KR20090075083A - 홍채 인장 특성 정보를 이용한 생체 인식 방법 - Google Patents

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Abstract

본 발명은 가시 광선에 대해 개인별로 서로 다르게 홍채 영역이 인장되는 특성을 이용하여 생체 인식을 수행해 인식 성능(본인과 타인의 구별력)을 높이고, 모조 홍채를 판별할 수 있는 효과가 있다.
가시광선, 홍채, 인장, 모조

Description

홍채 인장 특성 정보를 이용한 생체 인식 방법{Method for Iris Recognition based on Individual Tensile Properties of Iris-Patterns}
본 발명은 생체 인식 방법에 관한 것으로, 더욱 상세하게는 가시광선에 대해 인장되는 홍채의 특성을 고려해 생체 인식을 수행하는 홍채 인장 특성 정보를 이용한 생체 인식 방법에 관한 것이다.
통상의 홍채 인식은 동공과 홍채의 경계를 원으로 모델링하고 각 중심 위치와 지름을 추출한 후, 동공 경계 바깥과 홍채 경계 내의 홍채 영역을 8트랙의 등 간격으로 나누어 추출한 홍채 코드를 사용해 이루어진다. 하지만, 외부 가시광선에 대한 홍채 영역의 인장 특징이 고려되지 않고 8트랙의 등 간격으로 구획하는 방식이어서, 외부 가시광선에 대해 홍채 영역이 인장될 경우 인식 성능(본인과 타인의 구별력)이 감소되는 문제점이 발생한다.
본 발명은 상기한 문제점을 해결하기 위해 개발된 것으로, 가시광선에 대해 인장되는 홍채의 특성을 고려한 홍채 인장 특성 정보를 이용한 생체 인식 방법을 제공하는데 그 목적이 있다.
이러한 목적에 따른 본 발명의 홍채 인장 특성 정보를 이용한 생체 인식 방법의 제1 실시예는
촬영한 영상 내 홍채 영역을 직교 좌표계로 변환하여 나온 영상에서 검출한 동공반지름(R)과 홍채반지름(I), 미리 저장된 해당 사용자의 홍채 인장 특성 정보(R/I에 대한 d/I의 관계식)를 사용해 동공 중심에서부터 이격된 설정 개수만큼의 거리(d) 정보를 구하는 단계, 상기 거리(d)만큼 떨어진 트랙 내에서 추출된 홍채 코드와 미리 저장된 홍채 코드 간의 비교 결과에 따라 생체 인식 결과를 구하는 단계를 포함하여 이루어진 것을 특징으로 한다.
상기 홍채 인장 특성 정보(R/I에 대한 d/I의 관계식)는 2차원의 홍채 국소 패턴 템플릿 정합에 의해 나온 결과인 MAD(Mean Absolute Difference)값과, MSE(Mean Square Error)값을 사용해 구한 것을 특징으로 한다.
상기 2차원의 홍채 국소 패턴 템플릿 정합은 가시광선 조명 하에서 촬영된 여러 장의 영상 내 홍채 영역을 극 좌표계에서 직교 좌표계로 변환한 후 밝기 정규화하여 나온 영상을 사용한 것을 특징으로 한다.
상기 2차원의 홍채 국소 패턴 템플릿 정합은 가시광선 조명 하에서 촬영된 여러 장의 영상 내 홍채 영역을 극 좌표계에서 직교 좌표계로 변환한 후 밝기 정규화하여 나온 영상 중 가시광선에 대해 전혀 영향을 받지 않은 기준 영상에서 동공의 경계 근처에서부터 홍채 경계 근처까지 설정 개수만큼 추출한 국소 홍채 템플릿에서 구한 최적의 회전 각도를 사용하여 상기 각 국소 홍채 템플릿과 상기 기준 영상을 정합하는 것을 특징으로 한다.
상기 홍채 인장 특성 정보(R/I에 대한 d/I의 관계식)는 2차원의 홍채 국소 패턴 템플릿을 1차원 변환하여 나온 템플릿을 정합하여 나온 최적 정합 위치 좌표값을 사용해 구한 것을 특징으로 한다.
상기 1차원 변환은 밝기값 평균화 방법, 가버(Gabor) 웨이블릿 평균화 방법, 웨이블릿 변환 후 웨이블릿 계수를 정합하는 방법 중 어느 하나의 방법을 이용한 것을 특징으로 한다.
