KR101299074B1

KR101299074B1 - 홍채 인코딩 시스템

Info

Publication number: KR101299074B1
Application number: KR1020087024194A
Authority: KR
Inventors: 리다 엠 함자
Original assignee: 허니웰 인터내셔널 인코포레이티드
Priority date: 2006-03-03
Filing date: 2007-03-02
Publication date: 2013-08-30
Also published as: US20120020534A1; JP2009529201A; GB0815737D0; GB2450023A; GB2450023B; WO2008019169A2; US8488846B2; US20070274571A1; KR20080102280A; WO2008019169A3; US8045764B2

Abstract

홍채 인식 시스템을 위한 인코딩 시스템이 개시된다. 특히, 홍채 픽셀 정보를 저장하고 동일한 형태의 데이터베이스 템플레이트에 대하여 매칭이 이루어질 홍채 바코드를 구성하는 적은 비트로 압축하기 위한 홍채 텍스쳐의 강력한 인코딩 방법이 제공된다. 홍채 인코딩 시스템은 조명, 불확실 또는 눈 조명 변동과 같은 다양한 캡쳐 조건 아래에서 정보의 주요 비트를 추출하는 것에 의존한다.

Description

홍채 인코딩 시스템{IRIS ENCODING SYSTEM}

본 출원은 2006년 3월 3일 출원된 미국 가출원 제60/778,770호의 우선권을 주장한다.

본 출원은 2005년 1월 26일 출원된 미국 가출원 제60/647,270호의 우선권을 주장하는 2006년 1월 25일 출원된 미국 특허 출원 11/275,703호의 일부 계속 출원이다.

본 출원은 2005년 1월 26일 출원된 미국 특허 출원 제11/043,366호의 일부 계속 출원이다.

본 출원은 2006년 3월 10일 출원된 미국 특허 출원 제11/372,854호의 일부 계속 출원이다.

본 출원은 2007년 2월 7일 출원된 미국 특허 출원 제11/672,108호의 일부 계속 출원이다.

본 출원은 2007년 2월 15일 출원된 미국 특허 출원 제11/675,424호의 일부 계속 출원이다.

본 출원은 2007년 3월 2일 출원된 미국 특허 출원 제11/681,614호의 일부 계속 출원이다.

정부는 본 발명에 대하여 권리를 가질 수 있다.

본 발명은 인식 시스템에 관한 것이로, 상세하게는 생체 인식 시스템에 관한 것이다. 더욱 상세하게는, 본 발명은 홍채 인식 시스템에 관한 것이다.

관련 출원은 본 명세서에서 원용되는 2003년 9월 5일 출원된 미국 특허 출원 제10/655,124호의 일부 계속 출원인 2004년 11월 3일 출원된 미국 특허 출원 제10/979,129호 및 2006년 5월 9일 출원된 미국 특허 출원 제11/382,373호를 포함할 수 있다.

2006년 3월 3일 출원된 미국 가출원 제60/778,770호는 본 명세서에서 원용된다.

2006년 1월 25일 출원된 미국 특허 출원 제11/275,703호는 본 명세서에서 원용된다.

2005년 1월 26일 출원된 미국 가출원 제60/647,270호는 본 명세서에서 원용된다.

2006년 1월 26일 출원된 미국 특허 출원 제11/043,366호는 본 명세서에서 원용된다.

2006년 3월 10일 출원된 미국 특허 출원 제11/372,854호는 본 명세서에서 원용된다.

2007년 2월 7일 출원된 미국 특허 출원 제11/672,108호는 본 명세서에서 원용된다.

2007년 2월 15일 출원된 미국 특허 출원 제11/675,424호는 본 명세서에서 원 용된다.

2007년 3월 2일 출원된 미국 특허 출원 11/681,614호는 본 명세서에서 원용된다.

본 발명은 홍채 인식 기술 및 인간 인증 방법에 관한 것이다. 홍채 패턴은 고유하고 안정된 것으로 입증된다. 홍채 인식 시스템의 성공은 이러한 고유의 홍채 패턴의 적절한 표현 스킴을 이용하는데 달려있다. 본 발명은 홍채 맵으로부터 추출된 홍채 패턴의 표현에 관한 것이다. 특히, 저장되거나 동일한 형태의 데이터베이스 템플레이트에 대하여 매칭될 홍채 바코드를 구성하는 몇 개의 비트로 홍채 픽셀 정보를 압축하기 위한 홍채 텍스쳐의 강력한 인코딩 방법을 제공한다. 홍채 인코딩 방법은 조명, 불분명 또는 눈의 조명 변동과 같은 다양한 캡쳐 조건 하에서 정보의 주요 비트를 추출하는데 신뢰성이 있다.

도 1은 전체 홍채 인식 시스템에 대한 도면이다;

도 2는 인코딩 스킴과 관련된 필터에 대해 이용될 수 있는 파형도이다;

도 3은 한 신호의 짝수 및 홀수 성분의 구축을 나타내는 도면이다;

도 4는 인코딩 알고리즘을 위한 기본적인 마스크 및 바코드 레이아웃을 도시한다;

도 5는 컨볼루션을 이용한 인코딩 방법에 대한 도면이다;

도 6은 내적을 이용한 인코딩 방법에 대한 도면이다;

도 7은 비닝(binning) 방법을 이용한 인코딩 스킴에 대한 도면이다; 그리고,

도 8a 및 8b는 최소 및 최대 신호에 따라 바코드를 비닝하는 인코딩 스킴을 도시하는 도면이다.

본 시스템은 생체 인식, 홍채 인식 시스템, 이미지 측정, 인증, 접근 통제, 모니터링, 식별, 및 보안 감시 시스템에 관한 것이다. 본 시스템은 개선된 홍채 인식 시스템의 개발을 지원하기 위한 홍채 인코딩의 처리 절차를 설명한다. 본 시스템은 주요 홍채 패턴 정보는 보존하면서 추출된 정규화된 홍채 이미지를 홍채 픽셀의 컴팩트한 비트 표현으로 압축하는 방법을 제공한다. 이러한 컴팩트한 홍채 표현은 정밀한 매칭 및 등록을 수행하기 위하여 계산될 수 있다.

