 추정시스템.
7. 안구 영상을 촬영하는 단계;

   소정 화소 크기의 지름을 형성하는 링형태의 마스크를 이용하여 반사잡음에 인접한 화소들의 영상수치 중에서 어느 하나의 값이 할당되도록 하는 연산 처리를 통해 동공의 반사잡음 화소 영역에 주위의 어두운 영역값을 할당하는 단계;

   상기 안구 영상 및 상기 연산처리된 영상의 차이를 구하여 영상 수치의 차이가 기준 이상인 화소 영역을 선별하는 단계; 및

   상기 선별된 화소 영역을 동공의 반사잡음으로 판단하여 눈위치를 추정하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 형태론적 연산처리를 이용한 안구위치 추정방법.

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