KR20030087088A - Method of providing security using iris recognition and apparatus thereof - Google Patents
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Abstract
Description
본 발명은 홍체인식을 이용한 보안방법 및 그 장치에 관한 것이다.The present invention relates to a security method and apparatus using iris recognition.
종래의 홍채 인식방법 또는 장치는 원본등록자의 눈동자로부터 홍채부분의 영상데이터를 취해 원본 데이터로 보관하고 신원확인 대상자의 데이터를 비교본 데이터로 하여 이들과 일대일 비교하여 동일인 여부를 확인하는 방법을 택하고 있다. 그런데 이러한 시스템들은 위 원본과 비교본을 비교하는데 있어, 상기 홍체자체의어떤 특성에 따라 기준을 설정하고 그 기준에 따라서 양자를 비교하는 것이 아니라, 사람의 눈의 좌우 눈꼬리를 기준으로 하는 등 위 홍체의 모양자체와는 상관없는 기준에 따라서 위 양자를 비교 또는 분석하였다. 따라서 신원확인 대상자의 위치 및 움직임에 따른 위 홍체부분 영상데이터의 변화에 적절히 대응하지 못하여 높은 오인식율을 갖는 문제점이 있었다.The conventional iris recognition method or apparatus takes the image data of the iris portion from the pupil of the original registrant and keeps it as the original data, and compares the identity of the subject of identification with one-to-one data and compares them one-to-one to check whether they are the same. have. However, these systems compare the original and the comparative version by setting the criteria according to certain characteristics of the iris itself, and comparing the two according to the criteria, but not based on the left and right eye tails of the human eye. The two were compared or analyzed according to the criteria not related to the shape itself of. Therefore, there was a problem of having a high false recognition rate because it could not adequately respond to the change of image data of the upper iris according to the position and movement of the identification subject.
본 발명이 이루고자 하는 기술적 과제는 주변의 광도와 얼굴의 움직임 그리고 카메라로 부터의 거리 및 위치에 큰 영향을 받지 않는 홍채인식을 이용한 보안방법 및 그 장치를 제공하는데 있다.An object of the present invention is to provide a security method and apparatus using iris recognition that is not significantly affected by the brightness of the surroundings, the movement of the face and the distance and position from the camera.
도 1은 본 발명에 따라 홍체영상을 기하학적으로 분석하는 과정을 보이고 있으며,1 shows a process of geometrically analyzing the iris image according to the present invention,
도 2는 본 발명에 따라서 홍체영상 중 기하학적으로 분석되는 일부 영역인 데이터 영역을 설정하는 과정을 보이고 있으며,2 illustrates a process of setting a data area, which is a part of the iris image, which is geometrically analyzed according to the present invention.
도 3a은 본 발명에 따라서 위 데이터영역내의 동공선을 기하학적으로 분석하는 과정을 보이고 있으며,Figure 3a shows a process of geometrically analyzing the pupil line in the data area according to the present invention,
도 3b는 본 발명에 따라서 위 데이터영역내의 자율신경선을 분석하는 과정을 보이고 있으며,Figure 3b shows the process of analyzing the autonomic nerves in the above data area according to the present invention,
도 3c는 본 발명에 따라서 위 데이터 영역내의 열공선을 분석하는 과정을 보이고 있으며,Figure 3c shows a process of analyzing the hot collinearity in the data area according to the present invention,
도 3d는 본 발명에 따라서 위 데이터 영역내의 홍체섬유조직의 특성정보를 얻는 과정을 보이고 있으며,Figure 3d shows a process of obtaining the characteristic information of the iris fiber tissue in the above data area in accordance with the present invention,
도 4는 본 발명에 따라서 원본 등록자별 기준광도값에 대응되는 원본 데이터를 저장한 데이터구조의 바람직한 실시예를 보이고 있으며,4 illustrates a preferred embodiment of a data structure storing original data corresponding to reference luminance values of original registrants according to the present invention.
도5는 본 발명에 따라 홍체인식을 이용한 보안방법을 보이고 있으며,5 shows a security method using the iris recognition in accordance with the present invention,
도 6은 본 발명에 따라 원본데이터와 비교본 데이터에 기초하여 신원을 확인하는 과정을 보이고 있으며,6 shows a process of verifying an identity based on original data and comparative data according to the present invention,
도 7은 본 발명에 따라 홍체인식을 통한 보안장치의 바람직한 실시예를 보이고 있으며,Figure 7 shows a preferred embodiment of the security device through iris recognition in accordance with the present invention,
도 8은 본 발명에 따른 위 도 2의 과정을 통하여 데이터 영역을 설정한 한 실시예를 보이고 있으며,8 illustrates an embodiment in which a data region is set through the process of FIG. 2 according to the present invention.
도 9는 본 발명에 따른 위 도 2의 과정을 통하여 데이터 영역을 설정한 다른 실시예를 보이고 있으며,9 illustrates another embodiment in which a data region is set through the process of FIG. 2 according to the present invention.
도 10은 본 발명에 따른 위 도 2의 과정을 통하여 데이터 영역을 설정한 또 다른 실시예를 보이고 있으며,FIG. 10 illustrates another embodiment in which a data region is set through the process of FIG. 2 according to the present invention.
도 11은 본 발명에 따라 위 도 8 내지 도 10의 설정된 데이터영역을 소정의부분영역으로 분할한 바람직한 실시예를 보이고 있다.FIG. 11 shows a preferred embodiment of dividing the set data area of FIGS. 8 to 10 into predetermined partial areas according to the present invention.
상기 문제점을 해결하기 위한 본발명에 따른 곡선의 기하학적 분석방법은 (a) 소정의 곡선이 촬영된 영상을 입력받는 단계, (b) 상기 영상에서 상기 곡선을 구성하는 화소인 제1곡선화소들을 추출하는 단계, (c) 상기 제1곡선화소들 및 상기 제1곡선화소들 각각을 둘러싸고 있는 화소들인 주변화소들의 X, Y 좌표값들 및 광도값을 구하는 단계, (d) 상기 제1곡선화소들 및 상기 제1곡선화소들 각각에 대응되는 주변화소들의 X 좌표 값에 상기 주변화소들의 광도 값을 곱한 값들을 더하여 제2곡선화소들의 X좌표값들을 구하고, 상기 제1곡선화소들 및 상기 제1곡선화소들 각각에 대응되는 주변화소들의 Y 좌표 값에 상기 주변화소들의 광도 값들을 더하여 제2곡선화소들의 Y좌표값들을 구하는 단계 및 (e) 상기 제2곡선화소들로 구성되는 곡선인 제2곡선을 소정의 기하학적 방법으로 분석하여 상기 제2곡선을 구별짓는 특징데이터를 구하는 단계를 포함하는 것을 특징한다.According to the geometric analysis method of a curve according to the present invention for solving the above problems, (a) receiving an image of a predetermined curve is taken; (b) extracting first curved pixels that are pixels constituting the curve from the image; (C) obtaining X, Y coordinate values and luminance values of peripheral pixels which are pixels surrounding each of the first curved pixels and the first curved pixels, and (d) the first curved pixels. And X coordinate values of the second curved pixels are obtained by adding the X coordinate values of the peripheral pixels corresponding to each of the first curved pixels by the product of the luminance values of the peripheral pixels, and obtaining the first curved pixels and the first curved pixels. Obtaining the Y coordinate values of the second curved pixels by adding the luminance values of the peripheral pixels to the Y coordinate values of the peripheral pixels corresponding to each of the curved pixels, and (e) a second curve consisting of the second curved pixels. Curves Analyzing the geometric method is characterized in that it comprises a step of obtaining feature data distinguishing the second curve.
여기서 상기 (e) 단계는 (e1) 상기 제2곡선을 구성하는 화소들 중 렉시코그래픽 순서가 최대인 제1화소를 구하는 단계, (e2) 상기 제2곡선을 구성하는 화소들 중에서 상기 제1화소로부터 임의의 숫자의 화소간격에 정수배에 해당하는 화소만큼 떨어져 있는 점들인 제2화소들의 일정한 순서에 따른 집합인 제1점열을 구하는 단계, (e3) 소정의 일정한 방향을 기준으로, 인접한 상기 제2화소들을 시작점과 끝점으로 하는 벡터를 구하고 상기 벡터값에 기초하여 상기 제2곡선의 구부러짐 정도를 포함하는 기하학적 정보를 주는 실가함수를 구하는 단계, (e4) 상기 제2화소들의 집합에 대한 상기 실가함수의 결과값을 기초로 상기 순서가 새롭게 설정된 상기 제2화소들의 새로운 집합인 상기 제2곡선을 타 곡선들로부터 구별짓는 특성정보를 생성시키는 단계를 포함할 수 있다. 그런데 여기서 상기 실가함수(f({P}_{i}))는또는인 것이 바람직하다. 여기서 i는 상기 제2곡선을 구성하는 화소점들이 제1점열에서 갖는 순서를 의미하며, 'P(i)'는 상기 제1점열에서i번째 화소를 의미하고, 'P(i+1)'는 상기 제1점열에서 i+1번째 화소이며, ''는 두 벡터의 내적을 의미하고는 행렬식의 값을 의미한다.The step (e) may include (e1) obtaining a first pixel having a lexicographic order of the largest pixels among the pixels constituting the second curve, and (e2) the first pixel among the pixels constituting the second curve. Obtaining a first sequence of points, which is a set according to a predetermined sequence of second pixels, which are points separated by an integer multiple of pixels from an arbitrary number of pixel intervals from a pixel, (e3) a predetermined constant direction based on a predetermined constant direction (B) obtaining a real price function giving a geometric information including a degree of bending of the second curve based on the vector value; and (e4) the real price for the set of second pixels. Generating characteristic information distinguishing the second curve from the other curves, which is a new set of the second pixels whose order is newly set based on the result of the function; Can be. Here, the real cost function f ({P} _ {i}) is or Is preferably. I denotes the order in which the pixel points constituting the second curve have in the first point sequence, 'P (i)' means the i-th pixel in the first point sequence, and 'P (i + 1)' Is the i + 1 th pixel in the first point sequence, 'Means the dot product of two vectors Is the value of the determinant.
또한 위 (e4) 단계의 상기 결과값들은 상기 제2화소들의 집합에 대한 복수개의 실가함수의 결과값일 수 있으며, 상기 곡선은 폐곡선 또는 개곡선일 수 있다.In addition, the result values in the step (e4) may be a result of a plurality of real value function for the set of the second pixels, the curve may be a closed curve or an open curve.
