KR101178855B1 - 홍채 인식 시스템, 그 방법 및 이를 이용한 무선 통신 장치 보안 시스템 - Google Patents

Abstract

본 발명은 홍채인식시스템을 이용한 무선 통신 장치 보안 및 통제 시스템에 관한 것으로, 영상 입력 장치가 탑재되어 있는 무선 통신 장치(이동 통신 단말기, 무선 통신 PDA, 스마트폰, 휴대폰을 포함하는 모든 무선 통신 장치)를 이용하여,
무선통신장치에 탑재된 영상입력 장치 앞부분에 적외선 밴드패스 필터를 부착하여 700 ~ 850nm 파장대역의 영상을 90 ~ 95% 통과시켜 영상을 획득 시키되, 화면상 표시된 일정한 해상도 크기의 사각형 캡쳐 영역 내에서만 획득된 복수 개 영상에 마스크를 적용하여 좋은 영상을 판별하는 좋은 영상 추출부와,
선택된 홍채 영상의 내부 경계를 추출하는 내부경계 추출부와, 선택된 홍채 이미지의 외부 경계를 추출하는 외부경계 추출부와, 홍채 영역을 정규화하는 홍채 영역 정규화부와, 가장 많은 특징 정보를 내포하고 있으며 영상의 크기에 변하는 홍채를 보안하는 보안 레벨 적용부와, 기울어진 홍채 이미지에 대한 처리를 담당하는 회전 영상 처리부등을 포함하는 이미지 프로세싱부와,
홍채영상의 복제를 방지하기 위해 워터마크처리, 압축과 같은 일련의 과정을 거쳐 홍채 인식용 영상정보를 생성하고, 상기 생성된 홍채 영상정보를 상기 무선 통신 장치내 홍채영상정보 저장부에 저장 및 상기 무선통신장치의 무선 통신방법을 이용하여 홍채인증서버에 전송시키는 전송부등을 포함하는 홍채영상 정보보호부
상기 무선 통신장치로부터 홍채 영상정보를 수신한 홍채인증서버는 원래의 홍채영상으로 복원하기위해 압축 및 워터마킹을 해제하는 홍채영상정보 복원부와
복원된 홍채영상으로부터 사용자 홍채코드를 추출하는 홍채코드 추출부와,
사용자 홍채코드(데이터)와 홍채고유코드(홍채인증코드) 해쉬값을 이용하여 비밀 번호를 생성하는 비밀번호부
송신자는 홍채코드의 해쉬값인 홍채코드 메시지 다이제스트(Message Digest) 결과값을 미리정한 홍채코드 개인키로 암호화하는 전자서명부
이 전자서명은 임의로 정해지는 송신자의 홍채코드 공개키도 포함된 인증서를 포함하여 원본문서에 붙여서 수신인에게 전송하는 공인인증서 전송부
수신자는 공인인증서를 수신한 후 전자 서명을 송신자의 공개키로 복호화하여 분리하고, 원래의 송신자의 홍채코드 메시지 다이제스트를 복원한 후에, 자신이 얻은 새로운 메시지 다이제스트와 전자서명에서 얻은 메시지 다이제스트를 비교하여 만일 동일하다면 수신자는 인증서가 포함된 원본이 전송되는 도중에 변경되지 않았다는 사실과 전자서명 생성키로 서명되었다는 것을 확인 하여 송.수신자 부인을 방지하는 부인방지부
상기 생성된 비밀번호의 비밀성을 유지하기위해 암호화하여 사용자 무선 통신장치로의 송신 및 수신된 비밀번호 및 공인인증서를 상기 무선통신 장치내의 보안영역에 저장하는 인증정보보호저장부,
상기 무선 통신 장치의 무선통신방법을 사용하여 사용자 본인 확인을 요하는 경우, 상기 제 1단계와 동일한 이미지 프로세싱, 워터마크처리,압축과 같은 일련의 과정을 거친 홍채인식용 영상정보를 홍채인증서버로 송신하고, 상기 제 2단계와 동일한 압축, 워터마킹 해제 및 홍채코드추출과 같은 일련의 과정을 이미 등록된 홍채코드와 유사도를 분석하여 상기 사용자 본인 확인여부를 판단하여 상기 무선통신장치로 제공하는 판단부
를 포함하는 것을 방식들을 통해 상기 사용자 소유의 무선 통신 장치의 보안 및 통제를 구현함으로써, 무선 통신 장치의 부정사용을 원천 차단하도록 하는 홍채인식을 이용한 보안시스템이다.

Description

홍채 인식 시스템, 그 방법 및 이를 이용한 무선 통신 장치 보안 시스템 {METHOD AND APPARATUS FOR IRIS RECOGNITION AND WIRELESS COMMUNICATIONS DEVIC SECURITY SYSTEM USING IT}

본 발명은 홍채인식시스템을 이용한 무선 통신 장치 보안 시스템에 관한 것으로, 영상 입력 장치가 탑재되어 있는 무선 통신 장치(이동 통신 단말기, 무선 통신 PDA, 스마트폰, 휴대폰을 포함하는 모든 무선 통신 장치)을 사용함에 있어서, 홍채인식 기술을 적용하여 정보보안 시스템의 핵심요소인 비밀성, 무결성, 신원확인, 송.수신자 부인봉쇄 등의 신뢰할 수 있는 정보 보호 및 보안 서비스를 제공함에 있다.

근래 들어 휴대용 개인 무선 통신 장치를 이용한 결제 방법을 비롯하여 휴대용 개인 무선 통신 장치를 이용한 다양한 서비스 방법들이 개발되고 있으며, 무선 인터넷 기술 개발로 인한 휴대용 개인 무선 통신 장치의 사용량이 대폭 증가하는 추세에 있다. 이에 따라 휴대용 개인 무선 통신 장치의 보안 및 통제의 중요성은 과거 단순 통신에 이용되던 때보다 훨씬 더 증가되었다고 할 수 있다. 즉, 휴대용 개인 무선 통신 장치의 분실 또는 도난 등으로 인한 휴대용 개인 무선 통신 장치의 부정 사용에 따른 경제적 손실은 과거 그 어느 때보다 커진 것이다. 그러나, 상기와 같이 휴대용 개인 무선 통신 장치의 보안 중요성에도 불구하고, 기존 휴대용 개인 무선 통신 장치의 보안 시스템에서 개인을 식별하는 전통적인 방법으로 널리 활용되는 개인 암호나 개인식별번호 등은 도용 및 분실의 위험 등으로 인하여 점차 고도화/첨단화되고 있는 정보사회에서의 안정적이고 정확한 개인식별에 대한 요구를 충족시켜 줄 수 없을 뿐만 아니라, 그 역기능으로 인하여 사회 전반에 대한 많은 부작용을 초래할 수 있다. 특히, 급격한 인터넷 환경의 발달과 전자상거래의 급증 등은 과거의 전통적인 개인 인증 방법만으로는 개인 및 단체에 대한 커다란 물질적, 정신적인 손실들이 초래될 수 있음을 예측할 수 있다.

이러한 전통적인 개인식별 방법들의 단점을 보완할 수 있는 대체 방법으로써 생체인식은 가장 안정적이고 정확한 개인식별 방법으로서 각광을 받고 있다. 생체인식은 개개인의 물리적(생체적) 특성 및 행동적 특성을 기반으로 하여 개인을 식별하는 방법으로서, 지문, 얼굴, 홍채, 장문 등이 물리적 특성이라 할 수 있으며, 서명, 음성 등이 행동적 특성으로 분류될 수 있다. 이러한 개인의 특성을 기반으로 하는 개인식별 및 보안은 절도나 누출에 의해 전달할 수 없으며 변경되거나 분실할 위험성이 없으므로 보안 침해를 누가 행했는지 추적이 가능해지는 등 감사(audit) 기능이 완벽하게 구축될 수 있다는 장점이 있다.

특히, 다양한 생체인식 방법 중에서 홍채는 개인을 식별함에 있어 유일성과 불변성, 안정성 측면에서 가장 뛰어나다고 알려져 있으며 오인식률이 매우 낮아 고도의 보안이 요구되는 분야에 적용되고 있는 추세를 보이고 있다.

홍채는 출생 후 3세 이전에 모두 형성되며 특별한 외상을 입지 않는 한 평생 변하지 않는 것으로 알려져 있으며, 지문보다 패턴이 더 다양하여 현재까지는 가장 완벽한 개인 식별 방법으로 알려져 있을 뿐만 아니라, 비접촉식으로 영상획득이 가능하기 때문에 사용자 편의성 또한 매우 높고, 위조가 불가능하여 안정성이 매우 높아서 시장 잠재력이 매우 클 것으로 예상되고 있다.

일반적으로, 홍채를 이용하여 특정 개인을 인식하는 방법에 있어서는 사람의 눈 부분을 촬영한 영상신호에서 실시간 홍채인식을 위해 빠른 동공과 홍채의 검출은 필수적이다. 홍채 인식 시스템은 도 1에 도시된 바와 같은 구성을 갖는다. 홍채 인식 시스템은 사용자의 홍채 영상을 입력받는 영상 입력 장치(10)와, 입력된 홍채 영상을 처리하는 홍채 영상 처리부(100)와, 홍채 영상을 사용자별로 등록하기 위한 홍채 영상 등록부(200)와, 홍채 영상 및 특징코드를 저장하는 홍채 DB(500)를 구비하고, 인증을 받고자 할 경우 홍채 영상 처리부(100)의 출력과 홍채 DB(500)에 저장된 홍채의 일치 여부를 판단하는 홍채 패턴 검증부(300)를 구비한다. 도 1에서 점선 화살표는 홍채를 홍채 DB에 등록하는 흐름을 보여주기 위한 것이고, 실선 화살표는 인증자의 홍채를 촬영하고 이를 홍채 DB에 저장된 홍채와 비교하여 인증하는 절차를 표시한 것이다.

홍채 인식의 첫번째 단계는 영상 입력 장치로부터 입력되는 여러 매의 영상 중에서 좋은 영상을 선별하는 것이다. 영상 입력 장치로부터 입력받은 영상은 조명의 밝기나 영상 획득을 위한 공간 환경과 사용자의 움직임 정도에 따라 품질 차이가 발생한다. 현재 대부분의 홍채 인식 시스템은 영상 입력 장치 기술의 발전과 조명 기술의 발달에 힘입어 공간 환경에 의한 품질 저하는 많이 개선되었다. 하지만 사용자의 미숙으로 인해 발생하는 영상 품질 저하는 입력 단계에서 검사하여 처리되어야 한다.

홍채 인식에 익숙하지 않은 사용자가 영상 입력 장치를 이용할 경우에 초점 거리를 맞추기가 쉽지 않다. 따라서 홍채인식의 경우 대부분 자동 초점 입력 영상 장치를 사용하지만, 이 장치는 초점을 맞춰 주기만 할 뿐 거리를 맞추기 어렵기 때문에 일정 눈 영상크기를 획득 할 수 없다.

또한 일정한 정도의 콘트라스트(Contrast)를 가지는 영상을 획득하기 위해서는 일정한 정도의 콘트라스트(Contrast) 값을 임계값으로 이용하여 일정 품질 이상의 영상을 획득하여야 한다.

영상 입력 장치로부터 촬영된 복수 개 영상 중에서 좋은 영상을 얻기 위한 종래 방법은 홍채 영상의 선명도와 움직임에 의한 노이즈(Motion Blurring)를 검사하는 방법이다. 선명도 검사는 동공 경계 주변의 일정 범위의 영역에 대한 명암의 변화 정도와 콘트라스트(Contrast)를 계산하여 검사하는 것이며, 사용자의 움직임에 의한 노이즈를 검사하는 방법은 모션 브러링(Motion Blurring)이 발생하였는지를 검사하는 것이다. 모션 브러링은 셔트 스피드가 느린 영상 입력 장치를 통하여 움직이는 물체를 촬영할 때 촬영된 영상에 움직이는 이력이 남는 현상을 나타낸다. 모션 브러링(Motion Blurring)에 대한 검사는 통상 동공의 수평 경계 부분의 일정 영역에 대하여 영상을 정규화하여 행하였다. 선명도 조사와 움직임에 의한 노이즈 검사를 통과한 영상은 홍채 인식을 위한 높은 영상 품질을 제공하며, 이 과정은 인식률을 높이기 위해 꼭 필요한 절차이었다.

하지만 영상 입력 장치로부터 촬영된 복수 개 영상 중에서 좋은 영상을 얻기 위한 종래 방법은 인종에 따라 동공의 색상에 따라 선명도의 임계값이 달라 다양한 인종이 섞여 있는 국가에서는 적용하기 곤란한 문제점이 있었다. 선명도 조사에서는 임계값을 사용하는데 동양인과 서양인의 홍채특징이 틀리기 때문에 동일한 임계값을 적용할 수 없는 단점이 있었다.

또한, 일반적으로 사용되고 있는 무선통신장치의 화상입력장치는 저조도 센서를 사용하지 않으므로 다양한 주변환경의 조도에 따라 밝고 깨끗한 일정한 선명도를 유지 하기 위한 자동 저조도 기능을 적용할 수 없는 단점이 있었다.

홍채인식의 두번째 단계로서 종래의 방법은 홍채 영상 및 코드를 저장하는 홍채 DB)를 구비하고, 인증을 받고자 할 경우 홍채 영상 처리부의 출력과 홍채 DB에 저장된 홍채의 일치 여부를 판단하는 홍채 패턴 검증부를 구비한다.

이와 같이 종래는 사용이 허용된 사용자들에 대한 홍채 영상 및 특징코드를 데이터 베이스(400)에 저장 및 비교하는 절차들을 포함하고 있다. 따라서, 이 절차들이 진행되는 과정에서 제3자의 공격에 의해 유실될 경우, 인증 시스템은 심각한 위험에 처하게 된다. 또한, 제3자는 획득한 생체인식 데이터를 악용될 수 있다.

본 발명은 상기와 같은 문제점을 해결하고자 하는 것으로서,

영상 입력 장치가 탑재되어 있는 무선 통신 장치를 사용함에 있어서, 디스플레이 장치의 화면상에 소프트웨어적으로 일정한 해상도 크기의 사각형 캡쳐 영역을 표시하여, 이 사각영역에 맞추어 사용자의 양쪽 눈의 영상을 동시에 입력되게 함으로써 일정한 눈 영상크기를 편리하게 획득하는 영상 획득부와 영상 입력 장치로부터 획득된 복수 개 영상에 마스크를 적용하여 좋은 영상을 판별하는 좋은 영상 추출부를 구비하는 홍채 인식 시스템을 제시하는 것을 목적으로 한다.