전체 눈 검출 시스템이 도 1에 도시된다. 이 도면은 얼굴이 함께 있는 이미지를 눈 탐색기(62)로 제공하는 카메라(61)를 도시한다. 눈 탐색기(62)는 홍채 세그먼트화 블록(63)으로 가는 하나 또는 두 개의 눈에 대한 이미지를 제공한다. 극 세그먼트화(polar segmentation, POSE) 시스템이 세그먼트화를 수행하기 위하여 이용될 수 있다. POSE는 이미지(예를 들어, 320 × 240 픽셀)가 홍채가 부분적으로 보여질 수 있는 가시 동공을 가진다는 가정에 바탕을 둔다. 홍채와 동공 사이의 경계에서의 동공 세그먼트화와 홍채와 공막 및 홍채와 눈꺼풀 사이의 외부 경계에서의 세그먼트화가 있을 수 있다. 세그먼트화된 이미지를 갖는 출력은 매핑/정규화 및 특징 추출을 위하여 블록(64)으로 갈 수 있다. 블록(64)으로부터의 출력은 이미지의 바코드와 같은 출력을 1과 0을 이용하여 입력된 블록으로 제공할 수 인코 딩 블록(65)으로 갈 수 있다. 이미지의 코딩은 블록(67)에서 홍채 및 동공의 정보와 같은 눈에 관련된 눈에 대한 정보의 등록, 인덱싱, 매칭 등을 위하여 이용될 수 있는 눈에 대한 정보를 블록(66)에 저장하기 위한 기초를 제공할 수 있다.

홍채 패턴에 있는 가장 식별력 있는 정보를 추출하고 인코딩할 수 있다. 템플레이트 사이의 비교가 더욱 신속하고 더욱 신뢰성있게 이루어지도록 홍채 텍스쳐(texture)의 중요한 특징만이 인코딩된다. 많은 홍채 인식 시스템은 다중 파라미터 종속성을 갖는 2차원(2D) 변조 필터를 사용하는 홍채 이미지의 대역 통과 분해(decomposition)를 이용한다. 단순화된 1D 위상 기반의 인코딩 방법이 단일 파라미터에 의해 구성된 단일 주기 필터를 이용할 수 있다.

본 방법은 상이한 중간 주파수 및 상이한 페이저 양자화에서 특징을 추출하기 위하여 여러 단계로 나누어질 수 있다. 본 방법은 모든 비트를 계산해야할 필요없이 매칭을 할 수 있을 정도의 더 적은 비트로 홍채 패턴을 압축할 수 있으며(최소 절약이 다른 방법의 비트 카운트에 비하여 50%에 이를 수 있다), 따라서 효율적인 저장과 대형 홍채 데이터베이스의 신속한 비교를 허용한다. 또한, 본 인코더는 홍채 경계를 세그먼트화하도록 구현된 것으로의 확장일 수 있으며, 따라서, 본 방법의 일부는 계산 부하를 절약하기 위하여 세그먼트화 동안 초기 단계에서 실행될 수 있다.

홍채 인식 시스템의 주요 구성은 홍채 텍스쳐의 주요 특징을 대상을 매칭하는데 이용되는 더 적은 비트로 축출하는 인코딩 스킴일 수 있다. 매칭은 세그먼트화, 특징 추출, 공간 해상도 및 이미지 품질을 포함하는 많은 인자에 의해 상당한 영향을 받을 수 있다.

본 방법은 홍채 패턴에 있는 가장 식별력 있는 정보를 추출하고 인코딩할 수 있다. 본 특징 추출 및 인코딩 스킴은 1차원 극 세그먼트화(one dimensional polar segmentation, 1D POSE) 내에 있을 수 있으며, 따라서, 오류 발생원을 감소시키며 신속한 홍채 인덱싱을 위한 단계화된 매칭을 허용한다. 탬플리트 사이의 비교가 바이어스되지 않도록 홍채 텍스쳐의 중요 특징만이 인코딩될 수 있다. 많은 다른 홍채 인식 시스템은 2D 가버(Gabor)(즉, 가우스 함수를 갖는 변조된 사인 및 코사인 파)를 이용하거나 일반적인 웨이블릿(wavelet) 함수를 이용한 홍채 이미지의 대역 통과 분해를 이용할 수 있다.

웨이블릿은 홍채 맵의 데이터를 상이한 레벨의 해상도에 존재하는 성분으로 분해하는데 이용될 수 있다. 다수의 웨이블릿 필터가 스펙트럼 및 공간 도메인에서의 지역화된 특정을 추출하고 다중 해상도 레벨에서 2D 홍채 맵에 적용될 수 있으며 다중 레벨의 해상도에서의 매칭을 허용할 수 있다.

가버 또는 로그-가버(log-Gabor) 필터(홍채 인식 시스템에서는 다소 유명하다)는 단순히 웨이블릿 함수의 부분집합일 수 있으며, 공간 주파수에서의 특징에 대한 연합된 표현을 제공할 수 있다. 이 기술은 홍채 특징을 추출하는데 효율적일 수 있다; 그러나, 그 구현 및 구성은 다중 파라미터 설정 및 다른 계산 부담을 포함하는 것으로 여겨진다. 홍채 인코딩의 종래의 구현이 임의의 웨이블릿 함수 또는 2D 가버 함수에 의해 표현이 잘 될 수 있지만, 가버 분해는 계산하기 어려우며 비가역적이고, 비선형적인 재구축 및 DC 성분의 잘못된 대처 등과 같이 양호한 구 현을 위해 바람직한 수학적 편리가 일부 부족하다.

본 인코더는 1D 인코딩, 위상 정보를 추출하기 위한 단일 필터 및 DC 성분을 제거하고 홍채 패턴의 위상 성분 내에 있는 중요한 식별력 있는 정보만을 추출하기 위한 간단하고 바이어스되지 않은 필터를 포함한다. 인코더는 홍채 패턴을 더 적은 비트로 압축할 수 있다(예를 들어, 홍채 코드는 종래의 홍채 코드 방법의 1/2만을 이용할 수 있다). 인코더 방법은 여러 개의 독립적인 단계들로 구분될 수 있으며, 따라서, 모든 비트들을 계산할 필요 없이 매칭을 할 수 있을 정도로 코드 비트를 생성하는데 유연성을 제공하며, 인코더 방법의 단계들 중 일부는 계산 부하를 절약하기 위하여 세그먼트화 동안 초기 단계에서 실행될 수 있다.