상기 문제점을 해결하기 위한 본 발명에 따른 데이터영역 설정방법은 (a) 홍체를 촬영한 영상정보에서 동공선, 자율신경선 및 열공선을 추출하는 단계, (b) 상기 동공선 중 렉시코그래픽 순서가 최대인 점을 추출하여 제1포인트를 선정하고, 상기 제1포인트를 기준으로 하여 상기 동공선의 화소수 정보를 발생시키는 단계, (c) 상기 제1포인트로부터 상기 화소수의 절반 개수의 화소만큼 떨어진 화소 점인 제2포인트, 상기 화소수의 사분의 일 개수의 화소만큼 떨어진 제3포인트 및 상기 화소수의 사분의 삼 개수의 화소만큼 떨어진 제4포인트를 상기 동공선 상에 설정하는 단계, (d) 상기 제1포인트, 제2포인트, 제3포인트 및 제4포인트 중에서 Y 좌표 값이 가장 큰 포인트를 제5포인트로, 두 번째로 큰 포인트를 제6포인트로 설정하는 단계, (e) 상기 제5포인트와 상기 제6포인트의 Y 좌표 값간의 차이 값이 미리 설정된 소정의 설정 값 보다 큰지 여부를 판단하는 단계, (f) 상기 판단결과 상기 차이 값이 상기 설정 값보다 큰 경우에는 상기 제1포인트로부터 상기 제2포인트를 연결한 직선 및 상기 제3포인트로부터 상기 제4포인트를 연결한 직선 중 상기 제5포인트를 포함하지 않는 직선과 상기 자율신경선으로 둘러싸인 영역 중 아래쪽에 위치하는 영역을 홍채인식을 위한 데이터 영역으로 설정하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 한다.The method for setting a data region according to the present invention for solving the above problems comprises the steps of: (a) extracting the pupil line, the autonomic nerve line and the hot line from the image information of the iris, and (b) the lexicographic sequence of the pupil line. Selecting a first point by extracting a point whose maximum is max, and generating pixel number information of the pupil line based on the first point, (c) half the number of pixels from the first point Setting a second point that is a pixel point apart, a third point that is spaced by one quarter of the number of pixels, and a fourth point spaced by three quarters of the number of pixels, on the pupil line, (d ) Setting the point having the largest Y coordinate value as the fifth point and the second largest point as the sixth point among the first point, the second point, the third point, and the fourth point, and (e) the first point. 5 points Determining whether the difference value between the Y coordinate values of the sixth point is greater than a predetermined predetermined value; and (f) if the difference value is greater than the predetermined value, the first point is determined from the first point. Data for iris recognition is located between a straight line connecting two points and a straight line connecting the fourth point from the third point and a straight line not including the fifth point and an area surrounded by the autonomic nerve line. And setting the area.
여기서 상기 (f) 단계는 상기 판단결과 상기 차이 값이 상기 설정 값보다 작은 경우에는 상기 제1포인트로부터 상기 제2포인트를 연결한 직선, 상기 제3포인트로부터 상기 제4포인트를 연결한 직선 및 상기 자율신경선으로 둘러싸인 영역 중에서 가장 아래쪽에 존재하는 영역을 홍채인식을 위한 데이터 영역으로 설정하는 단계를 포함하는 것이 바람직하다.The step (f) may include a straight line connecting the second point from the first point, a straight line connecting the fourth point from the third point, and when the difference value is smaller than the set value. It is preferable to include the step of setting the area existing at the bottom of the area surrounded by the autonomic nerve as a data area for iris recognition.
또한 상기 (f) 단계는 상기 판단결과 상기 차이 값이 미리 설정된 소정의 범위 내의 값인 경우에는 상기 제1포인트로부터 상기 제2포인트를 연결한 직선인 제1직선, 상기 제3포인트로부터 상기 제4포인트를 연결한 직선인 제2직선 및 상기 자율신경선으로 둘러싸인 영역 중에서 가장 아래쪽에 존재하는 영역인 제1영역 및 상기 제1직선과 제2직선의 교점을 중심으로 하여 상기 제1영역을 구성하는 제1직선 및 제2직선 부분이 위쪽으로 미리 설정된 소정의 각도만큼 회전하여 생성된 직선들과 상기 자율신경선에 의해 둘러싸인 영역인 제2영역을 홍채인식을 위한 데이터 영역으로 설정하는 단계를 포함할 수 있다.In addition, the step (f) is a first straight line which is a straight line connecting the second point from the first point and the fourth point from the third point when the difference value is a value within a predetermined range as a result of the determination. A second region constituting the first region based on the intersection of the first region and the first straight line and the second straight line, which is the lowest region among the regions surrounded by the second straight line and the autonomic nerve line which are connected to each other; And setting a second region, which is a region surrounded by the straight lines and the second straight portion by a predetermined angle upward, and a region surrounded by the autonomic nerve line, as a data region for iris recognition. have.
상기 문제점을 해결하기 위한 본 발명에 따른 열공선 분석방법은 (a) 소정의 홍체를 촬영한 영상정보에서 소정의 영역을 기하학적 정보를 추출할 영역인 데이터 영역을 설정하는 단계, (b) 상기 데이터 영역 내에 존재하는 열공선들을 추출하는 단계, (c) 상기 열공선들에 소정의 기준에 따라서 순서를 부여하는 단계, (d) 각 열공선들을 기하학적으로 분석하여 기하학적 분석정보를 얻는 단계 및 (e) 상기 열공선들의 순서에 기초하여 상기 기하학적 분석정보를 재배열시켜 상기 열공선들의 특징정보를 생성시키는 단계를 포함하는 것을 특징으로 한다.According to an exemplary embodiment of the present invention, there is provided a method of analyzing a thermal collinearity according to an embodiment of the present invention, comprising: (a) setting a data region, which is a region from which geometric information is extracted from a predetermined region of image information photographing a predetermined iris; Extracting the hot air collinear lines present in the region, (c) assigning the hot air collinear lines to the hot air collinear lines according to a predetermined criterion, (d) geometrically analyzing the hot air collinear lines to obtain geometrical analysis information; and (e) And rearranging the geometrical analysis information based on the order of the column collinears to generate feature information of the column collinears.
여기서 상기 (c) 단계는 (c1) 상기 데이터 영역을 소정의 방법에 따라서 복수의 부분영역으로 분할하는 단계 및 (c2) 상기 부분영역들에 순서를 부여하고, 상기 부분영역들의 순서에 기초하여 상기 부분영역들에 존재하는 열공선들에 순서를 부여하는 단계를 포함하는 것이 바람직하다.Wherein (c) step (c1) dividing the data region into a plurality of subregions according to a predetermined method; and (c2) assigning the subregions an order, based on the order of the subregions. It is preferable to include ordering the hot air lines present in the partial regions.
상기 문제점을 해결하기 위한 본 발명에 따른 홍체섬유조직 분석방법은 (a)소정의 홍체를 촬영한 영상정보에서 소정의 영역을 기하학적 정보를 추출할 영역인 데이터 영역으로 설정하는 단계, (b) 상기 데이터 영역을 복수의 부분영역으로 분할하고, 위 부분영역들에 순서를 부여하는 단계, (c) 상기 데이터 영역에서 홍체섬유조직의 화상정보를 추출하는 단계, (d) 소정의 기준에 따라서 광도 값의 구간인 광도구간들을 설정하고, 상기 부분영역별로 상기 광도구간에 대응되는 홍체섬유조직을 구성하는 화소들의 수인 화소밀도정보를 생성시키는 단계, (e) 상기 부분영역들의 순서에 기초하여 상기 화소밀도정보를 재배열시켜 상기 홍체섬유조직의 특징정보를 생성시키는 단계를 포함하는 것을 특징으로 한다.According to an embodiment of the present invention, a method of analyzing iris fiber tissue according to the present invention comprises: (a) setting a predetermined area as a data area, which is an area from which geometric information is extracted, from image information photographing a predetermined iris; Dividing the data region into a plurality of subregions and assigning the order to the above subregions; (c) extracting image information of the iris fiber tissue from the data region; and (d) a luminance value according to a predetermined criterion. Setting the optical tool sections which are sections of and generating pixel density information which is the number of pixels constituting the iris fiber tissue corresponding to the optical tool sections for each of the partial regions, and (e) the pixel density based on the order of the partial regions. And rearranging the information to generate characteristic information of the iris fiber tissue.
상기 문제점을 해결하기 위한 본 발명에 따른 홍체인식을 이용한 보안방법은 (a) 소정의 광도 값들을 갖는 기준광도 값들과 상기 기준광도 값의 광도로 원본등록자들의 홍체를 촬영한 원본 홍체영상들을 기하학적으로 분석하여 발생시킨 원본 홍체특성정보를 원본데이터로 저장한 데이터베이스를 구비하는 단계, (b) 신원확인 신청자의 홍체의 영상정보인 비교본 홍체영상정보와 상기 비교본 홍체영상정보를 발생시킬 때의 광도 값인 비교본 광도값을 발생시키는 단계, (c) 상기 비교본 광도값과 상기 기준광도값들을 비교하여, 상기 기준광도값들 중에서 상기 비교본 광도값과 동일한 것이 있는지 여부를 확인하는 단계, (d) 상기 확인 결과 상기 비교본 광도값과 동일한 기준광도 값이 있는 경우에는, 상기 비교본 광도값에 대응되는 원본 홍체특성정보들 중에서 상기 비교본 홍체특성정보와 동일한 것이 있는지 여부를 확인하는 단계, (e) 상기 (d) 단계의 확인결과, 상기 원본 홍체특성정보 중 상기 비교본 홍체특성정보와 동일한 것이 있는 경우에는 상기 신원확인 신청자와 상기원본 홍체특성정보에 대응되는 원본등록자가 동일인임을 인증하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 한다.The security method using the iris recognition according to the present invention for solving the above problems is (a) geometrically the original iris images photographing the iris of the original registrants with reference luminance values having predetermined luminance values and the luminance of the reference luminance values (B) providing a database storing original iris characteristic information generated by analysis as original data, and (b) brightness of generating comparative iris image information and iris image information, which are image information of the iris of the applicant for identification Generating a comparative brightness value which is a value, (c) comparing the comparative brightness value with the reference brightness value, and checking whether any of the reference brightness values are equal to the comparative brightness value, (d ) If there is a reference luminance value equal to the comparative luminance value as a result of the checking, original iris characteristic information corresponding to the comparative luminance value Checking whether there is the same as the comparative iris characteristic information in the step; (e) when the identification result of step (d) indicates that the original iris characteristic information is identical to the comparative iris characteristic information, And a step of authenticating that the applicant and the original registrant corresponding to the original iris characteristic information are the same person.
여기서 상기 (a) 단계는 상기 원본등록자로부터 비밀코드를 입력받아 상기 원본데이터와 함께 저장시켜 원본비밀코드정보를 등록시키는 단계를 더 포함할 수 있으며, 상기 (b) 단계는 상기 신원 확인신청자로부터 비밀코드를 입력받아 비교본 비밀코드정보를 발생시키는 단계를 더 포함할 수 있고, 상기 (d) 단계는 상기 원본비밀코드정보 중 상기 비교본 비밀코드정보와 일치하는 것이 있는지 판단하여 일치하는 것이 존재하는 경우에는 상기 원본비밀코드에 대응되는 원본등록자의 원본 홍체특성정보들 중에서만 상기 비교본 홍체특성정보와 동일한 것이 있는지 여부를 확인하는 것을 특징으로 할 수 있다.The step (a) may further include registering the original secret code information by receiving a secret code from the original registrant and storing the original secret code information together with the original data, wherein the step (b) is a secret from the identity verification applicant. The method may further include generating a comparison secret code information by receiving a code, and the step (d) may determine whether there is a match with the comparison secret code information among the original secret code information. In this case, only the original iris characteristic information of the original registrant corresponding to the original secret code may be checked whether the same as the comparative iris characteristic information.
또한 위 홍체인식을 통한 보안방법은 상기 (e) 단계는 상기 (d) 단계의 확인결과 상기 원본 홍체특성정보 중 상기 비교본 홍체특성정보와 동일한 것이 없는 경우에는, 상기 원본 등록자들 중에는 상기 신원확인 신청자와 동일한 사람이 없는 것으로 판단할 수 있다.In addition, in the security method through the iris recognition, the step (e) is performed when the verification result of the step (d) does not have the same as the comparative iris characteristic information among the original iris characteristic information. It can be determined that no one is the same as the applicant.