본 발명의 다른 목적은 동공 중심과 홍채중심이 다른 경우 및 동공 변화 또는 획득 영상의 스케일에 따른 홍채 크기 변화에 영향을 받지 않고 동일한 특징 정보를 홍채영역 내부의 주름패턴을 고려하면서 신속하고 정확한 특징 추출이 가능하도록 IDAC(Improved Dual Active Contour)방식을 사용하여 추출된 동공중심을 기준으로 특정 반지름에 위치하는 홍채 정보로부터 추출한 홍채 특징을 이용함으로써, 홍채 인식 시간을 단축할 수 있는 홍채 인식 시스템, 그 방법 및 이를 이용하여 비밀성, 무결성, 신원확인, 송수신자 부인방지 등의 보다 신뢰할 수 있는 정보 보호 및 보안 시스템을 제시하는 것을 목적으로 한다.

홍채 인식을 정확하게 하기 위해서는 영상 입력 장치로부터 입력되는 다수의 이미지 중에서 최적의 이미지를 선정하는 작업이 우선되어야 한다. 종래에는 영상의 밝기값만으로 홍채 영역을 추출하였기 때문에 조명 밝기에 의한 영향이 많았으며, 결과적으로 밝기 정도에 따른 경계 추출의 오류가 상당하여 정확한 홍채 영역 추출이 불가능하였다. 하지만 본 발명의 경우는 마스크를 이용하여 동공 부분과 동공 내의 조명 부분을 이루는 픽셀 수를 카운트함으로써 보다 선명한 이미지를 선택할 수 있게 되었다.

또한 본 발명에서는 홍채내부 경계 추출부에서 산출된 최종 동공 중심점을 이용하여 가상 반지름의 원을 그림으로써 내부 경계와 외부 경계를 추출함으로써 홍채 인식 시간을 단축할 수 있게 되었다.

더 나아가 본 발명에서는 회전 홍채 영상을 저장하고, 각 홍채 코드를 이루는 모든 데이터를 비교하지 않고 트랙 1에 해당하는 홍채 코드만을 비교함으로써 홍채인식에 필요한 시간을 절약할 수 있게 되었고, 가짜 홍채를 인식하는 새로운 방법을 제안하여 신뢰도를 향상시킬 수 있게 되었다.

또한, 본 발명에 따른 홍채고유코드 추출방법은 잡음이 포함된 왜곡된 홍채 입력 데이터로부터 각 개인마다 불변하는 고유한 홍채 코드를 추출해내도록 하여, 홍채 고유 코드란 잡음이 포함된 왜곡된 홍채 입력 데이터로부터 추출할 수 있는 각 개인마다 불변하는 고유한 코드 정보를 나타내며, 이러한 홍채 고유 코드는 개인 비밀 번호 (Password) 대용이나 암호화 시스템에서의 키 보호용도 등 다양한 분야에 적용될 수 있는 효과가 있다.

또한 홍채 고유 코드는 각 개인의 홍채 데이터의 Live입력에 의해서만 생성이 가능하다는 점에서 높은 보안성을 제공한다.

그리고 기존의 홍채 고유 코드 생성 방법에 비하여 이동(shift), 회전(rotation), 크기(scaling), 밝기(brightness) 변화 및 왜곡(distortion)등에 더 강인하며, 처리 속도나 정확성에서도 기존 방식보다 우수하다.

더불어 본 발명을 일반 금융 시스템에서의 비밀번호 시스템에 적용할 경우 암호가 외부에 공개되지 않으며 개인의 홍채 정보에 의해서만 접근이 가능하다는 점에서 도용이나 도난문제를 원천적으로 방지한다는 장점을 가진다. 또한 기존 무선통신장치에 결합되어 사용되어 질 경우 더욱 안정적인 응용이 가능한 효과가 있다.

또한 개인의 물리적 접근을 요구하는 기존 보안 시스템에 대한 응용에 있어서도 홍채 정보의 직접적인 저장이 없다는 점에서 홍채 정보의 누출 방지의 효과가 있다.

본 발명의 바람직한 실시례가 특정 용어들을 사용하여 기술되어 왔지만, 그러한 기술은 오로지 설명을 하기 위한 것이며, 다음의 청구범위의 기술적 사상 및 범위로부터 이탈되지 않고서 여러 가지 변경 및 변화가 가해질 수 있는 것으로 이해되어져야 한다.

도 1은 홍채 시스템의 구성도.
도 2는 본 발명에 따른 홍채 영상 처리부의 영상 입력 장치로부터 입력되는 이미지를 처리하는 흐름도.
도 3은 본 발명에 따른 디스플레이장치상의 디스플레이 장치의 화면상에 소프트웨어적으로 일정한 해상도 크기의 사각형 캡쳐 영역을 표시하여, 이 사각영역에 맞추어 사용자의 양쪽 눈의 영상을 동시에 입력되게 함으로써, 일정한 거리에서, 일정한 눈 영상크기를 편리하게 획득하는 흐름도
도 4는 본 발명에 따른 좋은 영상을 선택하는 흐름도.
도 5에 본 발명에 사용될 마스크의 일 예시도.
도 6는 본 발명에 따른 입체 영상 촬영 장치로부터 입력되는 홍채 이미지의 중심 부분을 마스크로 이용하여 스캔하여 조명기준점을 파악하는 과정을 보여주는 실시예도
도 7은 가우시안 필터링(Gaussian filtering)된 입력 영상과 소벨(Sobel) 연산 후 임계값을 이용하여 이진화한 영상.
도 8 은 스네이크 에지의 초기 설정과 에지 이동방향에 따른 과정을
보여주는 실시예도.
도 9는 본 발명에 따른 극 좌표 원형 홍채영상에서의 특징 추출에 대한 설명도이다.
도 10은 본 발명에 따른 홍채 추출시 기준선이 되는 각도를 특징점이 많은 부분을 기준으로 영상을 추출하는 실시예도
도 11은 본 발명에 따른 보안 레벨의 적용 단계를 흐름도.
도 12는 본 발명에 따른 회전 영상을 처리하는 흐름도.
도 13은 도비치스 웨이블렛 변환 데이블.
도 14는 본 발명에 따른 일 실시예의 암호화 시스템의 홍채고유코드 추출 과정의 흐름도.
도 15는 해쉬 알고리즘을 이용한 전자서명 흐름도.

이하에서는, 첨부한 도면을 참조하여 본 발명의 장점, 특징 및 바람직한 실시례에 대해 상세히 설명한다.

우선 홍채(Iris)의 생리적인 특징에 대해서 간략히 설명하기로 한다. 홍채(Iris)는 색채를 띠는 부분으로서 확대해 보면 상세한 부분까지 많은 특징들을 담고 있기 때문에 대량의 정보를 얻을 수 있고, 홍채는 폭 4 ~ 5mm, 두께 0.3 ~ 0.4mm, 직경 10 ~ 12mm의 얇은 원판으로 인종과 개인에 따라 고유한 색을 갖고 있으며, 한국인은 흑갈색에서 담청갈색 사이의 여러 가지 색상을 가지고 있다.

홍채의 중앙에는 동공(pupil)이 위치하며, 동공과 홍채가 접하는 부분을 내부 경계라 하고, 홍채와 공막이 접하는 부분을 외부 경계라 한다.

도 1의 각 구성부는 컴퓨터에서 읽기 가능한 저장 매체, 소프트웨어 모듈 또는 하드웨어 모듈로도 처리가 가능함은 물론이다. 즉, 이하에서 설명하는 각 구성부는 하나 또는 여러 개의 소프트웨어 모듈로도 구비가 되거나 또는 각 기능을 담당하는 하드웨어로도 구현이 가능하며, 소프트웨어와 하드웨어가 복합된 형태로도 가능함은 물론이다.

도 2는 본 발명에 따른 홍채 영상 처리부의 영상 입력 장치로부터 입력되는 이미지를 처리하는 흐름도를 도시한 것이다. 영상 입력 장치로부터 촬영된 이미지가 여러 매 입력되면(ST100), 입력된 이미지 중에서 가짜 이미지인지 여부를 판단한다(ST109). 정상적인 홍채 이미지인 경우 이 중에서 하나의 이미지를 선택한다(ST110). 선택된 이미지를 이용하여 동공과 홍채가 접하는 내부 경계면과, 홍채와 공막이 접하는 외부 경계를 추출한다(ST130, ST140). 다음으로 홍채 영역을 평활화하고 정규화하고, 홍채 특징값을 추출한다(ST150, ST160). 추출된 홍채 특징값을 이용하여 다양한 각도로 입력되는 홍채를 빠른 시간 내에 판별하기 위하여 소정의 각으로 기울어진 소정 단위의 각도에 대한 각 홍채 이미지에 대한 회전 코드을 산출한 후 이를 홍채 DB에 저장한다(ST170). 나이에 따라 홍채가 약간씩 변하는 것을 감안한 보안 레벨을 적용하면서, 홍채 DB에 저장된 홍채 코드와의 일치 여부를 판단한다(ST180).

도 3은 본 발명에 따른 디스플레이장치상의 디스플레이 장치의 화면상에 소프트웨어적으로 일정한 해상도 크기의 사각형 캡쳐 영역을 표시하여, 이 사각영역에 맞추어 사용자의 양쪽 눈의 영상을 동시에 입력되게 함으로써, 일정한 거리에서, 일정한 눈 영상크기를 편리하게 획득하는 흐름도이다.

사각형의 영역 내에 양쪽 눈을 맞추면, 자동으로 일정한 거리가 항상 유지되어 영상입력장치가 신속하게 초점을 자동으로 맞추기가 쉬어진다.

1. 이미지선택

무선통신장치의 영상입력장치로부터 일정한 거리를 유지하며 일정한 눈 영상크기를 편리하게 획득하기 위해서는 디스플레이 장치의 화면상에 소프트웨어적으로 일정한 해상도 크기의 사각형 캡쳐 영역을 표시하여, 이 사각영역에 맞추어 사용자의 양쪽 눈의 영상을 동시에 입력되게 함으로써, 정규화된 영상을 획득하여야 한다. 도 3은 화면상의 사각형 영역에 양쪽 눈을 맞추어가는 흐름도를 도시한 것이다. 230과 같이 양쪽 눈이 사각영역에 맞추어 질 때 240과 같은 국제규격 크기의 일정한 홍채영상을 획득할 수 있게 한다. 이 경우 사각형 캡쳐 영역은 최소 680픽셀*480픽셀이상이며, 한쪽 눈의 홍채의 직경은 200~220픽셀이다.

영상 입력 장치로부터 입력되는 여러 매의 이미지는 동공에 밝은 부분을 갖는 조명이 위치되게 되며, 입력장치 앞부분에는 적외선 밴드패스필터가 부착되어야 한다. 이 경우 적외선 밴드 필터는 700 ~ 850nm대역만 통과시키며, 조명 또한 700 ~ 850nm 대역만 사용한다. 이러한 조명 부분의 영상은 동공과 대비하여 급격한 그레이 레벨(gray level)의 변화를 나타내게 된다. 본 발명에서는 이러한 그레이 레벨의 급격한 변화를 이용하여 좋은 영상을 선택하는 것을 특징으로 한다.

도 4는 본 발명에 따른 좋은 영상을 선택하는 흐름도를 도시한 것이다. 하나의 픽셀이 8비트로 표시될 때를 가정하여 설명하기로 하기로 하며, 영상 입력 장치로부터 입력되는 한쪽 눈의 영상은 가로*세로가 320*240 픽셀 사이즈를 갖는다는 가정하에서 설명하기로 한다.

영상 입력 장치로부터 영상이 입력되면 전체 픽셀 중에서 휘도가 제 1 임계값 이하인 픽셀이 있는지 여부를 검사한다(ST111). ST111 단계는 선명한 동공이 포함되어 있을 가능성이 높은 이미지를 선택하는 단계이다. 영상 입력 장치로부터 영상에 촬영된 동공이 제 1 임계값 이하의 값을 갖는지 여부를 검사한다. 제 1 임계값은 예를 들어 "20"이라고 가정할 수 있다. 하나의 픽셀이 8 비트로 구성되면, 해당 픽셀값이 "0"에 가까울수록 검은색에 가깝게 되고, 해당 픽셀값이 "255"에 가까울수록 흰색에 가깝게 된다. 따라서 입력되는 이미지에는 동공이 포함되어 있으며, 이미지가 양호할 경우 동공 부분은 낮은 휘도를 가질 것이므로 픽셀 중에서 제 1 임계값 이하의 값을 갖는 픽셀이 있는지 여부를 판단하게 된다. 해당 픽셀값이 제 1 임계값 이하인 픽셀이 없을 경우에는 선명한 이미지가 아니라는 것이므로 해당 이미지는 선택하지 않고, 다음 이미지에 대한 처리를 한다(ST123).

다음으로 i 변수를 초기화하고(ST112), 검사할 픽셀에 마스크를 위치시킨다(ST103). 이때 대략 동공은 전체 이미지 중에서 가운데 부분에 위치될 가능성이 높다는 가정하에 이미지의 중심 부근에만 마스크 작업을 실시한다. 예를 들어 가로*세로의 픽셀 사이즈가 320*240 인 경우는 가로로는 대략 왼쪽에서 100번째 픽셀과 220번째 픽셀 사이와 세로로는 위에서부터 50번째 픽셀과 190번째 픽셀 사이 영역에 대해서 스캔을 실시한다.

도 5에 본 발명에 사용될 마스크의 일 예를 도시하였다. 마스크는 내측 굵은 선 내측에 사각 형상으로 형성되는 제 2영역과, 내측 굵은 선과 외측 굵은 선 사이에 위치되는 빗금친 사각형으로 이루어지는 외곽 테두리 영역을 이루는 제 1영역으로 구분된다. 제 1영역은 동공 영역을 스캔하기 위한 것이며, 제 2영역은 동공 내부에 형성되는 조명이 위치될 영역을 스캔하기 위한 것이다. 예시된 마스크는 가로*세로의 크기가 5*5 픽셀로 구성되는 예를 도시하였다.

