KR100359920B1 - Discrimination method for imitative iris in iris recognition system - Google Patents
Discrimination method for imitative iris in iris recognition system Download PDFInfo
- Publication number
- KR100359920B1 KR100359920B1 KR1020000068277A KR20000068277A KR100359920B1 KR 100359920 B1 KR100359920 B1 KR 100359920B1 KR 1020000068277 A KR1020000068277 A KR 1020000068277A KR 20000068277 A KR20000068277 A KR 20000068277A KR 100359920 B1 KR100359920 B1 KR 100359920B1
- Authority
- KR
- South Korea
- Prior art keywords
- iris
- high frequency
- imitation
- region
- frequency components
- Prior art date
Links
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06V—IMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
- G06V40/00—Recognition of biometric, human-related or animal-related patterns in image or video data
- G06V40/10—Human or animal bodies, e.g. vehicle occupants or pedestrians; Body parts, e.g. hands
- G06V40/18—Eye characteristics, e.g. of the iris
- G06V40/197—Matching; Classification
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06V—IMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
- G06V10/00—Arrangements for image or video recognition or understanding
- G06V10/88—Image or video recognition using optical means, e.g. reference filters, holographic masks, frequency domain filters or spatial domain filters
- G06V10/89—Image or video recognition using optical means, e.g. reference filters, holographic masks, frequency domain filters or spatial domain filters using frequency domain filters, e.g. Fourier masks implemented on spatial light modulators
Abstract
본 발명은 홍채 인식 시스템에서 모조 홍채를 판별하기 위한 방법에 관한 것이다.The present invention relates to a method for discriminating a simulated iris in an iris recognition system.
종래의 모조 홍채 판별방법은 동공의 수축 및 팽창 정도를 조사하는 방법 또는 홍채 영상의 푸리어 스펙트럼 분석을 이용한 방법이 있으나, 전자의 경우는 처리 시간이 길고 동공의 크기 변화도를 정확하게 판별하지 못한다는 단점이 있고, 후자의 경우에는 실시간으로 홍채 영상의 진위를 판별하기 어렵고, 실제 홍채와 모조 홍채 사이의 유사 스펙트럼을 구별해 내기 어렵다는 단점이 있다.Conventional imitation iris discrimination method is to investigate the degree of contraction and expansion of the pupil or the method using Fourier spectral analysis of the iris image, but in the former case the processing time is long and does not accurately determine the degree of change of the pupil In the latter case, it is difficult to determine the authenticity of the iris image in real time, and it is difficult to distinguish the similar spectrum between the actual iris and the dummy iris.
본 발명의 모조 홍채 판별방법은 눈 영상내에서 흰자위 부분의 고주파 성분을 공간 영역상에서 분석하여 고주파 성분들의 갯수나, 그레이 평균값으로부터 진위 여부를 판별함과 함께, 홍채 영역에 대해서도 고주파 성분의 갯수나 그레이 평균값, 고주파 성분의 분포도로부터 진위 여부를 판별하고, 또한 흰자위와 홍채 사이의 경계 강도를 이용해서 홍채의 진위 여부를 판별함으로써, 종래 기술에 비하여 실시간 처리가 가능하고 모조 홍채의 정확한 판별을 가능하게 하였다.The imitation iris discrimination method of the present invention analyzes the high frequency components of the white part in the spatial domain in the eye image to determine the number of the high frequency components or the authenticity from the gray mean value, and also the number of high frequency components or gray in the iris region. The authenticity of the iris is determined from the distribution of the average value and the high frequency component, and the authenticity of the iris is determined by using the boundary strength between the white and the iris, which enables real-time processing and accurate discrimination of the imitation iris. .
Description
본 발명은 홍채 인식 시스템에서 카메라 등의 영상획득 장비로 촬영된 홍채(영상)의 진위 여부를 판별하는 방법에 관한 것으로서, 특히 눈 영상의 흰자위 부분의 고주파 성분을 공간 영역(spatial domain) 상에서 분석한 결과로부터 홍채의 진위 여부를 판별함으로써 홍채 인식 및 진위판별의 실시간 처리가 가능하고 보다 정확한 모조 홍채 판별을 이룰 수 있도록 한 모조 홍채 판별방법에 관한 것이다.The present invention relates to a method for determining the authenticity of an iris (image) captured by an image acquisition device such as a camera in an iris recognition system. In particular, the high frequency component of the white part of an eye image is analyzed on a spatial domain. The present invention relates to a counterfeit iris discrimination method that enables real-time processing of iris recognition and authenticity discrimination by determining whether the iris is authentic or not, and achieves more accurate counterfeit iris discrimination.
더욱 상세하게는 본 발명은 눈 영상으로부터 흰자위 영역에 대한 고주파 성분의 분석, 더 나아가 홍채 영역에 대한 고주파 성분 분석 및, 홍채와 흰자위 사이의 경계 강도에 대한 분석을 통해서 홍채의 진위 여부를 정확하게 실시간으로 판별할 수 있도록 한 홍채 인식 시스템에서의 모조 홍채 판별방법에 관한 것이다.More specifically, the present invention accurately analyzes the authenticity of the iris in real time by analyzing the high frequency component of the white region from the eye image, further analyzing the high frequency component of the iris region, and analyzing the boundary strength between the iris and the white. The present invention relates to a method of discriminating a fake iris in an iris recognition system.
알려진 바와같이 보안이나 방범, 신분인증을 위한 시스템으로 기존의 접촉식 혹은 비접촉식 카드 시스템에서 더 나아가 사람의 지문을 인식하거나, 또는 홍채인식을 통해서 신분을 인증하고 특정 장소의 출입이나 특정 정보에의 접근 등을 허용하거나 거부하는 시스템이 보급되어 왔다.As is known, it is a system for security, crime prevention, and identity authentication. It goes beyond the existing contact or contactless card system to recognize human fingerprints, or to authenticate identity through iris recognition and access to specific places or access to specific information. Systems to allow or deny such have been prevalent.