그리고 상기 (d) 단계는 (d1) 상기 확인 결과 상기 비교본 광도값과 동일한 기준광도 값이 없는 경우에는, 상기 기준광도 값 중에서 상기 비교본 광도 값 보다 크면서 가장 가까운 값인 제1기준값과 상기 기준광도 값 중에서 상기 비교본 광도 값 보다 작으면서 가장 가까운 값인 제2기준값을 구하는 단계, (d2) 상기 데이터베이스에 등록되어 있는 임의의 한 원본 등록자에 대응되는 원본 홍체특성정보 중 상기 제1기준값과 같은 광도에 대응되는 제1 원본 홍체특성정보와 상기 제2기준값과같은 광도에 대응되는 제2 원본 홍체특성정보를 상기 데이터베이스에서 추출하는 단계, (d3) 상기 제1 원본 홍체특성정보와 상기 제2 원본 홍체특성정보간의 차이 값인 원본 차이값, 상기 제1 원본 홍체특성정보와 상기 비교본 홍체특성정보간의 차이 값인 제1 차이값 및 상기 제2 원본 홍체특성정보와 상기 비교본 홍체특성정보간의 차이 값인 제2 차이값을 구하는 단계, (d4) 상기 제1 차이값 및 제2 차이값 모두 상기 원본 차이값보다 작은 경우에는 상기 신원확인 신청자가 상기 제1 및 제2 원본 홍체특성정보에 대응되는 원본 등록자와 동일인임을 인증하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 할 수 있다. 여기서 상기 (d4) 단계는 상기 제1 차이값 및 제2 차이값 중 어느 한 값이 상기 원본 차이값보다 큰 경우에는 상기 신원확인 신청자가 상기 제1 및 제2 원본 홍체특성정보에 대응되는 원본 등록자와 동일인이 아님을 인증하는 단계를 포함하는 것이 바람직하다.And (d) step (d1) when there is no reference luminance value equal to the comparative luminance value as a result of the checking, the first reference value and the reference value that are larger than and closest to the comparative luminance value among the reference luminance values. Obtaining a second reference value that is smaller than and closest to the comparative luminance value among luminance values, (d2) a luminance equal to the first reference value among original iris characteristic information corresponding to any one original registrant registered in the database; Extracting first original iris characteristic information corresponding to the second original iris characteristic information corresponding to the same luminance as the second reference value from the database, and (d3) the first original iris characteristic information and the second original iris Original difference value which is a difference value between the characteristic information, first difference value and image which is a difference value between the first original iris characteristic information and the comparative iris characteristic information Obtaining a second difference value which is a difference value between the second original iris characteristic information and the comparative iris characteristic information; and (d4) if both the first difference value and the second difference value are smaller than the original difference value, the identification applicant It may be characterized in that it comprises a step of authenticating that the same person as the original registrant corresponding to the first and second original iris characteristic information. In the step (d4), if any one of the first difference value and the second difference value is larger than the original difference value, the identification applicant applies to the original registrant corresponding to the first and second original iris characteristic information. It is preferable to include a step of authenticating not the same person as.
또한 상기 (b) 단계는 (b1) 신원확인 신청자의 홍체의 영상정보인 비교본 홍체영상정보와 상기 비교본 홍체영상정보를 발생시킬 때의 광도 값인 비교본 광도값을 발생시키는 단계, (b2) 상기 비교본 광도값과 다른 광도값을 갖는 환경에서 상기 신원확인 신청자의 홍체를 다시 촬영한 제2비교본 홍체영상정보를 얻는 단계, (b3) 상기 비교본 홍체영상정보에 대응되는 비교본 홍체특성정보 및 상기 제2비교본 홍체영상정보에 대응되는 제2비교본 홍체특성정보를 생성시키는 단계, (b4) 상기 비교본 홍체특성정보와 상기 제2비교본 홍체특성정보를 비교하여 양자가 동일한 경우에는 상기 신원확인 신청자의 홍체를 무생물로 간주하여 상기 신원확인 신청자의 인증이 실패된 것으로 처리하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 할 수 있다.In addition, the step (b) is the step (b1) generating the comparative iris image information, which is the image information of the iris of the identity applicant, and the comparative luminance value, which is the luminance value when the comparative iris image information is generated, (b2) Obtaining second comparative iris image information re-photographing the iris of the identification applicant in an environment having a different luminance value from the comparative luminance value, (b3) comparative iris characteristics corresponding to the comparative iris image information Generating second comparative text iris characteristic information corresponding to the information and the second comparative iris image information, and (b4) comparing the comparative iris characteristic information with the second comparative iris characteristic information and the same It may be characterized in that it comprises the step of treating the identification of the identity verification applicant as a failure to regard the iris of the identification applicant as inanimate.
상기 문제점을 해결하기 위한 본 발명에 따른 홍체인식을 이용한 보안장치는 소정의 홍체를 촬영한 홍체영상정보 및 상기 홍체영상정보에 대응되는 광도값을 입력받아 상기 홍체영상정보의 영상의 일부 영역을 기하학적으로 분석하는데 사용되는 데이터 영역을 설정하고, 상기 홍체영상정보가 원본 또는 비교본인지 여부에 관한 정보인 구별정보를 입력받는 데이터영역설정부, 사용자로부터 상기 구별정보, 상기 홍체영상정보에 대응되는 원본 등록자를 식별하는데 사용되는 원본등록자정보를 입력받는 입력부, 상기 광도 값, 상기 홍체특성정보 및 상기 원본등록자정보를 제공받아 원본데이터로 데이터베이스에 저장하는 원본데이터 관리부, 상기 광도 값 및 홍체특성정보를 제공받고, 상기 광도 값 및 상기 홍체특성정보에 대응되는 원본데이터가 상기 데이터베이스에 등록되어 있는지 여부를 확인하여 그 결과를 출력하는 인증부 및 상기 데이터영역설정부로부터 상기 홍체영상정보과 그에 대응되는 광도 값, 데이터영역정보 및 상기 구별정보를를 입력받아 상기 홍체영상정보의 영상 중 데이터 영역을 기하학적으로 분석하여 홍체특성정보를 발생시키며, 상기 홍체영상정보가 원본 또는 비교본인지 여부를 확인하여 원본인 경우에는 상기 홍체특성정보 및 광도 값을 상기 원본데이터 관리부에 제공하고 상기 홍체영상정보가 비교본인 경우에는 상기 홍체특성정보 및 광도 값을 상기 인증부에 제공하는 홍체정보 생성부를 포함하는 것을 특징으로 한다.Security device using the iris recognition according to the present invention for solving the problem is to receive the iris image information and the luminance value corresponding to the iris image information taking a predetermined iris body geometrical region of the image of the iris image information A data area setting unit configured to set a data area used for analysis, and receive discrimination information which is information on whether the iris image information is an original or a comparative copy, an original corresponding to the discrimination information and the iris image information from a user; Input unit for receiving the original registrant information used to identify the registrant, the original data management unit for receiving the brightness value, the iris characteristic information and the original registrant information in the database as the original data, provides the luminance value and iris characteristic information The original data corresponding to the luminance value and the iris characteristic information The image of the iris image information by receiving the iris image information, its corresponding luminance value, data region information, and the distinguishing information from the authentication unit and the data region setting unit to check whether or not it is registered in a database. Analyze the data area of the data to generate iris characteristic information, and check whether the iris image information is an original or a comparative copy, and if the original is the original, provide the iris characteristic information and luminance value to the original data management unit and provide the iris If the image information is a comparison, it characterized in that it comprises a iris information generating unit for providing the iris characteristic information and brightness value to the authentication unit.
여기서 위 홍체인식을 이용한 보안장치는 상기 데이터 영역설정부는 상기 입력부로부터 상기 구별정보를 제공받고 상기 홍체영상정보가 비교본인 경우에는 상기 광도 값과 다른 광도 값에서 상기 홍체를 다시 촬영하여 발생된 제2홍채영상정보를 입력받아 상기 제2홍체영상정보의 영상의 일부 영역을 기하학적으로 분석하는데 사용되는 데이터 영역을 설정하고, 상기 홍체정보생성부는 상기 제2홍체영상정보과 그에 대응되는 광도 값, 데이터영역정보를 입력받아 상기 제2홍체영상정보의 영상 중 데이터 영역을 기하학적으로 분석하여 제2홍체특성정보를 발생시키고, 상기 광도 값, 상기 홍체특성정보 및 상기 제2홍체특성정보를 제공받고, 상기 홍체특성정보와 상기 제2홍체특성정보가 동일한지 여부를 확인하여 동일한 경우에는 상기 홍체를 무생물체로 간주하여 인증절차를 종료시키고, 상기 확인결과 양자가 동일하지 않은 경우에는 상기 광도 값 및 홍체특성정보를 상기 인증부에 제공하는 생명체 확인부를 더 포함할 수 있다.In the security device using the iris recognition, the data area setting unit receives the distinguishing information from the input unit and, when the iris image information is a comparative copy, is generated by photographing the iris again at a luminance value different from the luminance value. Receives iris image information and sets a data area used to geometrically analyze a partial area of the image of the second iris image information, the iris information generating unit is the second iris image information, the corresponding luminance value, data region information Receives the input data and geometrically analyzes a data region of the image of the second iris image information to generate second iris characteristic information, and receives the brightness value, the iris characteristic information and the second iris characteristic information, and receives the iris characteristic. Check whether the information and the second iris characteristic information are the same. If considered to end the authentication process and to, not equal to the check result of the quantum may further include a confirmation of life and providing the luminance value and iris characteristic data to the authentication unit.
또한 위 홍체인식을 이용한 보안장치는 상기 인증부로부터 상기 결과 정보를 제공받아 사용자에게 제공하는 출력부를 더 포함하는 것이 바람직하다.In addition, it is preferable that the security device using the iris recognition further includes an output unit which receives the result information from the authentication unit and provides the result to the user.
또한 위 홍체인식을 이용한 보안장치는 상기 입력부는 사용자로부터 동작명령을 입력받아서 제어신호를 발생시키고, 상기 입력부로부터 상기 제어신호를 제공받아, 상기 신원확인 신청자 또는 원본등록자의 홍체를 촬영하여 상기 홍체영상정보 또는 제2홍체영상정보를 발생시키고, 상기 홍체를 촬영할 때의 광도값 정보를 발생시켜 상기 데이터영역설정부에 제공하는 촬영부를 더 포함하는 것이 바람직하다.In addition, in the security device using the iris recognition, the input unit generates a control signal by receiving an operation command from a user, receives the control signal from the input unit, photographs the iris of the identity applicant or the original registrant, and captures the iris image. And a photographing unit generating information or second iris image information and generating brightness value information when photographing the iris and providing the information to the data area setting unit.
이하에서는 도면을 참조하여 본 발명의 바람직한 실시예를 상세히 설명한다.Hereinafter, exemplary embodiments of the present invention will be described in detail with reference to the accompanying drawings.
도 1은 본 발명에 따라 홍체영상을 기하학적으로 분석하는 과정을 보이고 있다. 도 1을 참조하면, 먼저 소정의 홍체를 촬영한 홍체영상정보를 얻는다(101). 그리고 위 홍체영상의 일부 영역을 데이터 영역으로 설정(102)한다. 여기서 이 데이터영역은 위 홍체영상 중에서 속눈썹이나 눈꺼풀에 의해서 방해받지 않은 영역으로 눈동자의 위치에 영향을 받지 않는 기하학적 영역이다. 따라서 이 영역에서 획득한 데이터 또한 기하학적 데이터로 신원 확인 대상자의 위치에 크게 영향 받지 않게된다.Figure 1 shows a process of geometrically analyzing the iris image in accordance with the present invention. Referring to FIG. 1, first, iris image information obtained by capturing a predetermined iris is obtained (101). A partial region of the upper iris image is set as a data region (102). This data area is a geometric area that is not affected by eyelashes or eyelids in the upper iris image. Therefore, the data obtained in this area is also geometric data so that the location of the subject to be identified is not significantly affected.
