KR20020060271A - Realtime pupil detecting method for iris recognition - Google Patents
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Abstract
Description
본 발명은 홍채 인식에 관한 것으로써, 특히 사람의 인체 부위에서 안정적이며 속도가 빠른 개인 식별성을 가지는 홍채인식을 위하여 사람의 안구영상에서 홍채와 동공의 경계 지점으로부터 동공을 검출하는 홍채 인식을 위한 실시간 동공 검출 방법에 관한 것이다.The present invention relates to iris recognition, and in particular, real-time for iris recognition to detect a pupil from the boundary of the iris and the pupil in the human eye image for iris recognition having a stable and fast personal identification in the human body part. It relates to a pupil detection method.
최근, 지문 인식이나 홍채 인식 등 안정적이면서 속도가 빠른 개인 식별 방법에 대한 관심이 높아지고 있으며, 높은 신뢰도를 갖는 개인 식별 시스템은 출입제한 구역의 보안이나, 신용카드의 보안 등에 있어서 필수적인 산업적 응용이라 할 수 있으며 다방면에 있어서 사용될 수 있다.Recently, there has been a growing interest in stable and fast personal identification methods such as fingerprint recognition and iris recognition, and a highly reliable personal identification system is an essential industrial application in security of restricted areas and credit card security. It can be used in many ways.
사람의 인체 부위 중에서 높은 개별성을 지니는 부분 중 하나가 홍채이다. 홍채의 확률적인 특징은 상당한 자유도를 지니면서도 개인을 식별하기 위한 충분한 고유성을 지니고 있다. 홍채 내부의 무늬에서 추출된 특성에 확률적인 독립성을 이용하여 개개인을 식별할 수 있다. 동공 검출은 홍채 인식에 있어서 선행되어야 하는 과정으로, 실시간 홍채 인식을 위해 빠른 동공의 검출은 필수적이다.One of the highly individualized parts of the human body is the iris. The probabilistic features of the iris have considerable freedom and sufficient uniqueness to identify an individual. Individuals can be identified using probabilistic independence on the features extracted from the pattern inside the iris. Pupil detection is a process that must be preceded in iris recognition, and fast pupil detection is essential for real time iris recognition.
일반적으로, 기존 홍채 인식 시스템의 Daugman이 제안한 기존의 동공 검출 방법은 영상의 모든 위치에서의 원형 프로젝션(circular projection)을 구한 후, 프로젝션(projection)에 대한 미분치에 대하여 가우시안 컨볼루션(Gaussian Convolution)을 이용한 가장 큰 값에 경계선을 추정한 후, 추정된 경계치를 이용하여 원형의 경계 성분이 가장 강한 위치를 찾아 사람의 안구 영상으로부터 동공을 찾는 방법을 사용하였다.In general, the conventional pupil detection method proposed by Daugman of the existing iris recognition system obtains circular projection at all positions of the image, and then uses Gaussian Convolution for the derivatives of the projection. After estimating the boundary line at the largest value, the method finds the pupil from the human eye image by finding the position where the circular boundary component is the strongest using the estimated boundary value.
그러나, 기존 방법의 경우 홍채 전체 영역에 대한 프로젝션(projection)과얻어진 프로젝션(projection)에 대한 미분으로 인한 연산량의 증가로 인해 동공 검출에 있어 많은 시간이 필요한 단점이 있다. 홍채 사진을 얻기 위해 조명이 필요한데, 기존 방법의 경우 광원이 동공 내에 위치하게 되는 경우 광원의 영향에 의해 부정확한 동공의 경계를 초래하는 문제점이 있다.However, the conventional method has a disadvantage in that a large amount of time is required for pupil detection due to an increase in the amount of calculation due to the projection of the entire iris and the derivative of the obtained projection. In order to obtain an iris picture, illumination is required. In the conventional method, when the light source is positioned in the pupil, there is a problem of inaccurate pupil boundary caused by the influence of the light source.
또한, 기존의 방법을 이용한 홍채 인식 시스템의 경우 홍채 부위에서 조명을 배제한 영역을 홍채의 영역으로 설정함으로써 반사된 조명이 포함되어 있거나, 조명 효과가 들어 있을 수 홍채 영역을 제외한 부분에 대하여 검색을 수행해야 함으로서 정확도를 저하시키는 문제점이 있다.In addition, in the case of the iris recognition system using the conventional method, a search is performed on a portion excluding the iris region that includes reflected light or may have a lighting effect by setting the region excluding the illumination in the iris region as the iris region. There is a problem in that the accuracy is lowered.