이 중에서 홍채인식 시스템은 지문인식에 비해서 인식률이 높고 보다 정확한 인식이 가능하다는 장점이 있으나, 등록된 홍채 패턴의 인쇄물이나 사진 등을 이용해서 모조된 홍채 영상을 이용할 경우, 실제 사람의 홍채가 아닌 경우에도 등록된 홍채로 인식하는 오류 발생의 우려가 있다.Among them, the iris recognition system has the advantage of higher recognition rate and more accurate recognition than the fingerprint recognition, but when using the imitation iris image using the print or photograph of the registered iris pattern, it is not the actual human iris. In addition, there is a fear of an error that is recognized as a registered iris.
도1은 일반적인 홍채 인식 시스템의 구성을 나타낸 도면으로서, 사람의 눈(1)이 소정의 동작 영역안에 들어왔을 때 눈 영상을 촬영하기 위한 카메라(2)와, 상기 카메라(2)로 촬영된 눈 영상신호를 처리하여 홍채 영상을 추출하고 진위 여부를 판별하기 위한 홍채 이미지 처리부(3)와, 상기 홍채 이미지 처리부(3)에서 처리된 홍채 영상에 대하여, 등록된 홍채 데이터 베이스를 이용해서 홍채를 인식하기 위한 홍채 인식부(4)와, 동작영역으로의 접근 판정을 위해 상기 눈(1)과 카메라(2) 사이의 거리를 측정하는 거리 측정부(5)를 포함하여 이루어진다.FIG. 1 is a diagram showing the configuration of a general iris recognition system, comprising: a camera 2 for capturing an eye image when a human eye 1 is in a predetermined operating area, and an eye photographed by the camera 2 Iris image processing unit 3 for extracting the iris image by processing the image signal and authenticity, and iris image processed by the iris image processing unit 3, using the registered iris database to recognize the iris An iris recognition unit 4 and a distance measuring unit 5 for measuring the distance between the eye 1 and the camera 2 to determine the approach to the operating area.
도1의 홍채 인식 시스템 동작을 설명하면 다음과 같다.Referring to the operation of the iris recognition system of Figure 1 as follows.
거리 측정부(5)는 사용자의 눈(1)과 카메라(2) 사이의 거리를 측정하여 사용자가 소정의 동작영역 안에 들어왔는가를 판정할 수 있게 하고 또 그 때에 카메라(2)의 줌이나 촛점 기능을 구동시켜 사용자의 눈(1)을 촬영하게 한다.The distance measuring unit 5 measures the distance between the user's eye 1 and the camera 2 so as to determine whether the user has entered a predetermined operating area, and then zooms or focuses the camera 2 at that time. The function is driven to photograph the user's eye 1.
카메라(2)로 촬영된 눈 영상은 홍채 이미지 처리부(3)에 입력되고, 홍채 이미지 처리부(3)는 눈 영상을 신호처리하여 홍채 영상을 추출한다. 그리고 추출된 홍채 영상의 진위를 판별하여, 모조된 홍채인 경우에는 표시장치나 스피커를 통해 그 사실을 알려주고, 실제 사람의 홍채인 경우에는 홍채 인식부(4)에 그 결과를 알려준다. 홍채 인식부(4)는 상기 홍채 이미지 처리부(3)에서 실제 사람의 홍채로 판별된 결과를 입력받아, 데이터 베이스를 이용해서 홍채 인식과정을 수행하여 사용자가 등록되어 있는지를 확인하고, 등록된 사용자의 경우는 출입 등을 허용하고, 그렇지 않은 경우에는 출입 등을 거부한다.The eye image photographed by the camera 2 is input to the iris image processor 3, and the iris image processor 3 processes the eye image to extract an iris image. In addition, the authenticity of the extracted iris image is determined, and in the case of a simulated iris, the fact is notified through a display device or a speaker, and in the case of an actual human iris, the result is notified to the iris recognition unit 4. The iris recognition unit 4 receives the result determined by the iris image processing unit 3 as an actual human iris, performs an iris recognition process using a database, checks whether the user is registered, and registers the registered user. In case of access, it is allowed to enter, otherwise it is denied.
상기한 홍채의 진위 여부, 즉 모조 홍채(영상)를 가려내기 위한 방법으로 종래에는 동공의 수축 및 팽창 정도를 조사하는 방법을 사용하거나, 홍채 영상의 2차원 푸리어 스펙트럼(Fourier Spectrum) 분석을 이용한 방법이 제안되고 있다.As a method for screening the authenticity of the iris, that is, the imitation iris (image), conventionally, a method of examining the degree of contraction and swelling of the pupil or a two-dimensional Fourier Spectrum analysis of the iris image are used. A method is proposed.
전자의 경우는 사람의 눈에서 일정한 조명이나 조명이 변하는 환경에서 동공이 수축과 팽창을 반복하는 특징을 이용하는 방법이며, 도2는 일반적인 홍채 인식 및 모조 눈 판별 방법의 수순을 나타낸 것이다.In the former case, the pupil uses a feature of repeating contraction and expansion in a constant light or an environment in which the illumination changes, and FIG. 2 shows a procedure of a general iris recognition and a fake eye discrimination method.