그 후에 위 데이터 영역내의 기하학적 모양을 분석하여 기하학적 분석정보를 생성(103)시킨다. 여기서 기하학적 분석방법은 본 출원인에 의하여 2001년 10월 09일에 한국특허청에 출원(발명의 명칭 : 물체의 닮음을 인식하는 방법 및 그 장치)된 출원번호 10-2001-0062074의 출원서에 첨부된 명세서에 상세히 개시되어 있다. 위 기하학적 분석방법은 소정의 곡선의 형태에 따른 특성정보를 얻는 방법에 관한 것으로 본 발명에서는 위 기하학적 분석방법 외에 위 기하학적 분석방법에 소정의 과정을 더 추가한 분석방법을 사용할 수 있다. 이하는 본 발명에 적용되는 기하학적 분석방법을 그에 관하여 살펴본다.Thereafter, the geometric shapes in the data region are analyzed to generate 103 geometric analysis information. Here, the geometric analysis method is the specification attached to the application of the application No. 10-2001-0062074 filed by the present applicant to the Korean Intellectual Property Office on October 09, 2001 (name of the invention: a method for recognizing the similarity of an object and its device). It is disclosed in detail. The geometric analysis method relates to a method of obtaining characteristic information according to a predetermined curve shape. In the present invention, in addition to the geometric analysis method, an analysis method further adding a predetermined process to the geometric analysis method may be used. The following describes the geometric analysis method applied to the present invention.
인간의 홍체를 촬영한 홍채영상에는 동공선, 자율신경선, 열공선 등 다수의 곡선들이 포함되어 있다. 그리고 위 곡선정보들은 사람에 따라서 모두 다르게 나타나므로 위 곡선의 모양에 기초하면 홍체영상정보에 따라서 각각의 사람을 식별할 수 있는 식별정보를 생성시킬 수 있게된다. 본 발명에서는 위와 같은 홍체영상에 포함된 곡선의 외곽선 인식을 통하여 위 식별정보를 생성시키는데, 위 곡선을 기하학적으로 분석하는 기하학적 분석과정은 다음과 같다.An iris image of a human iris includes a plurality of curves such as a pupil line, an autonomic nerve line, and a tear line. Since the curve information is different for each person, based on the shape of the curve, identification information for identifying each person can be generated according to the iris image information. In the present invention, the identification information is generated by recognizing the outline of the curve included in the iris image as described above. The geometric analysis process of geometrically analyzing the curve is as follows.
첫 번째 과정은 위 곡선을 구성하는 점들 중 일정한 간격을 갖는 점들의 집합을 일정한 화소점을 기준으로 구하는 것이다. 설명의 편의를 위하여 분석하고자 하는 좌표 평면상의 곡선을 폐곡선인 경우와 열린 곡선인 경우의 두 가지로 나눠서 생각한다.The first process is to find a set of points with a certain interval among the points constituting the curve based on a certain pixel point. For convenience of explanation, the curve on the coordinate plane to be analyzed is divided into two cases, a closed curve and an open curve.
먼저 분석대상이 되는 곡선이 폐곡선인 경우 곡선 위의 점들 중 렉시코그래픽 순서가 극대인 한 점P(1)을 택하고 곡선을 점 P(1)으로부터 출발하여 화소수에 따라 등분하고 이 등분점들에 순서를 주어 나열한다. 이를 위해 점P(1)으로부터 곡선을 따라서n개의 화소점을 포함하는 점들 중 극대순서인점을 P(2)라고 한다. 점P(2)로부터 P(1) 이 위치하지 않은 방향으로 곡선을 따라서n개의 화소점을 포함하는 점을P(3)라고 한다. 또 같은 방향으로 점P(3)로부터 곡선을 따라서n개의 화소점을 포함하는 점을 P(4)라고 한다. 같은 방법으로 계속하여 점P(k(n))과 점P(1)사이에 놓인 화소점의 개수가n 보다 적을 때 까지 계속하여 곡선 위에 다음 수학식 1과 같은 점들의 집합을 얻는다.First, if the curve to be analyzed is a closed curve, select one point P (1) whose lexical graphic order is the maximum among the points on the curve, and start the curve from the point P (1). Divide according to and order these equal points. For this purpose, the point which is the maximum order among the points including n pixel points along the curve from the point P (1) is called P (2). The point containing n pixel points along the curve in the direction in which P (1) is not located from the point P (2) is called P (3). Further, a point including n pixel points along a curve from point P (3) in the same direction is referred to as P (4). In the same way, it is continued until the number of pixel points between point P (k (n)) and point P (1) is less than n to obtain a set of points as shown in Equation 1 on the curve.
그리고 분석대상이 되는 곡선이 페곡선이 아닌 경우 위 분석대상 곡선은 두 끝점을 갖게 되는데 두 끝점 중 렉시코그래픽 순서가 큰 점을P(1)이라고 하여P(1)으로부터n개의 화소점을 포함하는 점을P(2), 점P(2)로부터 곡선을 따라서n개의 화소점을 포함하는 점들 중P(1)이 아닌 점을P(3)라고 한다. 같은 방법으로 계속하여 점P(k(n)-1) 과 나머지 끝점 사이에 놓인 화소점의 개수가n 보다 적을 때 까지 계속하여 P(1)이 아닌 다른 끝점을P(k(n))이라 하여 곡선 위에 위 수학식 1과 같은점열을 얻는다. 이처럼 곡선으로 나타나는 영상이 폐곡선이나 개곡선인 경우 수학식 1로 나타나는 점열을 제1 곡선점열 이라고 한다. 두 번째 과정은 제1곡선의 점열의 각 화소점 P(i)에 그 화소 점과 그 화소점을 둘러싼 9개의 화소 점의 광도가 가중된 좌표 점P^* (i)를 대응시켜 제2 곡선점열을 얻는다. 예를 들면 {P}^{*}(1)의 X좌표 값은 P(1)의 X좌표 값에 P(1)의 광도 값을 곱한 값 및 P(1)을 둘러싸고 있는 8개의 주변화소들 각각의 X 좌표 값에 위 X좌표 값을 갖는 화소의 광도값을 곱한 값들의 총 합으로 하고, {P}^{*}(1)의 Y좌표 값은 P(1)의 Y좌표 값에 P(1)의 광도 값을 곱한 값 및 P(1)을 둘러싸고 있는 8개의 주변화소들 각각의 Y좌표 값에 위 Y 좌표 값을 갖는 화소의 광도 값을 곱한 값들의 총 합으로 한다.And if the curve to be analyzed is not a curve, the above curve has two endpoints, and the lexicographic order of the two endpoints is called P (1) and includes n pixel points from P (1). The point that is not P (1) among the points including n pixel points along the curve from P (2) and point P (2) is called P (3). Continue in the same way until the number of pixel points between the point P (k (n) -1) and the remaining endpoints is less than n, so that no endpoint other than P (1) is called P (k (n)). To obtain a sequence of points on the curve as shown in Equation 1 above. If the curved image is a closed or open curve, the point sequence represented by Equation 1 Is called the first curve sequence. The second process corresponds to each pixel point P (i) of the point curve of the first curve by mapping the pixel point and the coordinate point P ^ * (i) to which the luminance of the nine pixel points surrounding the pixel point is weighted. Point Get For example, the X coordinate value of {P} ^ {*} (1) is the X coordinate value of P (1) multiplied by the luminance value of P (1) and the eight surrounding pixels surrounding P (1). Each X coordinate value is multiplied by the luminance value of the pixel having the above X coordinate value, and the Y coordinate value of {P} ^ {*} (1) is equal to the Y coordinate value of P (1). The sum of the value obtained by multiplying the luminance value of (1) and the value of the Y coordinate value of each of the eight peripheral pixels surrounding P (1) is multiplied by the luminance value of the pixel having the above Y coordinate value.
다음 과정은 위 수학식 1의 점들의 집합으로부터 위 곡선의 특징점을 찾는 것으로 다음 수학식 2과 같은 벡터장을 구한다.The next process is to find the feature points of the curve from the set of points in Equation 1 to obtain a vector field as in Equation 2.
여기서는 인접하는 두 점P^* (i)와P^* (i+1)로부터 생성되는 벡터이다.here Is a vector generated from two adjacent points P ^ * (i) and P ^ * (i + 1).
그리고 위 수학식 1의 점들의 집합에 수학식 2의 벡터장이 결부된 곡선의 구부러짐 등의 기하학적 정보를 주는 실가함수f를 정의한다.In addition, the real value function f that gives geometric information, such as bending of a curve connected to the vector field of Equation 2, to the set of points of Equation 1 above is defined.
위 f를 정의한 바람직한 실시예들은 다음 수학식 3 또는 수학식 4와 같다.Preferred embodiments defining f above are shown in Equation 3 or 4 below.
, 여기서 ''는 두 벡터의 내적을 의미한다., here ' 'Means the dot product of two vectors.
, 여기서 ''는 행렬식의 값을 의미한다., here ' 'Means the value of the determinant.
그리고 위{f}_{1}이 최대값을 갖는 점P^* (s)를 곡선의 최대점이라고 하고 위P^* (s)를 시작점으로 하여 수학식 5을 통하여 수학식 1의 점들을 재배열시킨다.The point P ^ * (s) having the maximum value of {f} _ {1} is called the maximum point of the curve and the point of Equation 1 is obtained through Equation 5 with the starting point P ^ * (s) as the starting point. Rearrange.
라 하면, Say,
위 수학식 1의 점열로부터 새로운 점열(일정한 순서를 갖는 점들의 집합)New point sequence (set of points with a certain order) from the point sequence of Equation 1 above
{}을 얻는다.{ } Gets
그리고 n_i^1 = {f}_{1}(N(i))~ 과 ~n_i^2 ={f}_{2}(N(i))로 두면 다음 수학식 6과 같은 한 바람직한 실시예의 수열을 얻을 수 있다.And n_i ^ 1 = {f} _ {1} (N (i)) ~ and ~ n_i ^ 2 = {f} _ {2} (N (i)), the following Equation 6 A sequence can be obtained.
위에서 살펴본 바와 같이, 필요에 따라서는 어떤 한 곡선에 대하여 위 함수 f를 복수 개 정의할 수 있으며, 이를 통하여 위 수학식 4로 정의되는 수열을 얻을 수 있다.As described above, if necessary, a plurality of the above functions f may be defined for a single curve, and through this, a sequence defined by Equation 4 may be obtained.
한편, 위 기하학적 분석과정에서 위 수학식 6의 수열을 이용하여 어떤 곡선을 포함하는 영상간의 닮음을 판단하는 방법은 다음과 같다. 먼저 원본 영상에 포함된 곡선 및 비교본 영상에 포함된 곡선에 대하여 위에서 살펴본 과정을 수행하여 각 영상들에 대응되는 수학식 6의 수열인 원본 수열과 비교본 수열을 구한다.Meanwhile, a method of determining similarity between images including a certain curve using the sequence of Equation 6 in the geometric analysis process is as follows. First, the above-described process is performed on the curve included in the original image and the curve included in the comparative image to obtain an original sequence and a comparative sequence, which are sequences of Equations 6 corresponding to the respective images.
