KR101093873B1 - 홍채크기가 다른 다수의 홍채이미지를 이용한 홍채인식장치및 방법 - Google Patents

Abstract

본 발명은 데이터베이스에 등록ㆍ저장된 홍채크기가 서로 다른 다수의 홍채이미지와 인증용 홍채이미지를 비교하여 유사도를 판단함으로써 홍채인식의 정확도를 높일 수 있는 홍채인식장치 및 방법을 제공하는데 그 목적과 효과가 있다.

본 발명은 빛의 밝기에 따라 반응하는 동공과 그에 따라 변하는 홍채 영역을 고려하여 홍채인식의 정확도를 향상시키기 위하여, 빛의 밝기를 조절하여 홍채인식장치에 등록대상자의 홍채크기가 최대가 되는 시점부터 최소가 되는 시점까지 카메라를 이용하여 다수의 홍채이미지를 촬영 획득하고, 상기 촬영 획득한 다수의 홍채이미지 각각에 대응되는 홍채크기정보와 함께 홍채인식장치와 연동하는 데이터베이스에 등록 저장하고, 인증 또는 신원확인을 위하여 카메라로 획득한 인증용 홍채이미지와 상기 홍채크기가 서로 다른 다수의 등록된 홍채이미지 중에서 홍채크기가 가장 유사한 홍채이미지를 선택하여 비교 판단하도록 구성되어 있다.

홍채인식방법, 홍채수축도, 홍채크기, 홍채인식장치

Description

홍채크기가 다른 다수의 홍채이미지를 이용한 홍채인식장치 및 방법{An Iris Recognition System and Method using the Several Iris Images with Different Iris Size}

본 발명은 빛의 밝기에 따라 반응하는 동공과 그에 따라 변하는 홍채 영역을 고려하여 홍채인식의 정확도를 향상시키기 위하여, 빛의 밝기를 조절하여 홍채인식장치에 등록대상자의 홍채크기가 최대 또는 최대에 가까운 시점부터 최소 또는 최소에 가까운 시점까지 카메라를 이용하여 홍채크기에 따라 다수의 홍채이미지(또는 ‘홍채스냅 샷’이라고도 한다)를 촬영 획득하고, 상기 홍채크기에 따라 촬영 획득한 다수의 홍채이미지 각각에 대응되는 홍채크기정보와 함께 홍채인식장치와 연동하는 데이터베이스에 등록 저장하고(등록 저장된 홍채이미지를 이하 ‘등록홍채이미지’라 한다), 인증 또는 신원확인을 위한 홍채이미지(이하 ‘인증용 홍채이미지’라 한다)에 대하여 상기 홍채크기가 서로 다른 다수의 등록홍채이미지 중에서 홍채크기가 상기 획득한 인증용 홍채이미지의 홍채크기와 가장 유사한 등록홍채이미지를 선택하여 비교 판단함으로써 홍채인식의 정확도를 높일 수 있는 홍채크기가 다른 다수의 홍채이미지를 이용한 홍채인식장치 및 방법에 관한 것이다.

종래기술의 홍채인식장치에서는 조명의 조도에 따른 동공의 크기 변화에 대응하여 이를 보상하는 적당한 방법이 없어서 동공의 크기변화에 의하여 발생하는 홍채이미지의 변화 때문에 홍채인식률이 떨어지는 문제점이 있다.

본원발명과 관련된 또 다른 종래기술은 발명의 기술적 사상에서 다소 차이가 있는 본 발명의 출원인이 출원한 대한민국 공개특허공보 제10-2006-81380호에서는 이동단말기 상에 스테레오 카메라를 장착하여 얼굴인식 및/또는 홍채인식에 적합한 영상을 촬영하도록 구성하여 카메라와 얼굴간의 거리계산을 통해 거리에 따른 영상크기의 편차를 보정할 수 있도록 한 스테레오 카메라를 이용하고 있으나, 이는 발명을 이루기 위한 기술적 사상이 상이하고 스테레오카메라 장착에 따른 장치의 부피 및 비용이 증가하는 문제점이 있다.

본 발명과 관련된 또 다른 종래기술은 대한민국 공개특허공보 제10-2002-28146호에 개시된 광도에 따라 변하는 동공반경에 따라 하나 이상의 클래스로 분류된 다수의 홍채영상을 각 개인에 대한 클래스별로 분류하여 홍채영상으로 등록 및 저장하고, 인증을 위하여 촬영 획득한 홍채이미지를 비교하고 있어서 홍채의 반경을 이용하는 측면에서는 유사하나, 홍채에 포함된 사용자 식별 정보와 크기 정보를 효율적으로 이용하는 수단을 제시하지 못하여 홍채인식률 및 처리속도를 향상시키는데 한계가 있다.

본 발명이 해결하고자 하는 과제는 빛의 밝기를 조절하여 홍채인식장치에 등록대상자의 홍채크기가 최대 또는 최대에 가까운 시점부터 최소 또는 최소에 가까운 시점까지 카메라를 이용하여 홍채크기에 따라 다수의 홍채이미지를 촬영 획득하고, 상기 홍채크기에 따라 촬영 획득된 다수의 홍채이미지와 이에 대응되는 홍채크기의 정보를 함께 홍채인식장치와 연동하는 데이터베이스에 등록 저장하여 인증용 홍채이미지의 홍채크기와 유사한 홍채크기를 가지는 등록홍채이미지를 선택하여 유사도를 판단함으로써 인식률을 높일 수 있도록 하는데 있다.

본 발명이 해결하고자 하는 또 다른 과제는 홍채인식장치가 설치되는 장소에 따라 조도변화가 어느 정도 발생한다하더라도 홍채의 인식률을 떨어지는 것을 방지할 수 있으므로 홍채인식장치가 설치되는 환경에 보다 유연하게 대처할 수 있고, 조도가 일정범위를 유지하도록 조명 설비를 하여야함에 따른 추가적인 경비를 줄이는데 있다.

본 발명이 해결하고자 하는 또 다른 과제는 데이터베이스에 등록 저장된 다수의 등록홍채이미지 중에서 홍채크기가 인증용 홍채이미지와 유사한 크기를 가지는 등록홍채이미지만을 선택하여 유사도를 판단하여 인증 시에 비교대상을 줄이므로 데이터 처리 속도를 높이는데 있다.

본 발명의 과제 해결 수단은 빛의 밝기에 따라 반응하는 동공과 그에 따라 변하는 홍채 영역을 고려하여 홍채 인식의 정확도를 향상시키기 위하여, 빛의 밝기를 조절하여 홍채인식장치에 등록대상자의 홍채크기가 최대 또는 최대에 가까운 시점부터 최소 또는 최소에 가까운 시점까지 카메라를 이용하여 홍채크기에 따른 다수의 홍채이미지(또는 ‘홍채스냅샷’이라고도 한다)를 촬영 획득하고, 상기 홍채크기에 따라 촬영 획득된 다수의 홍채이미지와 이에 대응되는 홍채크기의 정보와 함께 홍채인식장치와 연동하는 데이터베이스(이하 ‘등록홍채이미지 데이터베이스’라 한다)에 등록 저장된 홍채이미지(이하 ‘등록홍채이미지’라 한다), 인증 또는 신원확인을 위한 홍채이미지(이하 ‘인증용 홍채이미지’라 한다)에 대하여 상기 홍채크기가 서로 다른 다수의 등록홍채이미지 중에서 홍채크기가 상기 획득한 인증용 홍채이미지의 크기와 유사한 등록홍채이미지를 선택하여 유사도를 판단함으로써 홍채인식의 정확도를 높일 수 있도록 홍채크기가 다른 다수의 홍채이미지를 이용한 홍채인식장치 및 방법을 구현하는데 있다.