첫 단계(S1)에서는 카메라로 촬영된 눈 영상을 입력받고, 그 다음 단계(S2)에서는 눈 영상으로부터 동공과 홍채 영역을 추출한다. 그리고 동공과 홍채의 인식과정(S3)을 수행하여 인식되는가의 여부를 판정한다(S4). 동공과 홍채가 인식되면눈 영상이므로 이때에는 모조 눈 판별 알고리즘(동공의 수축과 팽창 특징을 이용)을 수행하고(단계 S5), 그 결과를 판단한다(단계 S6). 만약 판단 결과 모조 눈이면 상기 과정(S1∼S6)을 2회 내지 3회 정도 반복해 본다. 상기 첫번째 또는 2 내지 3회 반복해도 모조 눈으로 판정되는 경우, 또는 홍채 인식이 이루어지지 않는 경우는 인식되지 않았다는 메시지(판별 결과)를 출력하고, 실제 홍채로 판정된 경우에는 홍채 인식 결과를 출력한다.In the first step S1, an eye image captured by the camera is input, and in the next step S2, the pupil and the iris region are extracted from the eye image. And it is determined whether the recognition is performed by performing the recognition process (S3) of the pupil and the iris (S4). If the pupil and the iris are recognized, it is an eye image. At this time, a dummy eye discrimination algorithm (using the pupil contraction and dilation features) is performed (step S5), and the result is determined (step S6). If the judgment result is imitation eyes, the process (S1 to S6) is repeated 2 to 3 times. If it is determined to be a fake eye even after repeating the first or two or three times, or if iris recognition is not performed, a message (a determination result) indicating that it is not recognized is output; .
상기 방법은 인쇄나 사진 등으로 출력된 홍채 영상의 경우 동공의 수축과 팽창 변화가 전혀 없다는 가정하에서 출발한다. 그러나 동공의 수축과 팽창 상태를 검출하기 위해서는 동공의 위치를 찾고 또 동공의 반경을 구하는 일련의 작업을 수회 반복해야 하고, 더구나 동공의 수축과 팽창을 검사하기 위해서는 동적인 영상변화의 검출기술 즉, 적어도 3장 이상으로 연속 촬영된 홍채 영상을 구해서 이 홍채 영상들에 대한 상기 분석작업을 거쳐야 한다는 단점이 있다. 이러한 점은 모조 홍채의 판별에 오랜 시간이 걸려서 실시간 처리를 어렵게 할 뿐만 아니라, 동공 및 홍채 추출 성능 자체에도 어느 정도는 에러가 포함되어 있어서 동공의 크기 변화를 정확하게 가려내지 못하기 때문에 오인식의 우려가 상존하였다.The method starts on the assumption that there is no change in pupil shrinkage and expansion in the case of an iris image printed or printed. However, in order to detect the contraction and expansion of the pupil, a series of operations to find the position of the pupil and to obtain the radius of the pupil must be repeated several times. Moreover, to examine the contraction and expansion of the pupil, a dynamic image change detection technique, It is disadvantageous to obtain an iris image photographed at least three consecutively and go through the analysis of the iris images. This not only makes the identification of the imitation iris a long time, making it difficult to process in real time, but also some errors in the pupil and iris extraction performance itself, which do not accurately pinpoint the change in the size of the pupil. It remained.
한편, 홍채 영상의 2차원 푸리어 스펙트럼(Fourier Spectrum) 분석을 이용한 후자의 방법은 인쇄된 홍채 영상이 갖는 특징적인 주파수 성분의 검출을 이용한 방법으로서, 일반적으로 프린터를 이용하여 홍채 영상을 출력하는 경우에는 어느 정도의 인쇄잡음 성분이 포함되어 있다는 점에 착안하여 이 인쇄잡음 성분을 주파수 분석을 통해서 추출함으로써 모조 홍채를 가려내는 방법이다.On the other hand, the latter method using the two-dimensional Fourier Spectrum analysis of the iris image is a method using the detection of the characteristic frequency components of the printed iris image, generally when the iris image is output using a printer It is a method of screening a fake iris by extracting the printed noise component through frequency analysis, taking into account that a certain amount of printed noise component is included in the.
도3에 2차원 푸리어 스펙트럼 분석방법을 표현하였다. 도3의 (a)와 같이 눈 영상(홍채 영상)의 인쇄물인 경우 이 것을 푸리어 스펙트럼 분석해 보면 도3의 (b)와 같이 인쇄잡음 성분에 의해서 4개의 규칙적인 고주파 특성을 알아낼 수 있다.3 shows a two-dimensional Fourier spectrum analysis method. In the case of a printed image of an eye image (iris image) as shown in FIG. 3 (a), four spectrum high frequency characteristics can be determined by the printed noise component as shown in FIG. 3 (b).
즉, 인쇄잡음 성분들은 프린터의 특성에 의해서 방향성과 주기성을 갖고 있으므로, 이를 푸리어 스펙트럼 분석을 통해서 주파수 영역에서 분석하면 규칙적인 고주파 성분이 나타나고, 이러한 고주파 성분이 나타나면 해당 홍채 영상이 모조된 것으로 판별하는 것이다.That is, since the printed noise components have directionality and periodicity according to the characteristics of the printer, if they are analyzed in the frequency domain through Fourier spectrum analysis, regular high frequency components appear, and when such high frequency components appear, the corresponding iris image is simulated. It is.
그러나 이 방법 또한 푸리어 스펙트럼 분석에 많은 시간이 걸려서 실시간 처리를 어렵게 하고, 눈썹 등이 홍채 내부에 많이 포함된 실제 눈 영상의 경우에도 상기 인쇄된 모조 홍채 영상에서와 유사한 고주파 성분이 검출되기 때문에 오인식의 우려가 높다는 단점이 있다.However, this method also takes a lot of time to analyze the Fourier Spectrum, making it difficult to process in real time, and even in the case of a real eye image including many eyebrows inside the iris, a high frequency component similar to that of the printed imitation iris image is detected. There is a disadvantage of high concern.