그리고 짝수인 임의의 수 m을 설정하고 비교본 영상의 최대점으로부터 시작해 영상을 m등분하여 형성된 구간별 누계 데이터와 원본 영상의 최대점으로부터 시작해 m등분하여 형성된 각 대응하는 구간별로 누계 데이터가 미소범위에 놓이면 닮음으로, 그렇지 않으면 닮지 않은 것으로 판정한다. 여기서 바람직한 한 실시예는 m을 2의 멱수 중 하나로 설정하여 잡음을 감소시킬 수 있다. 한편, 본 발명에서는 소정의 영상정보로부터 기하학적으로 분석할 곡선을 구성하는 화소를 추출하는 과정을 포함할 수 있다. 그리고 위 추출된 곡선을 구성하는 화소들 각각을 구하고 위 화소들 각각을 중심으로 하여 위 화소들을 둘러싸고 있는 주변화소들(위 곡선을 구성하는 각각의 화소들에 대하여 각각 8개의 주변화소가 있게된다.)의 X 좌표값, Y 좌표값 및 광도값에 기초하여 위 곡선을 구성하는 화소를 다른 X - Y 평면으로사상시키고, 위 사상의 결과로 구해지는 곡선을 위에서 살펴본 기하학적 분석방법에 따라서 분석할 수 있다. 위에서 추출된 곡선을 사상시키는 예를 설명하면, 위 곡선을 구성하는 어느 한 화소(곡선구성화소)의 X 좌표값 및 위 화소를 둘러싸고 있는 주변화소들의 화소광도가 가중된 X 좌표값들의 총합을 새로운 X-Y 평면에서 위 곡선구성화소에 대응되는 새로운 화소의 X 좌표값으로 하며, 위 곡선을 구성하는 어느 한 화소(곡선구성화소)의 Y 좌표값 및 위 화소를 둘러싸고 있는 주변화소들의 화소광도가 가중된 Y 좌표값들의 총합을 새로운 X-Y 평면에서 위 곡선구성화소에 대응되는 새로운 화소의 Y 좌표값으로 할 수 있다.Then, the total data for each section formed by setting an even number m, which is an even number, starting from the maximum point of the comparative image and dividing the image by m and the total data by each corresponding section formed by dividing the m starting from the maximum point of the original image are minute ranges. If it is set to, it is determined to be similar, otherwise it is determined to be dissimilar. One preferred embodiment here is to set m to one of powers of two to reduce noise. Meanwhile, the present invention may include a process of extracting pixels constituting a curve to be geometrically analyzed from predetermined image information. Then, each of the pixels constituting the extracted curve is obtained, and peripheral pixels surrounding the pixels around each of the pixels (there are eight peripheral pixels for each pixel constituting the curve). Based on the X coordinate value, Y coordinate value, and luminous intensity value of), the pixels constituting the above curve can be imaged in another X-Y plane, and the resulting curve can be analyzed according to the geometric analysis method described above. have. In the example of mapping the extracted curve, the sum of the X coordinate values of one pixel (curve pixel) constituting the above curve and the pixel coordinates of the pixel luminances of the surrounding pixels surrounding the pixel are newly added. The X coordinate value of the new pixel corresponding to the upper curved pixel in the XY plane, and the Y coordinate value of one pixel (curved pixel) constituting the upper curved line and the pixel luminance of surrounding pixels surrounding the upper pixel are weighted. The sum of the Y coordinate values may be the Y coordinate value of the new pixel corresponding to the curved pixel of the new XY plane.
도 2는 본 발명에 따라서 홍체영상 중 기하학적으로 분석되는 일부 영역인 데이터 영역을 설정하는 과정을 보이고 있다. 먼저 입력받은 홍체영상에 포함된 동공선의 제1 곡선점열을 추출(01)한다. 그리고 이 제1 곡선점열로부터 제2 곡선점열을 추출하고 제2 곡선점열 중 수학식3 이나 수학식4 에 의한 최대점 중에서 렉시코그래픽 순서가 최대인 점 P_1^*에 대응하는 제1 곡선점열의 점P_1을 선정(202)한다. 그 후에 위 {P}_{1}을 기준으로 동공선을 구성하는 전체 화소수를 구한다(203). 그 후에 위 {P}_{1}을 기준으로 위 총화소수의 1/2인 점({P}_{2}), 1/4인 점({P}_{3}), 3/4({P}_{4})를 선정(204)한다. 이 때 분수 개수의 화소 수는 가우스 수를 사용한다. 그 후에 {P}_{1}에서 {P}_{2}로 연결한 직선({l}_{1})과 {P}_{3}에서 {P}_{4}로 연결한 직선({l}_{2})을 설정(205)한다. 그 후에 {P}_{1},{P}_{2},{P}_{3},{P}_{4}중 y좌표값이 최대인 점({P}_{f})과 두 번째로 큰 점({P}_{s})을 설정(206)한다. 그 다음에는 {P}_{f},{P}_{s}의 y좌표값의 차이가미리 설정된 소정의 값보다 큰지 여부를 판단(207)한다. 여기서 위 미리 설정된 소정의 값은 설정된 데이터 영역이 눈꺼풀 등에 덮힌 영역과 겹치지 않도록 실험적으로 설정된 값이고, 따라서 이는 필요에 따라서 수시로 조정될 수 있다.2 illustrates a process of setting a data area which is a part of the iris image which is geometrically analyzed according to the present invention. First, a first curved point sequence of the pupil line included in the received iris image is extracted (01). Then, the second curve sequence is extracted from the first curve sequence and the first curve sequence corresponding to the point P_1 ^ * having the lexicographic order is the maximum among the maximum points according to the following equation (3) or (4) among the second curve sequences. Point P_1 is selected (202). Thereafter, the total number of pixels constituting the pupil line is determined based on the above {P} _ {1} (203). Then, based on the above {P} _ {1}, the point is half of the total pixel number ({P} _ {2}), the point is 1/4 ({P} _ {3}), and 3/4 ({P} _ {4}) is selected (204). In this case, the number of pixels of the number of fractions uses a Gaussian number. After that, a straight line {l} _ {1} from {P} _ {1} to {P} _ {2} and a {p} _ {4} from {P} _ {3} ({l} _ {2}) is set (205). After that, the point at which the y-coordinate value is the largest among {P} _ {1}, {P} _ {2}, {P} _ {3}, {P} _ {4} ({P} _ {f}) And set the second largest point {P} _ {s} (206). Next, it is determined whether or not the difference between the y coordinate values of {P} _ {f} and {P} _ {s} is greater than a predetermined value. In this case, the predetermined value is a value that is experimentally set so that the set data area does not overlap with the area covered by the eyelid or the like, and thus can be adjusted from time to time as necessary.
위 판단결과가 참인 경우에는{l}_{1},{l}_{2}중 점{P}_{f}가 포함되지 않은 직선과 자율신경선으로 둘러싸인 홍체영상의 영역중에서 y좌표값이 작은 영역(즉 아래쪽에 위치하는 영역)을 앞서 살펴본 기하학적 분석방법에 따라서 분석할 데이터 영역으로 설정(208)한다.If the above judgment is true, the y-coordinate value in the area of the iris image enclosed by a straight line and autonomic nerve line not including the point {P} _ {f} of {l} _ {1}, {l} _ {2} This small region (ie, the region located below) is set as the data region to be analyzed according to the geometric analysis method described above (208).
도 8은 이러한 과정을 통하여 설정된 데이터 영역의 바람직한 실시예를 보이고 있다. 도 8은 인간의 눈을 촬영한 영상을 도시한 것으로써, 참조번호 801은 눈썹선을 나타내고 있다. 따라서 위 참조번호 801이 나타내는 선의 상부는 실제 영상에서는 촬영되지 않는 부분이다. 그리고 참조번호 802는 동공선을 나타내며, 참조번호 803은 자율신경선을 나타내고 있으며, 참조번호 804, 805, 806, 807, 808은 홍채에 존재하는 열공선을 나타내고 있으며, 참조번호 809는 눈동자의 경계선을 나타내고 있으며, 참조번호 810은 데이터 영역으로 설정된 영역을 보이고 있다.8 shows a preferred embodiment of the data area set through such a process. 8 shows an image of a human eye, and reference numeral 801 denotes an eyebrow line. Therefore, the upper portion of the line indicated by the reference number 801 is a portion which is not photographed in the actual image. Reference numeral 802 denotes the pupillary line, reference numeral 803 denotes the autonomic nerve line, reference numerals 804, 805, 806, 807, and 808 denote hot air lines present in the iris, and reference numeral 809 denotes the boundary of the pupil. Reference numeral 810 denotes an area set as a data area.
한편 위 판단결과가 거짓인 경우에는 {l}_{1},{l}_{2}및 자율신경선으로 둘러싸인 영역 중에서 가장 y좌표값이 작은 영역(즉 가장 아래쪽에 위치하는 영역)을 데이터 영역으로 설정(209)한다.On the other hand, if the result of the judgment is false, data of {l} _ {1}, {l} _ {2} and the region with the smallest y-coordinate value (ie, the region located at the bottom) among the areas surrounded by the autonomic nerve line The area is set (209).
도 9는 이러한 과정을 통하여 설정된 데이터 영역의 바람직한 실시예를 보이고 있다. 참조번호 901은 눈썹선을 나타내고 있다. 따라서 위 참조번호 901이 나타내는 선의 상부는 실제 영상에서는 촬영되지 않는 부분이다. 그리고 참조번호 902는 동공선을 나타내며, 참조번호 903은 자율신경선을 나타내고 있으며, 참조번호 904, 905, 906, 907, 908은 홍채에 존재하는 열공선을 나타내고 있으며, 참조번호 909는 눈동자의 경계선을 나타내고 있으며, 참조번호 910은 데이터 영역으로 설정된 영역을 보이고 있다.9 shows a preferred embodiment of the data area set through such a process. Reference numeral 901 denotes an eyebrow line. Therefore, the upper portion of the line indicated by reference numeral 901 is a portion which is not photographed in the actual image. Reference numeral 902 denotes a pupil line, reference numeral 903 denotes an autonomic nerve line, reference numerals 904, 905, 906, 907, and 908 denote hot air lines present in the iris, and reference numeral 909 denotes a pupil boundary line. Reference numeral 910 denotes an area set as a data area.
한편, 참조번호 910으로 설정된 데이터 영역은 다음과 같은 방법을 통하여 확장될 수 있다. 즉, 위 데이터 영역을 구성하는 {l}_{1}을 중심점 O를 중심으로 위쪽으로 소정의 각도인 THETA 만큼 회전시키고, 이와 동일하게 {l}_{2}를 중심점 O를 중심으로 소정의 각도인 THETA 만큼 회전시킨다. 여기서 소정의 각도 THETA 는 데이터 영역이 참조번호 901의 눈썹선에 의해 가려지는 영역과 겹치지 않도록 설정된 실험적인 각도이다. 따라서 필요에 따라서 수시로 조정될 수 있다.On the other hand, the data area set to the reference number 910 can be extended by the following method. That is, {l} _ {1} constituting the above data area is rotated upward by the predetermined angle THETA about the center point O, and the {l} _ {2} is rotated about the center point O in the same manner. Rotate by theta angle. Here, the predetermined angle THETA is an experimental angle set so that the data area does not overlap with the area covered by the eyebrow line 901. Thus it can be adjusted from time to time as needed.