본 발명의 또 다른 과제 해결 수단은 촬영 장소에 등록대상자를 입장시켜 지정된 좌석에 앉게 하고, 좌석에 앉은 등록대상자의 동공이 일정 시간 후에 주변 조명의 밝기에 적응되어 팽창 또는 수축이 되어 촬영하기에 적당한 시점이라고 판단되면, 홍채등록대상자를 상기 설치된 카메라를 정면으로 응시하도록 하고, 이때 순간적으로 플래시 또는 통상의 가시광선 등의 조명을 사용하여 등록대상자의 홍채크기가 최대 또는 최대에 가까운 시점부터 최소 또는 최소에 가까운 시점까지 카메라를 이용하여 다수의 홍채이미지를 획득하여 홍채크기정보와 함께 등록홍채이미지 데이터베이스에 등록 저장하여 인증에 사용하므로 홍채인식의 정확도를 높일 수 있 는 홍채크기가 서로 다른 다수의 홍채이미지의 등록 저장된 홍채인식장치 및 방법을 구현하는데 있다.

본 발명의 또 다른 과제 해결 수단은 인증 시에 데이터 처리 효율을 높이기 위하여 근사법을 도입하되, 등록홍채이미지 데이터베이스에 등록 저장된 다수의 등록홍채이미지 중에서 홍채크기가 인증용 홍채이미지에 가까운 크기를 가지는 홍채스냅샷들만을 선택 비교할 수 있도록 유사한 크기를 가지는 집합으로 나누어서 저장하거나 대표 홍채수축도를 설정하여 비교대상을 줄여서 처리속도를 높인 홍채인식장치 및 방법을 구현하는데 있다.

본 발명은 빛의 밝기를 조절하여 홍채인식장치에 등록대상자의 홍채크기가 최대 또는 최대에 가까운 시점부터 최소 또는 최소에 가까운 시점까지 카메라를 이용하여 홍채크기에 따라 다수의 홍채이미지를 촬영 획득하고, 상기 홍채크기에 따라 촬영 획득된 다수의 홍채이미지와 이에 대응되는 홍채크기정보와 함께 등록홍채이미지 데이터베이스에 등록 저장하여 인증용 홍채이미지의 홍채크기와 가장 유사한 홍채크기를 가지는 등록홍채이미지를 선택하여 비교 판단하므로 인식률을 높이는 작용효과가 있다.

본 발명의 또 다른 효과는 홍채인식장치가 설치되는 장소에 따라 조도변화가 어느 정도 발생한다하더라도 홍채의 인식률을 떨어지는 것을 방지할 수 있으므로 홍채인식장치가 설치되는 환경에 보다 유연하게 대처할 수 있어 조도가 일정범위를 유지하도록 조명 설비를 하여야함에 따른 추가적인 경비를 줄이는데 있다.

본 발명의 또 다른 효과는 등록홍채이미지 데이터베이스에 등록 저장된 다수의 등록홍채이미지 중에서 홍채크기가 인증용 홍채이미지와 유사한 크기를 가지는 홍채스냅샷들만을 선택하여 유사도를 판단하여 인증 시에 비교대상을 줄이므로 데이터 처리 속도를 높이는데 있다.

본 발명의 실시를 위한 구체적인 내용에 대하여 살펴본다. 본 발명은 빛의 밝기에 따라 반응하는 동공과 그에 따라 변하는 홍채 영역을 고려하여 홍채 인식의 정확도를 향상시키기 위하여, 빛의 밝기를 조절하여 홍채인식장치에 등록대상자의 홍채크기가 최대 또는 최대에 가까운 시점부터 최소 또는 최소에 가까운 시점까지 카메라를 이용하여 홍채크기에 따른 다수의 홍채이미지를 촬영 획득하고, 상기 각 촬영 획득된 홍채이미지와 이와 대응되는 홍채크기정보와 함께 등록홍채이미지 데이터베이스에 등록 저장하고, 인증 또는 신원확인을 위한 홍채이미지(이하 ‘인증용 홍채이미지’)에 대하여 상기 홍채크기가 서로 다른 다수의 등록홍채이미지 중에서 홍채크기가 상기 획득한 인증용 홍채이미지의 홍채크기와 가장 유사한 홍채크기를 가지는 등록홍채이미지를 선택하여 유사도를 비교 판단함으로써 홍채인식의 정확도를 높일 수 있도록 홍채크기가 다른 다수의 홍채이미지를 이용한 홍채인식장치 및 방법에 관한 것이다.

이하, 첨부된 도면을 참조하여 본 발명의 실시 예의 구성과 작용을 설명하며, 도면에 도시되고 설명되는 본 발명의 구성과 작용은 적어도 하나 이상의 실시예로서 설명되는 것이며, 이것에 의해 상기한 본 발명의 기술적 사상과 그 핵심 구 성 및 작용이 제한되지는 않는다.

본 발명을 용이하게 이해할 수 있도록 도시된 도면에 대하여 살펴본다. 도1은 홍채를 촬영한 것인데 중앙의 동공, 동공 밖의 홍채부분 및 휜자를 보여주고 있다. 도2는 조명이 밝은 상태에서 조명이 차단된 상태로 변화시킨 후 시간에 따라 변화하는 동공의 크기를 도시한 것이다. 도3은 조명의 밝기를 변화시켜 얻은 다수의 홍채스냅샷과 이에 대응되는 홍채수축도에 대한 예시를 도시한 것이며, 도4는 조도의 변화에 의하여 홍채 영역이 확대 또는 축소되고 특히 홍채 내부에 존재하는 특징적 무늬가 그에 따라 어떻게 변화하는지를 보여주고 있다. 도5내지 도8은 인증용 홍채이미지와 등록홍채이미지와의 다양한 비교 방법에 대한 예시를 도시한 것이다.

본 발명은 어두운 곳에서 사람의 동공이 빛에 민감하게 반응하여 팽창하고 밝은 곳에서는 동공이 수축하여 홍채영역이 변화하는 생리적 현상을 홍채 인식에 반영하기 위하여, 조도변화에 따라 서로 다른 동공크기를 가진 다수의 홍채이미지를 촬영 획득하고, 상기 동공크기에 따라 촬영 획득된 다수의 홍채이미지와 이에 대응되는 홍채의 크기 정보와 함께 등록홍채이미지 데이터베이스에 등록 저장하고(등록 저장된 홍채이미지를 이하 ‘등록홍채이미지’라 한다), 인증 또는 신원확인을 위한 홍채이미지(이하 ‘인증용 홍채이미지’라 한다)에 대하여 상기 홍채 크기가 서로 다른 다수의 등록홍채이미지 중에서 홍채의 크기가 상기 획득한 인증용 홍채이미지의 홍채 크기와 유사한 등록홍채이미지를 선택하여 유사도를 비교 판단하는 것으로 구성되어 있다.

본 발명을 달성하기 위하여, 촬영 장소에 등록대상자를 입장시켜 지정된 좌석에 앉게 하고, 좌석에 앉은 등록대상자의 동공이 일정 시간 후에 주변 조명의 밝기에 적응되어 팽창 또는 수축이 되어 촬영하기에 적당한 시점이라고 판단되면, 홍채등록대상자를 상기 설치된 카메라를 정면으로 응시하도록 하고, 이때 순간적으로 플래시 또는 통상의 가시광선 등의 조명을 사용하여 등록대상자들의 동공크기의 변화에 따른 홍채를 촬영하여 다수의 홍채이미지를 획득할 수 있다. 본 발명에 따른 구체적인 실시 예를 살펴본다.

[실시 예]

본 발명에 따른 구체적인 실시 예를 도면에 기초하여 살펴본다. 도1은 홍채의 구조를 보여주는 것으로 홍채를 촬영한 사진이다. 도1의 홍채구조에서 중앙은 동공이고, 동공 밖의 홍채부분 및 홍채 밖의 흰자를 보여주고 있다.

홍채의 생리적 현상에 대하여 살펴본다. 도2, 도3, 도4는 인간 홍채의 생리적 현상을 보여주기 위하여 삽입된 그림이다. 도2는 촬영환경을 높은 조도의 상태에서 낮은 조도의 상태로 변화시킨 후 시간에 따라 변화하는 사람의 동공크기의 변화를 측정 도시한 것이다. 도2에 의하면 촬영환경을 높은 조도의 상태에서 낮은 조도의 상태로 변화시킬 때 시간이 경과함에 따라 변화하는 동공크기의 변화 정도는 최대 10% 이상이 됨을 확인할 수 있다. 이러한 동공크기 변화에 따른 홍채 영역의 변화를 고려하지 않고 홍채이미지를 비교하여 유사도(편의상 유사도는 0에서 1의 값을 가지며 유사도가 높을수록 유사함을 나타낸다고 가정한다)를 판단하고자 한다면, 동일한 사람의 눈으로부터 회득한 홍채이미지임에도 불구하고 동공크기가 최대 일 때의 홍채이미지와 동공크기가 최소일 때의 홍채이미지사이의 유사도는 1보다 많이 작을 수 있어서, 서로 유사하지 않다고 판단을 내릴 가능성이 있다. 이러한 상황은 잘못된 인증의 원인이 될 수 있다.