본 발명은 홍채 인식 시스템에서 모조 홍채를 실시간으로 정확하게 가려낼 수 있도록 한 모조 홍채 판별방법을 제안한다.The present invention proposes a counterfeit iris discrimination method capable of accurately screening a counterfeit iris in real time in an iris recognition system.
본 발명은 눈 영상에서 흰자위 부분의 고주파 성분을 공간 영역상에서 분석하여 홍채의 진위 여부를 판별할 수 있도록 한 모조 홍채 판별방법을 제안한다.The present invention proposes a counterfeit iris discrimination method which can determine the authenticity of the iris by analyzing the high frequency component of the white part in the eye image on the spatial domain.
더 나아가, 본 발명은 흰자위 부분의 고주파 성분에 대한 공간 영역상의 분석과 함께, 홍채 영상에 대해서도 고주파 성분에 대한 공간 영역상의 분포와, 홍채와 흰자위 사이의 경계 강도를 분석한 결과를 이용해서 홍채의 진위 여부를 실시간으로 정확하게 판별할 수 있도록 한 모조 홍채 판별방법을 제안한다.Furthermore, the present invention uses the results of analyzing the spatial domain distribution of the high frequency component of the white portion, the spatial domain distribution of the high frequency component, and the boundary intensity between the iris and the white region. We propose a counterfeit iris discrimination method that can accurately determine authenticity in real time.
도1은 일반적인 홍채 인식 시스템의 개략적인 구성을 나타낸 도면1 is a view showing a schematic configuration of a general iris recognition system
도2는 일반적인 홍채 인식 시스템의 동작 수순을 나타낸 플로우차트2 is a flowchart showing the operation procedure of the general iris recognition system
도3은 종래에 홍채 영상의 푸리어 스펙트럼 분석을 이용한 모조 홍채 판별방법을 설명하기 위한 도면3 is a view for explaining a conventional iris discrimination method using Fourier spectrum analysis of the iris image;
도4는 본 발명의 모조 홍채 판별방법의 실시예 플로우차트4 is a flowchart of an embodiment of a method for discriminating a fake iris according to the present invention;
도5는 본 발명의 모조 홍채 판별 알고리즘을 신경망 구조에 적용한 예를 나타낸 도면5 is a diagram showing an example of applying the simulated iris discrimination algorithm of the present invention to a neural network structure;
본 발명의 홍채 인식 시스템에서의 모조 홍채 판별방법은, 촬영된 눈 영상에서 흰자위 영역의 고주파 성분을 공간 영역상에서 분석하는 단계와, 상기 흰자위 영역의 고주파 성분의 공간 영역상에서의 특징정보를 홍채 진위 판별의 기준 특징정보와 비교하여 모조 홍채 여부를 판별하는 단계로 이루어지는 것을 특징으로 하는 모조 홍채 판별방법이다.In the iris recognition system of the present invention, a method of discriminating a fake iris includes: analyzing a high frequency component of a white region in a spatial domain from a photographed eye image, and determining iris authenticity of feature information of a high frequency component of the white region in a spatial domain; Imitation iris discrimination method comprising the step of determining whether the imitation iris is compared with the reference characteristic information of.
또한 본 발명의 모조 홍채 판별방법은, 상기 흰자위 영역의 고주파 성분에 대한 공간 영역상의 분석과 함께, 홍채 영역에 대한 고주파 성분을 공간 영역상에서 분석하는 단계와, 상기 홍채 영역의 고주파 성분의 공간 영역상에서의 특징정보를 홍채 진위 판별의 기준 특징정보와 비교하여 모조 홍채 여부를 판별하는 단계를 더 포함하여 이루어지는 것을 특징으로 한다.In addition, the simulated iris discrimination method of the present invention includes the step of analyzing the high frequency component of the iris region in the spatial domain, and the spatial region of the high frequency component of the iris region, together with the analysis of the high frequency component of the white region. And comparing the feature information with the reference feature information of iris authenticity discrimination to determine whether the imitation iris is present.
또한 본 발명의 모조 홍채 판별방법에서, 상기 고주파 성분의 공간 영역상에서의 특징정보를 추출하기 위하여, 정해진 영역에 대하여 엣지 추출 검출자를 적용해서 고주파 엣지들이 포함된 영상으로 변환하는 단계를 더 수행하는 것을 특징으로 한다.Further, in the imitation iris discrimination method of the present invention, in order to extract feature information on the spatial region of the high frequency component, applying an edge extraction detector to a predetermined region and converting the image into an image including the high frequency edges. It features.
또한 본 발명의 모조 홍채 판별방법에서, 상기 고주파 성분의 공간 영역상에서의 특징정보로, 고주파 성분들의 갯수나, 고주파 성분의 그레이 평균값이나, 고주파 성분의 분포도를 이용하는 것을 특징으로 한다.In the dummy iris discrimination method of the present invention, the number of high frequency components, the gray average value of the high frequency components, and the distribution of the high frequency components are used as feature information on the spatial region of the high frequency components.
