KR101476173B1 - 홍채 특징을 이용한 사용자 인증 방법 및 시스템 - Google Patents

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Abstract

본 발명은 홍채 특징을 이용한 사용자 인증 방법 및 시스템에 관한 것으로, 보다 구체적으로는 영상입력부가 사용자의 안구를 포함하는 영상을 입력받는 단계; 홍채추출부가 입력받은 영상으로부터 상기 사용자의 안구 내 홍채영역을 추출하는 단계; 관심영역설정부가 추출한 홍채영역 내 관심영역을 설정하는 단계; 필터링부가 상기 관심영역을 NSCT(Nonsubsampled Contourlet Transform)변환을 통해 부분대역별로 필터링하고, 상기 관심영역의 각 부분대역별 NSCT 계수를 생성하는 단계; 이진화부가 상기 관심영역의 각 부분대역별로 생성된 NSCT 계수를 이진화하는 단계; 템플릿생성부가 이진화된 NSCT 계수에 기초하여 상기 사용자의 홍채 특징을 나타내는 홍채 코드 템플릿을 생성하는 단계; 및 사용자인증부가 상기 홍채 코드 템플릿과 기저장된 기준 홍채 코드 템플릿을 상호 비교하고, 그 비교결과에 따라 상기 사용자에 대한 인증을 수행하는 단계;를 포함한다.
이러한 구성에 의해, 본 발명의 홍채 특징을 이용한 사용자 인증 방법 및 시스템은 사용자의 홍채 내 패턴의 특징을 NSCT 변환을 통해 생성된 NSCT 계수를 이용하여 정확하게 표현할 수 있는 효과가 있다.

Description

홍채 특징을 이용한 사용자 인증 방법 및 시스템{User authentication method and system using iris characteristic}
본 발명은 홍채 특징을 이용한 사용자 인증 방법 및 시스템에 관한 것으로, 특히 사용자 안구의 고유한 홍채 특징을 이용하여 사용자 인증을 용이하게 수행할 수 있는 홍채 특징을 이용한 사용자 인증 방법 및 시스템에 관한 것이다.
최근 들어, 기술의 발달에 따라 다양한 사용자 인증 기술 중 보다 정확한 인증을 위해 사용자의 각종 생체정보를 이용하여 사용자를 인증하는 사용자 인증 방법이 사용되고 있는 추세이다. 이러한 생체 인식 기술(biometrics)은 사용자의 신체 특정 부분에 대한 정보를 획득하여 분석한 후, 기존에 저장된 데이터와 비교해서 본인임을 확인하고 인증하는 기술을 말한다. 이러한 생체정보 인식기술은 ID카드나 비밀번호와 같이 타인의 도용 또는 복제를 수행할 수 없기 때문에 내용이 변경되거나 분실될 위험성이 없어, 금융서비스, 통신, 정보보안, 의료, 치안관리, 전자상거래 등의 분야에서 활용될 가능성이 높다.
이때, 생체정보 인식기술에서 사용되는 사용자의 생체정보는 지문, 홍채, 땀샘구조, 혈관, 정맥, 음성 등이 사용되고 있다.
특히, 이 중에서도 사용자의 안구에 존재하는 홍채의 특성을 이용하여 사용자의 본인 여부를 인증하는 방법에 대하여 자세히 살펴보도록 한다.
홍채(iris)는 동공 주위 조직으로서, 수축과 이완을 통해 동공의 크기를 조절하여 눈으로 들어오는 빛의 양을 조절하는 도넛 모양으로 생긴 붉은 색의 섬유질을 나타낸다. 이러한 홍채는 반지름 방향과 각도 방향에 따라 달라지는 독특한 패턴을 가지는데, 이러한 홍채의 패턴을 정확하게 표현하는데 있어, 많은 어려움이 따르는 바, 홍채를 이용하여 정확한 사용자 인식 기술을 구현하는데 어려운 문제점이 발생했다.
상술한 바와 같이, 본 발명의 홍채 특징을 이용한 사용자 인증 방법 및 시스템을 살펴보면 다음과 같다.