또한 참조번호 207의 미리 설정된 소정의 값을 어느 하나의 값만을 설정하는 것이 아니라, 두 개의 값을 설정하여 위 두 개의 값 중 큰 값보다 {P}_{f},{P}_{s}의 y좌표값의 차이가 큰 경우에는 위 참조번호 208 단계로 이동하고, 위 두 개의 값 중에서 작은 값보다 {P}_{f},{P}_{s}의 y좌표값의 차이가 작은 경우에는 위 참조번호 209 단계로 이동하고, {P}_{f},{P}_{s}의 y좌표값의 차이가 위 두 값의 중간에 위치하는 경우에는 원본 데이터를 발생시켜 저장할 때는 참조번호 208 또는 209 중 어느 한 경우에 따르고, 비교본 데이터를 발생시킬 때에는 위 참조번호 208 또는 209 단계에 따라 각각 위 비교본 데이터를 발생시켜 각각을 인증하게 할 수 있다. 이러한 과정은 광도의 변화, 촬영거리의 변화 등에 따라 데이터 영역이 다르게 설정되는 경우를 대비하기 위한 것이다.In addition, instead of setting only one value to a predetermined value of reference number 207, two values are set so that {P} _ {f}, {P} _ {s} is larger than the above two values. If the difference between y coordinates is large, go to step 208 above, and the difference between the y coordinates of {P} _ {f}, {P} _ {s} is smaller than the smaller of the above two values. If the difference between the y coordinates of {P} _ {f} and {P} _ {s} is located in the middle of the above two values, go to step 209. According to any one of reference numerals 208 or 209, and when generating the comparison data, the above comparison data can be generated according to step 208 or 209, respectively, to authenticate each. This process is to prepare for the case where the data area is set differently according to the change of the brightness, the change of the shooting distance, or the like.
도 10은 이러한 과정을 통하여 설정된 데이터 영역의 바람직한 실시예를 보이고 있다. 참조번호 1001은 눈썹선을 나타내고 있다. 따라서 위 참조번호 1001이 나타내는 선의 상부는 실제 영상에서는 촬영되지 않는 부분이다. 그리고 참조번호 1002는 동공선을 나타내며, 참조번호 1003은 자율신경선을 나타내고 있으며, 참조번호 1004, 1005, 1006, 1007, 1008은 홍채에 존재하는 열공선을 나타내고 있으며, 참조번호 909는 눈동자의 경계선을 나타내고 있으며, 참조번호 1010은 데이터 영역으로 설정된 영역을 보이고 있다. 도 9와 도 10에서 설정된 데이터영역을 비교하여 살펴보면, 도 9의 데이터 영역에 비하여 도 10의 데이터 영역이 보다 넓은 것을 알 수 있다.10 shows a preferred embodiment of the data area set through such a process. Reference numeral 1001 denotes an eyebrow line. Therefore, the upper portion of the line indicated by the reference numeral 1001 is a portion that is not photographed in the actual image. Reference numeral 1002 denotes a pupil line, reference numeral 1003 denotes an autonomic nerve line, reference numerals 1004, 1005, 1006, 1007, and 1008 denote hot air lines present in the iris, and reference numeral 909 denotes the boundary of the pupil. Reference numeral 1010 denotes an area set as a data area. 9 and 10, it can be seen that the data area of FIG. 10 is wider than the data area of FIG. 9.
도 3a은 본 발명에 따라서 위 데이터영역내의 동공선을 기하학적으로 분석하는 과정을 보이고 있다. 먼저 입력받은 홍체영상의 데이터 영역내의 동공선을 추출(311)하고, 상기 추출된 동공선을 분석하여 기하학적 분석데이터를 얻는다(312).3A illustrates a process of geometrically analyzing a pupil line in the data region according to the present invention. First, the pupil line in the data region of the input iris image is extracted (311) and the extracted pupil line is analyzed to obtain geometric analysis data (312).
도 3b는 본 발명에 따라서 위 데이터영역내의 자율신경선을 분석하는 과정을 보이고 있다. 먼저 입력받은 홍체영상의 데이터 영역내의 자율신경선을 추출(321)하고, 위 자율신경선을 분석하여 기하학적 분석데이터를 얻는다(322).3b illustrates a process of analyzing autonomic nerves in the above data area according to the present invention. First, the autonomic nerve line in the data region of the input iris image is extracted (321), and geometric analysis data is obtained by analyzing the autonomic nerve line (322).
도 3c는 본 발명에 따라서 위 데이터 영역내의 열공선을 분석하는 과정을 보이고 있다. 먼저 입력받은 홍체영상의 데이터 영역을 복수의 부분영역으로 분할한다(331).Figure 3c shows a process of analyzing the hot collinearity in the data area according to the present invention. First, the data area of the received iris image is divided into a plurality of partial areas (331).
도 11은 홍체영상에 설정된 데이터영역을 소정의 부분영역으로 분할한 바람직한 실시예를 보이고 있다. 도 11을 참조하여 설명하면, 직선{l}_{1}과 직선{l}_{2}의 교점인 중심점 O를 지나며, 중심점 O로부터 점{P}_{1}을 지나는 직선을 0°했을 때 소정의 각도를 갖는 직선들(d1, d2, d3)을 설정한다. 그리고 중심점 O로부터 소정의 반지름을 갖는 원들(C1, C2, C3)을 설정한다. 그러면 위 직선들(d1, d2, d3)과 원들(C1, C2, C3)에 의해서 분할되는 영역들(1101, 1102,..)이 생기게 되는데, 이 영역들에 의해서 위 데이터 영역이 분할되는 영역을 분할 영역으로 정의 한다.11 illustrates a preferred embodiment in which the data area set in the iris image is divided into predetermined partial areas. Referring to FIG. 11, a straight line passing through the center point O, which is the intersection of the straight line {l} _ {1} and the straight line {l} _ {2}, and passing from the center point O to the point {P} _ {1} is 0 °. When the straight line (d1, d2, d3) having a predetermined angle is set. Then, circles C1, C2, and C3 having a predetermined radius from the center point O are set. This results in regions 1101, 1102, .. divided by the straight lines d1, d2, d3 and circles C1, C2, C3, by which the data region is divided. Is defined as a partition.
그 후에 위 데이터 영역내의 열공선들을 추출(332)한다. 그리고 위 분할된 부분영역에 순서를 부여하고, 위 분할영역들의 순서에 기초하여 위 추출된 열공선들에 순서를 부여(333)한다. 여기서 분할영역들에 순서를 붙이는 기준은 필요에 따라서 다양하게 설정할 수 있다. 예를 들면 중심점 O에 가까운 순서로 또 중심점 O로부터 점{P}_{1}을 지나는 직선이 반시계방향으로 회전할 때 만나게 되는 순서를 기준으로 위 부분영역들에 순서를 부여할 수 있다. 그리고 열공선에 순서를 부여하는 기준 역시 위 부분영역들에 순서를 부여하는 기준과 동일한 기준을 적용시킬 수 있다.Thereafter, the hot air lines in the data region are extracted (332). In addition, an order is assigned to the divided partial regions, and an order is assigned to the extracted hot collinear lines 333 based on the order of the divided regions. Here, the criteria for ordering the partitions may be variously set as necessary. For example, the subregions may be ordered based on the order in which the straight lines passing from the center point O to the point {P} _ {1} are rotated in the counterclockwise direction. In addition, the criteria for assigning the order to the hot airline may also apply the same criteria as the criteria for ordering the above partial regions.
그리고 각 열공선들을 앞서 살펴본 기하학적인 방법을 이용하여 기하학적인 분석정보들을 얻는다(334). 위 기하학적 분석정보들을 위 열공선들의 순서에 기초하여 재배열시켜 열공선들의 특징정보를 생성시킨다(335).In addition, geometric analysis information is obtained by using the geometric method described above with respect to each hot line (334). The geometric analysis information is rearranged based on the order of the above-described column collinears to generate feature information of the column collinears (335).
도 3d는 본 발명에 따라서 위 데이터 영역내의 홍체섬유조직의 특징정보를 얻는 과정을 보이고 있다. 먼저 데이터 영역을 복수의 부분영역으로 분할(341)하고, 위 데이터 영역을 구성하는 화소들의 광도를 소정의 광도간격을 기준으로 광도구간을 설정(342)한다. 그리고 상기 부분영역들에 소정의 기준에 따라서 순서를 부여한다(343). 여기서 위 부분영역들에 순서를 부여하는 소정의 기준은 앞서 살펴본 바와 같은 기준이 적용될 수 있다.Figure 3d shows a process of obtaining the characteristic information of the iris fiber tissue in the data area according to the present invention. First, the data area is divided into a plurality of sub-regions 341, and the light tool intervals are set based on the brightness of pixels constituting the data area based on a predetermined brightness interval (342). The subregions are assigned an order according to a predetermined criterion (343). The predetermined criteria for assigning the order to the above partial regions may be the same as described above.
그 후에 위 데이터 영역내의 홍체섬유조직정보를 추출한다(344). 그리고 위 부분영역들에 있는 홍체섬유조직의 화소들의 광도에 따라 위 광도구간별로 그 에 해당되는 화소수를 카운트한다(345). 그리고 위 부분영역별 광도구간별 화소수 정보를 위 부분영역들의 순서에 따라서 재배열하여 홍체섬유조직의 특징정보를 생성시킨다(346).Thereafter, iris fiber tissue information in the data region is extracted (344). The number of pixels corresponding to the respective light tools is counted according to the brightness of the pixels of the iris fiber tissue in the upper partial regions (345). In operation 346, the pixel number information for each light tool for each sub-area is rearranged according to the order of the sub-areas.
즉, 데이터영역을 극좌표계의 원점을 중심으로 하는 동심원과 일정 간격의 동경 직선족으로 분할하여 구성된 구간 영역 속의 홍채섬유조직의 특징정보를 다음과 같이 얻는다. 데이터영역 안의 구간 영역 열을이라고 하고,를 각 구간 영역R(i)(여기서 i = 1,2,...h)에 주어진 화소광도구간(일정한 광도 값의 간격)이라 하고, rho_i_k를 광도 구간에 속하는R(i)에 있는 화소밀도(위 화소광도구간에 속하는 화소들의 수)라 할때,를 R(i)의 화소 광도 구간에 따른 화소밀도로부터 얻어진 수열이라 하면 이들을 나열한 수열를 홍채 섬유조직의 특징정보로 삼는다.That is, the characteristic information of the iris fiber tissue in the sectioned region obtained by dividing the data region into concentric circles centered on the origin of the polar coordinate system and the long-distance long straight line is obtained as follows. In the data area Called , Is called the pixel light tool interval (constant lightness value interval) given to each interval region R (i) (where i = 1,2, ... h), and rho_i_k is the light intensity interval. Suppose the pixel density in R (i) belonging to (the number of pixels belonging to the above pixel light tools) Is a sequence obtained from the pixel densities along the pixel intensity section of R (i), As the characteristic information of the iris fiber tissue.
도 4는 본 발명에 따라서 원본 등록자별 기준광도 값에 대응되는 원본 데이터를 저장한 데이터구조의 바람직한 실시예를 보이고 있다. 여기서 원본 데이터에는 홍체영상에 포함된 동공선의 특징정보, 자율신경선의 특징정보, 열공선의 특징정보, 홍체섬유조직의 특징정보를 포함하고 있으나, 필요에 따라서는 위 특징정보들 중 일부만을 선택하여 사용할 수 있다. 즉, 인증의 정확도 또는 처리속도 등을 감안하여 적절히 선택할 수 있는 것이다.4 illustrates a preferred embodiment of a data structure storing original data corresponding to reference luminance values of original registrants according to the present invention. Here, the original data includes the characteristic information of the pupil line, the characteristic information of the autonomic nerve line, the characteristic information of the hot line, and the characteristic information of the iris fiber tissue included in the iris image, but if necessary, only some of the above characteristic information can be selected and used. Can be. That is, it can select appropriately in consideration of authentication accuracy or processing speed.