제 1영역에 포함된 픽셀의 휘도값이 제2 임계값보다 적은 값을 갖는 픽셀 수를 카운트한다(ST114). 전술한 바와 같이 제 1영역은 동공이 위치되는 영역으로 추정되는 부분이다. 따라서 제2 임계값을 어두운 휘도를 갖는 값, 예를 들어 "30",으로 정하고, 제 1영역에 해당되는 픽셀 중에서 픽셀값이 "30"을 미만인 픽셀 수를 카운트하여 변수 C1에 저장한다.

제 1 영역에 속하는 픽셀값 중에서 제2 임계값보다 적은 휘도를 갖는 픽셀수 C1이 적정수 #1보다는 큰지를 판단한다(ST115). C1의 갯수가 제 1 영역을 이루는 픽셀 수와 동일한 경우가 가장 바람직한 경우이겠으나, 이미지의 오류 등을 감안하여 C1의 소정 갯수의 범위는 적어도 "제 1 영역을 이루는 픽셀 수의 70%"("적정수 #1"이라 정의한다)보다 크게 가지는 것이 바람직하며, 최적의 경우는 "제 1 영역을 이루는 픽셀 수"와 동일하게 되는 것이다. 도 4의 마스크를 적용할 경우는 C1의 소정 갯수는 21(적정수 #1) 보다는 크고, 28개 이하인 값을 갖게 된다.

다음으로 제 2 영역에 포함된 픽셀의 휘도값이 제 3 임계값보다 큰 값을 갖는 픽셀 수를 카운트한다(ST116). 앞서 설명한 바와 같이 제 2 영역은 동공 내의 조명이 위치되는 영역으로 추정되는 부분이다. 따라서 제 3 임계값을 밝은 휘도를 갖는 값, 예를 들어 "200",으로 정하고, 제 2영역에 해당되는 픽셀 중에서 픽셀값이 "200"을 초과하는 픽셀 수를 카운트하여 변수 C2에 저장한다.

제 2 영역에 속하는 픽셀값 중에서 제 3 임계값 미만인 픽셀수 C2가 적정수 #2 보다는 작은 값을 갖는지 판단한다(ST117). 적정수 #2는 제 2 영역을 이루는 픽셀 수의 85%로 정하였다. 이러한 조건을 만족한다는 것은 해당 이미지에서 동공 내부의 조명 부분이 충분한 휘도를 가지고 있고 모션 버닝도 없는 이미지라는 것을 의미하므로 해당 이미지의 C2 값을 저장하고, 해당 이미지를 캡쳐한다(ST118).

마지막 이미지인지 여부를 판단하고(ST121), 마지막 이미지인 경우에는 C2값이 가장 적은 이미지를 최적의 이미지로 선택하고(ST122) 종료한다. 마지막 이미지가 아닌 경우에는 다음 이미지를 처리하는 단계로 진행하게 된다. C2 값이 가장 작은 값을 갖는다는 의미는 동공에 맺힌 조명 사이즈가 가장 작게 유지된 이미지를 의미하고, 가장 촛점이 정확하게 맺힌 이미지로 볼 수 있기 때문이다.

만약 ST117 단계에서 C2 값의 조건이 맞지 않을 경우에는 마스크에 포함된 영역이 동공의 중심이 아니라고 판단하고, 초기화 변수를 1 증가시킨 후(ST119), 해당 이미지의 모든 영역을 스캔한 상태인지(ST120) 여부를 판단한다, 이때 해당 이미지의 마지막 스캔 영역까지 스캔을 마친 경우라면, 영상 입력 장치로부터 입력되는 다음 이미지를 처리하게 된다. 이미지의 스캔은 우선 가로 방향으로 1픽셀씩 증가시키면서 진행하고, 하나의 라인에 대한 스캔이 완료되면 세로 방향으로1픽셀을 아랫 방향으로 위치시킨 후 다시 라인 방향을 스캔을 진행하는 순서로 진행하였다.

임계값 1, 임계값 2, 임계값 3, 적정수 #1 및 적정수 #2는 임의의 자연수로 정해지는 값으로서, 사용되는 영상 입력 장치에 적합한 경험치에서 우러나오는 수를 실험적인 방법을 통해서 정할 수 있는 값이다.

도 6는 입체 영상 촬영 장치로부터 입력되는 홍채 이미지의 중심 부분을 마스크로 이용하여 스캔하여 조명기준점을 파악하는 과정을 보여주는 실시예도이다. 도 6에 도시된 바와 같이 이미지의 중심 부분을 마스크(50)를 이용하여 픽셀 단위로 이동하면서 스캔하여 원하는 조건에 맞는 조명 기준점을 파악하게 된다.

2. 홍채 내부 경계 추출

일반적으로 동공은 홍채의 중심에서 15%정도 벗어나는 것으로 조사되어 있다.

동공 경계 검출에 관한 기존의 방법으로는 원형 경계 검출기, Hough Transform을 이용한 검출 기법, Canny 윤곽 검출기를 이용한 검출, 히스토그램을 이용한 검출 등이 있다.

일반적으로 동공은 밝기의 특징이 뚜렷하고 형태가 원형을 이루고 있기 때문에, 동공 경계 검출 방법으로 원형 검출 기법이 많이 사용된다. 원형 경계 검출 기법이란 다양한 중심과 반지름을 이용하여 원주의 최대 변화율을 가진 지점을 찾아내는 방법이다. 그러나 원형 검출기는 동공을 원으로 간주하기 때문에 홍채 근육의 수축, 이완에 따른 동공의 기하학적 변화를 정확하게 잡아내지 못하는 단점이 있다. 따라서 항상 일정한 조명 아래에서 촬영되어야 하며 고가의 장비가 필요하다. 또한 최대값을 찾아내기 위해 반지름과 중심을 변화하며 많은 계산을 하여야 하기 때문에 메모리 비용과 계산 비용이 증가할 수밖에 없다.

동공의 윤곽 성분(Edge)을 이용하여 검출하기 위한 방법 중의 하나인 Hough Transform 기법은 이진 영상에서의 복잡한 패턴을 검출하기 위하여 소개되었다.

Hough Transform 기법은 특정 패턴의 특징을 결정 짓는 파라미터 값들을 결정함으로써 이루어지는데, 공간적으로 흩어져 있는 패턴들의 성분은Hough Transform을 통해 그 패턴의 파라미터 공간에서 일정 영역의 협소한 공간을 차지하는 특성으로 변환된다. 따라서 Hough Transform은 영상 공간에서 해결하기 어려운 문제를 파라미터 공간으로 변환하여 해결함으로써 보다 쉽게 문제의 해결이 가능하다. 그러나 원형 검출 기법보다 메모리 비용이나 계산 비용에서 이득을 가져오지만 원형이 아닌 기하학적 모양의 동공을 검출할 때 생겨나는 오차는 해결하지 못한다.

Canny 필터는 경계(Edge) 검출 필터의 일종으로 가우시안(Gaussian) 필터를 이용하여 영상을 평활화한 후, 소벨(Sobel) 연산자를 사용하여 경계를 검출하는 과정으로 이루어진다. 이 방법은 이진화 과정이 까다롭고 눈썹이나 홍채 패턴이 강할 경우 윤곽선 검출이 용이하지 않다는 문제점을 가지고 있다.

도 7 은 가우시안 필터링(Gaussian filtering)된 입력 영상과 소벨(Sobel) 연산 후 임계값을 이용하여 이진화한 영상을 도시한 것이다.

히스토그램 분석법은 입력 영상의 히스토그램에서 동공 부분에 해당되는 값을 찾아 영상을 이진화하여 동공을 추출하는 방법으로 구현이 간단하고 빠른 특징을 가지고 있다. 히스토그램을 이용한 방법은 계산 비용이 저렴하고 구현이 간단하다는 장점을 지니고 있지만, 극대ㆍ극소점을 찾는 것이 쉽지 않고, 조명을 이용하여 동공 영역을 판단한다는 접근은 많은 오류를 범할 수 있다. 또한 안경을 착용한 사용자나 영상 획득 장비가 다를 경우 히스토그램은 민감하게 변화한다.

홍채영상의 외부경계는 동공의 경계, 즉 홍채의 내부경계로부터 상하좌우로 진행하면서 픽셀값들을 비교하여 픽셀값들의 차 중 최대값을 찾아서 검출해낸다. 상기 검출되는 최대값은 Max{ I(x,y) - I(x-1,y) }와 Max{ I(x,y) - I(x+1,y) }, Max{ I(x,y) - I(x,y-1) }, Max{ I(x,y) - I(x,y+1) }이며, 여기에서I(x,y)는 (x,y)지점에서의 영상의 픽셀값을 나타낸다. 홍채영상의 외부경계를 검출할 때 홍채의 내부경계로부터 상하좌우의 네 방향으로 진행하며 픽셀 값의 차이를 구하는 이유는 내부중심과 외부중심을 다르게 하기 위해서이다. 즉, 비스듬하게 기울어진 모습의 홍채영상이 입력된 경우에는 동공이 상하좌우 중에 어느 한 쪽으로 다소 치우치기 때문에 내부중심과 외부중심을 다르게 설정해 주어야 하는 것이다. 눈이 카메라 정면을 향하지 않고 다소 비스듬하게 위치함으로써 불완전한 모양의 눈 영상을 획득하게 되는 경우에는 홍채의 내/외부경계의 중심설정 과정이 필요한데, 먼저 내부경계로부터 좌측 외부경계까지의 거리와 우측 외부경계까지의 거리, 위쪽 외부경계까지의 거리, 아래쪽 외부경계까지의 거리 및 동공의 경계인 내부경계의 반지름의 값을 산출하고,

수직 이분기법을 이용하여 각 원의 중심을 찾은 후, 인접하게 군집되어 위치되어 있는 중심들 중에서, 가장 안쪽의 경계 집합을 최종 홍채 중심점으로 지정하고, 상기 선정된 홍채 내부경계의 반지름을 이용하여, 형성하는 경계선인 가상의 원을 홍채 내부 경계로 정한다.

이는 삼각형안의 내부 경계 및 외부경계인 외접원의 중심을 각각 삼각형의 2 꼭지점(A,B)을 수직 이분 기법을 이용하여 수직점(C),수직선과 반지름 각각 구한 후에 직선들이 한 점(O)으로 근접하는지를 확인한다. 그래서, 근접한 정도가 가장 높은 경계집합 중 안쪽에 가장 가깝게 위치하는 경계집합을 홍채의 내부경계(동공)의 중심으로 결정함으로써 동공 중심과 반지름 검출 속도를 향상시킨다. 이 직선 OC의 방정식은 수학식 3과 같이 표현 될 수 있다.

[수학식 3]

본 발명에서는 IDAC ( Improved Dual Active Contour) 기법을 이용하여 두 개의 외곽선을 사용하는데 하나는 동공과 홍채의 내부 경계선을 추출하고 다른 하나는 홍채와 공막의 외부경계선을 탐색하게 된다.

Dual Active Contour 모델은 추출 대상 영역에 2개의 초기값을 주어서 스네이크가 영역내부와 외부로 향하여 경계선을 검출하거나, 영역의 내부에 에너지의 힘을 부과하여 영역 경계를 추출하는 방법이다. 그러나 이 모델은 두 개의 초기 윤곽선에 대한 에너지 최소화를 수행해야 하기 때문에 계산량이 많아지고 잡음에 민감하다. 이러한 단점을 극복하면서 빠른 시간에 보다 정확한 경계선을 추출하고 잡음에 덜 민감하도록 하기 위해서 스네이크를 이루는 윤곽점에 윈도우를 적용하여 윈도우내의 화소들에 대해서만 아래의 (4)식의 최소화 함수를 적용한다.

[수학식 4]

윈도우 내에 화소들을 조사하여 임계치 이상의 정도를 지니고 있는 화소가 없을 경우, 스플라인 모양에 따른 에지의 분포를 고려하여 윈도우를 윤곽점의 법선 벡터방향으로 이동시키면서 홍채의 윤곽선을 추출하게되낟. 이때 사용되는 임계치는 입력된 동공이미지의 기울기를 입력 영상의 픽셀로 나눈 값을 사용하였다. 최소화에 기여하기 위하여 스네이크는 점들사이의 거리의 차를 최소화하면서 움추려들고 도한 영상에서 에지 성분이 강한 곳으로 치우치는 경향이 잇다. 이러한 문제를 해결하기 위하여 스네이크를 이루는 벡터들간의 균일하게 유지되도록 식(4)의 첫 번째 항을 식(5)과 같이 정의하였다.

[수학식 5]

식(4)의 두 번째 항은 스플라인의 구부러짐이 클수록 큰 값을 가지며 식(6 )와 같이 정의된다.

[수학식 6]

식(4)의 세 번째 항은 영상의 특징을 기술하는 요소로서, 이웃 화소들과의 차에 대한 절대치를 사용하였으며 식(6)와 같이 정의 하였다.

[수학식 7]

Min과 Max는 각각 윈도우 내에서의 최소, 촤대 에지 정도를 나타내며 I는 주어진 화소의 에지 정도를 나타낸다. 제안한 알고리즘에서는 스네이크를 이루는 초기 윤곽선중 하나는 동공의 내부에 위치시키고 다른 하나를 홍채영역에 위치 시킨후, 윤곽선을 구성하는 각 윤곽점들에 윈도우를 적용하여 윈도우 내의 점들에 한해서 에너지 함수를 적용한다. 즉, 윈도우 내에서 에너지가 최소화되는 점을 발견하면서 두 개의 스플라인을 홍채의 윤곽선 쪽으로 이동시켜간다. 에너지가 최소가 된 지점에서 알고리즘은 원하는 홍채 경계선을 찾은 것으로 간주하여 알고리즘을 종료한다. 다음 도 8 은 스네이크 에지의 초기 설정과 에지 이동방향에 따른 과정들을 보여 주고 있다.

3. 홍채 외부 경계

본 발명에서는 홍채 정보의 대부분이 홍채 내부(즉, 동공과 접하는 부분)에 집중되어 있으므로, 동공을 중심으로 일정 반지름 내에 있는 홍채 정보를 특징으로 사용한다.

상기 특징 추출 시, IDAC ( Improved Dual Active Contour) 기법을 이용한 홍채 내 외부 경계반지름을 이용하여 특징 추출 반지름을 결정하게 되는데, 이 기법은 동공 변화 또는 획득 영상의 스케일에 따른 홍채 크기 변화에 영향을 받지 않고 동일한 특징 정보를 추출할 수 있다는 장점을 가진다. 동공의 크기를 기준으로 이에 상대적인 크기의 가상의 원상에서 특징점을 추출하기 때문이다. 또한, 위치 변화에 불변인 특징 점을 얻을 수 있다. 왜냐하면 영상 평면상에서 위치가 변화하더라도 동공의 중심을 기준하였기 때문에 위치변화에 무관하게 된다.