본 발명은 상기한 종래 기술의 문제점을 해결하기 위해 제안된 것으로써, 본 발명의 목적은 개인 식별을 위한 기존의 홍채 인식 방법에 비하여 연산량 및 속도가 향상된 홍채 검출을 위해 안구영상에 비치는 조명의 영향에 둔감하고 높은 정확도를 가지는 홍채 인식을 위한 실시간 동공 검출 방법을 제공한다.The present invention has been proposed to solve the above problems of the prior art, and an object of the present invention is the effect of illumination on the eye image for iris detection with improved throughput and speed compared to the existing iris recognition method for personal identification. The present invention provides a real-time pupil detection method for iris recognition insensitive to high accuracy.
도 1은 본 발명에 의한 홍채 인식을 위한 실시간 동공 검출 방법을 설명한 흐름도.1 is a flowchart illustrating a real-time pupil detection method for iris recognition according to the present invention.
도 2는 조명 영향하에서 인체의 안구영상을 카메라로 비추어 컴퓨터의 홍채 인식 소프트웨어로 연결되는 시스템 구성도.2 is a system configuration of connecting the iris recognition software of a computer by illuminating the eyeball image of the human body with a camera under the influence of lighting.
도 3은 촬영된 안구영상으로부터 동공을 찾기 위해 기준점 검출을 위한 가우시안 템플릿의 2차원 및 3차원 표현.3 is a two-dimensional and three-dimensional representation of a Gaussian template for reference point detection to find a pupil from a photographed eye image.
도 4는 가우시안 템플릿을 이용한 기준점에 대한 검색 결과인 안구 영상.4 is an eyeball image of a search result for a reference point using a Gaussian template.
도 5는 기준점으로부터 동공경계 후보지를 구하는 방향을 나타낸 도면.5 is a diagram showing a direction for obtaining a pupil boundary candidate from a reference point;
도 6은 조명의 영향하의 안구 영상의 동공 검출 결과를 나타낸 도면.Fig. 6 shows the pupil detection results of eyeball images under the influence of illumination.
* 도면의 주요 부분에 대한 부호 설명 *Explanation of symbols on the main parts of the drawings
1 : 조명2 : 비디오 카메라1: lighting 2: video camera
3 : 프레임 그래버가 설치된 PC3: PC with frame grabber installed
상기한 목적을 달성하기 위해 본 발명은 조명(1), 인체의 안구영상을 획득을 위한 비디오 카메라(2), 프레임 그래버가 설치된 PC(3)를 구비하는 홍채 인식 시스템에 있어서: 촬영된 실제 안구영상을 연산량을 줄이기 위해 소정의 비율로 축소된 안구 영상으로 기준점을 1차 검색하는 단계(S1); 상기 축소된 안구 영상으로부터 동공내 기준점을 검출하고(S2), 축소된 안구 영상의 홍채와 동공 사이의 경계 후보지점을 결정하는 단계(S3); 및 홍채와 동공의 경계 후보지점중 가정 멀리 떨어진세가지 이상의 경계 후보점을 이용하여 경계 후보지에 가장 가까운 원의 반지름과 중심의 좌표를 구하여 동공의 위치와 크기를 결정하여 동공 영역을 검출하는(S4) 단계로 구성되는 것을 특징으로 하는 홍채 인식을 위한 실시간 동공 검출 방법을 제공한다.In order to achieve the above object, the present invention provides an iris recognition system having an illumination (1), a video camera (2) for acquiring an eyeball image of a human body, and a PC (3) with a frame grabber installed: a real eye photographed First searching the reference point with the eyeball image reduced in a predetermined ratio to reduce the amount of computation of the image (S1); Detecting an intrapupillary reference point from the reduced eye image (S2) and determining a boundary candidate point between the iris and the pupil of the reduced eye image (S3); And using the three or more boundary candidate points far away from the home among the boundary candidate points of the iris and the pupil to determine the position and size of the pupil by detecting the radius and center of the circle closest to the boundary candidate (S4). It provides a real-time pupil detection method for iris recognition, characterized in that consisting of steps.