이러한 동공크기의 변화와 그 영향을 도3과 도4를 통해 더 살펴본다. 도3은 동일한 사람으로부터 획득한 눈에 대하여 홍채영역이 조도에 따라 수축한 상태와 팽창한 상태를 촬영한 것이다. 도4는 동공의 크기변화에 의하여 홍채가 수축되거나 팽창될 때 특징적 무늬가 변화하는 것을 보여주고 있다. 도4에서는 동공 경계에서부터 밖으로 번져있는 특징적 무늬에 대한 가상적 경계가 일부 표시되어있는데, 이 경계가 홍채가 수축 또는 팽창될 때 어떻게 변하는 지를 볼 수 있다. 동공의 크기가 큰 경우보다 동공의 크기가 작은 경우가 상기 가상적 경계가 더 거칠어지는 것을 알 수 있다.

동공의 수축이나 팽창에 의한 홍채 영역의 변형(deformation) 형태는 모든 사람에 대하여 동일하지가 않고, 또한 같은 사람에 대해서도 홍채영역의 변형 형태는 홍채영역의 모든 위치에 대하여 동질적(homogeneous)이지는 않다. 즉 홍채영역 변형의 비동질성(non-homogeneity)은 홍채영역 내부의 확대 또는 축소의 정도에 따라 다르며 홍채영역의 모든 위치에서 동일하게 일어나는 것이 아니라는 것을 의미한다. 특히 동공 근처에 위치한 홍채영역의 부분은 동공에서 멀리 떨어진 곳에 위치한 홍채영역의 부분보다 확대나 축소의 정도가 비교적 더 커짐을 실험을 통하여 관찰할 수 있다.

다음은 홍채의 모양에 대하여 살펴본다. 홍채영역의 모양은 대략 둥근 띠 형 태로 안쪽으로는 동공과 경계(이하 ‘내측 경계’라 한다)를 공유하고 밖으로는 흰자와 경계(이하 ‘외측 경계’라 한다)를 공유하고 있다. 내측 경계와 외측 경계의 모양은 원형 또는 타원형이다. 보다 엄밀히 말하자면, 두 경계는 볼록한(convex) 내부를 감싸는 폐곡선이다. 내측 경계와 외측 경계로 둘러싸여 있는 홍채의 모양은 다음과 같은 방법으로 기술할 수 있다.

이미지 프로세싱에서 쓰이는 다양한 경계 검출 기법을 사용하여 홍채의 내측경계를 찾은 후에 그 중심(이하 ‘동공 중심’이라하고 O로 표기한다)을 찾는다. 상기 동공 중심은 내측 경계가 원이나 타원이라고 가정하여 구할 수 있다. 다음으로는 홍채의 외측경계를 경계 검출 기법을 사용하여 찾는다. 상기 동공 중심 O에서 x축의 양의 방향과 t인 각의 크기를 이루며 나가는 반직선으로 생각하여, 상기 반직선이 내측 경계와 만나는 점과 동공 중심 O까지의 거리를 r(t) (이하 ‘각 t에 대한 내측 반경’이라 한다)라고 두고, 상기 반직선이 외측 경계와 만나는 점과 동공 중심 O까지의 거리를 R(ta) (이하 ‘각 t에 대한 외측 반경’이라 한다)라고 한다.

모든 각 t에 대한 내측 반경과 외측 반경의 쌍 (r(t), R(t))의 집합을 가지고 있으면 홍채의 형태를 완전히 기술할 수 있다. 그러나 주어진 아이이미지(eye image)에 대하여 홍채는 눈꺼풀이나 속눈썹으로 가려지는 경우가 많기 때문에 일반적으로 상기 집합 전체를 획득하는 것은 어렵다. 또한 상기 집합의 크기를 고려하면 모든 홍채이미지에 대하여 상기와 같은 집합을 홍채인식장치가 가지고 있는 것은 효율적이지 못하다.

그러나 만약 홍채의 내측 경계와 외측 경계가 모두 원형이면서 중심이 서로 일치한다면, 본 발명에 이용되는 홍채의 형태를 결정하기 위해서는 하나의 내측 반지름(=r)과 하나의 외측 반지름(=R)의 쌍 (r, R)으로 충분하다. 또한 홍채의 내측 경계와 외측 경계가 모두 타원형이면서 중심이 서로 일치한다면, 홍채의 형태를 결정하기 위해서는 장축의 길이(내측, 외측 각각 a, A)와 단축의 길이(내측, 외측 각각 b, B)를 나타내는 두 개의 쌍 (a, A), (b, B) 만으로 충분하다.

다음은 홍채수축도에 대하여 살펴본다. 도3이나 도4에서 발견할 수 있는 특이한 현상 중의 하나는 홍채 영역의 외측 경계는 동공크기가 변화하더라도 거의 일정하게 고정되어 있다는 것이다. 따라서 홍채의 크기를 표현할 때 홍채의 내측 반경과 외측 반경의 쌍인(r(t), R(t))을 사용하는 대신에 홍채의 외측 반경 대비 내측 반경, 즉 홍채의 외측 반경을 내측 반경으로 나눈 r(t)/R(t) 값을 사용한다. 이 값은 카메라에서 피사체까지의 거리, 카메라 렌즈의 줌(zoom) 수준 등과 같은 촬영 조건에 따른 변화와는 이론적으로 무관하다. 또한 이미지 해상도 변화, 이미지 크기 변화 등과도 무관하다. 따라서 상기 홍채의 외측 반경 대비 내측 반경{r(t)/R(t)}은 고정된 홍채상태에 대하여 홍채이미지에 독립적인 불변량이다. 상기 홍채 외측 반경 대비 내측 반경 값(이하 각 ‘t에서의 홍채수축도’라고 하고, c(t)로 표기한다)은 정의에 의하여 항상 0과 1사이의 수가 된다.

홍채수축도가 커진다는 것은 동공의 크기는 커지고 홍채영역의 크기는 상대적으로 작아진다는 것을 의미한다. 도 4에서 왼쪽 이미지의 홍채수축도는 약 0.5 정도이고, 오른쪽 이미지의 홍채수축도는 약 0.6 정도이다.

홍채인식장치가 모든 t에 대한 홍채수축도 c(t)를 관리하는 것은 관리효율이 떨어지고 데이터 처리 시에 비교대상이 많아져서 처리속도가 떨어지므로, 홍채수축도 c(t)들에 대한 대표 값을 구하여 이를 대표 홍채수축도로 사용하는 것이 바람직하며, 대표 홍채수축도는 복수개가 될 수도 있다. 예를 들면, 내측 경계와 외측 경계가 모두 원형이라고 가정하는 경우에는 홍채수축도 c(t)가 모든 t에 대하여 일정한 값을 가지므로 이 일정한 값이 대표 홍채수축도가 된다. 내측 경계와 외측 경계가 모두 원형이라고 가정하지 않는 경우에는 몇 개의 홍채수축도를 구하여 평균을 취하여 대표 홍채수축도를 얻는다. 예를 들면, 내측 경계와 외측 경계가 모두 타원형이면서 내측의 장축 길이가 a이고, 단축 길이가 b이며, 외측의 장축 길이가 A이고, 단축 길이 B이라고 가정하는 경우에 장축의 길이비와 단축의 길이비에 대한 평균, 즉 (a/A + b/B)/2 의 값으로 대표 홍채수축도로 결정한다.