상기 목적에 따른 본 발명의 홍채 인장 특성 정보를 이용한 생체 인식 방법의 제2 실시예는
가시광선 조명 하에서 카메라에서 촬영한 영상 내 홍채 영역을 직교 좌표계로 변환하여 나온 영상을 사용해 국소 홍채 패턴 템플릿 매칭하는 단계, 상기 매칭하여 나온 결과로 홍채 인장 특성 정보(R/I에 대한 d/I의 관계식)가 생기는 경우엔 살아있는 사람의 홍채로, 생기지 않는 경우엔 모조 홍채로 판별하는 단계를 포함하여 이루어진 것을 특징으로 한다.
상기 목적에 따른 본 발명의 홍채 인장 특성 정보를 이용한 생체 인식 방법 의 제3 실시예는
가시광선 조명 하에서 카메라에서 촬영한 영상 내 홍채 영역을 직교 좌표계로 변환하여 나온 영상을 사용해 국소 홍채 패턴 템플릿 매칭하는 단계, 상기 매칭하여 나온 결과로 구한 홍채 인장 특성 정보(R/I에 대한 d/I의 관계식)가 해당 사용자 ID에 대응된 홍채 인장 특성 정보(R/I에 대한 d/I의 관계식)과 동일한 경우 살아있는 사람의 홍채로, 상이한 경우 모조 홍채로 판별하는 단계를 포함하여 이루어진 것을 특징으로 한다.
상기 홍채 영역은 동공 경계 부근의 홍채 영역인 홍채 인장 특성 정보를 이용한 것을 특징으로 한다.
본 발명은 가시광선에 대해 홍채 영역이 인장되는 특성을 고려하여 생체 인식이 이루어져, 인식 성능(본인과 타인의 구별력)을 높이고, 그러한 특성을 이용하여 모조 홍채에 대한 판별이 가능한 효과가 있다.
이하, 첨부된 도면을 참조하여 본 발명을 설명한다.
도 1의 본 발명의 홍채 인식 시스템은 카메라(101), 프레임 그래버(102), 데이터 베이스(103), 마이크로 프로세서(104), 거리 측정부(105)로 된 것이다.
이러한 시스템의 동작은 다음과 같다.
먼저, 카메라(101)에서 촬영한 홍채의 아날로그 영상을 프레임 그래버(102)를 사용해 디지털 영상으로 변환하고, 화상 메모리에 임시 저장하거나, 혹은 디지 털 카메라로 촬영한 홍채의 디지털 영상을 화상 메모리에 임시 저장한다.
다음, 마이크로 프로세서(104)는 상기 디지털 영상에서 전처리 과정을 통해 속눈썹, 눈꺼풀, 반사광 등이 제거된 홍채 영역을 극 좌표계(polar coordinate)에서 직교 좌표계(rectangular coordinate)로 변환하여 나온 영상에서 동공 반지름(R)과, 홍채 반지름(I)을 구한다.
그런 후, 동공 반지름(R)과 홍채 반지름(I), 데이터 베이스(103)에 미리 저장된 해당 사용자의 가시 광선에 대한 홍채 인장 특성 정보 즉, R/I에 대한 d/I의 관계식을 사용해 서로 다른 여러 개(예: 5개)의 d(동공 중심에서부터 이격된 거리, dA,~ dE)값을 구한다.
다음, 각 거리(dA,dB,dC,dD,dE)만큼 떨어진 해당 트랙에서 추출된 홍채 코드와 메모리 내 미리 저장된 홍채 코드 간의 비교 결과에 따라 생체 인식 결과(승인 또는 거절)를 결정한다.
추가로, 상기 개인별 가시 광선에 대한 홍채 인장 특성 정보는 사용자 ID별로 저장된 것이다.
도 2a 내지 도 2b는 본 발명에 따른 홍채 인장 특성 정보(R/I에 대한 d/I의 관계식)의 예로, 가시광선에 대해 확대, 축소되는 홍채의 인장 특성을 고려하여 비 등 간격으로 할당한 홍채 영역 내의 다수의 트랙에서 추출한 홍채 코드를 사용하여 인식 성능을 높이게 된다.
도 3a 내지 도 3e는 본 발명에 따른 2차원의 홍채 국소 패턴 템플릿 정합 방법을 사용해 가시 광선에 대한 개인별 홍채 인장 특성을 얻는 과정을 도식화한 것이다.
먼저, 가시광선 조명 하에서 카메라로부터 입력받은 여러 장(예: 6장)의 영상에서 전처리 과정을 통해 홍채 패턴 영역(예: 속눈썹, 눈꺼풀, 반사광 등이 제거된 영역)을 추출한다.