이하, 첨부한 도면을 참조하여 본 발명에 따른 바람직한 실시예를 상세하게 설명한다.Hereinafter, exemplary embodiments of the present invention will be described in detail with reference to the accompanying drawings.
도 1은 본 발명에 의한 홍채 인식을 위한 실시간 동공 검출 방법을 설명한 흐름도이다. 도 2는 조명 영향하에서 인체의 안구영상을 카메라로 비추어 컴퓨터의 홍채 인식 소프트웨어로 연결되는 시스템은 조명(1), 비디오 카메라(2) 및 프레임 그래버(Frame Grabber)가 설치된 PC(3)로 구성된다. 상기 PC(3)에는 홍채인식 소프트웨어로 Visual C++로 프로그래밍되어 있다.1 is a flowchart illustrating a real-time pupil detection method for iris recognition according to the present invention. FIG. 2 shows a system in which an eye image of a human body is illuminated by a camera under the influence of lighting, and connected to an iris recognition software of a computer. The system includes a lighting 1, a video camera 2, and a PC 3 having a frame grabber installed therein. . The PC 3 is programmed with Visual C ++ using iris recognition software.
평균 샘플링(Mean sampling)기법을 도입하여 촬영된 안구 영상에 대하여 연산량을 줄이기 위해서, 안구 영상 전체를 검색하는 것이 아니라, 다음 과 같이 축소된 안구 영상으로부터 후보지를 1차 검색한다(단계 S1).In order to reduce the amount of computation for the captured eye image by introducing a mean sampling technique, the candidate region is first searched from the reduced eye image as follows (step S1).
단, N:가로 등분비, M: 세로 등분비, i:0∼(N-1), j:0∼(M-1)N: horizontal equal ratio, M: vertical equal ratio, i: 0 to (N-1), j: 0 to (M-1)
예를 들어, 실제 촬영된 안구 영상의 4분의 1로 축소된 안구영상을 이용하여 동공을 검출하는 경우(N=2, M=2) 다음 수학식 2와 같이 표현된다.For example, when the pupil is detected using the eyeball image reduced to one quarter of the actually photographed eyeball image (N = 2, M = 2), it is expressed as Equation 2 below.
상기 축소된 안구 영상에 맺힌 조명 성분들의 기하학적인 편차를 구하고, 그들의 평균값을 계산하여 다음 식과 같은 가우시안(Gaussian) 파형으로 모델링하여 템플릿(template)으로 사용한다(예: = 1.2).Geometric deviations of the lighting components formed on the reduced eye image are obtained, their average values are calculated, and modeled as Gaussian waveforms as shown in the following equation (for example, = 1.2).
단, x:템플릿의 가로위치, y:템플릿의 세로위치, σ:필터의 크기Where x is the horizontal position of the template, y is the vertical position of the template, and σ is the size of the filter.
도 3에 도시된 바와 같이, 모델링된 템플릿으로 안구영상의 동공안에 기준점이 선정되도록 (template matching)을 수행하여 기준점을 검출한다(단계 S2).As shown in FIG. 3, the reference point is detected by performing template matching so that the reference point is selected in the pupil of the eye image using the modeled template (step S2).
안구 영상에 있어서 동공 내부의 조명은 유일하게 급격한 그레이-레벨(gray-level)의 변화가 발생하는 부분이므로 도 4에 도시된 바와 같이 안정적인 기준점 추출이 가능이 가능하다.In the eyeball image, the illumination inside the pupil is the only part where the rapid gray-level change occurs, and thus, it is possible to extract a stable reference point as shown in FIG. 4.
상기 기준점으로부터 도 5에 도시된 바와 같이 조명을 중심으로 하여 8방향으로의 선방 파형인 프로파일(Profile) 을 추출한다. N개의 1차원 신호에서 경계를 검출하기 위하기 위하여, 그라디안트(Gradient)에 해당하는 경계 후보 마스크 h(n)를 생성하고, 프로파일()과 경계후보 마스크(h(n))의 컨볼류션(convolution)을 이용하여, 경계 후보파형(X(n))을 생성한다.As shown in FIG. 5, a profile, which is a linear waveform in eight directions, is extracted from the reference point as shown in FIG. 5. In order to detect a boundary in N one-dimensional signals, a boundary candidate mask h (n) corresponding to a gradient is generated, and convolutions of the profile () and the boundary candidate mask (h (n)) are generated. Using the convolution, the boundary candidate waveform X (n) is generated.