또한 본 발명의 모조 홍채 판별방법에서, 상기 홍채 진위 판별의 특징정보가 고주파 성분들의 갯수일 때, 검출된 고주파 성분의 갯수가 설정된 기준 갯수 보다많게 나올 때를 모조 홍채로 판별하고, 상기 홍채 진위 판별의 특징정보가 고주파 성분의 그레이 평균값일 때, 검출된 그레이 평균값이 설정된 그레이 평균값 보다 낮게 나올 때를 모조 홍채로 판별하고, 상기 홍채 진위 판별의 특징정보가 고주파 성분의 분포도일 때 고주파 성분의 분포가 규칙적이며 균일할 때 모조 홍채로 판별는 것을 특징으로 한다.In addition, in the imitation iris discrimination method of the present invention, when the characteristic information of the iris authenticity discrimination is the number of high frequency components, when the number of detected high frequency components comes out more than the set reference number, the iris authenticity determination When the characteristic information of is the gray mean value of the high frequency component, when the detected gray average value comes out lower than the set gray mean value, it is discriminated by the dummy iris, and when the characteristic information of the iris authenticity discrimination is the distribution of the high frequency component, It is characterized by distinguishing the dummy iris when it is regular and uniform.
또한 본 발명의 모조 홍채 판별방법은, 상기 눈 영상에서 흰자위와 홍채 사이의 경계강도를 분석하여 홍채 진위 판별의 기준 특징정보와 비교하여 모조 홍채 여부를 판별하는 단계를 더 포함하여 이루어지는 것을 특징으로 한다.In addition, the imitation iris discrimination method of the present invention is characterized in that it further comprises the step of analyzing the boundary strength between the white and the iris in the eye image to determine whether the imitation iris by comparing with the reference characteristic information of the iris authenticity determination .
또한 본 발명의 모조 홍채 판별방법에서, 상기 홍채와 흰자위의 경계강도는 엣지 추출 검출자 및 수평, 대각 프로젝션 처리를 이용해서 검출하는 것을 특징으로 한다.In the imitation iris discrimination method of the present invention, the boundary strength between the iris and the egg white is detected using an edge extraction detector and horizontal and diagonal projection processing.
또한 본 발명의 모조 홍채 판별방법에서, 상기 홍채와 흰자위의 경계강도가 정해진 임계값 이상을 강하게 나타날 때를 모조 홍채로 판별하는 것을 특징으로 한다.In the imitation iris discrimination method of the present invention, it is characterized in that the imitation iris is discriminated when the boundary strength between the iris and the egg white appears more than a predetermined threshold value.
상기한 바와같이 이루어진 본 발명의 모조 홍채 인식방법을 첨부된 도면을 참조하여 실시예로서 설명하면 다음과 같다.Referring to the exemplary iris recognition method of the present invention made as described above with reference to the accompanying drawings as follows.
상기 도1 및 도2에 도시된 바와같은 홍채 인식 시스템에서, 카메라 장비 등으로 구성된 홍채 영상 입력장비를 이용해서 사용자의 눈 영상이 입력되면, 눈 영상 정보로부터 동공 및 홍채 영역을 추출하고, 동공 및 홍채영역 추출정보를 근거로 해서 홍채 인식에 사용될 특징(Iris Code)을 추출하여 인식을 수행한다. 인식결과 등록된 사용자임이 판명되면 본 발명의 모조 홍채 판별 알고리즘을 수행하여 실제 사람의 눈인지 아니면 인쇄 등으로 위조된 눈인지를 판별한다. 모조 홍채 판별 알고리즘을 수행한 결과 모조 눈으로 판별되면 다시 눈 영상을 취득하여 인식 및 모조 눈 판별의 전 과정을 2내지 3회 정도 반복해 보고, 그래도 모조 눈으로 판별된 경우에는 인식되지 않았다는 메시지를 출력한다.In the iris recognition system as shown in Figs. 1 and 2, when the user's eye image is input using an iris image input device composed of camera equipment or the like, the pupil and iris region are extracted from the eye image information, and the pupil and Based on the iris region extraction information, the recognition is performed by extracting a feature (Iris Code) to be used for iris recognition. If it is determined that the user is a registered user, the dummy iris discrimination algorithm of the present invention is performed to determine whether the user is a real human eye or a forged eye by printing. As a result of the imitation iris discrimination algorithm, when the image is identified as the imitation eye, the eye image is acquired again, and the entire process of recognition and the identification of the imitation eye is repeated two or three times. Output
도4는 본 발명의 모조 홍채 판별방법의 일 실시예를 나타낸 플로우차트이다.Fig. 4 is a flowchart showing an embodiment of the dummy iris discriminating method of the present invention.
먼저, 입력된 눈 영상정보(6)의 인식 결과로부터 추출된 동공 및 홍채 중심 위치와 반경 정보를 이용해서 입력 눈 영상 내에서 흰자위 영역(6a)의 고주파 성분을 분석한다(단계 S11). 흰자위 영역의 고주파 성분의 분석은 공간 영상 영역(Spatial Image Domain)에서 분석하는데, 그 분석 방법은 다음과 같다.First, the high frequency component of the white region 6a is analyzed in the input eye image using the pupil and iris center position and radius information extracted from the recognition result of the input eye image information 6 (step S11). The high frequency component of the white region is analyzed in the spatial image domain. The analysis method is as follows.
정해진 흰자위 영역(6a)에 대해서 엣지 추출 검출자(Edge Detection Operator)를 적용해서 고주파 엣지들이 많이 표현된 영상으로 변환한다(엣지 추출 검출자로는 기존에 영상처리 연구에서 많이 사용하는 검출자 즉, Prewitt, Sobel, Canny, Roberts, Laplacian, Laplacian of Gaussian 등에서 임의의 것을 선택하여 사용할 수 있다). 고주파 엣지들이 많이 표현된 영상에 대해서 라벨링(Labeling) 등의 방법으로 특징 정보들을 추출하여 조사한다. 특징 정보로는 예를 들면 고주파 성분들의 갯수나, 고주파 성분들의 그레이 평균값을 조사한다. 일반적으로 모조 눈은 인쇄 잡음 등으로 인하여 고주파 성분의 갯수가 많이 나오고, 또 고주파 성분의 그레이 평균값이 낮게 나오는 경향이 있으므로, 이러한 특징 정보를 이용해서 모조 눈인지의 여부를 검사할 수 있도록 하는 것이다(S12).An edge detection operator is applied to a predetermined white region 6a and converted into an image in which high frequency edges are expressed. (The edge extraction detector is a detector that is commonly used in image processing research. , Sobel, Canny, Roberts, Laplacian, Laplacian of Gaussian, etc. can be selected arbitrarily). Feature information is extracted and examined for a method such as labeling on an image in which high frequency edges are represented. As the feature information, for example, the number of high frequency components or the gray average value of the high frequency components are examined. In general, since imitation eyes tend to have a large number of high frequency components due to printing noise, and gray average values of high frequency components tend to be low, it is possible to check whether the imitation eyes are imitation eyes using such characteristic information. S12).