본 발명의 실시 예에서는 설명의 편의를 위하여 주어진 홍채스냅샷에 대하여 하나의 대표 홍채수축도만을 사용하기로 한다. 이하 상기 대표 홍채수축도를 단순히 c라 표기하기로 한다. 홍채수축도를 어떤 다른 형태로 변형하여 사용하더라도 비슷한 홍채크기를 가지는 홍채이미지끼리 비교함으로써 홍채인식의 정확도를 높인다는 본 발명의 취지에 부합되는 한 본 발명의 보호범위를 벗어나지 않는다.

각 개인에 대하여 홍채가 가질 수 있는 홍채수축도의 범위가 존재하며, 일반적인 사람이 이론적으로 가질 수 있는 홍채수축도의 최대치를 cmax, 최소치를 cmin으로 표시하기로 할 때, 상기 각 개인의 홍채수축도 범위는 구간 [cmin, cmax]에 속하게 된다. 상기 각 개인의 홍채수축도 범위 내의 각 c값에 대하여 상기 개인의 유일한 홍채 상태가 대응된다. 또한 각 c값에 대응되는 개인의 유일한 홍채 상태는 시간에 따라 변하지 않는다. 따라서 피촬영자 H(이하 H는 주로 등록대상자를, G는 주로 인증 또는 신원확인이 필요한 사람을 나타낼 때 사용하기로 한다)에 대하여 홍채수축도가 c일 때의 홍채를 I(H;c)로 표기하고 이론적 홍채수축도 구간인 [cmin, cmax]에 속한 임의의 집합 C에 대한 피촬영자 H의 홍채상태집합을 I(H;C)라고 표기하기로 한다.

또한, 이론적 홍채수축도 구간 [cmin, cmax]에 대한 피촬영자 H의 홍채상태집합을 I(H)라고 표기하기로 한다. cmin와 cmax은 모든 사람들에 대한 홍채수축도의 이론적 최소와 최대값이므로 집합 I(H)에 cmin와 cmax에 해당하는 개인 H의 홍채상태는 존재하지 않을 수도 있다. 촬영조건에 따라 홍채를 촬영한 이미지는 달라지지만, 설명의 편의를 위하여 I(H;c)를 피촬영자 H의 홍채수축도 c인 홍채 상태를 의미함과 동시에 상기 홍채 상태를 촬영하여 얻은 홍채이미지도 의미하는 것으로 실시 예에서 간주한다. I(H;C)와 I(H)에 대해서도 마찬가지다. 다시 말하면 I(H)는 홍채이미지들에 대한 집합으로 간주하면, 가능한 모든 홍채상태를 연속적으로 촬영한 것이며, I(H;c)는 홍채수축도가 c인 홍채상태에 대한 홍채스냅샷이고, I(H;C)는 홍채수축도 집합 C에 대한 홍채스냅샷의 집합이다. 홍채영역의 동적인 측면을 고려하여 본 발명의 실시 예에서는 홍채이미지를 홍채스냅샷(iris snapshot)이라고도 부르기로 한다.

다음은 홍채이미지 획득에 대하여 살펴본다. 본 발명은 조도의 변화에 따라 동공의 크기가 변화하고 그 결과로 홍채부분까지 변화하는 현상을 고려하지 않았을 때의 홍채 인식 방법을 개선하기 위하여, 등록대상자의 동공크기(직경)가 최대가 되는 시점부터 최소가 되는 시점까지 카메라를 이용하여 일정한 시간간격으로 홍채를 촬영하여 등록대상자들의 동공크기의 변화에 따른 다수의 홍채이미지를 획득한다.

본 발명의 조도에 따라 크기가 변화하는 동공과 홍채 영역에 대하여 다수의 홍채이미지를 얻기 위한 과정을 살펴본다. 먼저, 조도를 조절할 수 있는 시설을 구비한 장소에 등록 저장용 홍채이미지를 얻기 위하여 카메라를 설치하며, 홍채이미지의 등록대상자가 위치할 장소를 설정하여 의자를 위치시키고, 등록대상자의 눈높이에 맞추어서 홍채이미지를 획득할 수 있도록 상기 카메라의 높낮이를 가변할 수 있도록 설치하며, 카메라의 동작과 연동시켜 조명장치가 동작할 수 있도록 구성한다.

촬영 장소에 등록대상자를 입장시켜 지정된 좌석에 앉게 하고, 좌석에 앉은 등록대상자의 동공이 일정 시간 후에 주변 조명의 밝기에 적응되어 팽창 또는 수축이 되어 촬영하기에 적당한 시점이라고 판단되면, 홍채등록대상자를 상기 설치된 카메라를 정면으로 응시하도록 하고, 이때 순간적으로 플래시 또는 통상의 가시광선 등의 밝은 조명을 사용하여 등록대상자의 홍채이미지를 획득한다. 촬영 주변의 조도를 변화시켜 줌으로써 등록대상자들의 동공크기의 변화에 따라 카메라로 홍채를 촬영하여 다수의 홍채이미지를 획득한다.

등록대상자 한 사람(=H)에 대하여 상기와 같은 방법으로 홍채를 촬영하여 모두 k개의 홍채이미지를 획득하고, 획득한 다수의 홍채이미지에서 추출한 홍채 내측 반경과 외측 반경의 쌍을 각각 (r1, R1), (r2, R2), ..., (rk, Rk)이라고 한다. 앞에서 언급한 것처럼 홍채이미지의 해상도와 크기에 무관한 홍채수축도, 즉 r1/R1, r2/R2, ..., rk/Rk을 계산한다.

상기 각 홍채수축도를 c1, c2, ..., ck라고 하고 C={c1, c2, ..., ck}라고 한다. 그러면 등록대상자 H에 대하여 홍채스냅샷 집합 I(H;C) = {I(H;c1), ..., I(H;ck)}을 얻을 수 있다.

예를 들면 도 4에서의 두 홍채스냅샷을 도4에서의 등록대상자(H)에 대한 등록 저장용 홍채스냅샷으로 사용할 경우 I(H;0.5), I(H;0.6)가 등록 저장용으로 사용된다.

다음은 홍채인식에 등록 저장용으로 사용될 홍채스냅샷 선별에 대하여 살펴본다. 상기 획득된 홍채스냅샷들이 정상적 이미지라고 가정한다. 즉 노이즈 및 흔들림 수준이 높거나 초점이 맞지 않아 흐린 품질이 나쁜 홍채스냅샷들은 이미 제거되었다고 본다. 이때 상기의 홍채스냅샷들은 별도의 선별과정을 거치지 않고 그대로 홍채 인식을 위한 등록홍채이미지 데이터베이스 또는 메모리에 등록 저장용으로 사용되거나, 이들 중에서 선별을 하여 등록 저장용으로 사용된다. 각 등록 대상자에 대하여 획득된 홍채스냅샷을 선별하는 이유는 향후 인증이나 신원확인이 필요한 홍채스냅샷이 주어졌을 때 등록홍채이미지 데이터베이스에 등록 저장된 각 등록대상자의 홍채스냅샷 집합과의 비교 효율을 높이는 것이다.

다음은 홍채 이미지 표현 스킴(Scheme)에 대하여 살펴본다. 상기 획득된 홍채이미지를 홍채의 크기와 함께 등록 저장할 때 다양한 디지털 이미지 표현 스 킴(representation scheme)을 사용하여 표현한 후에 등록 저장할 수 있다. 사용할 수 있는 디지털 홍채이미지 표현 스킴으로는 공간 도메인에서의 이미지 표현, 푸리에 변환에 의한 이미지 표현, 웨이블릿 변환을 이용한 이미지 표현, 라돈 변환을 이용한 이미지 표현, 통계적 구조에 의한 이미지 표현, PCA(Principal Component Analysis), LDA(Linear Discriminant Analysis) 및 ICA(Independent Component Analysis)에 의한 이미지 표현 등이 있다. 이외에도 일반적으로 널리 알려진 어떠한 표현 방법을 사용하여도 무방하다.

상기와 같은 디지털 이미지의 표현 스킴은 실수 값들로 이루어진 벡터(vector) 또는 배열(array)이 된다.