선행기술 1은 한국공개특허 제2002-0065248호(2002.08.13)로서, 비접촉식 홍채인식을 위한 영상의 정규화 방법에 관한 것이다. 이러한 선행기술 1은 적외선 조명을 이용한 영상획득 장비를 통하여 홍채영상을 획득하고, 입력되는 홍채 영상에 대해서 내부와 외부의 경계를 검출하여 그 중심을 각각 설정하고, 경계 사이의 홍채패턴만을 검출한 뒤, 극좌표 변환 과정을 거쳐 일정크기의 영상으로 정규화한다. 또한, 홍채 영상 정보배열의 픽셀들을 이동하면서 비교하여 회전된 영상에 대한 보정을 실시하는 과정으로 구성된다. 이에 따라, 고신뢰도의 생체인식 기술을 기반으로 더욱 안전하고 간편하게 신원확인을 할 수 있다.
또한, 선행기술 2는 한국공개특허공보 제2005-0025927호(2005.03.14)로서, 홍채인식을 위한 동공 검출 방법 및 형상기술자 추출방법과 그를 이용한 홍채 특징 추출 장치 및 그 방법과홍채인식 시스템 및 그 방법에 관한 것이다. 이러한 선행기술 2는 안구 영상으로부터 조명으로 인한 광원을 동공내 두 개의 기준점으로 검출하는 기준점 검출단계; 상기 두 개의 기준점을 지나는 직선과 교차하는 안구 영상의 홍채와 동공 사이의 경계 후보지점을 결정하는 제1 경계후보지점 결정단계; 교차하는 두 개의 홍채와 동공의 경계 후보지점 사이의 거리를 이등분하는 중심점을 기준으로 한 수직선과 교차하는 안구 영상의 홍채와 동공 사이의 경계 후보지점을 결정하는 제2 경계후보지점 결정단계; 및 상기 결정한 후보지점들로부터 서로 가깝게 이웃하는 후보지점 사이를 지나는 직선들의 이등분 중심점을 기준으로 한 수직선들이 교차하는 중심 후보점을 이용하여 경계 후보지에 가까운 원의 반지름과 중심의 좌표를 구하여 동공의 위치와 크기를 결정하여 동공 영역을 검출하는 동공영역 검출단계를 포함함으로써, 눈의 홍채에 근거하여 개인 식별을 제공할 수 있다.
상기와 같은 종래 기술의 문제점을 해결하기 위해, 본 발명은 사용자의 고유하고 독특한 형태를 갖는 홍채 특징을 NSCT(Nonsubsampled Contourlet Transform)변환을 통해 보다 정밀하고 정확하게 표현하여 사용자 인증을 용이하게 수행할 수 있는 홍채 특징을 이용한 사용자 인증 방법 및 시스템을 제공하고자 한다.
위와 같은 과제를 해결하기 위한 본 발명의 한 실시 예에 따른 홍채 특징을 이용한 사용자 인증 방법은 영상입력부가 사용자의 안구를 포함하는 영상을 입력받는 단계; 홍채영역추출부가 입력받은 영상으로부터 상기 사용자의 안구 내 홍채영역을 추출하는 단계; 관심영역설정부가 추출한 홍채영역 내 관심영역을 설정하는 단계; 필터링부가 상기 관심영역을 NSCT(Nonsubsampled Contourlet Transform)변환을 통해 부분대역별로 필터링하고, 상기 관심영역의 각 부분대역별 NSCT 계수를 생성하는 단계; 이진화부가 상기 관심영역의 각 부분대역별로 생성된 NSCT 계수를 이진화하는 단계; 템플릿생성부가 이진화된 상기 NSCT 계수에 기초하여 상기 사용자의 홍채 특징을 나타내는 홍채 코드 템플릿을 생성하는 단계; 및 사용자인증부가 상기 홍채 코드 템플릿과 기저장된 기준 홍채 코드 템플릿을 상호 비교하고, 그 비교결과에 따라 상기 사용자에 대한 인증을 수행하는 단계;를 포함한다.
특히, 상기 홍채영역 내 동공을 중심으로 오른쪽 영역의 45°내지 315°사이에 위치하는 제1 관심영역 및 상기 동공을 중심으로 왼쪽 영역의 135°내지 225°사이에 위치하는 제2 관심영역을 설정하는 관심영역설정부가 상기 홍채영역 내 관심영역을 설정하는 단계를 포함할 수 있다.