따라서, 홍채외부경계는 상기 최종 홍채 중심점을 기준으로 가상의 원을 형성하는 경계선 중에서 하나를 외부 경계로 저장하는 것을 특징으로 하는 홍채 인식 시스템.

4. 홍채 영역 정규화

기존의 홍채를 이용한 생체 검증 방법은 특징 추출 방법에 따라 크게 2가지로 구분 가능하며, 홍채 전체 영상에서 특징으로 추출하는 2차원 특징을 이용한 방법과 홍채 생채 특성 중 외곽 주름 형태만을 특징으로 사용하는 1차원 특징을 이용한 방법이 있다. 상기 2차원 특징을 이용한 방법은 홍채 전체영상에서 특징을 추출하므로 홍채고유의 패턴정보를 포함하지 않는 불필요한 정보들을 다수 보유할 수 있으며, 그 결과 영상 처리량이 많아지기 때문에 신속하지 못하다는 문제점이 있었다.

상기 1차원 특징을 이용한 방법은 2차원 대신에 1차원 특징을 사용하므로 계산량이 감소하고 신속한 특징 추출이 가능하다는 장점을 가지지만, 홍채 외곽 주름 형태를 제외한 모든 홍채 패턴을 무시했기 때문에 오 인식률이 증가하는 문제점이 있었으며, 더욱이 홍채의 주름 형태가 손상될 경우 신뢰성이 저하되는 치명적인 단점을 가진다.

본 발명은 상기한 목적을 달성하기 위하여, 동공의 크기를 기준으로 한 상대적인 크기의 가상원 내에서 1차원 방법에서 무시한 홍채 주름 내부의 패턴을 고려할 뿐만 아니라 2차원 방법보다 신속하게 특징을 추출할 수 있도록 동공중심을 기준으로 특정 반지름에 위치하는 홍채 정보를 특징으로 사용한다.

상기와 같이 홍채 내외부 경계선을 추출하여 얻어진 홍채영역에서 식(8), (9)을 사용하여 동공 경계 및 홍채 경계 위치를 결정하게 된다. 그림 9(a)와 같이 동공 중심을 지나는 직선 (식(10))을 지정하고, 이 직선위에 존재하면서 동공 경계(식(8))와 홍채 경계(식(9))사이에 존재 하는 점들을 홍채 특징 영역으로 검출하게 된다.

[수학식 8]

[수학식 9]

[수학식 10]

식(8)에서

는 각각 동공중심 위치 좌표값과 반지름값이다. 식(9)에서

는 홍채중심 위치 좌표값과 반지름값이다. 이와같은 방식으로 극좌표계 원형홍채영상에서 홍채특징영역을 직접 검출하는 경우, 홍채중심위치와 동공중심위치의 차이가 발생한다. 중심위치가 서로 다를 경우를 고려한 홍채특징영역 추출을 위해서는 첫번째 단계로 도 9에서와 같이 동공경계의 좌표점들을 동공중심

을 기준으로하여 식(11)을 이용하여 0~360도 간격으로 구한다.

[수학식 11]

도 9는 본 발명에 따른 극 좌표 원형 홍채영상에서의 특징 추출에 대한 설명도이다.

도 9에서 보는 것과 같이 동공중심 점과 홍채 중심점을 모두 이용한 홍채 특징 위치 추적방법을 사용한다. 따라서 두 번째 단계로는 동공의 중심을 지나는 직선이 홍채 경계와 만나는 접점인

을 0~360도 간격으로 구하여 동공중심점과 홍채중심점이 다를 때를 고려해야한다. 홍채경계를 나타내는 식(9)의 y값에 식(10)을 대입하여 동공경계로부터 실제 홍채영역의 끝 위치인

을 먼저 구하고 다시 식(10)에 대입하여

을 계산하여 경계점들을 추출하여 동공의 중심을 지나는 직선이 홍채경계와 만나는 접점인

을 구할 수 있다.

극 좌표계 방식을 이용하여 홍채 특징위치를 탐색하는 경우 각도 및 반지름을 식(8)에 적용하여 홍채 특징 위치를 탐색하는데 탐색 위치 결과 값은 cos 및 sin 값에 의해 소수점 형태의 연속적 위치 값이 나온다. 하지만 원본 홍채영상은 픽셀로 이루어진 정수형태의 이산적 위치점을 가진다. 그러므로 수학식에 의해 계산 되어진 연속적 형태의 위치 결과 값을 ROUND 함수 처리하여 이산 적 위치 형태로 변환하는 과정이 필요하게 되며 이 과정에서 각도 및 반지름에 의해 중복 픽셀이 발생할 수 있게 되는 것이다.

[수학식 12]

식(12)은 반지름별 중복 픽셀이 발생할 수 있는 경우를 수식적으로 표현한 것이다.

분석결과, 반지름이 증가분

에따라서는결과값(ResultValue)사이에중복점이발생하지않음을알수있다.

일반적으로 인간의 홍채는 직경이 10.7 ~ 13mm이며, 동공의 직경은 2 ~ 8 mm이다. 이에 따라 홍채의 평균 직경은 193 pixel ~ 200 pixel이고 동공의 경우는 36 pixel ~ 100 pixel이다.

동공 반지름의 크기가 47픽셀 이상일 경우에는 각도의 증가분에 의한 중복픽셀이 발생 하지 않음을 확인 할 수 있었다.

홍채의 특성상 동공에 가장 가까운 위치에 있는 홍채 영역이 가장 많은 정보를 내포하고 있으며, 외부 경계 영역으로 멀어지는 위치에 있는 홍채일수록 정보의 량이 적어지게 된다.

본 발명에서는 홍채 영역을 도 10에 도시된 바와 같이 내부 경계에 가까운 트랙부터 제1트랙, 제2트랙, 제3트랙으로 분할하고 이를 극좌표 변환을 한다. 이때 도면에 도시된 바와 같이 내부 경계와 외부 경계 사이의 모든 영역의 홍채를 사용하는 것이 아니라 동공의 반지름의 크기가 47픽셀인 내부경계부터 가까운 위치의 영역만을 사용한다. 보다 상세하게는 본 발명에서는 내부 경계와 외부 경계 사이의 거리를 "1"로 보았을 때, 내부 경계와 외부 경계 사이의 "3/8" 영역만을 사용하였다.

이와 같은 과정에 따라 얻어진 홍채영상은 홍채의 움직임에 의한 변형에 강한 특성을 갖게 된다.

로 이루어지는 홍채패턴의 좌표는 극좌표변환을 위해 r은 [0,1]사이에 존재하게 되고,

는 [0,2π]사이에 존재하게 된다. 이렇게 홍채영상 I(x,y)가 극좌표로 바뀌는 것은 수학식 5로 나타낼 수 있다.

[수학식 5]

여기에서,

는 0.5도씩 증가시키게 되며, r은 홍채의 외부중심과 내부중심 사이의 거리, 외부경계의 반지름,

를 코사인 제2법칙에 적용하여 구한다. 상기 r과 θ를 이용하여 내부경계와 외부경계 사이의 홍채패턴을 추출한다.

비스듬한 모습으로 획득된 홍채영상을 극좌표 변환을 하면, 그 극좌표 변환한 홍채영상의 하측이 굴곡되어 불규칙한 모습을 가지고 있음을 알 수 있다. 내부경계와 외부경계 사이의 거리에 있어서, 조명의 간섭을 없앰과 동시에 많은 양의 홍채패턴을 취할 수 있도록 홍채영상의 내부경계와 외부경계 간의 거리의 X% 부분의 홍채패턴만을 취하게 된다. 즉, 홍채의 내부경계와 외부경계가 검출되면 홍채패턴을 취하여 극좌표 변환을 하게 되지만, 홍채에 조명의 반사광이 맺히는 경우에는 홍채의 내부경계(동공의 경계)로부터 외부경계 까지에 이르는 홍채영역 중에서 내부경계로부터 60%에 해당하는 거리에 존재하는 홍채패턴만을 취하여 극좌표 변환할 수 있다.

본 발명에서는 동공의 크기 변화에 따른 홍채 특징의 변화가 없도록 하기 위해 내/외부 경계 사이를 24(3대역 X bit)개의 간격으로 나누고,

를 0.5씩 변화시켜 720개의 정보를 표현하도록 하면, 최종적으로

X r = 720 X 24의 홍채영상으로 정규화시키게 된다.

5. 보안 레벨

나이가 들면서 서서히 눈의 홍채 테두리에 흰 테두리가 덮히는 증상(일명 콜레스테롤링 나트륨링등)이 나타나는데, 이런 증상은 하루나 몇달 사이에 순간적으로 진행되는 것이 아니고 수년에 걸쳐 아주 천천히 진행되며 많은 사람의 홍채에서 나타나는 증상으로 오인식 을 막을 길이 없다. 그러므로 이 현상을 사전에 방지하기 위하여, 본 발명에서는 확인 요청본으로 캡쳐된 홍채영상에 대해 일정 영역을 독립된 영역으로 설정하고, 상기 설정된 독립된 영역에 독립된 백분율을 설정한다. 또한, 원본 홍채정보가 변화되어 변화된 영상정보를 제외한 홍채영역을 비교할 경우, 홍채 전체 영역을 각 단계별로 원형의 동공 경계와 홍채 및 공막 사이의 상기 원형 경계 사이 거리의 백분율로 원형 분할한 뒤 우선 순위를 설정하고, 상기 분할된 영역에 대해 다시 각기 다른 백분율을 갖도록 설정한다. 원본 홍채정보 중 홍채 가장 외각대역의 변화에 대하여 일정기준치를 백분율 정하고 일정기준치까지는 그대로 인식하고 변환 도를 경고하며, 일정기준치가 넘으면 이 부분을 제외한 부분만을 비교 인식한다. 다시 일정기준치이상의 변화도가 있으면 오인식을 출력하는 것을 정하여 변화되어 비교되어진 시점에서 다시 원본 홍채영상정보 재저장 기능을 갖는다. 이 경우, 홍채 전체 영역을 각 단계별로 홍채와 공막 경계까지 원 대역으로 분할한 뒤 우선 순위를 설정하여 동공에서 가장 가까운 부분을 가장 높은 우선순위를 두며 홍채와 공막 사이의 경계까지 우선순위를 떨어뜨려 가장변화가 심한 외각부분을 가장 낮은 비교의 순위를 정하여 비교 대상의 수가 증가 함에 따라 비교 대상 대역을 증가 시킴으로써 매칭 임계값를 조절하여 보안레벨을 조정 할 수 있는 것을 특징으로 한다.

도 11은 본 발명에 따른 보안 레벨의 적용 단계를 흐름도를 도시한 것이다. 홍채 영역을 도9에 도시된 바와 같이 여러 개의 트랙으로 분할하고(ST161), 각 트랙별로 가중치를 적용하는 등 우선 순위를 설정한다(ST162). 즉 동공에 가까운 트랙일수록 높은 우선 순위를 부여하고, 외곽 부분은 변화가 심하므로 가장 낮은 우선 순위를 부여한다. 우선 순위가 낮은 트랙 부분이 불일치하는 정도를 임계값를 이용하여 판단한다(ST163). 판단 결과 일치하다는 판단이 내려질 경우 홍채가 일치되는 정도를 표시하고, 최종적으로 홍채 일치로 판단한다(ST166). 판단 결과 불일치하다고 판단되면, 우선 순위가 낮은 트랙 부분을 제외한 나머지 트랙이 일치하는지 여부를 판단한다(ST164). 이마저도 일치하지 않을 경우에는 에러 메세지를 송출하고, 최종적으로 불일치라는 결론에 도달한다(ST165).

우선 순위가 낮은 트랙 부분에 대해서는 불일치하지만, 우선 순위가 낮은 트랙 부분을 제외한 나머지 트랙이 일치하는 경우에는 현재 인식한 홍채 데이터를 새로운 데이터로 저장하고(ST167), 홍채가 일치되는 정도를 표시하고, 최종적으로 홍채가 일치한다는 결론을 내린다(ST166).

6. 회전영상

홍채 영상을 획득시 사용자의 머리가 좌우로 약간씩 좌우로 기울어질 수 있는데, 이러한 상태로 홍채영상을 획득하게 되면 회전된 영상을 얻게 된다. 즉, 획득된 눈 영상이 그 눈 영상의 중심선을 기준으로 임의의 각도만큼 회전된 모습으로 획득된 경우에는 그 회전된 영상을 보정하는 과정이 필요하다. 눈 영상의 중심선을 기준으로 위쪽으로 대략 15도 또는 아래쪽으로 대략 15도 정도씩 회전된 홍채영상을 극좌표계로 변환하면 정상적인 홍채패턴의 모습에 비하여 회전된 거리만큼 좌우로 이동이 된 상태로 나타나게 된다. 홍채 추출시 기준선이 되는 각도를 0도가 아니라 밀도가 높은 부분(특징점이 많은 부분)을 기준으로 영상을 추출한다. 도 10은 홍채 추출시 기준선이 되는 각도를 특징점이 많은 부분을 기준으로 영상을 추출하는 설명도이다. 기준 각도를 몇 개의 클래스로 구분하면 그룹화가 가능하고, 검색 시 그룹별로 검색함으로써 FAR과 FRR모두 향상시킬 수 있다.

상기 머리의 기울어짐으로 인해 회전된 홍채영상은 상기 극좌표 변환된 홍채영상의 배열 Array(0)를 기초로 임의의 각도 만큼씩 이동하여 다수개의 홍채영상 배열 Array(n)을 임시로 생성하게 된다. 즉, 상기 극좌표 변환된 홍채영상의 배열 Array(0)를 기초로 하여, 그 배열 Array(0)로부터 좌우로 컬럼을 이동함으로써, Array(0)에서 Array(-30)까지 그리고 Array(0)에서 Array(30)까지의 61개의 영상정보의 배열을 임시로 생성하게 된다. 즉, 회전된 영상데이타가 된다. 원을 따라 홍채의 밝기 데이타가 취득되므로 시작점이 어디가 되든지 원을 따라 취득되는 밝기 데이타는 원둘레의 픽셀 개수만큼의 주기를 갖는 주기함수가 된다. 상기 임시로 생성된 다수개의 홍채영상에 대응하는 홍채의 특징벡터들을 기존에 등록된 특징벡터와 각각 비교하여 일치율을 구하며, 그 구해진 일치율이 최대값으로 나타나는 임의의 특징벡터를 사용자의 홍채 특징벡터로 인식하게 된다.