다음은 선별된 홍채스냅샷 등록 저장에 대하여 살펴본다. 등록대상자 H에 대하여 상기 선별된 홍채스냅샷 집합 I(H;C) = {I(H;c1), ..., I(H;ck)}을 선택된 디지털 이미지 표현 스킴에 따라 이미지 표현을 한 후에 대응되는 홍채수축도와 함께 등록홍채이미지 데이터베이스에 등록 저장한다. 상기 선별된 각 홍채스냅샷 I(H;c1), I(H;c2), ..., I(H;ck)를 상기 디지털 홍채이미지 표현 스킴으로 표현한 결과를 각각 a(H;c1), a(H;c2), ..., a(H;ck) 이라고 하면 상기 등록홍채이미지 데이터베이스에 등록대상자 H에 대한 홍채이미지 (c1, a(H;c1)), (c2, a(H;c2)), ..., (ck, a(H;ck))가 등록 저장된다. 이하, 홍채스냅샷은 I로 시작하여 표기하고, 그것의 디지털 이미지를 a로 표기하기로 한다. 그리고 C={c1, ..., ck}라고 할 때 a(H;c1), a(H;c2), ..., a(H;ck)로 이루어진 집합을 줄여서 a(H;C)라고 쓰기로 한다.

상기 획득한 홍채스냅샷 집합을 저장하는 또 다른 방법은 획득된 홍채수축도가 다른 다수의 홍채스냅샷 중에 어느 하나를 기준 프레임으로 설정하고 나머지 홍채스냅샷에 대해서는 상기 기준프레임과의 차(difference)를 구하여 이를 등록 저장하는 것이다. 이외에도 각 등록대상자에 대하여 다수의 홍채스냅샷을 등록 저장한다는 취지에 부합되는 어떠한 저장 방법을 사용해도 무방하다.

다음은 홍채이미지 비교 방법에 대하여 살펴본다. 본 발명에서는 각 사람마다 다수의 홍채스냅샷을 활용하므로 홍채스냅샷과 홍채스냅샷 간의 유사도, 홍채스냅샷과 홍채스냅샷 집합 간의 유사도 및 홍채스냅샷 집합과 홍채스냅샷 집합 간의 유사도 개념을 소개한다.

(a) 홍채스냅샷과 홍채스냅샷 간의 유사도

홍채스냅샷 사이의 유사도 계산은 각 홍채스냅샷이 어떤 표현 스킴에 의하여 벡터 형태로 표현되었다고 하면, 두 벡터 사이의 유사도를 계산함으로써 이루어진다. 벡터 사이의 유사도를 계산하는 방법은 맨하탄 거리와 유클리드 거리 등을 포함한 민코프스키 거리를 이용한 유사도 측정, 코싸인 유사도, 타니모토 유사도와 같은 상관관계 기반의 유사도 측정 등이 있다. 스냅샷 사이의 유사도를 측정하는 함수를 s를 사용하여 표기하기로 한다. 만약 임의의 두 홍채스냅샷 I1, I2에 대한 유사도 s(I1, I2)는 디지털 이미지 표현 스킴으로 표현된 a1, a2에 대한 유사도, 즉 s(a1, a2)로 이해한다.

(b) 홍채스냅샷과 홍채스냅샷 집합 간의 유사도

임의의 하나의 홍채스냅샷 I와 m개의 홍채스냅샷으로 이루어진 집합 U={I1, ..., Im} 사이의 유사도는 홍채스냅샷 간의 m개의 유사도 s(I, I1), s(I, I2), ..., s(I, Im) 중에서 최대값으로 정의한다. 즉 홍채스냅샷 I와 홍채스냅샷 집합 U 사이의 유사도는

s(I, U) = max{s(I, I1), s(I, I2), ..., s(I, Im)}

으로 정의한다.

(c) 홍채스냅샷 집합과 홍채스냅샷 집합 간의 유사도 SS

임의의 홍채스냅샷 집합 U={I1, ..., Im}와 V={J1, ..., Jn}에 대한 유사도는 s(I1, V), s(I2, V), ..., s(Im, V) 중에서 최대값을 구하고 s(J1, U), s(J2, U), ..., s(Jn, U)중에서 최대값을 구한 후, 두 값 중에서 다시 최소값을 구하여 유사도로 정의한다. 즉, 상기 유사도는 Single Similarity의 의미로 유사도 측정함수를 SS 유사도라고 부르고 SS로 표기하며,

SS(U, V) = max{s(I1, V), ..., s(Im, V)}

으로 주어진다.

SS의 정의에 의하여 s(I, U) = SS({I}, U)와 동일하다. 또한 상기 SS 유사도 측정함수에 의한 유사도는 교환법칙이 성립하지 않는다. 즉 SS(U, V)와 SS(V, U)는 항상 같은 값을 가지는 것은 아니다.

(d) 홍채스냅샷 집합과 홍채스냅샷 집합 간의 유사도 DS

임의의 홍채스냅샷 집합 U={I1, ..., Im}와 V={J1, ..., Jn}에 대한 유사도는 s(I1, V), s(I2, V), ..., s(Im, V) 중에서 최대값을 구하고, s(J1, U), s(J2, U), ..., s(Jn, U)중에서 최대값을 구한 후, 두 값 중에서 다시 최소값을 구하여 유사도로 정의한다. 즉, 상기 유사도는 Double Similarity의 의미로 유사도 측정함수를 DS로 표기하며,

DS(U, V) = min{ max{s(I1, V), ..., s(Im, V)}, max{s(J1, U), ..., s(Jn, U)}}

으로 주어진다. 유사도 측정함수 DS에 의한 유사도는 교환법칙이 성립한다. 즉 DS(U, V) = DS(V, U) 를 만족한다.

다음은 인증용 홍채이미지와의 비교 방법에 대하여 살펴본다. 인증 또는 신원확인이 필요한 사람 G에 대하여 G의 홍채스냅샷 집합 I(G;C)를 획득했다고 가정한다. 그리고 등록홍채이미지 데이터베이스에 등록 저장된 등록자 H1, H2, ..., Hn에 대한 홍채스냅샷 집합을 각각 I(H1;D1), I(H2;D2), ..., I(Hn;Dn) 또는 대응되는 디지털 이미지 표현 스킴에 의한 이미지 표현을 a(H1;D1), a(H2;D2), ..., a(Hn;Dn) 라고 가정한다. 인증 또는 신원확인을 위하여 I(G;C)와 각 I(H1;D1), I(H2;D2), ..., I(Hn;Dn) 간의 유사도를 계산한다.

인증을 수행할 경우를 보면, 상기 계산된 유사도 중에서 미리 설정한 임계값을 넘는 것이 있으면 승인하고 그렇지 않으면 거부한다. 신원확인을 수행할 경우에는 일단 인증을 한 후에 상기 유사도 중에서 가장 큰 값을 가지는 등록대상자를 선택하여 G의 신원을 확인한다.

상기와 같은 인증 또는 신원확인을 위한 홍채이미지(홍채스냅샷)와 상기 등록홍채이미지 데이터베이스에 등록 저장된 홍채이미지(홍채스냅샷) 간의 이상적인 비교는 다음과 같은 여러 가지 방법이 있다.

(방법1) 홍채스냅샷 집합 I(G;C)와 I(H1;D1), I(H2;D2), ..., I(Hn;Dn)간의 유사도를 다음과 같이 유사도 측정 함수 SS를 사용하여 계산한다:

SS(I(G;C), I(H1;D1)), SS(I(G;C), I(H2;D2)), ..., SS(I(G;C), I(Hn;Dn)).

이 방법은 G에 대한 홍채수축도 집합 C의 원소의 개수가 비교적 적을 때, 즉 인증 또는 신원확인을 위한 사람 G에 대하여 많은 수의 홍채스냅샷을 확보하지 못했을 때 사용한다.

(방법2) 홍채스냅샷 집합 I(G;C)와 I(H1;D1), I(H2;D2), ..., I(Hn;Dn)간의 유사도를 다음과 같이 유사도 측정 함수 DS를 사용하여 계산한다.

DS(I(G;C), I(H1;D1)), DS(I(G;C), I(H2;D2)), ..., DS(I(G;C), I(Hn;Dn)).

이 방법은 G에 대한 홍채수축도 집합 C의 범위가 등록 대상자들의 홍채수축도 범위와 거의 비슷할 때 사용한다.