다음, 홍채 패턴 영역을 극 좌표계(polar coordinate)에서 직교 좌표계(rectangular coordinate)로 변환한다.
다음, 직교 좌표계로 변환한 홍채 패턴 영역에 대해 평균 밝기 정규화(Brightness Normalization)한다. 그렇게 하여, 직교 좌표계로 변환된 여러 장의 영상에 나타나는 특징 즉, 가시광선 조명의 영향에 의해 밝기값이 순차 증가하는 특징으로 인해 후속 공정인 템플릿 정합의 정확도 저하를 방지한다.
다음, 밝기 정규화하여 나온 영상 중 가시광선에 대해 전혀 영향을 받지 않은 기준 영상에서 동공의 경계 근처에서부터 홍채 경계 근처까지 국소 홍채 템플릿을 설정 개수(예: 5개) 추출한다.
다음, 각 국소 홍채 템플릿에서 하기의 [수학식 1]로 최적의 회전 각도를 구한다.
Figure 112008000507745-PAT00001
여기서, Shift Vali는 i번째 템플릿이 가장 잘 매칭되었을 때의 Shift값, Wi는 가중치이다.
다음, 회전 각도를 고려하여, 각 국소 홍채 템플릿과 가시광선에 대해 영향을 받아 홍채 영역이 인장된 영상을 매칭하여 나온 결과 즉 MAD값, MSE값으로부터 홍채 인장 특성 정보 즉, R/I에 대한 d/I의 관계식을 얻게 된다.
상기 MAD(Mean Absolute Difference)값은 하기의 [수학식 2]와 같다.
Figure 112008000507745-PAT00002
그리고, 상기 MSE(Mean Square Error)값은 하기의 [수학식 3]과 같다.
Figure 112008000507745-PAT00003
도 4는 본 발명에 따른 1차원의 홍채 국소 패턴 템플릿 정합 방법을 사용해 가시 광선에 대한 개인별 홍채 인장 특성을 얻는 과정을 모식화한 것이다.
구체적으론, 도 3a ~ 도 3d를 통해 설정 개수(예: 5개) 추출한 2차원의 국소 홍채 템플릿 영상을 1차원 영상으로 변환한 후, 1차원으로 변환한 템플릿 영상과 가시광선에 대해 영향을 받아 홍채 영역이 인장된 영상을 매칭하여 나온 결과(예: 최적의 정합 위치 좌표값)로 홍채 인장 특성 정보(R/I에 대한 d/I의 관계식)를 얻게 된다.
상기 2차원의 국소 홍채 템플릿 영상을 1차원 영상으로 변환하는 방법은 예컨대, 밝기 평균 신호나, 하기 [수학식 4]의 가버 웨이블릿 평균화 방법을 사용할 수 있다.
Figure 112008000507745-PAT00004
Figure 112008000507745-PAT00005
또는, [수학식 5]의 웨이블릿 변환 후 웨이블릿 계수를 정합하는 방법을 사용할 수 있다
Figure 112008000507745-PAT00006
도 5의 본 발명의 홍채 인장 특성을 고려한 홍채 인식 방법은 다음과 같다. 즉, 카메라에서 촬영한 영상 내 홍채 영역(예: 속눈썹, 눈꺼풀, 반사광 등이 제거된 홍채 패턴 영역)을 직교 좌표계로 변환하여 나온 영상에서 검출한 R, I값과, 미리 저장된 해당 사용자의 홍채 인장 특성 정보 즉, R/I에 대한 d/I의 관계식을 사용해 동공 중심에서부터 이격된 설정 개수(예: 5개) 만큼의 거리(d) 정보를 구한 후(S104), 해당 거리(d) 만큼 떨어진 각 트랙 영역에서 추출된 홍채 코드와 미리 저장된 홍채 코드 간의 비교 결과에 따라 생체 인식 결과(승인 또는 거절)를 구한다(S105 ~ S106).
추가로, 개인별 홍채 인장 특성 정보 즉, (R/I)에 대한 (d/I)의 관계식은 2차원의 홍채 국소 패턴 템플릿 정합에 의해 나온 결과(예: MAD값, MSE값) 또는 2차원의 홍채 국소 패턴 템플릿을 1차원으로 변환하고 정합하여 나온 결과(예: 최적 정합 위치 좌표값)로부터 구한 것이다.