도5는 본 발명에 따라 홍체인식을 이용한 보안방법을 보이고 있다. 먼저, 소정의 값들을 갖는 기준광도에 대응되는 원본 데이터를 생성시켜 저장(501)하고, 신원을 확인할 사람의 홍체영상에 대응되는 기하학적 정보들의 비교본 데이터를 생성(502)시킨다. 그후에 원본 데이터와 비교본 데이터를 비교하여 위 신원을 확인할 사람이 등록된 사용자인지 여부를 확인하여 신원을 검증(503)한다.Figure 5 shows a security method using iris recognition in accordance with the present invention. First, original data corresponding to a reference luminance having predetermined values are generated and stored (501), and comparative data of geometric information corresponding to an iris image of a person to be identified is generated (502). Thereafter, the original data is compared with the comparative data to verify whether or not the person to confirm the identity is a registered user, thereby verifying the identity (503).
이때 위 과정에는 신원을 확인할 사람의 홍체영상을 각기 다른 광도에서 두 번 얻고 위 얻어진 홍체영상의 동공선 화소수 등을 비교하여 두 홍체영상간에 차이점이 없으며, 위 신원을 확인할 사람이 무생물체로 간주하여 위 검증을 실패처리하는 과정을 추가로 더 포함시킬 수 있다.In the above process, the iris image of the person to be identified is obtained twice at different luminosities, and the number of pupil lines of the iris image obtained above is compared and there is no difference between the two iris images. The process of failing the above verification can be further included.
도 6은 본 발명에 따라 원본데이터와 비교본 데이터에 기초하여 신원을 확인하는 과정을 보이고 있다. 먼저 원본 데이터의 기준 광도 값 중에서 비교본 데이터의 광도 값과 동일한 값을 갖는 것이 있는지 여부를 판단(601)한다. 위 판단결과 동일한 값이 없는 경우에는 위 기준 값들 중 비교본 데이터의 광도 값보다 크고 가장 근접되는 기준 값({L}_{1})을 선정(602)한다. 그리고 위 기준 값들 중에서 비교본 데이터의 광도 값보다 작고 가장 근접되는 기준 값({L}_{2})을 설정(603)한다.그 후에 원본데이터를 등록시킨 원본등록자 중 소정의 등록자의 {L}_{1}및{L}_{2}에 대응되는 원본 데이터들과 위 비교본 데이터 간의 차이 값들을 구한다(604). 그 다음에 위 차이 값들이 위 등록자의 {L}_{1}및{L}_{2}에 대응되는 원본 데이터간의 차이보다 큰지 여부를 판단(605)한다. 위 605 단계의 판단결과 참인 경우에는 모든 원본 등록자에 대하여 위 참조번호 604 단계 및 605 단계를 수행하였는지 여부를 판단(606)한다. 위 참조번호 606 단계의 판단결과 모든 원본 등록자들에 대하여 위 참조번호 604 단계 및 605 단계를 수행한 것이 아니면 위 참조번호 604 단계로 이동한다. 그리고 참조번호 606 단계의 판단결과 모든 원본 등록자에 대하여 위 참조번호 604 단계 및 605 단계를 수행한 것이면 위 비교본 데이터에 대응되는 신원확인 신청자가 원본 등록자 중에 포함되지 않은 것으로 판단(즉, 인증이 실패된 것으로 처리)한다(607).6 shows a process of verifying an identity based on original data and comparative data according to the present invention. First, it is determined whether there is any reference luminance value of the original data that has the same luminance value as that of the comparative data. If there is no identical value as a result of the determination, the reference value {L} _ {1} that is larger than the luminance value of the comparative data among the above reference values is selected (602). Among the above reference values, a reference value {L} _ {2}, which is smaller than the luminance value of the comparative data and closest to the reference value, is set (603). Thereafter, {L} of the predetermined registrant among the original registrants who registered the original data is set. } Difference values between the original data corresponding to} _ {1} and {L} _ {2} and the comparison data are obtained (604). It is then determined whether the difference values are greater than the difference between the original data corresponding to {L} _ {1} and {L} _ {2} of the registrant (605). If the determination result of step 605 is true, it is determined whether the reference numerals 604 and 605 are performed for all original registrants (606). As a result of the determination of step 606 above, if all of the original registrants have not performed steps 604 and 605 above, the process moves to step 604 above. If it is determined in step 606 that all the original registrants have performed steps 604 and 605 above, it is determined that the applicant for identity verification corresponding to the comparative data is not included among the original registrants (i.e., authentication fails). (7).
한편, 위 참조번호 605 단계에서 판단한 결과 위 차이 값들이 위 등록자의 {L}_{1}및{L}_{2}에 대응되는 원본 데이터간의 차이보다 작은 경우에는 위 비교본에 대응되는 신원확인신청자가 위 원본 데이터들에 대응되는 원본 등록자와 동일인인 것으로 판단(즉, 인증이 성공한 것으로 처리)한다(608).On the other hand, if the difference value is less than the difference between the original data corresponding to {L} _ {1} and {L} _ {2} of the registrant as a result determined in step 605 above, the identity corresponding to the comparison The verification applicant determines that the same as the original registrant corresponding to the original data (ie, the authentication is successful) (608).
또한 한편, 위 참조번호 601의 판단결과 비교본의 광도값과 동일한 원본 데이터의 기준광도값이 있는 경우에는 위 기준 광도값에 대응되는 원본데이터 중 위 비교본 데이터와 일치하는 것이 있는지 여부를 판단(609, 610)한다. 위 참조번호 609 단계의 판단결과 양자가 일치하는 것이 있는 경우에는 참조번호 608로 이동한다.On the other hand, if there is a reference luminance value of the original data that is the same as the luminance value of the comparison result of the reference number 601, it is determined whether or not the original data corresponding to the reference luminance value matches the above comparison version data ( 609, 610). If there is a match between the determination result in step 609, the reference number 608 is moved.
도 7은 본 발명에 따라 홍체인식을 통한 보안장치의 바람직한 실시예를 보이고 있다. 먼저 입력부(708)는 사용자로부터 소정의 동작명령, 촬영부(701)에서 촬영되는 홍체영상정보가 원본 데이터인지 또는 비교본 데이터인지 여부에 관한 구별정보, 그리고 위 홍체영상정보가 원본 데이터인 경우에는 그에 대응되는 원본 등록자를 식별할 수 있는 식별정보(예를들면 이름, 주민등록번호등의 고유코드, 주소 등의 개인식별정보)를 입력받는다. 여기서 위 동작명령은 소정의 동작버튼, 소정의 센서등을 통하여 입력받을 수 있다.Figure 7 shows a preferred embodiment of the security device through iris recognition in accordance with the present invention. First, the input unit 708 is a predetermined operation command from the user, distinguished information on whether the iris image information captured by the photographing unit 701 is the original data or the comparative data, and when the iris image information is the original data Receive identification information (for example, personal identification information such as name, resident registration number, address, etc.) for identifying the original registrant corresponding thereto. Here, the operation command may be input through a predetermined operation button, a predetermined sensor, or the like.
촬영부(701)는 상기 입력부(708)로부터 위 동작명령을 제공받아 동작되며, 원본 데이터에 대응되는 원본 등록자 또는 비교본 데이터에 대응되는 신원확인 신청자의 홍체를 촬영하여 홍체영상정보를 발생시킨다. 또한 위 촬영시의 광도를 측정하여 광도값정보를 발생시킨다. 또한 위 입력부로부터 위 구별정보를 제공받고, 위 구별정보가 위 홍체영상정보가 비교본 데이터인 경우에는 위 홍체영상정보 외에 위 신원확인신청자의 홍체를 위 홍체영상정보에 대응되는 광도값과 다른 광도를 갖는 환경에서 다시 촬영하여 발생된 제2홍체영상정보를 발생시킨다.The photographing unit 701 is operated by receiving the above operation command from the input unit 708, and generates the iris image information by capturing the iris of the identity registrant corresponding to the original registrant corresponding to the original data or the comparative original data. In addition, by measuring the light intensity at the time of the above shooting to generate the brightness value information. In addition, when the distinguishing information is provided from the input unit, and the distinguishing information is the iris image information is comparative data, in addition to the iris image information, the luminosity of the identity applicant is different from the luminance value corresponding to the iris image information. The second iris image information is generated by photographing again in an environment having
데이터 영역 생성부(702)는 위 촬영부로부터 위 홍체영상정보, 그에 대응되는 광도값을 제공받는다. 또한 입력부708)로부터 제공받은 위 구별정보를 분석한 결과 위 홍체영상정보가 비교본 데이터로 인식되는 경우에는 위 촬영부(701)로부터 위 제2홍체영상정보를 추가로 제공받고, 입력부(708)로부터 위 식별정보를 제공받는다. 그리고 위 홍체영상정보 및 위 제2홍체영상정보의 홍체영상 중 일부 영역을 데이터 영역으로 설정한다.The data area generator 702 receives the iris image information and a brightness value corresponding thereto from the image capturing unit. In addition, when analyzing the discrimination information provided from the input unit 708, when the iris image information is recognized as comparative data, the second iris image information is additionally provided from the photographing unit 701, and the input unit 708 is provided. The above identification information is provided from. A partial region of the iris image of the iris image information and the second iris image information is set as a data region.
홍체정보 생성부(703)는 위 데이터 영역 생성부(702)로부터 위 구별정보, 광도 값, 홍체영상정보 및 그에 대응되는 데이터영역 설정정보, 위 구별정보가 비교본 데이터로 설정된 경우에는 제2홍체영상정보 및 그에 대응되는 데이터 영역 설정보 및 식별정보를 제공받는다. 그리고 위 홍체영상정보 및 그 데이터 설정정보에 기초하여 홍체영상의 특징정보들을 생성시킨다. 여기서 홍체영상의 특징정보는 동공선 특징정보, 자율신경선 특징정보, 열공선 특징정보, 홍체섬유조직 특징정보 중 필요에 따러서 선정된 데이터들을 포함한다. 그리고 위 구별정보가 비교본 데이터로 설정되어 있는 경우에는 제2홍체영상정보 및 그 데이터 설정정보에 기초하여 그에 대응되는 특징정보를 생성시킨다.The iris information generating unit 703 may include the second iris when the distinguishing information, the brightness value, the iris image information, the data region setting information corresponding thereto, and the distinguishing information are set as comparative data from the data area generating unit 702. Image information, data area setting information, and identification information corresponding thereto are provided. And based on the above iris image information and the data setting information to generate the characteristic information of the iris image. Here, the characteristic information of the iris image includes data selected as needed among the pupil characteristic information, the autonomic nerve characteristic information, the tear coordination characteristic information, and the iris fiber tissue characteristic information. When the distinguishing information is set as the comparative data, the corresponding characteristic information is generated based on the second iris image information and the data setting information.