다음은 인증용 홍채이미지와의 비교 방법2에 대하여 살펴본다. 상기의 두 방법은 획득된 홍채스냅샷들 전체에 대하여 비교를 하기 때문에 비교의 정확도는 높지만 시간이 많이 걸린다. 효율을 보다 높이기 위하여 상기 각 방법에 대한 근사법을 제시한다. 본 발명에서 제시하는 근사법의 핵심은 C에 속한 각 홍채수축도 c에 대하여 c에 가까운 홍채수축도를 가지는 등록 저장된 홍채스냅샷들만을 선택하여 비교를 한다는 것이다. 홍채스냅샷을 선택하는 함수를 q라고 하면 q(C, V)는 홍채스냅샷 집합 V에서 C에 속한 각 c와 관련하여 선택된 홍채스냅샷들의 집합을 의미한다.

상기 선택 함수 q로는 다음과 같은 함수를 사용하며, 서로 다른 선택함수를 구별하기 위하여 뒤에 번호를 부여한다.

(a) q1(C, V)을 V에 속한 홍채스냅샷 중에서, C에 속한 각 c에 대하여 홍채 수축도가 가장 가까운 홍채스냅샷을 모아 놓은 집합으로 정의한다.

(b) q2(C, V)를 V에 속한 홍채스냅샷 중에서, C에 속한 각 c에 대하여 홍채 수축도가 c에 가까운 순서로 상위 p% 내에 있는 홍채스냅샷들을 모아 놓은 집합으로 정의한다. 여기서, p는 미리 설정 저장된 수치이다.

(c) q3(C, V)을 V에 속한 홍채스냅샷 중에서, C에 속한 각 c에 대하여 홍채 수축도가 c근방에 있는, 즉 c와의 거리가 e이하인 홍채스냅샷들의 모아 놓은 집합으로 정의한다. 여기서, e는 미리 설정 저장된 수치이다.

상기와 같은 선택함수를 사용하면 방법1과 방법2에 대한 근사법으로 모두 6가지로 구분된다.

(방법3) 홍채스냅샷 집합 I(G;C)와 Q11=q1(C, I(H1;D1)), Q12=q1(C, I(H2;D2)), ..., Q1n= q1(C, I(Hn;Dn))간의 유사도를 다음과 같이 유사도 측정 함수 SS 또는 DS를 사용하여 계산한다.

(방법3-1) SS(I(G;C), Q11), SS(I(G;C), Q12), ..., SS(I(G;C), Q1n) 계산

(방법3-2) DS(I(G;C), Q11), DS(I(G;C), Q12), ..., DS(I(G;C), Q1n) 계산

(방법4) 홍채스냅샷 집합 I(G;C)와 Q21=q2(C, I(H1;D1)), Q22=q2(C, I(H2;D2)), ..., Q2n= q2(C, I(Hn;Dn))간의 유사도를 다음과 같이 유사도 측정 함수 SS 또는 DS를 사용하여 계산한다.

(방법4-1) SS(I(G;C), Q21), SS(I(G;C), Q22), ..., SS(I(G;C), Q2n) 계산

(방법4-2) DS(I(G;C), Q21), DS(I(G;C), Q22), ..., DS(I(G;C), Q2n) 계산

(방법5) 홍채스냅샷 집합 I(G;C)와 Q31=q3(C, I(H1;D1)), Q32=q3(C, I(H2;D2)), ..., Q3n= q3(C, I(Hn;Dn))간의 유사도를 다음과 같이 유사도 측정 함수 SS 또는 DS를 사용하여 계산한다.

(방법5-1) SS(I(G;C), Q31), SS(I(G;C), Q32), ..., SS(I(G;C), Q3n) 계산

(방법5-2) DS(I(G;C), Q31), DS(I(G;C), Q32), ..., DS(I(G;C), Q3n) 계산

도5내지 도8에서는 인증 또는 신원확인이 필요한 G에 대해서 홍채수축도가 각각 c1, c2인 홍채스냅샷을 획득하고 등록 대상자 H에 대해서는 홍채수축도가 각각 d1, d2, ..., d8인 홍채스냅샷을 획득했을 때, 앞에서 설명한 각 방법으로 홍채스냅샷끼리 비교하는 것을 보여주고 있다. 도5에서는 상기 인증용 홍채이미지와의 비교방법1 또는 방법2를 사용하여 홍채스냅샷 끼리 비교하는 것을 보여주고 있는데, 관련된 모든 홍채스냅샷들에 대해서 비교를 한다. 도5에서 예시된 상황에서는 모두 16가지의 비교를 통해 유사도를 계산한다.

도6은 인증용 홍채이미지와의 비교 방법3에 대한 예시를 보여주는 그림으로서, 여기서는 G의 홍채스냅샷 I(G;c1), I(G;c2)에 대하여 홍채수축도 c1, c2에 가장 가까운 홍채수축도를 가지는 H의 홍채스냅샷 I(H;d3), I(H;d6)를 각각 선택한 후 I(G;c1)과 I(H;d3)를 비교하고 I(G;c2)과 I(H;d6)를 비교한다. 도7은 방법4에 대한 예시를 보여주는 그림으로서, 여기서는 G의 홍채스냅샷 I(G;c1), I(G;c2)에 대하여 홍채수축도 c1, c2에 가장 가까운 홍채수축도를 가지는 H의 홍채스냅샷을 각각 2개씩, 즉 I(G;c1)에 대하여 I(H;d3), I(H;d4)를 선택하고 I(G2;c2)에 대해서는 I(H;d5), I(H;d6)를 선택한 후 총 네 번의 비교를 수행한다.

마지막으로 도8은 방법5에 대한 예시를 보여주는 그림으로서, 여기서는 G의 홍채스냅샷 I(G;c1), I(G;c2)에 대하여 홍채수축도 각 c1, c2에서 일정한 거리 이내에 있는 홍채 수축도를 가지는 H의 홍채스냅샷을 각각 선택하여 서로 비교한다. 홍채스냅샷 I(G;c1)에 대해서는 I(H;d3)가 선택되었고, 홍채스냅샷 I(G;c2)에 대해서는 I(H;d5), I(H;d6)가 선택되었다.

본 발명에 따른 홍채인식장치가 설치된 잠금장치의 해지 또는 인증시스템에서 인증을 위하여 사용자가 홍채인식장치에 부착 설치된 카메라에서 사용자가 인증용 홍채이미지를 촬영 입력할 경우에는 상기 홍채인식장치가 설치된 환경에 따라 다양한 조건의 조명하에서 촬영됨에도 불구하고, 촬영 입력된 인증용 홍채이미지와 상기 등록홍채이미지 데이터베이스에 이미 다양한 조건의 조명하에서 획득되어 등록 저장된 다수의 홍채이미지 중에서 인증용 홍채이미지의 홍채수축도와 가장 유사한 홍채수축도를 가지는 홍채이미지를 비교하게 됨으로써 본 발명에 따른 홍채인식장치의 홍채인식률을 크게 향상될 수 있다.

본 발명에 따른 홍채인식방법은 일반적으로 홍채인식장치의 등록홍채이미지 데이터베이스에 등록 저장된 홍채수축도가 서로 다른 다수의 홍채이미지와 홍채인식장치의 전면에 설치된 카메라로 촬영 획득한 사용자의 홍채이미지를 서로 비교하여 일치한다고 판단하는 범위에 있을 경우에는 잠금장치를 해지하여 입장을 허가하거나 권한을 부여하고, 서로 다르다고 판단되는 경우에는 더 이상의 접근을 허락하 지 않도록 구성되어 있다.