이때 회전의 정도를 고속 검색하기 위해, 본 발명에서는 홍채코드 전체를 비교하는 것이 아니라, 첫번째 반지름 대역에 해당 하는 곳에서 1차원 특징만을 비교한다. 이는 홍채가 회전하게 되면 대역별로 같이 회전하게 되기 때문에 한 대역에 대해서만 비교하여도 가능하기 때문이다.

도 12는 본 발명에 따른 회전 영상을 처리하는 흐름도를 도시한다. 본 발명에 따라 원본 홍채 코드가 정해지면(ST171), 회전된 홍채 코드를 산출한다. 본 발명에서 사용하는 하나의 홍채 코드는 1트랙, 2트랙, 3트랙에 대한 정보가 일차원적으로 순차적으로 저장되어 하나의 홍채 코드를 이루게 된다.

예를 들어 좌우 ±15도가 회전된 영상을 0.5도 단위로 회전된 홍채 코드를 보관하기 위해서는 하나의 홍채 코드에 대해서 총 61개의 홍채 데이터를 보관할 필요가 있다. 홍채 코드는 극좌표로 변환되어 있으므로 +0.5도만큼 회전된 홍채 코드는 원본 코드에서 왼쪽으로1 픽셀씩 쉬프트된 것으로 저장되며, -0.5도만큼 회전된 홍채 코드는 원본 코드에서 오른쪽으로 1 픽셀씩 쉬프트된 것으로 저장된다(ST172, ST173). 이렇게 저장된 홍채 코드를 이용하여 외부에서 영상 입력 장치를 통해 일치 여부를 문의하는 홍채가 입력될 경우(ST175), 저장된 총 61개의 홍채 코드와 이를 비교하여 일치 여부를 판단하게 된다(ST174). 이때 본 발명에서는 하나의 홍채 코드를 구성하는 모든 픽셀의 일치 여부를 판단하는 것이 아니라 61개의 홍채 코드에서 제1트랙 부분의 데이터만을 비교함으로써 일치 여부를 쉽게 판단할 수 있다.

기준각도 반지름에 해당하는 좌표는 실수로 나오기 때문에 정수로 되어 있는 좌표계에서 같은 점을 여러 번 읽게 됨으로써 넓게 퍼진 영상이 추출되는데 실제 홍채 데이터 이외에 더 많은 노이즈 데이터가 발생한다.

따라서 중복을 배제하기 위해 각 좌표의 데이터는 한번씩만 사용하여 중복되는 데이터를 감소시켜 FRR을 감소시킨다.

7. 도비치시 웨이블렛 패킷을 이용한 특징값 추출

홍채영상에 대한 특징추출방법으로는 웨이블렛 변환을 사용하고 있는데, 웨이블렛 변환은 신호를 다해상도(multiresolution)로 해석하는 기법의 일종이다. 웨이블렛(Wavelet)이란 특별히 선택된 신호를 이용하여 신호 및 시스템 또는 이러한 일련의 과정들을 위한 모델을 만드는 수학적인 이론으로서, 특별히 선택된 신호를 리틀 웨이브(Little Wave) 또는 웨이블렛(Wavelet)이라고 한다. 웨이블렛(Wavelet)은 푸리에 변환에 기반을 둔 기존의 신호처리 알고리즘에 비해 속도가 빠르고 시간과 주파수영역에서 신호의 국소화를 효율적으로 구현하기 때문에, 최근 신호 및 영상처리 분야에 많이 응용되고 있다. 한편, 영상획득장비에 의하여 획득된 홍채영상으로부터 홍채패턴만을 추출하여 720*24의 크기로 정규화된 영상은 웨이블렛(Wavelet)변환을 이용하여 특징값을 추출하게 된다. 기존의 홍채인식 또는 영상처리 등에서는 하(Harr) 웨이블렛변환이 많이 사용되었지만, 하(Harr) 웨이블렛함수는 불연속적으로 값이 급격히 변하는 단점이 있고, 영상을 압축한 후에 다시 복원할 경우에 높은 해상도의 영상을 얻을 수 없는 문제점이 있었다. 이에 반하여, 도비치스(Daubechies) 웨이블렛함수는 연속함수이기 때문에 불연속적으로 값이 급격히 변하는 하(Harr) 웨이블렛함수의 단점을 보완하여 보다 정확하고 정교한 특징값을 추출하는 것이 가능하며, 따라서 이를 이용하여 영상을 압축한 후에 다시 복원할 경우, 하(Harr) 웨이블렛을 이용했을 때보다 더욱 원래의 영상에 가깝게 고해상도로 복원할 수 있다. 다만, 도비치스 (Daubechies) 웨이블렛함수는 하(Harr) 웨이블렛함수 보다 복잡하기 때문에, 이를 이용할 경우 연산량이 많다는 단점이 있지만, 이것은 최근 초고속 마이크로프로세서의 등장으로 인하여 극복가능한 문제이다. 도 13은 도비치스 웨이블렛 변환 데이블을 도시한 것이다. 본 발명에서 에너지가 높은 LL3 및/또는 LH3를 사용한다. 이때 종래 방법에서는 에너지가 낳은 HH3, HH2, HH1 고주파 부분을 사용하므로 "0"값을 기준으로 "0"을 넘는 수는 "1"로 변환하고, "0"을 넘지 못하는 값은 "0"으로 표기되는 특징 벡터를 생성하였다. 하지만 본 발명에서 사용하는 에너지가 높은 부분은 이러한 방식으로 특징 벡터를 생성할 수 없다. 따라서 본 발명에서는 앞뒤 픽셀값을 비교해서 픽셀값이 증가할 경우에는 "1"로 생성하고, 픽셀값이 감소할 경우에는 "0"으로 변환하는 방식을 적용하였다.

상기 도비치스(Daubechies) 웨이블렛 변환은 특징추출을 위한 웨이블렛 변환을 수행하는 과정에서 세밀한 특징을 취할 수 있는 장점이 있다. 즉, 도비치스 (Daubechies) 웨이블렛 변환을 사용하면 저용량으로 홍채의 특징표현이 가능할 뿐만 아니라 정확한 특징의 추출이 가능한 것이다. 기존의 홍채인식 분야에서는 가버변환을 이용하여 특징을 추출하고 벡터를 구성하는 방법이 주류를 이루어 왔으나, 이러한 방법들에 의해 생성된 특징벡터는 256이상의 차원으로 구성되어, 한 차원당 한 바이트를 차지한다고 가정을 해도 최소한 256바이트 이상을 차지하기 때문에 저용량 정보를 필요로 하는 분야에 적용시에는 실용성과 효율성이 저하되는 문제점을 갖고 있으므로, 패턴정보의 처리와 저장 및 전송, 검색 등이 효율적으로 이루어질 수 있는 저용량 특징벡터의 구성방법에 대한 필요성이 대두되어 왔다.

다양한 모(mother)웨이블렛 중에서 도비치스(Daubechies) 웨이블렛을 사용하며, 저주파(low frequency) 성분을 L로 표시하고, 고주파(High frequency) 성분을 H로 표시할 때, LL부분은 x,y방향 모두 저대역필터(LPF; low pass filter)를 통과시킨 성분이고, HH는 모두 고대역필터(HPF; high pass filter)를 통과시킨 성분이라는 것을 의미하며, 아래첨자의 숫자는 영상분할의 단계를 의미하는 것으로서 예를 들어, LH2의 경우에는 2단계의 웨이블렛 분할에서 x방향으로 저대역필터(LPF; low pass filter)를 통과시키고 y방향으로 고대역필터(HPF; high pass filter)를 통과시킨 것을 의미한다.

입력된 홍채영상에 대해서 도비치스(Daubechies) 웨이블렛 변환을 적용하여 홍채영상을 다중으로 분할한다. 홍채영상은 일차원신호가 x축과 y축으로 나열되어 있는 2차원 신호로 생각할 수 있기 때문에 이를 분석하기 위해서 각각 x,y방향으로LPF와 HPF를 통과시켜 한 영상에 대해서 네 부분의 분할된 성분을 추출한다. 즉, 2차원 영상신호에 대해 각각 가로와 세로에 대해 웨이블렛 변환을 수행하게 되어 웨이블렛 1회 수행에 대해 LL,LH,HL,HH 네영역으로 분할된다. 이때, 도비치스(Daubechies) 웨이블렛 변환을 통해 고대역 필터(HPF; high pass filter)를통과한 성분인 신호의 차성분D(difference)와, 저대역필터(LPF; low pass filter)를 통과한 성분인 신호의 평균성분인 A(average)로 신호가 분할된다.

상기 분할한 홍채영상으로부터 x축과 y축에 대하여 모두 고주파성분만을 포함하는 영역(HH)을 추출한다. 상기 홍채영상의 분할시에 반복횟수를 증가하여 그 반복횟수가 지정된 횟수 보다 큰 경우에 처리과정을 종료하게 되며, 이에 반하여 반복횟수가 지정된 횟수 보다 작은 경우에는 HH영역의 정보를 특징추출을 위한 정보로서 저장한다.또한, 다중분할된 영상에서 x축 및 y축에 대해 모두 저주파 성분만을 포함하는 영역(LL)을 추출하고, 상기 추출한 LL부분(전 영상에 비해 크기가 1/4로 줄어든 영상)에 영상의 주요 정보가 포함되어 있으므로 해당 부분에 웨이블렛을 다시 적용할 수 있도록 새로운 처리대상 영상으로 제공함으로써, 다시 도비치스(Daubechies) 웨이블렛 변환을 반복수행하게 된다.

이러한 도비치스 웨이블릿 변환을 응용한 웨이블렛 패킷변환은 풍부한 웨이블렛 기저를 제공하므로, 홍채영상의 공간-주파수 특성에 알맞은 기저를 선택하면 효율적인 분해가 가능하다. 따라서, 저주파 대역 뿐만 아니라 고주파 대역에도 중요정보를 많이 포함하는 홍채영상의 공간-주파수 특성에 맞게 분해가 가능하다.

본 발명에서는 앞서 획득한 홍채 영상을 분석하기 위해서 이러한 웨이블렛 과정을 총 3번 반복하여 아래 그림과 같이 90*3 크기의 축소된 LL3 영상을 최종적으로 얻는다. LL3 성분과 나머지 HL3, LH3, HH3의 성분들을 기반으로 원 영상을 복원할 수 있기 때문에 축소된 영상이라 하여도 원 영상 신호의 정보를 포함하고 있다고 할 수 있다.

정보의 크기를 줄이기 위해서 웨이블렛 변환 횟수를 거듭하였고, 정보 손실 문제와 속도 등의 문제를 종합하여 적정 횟수를 3회로 정하였다.

또한, 동공부분에 가까운 트랙일수록 중복 픽셀의 수가 증가하고, 동공 반지름 값이 작을수록 중복 픽셀은 증가한다. 이런 중복 포인트들은 같은 위치에서 여러 홍채 특징을 추출하는 현상을 야기함으로써 저주파 홍채 특징을 생성하는 결과를 낳게 된다. 즉, 홍채 특징의 신호 변화가 실제로 존재함에도 불구하고 같은 위치에서의 여러 홍채 특징들을 추출함으로써 파형변화가 적은 비슷한 홍채 신호를 만들게 된다. 이러한 문제점을 해결하기 위하여 본 발명은 동공의 가까운 트랙에 필터 적용 시 커널의 주파수를 작게 하여 저주파 홍채 홍채 신호를 정확하게 추출하도록 하고, 동공 영역에서 먼 트랙에는 커널의 주파수를 크게하여 고주파 홍채 신호를 추출하게 하였다.

일반적인 도비치시 웨이블렛은 고주파 영역을 중심으로 특징점을 추출하나, 모든 영역을 대상으로 홍채특징을 추출하여 특징벡터를 구성하면, 중요하지 않은 정보가 포함된 영역을 사용함으로써 인식률을 저하시킬 뿐만 아니라, 처리시간도 비효율적으로 된다. 따라서, 높은 에너지값을 가지는 영역이 보다 많은 특징정보를 포함하는 것으로 간주하고, 특징영역 추출부에서 기준값보다 큰 영역만을 추출하는 것이다. 웨이블렛 변환이 3회 적용된 경우의 홍채 특징영역에서는 LL3와 HL3가 기준값보다 큰 에너지값을 가지는 것으로 가정한다. 이중 LL3가 홍채의 특징영역으로 추출되어 저장되는 것이다. 에너지값이 기준값보다 큰 영역은 각각 특징영역 추출부에 저장된다. 상기 추출되어 저장된 영역을 여러 개의 부영역으로 분할하여 각 부영역의 평균과 표준편차를 구한 후, 상기 평균과 표준편차를 이용하여 임의의 임계값를 기준으로 특징벡터를 구성한다. 이로써 주변 조명영향을 덜 받는 특징점을 추출할 수 있다.

8. 매칭 (유사도 비교)

영상 신호에 대해 특징이 추출되면 이를 통해 특징벡터를 생성하게 된다. 특징값이 실수의 형태로 추출이 되게 되는데, 이 값을 각 차원별로 수학식 6과 같은 과정을 거쳐 0과 1의 이진 코드로 변환하여 특징벡터를 생성하게 된다.

[수학식 6]

n번째차원의특징값

n번째특징벡터값

종래의 기술에서는 패턴 분류를 위해서 두 특징 벡터(입력 패턴에 대한 특징 벡터와 저장되어 있는 참조 특징 벡터)간의 해밍거리(HD; hamming distance)와 같은 간단한 거리 측량 방법을 이용하였기 때문에 패턴 정보의 일반화를 통한 참조 특징 벡터의 구성이 용이하지 않고 특징 벡터의 각 차원이 가지는 정보의 특성을 적절히 반영하지 못하는 문제점이 있었다. 즉, 이진 벡터로 생성된 두 특징 벡터의 검증을 위하여 해밍거리를 이용하는 방법은 각 차원별로 할당된 비트값을 비교하여 일치하면 0, 다르면 1을 반환하고 이를 총 차원수로 나누어 최종 결과가 나타나게 된다. 이는 이진 코드들로 형성된 특징 벡터의 일치 정도를 판별하는데 있어서 간단하고도 유용한 방법이다. 해밍 거리를 이용하게 되면 동일한 데이터의 경우 모든 비트의 비교결과가 0이 되게 되므로 0에 가까운 결과일수록 본인의 데이터임을 알 수 있다. 타인의 데이터인 경우 그 일치 정도가 확률적으로 0.5를 나타내게 되므로 타인의 데이터와의 비교시 0.5근처에 값이 집중해 있음을 알 수 있다. 따라서, 0과 0.5사이에 적절한 경계치를 설정하면 본인과 타인의 데이터를 구분하는 경계가 되는 것이다.