예를 들어, Laplacian of Gaussian Mask의 경우 다음과 같이 경계 후보 마스크가 표시된다.For example, in the case of Laplacian of Gaussian Mask, a boundary candidate mask is displayed as follows.
컨볼류션(Convolution)하여 얻어진 파형 에 제로-크로싱(Zero-crossing)과 같은 일반적인 엣지(Edge) 검출 알고리즘을 이용하면 동공과 홍채의 경계를 찾아내어 이를 경계 후보 지점 로 결정한다(단계 S3).Using a general edge detection algorithm such as zero-crossing on a waveform obtained by convolution, the boundary between the pupil and the iris is found and determined as the boundary candidate point (step S3).
경계 후보 지점 중 가장 멀리 떨어진 세 지점(C4, C5, C6) 이상의 점을 이용하여, 경계 후보지에 가장 가까운 동공을 나타내는 원의 반지름과 중심의 좌표를 구한다. 오차는 중심으로부터 각 점들에 이르는 거리와 반지름의 차이의 합이며, 오차를 최소화시키는 쌍을 결정하고 이를 이용하여 구한 원으로 도 6에 도시한 바와 같이 동공의 위치와 크기를 결정하여 동공 영역의 검출(단계 S4).Using three or more points (C4, C5, C6) farthest from the boundary candidate points, the radius and center coordinates of the circle representing the pupil closest to the boundary candidate are obtained. The error is the sum of the difference between the distance from the center to the points and the radius, and a pair is obtained by determining a pair that minimizes the error and by using the circle, as shown in FIG. (Step S4).
다음 표1 은 기존 Iris사의 적용 기법과 본 발명에서 제안한 알고리즘과의 안구 영상으로부터 동공을 검출하는 속도를 비교한 것이다.The following Table 1 compares the speed of detecting pupils from the eyeball image with the application method of Iris and the algorithm proposed in the present invention.
다음 표 2는 정상적인 환경 하에서 얻어진 50장의 안구영상에 대한 실험 결과를 나타낸다.Table 2 below shows the results of experiments on 50 ocular images obtained under normal conditions.
따라서, 개인 식별을 위해 사용되는 홍채 인식을 위하여 카메라로부터 쵤영된 디지털 안구 영상으로부터 축소된 안구영상을 추출하여 기준점과 홍채와 동공의 경계 후보점을 이용한 검출을 통한 홍채 동공 검출 속도의 향상하고, 정확도를 향상시킬 수 있다.Therefore, the reduced eye image is extracted from the digital eye image taken from the camera for iris recognition used for personal identification, and the iris pupil detection speed is improved through the detection using the reference point and the boundary candidate points of the iris and the pupil. Can improve.
상술한 바와 같이, 본 발명에 의한 홍채 인식을 위한 실시간 동공 검출 방법은 사람의 안구 영상의 전체 영역에 대한 검색이 아닌 축소된 안구영상을 추출하여 기준점과 홍채와 동공의 경계 후보점을 이용한 검출을 통한 연산량의 감소와 그로 인한 홍채 인식을 위한 동공 검출 속도의 향상할 수 있으며, 기존의 홍채 인식 시스템에서 광원효과로 인한 제한된 홍채 영역의 검색이 아닌 완전한 홍채 영역의 이용이 가능하므로 동공 검출의 정확도를 향상시킬 수 있는 효과가 있다.As described above, the real-time pupil detection method for iris recognition according to the present invention extracts a reduced eye image, not a search for the entire area of the human eye image, and detects the reference point and the boundary candidate points between the iris and the pupil. It is possible to reduce the amount of computation and to increase the pupil detection speed for iris recognition.In addition, it is possible to use the full iris region instead of the limited iris region due to the light source effect in the existing iris recognition system. There is an effect that can be improved.
상기에서는 본 발명의 바람직한 실시예를 참조하여 설명하였지만, 해당 기술 분야의 숙련된 당업자는 하기의 특허 청구 범위에 기재된 본 발명의 사상 및 영역으로부터 벗어나지 않는 범위내에서 본 발명을 다양하게 수정 및 변경시킬 수 있음을 이해할 수 있을 것이다.Although the above has been described with reference to a preferred embodiment of the present invention, those skilled in the art will be able to variously modify and change the present invention without departing from the spirit and scope of the invention as set forth in the claims below. It will be appreciated.
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