도 6의 본 발명의 홍채 인장 특성 정보 2차원 국소 홍채 패턴 템플릿을 정합하여 나온 결과로부터 얻어진 것이다. 즉, 가시광선 조명 하에서 촬영된 여러 장(예: 6장)의 영상 내 홍채 영역(속눈썹, 눈꺼풀, 반사광이 제거된 영역)을 극 좌표계에서 직교 좌표계로 변환한 후 밝기 정규화하여 나온 영상 중 가시광선에 대해 전혀 영향을 받지 않은 기준 영상에서 동공의 경계 근처에서부터 홍채 경계 근처까지 설정 개수(예: 5개)만큼 추출한 국소 홍채 템플릿에서 상기 수학식을 사용해 최적의 회전 각도를 구한 후(S200 ~ S203), 그 회전 각도를 사용하여 상기 각 국소 홍채 템플릿과 상기 기준 영상을 정합하여 나온 결과로부터 얻어지게 된다(S204).
도 7의 본 발명의 홍채 인장 특성 정보 1차원 국소 홍채 패턴 템플릿을 정합하여 나온 결과로부터 얻어진 것이다. 즉, 가시광선 조명 하에서 촬영된 여러 장(예: 6장)의 영상 내 홍채 영역(속눈썹, 눈꺼풀, 반사광이 제거된 영역)을 극 좌표 계에서 직교 좌표계로 변환한 후 밝기 정규화하여 나온 영상 중 가시광선에 대해 전혀 영향을 받지 않은 기준 영상에서 동공의 경계 근처에서부터 홍채 경계 근처까지의 설정 개수(예: 5개)만큼 추출한(S301 ~ S303) 국소 홍채 템플릿을 1차원 변환하여(S304) 나온 템플릿과 상기 기준 영상을 정합하여 나온 결과로부터 얻어지게 된다(S305).
도 8의 본 발명의 모조 홍채 판별의 제1 실시예는 다음과 같다. 즉, 카메라에서 촬영한 영상 내 홍채 영역(예: 속눈썹, 눈꺼풀, 반사광 등이 제거된 홍채 패턴 영역)을 직교 좌표계로 변환하여 나온 영상을 사용해 국소 홍채 패턴 템플릿 매칭해(S400 ~ S403) 나온 결과로 홍채 인장 특성 정보(예: R/I에 대한 d/I의 비선형 관계식)가 생기는 경우엔 살아있는 사람의 홍채로, 그렇지 않은 경우엔 모조 홍채로 판별하는 것이다(S404 ~ S406).
도 9의 본 발명의 모조 홍채 판별의 제2 실시예는 다음과 같다. 즉, 카메라에서 촬영한 영상 내 홍채 영역(예: 속눈썹, 눈꺼풀, 반사광 등이 제거된 홍채 패턴 영역)을 직교 좌표계로 변환하여 나온 영상을 사용해 국소 홍채 패턴 템플릿 매칭해(S500 ~ S503) 나온 결과로 홍채 인장 특성 정보(예: R/I에 대한 d/I의 비선형 관계식)가 해당 사용자 ID에 대응된 홍채 인장 특성 정보와 동일한 경우 살아있는 사람의 홍채로, 상이한 경우 모조 홍채로 판별하는 것이다(S504 ~ S506).
특히, 상기 홍채 영역은 동공 경계 부근의 영역인 것으로, 홍채 경계 부근의 영역에 비해 가시광선에 민감하게 반응하며, 인장되는 길이도 길어, 모조 홍채 판별과 자율신경환 검출 방법에 사용가능하다.
도 1은 본 발명에 따른 생체 인식 시스템의 블록구성도
도 2a ~ 도 2b는 본 발명에 따른 홍채 인장 특성 정보의 예시도
도 3a ~ 도 3e는 본 발명에 따른 2차원의 홍채 국소 패턴 템플릿 정합 방법으로 가시 광선에 대한 홍채 인장 특성을 얻는 과정을 순서대로 도식화한 도면
도 4는 본 발명에 따른 1차원의 홍채 국소 패턴 템플릿 정합 방법으로 가시 광선에 대한 홍채 인장 특성을 얻는 과정을 순서대로 모식화한 도면
도 5는 본 발명에 따른 생체 인식 방법의 제1 실시예에 대한 흐름도
도 6은 도 5의 홍채 인장 특성을 얻는 방법의 제1 실시예에 대한 흐름도
도 7은 도 5의 홍채 인장 특성을 얻는 방법의 제2 실시예에 대한 흐름도
도 8은 본 발명에 따른 생체 인식 방법의 제2 실시예에 대한 흐름도
도 9는 본 발명에 따른 생체 인식 방법의 제3 실시예에 대한 흐름도
* 도면의 주요 부분에 대한 부호의 설명 *
101 : 카메라 102 : 프레임 그래버
103 : 데이터 베이스 104 : 마이크로 프로세서
105 : 거리 측정부

Claims (9)

  1. 촬영한 영상 내 홍채 영역을 직교 좌표계로 변환하여 나온 영상에서 검출한 동공반지름(R)과 홍채반지름(I), 미리 저장된 해당 사용자의 홍채 인장 특성 정보(R/I에 대한 d/I의 관계식)를 사용해 동공 중심에서부터 이격된 설정 개수만큼의 거리(d) 정보를 구하는 단계;
    상기 거리(d)만큼 떨어진 트랙에서 추출된 홍채 코드와 미리 저장된 홍채 코드 간의 비교 결과에 따라 생체 인식 결과를 구하는 단계를 포함하여 이루어진 홍채 인장 특성 정보를 이용한 생체 인식 방법.