본 방법 및 시스템은 하(Haar) 웨이블릿 필터에 따라 임의의 형태의 대칭 파형으로 확장하는 직접적인 방법을 이용하여 홍채 패턴에 존재하는 가장 식별력 있는 정보를 추출하고 인코딩할 수 있다. 본 방법은 특징 벡터, 즉 각 각도에서 홍채 이미지로부터 추출된 방사상 변수의 함수로서의 강도 함수로 시작한다. 특징 벡터는 특정 각도에서 2개의 홍채 경계 사이의 홍채 패턴의 특징을 나타내는 방사상 해상도를 생성하기 위하여 보간될 수 있다. 그 다음, 단일 주기 필터에 의해 추출된 특징 벡터를 내적할 수 있다. 다양한 파형이 임의의 DC 성분을 제거하고 바이어스되지 않은 결과를 제거하기 위하여 대칭적인 파형이 0으로 더해진다는 것을 강조하는 필터를 구축하는데 이용될 수 있다(예를 들어, 가버 필터는 이러한 종류의 바이어스를 겪을 수 있다). 이어서, 선택된 중간 주파수에 대응하는 시프트된 세그먼트/윈도우에 대한 합(즉, 윈도우 폭은 파형 시간 주기와 같다)을 계산하 여 특징 벡터의 위상 성분을 캡쳐할 수 있다. 따라서, 홍채 템플레이트는 생성된 페이저 특징 요소의 압축된 버젼으로서 생성될 수 있다. 더해진 특징 벡터 요소는 양의 값이 1로서 표현되고 음의 값이 0으로 표현되도록 (또는 그 반대) 부호 양자화될 수 있다. 이것은 관련 기술에 따른 인코딩 방법의 비트 카운트의 절반을 포함하는 컴팩트한 생체 인식 템플레이트를 가져다 준다. 또한, 추가 비트가 필터의 시프트된 버젼을 이용하여 동일한 절차를 반복하여 생성될 수 있다.

본 방법은 각 각도에서 홍채 이미지로부터 추출된 특징 벡터로 시작할 수 있다. 특징 벡터는 특정 각도에서 2개의 홍채 경계 사이의 홍채 패턴의 특징을 나타내는 방사상 해상도를 생성하기 위하여 보간될 수 있다. 그 다음, 단일 주기 필터에 의해 추출된 특징 벡터를 내적할 수 있다. 다양한 파형이 임의의 DC 성분을 제거하고 바이어스되지 않은 결과를 제거하기 위하여 대칭적인 파형이 0으로 더해진다는 것을 강조하는 필터를 구축하는데 이용될 수 있다. 이어서, 선택된 중간 주파수에 대응하는 시프트된 세그먼트/윈도우에 대한 합(즉, 윈도우 폭은 파형 시간 주기와 같다)을 계산하여 특징 벡터의 위상 성분을 캡쳐할 수 있다. 따라서, 홍채 템플레이트는 생성된 페이저 특징 요소의 압축된 버젼으로서 생성될 수 있다. 더해진 특징 벡터 요소는 중요한 양의 값이 1로서 표현되고 중요한 음의 값이 0으로 표현되고, 0에 가까운 중요하지 않은 값이 x의 미지의 비트로 정의되도록 부호 양자화될 수 있다. 이것은 노이즈 및 간섭 왜곡과 관련된 불확실한 비트를 제외함으로써 홍채 패턴의 더욱 정확한 표현을 제공한다. 또한, 추가 비트가 필터의 시프트된 버젼을 이용하여 동일한 절차를 반복하여 생성될 수 있다.

이미지를 압축하기 위하여, 이를 인코딩할 수 있다. 이것은 각도 해상도(angular resolution)에 대한 방사상 해상도(radial resolution)를 갖는 맵일 수 있다. 방사상 해상도(R_R)는 100개의 포인트를 가질 수 있으며, 각도 해상도(A_R)는 360개의 각도를 가질 수 있다. 그러나, 눈 주위 전체로 2도 마다 진행하여 각 해상도에 대하여 180개의 각도가 될 수 있다. 맵은 홍채로 이루어질 수 있다. 홍채에서의 방사상 마크는 일부가 제거되거나 보간될 수 있다

데이터의 크기는 R_R x A_R 바이트일 수 있다. 각 픽셀는 예를 들어 바이트당 8비트를 갖는 바이트일 수 있다. 인코딩의 목적은 데이터를 적은 양 또는 작은 크기로 압축하는 것일 수 있다. 본 발명 또는 방법은 이미지를 취하여 이를 로그-가버 웨이블릿을 통해 실행시켜서 관련 기술 분야에서 수행될 수 있는 실수 출력과 허수 출력인 2개의 출력에 대한 부호를 갖는 압축된 이미지를 가져다 줄 수 있다. 관련 기술 분야와는 다르게, 본 발명은 각 각도에 대하여 방사상 축 상에서 분석 또는 인코딩을 수행할 수 있다. 인코딩은 세그먼트화와 동시에 수행될 수 있다. 비트 표현으로 3개의 결과(즉, 0, 1 및 미지의 x)를 가질 수 있다. 관련 기술 분야는 1과 0의 2개의 결과만을 가지고 1 또는 0의 값을 할당할 수 있으며, 이는 양에서 음으로 또는 그 반대로의 전이하는 데에서 값의 약한 표현에 대한 강한 표시이다. 본 시스템은 1, 0 또는 0에 근접하는 중요하지 않은 값에 대하여 미지의 x인 값을 실제로 배치한다. 0에 가까운 값에서 부호가 극적으로 바뀔 수 있기 때문에 강력한 값에만 주목하고 중요하지 않은 것을 무시하는 것이 더 나을 수 있다. 또한, 본 인코딩 스킴은 2차원이 아닌 1차원을 다룰 수 있다. 여기에서 정보는 매핑되거나 인코딩될 재료의 스트링 또는 방사상에 있을 수 있다.

홍채 인코딩은 홍채 인식 시스템의 주요 구성 요소일 수 있으며 홍채 텍스쳐의 주요 특징을 이후 대상을 매칭하는데 이용되는 더 적은 비트로 추출하는데 이용될 수 있다. 매칭은 세그먼트화, 특징 추출, 공간 해상도 및 이미지 품질을 포함하는 많은 인자에 의해 상당히 영향을 받을 수 있다. 본 방법은 홍채 패턴에 존재하는 가장 식별력있는 정보를 추출하고 인코딩할 수 있다. 본 특징 추출 및 인코딩 스킴은 1D POSE 세그먼트화 내에 있을 수 있으며, 따라서, 오류 발생원을 감소시키며 신속한 홍채 인덱싱을 위한 단계화된 매칭을 허용한다. 본 방법을 이용하여, 탬플레이터 사이의 비교가 신속하고 바이어스 되지 않으면서 이루어질 수 있도록 홍채 텍스쳐의 중요 특징만이 인코딩된다.