세로방향으로도 패턴매칭 수행, data에 원형 연속성 부여 1번으로 인해 중복데이타가 없어졌으므로 세로방향 패턴매칭이 가능해 졌고 좀더 높은 정확도를 가져옴. 홍채의 무늬는 대부분이 세로방향이기 때문에 세로방향의 패턴수행없이는 정확도가 떨어질수 밖에 없음.

위 두개의 data를 보면 1번 트렉이 비슷 하기 때문에 전혀 다른 홍채 data인데도 매칭률이 높게 나올 수 있다.

실제 홍채는 원형이므로 시작과 끝의 의미가 없음

100110101

001101011

011010110

위의 세 data의 패턴은 다르지만 실제로 원형알고리즘에 의하면 같은 data라고 판별됨(1번 데이터를 <<으로 1비트씩 쉬프트한 데이터임) 원형으로 돌려놓으면 똑 같은 data이다. 따라서 가로 세로 2차원 패턴 매칭 알고리즘을 적용하여 정확도를 높일 수 있다.

9. Fake Detection

상기 판단 근거는 조명에 따른 눈동자의 변화 여부이다. 즉, 일정 조도의 광을 조사하는 램프의 점등 및 소등에 따라 눈동자의 면적이 일정치 이상 변화되는지의 여부를 체크하여 일정치 이상 변화되면 실제 눈동자를 촬영한 것으로 판단하고, 일정치 이상 변화되지 않으면 사진과 같은 위조물 상의 눈을 촬영한 것으로 판단하게 된다.

이를 위해 상기 램프를 소등시킨 상태에서 촬영된 눈의 영상(화상)으로부터 눈동자의 면적을 구하고, 그 램프를 점등시킨 상태에서 촬영된 눈의 영상으로부터 눈동자의 면적을 구한 다음 그들의 차가 일정치 이상인지 비교 판단하게 된다.

이렇게 하여 각각의 면적(A),(B)이 구해지면 그들간의 차값(A-B)이 소정의 임계값(T) 이상인지 확인하여 이상이면 실제 사람의 눈이 촬영된 것으로 판단하고, 이하이면 위조물 상의 눈이 촬영된 것으로 판단한다.

그러나 이 방법은 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 오인식 의 우려가 상존하였다.

한편, 홍채 영상의 2차원 푸리어 스펙트럼(Fourier Spectrum) 분석을 이용한 방법은 인쇄된 홍채 영상이 갖는 특징적인 주파수 성분의 검출을 이용한 방법으로서, 일반적으로 프린터를 이용하여 홍채 영상을 출력하는 경우에는 어느 정 도의 인쇄잡음 성분이 포함되어 있다는 점에 착안하여 이 인쇄잡음 성분을 주파수 분석을 통해서 추출함으로써 모조 홍채를 가려내는 방법이다. 눈 영상(홍채 영상)의 인쇄물인 경우 이것을 푸리어 스펙트럼 분석해 보면 인쇄잡음 성분에 의해서 4개의 규칙적인 고주파 특성을 알아낼 수 있다. 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.

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 오인식 의 우려가 높다는 단점이 있다.

이외에도 모조 홍채를 판별하는 방법으로 각막에서의 조명 반사위치 변화를 측정하는 방법이나, 적외선 반응도를 측정하는 방법 등이 있으나 진짜 사람의 눈과 가짜 눈을 정확하게 판별하는데는 적지않은 한계와 하드웨어 및 소프트웨어적인 부담, 오인식 의 우려가 매우 높은 실정이다.

본 발명에서는 눈 영상으로부터 동공 및 홍채 이미지를 취득하여 동공 부분의 밝기 변화도를 기반으로 모조 홍채를 판정한다. 일반적으로 사람의 동공은 그 앞 부분에 수정체(Cyrstaline Lens)와 수성체액(Aqueous Humor)을 포함하는 각막(Cornea)으로 덮여 있지만, 그 안쪽으로는 뚫려있는 일종의 블랙홀(Black Hole)과 같은 구조를 지니고 있다. 그러므로 카메라로부터 입력되는 영상의 밝기를 조정하는 경우에도 동공 부분의 밝기 변화도는 크게 나타나지 않는다. 따라서, 이러한 성질을 바탕으로 해서 진짜 사람 눈과 가짜 눈을 구별할 수 있는 것이다.

눈 영상의 밝기 변화도를 구하기 위한 방법은 여러 가지가 있을 수 있다. 한가지 방법은 조명장치를 서로 다른 밝기로 구동시키고 소정의 시차를 두고 2장의 눈 영상을 취득하여 2장의 눈 영상의 차영상으로부터 동공 부분의 밝기 변화도를 측정하는 방법이다. 다른 방법은 영상입력장치 자체에서의 밝기(brightness), 콘트라스트(contrast) 를 소정의 시차를 두고 랜덤으로 조정함으로써 서로 다른 밝기의 2장의 눈 영상을 취득하고 그 영상의 차영상으로부터 동공 부분의 밝기 변화도를 측정하는 방법이다. 또 다른 방법으로는 상기 카메라로 취득한 영상을 이미지 캡쳐 보드에서 밝기, 콘트라스트 등을 조정해서 서로 다른 밝기의 2장의 눈 영상을 취득하고 그 영상의 차영상으로부터 동공 부분의 밝기 변화도를 측정하는 방법이다.

즉, 진짜 사람의 눈에서는 밝기 변화에 따른 동공의 변화도가 상대적으로 적은 특성을 보이고 있으며, 이러한 동공의 기하학적 특성을 이용하여 밝기 변화도를 기반으로 모조 홍채를 가려내는 것이 가능하게 되는 것이다.

따라서, 모조 홍채 판별에 걸리는 시간을 줄일 수 있고 실시간에 가까운 홍채 인식을 수행할 수 있을 뿐만 아니라, 동공의 밝기 변화도를 포함하는 각각의 특징 정보들을 같은 판단 단계에 적용함으로써 보다 신뢰성 높은 모조 홍채 판별을 가능하게 한다.

10. 암호화 시스템

일반적으로 홍채 인식(biometrics) 기술은 개인의 독특한 특징을 반영하는 홍채를 개인 식별을 위하여 이용하는 것으로, 각 개인마다 상이하며 평생 동안 크게 변화 하지 않는다는 장점과 함께 높은 정확도 때문에 높은 보안 수준을 유지해야 하는 많은 분야에 널리 사용되고 있는 추세이다.

여기서, 홍채 고유 코드란 잡음이 포함된 왜곡된 홍채 입력 데이터로부터 추출할 수 있는 각 개인마다 불변하는 고유한 코드 정보를 나타내며, 이러한 홍채 고유 코드는 개인 비밀 번호 (Password) 대용 또는 암호화 시스템에서의 키 보호 용도 등 다양한 분야에 적용될 수 있다.

개인 비밀 번호의 경우, 현재의 대부분 시스템에서는 본인이 직접 사용자 이름(Username)등을 입력한 후 8자 정도의 비밀번호(password)를 추가로 입력하는 방식으로 사용되고 있으며, 금융 거래, 컴퓨터 로그인(Log in) 등 다양한 분야에 적용되고 있다. 최근 사이버 정보 거래의 양이 많아짐에 따라 각 개인별로 외워야 하는 비밀 번호의 종류도 점차 증가하고 있으며, 이를 단순화하기 위하여 기억하기 쉬운 번호(1234　등)나 혹은 개인 신상 정보(집 전화 번호 등)에서 비밀 번호를 채택하는 경우, 보안상의 심각한 문제를 초래할 수 있게 된다. 그러므로 본 발명에서 제안하는 홍채 고유 코드를 비밀번호로 대용하는 경우, 많은 종류의 비밀 번호들을 일일이 기억할 필요 없이 보안성을 높일 수 있는 효과를 얻을 수 있다.

현재 대부분의 암호화 시스템은 크게 두 가지로 대칭키 방식 (Symmetric Key Infrastructure)과 비대칭키(공개키(Public Key Infrastructure))로 나눌 수 있다. 전자의 경우 암호화(Encryption)와 복호화(Decryption)에서 동일한 키를 사용하며, 후자의 경우는 암호화에서는 개인키(private key)로부터 생성된 공용키(public key)를 이용하고, 암호화된 데이터에 대한 복호화를 수행할 때는 개인키(private key)를 사용하는 방식을 채택하고 있다. 대칭키 방식이나 비 대칭키 방식의 경우 모두 복호화에 사용될 키의 보호가 중요한 문제이며, 현재까지 대부분 사용되는 방식에서는 컴퓨터 내부의 은밀한 장소 (프로그램 코드 내부 혹은 CPU 레지스터 등)에 키를 보관하는 것으로 알려져 있다. 하지만, 지능적인 해커에 의해 보관된 키는 언제든지 누출될 수 있으며, 이러한 경우 암호화된 데이터에 대한 복호화가 자유자재로 이루어짐으로써 상당히 심각한 보안상의 문제를 야기하게 된다.

그러므로 이러한 키를 컴퓨터 등에 따로 보관하지 않고 홍채 고유 코드에 의해 동적으로 생성하는 경우, 키의 보관상에서 발생하는 많은 보안상의 문제를 해결할 수 있다.

그런데 이러한 비밀번호 대용이나 혹은 암호화 키 보관을 위해 홍채 인증 방법을 직접 사용할 수 있다. 즉, 현재 입력된 홍채 데이터로부터 본인 인증을 수행한 후, 본인임이 확인되면 각 개인별로 미리 저장되어 있는 홍채 고유 코드를 생성하여 주는 방식을 사용할 수도 있을 것이다.

이러한 경우, 미리 등록되어 있는 홍채 정보와 홍채 고유 코드 정보를 암호화된 구조에 포함시켜야 하며, 이러한 경우 아무리 암호화를 완벽하게 한다고 하더라도 암호화 시 사용한 키 정보가 누출되는 경우 등록된 홍채 데이터와 홍채 고유 코드 정도가 손쉽게 유출되는 문제점을 낳게 된다.

이런 문제점들을 해결하기 위한 방법으로는 홍채 데이터나 홍채 고유 코드의 저장 없이 현재 입력된 홍채 데이터로부터 동적으로 홍채 고유 코드를 생성해 주는 방식이 있을 수 있다.

이러한 예로서 바이오스크립트사(Bioscrypt社)에서는 바이오스크립트(Bioscrypt)라는 보안 키 프로토콜(secure-key protocol) 방식을 제안하였다. 이 방식에서는 생체 정보를 직접적으로 저장하지 않고, 임의 위상 정보(random phase)를 이용한 생체 정보의 은닉과 함께 암호화 키의 은닉을 가능하게 하는 방법을 사용하고 있다.

이때, 은닉을 위해서는 각 개인의 생체 정보를 바탕으로 형성된 필터를 사용하고 있는데, 각 개인의 생체 정보가 필터의 입력으로 들어가게 되면 필터의 출력으로 고유한 홍채 코드가 얻어지게 된다.

이때 각 개인의 생체 정보에 대한 입력 없이는 필터로부터 생체 코드나 내부에 저장된 생체 정보의 추출이 불가능하기 때문에, 높은 수준의 보안성을 유지할 수 있다.

이러한 바이오스크립트 방식의 문제점이라고 할 수 있는 것은 실제적인 구현의 측면에 있다. 즉, 바이오스크립트 의 보안키 프로토콜에서는 이진화된 필터의 출력에서 각 비트들의 위치 정보를 참조 테이블(lookup table)의 형태로 저장하여 암호화 키의 추출을 수행하는 방식을 취하고 있다. 그러므로, 이러한 방식이 유효하기 위해선 필터 생성시 이용된 홍채 정보의 공간 위치와 이후 홍채 고유 코드의 취득을 위해 입력된 각 개인의 홍채 정보 사이의 공간 위치가 정확히 일치해야 하는 문제점을 가지게 되는 것이다.

그러나, 실제 생체 인식 시스템의 경우, 각 개인별로 매번 홍채 데이터를 입력할 때 마다 입력 데이터의 위치 변화(translation)는 발생할 수 밖에 없으며, 이러한 문제점을 해결하기 위하여, 바이오스크립트 방식에서는 1 화소(pixel) 단위의 이동 및 정합(shift & matching)을 통해 필터에 이용된 홍채 정보와 입력 홍채 정보의 위치가 일치되는 지점을 찾는 방식을 사용하였다.

그러나, 이러한 방식은 기본적으로 많은 연산량을 요구하게 되며, 결과적으로 처리시간의 상당한 증가 현상을 초래하게 된다. 또한 이외에도 실제 홍채 데이터를 취득할 때는 회전 변화(rotation), 크기 변화 (scaling), 밝기 변화 (brightness change) 및 기타 광학계의 특성에 의한 비 선형적인 왜곡(nonlinear distortion)등이 추가로 발생할 수도 있게 된다. 따라서 이러한 경우, 바이오 스크립트의 단순한 이동 및 정합 방식만으로는 문제를 해결할 수 없게 된다.

10-1. 본 발명에 따른 암호화 시스템의 구성 및 이에 대한 설명

입력된 홍채 데이터의 변화에 무관하게 개인별로 고유한 홍채 코드를 생성할 수 있다. 즉, 각 개인별로 미리 지정된 임의의 참조패턴(pre-determined pattern:개인키)을 부여한 후 각 개인별로 다양한 홍채 데이터의 입력으로부터 참조 패턴의 형태가 출력으로 나올 수 있도록 하는 홍채고유코드 해쉬값 설계 및 설계된 홍채고유코드 해쉬값을 각 개인마다 할당하고, 상기 각 개인마다 할당된 홍채고유코드 해쉬값을 통해, 개인의 홍채 데이터가 입력으로 주어졌을 때 개인마다 고유하게 할당된 불변하는 홍채 코드를 획득하게 된다.

도 14는 본 발명에 따른 일 실시예의 암호화 시스템의 홍채고유코드(홍채인증코드) 추출 과정의 흐름도이다. 각 개인별 홍채 이미지가 입력되면(ST310), 도 2의 ST110단계 내지 ST160 단계를 이용하여 홍채 특징 코드를 추출하게 된다(ST320).