또한 위 구별정보를 분석하여 위 홍체영상정보가 원본데이터인 경우에는 식별정보, 위 광도 값 및 홍체영상 특징정보들을 원본데이터 관리부(704)로 전송하고, 위 홍체영상정보가 비교본 데이터인 경우에는 위 광도값, 홍체특징정보, 제2홍체특징정보를 생명체 확인부(705)로 전송한다.In addition, if the iris image information is the original data by analyzing the discriminating information, the identification information, the luminosity value, and the iris image characteristic information are transmitted to the original data management unit 704, and when the iris image information is the comparative data. The luminance value, the iris characteristic information, and the second iris characteristic information are transmitted to the life confirmation unit 705.
원본 데이터 관리부(704)는 위 홍체정보 생성부(703)로부터 식별정보, 광도값, 홍체영상 특징정보들을 전송받아 데이터베이스인 원본데이터저장부에 저장한다.The original data management unit 704 receives the identification information, the brightness value, and the iris image characteristic information from the iris information generating unit 703 and stores it in the original data storage unit which is a database.
생명체 확인부(705)는 위 홍체정보 생성부(703)로부터 광도값, 홍체특징정보, 제2홍체특징정보를 제공받고, 위 홍체특징정보와 제2홍체특징정보를 비교하여 양자가 동일한 경우에는 위 비교본 데이터에 대응되는 신원확인 신청자의 홍체를 무생물체로 간주하여 인증실패 정보를 인증결과정보로 생성시키고 출력부(707)를통하여 사용자에게 제공한다. 한편, 위 비교결과 위 양자가 동일하지 않은 경우에는 위 광고값, 홍체특징정보를 인증부(706)에 제공한다.The living body identification unit 705 receives the brightness value, the iris characteristic information, and the second iris characteristic information from the iris information generating unit 703, and compares the iris characteristic information with the second iris characteristic information. The identification of the applicant's iris corresponding to the comparative data is regarded as an inanimate object, and thus authentication failure information is generated as authentication result information and provided to the user through the output unit 707. On the other hand, if the comparison results are not the same, both the above advertisement value, iris character information is provided to the authenticator 706.
인증부(706)는 위 생명체 확인부(705)로부터 광도값 및 홍체특징정보를 제공받고, 위 광도값에 대응되는 기준광도값을 위 원본데이터저장부를 검색하여 찾고 위 기준광도값에 대응되는 원본 데이터(원본등록자의 기준광도별 홍체특징정보들) 중 위 홍체특징정보(비교본)에 대응되는 신원확인 신청자의 것으로 볼수 있는 것을 검색한다. 위 검색결과 검색이 성공하면 위 신원확인 신청자를 검색된 원본 등록자로 보고 인증성공 결과정보를 발생시키고, 위 검색이 실패하면 인증실패 결과정보를 발생시켜 출력부(707)로 제공한다.The authenticator 706 receives the luminance value and the iris characteristic information from the living organism identification unit 705, searches for the reference luminance value corresponding to the luminance value, searches the original data storage unit, and finds an original corresponding to the reference luminance value. Search for data that can be regarded as identification applicants corresponding to the upper iris characteristic information (comparative) among data (original subject's iris characteristic information by reference intensity). If the search result is successful, the identification verification applicant is reported as the searched original registrant, the authentication success result information is generated, and if the search fails, the authentication failure result information is generated and provided to the output unit 707.
여기서 신원확인 신청자와 동일인으로 볼수 있는 원본 등록자를 검색하는 방법은 위 광도값과 동일한 기준광도값이 있는 경우에는 위 기준광도값에 대응되는 원본 데이터 중 위 홍체특징정보와 일치하는 것을 검색하여 그 일치하는 원본 데이터에 대응되는 원본 등록자를 위 신원확인 신청자와 동일인으로 본다. 또한 위 광도값과 동일한 기준광도값이 없는 경우에는 위 광도값보다 크고 작으면서 가장 근접한 기준광도값 두 개를 구하고, 위 두 개의 기준광도값에 대응되는 임의의 동일한 원본 등록자의 원본 데이터를 검색하여 위 원본 데이터 간의 차이 값과 위 원본데이터들과 위 홍체특징정보와의 차이 값을 비교하여 원본 데이터 간의 차이 값보다 위 원본 데이터들과 홍체특징정보와의 차이 값들이 작은 경우가 있는지 위 원본데이터저장부를 검색한다. 위 검색이 성공한 경우에는 위 홍체특징정보에 대응되는 신원확인 신청자와 원본 데이터들에 대응되는 원본 등록자를 동일인으로 보고 인증성공 결과정보를 발생시키고, 위 비교결과 그렇지 않은 경우에는 인증실패의 결과정보를 발생시킨다.Here, the method of searching for the original registrant who can be seen as the same person as the identity verification applicant, if there is a reference luminance value equal to the above luminance value, matches and matches the upper iris characteristic information among the original data corresponding to the above reference luminance value. The original registrant corresponding to the original data shall be deemed to be the same person as the applicant. If there is no reference luminance value that is the same as the above luminance value, the two reference luminance values that are larger and smaller than the above luminance values are obtained, and the original data of any same original registrant corresponding to the two reference luminance values is searched. Compares the difference between the original data and the difference between the original data and the iris characteristic information, and compares the difference between the original data and the iris characteristic information. Search for wealth. If the above search is successful, the identification applicant corresponding to the above iris characteristic information and the original registrant corresponding to the original data are regarded as the same person to generate authentication success result information. Otherwise, the result information of authentication failure is not found. Generate.
출력부(707)는 위 생명체확인부(705), 인증부(706)으로부터 인증결과 정보를 제공받고, 사용자에게 그 결과를 출력한다.The output unit 707 receives the authentication result information from the living body confirmation unit 705 and the authentication unit 706, and outputs the result to the user.
한편, 본 발명에서는 상기 입력부(708)를 통하여 사용자들로부터 비밀코드들을 입력받아 상기 원본데이터 저장부에 위 원본데이터와 함께 위 비밀코드을 함께 등록하여 놓고, 후에 신원확인 대상자로부터 입력받은 비밀코드가 위 등록되어 있는 비밀코드들 중 어는 하나와 동일한지 여부를 판단하는 과정을 더 포함할 수 있다. 이 경우에 위 비밀코드를 통하여 신원이 확인된 신원확인 대상자에 대응되는, 위 원본 데이터 저장부에 저장되어 있는 홍체특징정보와 위 촬영부(701)를 통하여 위 비밀코드와 함께 위 신원확인 대상자를 촬영하여 얻은 홍체영상정보를 통하여 얻은 홍체특징정보가 일치하는 경우에만 위 신원확인 대상자에 대한 인증이 성공한 것으로 처리할 수 있다.On the other hand, in the present invention receives the secret code from the user through the input unit 708 registers the secret code together with the original data in the original data storage unit, the secret code received from the identity verification subject after Among the registered secret codes may further include determining whether the same as one. In this case, through the secret code, the identity verification target person along with the secret code through the iris body characteristic information stored in the original data storage unit and the photographing unit 701, corresponding to the identity subject whose identity was confirmed through the secret code. Only when the iris characteristic information obtained through the iris image information obtained by the image coincides, the authentication of the above-mentioned identity subject can be treated as successful.
한편, 상술한 본 발명의 실시예들은 컴퓨터에서 실행될 수 있는 프로그램으로 작성가능하고, 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록매체를 이용하여 상기 프로그램을 동작시키는 범용 디지털 컴퓨터에서 구현될 수 있다.Meanwhile, the above-described embodiments of the present invention can be written as a program that can be executed in a computer, and can be implemented in a general-purpose digital computer that operates the program using a computer-readable recording medium.
상기 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록매체는 마그네틱 저장매체(예를 들면, 롬, 플로피 디스크, 하드디스크 등), 광학적 판독 매체(예를 들면, 씨디롬, 디브이디 등) 및 캐리어 웨이브(예를 들면, 인터넷을 통한 전송)와 같은 저장매체를 포함한다.The computer-readable recording medium may be a magnetic storage medium (for example, a ROM, a floppy disk, a hard disk, etc.), an optical reading medium (for example, a CD-ROM, DVD, etc.) and a carrier wave (for example, the Internet). Storage medium).
이제까지 본 발명에 대하여 그 바람직한 실시예들을 중심으로 살펴보았다. 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자는 본 발명이 본 발명의 본질적인 특성에서 벗어나지 않는 범위에서 변형된 형태로 구현될 수 있음을 이해할 수 있을 것이다. 그러므로 개시된 실시예들은 한정적인 관점이 아니라 설명적인 관점에서 고려되어야 한다. 본 발명의 범위는 전술한 설명이 아니라 특허청구범위에 나타나 있으며, 그와 동등한 범위 내에 있는 모든 차이점은 본 발명에 포함된 것으로 해석되어야 할 것이다.So far I looked at the center of the preferred embodiment for the present invention. Those skilled in the art will appreciate that the present invention can be implemented in a modified form without departing from the essential features of the present invention. Therefore, the disclosed embodiments should be considered in descriptive sense only and not for purposes of limitation. The scope of the present invention is shown in the claims rather than the foregoing description, and all differences within the scope will be construed as being included in the present invention.
본 발명에 따르면 홍체의 모양을 기준으로 데이터 영역을 설정하고, 그에 포함된 곡선정보를 기하학적으로 분석하여 홍체를 인식하므로 촬영대상이 되는 사람의 촬영자세등에 인식율이 거의 영향을 받지 않는 효과가 있다.According to the present invention, since the data area is set based on the shape of the iris, and the curve information contained therein is geometrically analyzed to recognize the iris, the recognition rate is hardly affected by the photographing posture of the person to be photographed.
또한 다양한 기준광도값에 대응되는 원본 데이터를 구비하고 있다가 비교본 영상의 광도값에 대응되는 원본 데이터를 이용하여 신원확인을 하므로 촬영시 광도변화가 있어도 오인식율을 현저하게 낮출수 있으며 광도변화가 있는 다양한 장소에 설치하여 이용할 수 있는 효과가 있다.In addition, since the original data corresponding to various reference luminance values are provided and the identity is confirmed by using the original data corresponding to the luminance values of the comparative image, the recognition rate can be significantly lowered even if there is a luminance change at the time of shooting, There is an effect that can be installed and used in various places.
또한 홍체의 영상을 기하학적으로 분석하여 소정의 수열을 만들고, 동일한 모양의 경우 크기가 변하더라도 그 값에 거의 영향이 없는 누적데이터를 위 홍체의 특징정보로 이용할 수 있음에 따라서 촬영거리에 따른 홍체영상의 크기변화가 있는 경우에도 오인식율을 낮출 수 있는 효과가 있다.In addition, geometric images of the iris are analyzed geometrically to create a predetermined sequence, and in the case of the same shape, the iris images according to the shooting distance can be used as characteristic information of the upper iris, which has little effect on the value even if the size changes. Even if there is a change in size, there is an effect that can lower the false recognition rate.
또한 홍체를 인식하는데 있어서, 동공선 데이터 뿐만 아니라 자율신경선 데이터, 열공선 데이터, 홍채 섬유조직 데이터를 이용하여 인식하므로 오인식률을 최소화시킬 수 있는 효과가 있다.In addition, in recognition of the iris, not only the pupil data, but also the autonomic nerve data, thermo-collect data, iris fiber tissue data is recognized using the effect of minimizing the false recognition rate.
그리고 촬영된 홍체 영상이 생물체의 것인지 무생물체의 것인지 여부를 확인하므로써 다른 사람의 홍체를 촬영한 사진 등을 이용한 도용의 가능성 역시 거의 완전하게 차단할 수 있는 효과가 있다.And by checking whether the captured iris images are living or non-living objects, the possibility of theft using pictures of other people's irises can also be almost completely blocked.
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