  2. 제 1 항에 있어서,
    상기 홍채 인장 특성 정보(R/I에 대한 d/I의 관계식)는
    2차원의 홍채 국소 패턴 템플릿 정합에 의해 나온 결과인 MAD(Mean Absolute Difference)값과, MSE(Mean Square Error)값을 사용해 구한 홍채 인장 특성 정보를 이용한 생체 인식 방법.
  3. 제 2 항에 있어서,
    상기 2차원의 홍채 국소 패턴 템플릿 정합은
    가시광선 조명 하에서 촬영된 여러 장의 영상 내 홍채 영역을 극 좌표계에서 직교 좌표계로 변환한 후 밝기 정규화하여 나온 영상을 사용한 홍채 인장 특성 정 보를 이용한 생체 인식 방법.
  4. 제 2 항에 있어서,
    상기 2차원의 홍채 국소 패턴 템플릿 정합은
    가시광선 조명 하에서 촬영된 여러 장의 영상 내 홍채 영역을 극 좌표계에서 직교 좌표계로 변환한 후 밝기 정규화하여 나온 영상 중 가시광선에 대해 전혀 영향을 받지 않은 기준 영상에서 동공의 경계 근처에서부터 홍채 경계 근처까지 설정 개수만큼 추출한 국소 홍채 템플릿에서 구한 최적의 회전 각도를 사용하여 상기 각 국소 홍채 템플릿과 상기 기준 영상을 정합하는 홍채 인장 특성 정보를 이용한 생체 인식 방법.
  5. 제 1 항에 있어서,
    상기 홍채 인장 특성 정보(R/I에 대한 d/I의 관계식)는
    2차원의 홍채 국소 패턴 템플릿을 1차원 변환하여 나온 템플릿을 정합하여 나온 최적 정합 위치 좌표값을 사용해 구한 홍채 인장 특성 정보를 이용한 생체 인식 방법.
  6. 제 5 항에 있어서,
    상기 1차원 변환은
    밝기값 평균화 방법, 가버(Gabor) 웨이블릿 평균화 방법, 웨이블릿 변환 후 웨이블릿 계수를 정합하는 방법 중 어느 하나의 방법을 이용한 홍채 인장 특성 정보를 이용한 생체 인식 방법.
  7. 가시광선 조명 하에서 카메라에서 촬영한 영상 내 홍채 영역을 직교 좌표계로 변환하여 나온 영상을 사용해 국소 홍채 패턴 템플릿 매칭하는 단계;
    상기 매칭하여 나온 결과로 홍채 인장 특성 정보(R/I에 대한 d/I의 관계식)가 생기는 경우엔 살아있는 사람의 홍채로, 생기지 않는 경우엔 모조 홍채로 판별하는 단계를 포함하여 이루어진 홍채 인장 특성 정보를 이용한 생체 인식 방법.
  8. 가시광선 조명 하에서 카메라에서 촬영한 영상 내 홍채 영역을 직교 좌표계로 변환하여 나온 영상을 사용해 국소 홍채 패턴 템플릿 매칭하는 단계;
    상기 매칭하여 나온 결과로 구한 홍채 인장 특성 정보(R/I에 대한 d/I의 관계식)가 해당 사용자 ID에 대응된 홍채 인장 특성 정보(R/I에 대한 d/I의 관계식)과 동일한 경우 살아있는 사람의 홍채로, 상이한 경우 모조 홍채로 판별하는 단계를 포함하여 이루어진 홍채 인장 특성 정보를 이용한 생체 인식 방법.
  9. 제 7 항 또는 제 8 항에 있어서,
    상기 홍채 영역은
    동공 경계 부근의 홍채 영역인 홍채 인장 특성 정보를 이용한 생체 인식 방법.
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