즉, 상기 고주파 성분들의 갯수를 모조 눈으로 판별하기 위해 설정된 기준 특징정보(고주파 성분들의 기준 갯수)와 비교해서 기준값 보다 많이 나온다면 모조 눈으로 판별할 수 있고, 또한 고주파 성분들의 그레이 평균값을 모조 눈으로 판별하기 위해 설정된 기준 특징정보(고주파 성분의 그레이 기준 평균값)과 비교해서 기준값 보다 낮게 나온다면 모조 눈으로 판별할 수 있을 것이다.That is, if more than the reference value is compared with the reference characteristic information (reference number of high frequency components) set to discriminate the number of the high frequency components with the dummy eye, it can be discriminated with the dummy eye, and the gray average value of the high frequency components is also the dummy eye. If it is lower than the reference value compared with the reference characteristic information (the gray reference average value of the high frequency component) set to determine it, it can be discriminated by the dummy eye.
이 단계(S12)에서는 상기 특징정보들 중에서 적어도 어느 하나를 만족시키지 못하는 경우를 모조 눈으로 판별할 수 있을 것이다.In this step (S12), it may be determined by a dummy eye that at least one of the feature information is not satisfied.
이 단계(S12)에서 상기 특징정보들 모두를 만족시켜서 실제 사람의 눈이라고 판별하는 경우에도 더욱 정확한 판별을 위해서 홍채 영역의 고주파 성분 분석단계(S13)를 거친다.In this step (S12), even if it is determined that all of the feature information to be a real human eye, the high frequency component analysis step (S13) of the iris region for the more accurate determination.
즉, 눈 영상(6)에서 홍채 영역(6b)의 고주파 성분을 공간 영상 영역상에서 분석하여, 앞에서와 마찬가지로 홍채 영역에 대한 고주파 성분들의 갯수, 고주파 성분의 그레이 평균값 및 고주파 성분의 분포도를 분석하여 모조 눈 여부를 판별한다(단계 S14).That is, in the eye image 6, the high frequency components of the iris region 6b are analyzed on the spatial image region, and the number of high frequency components, the gray average value of the high frequency components, and the distribution of the high frequency components of the iris region are analyzed as before. It is determined whether there is snow (step S14).
이때 고주파 성분의 분포도를 조사하는 이유는 홍채 영상을 인쇄하는 경우 인쇄잡음이 규칙적이며 균일한 형태로 분포되어 출력되는 경향이 있기 때문이다.The reason why the distribution of the high frequency components is examined is that the printing noise tends to be distributed in a regular and uniform form when the iris image is printed.
따라서, 상기 홍채 영역에 대한 고주파 성분들의 갯수나, 고주파 그레이 평균값이나, 고주파 성분의 분포도 등의 특징정보가 모조 눈으로 판별하기 위한 각각의 기준 특징정보값과 비교되어 그 결과로부터 모조 눈인지, 아니면 실제 사람의 눈인지를 판별할 수 있게 되는 것이다.Therefore, feature information such as the number of high frequency components for the iris region, the average frequency of high frequency gray, or the distribution of high frequency components is compared with the respective reference characteristic information values for discriminating with the simulated eye, It is possible to determine whether it is the real human eye.
이 단계(S13,S14)에서 상기 특징정보들 모두를 만족시켜서 실제 사람의 눈이라고 판별하는 경우에도 더욱 정확한 판별을 위해서 흰자위와 홍채 영역 사이의 경계강도 분석단계(S15)를 거친다.In this step (S13, S14), even if it is determined that all of the characteristic information to be the real human eye, the boundary strength analysis step (S15) between the white and the iris region for a more accurate determination.
즉, 눈 영상(6)에서 추출한 흰자위 영역과 홍채 영역 사이의 경계(6c)의 강도를 분석하는데, 일반적으로 실제 사람의 눈 영상에서는 흰자위와 홍채 사이의 경계가 어느 정도 연속적인 그레이값 변화도를 갖지만, 인쇄한 홍채를 콘택트 렌즈 등에 입혀서 사용하는 경우에는 흰자위와 홍채 사이의 경계가 불연속적인 성질을 갖게되기 때문이다. 이때 흰자위와 홍채 사이의 경계강도는 앞에서 설명한 엣지 추출 검출자 및 수평, 대각 프로젝션(투영) 처리 등의 기법을 이용해서 검출할 수 있다.That is, the intensity of the boundary 6c between the white region and the iris region extracted from the eye image 6 is analyzed. In general, the boundary between the white region and the iris shows a degree of continuous gray value change in the real human eye image. When the printed iris is coated on a contact lens or the like, the boundary between the white and the iris has a discontinuous property. In this case, the boundary strength between the white egg and the iris can be detected using the above-described edge extraction detector and horizontal and diagonal projection (projection) processes.