본 방법은 1D 분석에 바탕을 둘 수 있다. 1D 특징은 계산 및 강력함의 측면에서 2D 특징 추출에 비하여 유익할 수 있다. 바이어스되지 않은 특징을 방지하기 위하여 방사상 축으로만 필터를 콘볼루션할 수 있다. 상이한 스케일로 양 방향으로 필터를 콘볼루션하는 것은 성능을 열화시킬 수 있다. 방사상 방향은 가장 중요한 정보의 대부분을 가질 수 있으며 동공이 팽창하든지 그렇지 않은지에 관계 없이 홍채 정보를 보존한다. 한편, 각 방향으로 필터를 콘볼루션하는 것은 홍채 맵의 부족한 샘플링 뿐만 아니라 홍채의 폐색(occlusion)에 의해 영향을 받을 수 있다. 본 시스템은 방사상 방향으로 적용된 1차원 방법을 채용한다. POSE 세그먼트화 기술의 일부로서, 강도(intensity)가 스텝 함수에 의해 콘볼류션될 수 있다. 따라 서, 특징 추출이 세그먼트화와 결합하여 단일 단계로 될 수 있으며, 이에 따라 계산을 절감한다.

강도 값의 분해는 새로운 세트의 필터를 강도 변동의 2차(quadratic) 정보를 추출하기 위하여 주기적인 것을 추출하는 것이 강조되는 1D 하 웨이블릿 함수 또는 스텝 함수에 대한 확장으로서 이용하여 달성될 수 있다. 그 다음, 필터 출력은 가버 필터를 구축하지 않고 등가의 가버 필터의 실수부와 허수부를 제공하기 위한 부호값에 따라 이진화된다.

본 방법은 전체 홍채 코드를 처리하지 않으면서 신속한 매칭을 허용하는 여러 단계들로 실행될 수 있다. 본 방법은 상이한 중간 주파수에서 그리고 더 높은 차수의 복소 도메인에서 홍채 텍스쳐를 특징화하기 위한 추가의 홍채 코드를 추출하는 것을 허용한다. 추가 비트의 추출은 본 방법을 이용하여 가능할 수 있으며, 매칭이 제1 세팅에서 발생하지 않는 경우에 필요에 따라 실행될 수 있다.

2개의 필터를 구축하는 대신에, 하 웨이블릿 또는 스텝 함수, 사인파 함수 또는 임의의 다른 형태의 유연한 주기 함수에 대한 확장으로서 하나의 1D 주기 필터를 구축할 수 있다(신호의 2차 위상 정보를 계산하기 위한 필터 샘플(11)을 도시하는 도 2 참조). 필터는 DC 성분 축적을 제거하기 위하여 한 주기에서 0의 합을 갖도록 필터가 구축될 수 있으며, 따라서 위상 정보만이 유지될 것이다. 그 위상을 취하는 것은 크기 정보에 내재하는 조명 변동에 기인하는 효과를 제거하면서도 2개의 홍채에서 식별력 있는 텍스쳐의 인코딩을 허용할 수 있다. 크기 정보에 비하여 위상 정보는 디지털 이미지의 신뢰성 있는 특성을 제공할 수 있다. 크기 성 분은 종종 조명 변동을 나타내며 노이즈에 의해 많이 영향을 받는다.

강도 신호의 분해는 다음과 같이 달성될 수 있다. 콘볼루션은 주기 T에 의해 특정되는 중간 주파수를 갖는 단일 주기파의 필터를 이용하여 영향을 받을 수 있다. 신호와 필터의 내적은 다음의 출력 신호를 생성하도록 구축될 수 있다.

신호 I_θ(r)는 반지름 값의 함수로서 각 각도에서 추출된 강도 신호를 나타낸다. 이것은 홍채의 2개의 경계 사이의 보간된 이미지 강도일 수 있으며 기설정된 개수의 반지름 샘플 N_r로 샘플링될 수 있다. 함수 f(r)은 길이 N_r의 필터 함수를 나타낼 수 있다.

단일 및 2개의 시프트된 합(14)(강도 신호의 짝수 및 홀수 대칭 성분을 구성하는)을 이용하여 출력 신호(13)의 "T" 주기(12)에 대하여 합산할 수 있거나, 도 3에 도시된 바와 같이 다중 시프트에 더 많이 바탕을 둘 수 있다. 이 과정은 2개의 시프트가 이용되는 경우 필터 신호에 내재하는 대칭성의 본질 때문에 크기 정보가 제거되어 위상 정보의 함수로서 2개의 출력 신호를 결과로 제공한다. 도 3은 단일 단계에서 신호의 짝수 및 홀수 성분을 구축하는 것을 도시한다. 시프트 ΔT(14)는 주기 T(12)의 일부일 수 있다. 하 웨이블릿의 2차 출력 또는 가버 2차 허수 및 실수 출력을 매칭시키기 위하여 이것을 주기 T의 절반, 즉 ΔT = T/2 로 설정할 수 있다. 그 다음, 부호 함수는 필터링된 값을 이진화하는데 이용되며 따라서 0 또는 1의 비트에 의해 2개의 가능한 값을 제공하며, 결과로 가버 필터 출력에 의해 구축 된 실수 및 허수 성분에 동등한 4개의 가능한 2차 값을 가져다 준다.

가버 또는 웨이블릿 방법과 다르게, 빠른 인덱싱을 위하여 본 방법은 출력을 2 또는 그 이상의 단계로 분할할 수 있다. 2차 정보가 개별 함수를 이용하여 계산될 수 있기 때문에, 먼저 시프트되지 않은 함수를 이용하고 그 다음 홍채 맵과 동일한 크기, 즉, N_rxN_θ를 갖는 홍채 코드를 계산하여 인코딩 방법을 실행할 수 있다. 또한, 마스크 행렬은 이전에 수행된 것보다 더 작은 크기로 구축될 수 있다. 공지된 더그만(Daugman) 인코딩 방법에서 수행된 바와 같이 마스크 크기를 복제할 필요는 없는 것으로 보인다. 관련 기술 분야에 따른 방법과 다르게, 매칭이 발생하지 않는 경우에 서로 다른 중간 주파수에 대하여 스케일링된 주기뿐만 아니라 서로 다른 주기 시프트에 대한 필터 출력을 바탕으로 필요에 따라 추가 코드를 추출하기 위하여 본 방법을 이용할 수 있다. 본 방법은 매칭 과정을 실행하고 매칭을 이루기 위한 더 적은 비트의 추출을 허용하는데 있어서 유연성을 제공할 수 있다.

인코딩은 탬플레이트 사이의 비교가 실시간으로 이루어질 수 있도록 하기 위한 홍채 맵 내에 존재하는 가장 식별력 있는 정보를 더 적은 비트로 압축하는 방법일 수 있다. 홍채 구별 패턴의 정밀 및 비정밀 정보 내용을 추출하기 위하여 홍채 맵의 다중 대역 분해를 이용한다. 홍채 특징 인코딩을 위한 본 방법은 여러 가지 알고리즘으로 제공된다.