본 발명에 따른 카메라, 마이크로프로세서, 등록홍채이미지 데이터베이스 및 홍채인식프로그램이 탑재하고 동공크기 변화를 고려하여 홍채를 인식하는 홍채인식방법을 요약하면, a) 빛의 밝기를 조절함으로써 등록대상자의 동공크기를 최대시점부터 최소시점까지 변하게 하여 동공크기에 따른 다수의 홍채이미지를 카메라로 촬영 획득하는 단계와, b) 상기 동공크기에 따라 촬영 획득된 등록홍채이미지에 대응되는 홍채크기정보와 함께 홍채인식장치와 연동하는 등록홍채이미지 데이터베이스에 등록 저장하는 단계와, c) 홍채인식장치에 설치된 카메라로 인증용 홍채이미지를 획득하는 단계와, d) 상기 획득한 인증용 홍채이미지의 홍채크기정보를 기반으로 하여 상기 등록홍채이미지 데이터베이스에서 각 등록대상자의 등록홍채이미지를 선택하고, 상기 획득한 인증용 홍채이미지와 상기 선택된 각 등록대상자의 등록홍채이미지를 서로 비교하여 유사도를 측정하는 단계와, e) 상기 획득한 인증용 홍채이미지와 상기 선택된 각 등록대상자의 등록홍채이미지 사이의 유사도 측정 결과를 바탕으로 상기 인증대상자에 대한 인증을 수행하거나 신원을 확인하는 단계로 구성되어 있다.

상기 획득한 인증용 홍채이미지와 상기 선택된 등록홍채이미지를 서로 비교하여 유사도를 측정하는 단계는 카메라로 인증대상자에 대하여 단수개의 인증용 홍채이미지를 획득하고, 상기 획득한 인증용 홍채이미지의 홍채크기정보를 기반으로 하여 등록홍채이미지데이터베이스에서 단수개 또는 다수개의 등록홍채이미지를 선택하고, 상기 획득한 인증용 홍채이미지와 상기 선택된 등록홍채이미지를 일대일 비교 또는 일대다 비교하여 이루어진다.

상기 각 등록대상자의 등록홍채이미지와 인증대상자의 인증 홍채이미지에 대한 홍채크기정보는 일정한 범위 내의 각(t)에 대한 홍채의 내측 반경을 외측 반경으로 나눈 값의 집합인 홍채수축도집합{r(t)/R(t)}을 기반으로 하여 결정된다.

상기 각 등록대상자의 등록홍채이미지와 인증대상자의 인증 홍채이미지에 대한 홍채크기정보가 홍채수축도집합 {r(t)/R(t)}을 기반으로 한 결정은 상기 홍채수축도집합에 대한 대푯값(이하 대표 홍채수축도)을 구하여 이루어진다.

상기 획득한 인증용 홍채이미지의 홍채크기정보를 기반으로 하여 상기 등록홍채이미지데이터베이스에서 각 등록대상자의 등록홍채이미지를 선택하고 상기 획득된 인증용 홍채이미지와 상기 선택된 각 등록대상자의 등록홍채이미지를 서로 비교하는 단계는 상기 획득한 인증용 홍채이미지의 대표 홍채수축도의 크기와 상관없이 각 등록대상자의 등록홍채이미지를 모두 선택하여 서로 비교하는 방법, 상기 인증용 홍채이미지의 대표 홍채수축도에 가장 가까운 대표 홍채수축도를 가지는 각 등록대상자의 등록홍채이미지를 단수개 또는 다수개를 선택하여 서로 비교하는 방법, 상기 인증용 홍채이미지에 대한 대표 홍채수축도를 포함하는 설정된 범위 내에 속하는 대표 홍채수축도를 가지는 각 등록대상자의 등록홍채이미지를 단수개 또는 다수개를 선택하여 비교하는 방법 중 어느 하나를 이용하여 이루어진다.

본 발명에 따른 카메라, 마이크로프로세서, 등록홍채이미지 데이터베이스 및 홍채인식프로그램을 탑재하고 조도의 변화에 따른 동공크기 변화를 고려하여 홍채를 인식하는 홍채인식장치의 구성요소를 요약하면, a) 홍채인식장치에 탑재되며, 빛의 밝기를 조절함으로써 등록대상자의 동공크기를 최대시점부터 최소시점까지 변하게 하여 동공크기에 따른 다수의 홍채이미지를 카메라로 촬영 획득하는 수단과, b) 홍채인식장치에 탑재되며, 상기 동공크기에 따라 등록홍채이미지에 대응되는 홍채크기정보와 함께 등록홍채이미지 데이터베이스에 등록 저장하는 수단과, c) 홍채인식장치에 탑재되며, 홍채인식장치에 설치된 카메라로 인증대상자의 인증용 홍채이미지를 획득하는 수단과, d) 홍채인식장치에 탑재되며, 상기 인증용 홍채이미지의 홍채크기정보를 기반으로 하여 상기 등록홍채이미지 데이터베이스에서 각 등록대상자의 등록홍채이미지를 선택하고, 상기 인증용 홍채이미지와 상기 선택된 각 등록대상자의 등록홍채이미지를 서로 비교하여 유사도를 측정하는 수단과, e) 홍채인식장치에 탑재되며, 상기 인증용 홍채이미지와 상기 선택된 각 등록대상자의 등록홍채이미지 사이의 유사도 측정 결과를 바탕으로 상기 인증대상자에 대하여 인증을 수행하거나 신원을 확인하는 수단을 구비하고 있다.

상기 획득한 인증용 홍채이미지와 상기 선택된 등록홍채이미지를 서로 비교하여 유사도를 측정하는 수단은 카메라로 인증대상자에 대하여 단수개의 인증용 홍채이미지를 획득하고, 상기 획득한 인증용 홍채이미지의 홍채크기정보를 기반으로 하여 등록홍채이미지데이터베이스에서 단수개 또는 다수개의 등록홍채이미지를 선택하고, 상기 획득한 인증용 홍채이미지와 상기 선택된 등록홍채이미지를 일대일 비교 또는 일대다 비교하여 이루어진다.

상기 각 등록대상자의 등록홍채이미지와 인증대상자의 인증 홍채이미지에 대한 홍채크기정보는 일정한 범위 내의 각(t)에 대한 홍채의 내측 반경을 외측 반경 으로 나눈 값의 집합인 홍채수축도집합 {r(t)/R(t)}을 기반으로 하여 결정된다.

상기 각 등록대상자의 등록홍채이미지와 인증대상자의 인증 홍채이미지에 대한 홍채크기정보가 홍채수축도집합{r(t)/R(t)}을 기반으로 하는 결정은 상기 홍채수축도집합에 대한 대푯값을 구하여 얻는다.

상기 획득한 인증용 홍채이미지의 홍채크기정보를 기반으로 하여 상기 등록홍채이미지 데이터베이스에서 각 등록대상자의 등록홍채이미지를 선택하고 상기 획득된 인증용 홍채이미지와 상기 선택된 각 등록대상자의 등록홍채이미지를 서로 비교하여 유사도를 측정하는 수단은 상기 획득한 인증용 홍채이미지의 대표 홍채수축도의 크기와 상관없이 각 등록대상자의 등록홍채이미지를 모두 선택하여 서로 비교하는 수단, 상기 인증용 홍채이미지의 대표 홍채수축도에 가장 가까운 대표 홍채수축도를 가지는 각 등록대상자의 등록홍채이미지를 단수개 또는 다수개를 선택하여 서로 비교하는 수단, 상기 인증용 홍채이미지에 대한 대표 홍채수축도를 포함하는 설정된 범위 내에 속하는 대표 홍채수축도를 가지는 각 등록대상자의 등록홍채이미지를 단수 개 또는 다수 개를 선택하여 비교하는 수단 중 어느 하나를 이용하여 유사도를 측정한다.

본 발명은 빛의 밝기에 따라 반응하는 동공과 그에 따라 변하는 홍채 영역에 대한 고려를 통해 홍채 인식의 정확도를 향상시키기 위하여, 빛의 밝기를 조절하여 홍채인식장치에 등록대상자의 동공의 크기가 최대가 되는 시점부터 최소가 되는 시점까지 카메라를 이용하여 동공크기에 따른 다수의 홍채이미지를 촬영 획득하고, 상기 동공크기에 따라 촬영 획득된 다수의 홍채이미지에 대응되는 홍채의 크기 정 보와 함께 홍채인식장치와 연동하는 데이터베이스에 등록 저장하는 동공크기가 다른 다수의 홍채이미지를 이용한 홍채인식장치 및 방법을 제공함으로써 홍채의 인식률을 높일 수 있으므로 산업상 이용가능성이 매우 높다.