상기한 바와같이 흰자위와 홍채 사이의 경계강도를 분석하여 연속적인 그레이값 변화도를 갖는지, 혹은 불연속적인 그레이값 변화도를 갖는지를 판별하면 모조 눈인가 혹은 실제 사람의 눈인가를 판별할 수 있게 된다(단계 S16).As described above, if the boundary intensity between the white and the iris is analyzed to determine whether it has a continuous gray value gradient or a discontinuous gray value gradient, it is possible to determine whether it is a fake eye or an actual human eye. (Step S16).
앞에서 설명한 바와같이 모조 눈 판별을 위해서 사용되는 2가지 이상의 특징정보들은 트리 구조(Tree Structure)에 의해서 순차적으로 사용함으로써, 어느 한가지의 특징에 의해서도 모조 눈으로 판별되는 경우에 모조 눈으로 최종 판단 결과를 내보낼 수 있다.As described above, two or more feature informations used for distinguishing the eye are sequentially used by the tree structure, and the final judgment result is determined by the dummy eye when any of the features is identified as the dummy eye. Can be exported.
도5는 본 발명의 모조 홍채 판별방법을 신경망을 이용해서 구현하는 예를 나타내고 있으며, 입력층(7), 중간층(8a,8b), 출력층(9)으로 이루어지고, 각각의 뉴런에 연결강도(Wi,Wii)를 모델링하였다.Fig. 5 shows an example of implementing the imitation iris discrimination method of the present invention using a neural network, and is composed of an input layer 7, an intermediate layer 8a, 8b, and an output layer 9, and the strength of connection to each neuron ( Wi, Wii) was modeled.
입력층(7)에는 특징정보N을 입력으로 하고 있는데, 여기서 특징은 앞에서 설명한 바와같이 눈 영상에서 흰자위 영역의 고주파 성분들의 갯수, 흰자위 영역의 고주파 그레이 평균값, 홍채 영역의 고주파 성분들의 갯수, 홍채 영역의 고주파 그레이 평균값, 홍채 영역의 고주파 성분의 분포도가 된다.The input layer 7 is characterized by the input of the characteristic information N. Here, as described above, the characteristic is the number of high frequency components of the white region, the average value of the high frequency grays of the white region, the number of high frequency components of the iris region, and the iris region of the white region. It is a high frequency gray average value of, and the distribution diagram of the high frequency component of an iris area | region.
이와같은 복수개의 특징들을 같은 판단 단계에서 동시에 적용하여 사용할 수 있고, 이 때 신경망으로는 기존의 BPNN(Back Propagation Neuron Network), RBNN(Radial Base Neuron Network), FRBNN(Functional Radial Base Neuron Network) 등과 같은 임의의 지도 학습 신경망(Supervised Learning Neuron Net)을 사용할 수 있으며, 사용 특징들 간의 상호 의존성(Mutually Dependency)을 줄이기 위해서 K-L(Karhunen Loeve)변환, DCT변환 등을 이용할 수 있다.Such a plurality of features may be simultaneously applied in the same judgment step, and in this case, the neural network may include a conventional Back Propagation Neuron Network (BPN), a Radial Base Neuron Network (RBNN), and a Functional Radial Base Neuron Network (FRBNN). Any supervised learning neuron net may be used, and a KL (Karhunen Loeve) transform, a DCT transform, etc. may be used to reduce the mutual dependence between the features used.
각각의 특징정보들을 입력층으로 하고 각 특징정보들에 대해서 연결강도(Wi,Wii)를 조절함으로써 모조 눈인지 혹은 실제 사람의 눈인지를 판별하는 신뢰성을 높이는 구조를 구현할 수 있다.By using the respective feature information as an input layer and adjusting the connection strengths Wi and Wi for each feature information, a structure for improving the reliability of discriminating whether it is a dummy eye or an actual human eye can be implemented.
본 발명은 홍채 인식 시스템에서 모조 홍채를 판별할 때, 눈 영상의 흰자위 영역에 대한 고주파 성분의 공간영역 상에서의 분석, 홍채 영역의 고주파 성분의 공간영역 상에서의 분석, 흰자위와 홍채의 경계강도의 분석을 통해서 모조 홍채인지의 여부를 판별한다. 따라서, 모조 홍채 판별에 걸리는 시간을 줄일 수 있고 실시간에 가까운 홍채 인식을 수행할 수 있을 뿐만 아니라, 각 특징정보들을 같은 판단 단계에 적용함으로써 보다 신뢰성 높은 모조 홍채 판별을 가능하게 한다.According to the present invention, when discriminating a fake iris in an iris recognition system, an analysis of the high frequency component of the iris region on the spatial domain, an analysis of the high frequency component of the iris region on the spatial domain, and an analysis of the boundary strength between the white and the iris Determine whether the imitation iris through. Therefore, it is possible to reduce the time taken to determine the iris and to perform the iris recognition near the real time, and to apply the characteristic information to the same determination step, thereby making it possible to more accurately imitate the iris.