웨이블릿이 서로 다른 해상도로 웨이블릿 계수를 추출하기 위한 필터 뱅크로 홍채 맵을 분해하는데 이용될 수 있다. 그 다음, 웨이블릿 계수는 맵을 홍채 서명 을 나타내는 더 적은 비트로 압축하기 위하여 각 대역에서 인코딩될 수 있다. 웨이블릿을 이용하는 이점은 이것이 공간 및 주파수 도메인 모두에 양호하게 지역화될 수 있다는 것이다.

가버/로그 가버 웨이블릿에 관해서는 더그만은 홍채 맵을 인코딩하기 위하여 2차원(2D) 가버 필터를 이용하는 것으로 보인다. 가버 필터는 가우스 변환을 이용한 사인 코사인파 변조를 근거로 구축될 수 있다. 이것은 웨이블릿의 특수한 경우로 만들 수 있으며, 따라서 공간 및 주파수 도메인 모두에서 특징을 지역화한다.

이미지의 분해는 코사인 변조와 관련된 실수부와 사인 변조와 관련된 허수부를 갖는 가버 필터의 2차 쌍을 이용하여 달성될 수 있다. 실수부 및 허수부의 부호는 실수 성분과 허수 성분 각각의 양/음 부호에 대하여 0/1 비트를 이용하는 4개의 레벨로 위상 정보를 양자화하는데 이용될 수 있다.

하 웨이블릿은 홍채 맵으로부터 특징을 추출하기 위한 웨이블릿 변환의 단순화된 형태일 수 있다. 가버 및 유사한 웨이블릿은 설정 및 구성을 위하여 많은 파라미터를 필요로 할 수 있다.

선택적으로, 4개의 레벨이 2비트의 데이터를 이용하여 표현될 수 있으며, 따라서, 홍채 맵의 각 픽셀은 홍채 바코드(템플레이트)에서의 2개의 비트에 대응한다. Nr x Nq x 2 x L 비트가 각 바코드에 대하여 계산될 수 있다. 여기에서, L은 대역의 개수이며, Nr 및 Nq는 홍채 맵의 크기를 나타낸다.

본 인코딩 스킴은 2D 맵보다는 방사상 신호를 이용한 1D 신호에 적용될 수 있다. 2비트 표현 보다는 3비트 표현이 이용될 수 있다. 페이저에서만의(즉, 크 기가 없다) 정보를 정량화하기 위하여 필요에 따라 많은 비트(즉, 비트 블록)로 추출할 수 있다. 이것은 불명확(obscuration)에 의한 제한된 홍채 영역이 있는 경우(더 적은 이진 비교)에 중요하다. 따라서, 추출된 비트 블록이 더 많을수록 더 양호한 매칭이 기대된다. 또한, 가버 또는 단일 파라미터로서 단 하나의 주기를 갖는 임의의 웨이블릿 형태보다 더 간단할 수 있는 단순한 형태의 파형(도 2에 도시된 바와 같은)을 이용하는 것을 선택할 수 있다.

3비트 표현이 본 스킴에서 이용될 수 있다. 다른 방법에서, 특징 벡터는 임의의 양의 값이 1로 표현되고 음의 값이 0으로 표현되도록 부호 양자화 될 수 있다. 그러나, 본 방법에서, 양자화는 양의 값이 1로 표현되고 음의 값이 0으로 표현되고 0에 가까운 값, 즉 ≤υ(허용 오차)이 x(미지)로 표현되는 3개의 레벨을 이용할 수 있다. 미지의 비트는 0 또는 1 중 하나일 수 있다.

본 방법 및 시스템은 다양한 인코딩 스킴을 이용할 수 있다. 하나의 스킴은 관련 기술에서와 같은 2개의 결과가 아닌 인코더로부터의 3개의 결과를 포함하도록 그 기술적 방법을 수정할 수 있다는 것을 제외하고는 관련 기술과 유사하다. 본 인코딩 스킴은 2D 맵보다는 방사상 신호를 이용한 1차원(1D) 신호에 적용될 수 있다.

홍채 인코딩 스킴은 파형에 대한 선택사항을 가질 수 있다. 본 알고리즘 중하나를 이용하여, 제1, 제2 및 제3 알고리즘에 대한 다음의 변형물을 근거로 원하는 개수의 비트 블록을 각각 추출할 수 있다. 임의의 주기 선택에 대하여, 새로운 세트의 비트를 획득할 수 있다; 주기에서의 임의의 시프트에 대하여, 새로운 세트 의 비트를 획득할 수 있다; 임의의 파장에 대하여, 새로운 세트의 비트를 획득할 수 있다. 제4 알고리즘은 단일 블록의 비트를 가져다 줄 수 있다. 도 4는 일부 알고리즘에 대하여 적용될 수 있는 기본 마스크 및 바코드 레이아웃을 도시한다. 이 레이아웃은 한 세트의 마스크(41, 42, 43, 44)와 대응하는 바코드(46, 47, 48, 49)를 포함할 수 있다. 마스크 및 바코드 1, 2, 3, ... k에 관한 정보는 각각 T₁,ΔT₁,u₁(r), T₁,ΔT₂,u₁(r), T₂,ΔT₁,u₁(r), ... T₁,ΔT₁,u₂(r)으로 표시된다.

신호는 콘볼루션될 수 있다. 파형의 각 값에 대한 점수를 얻을 수 있다. 콘볼루션 결과 또는 출력은 f(r) 일 수 있다. f(r)이 감마(γ)보다 더 크면, 1일 수 있다; 감마보다 더 작으면, 0일 수 있다; 그리고, 감마 내에 있거나 감마보다 더 작으면 미지(x)일 수 있다. 픽셀의 미지의 측정값은 마스크된 정보가 미지일 수 있기 때문에 마스킹될 수 있다. 다시 말하면, 이 분석은 방사상 1차원상에서만 수행될 수 있다.

부호 테스트를 실행할 수 있으며, 한 값당 한 비트만으로 종료하여 비트 사용상 50%를 절약할 수 있다. 신호가 매칭을 위하여 충분히 식별력이 있지 않은 경우에, 다른 비트를 취하도록 시프트를 할 수 있다. 콘볼류션은 동일 파장의 시프트된 버젼상에서 수행될 수 있다. 시프트 ΔT는 T/2와 동일할 수 있다.

동일 파형의 시프트된 버전으로 콘볼루션하기 위한 일반적인 형태는

f(r_k) = I(r) * u(r - ΔT_k)

일 수 있으며, 여기에서, I(r)은 강도 벡터이며 *는 콘볼루션 기호이다.