특히, 상기 제1 관심영역 및 제2 관심영역을 러버 시트 모델(rubber sheet model)에 기초하여 직사각형 형태로 일렬로 배치한 후, 연속된 신호의 순서대로 재배치하여 관심영역을 설정하는 관심영역설정부가 상기 홍채영역 내 관심영역을 설정하는 단계를 포함할 수 있다.
특히, 상기 관심영역을 멀티스케일(multiscale) 또는 다방향성(multidirection)을 갖도록 분할하는 필터링부가 상기 관심영역의 각 부분대역별 NSCT 계수를 생성하는 단계를 포함할 수 있다.
특히, 상기 관심영역을 멀티스케일을 갖도록 분할하는 경우에, 상기 관심영역을 하나의 저역통과(Low-Pass) 대역과, 하나의 고역통과(High-Pass) 부분대역으로 분할하는 필터링부가 상기 관심영역의 각 부분대역별 NSCT 계수를 생성하는 단계를 포함할 수 있다.
특히, 상기 관심영역을 다방향성을 갖도록 분할하는 경우에, 상기 관심영역을 복수 개의 방향을 갖도록 설정된 복수 개의 고역통과(High-Pass) 부분대역으로 분할하는 필터링부가 상기 관심영역의 각 부분대역별 NSCT 계수를 생성하는 단계를 포함할 수 있다.
보다 바람직하게는 상기 홍채 코드 템플릿과 상기 기준 홍채 코드 템플릿간 비트에 대하여 배타적 연산을 수행하고, 그 연산결과에 따라 상기 사용자가 접근이 허용된 사용자인지 여부에 대한 인증을 수행하는 사용자인증부가 상기 사용자에 대한 인증을 수행하는 단계를 포함할 수 있다.
보다 바람직하게는 상기 홍채 코드 템플릿을 비트단위로 연속하여 이동시키는 과정; 비트단위로 연속하여 이동하는 상기 홍채 코드 템플릿을 고정된 상태의 상기 기준 홍채 코드 템플릿과 연속 비교하는 과정; 비트단위로 연속하여 이동하는 상기 홍채 코드 템플릿과 상기 기준 홍채 코드 템플릿의 비트에 대하여 배타적 연산을 수행하는 과정; 및 연산결과에 따라 상기 사용자가 접근이 허용된 사용자인지 여부에 대한 인증을 수행하는 과정;을 포함하는 사용자인증부가 상기 사용자에 대한 인증을 수행하는 단계를 포함할 수 있다.
위와 같은 과제를 해결하기 위한 본 발명의 다른 실시 예에 따른 홍채 특징을 이용한 사용자 인증 시스템은 사용자의 안구를 포함하는 영상을 입력받는 영상입력부; 입력받은 영상으로부터 상기 사용자의 안구 내 홍채영역을 추출하는 홍채영역추출부; 추출한 홍채영역 내 관심영역을 설정하는 관심영역설정부; 상기 관심영역을 NSCT(Nonsubsampled Contourlet Transform)변환을 통해 부분대역별로 필터링하고, 상기 관심영역의 각 부분대역별 NSCT 계수를 생성하는 필터링부; 상기 관심영역의 각 부분대역별로 생성된 NSCT 계수를 이진화하는 이진화부; 이진화된 상기 NSCT 계수에 기초하여 상기 사용자의 홍채 특징을 나타내는 홍채 코드 템플릿을 생성하는 템플릿생성부; 및 상기 홍채 코드 템플릿과 기저장된 기준 홍채 코드 템플릿을 상호 비교하고, 그 비교결과에 따라 상기 사용자에 대한 인증을 수행하는 사용자인증부;를 포함한다.
특히, 상기 홍채영역 내 동공을 중심으로 오른쪽 영역의 45°내지 315°사이에 위치하는 제1 관심영역 및 상기 동공을 중심으로 왼쪽 영역의 135°내지 225°사이에 위치하는 제2 관심영역을 설정하는 관심영역설정부를 포함할 수 있다.
특히, 상기 제1 관심영역 및 제2 관심영역을 러버 시트 모델(rubber sheet model)에 기초하여 직사각형 형태로 일렬로 배치한 후, 연속된 신호의 순서대로 재배치하여 관심영역을 설정하는 관심영역설정부를 포함할 수 있다.