상기 추출된 홍채 특징과 함께 미리 지정된 참조패턴(pre-determined pattern:개인키)을 이용하여 홍채고유코드(홍채 인증코드)를 추출하기 위한 해싱(hashing)을 수행하게 된다(ST330 및 ST340).

상기 해싱 수행시 각 개인별 홍채 데이터로부터 여러 개의 해쉬값을 구한 후 이중 가장 에러률 'FRR'(본인에게 부여된 고유 홍채 코드가 나오지 않을 확률) 또는 'FAR'(타인에 의해 본인의 고유 홍채 코드가 나올 확률)이 작은 성능을 나타내는 해쉬값을 선택하여 사용할 수 있다.

또한, 상기 홍채고유코드(홍채인증코드) 해쉬값 생성시 각 개인별 홍채 데이터 중 가장 품질(Quality)이 우수한 단일 혹은 복수 개의 홍채 데이터를 선택하여 해쉬값 생성에 이용할 수 있다.

상기 홍채고유코드(홍채인증코드) 해쉬값 생성시 공간 영역(Spatial Domain), 주파수 영역(Frequency Domain) 혹은 공간 및 주파수 영역에서가 아닌 스케일 영역에서 추출한 홍채코드를 기반으로 필터를 생성한다.

상기 참조 패턴(pre-determined pattern:개인키)은 1, 2 혹은 3차원 배열의 형태로 지정할 수 있으며 작은 영역 또는 일정 단위 길이를 갖는 단위 영역들의 집합으로서 나타낼 수 있다. 즉, 홍채영역의 일정한 섹터 또는 트랙이 될 수 있다. 또는 밴드패스 워터마크 필터에 결정될 수 있다.

데이터 전송 도중 발생할 수 있는 오류를 낮추기 위해, 홍채코드와 홍채고유코드(홍채인증코드) 해쉬값을 배타적 OR 연산을 수행하여 오류 수정 코드(Error Correction Code:ECC) 부호화를 수행한 후(ST360), 비밀 번호를 생성하게 된다(ST370).

배타적 OR 연산은 두번 연산을 하게 되면 자기 자신으로 돌아오는 특징이 있다. 마지막으로 단방향 함수연산을 처리한 홍채고유코드(홍채인증코드) 해쉬값과 ECC값을 배타적 OR을 수행하여 최종적으로 데이터 베이스에 저장할 사용자 생체인식정보를 저장한다.

ECC는 주고 받는 데이터가 문제가 없는지 확인하는 데이터를 덧대 보내 자료의 신뢰성을 높이는 기술이다. ECC는 입력 데이터에 일정한 리던던시(redundancy)를 추가해 에러를 검출하거나 수정할 수 있는 코드이다.

도 15는 해쉬 알고리즘을 이용한 전자서명 흐름도로서, 입력된 양질의 홍채 영상으로부터 홍채 코드를 추출하게 되면 이를 일방향 함수인 해쉬함수를 통해 홍채고유코드의 메시지 다이제스트(Message Digest)(H(M))를 얻는다. 이 메시지 다이제스트는 일종의 전자서명이며 후에 원본의 무결성을 검사하는데 사용된다. 수신자는 메시지 수신 후 이 메시지가 중도에 변경되지 않았는지를 메시지 다이제스트에 의해 확인한다.

이 메시지 다이제스트 결과값을 상기의 참조 패턴(pre-determined pattern:개인키)으로 암호화(S[H(M)])하여 전자서명을 수행한다. 이 전자서명을 원본문서에 붙여서 수신인에게 전송(인증서를 포함하여 전송)한다. 이때 인증서에는 공개키가 포함된다.

수신자는 메시지를 수신한 후 전자서명을 분리한다. 수신자는 전자 서명을 공개키로 복호화하여 원래의 메시지 다이제스트를 복원한다. 최종적으로 수신자는 자신이 얻은 새로운 메시지 다이제스트와 전자서명에서 얻은 메시지 다이제스트를 비교한다. 만일 동일하다면 수신자는 원본이 전송되는 도중에 변경되지 않았다는 사실과 전자서명 생성키로 서명되었다는 것을 확신할 수 있다.

전자서명을 할 때 해쉬함수로 메시지를 압축한 데이터에 서명함으로써 효율성을 높일 수 있다. RSA와 같이 전자서명에 사용되는 알고리즘은 메시지 자체를 암호화 하는 경우 해쉬함수 보다 처리속도가 느린데, 서명을 메시지 해쉬함수로 축약(Digest)함으로써 전자서명 알고리즘의 계산량을 줄일 수가 있다. RSA 알고리즘은 두 개의 큰 소수(보통 140자리 이상의 수)를 이용한다. 이 수들의 곱과 추가연산을 통해 하나는 공개키를 구성하고 다른 하나는 개인키를 구성하는데, 사용되는 두 세트의 수 체계를 유도하는 작업이 수반된다. 개인키의 암호를 해독하려면 슈퍼컴퓨터로도 1만년 이상이 소요되므로 공개키 암호방식의 대명사로서 거의 모든 분야에 응용되고 있다. 그러나 계산량이 많은 것이 단점으로 꼽힌다. 비트 수에 따라 다르나 펜티엄급 컴퓨터에서 공개키와 개인키를 만들려면 짧게는 20여 초, 길게는 몇 분까지 기다려야 한다. 복호화에도 많은 계산량이 요구되고 있어 휴대용 단말기에서는 사용하기 어렵다. 그러나 이런 문제를 해결하기 위해 최근에 타원곡선 알고리즘이 등장하기도 했다.

따라서, 참조 패턴(pre-determined pattern: 개인키) 및 공개 키를 별도로 계산하지 않고, 이미 생성한 홍채영역의 일정한 섹터 및 트랙을 이용하여 사용하면, 계산 량을 줄일 수 있어 속도를 빠르게 할 수 있다. 이는 홍채 자체가 랜덤하며 특징점이 많다는 홍채 데이타의 특성을 활용하여 개선할 수 있다.

따라서, 암호화 시 사용되는 키 정보의 누출을 방지하기 위해 현재시점에서 직접 입력하는 홍채 코드(데이터)로부터 동적으로 개인 키와 공개키를 생성하는 방식을 사용한다. 이를 위해 기준각도(섹터)의 좌표에 있는 홍채코드(데이터)을 사용하며, 기준각도(섹터)는 트랙별로 정규화한 분할영역 마다 각각 다를 수 있다.

개인키는 첫 번째 트랙의 기준각도(섹터)의 홍채코드(데이터)로 정하고, 공개키는 각 트랙별 기준각도(섹터)의 홍채코드(데이터)를 임의(random)으로 정한다. 이 방식에서는 홍채코드 (데이터)를 직접적으로 저장하지 않아 홍채정보를 은닉 할 수 있고, 임의로 공개키를 정함으로써 암호화 키의 은닉을 가능하게 한다.

이 방식은 공인인증서의 저장 및 비밀번호의 분실 및 망각으로 인한 불편함을 없앨 수 있다.

이에따라, 송신자는 메시지의 해쉬값인 메시지 다이제스트(Message Digest)(H(M))를 구하고, 이 메시지 다이제스트 결과값을 홍채코드의 개인키로 암호화(S[H(M)])하여 전자서명을 수행한다. 이 전자서명을 원본문서에 붙여서 수신인에게 전송(인증서를 포함하여 전송)한다. 이때 인증서에는 홍채코드의 공개키도 포함되는 방식

수신자는 메시지를 수신한 후 전자서명을 분리한다. 수신자는 전자 서명을 홍채코드의 공개키로 복호화하여 원래의 메시지 다이제스트를 복원한다. 최종적으로 수신자는 자신이 얻은 새로운 메시지 다이제스트와 전자서명에서 얻은 메시지 다이제스트를 비교하여 만일 동일하다면 수신자는 원본이 전송되는 도중에 변경되지 않았다는 사실과 전자서명 생성키로 서명되었다는 것을 확신할 수 있다.

이러한 방법을 적용한 방식 이외에 홍채 특징 정보의 반영 방법이나 참조 패턴(pre-determined pattern)과 홍채 정보와의 결합 방법 등을 달리하여 홍채고유코드 해쉬값 설계를 달리 할 수 있다.

Claims (23)