목표는 1비트를 갖는 것이나, 매칭을 얻지 못하면, 매칭을 획득할 때까지 이를 2, 3 또는 이 이상의 비트로 증가시킬 수 있다. 클로즈드(closed) 형태에서, 1, 0, x의 미지의 표시가 출력에 대하여 이용될 수 있다. 신호의 완전한 주기가 이용될 수 있다. 시프트에 대하여 부호 테스트가 수행될 수 있다. 파형은 일반화될 수 있다.

도 5는 제1 알고리즘을 이용한 인코딩 방법에 대한 도면이다. 홍채 인코딩을 짝수 또는 홀수 대칭인 단일 파형 필터에 기초를 두도록 할 수 있다. 그 다음, 데이터의 추가적인 내용을 얻기 위하여 파형의 원형으로 시프트된 버젼을 이용할 수 있다. 가버를 이용하는 것보다는 1D 방사상 신호와 콘볼루션되는 대칭 파형으로서 스텝 함수를 이용할 수 있다. 가버(종종 현재 기술에서 이용되는)와 다르게 DC 성분을 제거하기 때문에 스텝 대칭 파형을 이용할 수 있다. 수학적으로, 이것은 강도 함수의 실제 값에 대한 적분들 사이에서의 차이를 단순화하기 위하여 추론될 수 있다. 예를 들어, 반주기의 시프트를 한번 이용하여, 식은 다음에서 나타낸 바와 같이 단순화될 수 있다.

f(r) = I(r) * u(r)

여기에서, f(r)은 콘볼류션 결과일 수 있으며, I(r)은 연산자이며, *는 콘볼류션을 나타낸다. u(r)은 예를 들어 도 5에 도시된 바와 같은 스텝 함수(51)를 나타낼 수 있다. 다음은 부호 테스트에 적용될 수 있다.

"x"가 픽셀이 바코드에서 마스킹되어야 하고 0 또는 1 중 어느 하나에 이를 설정하는 것과는 관계가 없다는 것을 의미하는 "미지(unknown)"를 의미한다. 동일한 것이 u(r)의 시프트된 버젼에 적용된다.

ΔT = T/2에 대하여,

을 가질 수 있다.

도 5는 블록(52)으로의 스텝 함수 입력(51)을 갖는 도면을 도시하며, 차례로 블록(52)은 블록(53)으로의 출력을 가지며, 블록(53)은 블록(54)으로의 출력을 가진다. 블록(52, 53, 54)은 u(t-ΔT₁), u(t-ΔT₂) 및 u(t-ΔT_k)를 각각 나타낸다. "k"는 얼마나 많은 u(t-ΔT_k) 블록이 구비되었는가에 따라 3 또는 다른 수일 수 있다. "k"를 이용하는 본 방법은 이 도면 및 본 명세서에서 참조되는 다른 도면의 다른 성분 및/또는 부호에 적용될 수 있다. 블록(52, 53, 54)으로부터의 출력은 콘볼루션 연산기(99, 56, 57)로 각각 갈 수 있다. 또한, 각 연산기로의 입력은 홍채 맵(55)으로부터의 출력일 수 있다. 연산기(99, 56, 57)로부터의 출력은 각각 블록(58, 59, 71)으로 갈 수 있으며, 각각 (|f(r)| -υ)를 나타낸다. 또한, 연산기(99, 56, 57)로부터의 출력은 "부호(f(r)) < 0?"의 질문을 묻는 판단 블록(76, 77, 77)으로 갈 수 있다. 블록(58, 59, 71)로부터의 출력은 "≤0?"의 질문을 묻는 판단 블록(72, 73, 74)으로 각각 갈 수 있다. 맵 마스크(79)는 "마스크_θ(r)>0?"의 질문을 묻는 판단 블록(75)으로의 출력을 가질 수 있다. 판단 블록(72, 73, 74)으로부터의 "예"라는 답은 각각 코드 마스크(41, 42, 44)로 1로서 갈 수 있다. 판단 블록(72, 73, 74)으로부터의 "아니오"라는 답은 판단 블록(75)으로 갈 수 있다. 판단 블록(75)으로부터의 답이 "예"라면, 1이 마스크(41, 42, 44)로 각각 갈 수 있다. 판단 블록(75)의 답이 "아니오"라면, 0이 코드 마스크(41, 42, 44)로 각각 갈 수 있다. 판단 블록(76, 77, 78)에 관하여는, 답이 예이면, 0이 바코드(46, 47, 49)로 각각 갈 수 있다. 판단 블록(76, 77, 78)으로부터의 답이 아니오이면, 1이 바코드(46, 47, 49)로 각각 갈 수 있다.

다른 인코딩 방법 또는 스킴은 도 6에 도시된 바와 같이 도 5의 콘볼루션을 이용하지 않을 수 있지만 내적을 이용할 수 있다. 파장과 내적을 취하고 부호 테스트를 이용할 수 있다. 도 6의 버젼에서는 콘볼루션이 필요하지 않다. 3비트를 다루기 위하여 동일한 테스트가 이용될 수 있다. 시프트가 더 많은 비트를 얻기 위하여 수행될 수 있다. 더 넓고 더 전역적(global)인 길이의 파장을 얻기 위하여 그리고 새로운 세트의 코드를 얻기 위하여 모든 T에 대하여 더 많은 저장소(bin)가 획득될 수 있다. 늘이거나 줄일 수 있다. 새로운 파장에 대하여 상이한 세트의 코드가 획득될 수 있다. 모든 T에 대하여, 상이한 주파수에 대한 상이한 코드를 얻을 수 있다. 알고리즘은 주기 필터를 이용하여 신호에 대한 내적을 이용한다.

이전의 것은 한 비트를 위한 부호 테스트로 간주될 수 있다. 다음이 주목될 수 있다.

모든 ΔT에 대하여, 필요에 따라 새로운 세트의 저장소가 획득될 수 있다. 이것은 매칭을 하기 위하여 스킴 알고리즘을 한번만 수행하는데 아마도 적합할 것이다.

모든 T₁에 대하여, 주파수 성분에 따라 새로운 세트의 코드를 획득할 수 있다.

모든 파장에 대하여, 피크 감쇄에 따라 새로운 세트의 코드를 획득할 수 있다.