보다 바람직하게는 적어도 하나의 저역통과필터(Low-Pass Filter) 및 고역통과필터(High-Pass Filter)를 포함하여 상기 관심영역을 멀티스케일을 갖도록 분할하는 필터링부를 포함할 수 있다.
보다 바람직하게는 복수 개의 고역통과필터(High-Pass Filter)를 포함하여 상기 관심영역을 복수 개의 방향을 갖도록 분할하는 필터링부를 포함할 수 있다.
특히, 상기 홍채 코드 템플릿과 상기 기준 홍채 코드 템플릿간 비트에 대하여 배타적 연산을 수행하고, 그 연산결과에 따라 상기 사용자가 접근이 허용된 사용자인지 여부에 대한 인증을 수행하는 사용자인증부를 포함할 수 있다.
보다 바람직하게는 상기 홍채 코드 템플릿을 비트단위로 연속하여 이동시키는 템플릿이동모듈; 비트단위로 연속하여 이동하는 상기 홍채 코드 템플릿을 고정된 상태의 상기 기준 홍채 코드 템플릿과 연속 비교하는 비교모듈; 비트단위로 연속하여 이동하는 상기 홍채 코드 템플릿과 상기 기준 홍채 코드 템플릿의 비트에 대하여 배타적 연산을 수행하는 연산모듈; 및 연산결과에 따라 상기 사용자가 접근이 허용된 사용자인지 여부에 대한 인증을 수행하는 인증모듈;을 포함하는 사용자인증부를 포함할 수 있다.
본 발명의 홍채 특징을 이용한 사용자 인증 방법 및 시스템은 사용자의 홍채 내 패턴의 특징을 NSCT 변환을 통해 생성된 NSCT 계수를 이용하여 정확하게 표현할 수 있는 효과가 있다.
또한, 본 발명의 홍채 특징을 이용한 사용자 인증 방법 및 시스템은 사용자의 홍채 내 패턴의 반지름 및 각도 방향의 특징을 NSCT 계수를 이용하여 정밀하게 표현함으로써, 사용자 인증의 신뢰도를 향상시킬 수 있는 효과가 있다.
도 1은 본 발명의 일 실시 예에 따른 홍채 특징을 이용한 사용자 인증 시스템의 블록도이다.
도 2는 사용자인증부의 세부 블록도이다.
도 3은 발명의 다른 실시 예에 따른 홍채 특징을 이용한 사용자 인증 방법의 순서도이다.
도 4는 사용자인증단계의 세부 순서도이다.
도 5는 홍채영역 내 관심영역을 설정과정을 나타내는 도면이다.
도 6은 필터링부가 관심영역을 멀티스케일을 갖도록 분할하는 과정을 나타낸 도면이다.
도 7은 필터링부가 관심영역을 다방향성을 갖도록 분할하는 과정을 나타낸 도면이다.
도 8은 본 발명의 일 실시 예에 따른 홍채 코드 템플릿간 해밍거리값 분포도를 나타낸 그래프이다.
도 9는 본 발명의 일 실시 예에 따른 홍채 코드 템플릿간 해밍거리값 분포도를 나타낸 그래프이다.
도 10은 본 발명과 종래기술간의 홍채 코드 템플릿간 해밍거리값 분포도를 나타낸 그래프이다.
도 11은 본 발명과 종래기술간 DET 곡선을 나타낸 그래프이다.
이하, 본 발명을 바람직한 실시 예와 첨부한 도면을 참고로 하여 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자가 용이하게 실시할 수 있도록 상세히 설명한다. 그러나 본 발명은 여러 가지 상이한 형태로 구현될 수 있으며, 여기에서 설명하는 실시 예에 한정되는 것은 아니다.
도 1은 본 발명의 일 실시 예에 따른 홍채 특징을 이용한 사용자 인증 시스템의 블록도이다.
도 1에 도시된 바와 같이, 본 발명의 홍채 특징을 이용한 사용자 인증 시스템(100)은 영상입력부(110), 홍채영역추출부(120), 관심영역설정부(130), 필터링부(140), 이진화부(150), 템플릿생성부(160), 사용자인증부(170) 및 저장부(180)를 포함한다.
영상입력부(110)는 사용자의 좌우 안구를 각각 촬영하여 생성된 영상을 입력받는다. 이때, 상기 영상입력부(110)는 입력받은 영상 중 사용자의 왼쪽 또는 오른쪽 안구를 포함하는 영상을 서로 구분하여 입력 받도록 한다.