1. 무선통신장치에 탑재된 영상입력 장치 앞부분에 적외선 밴드패스 필터를 부착하여 700 ~ 850nm 파장대역의 영상을 90 ~ 95% 통과시켜 영상을 획득 시키되, 화면상 표시된 일정한 해상도 크기의 사각형 캡쳐 영역 내에서만 획득된 복수 개 영상에 마스크를 적용하여 좋은 영상을 판별하는 좋은 영상 추출부와;
   상기 영상 추출부에서 선택된 홍채 영상의 내부 경계를 추출하는 내부경계 추출부와, 선택된 홍채 이미지의 외부 경계를 추출하는 외부경계 추출부와, 홍채 영역을 정규화하는 홍채 영역 정규화부와, 가장 많은 특징 정보를 내포하고 있으며 영상의 크기에 변하는 홍채를 보안하는 보안 레벨 적용부와, 기울어진 홍채 이미지에 대한 처리를 담당하는 회전 영상 처리부등을 포함하는 이미지 프로세싱부와;
   상기 선택된 홍채영상의 복제를 방지하기 위해 워터마크처리, 압축과 같은 일련의 과정을 거쳐 홍채 인식용 영상정보를 생성하고, 상기 생성된 홍채 영상정보를 상기 무선 통신 장치내 홍채영상정보 저장부에 저장 및 상기 무선통신장치의 무선 통신방법을 이용하여 홍채인증서버에 전송시키는 전송부등을 포함하는 홍채영상 정보보호부;
   상기 무선 통신장치로부터 홍채 영상정보를 수신한 홍채인증서버는 원래의 홍채영상으로 복원하기위해 압축 및 워터마킹을 해제하는 홍채영상정보 복원부와;
   상기 홍채영상정보 복원부로 부터 복원된 홍채영상으로부터 사용자 홍채코드를 추출하는 홍채코드 추출부와;
   상기 사용자 홍채코드(데이터)와 홍채고유코드(홍채인증코드) 해쉬값을 이용하여 비밀 번호를 생성하는 비밀번호부;
   송신자는 홍채코드의 해쉬값인 홍채코드 메시지 다이제스트(Message Digest) 결과값을 미리정한 홍채코드 개인키로 암호화하는 전자서명부;
   상기 전자서명부의 전자서명은 임의로 정해지는 송신자의 홍채코드 공개키도 포함된 인증서를 포함하여 원본문서에 붙여서 수신인에게 전송하는 공인인증서 전송부;
   상기 수신인은 공인인증서를 수신한 후 전자 서명을 송신자의 공개키로 복호화하여 분리하고, 원래의 송신자의 홍채코드 메시지 다이제스트를 복원한 후에, 자신이 얻은 새로운 메시지 다이제스트와 전자서명에서 얻은 메시지 다이제스트를 비교하여 만일 동일하다면 수신자는 인증서가 포함된 원본이 전송되는 도중에 변경되지 않았다는 사실과 전자서명 생성키로 서명되었다는 것을 확인 하여 송.수신자 부인을 방지하는 부인방지부;
   상기 생성된 비밀번호의 비밀성을 유지하기위해 암호화하여 사용자 무선 통신장치로의 송신 및 수신된 비밀번호 및 공인인증서를 상기 무선통신 장치내의 보안영역에 저장하는 인증정보보호저장부;
   상기 무선 통신 장치의 무선통신방법을 사용하여 사용자 본인 확인을 요하는 경우, 상기 제 1단계와 동일한 이미지 프로세싱, 워터마크처리,압축과 같은 일련의 과정을 거친 홍채인식용 영상정보를 홍채인증서버로 송신하고, 상기 제 2단계와 동일한 압축, 워터마킹 해제 및 홍채코드추출과 같은 일련의 과정을 이미 등록된 홍채코드와 유사도를 분석하여 상기 사용자 본인 확인여부를 판단하여 상기 무선통신장치로 제공하는 판단부;를 포함하는 것을 특징으로 하는 홍채 인식 시스템.
2. 제 1항에 있어서,
   상기 좋은 영상 추출부의 영상입력 장치 앞부분에 부착한 적외선 밴드패스 필터는 700 ~ 850nm 파장대역의 영상을 90 ~ 95% 통과시키고, 400~700nm과 850~1000nm 대역은 55~65%만 통과시키는 필터를 사용하며, 영상은 동공과 조명을 대비시켜 급격한 그레이 레벨(gray level)의 변화를 이용하여 좋은 영상을 선택하는 것을 특징으로 하는 홍채인식 시스템.
3. 제 1항에 있어서,
   상기 좋은 영상 추출부의 디스플레이장치의 화면상 표시된 일정한 해상도 크기의 사각형 캡쳐 영역은 최소 680픽셀 X 480픽셀 이상이며, 도3의 230과 같이 양쪽 눈이 사각영역에 맞추어 질 때 도3의 240와 같이 한쪽 눈의 홍채 직경이 200~220픽셀인 일정한 크기의 홍채영상을 획득하는 것을 특징으로 하는 홍채 인식 시스템.
4. 제 2항에 있어서,
   상기 좋은 영상 추출부의 영상 입력 장치로부터 입력되는 다수 매의 눈의 영상으로부터 선명한 동공이 전체 영상 중에서 가운데 부분에 위치될 가능성이 높다는 가정하에 전체 영상의 중심 부근에만 마스크 작업을 실시하고,
   이때의 영상의 왼쪽에 위치하는 한쪽 눈의 가로*세로의 픽셀 사이즈는 320*240이며 가로로는 왼쪽에서 100번째 픽셀과 220번째 픽셀 사이와 세로로는 위에서부터 50번째 픽셀과 190번째 픽셀 사이 영역에 대해서 스캔을 실시하여 눈의 영상을 선택하는 것을 특징으로 하는 홍채인식 시스템.
5. 제 4항에 있어서
   마스크는 내측 굵은 선 내측에 사각 형상으로 형성되는 제 2영역과, 내측 굵은 선과 외측 굵은 선 사이에 위치되는 빗금친 사각형으로 이루어지는 외곽 테두리 영역을 이루는 제 1영역으로 구분하되,
   상기 제 1영역은 동공 영역을 스캔하기 위한 것이며, 제 2영역은 동공 내부에 형성되는 조명이 위치될 영역을 스캔하기 위한 것이고,
   이때의 마스크의 가로*세로의 크기는 5*5 픽셀로 구성되는 것을 특징하는 홍채 인식 시스템.
6. 제 4항에 있어서
   입력되는 이미지를 구성하는 픽셀 중에서 적어도 하나의 픽셀의 휘도값이 제1임계값보다 적은 값을 갖는 픽셀이 있는지를 판단하는 제1단계
   상기 제1단계의 판단 결과 해당 픽셀이 있을 경우, 상기 마스크를 이용하여 제1영역에 해당하는 픽셀의 휘도값을 스캔하여 해당 휘도가 제2임계값보다 적은 값을 갖는 픽셀수 C1을 카운트하는 제2단계
   상기 제2단계의 C1이 상기 마스크의 제1영역을 이루는 픽셀 수의 70%보다 큰 수인지를 판단하는 제3단계
   제3단계의 판단 결과 C1이 상기 마스크의 제1영역을 이루는 픽셀 수의 85%보다 큰 수인 경우, 상기 마스크를 이용하여 제2영역에 해당하는 픽셀의 휘도값을 스캔하여 해당 휘도가 제3임계값보다 큰 값을 갖는 픽셀수 C2를 카운트하는 제4단계 및
   상기 C2가 적정수의 범위 내의 값을 갖는 지를 판단하고, C2가 적정수의 범위 내의 값을 가질 경우 해당 이미지를 스캔하는 제5단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 홍채 인식 시스템.
7. 제 6항에 있어서,
   상기 제5단계 이후에, 여러 매의 이미지 중에서 가장 적은 C2를 갖는 이미지를 최적의 이미지로 선정하는 제6단계를 더 구비하는 것을 특징으로 하는 홍채 인식 시스템.
8. 제 1항에 있어서,
   상기 내부 경계 추출부는
   IDAC ( Improved Dual Active Contour) 기법을 이용하여 두 개의 외곽선을 사용하는데 하나는 동공과 홍채의 내부 경계선을 추출하고 다른 하나는 홍채와 공막의 외부경계선을 탐색하며,
   이때 스네이크를 구성하는 각 윤곽점에 윈도우를 적용하여 윈도우 내에 있는 화소들에 대해서만 에너지 함수를 적용하여 임계치 이상의 에지 정도를 지니고 있는 화소가 없을 경우, 스플라인의 모양에 따른 에지의 분포를 고려하여 윈도우를 윤곽선의 법선 벡터 방향으로 이동 시키면서 홍채의 내부 경계선을 추출하여 저장하는 것을 특징으로 하는 홍채 인식 시스템.
9. 제 1항에 있어서,
   외부 경계 추출부는
   홍채 내부경계선을 추출한 것과 같은 방식인 IDAC(Improved Dual Active Contour)기법을 적용하여 홍채와 공막사이의 경계선을 외부 경계로 저장하는 것을 특징으로 하는 홍채 인식 시스템.
10. 제 1항에 있어서,
    상기 홍채 영역 정규화부는
    홍채 내부 및 외부경계선을 이용하여 동공의 반지름의 크기가 47픽셀인 내부경계에서 부터 가까운 트랙부터 제1트랙, 제2트랙, 제3트랙 순서로 적어도 3개의 도우넛 형상으로 분할하되,
    내부 경계와 외부 경계 사이의 반지름의 거리를 "1"로 보았을 때, 내부 경계와 외부 경계 사이의 "3/8" 홍채영역만을 사용하고,
    분할된 홍채영역을 극좌표 변환을 하여 정규화하는 것을 특징으로 하는 홍채 인식 시스템.
11. 제 1항에 있어서,
    상기 보안 레벨 적용부는
    상기 제 1 트랙에 높은 가중치를 부여하는 것을 특징으로 하며, 유사도 비교시에는 제 1 트랙에 있는 코드만을 우선 비교 한 후에 일치되는 것 중 제 2 트랙과 제 3트랙 순으로 유사도를 비교하는 것을 특징으로 하는 홍채 인식 시스템.
12. 제 1항에 있어서,
    상기 회전 영상 처리부는
    상기 홍채 영역 정규화부에 의해 정규화된 원본 홍채 코드를 이용하여 좌우로 기울어진 각도에 대해서 상기 원본 홍채 코드를 좌우로 쉬프트된 값으로 복수 개 회전된 홍채 코드를 형성한 후, 제 1 트랙, 제 2 트랙 및 제 3 트랙 순으로 일차원적으로 저장하고, 회전여부에 대해서는 홍채 코드를 구성하는 모든 픽셀의 일치 여부를 판단하는 것이 아니라, 복수개의 회전된 홍채코드에서 제1트랙 부분의 데이터만을 비교함으로써 일치 여부를 쉽게 판단할 수 있는 것을 특징으로 하는 홍채 인식 시스템.
13. 제 12항에 있어서
    홍채 추출시 기준선이 되는 각도를 0도가 아니라 밀도가 높은 부분(특징점이 많은 부분 )을 기준으로 영상을 추출하며 기준각도 반지름에 해당하는 좌표는 실수로 나오기 때문에 정수로 되어 있는 좌표계에서 같은 점을 여러 번 읽게 됨으로써 넓게 퍼진 영상이 추출되는데 실제 홍채 데이터 이외에 더 많은 노이즈 데이터의 발생에 따른 중복을 배제하기 위해 각 좌표의 홍채코드(데이터)는 한번씩만 사용하여 중복되는 데이터를 감소시켜 FRR을 감소시키는 것을 특징으로 하는 홍채 인식 시스템
14. 제 13항에 있어서
    기준 각도를 몇 개의 클래스로 구분하면 그룹화가 가능하고, 검색 시 그룹별로 검색함으로써 FAR과 FRR모두 감소시키는 것을 특징으로 하는 홍채 인식 시스템
15. 제 1항에 있어서
    판단부는
    가로 세로 2차원 유사도 패턴 매칭을 적용하여 FAR를 감소 시키는 것을 특징으로하는 홍채 인식 시스템
16. 제 1항에 있어서,
    상기 홍채코드 추출부는
    도비치시 웨이블렛 패킷 중에서 에너지 값이 큰 LL3 부분만을 이용하되,
    동공의 가까운 트랙에는 필터 적용 시 커널의 주파수를 작게 하여 저주파 홍채 신호를 정확하게 추출하도록 하고, 동공 영역에서 먼 트랙에는 커널의 주파수를 크게하여 고주파 홍채 신호를 추출하는 것을 특징으로 하는 홍채 인식 시스템.
17. 제 1항에 있어서,
    가짜 홍채를 판단하는 가짜 홍채 판별부를 더 구비하고, 상기 가짜 홍채 판별부는 영상입력장치 자체에서의 밝기(brightness), 콘트라스트(contrast) 를 소정의 시차를 두고 랜덤으로 조정함으로써 서로 다른 밝기의 2장의 눈 영상을 취득하고 그 영상의 차영상으로부터 동공 부분의 밝기 변화도를 측정하여 차이를 비교하여 가짜 홍채를 판단하는 것을 특징으로 하는 홍채 인식 시스템.
18. 제 1항에 있어서
    비밀번호부는
    암호화 시 사용되는 키 정보의 누출을 방지하기 위해 현재시점에서 직접 입력하는 홍채 코드(데이터)로부터 동적으로 개인 키와 공개키를 한 쌍으로 생성하는 방식을 사용하고,
    이를 위해 기준각도(섹터)의 좌표에 있는 홍채코드(데이터)을 사용하며,
    개인키는 첫 번째 트랙의 기준각도(섹터)의 홍채코드(데이터)로 정하고, 공개키는 각 트랙별 기준각도(섹터)의 홍채코드(데이터)를 임의(random)로 한 개를 선택하거나 여러 개를 조합하는 방식과,
    데이터 전송 도중 발생할 수 있는 오류를 낮추기 위해, 추출된 홍채 코드(데이터)와 함께 미리 지정된 참조패턴(pre-determined pattern:개인키)을 이용하여 해싱한 값을 배타적 OR 연산을 수행하여 오류 수정 코드(Error Correction Code:ECC) 부호화를 수행한 후, 비밀 번호를 생성하는 방식과,
    단방향 함수연산을 처리한 홍채고유코드(홍채인증코드) 해쉬값과 ECC값을 배타적 OR을 수행하여 최종적으로 인증을 요구하는 서버 데이터 베이스에 저장할 사용자 생체인식정보를 저장하는 방식들을 포함하는 것을 특징으로 하는 홍채 인식 시스템.
19. 제 1항에 있어서
    부인방지부는
    송신자는 홍채코드의 해쉬값인 홍채코드 메시지 다이제스트(Message Digest)(H(M))를 구하고, 이 홍채코드 메시지 다이제스트 결과값을 개인키로 암호화(S[H(M)])하여 전자서명을 수행하며,
    이 전자서명을 원본문서에 붙여서 공인인증서와 함께 수신인에게 전송하고, 공인인증서에는 공개키도 포함되는 방식과,
    수신자는 메시지를 수신한 후 전자서명을 분리하고, 전자 서명을 송신자의 공개키로 복호화하여 원래의 송신자의 홍채코드 메시지 다이제스트를 복원하며,
    수신자는 자신이 얻은 새로운 메시지 다이제스트와 전자서명에서 얻은 메시지 다이제스트를 비교하여 만일 동일하다면 수신자는 인증서가 포함된 원본이 전송되는 도중에 변경되지 않았다는 사실과 전자서명 생성키로 서명되었다는 것을 확신할 수 있는 방식들을 포함하는 것을 특징으로 하는 홍채 인식 시스템.
20. 제 1항에 있어서
    전송부에 사용되는 무선통신장치는 이동 통신 단말기, 무선 통신 PDA, 스마트폰, 휴대폰 중 선택된 어느 하나인 것을 특징으로 하는 홍채 인식 시스템.
21. 제 1항에 있어서
    전송부에 사용되는 무선통신장치는 무선통신 방식 WCDMA 3G, WCDMA 4G, WiBro, WiFi, WiMax 중 선택된 어느 하나인 것을 특징으로 하는 무선통신모듈을 구비하는 홍채 인식 시스템.
22. 제 1항에 있어서
    홍채영상정보 저장부와 인증정보보호저장부는 무선통신장치내의 메모리로서 내장 메모리로 낸드 플래시 메모리를 사용하고, 외장메모리로는 CF 카드, XD 카드, SD 카드, 스마트 미디어, 메모리 스틱 및 스마트 카드 메모리 중 선택된 어느 하나인 것을 특징으로 하는 영상용 입력장치를 구비하는 홍채 인식 시스템.
23. 무선통신장치에 탑재된 영상입력 장치 앞부분에 적외선 밴드패스 필터를 부착하여 700 ~ 850nm 파장대역의 영상을 90 ~ 95% 통과시켜 영상을 획득 시키되, 화면상 표시된 일정한 해상도 크기의 사각형 캡쳐 영역 내에서만 획득된 복수 개 영상에 마스크를 적용하여 좋은 영상을 판별하는 좋은 영상 추출부와;
    상기 좋은 영상 추출부에서 선택된 홍채 영상의 내부 경계를 추출하는 내부경계 추출부와, 선택된 홍채 이미지의 외부 경계를 추출하는 외부경계 추출부와, 홍채 영역을 정규화하는 홍채 영역 정규화부와, 가장 많은 특징 정보를 내포하고 있으며 영상의 크기에 변하는 홍채를 보안하는 보안 레벨 적용부와, 기울어진 홍채 이미지에 대한 처리를 담당하는 회전 영상 처리부등을 포함하는 이미지 프로세싱부와;
    상기 선택된 홍채영상의 복제를 방지하기 위해 워터마크처리, 압축과 같은 일련의 과정을 거쳐 홍채 인식용 영상정보를 생성하고, 상기 생성된 홍채 영상정보를 상기 무선 통신 장치내 홍채영상정보 저장부에 저장 및 상기 무선통신장치의 무선 통신방법을 이용하여 홍채인증서버에 전송시키는 전송부등을 포함하는 홍채영상 정보보호부와;
    상기 무선 통신장치로부터 홍채 영상정보를 수신한 홍채인증서버는 원래의 홍채영상으로 복원하기위해 압축 및 워터마킹을 해제하는 홍채영상정보 복원부와;
    상기 홍채영상정보 복원부에서 복원된 홍채영상으로부터 사용자 홍채코드를 추출하는 홍채코드 추출부와;
    사용자 홍채코드(데이터)와 홍채고유코드(홍채인증코드) 해쉬값을 이용하여 비밀 번호를 생성하는 비밀번호부와;
    송신자는 홍채코드의 해쉬값인 홍채코드 메시지 다이제스트(Message Digest) 결과값을 미리정한 홍채코드 개인키로 암호화하는 전자서명부와;
    상기 전자서명부의 전자서명은 임의로 정해지는 송신자의 홍채코드 공개키도 포함된 인증서를 포함하여 원본문서에 붙여서 수신인에게 전송하는 공인인증서 전송부와;
    수신자는 공인인증서를 수신한 후 전자 서명을 송신자의 공개키로 복호화하여 분리하고, 원래의 송신자의 홍채코드 메시지 다이제스트를 복원한 후에, 자신이 얻은 새로운 메시지 다이제스트와 전자서명에서 얻은 메시지 다이제스트를 비교하여 만일 동일하다면 수신자는 인증서가 포함된 원본이 전송되는 도중에 변경되지 않았다는 사실과 전자서명 생성키로 서명되었다는 것을 확인 하여 송.수신자 부인을 방지하는 부인방지부와;
    상기 생성된 비밀번호의 비밀성을 유지하기위해 암호화하여 사용자 무선 통신장치로의 송신 및 수신된 비밀번호 및 공인인증서를 상기 무선통신 장치내의 보안영역에 저장하는 인증정보보호저장부;
    상기 무선 통신 장치의 무선통신방법을 사용하여 사용자 본인 확인을 요하는 경우, 등록시와 동일한 이미지 프로세싱, 워터마크처리,압축과 같은 일련의 과정을 거친 홍채인식용 영상정보를 홍채인증서버로 송신하고, 상기 과정과 동일한 압축 및 워터마킹 해제 및 홍채코드추출과 같은 일련의 과정을 이미 등록된 홍채코드와 유사도를 분석하여 상기 사용자 본인 확인여부를 판단하여 상기 무선통신장치로 제공하는 판단부를 포함하는 것을 특징으로 하는 홍채 인식 시스템을 실현시키기 위한 프로그램을 기록한 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록매체.
    

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