도 6은 블록(52)으로의 구형파(다소 일정한 주기를 갖는) 입력(51)를 갖는 도면을 도시하며, 차례로 블록(52)은 블록(53)으로의 출력을 가지며, 블록(53)은 블록(54)으로의 출력을 가진다. u(t)는 방사상 축과 동일한 길이를 가질 수 있다. 블록(52, 53, 54)은 u(t-ΔT₁), u(t-ΔT₂) 및 u(t-ΔT_k)를 각각 나타낸다. "k"는 얼마나 많은 u(t-ΔT_k) 블록이 구비되었는가에 따라 3 또는 다른 수일 수 있다. "k"를 이용하는 본 방법은 이 도면 및 본 명세서에서 참조되는 다른 도면의 다른 성분 및/또는 부호에 적용될 수 있다. 블록(52, 53, 54)으로부터의 출력은 내적 연산기(82, 83, 84)로 각각 갈 수 있다. 또한, 각 연산기로의 입력은 홍채 맵(55)으로부터의 출력일 수 있다. 연산기(82, 83, 84)로부터의 출력은 각각 블록(58, 59, 71)으로 갈 수 있으며, 각각 (|f(r)| -υ)를 나타낸다. 또한, 연산기(82, 83, 84)로부터의 출력은 "부호(f(r)) < 0?"의 질문을 묻는 판단 블록(76, 77, 77)으로 갈 수 있다. 블록(58, 59, 71)로부터의 출력은 "≤0?"의 질문을 묻는 판단 블록(72, 73, 74)으로 각각 갈 수 있다. 맵 마스크(79)는 "마스크_θ(r)>0?"의 질문을 묻는 판단 블록(75)으로의 출력을 가질 수 있다. 판단 블록(72, 73, 74)으로부터의 "예"라는 답은 각각 코드 마스크(41, 42, 44)로 1로서 갈 수 있다. 판단 블록(72, 73, 74)으로부터의 "아니오"라는 답은 판단 블록(75)으로 갈 수 있다. 판단 블록(75)으로부터의 답이 "예"라면, 1이 마스크(41, 42, 44)로 각각 갈 수 있다. 판단 블록(75)의 답이 "아니오"라면, 0이 코드 마스크(41, 42, 44)로 각각 갈 수 있다. 판단 블록(76, 77, 78)에 관하여는, 답이 예이면, 0이 바코드(46, 47, 49)로 각각 갈 수 있다. 판단 블록(76, 77, 78)으로부터의 답이 아니오이면, 1이 바코드(46, 47, 49)로 각각 갈 수 있다.

다른 방법 또는 스킴에서, 도 7에 도시된 바와 같은 파형을 가지면서 저장소에 넣을 수 있으며, 이는 비균일한 비닝(binning)을 나타낼 수 있다. 동공에 더 가까운 더 많은 정보가 있기 때문에 홍채의 내부 경계에서 더 작은 저장소가 이루어질 수 있다. 따라서, 더 작은 저장소가 사용될 수 있다. 본 방법은 처리 범위의 양에 예속될 수 있다. 적분이 주어진 주기에서 소정의 T까지 이용될 수 있으며, 차이가 이전 것과 비교될 수 있다. 더 크게 되는 것의 부호는 1이 될 수 있으며, 더 작게되는 것은 0이 될 수 있으며, 또는 미지의 것은 x가 될 수있다.

본 스킴은 저장소 내부에서 신호의 지역화된 특징을 결정하는 저장소(즉, 비닝 방법)에 바탕을 둘 수 있다. 저장소는 길이 T를 갖도록 나타내어질 수 있다. 저장소는 반드시 균일해야할 필요가 없다. 예를 들어, 내부 경계 근처에서 더 작은 저장소를 가질 수 있으며, 외부 경계(SNR이 더 작을 것으로 예상되는)에서 더 큰 저장소를 가질 수 있다.

도 7은 블록(52)으로의 구형파(가변하는 주기를 갖는) 입력(51)를 갖는 도면을 도시하며, 차례로 블록(52)은 블록(53)으로의 출력을 가지며, 블록(53)은 블록(54)으로의 출력을 가진다. u(t)는 방사상 축과 동일한 길이를 가질 수 있다. 블록(52, 53, 54)은 u(t-ΔT₁), u(t-ΔT₂) 및 u(t-ΔT_k)를 각각 나타낸다. "k"는 얼마나 많은 u(t-ΔT_k) 블록이 구비되었는가에 따라 3 또는 다른 수일 수 있다. "k"를 이용하는 본 방법은 이 도면 및 본 명세서에서 참조되는 다른 도면의 다른 성분 및/또는 부호에 적용될 수 있다. 블록(52, 53, 54)으로부터의 출력은 내적 연산기(82, 83, 84)로 각각 갈 수 있다. 또한, 각 연산기로의 입력은 홍채 맵(55)으로부터의 출력일 수 있다. 연산기(82, 83, 84)로부터의 출력은 각각 블록(58, 59, 71)으로 갈 수 있으며, 각각 (|f(r)| -υ)를 나타낸다. 또한, 연산기(82, 83, 84)로부터의 출력은 "부호(f(r)) < 0?"의 질문을 묻는 판단 블록(76, 77, 77)으로 갈 수 있다. 블록(58, 59, 71)로부터의 출력은 "≤0?"의 질문을 묻는 판단 블록(72, 73, 74)으로 각각 갈 수 있다. 맵 마스크(79)는 "마스크_θ(r)>0?"의 질문을 묻는 판단 블록(75)으로의 출력을 가질 수 있다. 판단 블록(72, 73, 74)으로부터의 "예"라는 답은 각각 코드 마스크(41, 42, 44)로 1로서 갈 수 있다. 판단 블록(72, 73, 74)으로부터의 "아니오"라는 답은 판단 블록(75)으로 갈 수 있다. 판단 블록(75)으로부터의 답이 "예"라면, 1이 마스크(41, 42, 44)로 각각 갈 수 있다. 판단 블록(75)의 답이 "아니오"라면, 0이 코드 마스크(41, 42, 44)로 각각 갈 수 있다. 판단 블록(76, 77, 78)에 관하여는, 답이 예이면, 0이 바코드(46, 47, 49)로 각각 갈 수 있다. 판단 블록(76, 77, 78)으로부터의 답이 아니오이면, 1이 바코드(46, 47, 49)로 각각 갈 수 있다.

다른 방법 또는 스킴에서, 도 8a 및 8b에 도시된 바와 같이, 2개의 골짜기(valley) 내에서

을 가질 수 있다. 어떤 의미에서는

이다. 피크와 골짜기를 캡쳐하기 위한 움직임이 있을 수 있으며, 평균값에 관하여는 피크에 대하여 1을 이용하고 골짜기에 대하여 0을 이용할 수 있다. 그 외의 경우에는 미지, 즉 f(r)이 0에 접근하는 전이 영역으로 간주될 수 있다.

도 8a의 그래프(94)에 도시된 바와 같이, 바코드의 비닝은 각 각도당 방사상 신호의 지역 최대값(92)과 최소값(93)에 바탕을 둘 수 있다. 또한, 각 저장소의 값들(95)은 1, 0 및 x(미지)로 표시될 수 있다. 여러 범주가 다음과 같이 표시될 수 있다.