홍채영역추출부(120)는 입력받은 영상으로부터 상기 사용자의 안구 내 홍채영역을 추출한다.
관심영역설정부(130)는 추출한 홍채영역 내 관심영역을 설정하는데, 예를 들어, 상기 홍채영역 내 동공을 중심으로 오른쪽 영역의 45°내지 315°사이에 위치하는 제1 관심영역 및 상기 동공을 중심으로 왼쪽 영역의 135°내지 225°사이에 위치하는 제2 관심영역을 설정할 수 있다. 이러한 관심영역설정부(130)는 상기 제1 관심영역과 제2 관심영역을 러버 시트 모델(rubber sheet model)에 기초하여 직사각형 모양으로 일렬로 배치한 후, 연속된 신호의 순서대로 재배치하여 관심영역을 재생성할 수 있다.
필터링부(140)는 설정된 상기 관심영역을 NSCT(Nonsubsampled Contourlet Transform)변환을 통해 주파수의 부분대역별로 필터링하고, 상기 관심영역의 각 부분대역별 NSCT 계수를 생성한다. 이러한 필터링부(140)는 상기 관심영역을 멀티스케일(multiscale) 또는 다방향성(multidirection)을 갖도록 분할할 수 있는데, 이때 적어도 하나의 저역통과필터(Low-Pass Filter) 및 고역통과필터(High-Pass Filter)를 포함하여 상기 관심영역을 멀티스케일을 갖도록 분할하거나, 복수 개의 고역통과필터(High-Pass Filter)를 포함하여 상기 관심영역을 복수 개의 방향을 갖도록 분할할 수 있다.
이진화부(150)는 상기 관심영역의 각 부분대역별로 생성된 NSCT 계수를 이진화한다.
템플릿생성부(160)는 이진화된 NSCT 계수에 기초하여 사용자의 홍채 특징을 나타내는 홍채 코드 템플릿을 생성한다.
사용자인증부(170)는 상기 홍채 코드 템플릿과 상기 기준 홍채 코드 템플릿간 비트에 대하여 상호 배타적 연산을 수행하고, 그 연산결과에 따라 상기 사용자가 접근이 허용된 사용자인지 여부에 대한 인증을 수행할 수 있다.
이하, 도 2를 참조하여 상기 사용자인증부(170)의 추가 세부기능에 대하여 자세히 살펴보도록 한다.
도 2는 사용자인증부의 세부 블록도이다.
도 2에 도시된 바와 같이, 사용자인증부(170)는 템플릿이동모듈(172), 비교모듈(174), 연산모듈(176) 및 인증모듈(178)을 포함한다.
템플릿이동모듈(172)은 이진화된 상기 홍채 코드 템플릿을 비트단위로 연속하여 이동시킨다.
비교모듈(174)은 비트단위로 연속하여 이동하는 상기 홍채 코드 템플릿을 비트가 고정된 상태의 상기 기준 홍채 코드 템플릿과 비트단위로 연속하여 비교한다.
연산모듈(176)은 비트단위로 연속하여 이동하는 상기 홍채 코드 템플릿과 상기 기준 홍채 코드 템플릿의 비트에 대하여 상호 배타적 연산을 수행한다.
인증모듈(178)은 상기 연산모듈(176)의 연산결과에 따라 상기 사용자가 접근이 허용된 사용자인지 여부에 대한 인증을 수행한다.
다시 도 1로 돌아가서, 저장부(180)는 미리 접근이 허용된 사용자에 대한 기준 홍채 코드 템플릿이 이진화되어 미리 저장된다.
도 3은 발명의 다른 실시 예에 따른 홍채 특징을 이용한 사용자 인증 방법의 순서도이다.
도 3에 도시된 바와 같이, 본 발명의 홍채 특징을 이용한 사용자 인증 방법은 영상입력부(110)가 사용자의 좌우 안구를 각각 촬영하여 생성된 영상을 입력받는다(S210). 이때, 입력받은 영상 중 사용자의 왼쪽 또는 오른쪽 안구를 포함하는 영상에 대하여 동일한 사용자의 안구 영상이라고 하더라도 서로 구분하도록 한다.