Claims (10)
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| KR1020000068277A KR100359920B1 (en) | 2000-11-17 | 2000-11-17 | Discrimination method for imitative iris in iris recognition system |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| KR1020000068277A KR100359920B1 (en) | 2000-11-17 | 2000-11-17 | Discrimination method for imitative iris in iris recognition system |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| KR20020038199A KR20020038199A (en) | 2002-05-23 |
| KR100359920B1 true KR100359920B1 (en) | 2002-11-07 |
Family
ID=19699560
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| KR1020000068277A KR100359920B1 (en) | 2000-11-17 | 2000-11-17 | Discrimination method for imitative iris in iris recognition system |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| KR (1) | KR100359920B1 (en) |
Families Citing this family (5)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| KR100463345B1 (en) * | 1997-08-20 | 2005-05-19 | 삼성에스디아이 주식회사 | Display systems and display methods that respond to eye fatigue |
| KR20030070183A (en) * | 2002-02-21 | 2003-08-29 | 엘지전자 주식회사 | Iris recording and recognition method of forged distingction of iris recognition system |
| JP2006043029A (en) * | 2004-08-03 | 2006-02-16 | Matsushita Electric Ind Co Ltd | Living body distinguishing device, and authenticating device using the same, and living body distinguishing method |
| KR100711110B1 (en) * | 2005-11-03 | 2007-04-27 | 연세대학교 산학협력단 | System for iris recognition against counterfeit attack using gradient based fusion of multi-spectral images and method thereof |
| FR3081072B1 (en) * | 2018-05-09 | 2020-04-17 | Idemia Identity & Security France | BIOMETRIC RECOGNITION PROCESS FROM IRIS |
Citations (4)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US5291560A (en) * | 1991-07-15 | 1994-03-01 | Iri Scan Incorporated | Biometric personal identification system based on iris analysis |
| JPH11161796A (en) * | 1997-11-28 | 1999-06-18 | Oki Electric Ind Co Ltd | Individual identifying device for animal and picture processing method |
| KR20000065781A (en) * | 1999-04-09 | 2000-11-15 | 김대훈 | A method for identifying the iris of persons based on the shape of lacuna and autonomous nervous wreath |
| KR20020031724A (en) * | 2000-10-23 | 2002-05-03 | 오길록 | The Method and Apparatus of Iris Pattern Processing for Feature Extraction and Recognition |
-
2000
- 2000-11-17 KR KR1020000068277A patent/KR100359920B1/en active IP Right Grant
Patent Citations (4)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US5291560A (en) * | 1991-07-15 | 1994-03-01 | Iri Scan Incorporated | Biometric personal identification system based on iris analysis |
| JPH11161796A (en) * | 1997-11-28 | 1999-06-18 | Oki Electric Ind Co Ltd | Individual identifying device for animal and picture processing method |
| KR20000065781A (en) * | 1999-04-09 | 2000-11-15 | 김대훈 | A method for identifying the iris of persons based on the shape of lacuna and autonomous nervous wreath |
| KR20020031724A (en) * | 2000-10-23 | 2002-05-03 | 오길록 | The Method and Apparatus of Iris Pattern Processing for Feature Extraction and Recognition |
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| KR20020038199A (en) | 2002-05-23 |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| US6876757B2 (en) | Fingerprint recognition system | |
| Abhyankar et al. | Integrating a wavelet based perspiration liveness check with fingerprint recognition | |
| US7215798B2 (en) | Method for forgery recognition in fingerprint recognition by using a texture classification of gray scale differential images | |
| WO2001024700A1 (en) | Spoof detection for biometric sensing systems | |
| Pravallika et al. | SVM classification for fake biometric detection using image quality assessment: Application to iris, face and palm print | |
| KR102038576B1 (en) | Method of detecting fraud of an iris recognition system | |
| Galbally et al. | An introduction to fingerprint presentation attack detection | |
| KR100359920B1 (en) | Discrimination method for imitative iris in iris recognition system | |
| KR101601187B1 (en) | Device Control Unit and Method Using User Recognition Information Based on Palm Print Image | |
| Panetta et al. | LQM: Localized quality measure for fingerprint image enhancement | |
| Gamassi et al. | Robust fingerprint detection for access control | |
| Nayar et al. | Personal authentication using partial palmprint and palmvein images with image quality measures | |
| KR20020013035A (en) | Passport Evidance System and Method for Administrating Enter-Leave Using The Same | |
| Jin et al. | Fingerprint identification and recognition using backpropagation neural network | |
| KR100427181B1 (en) | The system and method of face skin area extraction using combined information with color and edge | |
| KR100551775B1 (en) | Discrimination method of imitative iris in iris recognition system | |
| KR100519059B1 (en) | Method for distinguish an afterimage of a fingerprint | |
| Babatunde et al. | A multi-level model for fingerprint image enhancement | |
| Liashenko et al. | Investigation of the influence of image quality on the work of biometric authentication methods | |
| EP3627380B1 (en) | A method of verifying the acquisition of an individual's biometric data | |
| KR20030040825A (en) | The method for improving fingerprint idenfication using adptive thresholding and minutiae restoration | |
| Heidari et al. | Detection of Ridge Discontinuities in Fingerprint RecognitionInfluenced by Skin Diseases | |
| Habib | Iris Anti-Spoofing Using Image Quality Measures | |
| KR100585640B1 (en) | Truth or falsehood judgement method of iris | |
| WO2001009821A1 (en) | Automatic image characterization by class correlation processing |
Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| A201 | Request for examination | ||
| N231 | Notification of change of applicant | ||
| E701 | Decision to grant or registration of patent right | ||
| GRNT | Written decision to grant | ||
| FPAY | Annual fee payment |
Payment date: 20120726 Year of fee payment: 11 |
|
| FPAY | Annual fee payment |
Payment date: 20130403 Year of fee payment: 12 |
|
| FPAY | Annual fee payment |
Payment date: 20140923 Year of fee payment: 13 |
|
| FPAY | Annual fee payment |
Payment date: 20150921 Year of fee payment: 14 |
|
| FPAY | Annual fee payment |
Payment date: 20160929 Year of fee payment: 15 |
|
| FPAY | Annual fee payment |
Payment date: 20170925 Year of fee payment: 16 |
|
| FPAY | Annual fee payment |
Payment date: 20180919 Year of fee payment: 17 |
|
| FPAY | Annual fee payment |
Payment date: 20190923 Year of fee payment: 18 |