동일한 픽셀에 대하여 2개의 결과가 있을 때, 확인된 비트가 미지의 비트 선택에 대하여 선택될 수 있다.

도 8b는 본 명세서에서 표시된 다른 알고리즘에 대한 도면이다. 홍채 맵(96)에서 피크(97)와 골짜기(98)의 위치가 정해진다. 이러한 위치가 정해진 피크와 골짜기 및 다른 맵(96) 정보는 수학식 101 및 102에 각각 대입될 수 있다. 수학식 101 및 102의 결과는 "부호(f(r)<0?"이라는 질문을 묻는 판단 블록(103, 104)으로 갈 수 있다. 홍채 맵(96)에 대응하는 맵 마스크(105)는 "마스크_θ(r)>0?"의 질문을 묻는 판단 블록(106)으로의 출력을 가질 수 있다. 블록(106)의 질문에 대한 답이 예이면, 1이 코드 마스크(108)로 갈 수 이으며, 답이 아니오이면 0이 코드 마스크(108)로 갈 수 있다. 블록(103)의 질문에 대한 답변이 예이면, 0이 바코드(107) 및 블록(106)으로 갈 수 있으며, 답이 아니오이면 1이 코드 마스크(108)로 갈 수 있다. 블록(104)의 질문에 대한 답이 예이면, 1이 바코드(107) 및 블록(106)으로 갈 수 있으며, 답이 아니오이면 0이 코드 마스크(108)로 갈 수 있다.

분석(즉, 인코딩)은 각 각도당 방사상 축 상에 수행될 수 있다.

각 픽셀 값 당 추가 비트를 획득하기 위해서는,

이다.

3비트 방법은 많은 노이즈를 제거하기 위한 수단로서 간주될 수 있다. 값이 이것에 할당되지 않기 때문에 미지로서 고려되므로 f(r) 값에 대하여는 양호할 수 있다. 미지에 관해서는, 별도의 가중치가 할당딜 수 있다. 가중치는 로우에서 하이 사이에서 가변할 수 있지만, 이것이 다른 2 값중 하나가 될 수 있으므로 양 극 단의 값 중 어느 하나의 100%가 되지 않을 수 있다. 이러한 가중 방법은 세그먼트화 노이즈가 아닌 인코딩 불확실성 또는 노이즈를 다룰 수 있다.

본 명세서에서, 다른 방법이나 시제로 기재되었다 하더라도 내용의 일부는 가설에 근거한 사실이거나 예측하는 사실일 수 있다.

본 발명이 적어도 하나의 예시적인 예를 이용하여 설명되었지만, 많은 변형물 및 수정물이 본 명세서를 숙독함으로써 본 발명의 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 명백할 것이다. 따라서, 첨부된 청구범위는 이러한 모든 변형물 및 수정물을 포함하도록 종래 기술의 관점에서 가능한 한 넓게 해석되는 것이 의도된다.

Claims

방사상 방향으로 홍채 패턴의 중요 특징을 추출하는 단계;

상기 특징을 인코딩하는 단계;

인코딩된 홍채 패턴을 더 적지만 매칭하기에 충분한 비트로 압축하는 단계;

를 포함하는 인코딩 방법.
제1항에 있어서,

상기 추출 및 인코딩을 세그먼트화에 포함시키는 단계;

를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 인코딩 방법.
제1항에 있어서,

상기 홍채 패턴의 상기 중요 특징을 검출하도록 필터링하는 단계;

를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 인코딩 방법.
제1항에 있어서,

상기 인코딩은 단계적으로 수행되는 것을 특징으로 하는 인코딩 방법.
제1항에 있어서,

상기 인코딩은 하나의 비트를 이용하여 단계적으로 수행되는 것을 특징으로 하는 인코딩 방법.
제5항에 있어서,

상기 비트는 양, 음 또는 미지값으로 부호 양자화되는 것을 특징으로 하는 인코딩 방법.
제5항에 있어서,

추가 비트가 상기 홍채 패턴의 특징에 대한 매칭을 개선하기 위하여 추가되는 것을 특징으로 하는 인코딩 방법.
여러 각도의 각각에서 홍채 이미지로부터 특징 벡터를 추출하는 단계; 및

상기 특징 벡터 각각을 주기 필터를 이용하여 내적 연산하는 단계;

를 포함하는 인코딩 방법.
제8항에 있어서,

상기 필터는 대칭 파형을 이용하여 구축된 것을 특징으로 하는 인코딩 방법.
제9항에 있어서,

상기 대칭 파형은 한 주기에 대하여 합이 0인 것을 특징으로 하는 인코딩 방법.
제8항에 있어서,

상기 특징 벡터 각각은 0, 1 또는 미지값으로 양자 부호화되는 것을 특징으로 하는 인코딩 방법.
제8항에 있어서,

상기 여러 각도 각각에서의 상기 홍채 이미지로부터의 상기 특징 벡터는 매칭에 이용되는 더 적은 비트로 인코딩되는 것을 특징으로 하는 인코딩 방법.
제8항에 있어서,

상기 여러 각도 각각에서의 상기 홍채 이미지로부터의 상기 특징 벡터는 프로그레시브 매칭에 이용되는 더 적은 비트로 단계적으로 인코딩되는 것을 특징으로 하는 인코딩 방법.
제13항에 있어서,

상기 추출 및 인코딩은 상기 홍채 이미지의 세그먼트화와 통합되는 것을 특징으로 하는 인코딩 방법.
여러 1차원 방사상 세그먼트 각각에서의 홍채 패턴으로부터 특징 벡터를 추출하는 단계; 및

상기 특징 벡터를 필터링하는 단계;

를 포함하는 인코딩 방법.
제15항에 있어서,

상기 1차원 방사상 세그먼트의 축에서 상기 필터링을 내적 연산하는 단계;

를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 인코딩 방법.
제15항에 있어서,

0, 1 및 미지값의 비트 표현을 이용하여 상기 1차원 방사상 세그먼트의 축에서 상기 필터링을 내적 연산하는 단계;

를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 인코딩 방법.
제15항에 있어서,

상기 특징 벡터의 강도는 0, 1 및 미지값의 비트 표현을 이용하여 피크 및 골짜기의 발생에 따라 인코딩될 수 있는 것을 특징으로 하는 인코딩 방법.
제15항에 있어서,

0, 1 및 미지값의 비트 표현을 이용하여 상기 1차원 방사상 세그먼트의 축에서 비균일 파형을 내적 연산하는 단계;

를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 인코딩 방법.
제15항에 있어서,

0, 1 및 미지값의 비트 표현을 이용하여 상기 1차원 방사상 세그먼트의 축에서 대칭 파형을 콘볼류션하는 단계;

를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 인코딩 방법.