홍채영역추출부(120)가 입력받은 영상으로부터 상기 사용자의 안구 내 동공 주위를 둘러싸는 섬유질 조직인 홍채영역을 추출한다(S220).
관심영역설정부(130)가 추출한 홍채영역 내 관심영역(ROI, Region Of Interest)을 설정한다(S230). 특히, 도 5 (a)에 도시된 바와 같이, 홍채영역 내 동공을 중심으로 오른쪽 영역의 -45°내지 45°사이에 위치하는 영역을 제1 관심영역으로 설정하고, 상기 동공을 중심으로 왼쪽 영역의 135°내지 225°사이에 위치하는 영역을 제2 관심영역으로 설정할 수 있다.
이와 같이, 설정된 제1 관심영역 및 제2 관심영역에 대하여 상기 관심영역설정부(130)가 정규화 과정을 거친 후, 영상 신호의 단절을 방지하기 위하여 정규화된 각각의 관심영역을 재배열할 수 있다. 즉, 도 5(b)에 도시된 바와 같이, 상기 제1 관심영역 및 제2 관심영역을 러버 시트 모델(rubber sheet model)에 기초하여 직사각형 형태로 일렬로 배치하고, 이후, 도 5(c)에 도시된 바와 같이, 연속된 신호의 순서대로 재배치하여 관심영역을 설정할 수 있다.
필터링부(140)가 상기 관심영역을 NSCT(Nonsubsampled Contourlet Transform)변환을 통해 주파수의 부분대역별로 필터링하여, 상기 관심영역의 각 부분대역별 NSCT 계수를 생성한다(S240).
이때, 상기 필터링부(140)가 상기 관심영역을 멀티스케일(multiscale) 또는 다방향성(multidirection)을 갖도록 분할할 수 있다.
예를 들어, 상기 필터링부(140)가 상기 관심영역을 복수 개의 주파수 신호 등급으로 나누어지는 멀티스케일을 갖도록 분할하는 경우에, 상기 관심영역을 하나의 저역통과(Low-Pass) 대역과, 하나의 고역통과(High-Pass) 부분대역으로 분할할 수 있다.
도 6은 필터링부가 관심영역을 멀티스케일을 갖도록 분할하는 과정을 나타낸 도면으로서, 도 6(a)는 관심영역을 분할한 주파수 대역 등급 3 단계에서의 필터링부의 구조를 나타내고, 도 6(b)는 2차원 주파수 평면에서의 분할된 부분대역을 나타낸다.
이에 따라, 관심영역에 대한 멀티스케일의 분석이 가능할 뿐만 아니라, 특이점 부근에서 발생하는 pseudo-gibbs 현상을 억제할 수 있어, 물체의 경계 부분에서 보다 부드러운 윤곽을 표현할 수 있다.
또는 이와 달리, 상기 필터링부(140)가 상기 관심영역에 대하여 다방향성을 갖도록 분할하는 경우에, 상기 관심영역을 복수 개의 방향을 갖도록 설정된 복수 개의 고역통과(High-Pass) 부분대역으로 분할할 수 있다.
도 7은 필터링부가 관심영역을 다방향성을 갖도록 분할하는 과정을 나타낸 도면으로서, 도 7(a)은 필터링부의 구조를 나타내며, 도 7(b)은 2채널에서 4채널로 구성이 변경된 필터링부의 구조를 나타낸다.
이와 같이, 관심영역의 각 방향별로 각도 변화에 따른 홍채의 특징을 자세히 표현할 수 있다. 이러한, 관심영역의 필터링 과정을 통해 생성된 각 부분대역별 NSCT 계수는 하기의 수학식 1과 같이 표현될 수 있다.
Figure 112013108779987-pat00001
이때, 상기 j는 영상 단절 단계(decomposition stage)를 나타내고, dj는 j 번째 단계에서의 부분대역별 방향 개수를 나타내며, 상기 m은 정수를 나타낸다. 즉, 상기 WJ, Wi j는 각각 낮은 주파수 계수와 j 번째 단계에서의 모든 방향에 해당하는 높은 주파수 계수를 나타낸다.
이후, 이진화부(150)가 관심영역의 각 부분대역별로 생성된 NSCT 계수를 이진화한다(S250). 이때, 상기 NSCT 계수를 이진화하기 위해서는 각각의 부분대역별 NSCT 계수를 하기의 수학식 2에 의해 1 또는 0으로 변환하여 수학식 3과 같이 이진화된다.