도1 ; 카메라로 촬영한 홍채

도2 ; 조명이 밝은 상태에서 조명이 차단된 상태로 변화시킨 후 시간에 따라 변화하는 동공의 크기변화를 도시한 도면

도3 ; 홍채가 조명의 밝기에 따라 수축한 상태와 팽창한 상태를 촬영한 홍채 이미지

도4 ; 동공이 수축한 상태의 특징적 무늬가 동공이 팽창되어 변화한 모습을 도시한 도면

도5, 도6, 도7, 도8 ; 본 발명에 따른 인증용 홍채이미지와 등록홍채이미지와의 비교 예시를 도시한 도면

<도면의 주요부분에 대한 부호의 설명>

11 ; 동공의 반경(홍채의 내측 반경) 12 ; 홍채의 외측 반경

Claims (17)

1. 카메라, 마이크로프로세서, 등록홍채이미지 데이터베이스 및 홍채인식프로그램을 탑재하고 조도의 변화에 따른 동공크기 변화를 고려하여 홍채를 인식하는 홍채인식방법에 있어서,

   빛의 밝기를 조절하여 등록대상자의 동공크기를 최대시점부터 최소시점까지 변하게 하여 동공크기에 따른 다수의 등록홍채이미지를 카메라로 촬영 획득하는 단계;

   상기 동공크기에 따라 촬영 획득된 다수의 등록홍채이미지와 각각의 등록홍채이미지에 대응되는 홍채크기정보를 등록홍채이미지 데이터베이스에 등록 저장하는 단계;

   다수의 등록홍채이미지의 내측 반경을 외측 반경으로 나눈 다수의 등록홍채이미지의 홍채수축도를 구하는 단계;

   홍채인식장치에 설치된 카메라로 인증용 홍채이미지를 획득하여 내측 반경을 외측 반경으로 나눈 인증용 홍채이미지의 홍채수축도를 구하는 단계;

   상기 다수의 등록홍채이미지의 홍채수축도 중에서 인증용 홍채이미지의 홍채수축도에 가장 가까운 등록홍채이미지의 홍채수축도를 찾아서 해당 홍채이미지를 서로 비교하여 유사도를 측정하는 단계; 및

   상기 유사도 측정 결과를 바탕으로 인증대상자에 대한 인증을 수행하거나 신원을 확인하는 단계로 구성된 홍채인식방법.
2. 삭제
3. 삭제
4. 청구항 1에 있어서,

   상기 홍채인식방법은 신속한 판단을 위하여 다수의 등록홍채이미지의 홍채수축도를 평균하여 구한 대표 홍채수축도를 이용하여 인증용 홍채이미지와 비교함을 특징으로 하는 홍채인식방법.
5. 삭제
6. 청구항 4에 있어서,

   상기 홍채인식방법에서 홍채수축도를 원으로 모델링할 경우에는 홍채의 내측 반경을 외측 반경으로 나눈 값(r/R)이 홍채수축도이며, 내측 경계와 외측 경계를 모두 타원형으로 모델링할 경우에는 내측의 장축 길이가 a이고, 단축 길이가 b이며, 외측의 장축 길이가 A이고, 단축 길이가 B일 때 장축의 길이비와 단축의 길이 비를 평균한 값을 홍채수축도함을 특징으로 하는 홍채인식방법.
7. 청구항 1, 청구항 4 및 청구항 6 중 어느 한 항에 있어서,

   상기 홍채인식방법은 획득된 인증용 홍채이미지와 상기 선택된 등록대상자의 등록홍채이미지사이의 유사도 측정은 공간 도메인에서의 이미지 표현, 푸리에 변환에 의한 이미지 표현, 웨이블릿 변환을 이용한 이미지 표현, 라돈 변환을 이용한 이미지 표현, 통계적 구조에 의한 이미지 표현, PCA, LDA 및 ICA에 의한 이미지 표현 중 하나의 디지털 이미지 표현스킴을 선택 사용하여 상기 홍채이미지들을 표현하고 이들 사이의 유사도를 측정하는 것을 특징으로 하는 홍채인식방법.
8. 청구항 1, 청구항 4 및 청구항 6 중 어느 한 항에 있어서,

   상기 홍채인식방법은 디지털 이미지 표현스킴을 사용하여 상기 홍채이미지들을 표현하고 이들 사이의 유사도 측정은 맨하탄 거리와 유클리드 거리를 포함한 민코프스키 거리를 이용한 유사도 측정, 코싸인 유사도 측정 및 타니모토 유사도 측정 중에서 하나를 선택하여 유사도를 측정함을 특징으로 하는 홍채인식방법.
9. 카메라, 마이크로프로세서, 등록홍채이미지 데이터베이스 및 홍채인식프로그램을 탑재하고 조도의 변화에 따른 동공크기 변화를 고려하여 홍채를 인식하는 홍채인식장치에 있어서,

   홍채인식장치에 탑재되며, 빛의 밝기를 조절하여 등록대상자의 동공크기를 최대시점부터 최소시점까지 변하게 하여 동공크기에 따른 다수의 홍채이미지를 카메라로 촬영 획득하는 수단;

   홍채인식장치에 탑재되며, 상기 동공크기에 따라 촬영 획득한 다수의 등록홍채이미지와 각각의 등록홍채이미지에 대응되는 홍채크기정보를 등록홍채이미지 데이터베이스에 등록 저장하는 수단;

   다수의 등록홍채이미지의 내측 반경을 외측 반경으로 나눈 다수의 등록홍채이미지의 홍채수축도를 구하는 수단;

   홍채인식장치에 설치된 카메라로 인증용 홍채이미지를 획득하여 내측 반경을 외측 반경으로 나눈 인증용 홍채이미지의 홍채수축도를 구하는 수단;

   상기 다수의 등록홍채이미지의 홍채수축도 중에서 상기 인증용 홍채이미지의 홍채수축도에 가장 가까운 등록홍채이미지의 홍채수축도를 찾아서 해당 홍채이미지를 서로 비교하여 유사도를 측정하는 수단; 및

   상기 유사도 측정 결과를 바탕으로 인증대상자에 대한 인증을 수행하거나 신원을 확인하는 수단을 구비한 홍채인식장치.
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12. 청구항 9에 있어서,

    상기 홍채인식장치는 신속한 판단을 위하여 다수의 등록홍채이미지의 홍채수축도를 평균하여 구한 대표 홍채수축도를 이용하여 인증용 홍채이미지와 비교함을 특징으로 하는 홍채인식장치.
13. 삭제
14. 청구항 9 또는 청구항 12에 있어서,

    상기 홍채인식장치에서 홍채수축도를 원으로 모델링할 경우에는 홍채의 내측 반경을 외측 반경으로 나눈 값(r/R)이 홍채수축도이며, 내측 경계와 외측 경계를 모두 타원형으로 모델링할 경우에는 내측의 장축 길이가 a이고, 단축 길이가 b이며, 외측의 장축 길이가 A이고, 단축 길이가 B일 때 장축의 길이비와 단축의 길이 비를 평균한 값을 홍채수축도로 사용함을 특징으로 하는 홍채인식장치.
15. 청구항 9 또는 청구항 12에 있어서,

    상기 획득된 인증용 홍채이미지와 상기 선택된 등록대상자의 등록홍채이미지사이의 유사도 측정은 공간 도메인에서의 이미지 표현, 푸리에 변환에 의한 이미지 표현, 웨이블릿 변환을 이용한 이미지 표현, 라돈 변환을 이용한 이미지 표현, 통계적 구조에 의한 이미지 표현, PCA, LDA 및 ICA에 의한 이미지 표현 중 하나의 디지털 이미지 표현스킴을 선택 사용하여 상기 홍채이미지들을 표현하고 이들 사이의 유사도를 측정하는 것을 특징으로 하는 홍채인식장치.
16. 청구항 9 또는 청구항 12에 있어서,

    상기 홍채인식장치는 디지털 이미지 표현스킴을 사용하여 상기 홍채이미지들을 표현하고 이들 사이의 유사도 측정은, 맨하탄 거리와 유클리드 거리를 포함한 민코프스키 거리를 이용한 유사도 측정, 코싸인 유사도 측정 및 타니모토 유사도 측정 중에서 하나를 선택하여 유사도를 측정함을 특징으로 하는 홍채인식의 정확도를 높이기 위한 홍채인식장치.
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