Figure 112013108779987-pat00002
이때, 상기 x, y 는 화소의 위치를 나타내다.
Figure 112013108779987-pat00003
이후, 템플릿생성부(160)가 이진화된 NSCT 계수에 기초하여 상기 사용자의 홍채 특징을 나타내는 홍채 코드 템플릿을 생성한다(S260). 이때, 상기 템플릿생성부(160)는 앞서 필터링 과정을 통해 생성된 적어도 하나의 NSCT 계수 중 각 단계별 가장 높은 주파수 대역에 해당하는 NSCT 계수를 홍채 특징을 구현하기 위한 NSCT 계수로 선택하고, 이와 같이 선택된 NSCT 계수를 이용하여 홍채 코드 템플릿을 생성할 수 있다.
이에 따라, 사용자인증부(170)가 상기 홍채 코드 템플릿과 기저장된 기준 홍채 코드 템플릿을 상호 비교하고, 그 비교결과에 따라 상기 사용자에 대한 인증을 수행한다(S270). 이러한 사용자인증부(170)는 하기의 수학식 4에 기재된 바와 같이, 상기 홍채 코드 템플릿과 상기 기준 홍채 코드 템플릿간 비트에 대하여 상호 배타적 연산을 수행하고, 그 연산결과(HD)에 따라 상기 사용자가 접근이 허용된 사용자인지 여부에 대한 인증을 수행한다.
Figure 112013108779987-pat00004
이때, 상기 x, y는 화소 위치를 나타내며, X, Y는 각 영상의 행과 열의 수를 각각 나타낸다.
뿐만 아니라, 상술한 방법 이외에도 이진화된 홍채 코드 템플릿의 비트를 변화시키면서 사용자의 인증여부를 판단할 수 있다.
도 4는 사용자인증단계의 세부 순서도이다.
도 4에 도시된 바와 같이, 사용자인증부(170)가 상기 홍채 코드 템플릿을 비트단위로 좌우방향으로 연속하여 이동시킨다(S261).
비트단위로 연속하여 이동하는 상기 홍채 코드 템플릿을 비트가 고정된 상태의 상기 기준 홍채 코드 템플릿과 비트단위로 연속 비교한다(S262).
비트단위로 연속하여 이동하는 상기 홍채 코드 템플릿과 상기 기준 홍채 코드 템플릿간 비트에 대하여 상호 배타적 연산을 수행한다(S263). 이에 따라, 상기 상기 홍채 코드 템플릿의 이동에 따라 복수 개의 연산결과 HD가 발생하게 된다.
이와 같이, 발생된 연산결과 HD가 0인지 여부를 확인한다(S264)
상기 연산결과 HD가 0인 경우, 상기 사용자가 접근이 허용된 사용자라고 인증한다(S265).
하지만 이와 달리, 상기 연산결과가 0이 아닌 경우, 상기 사용자가 접근이 허용된 사용자가 아니라고 인증한다(S266).
이하에서는 본 발명의 홍채 특징을 이용한 사용자 인증 방법 및 시스템에 대한 성능 평가에 대하여 자세히 살펴보도록 한다.
본 성능 평가실험에서는 홍채 데이터베이스 Multimedia University (MMU), CASIA-IrisV3-Lamp, 그리고 CASIA-IrisV3-Interval을 사용하였다. 이러한 데이터베이스들은 각각 90, 200, 및 249개의 클래스로 구성된 것으로서, 실험 대상자의 오른쪽과 왼쪽 홍채 영상을 각각 획득하고, 특히 오른쪽과 왼쪽 홍채 패턴은 동일한 사람이라고 할지라도 서로 다르기 때문에, 오른쪽과 왼쪽 홍채 패턴은 서로 다른 클래스로 분류하였다. 본 실험에서는 MMU 데이터베이스 중 총 443장, CASIA-IrisV3-Lamp 데이터베이스 중 1000장, 그리고 CASIA-IrisV3-Interval 데이터베이스 중 1583장의 영상을 사용하였다.
특히, 보다 정확한 실험 결과를 획득하기 위해, 홍채영역을 추출하는 단계에서 오검출된 영상은 본 실험에서 제외시켰다.
또한, 본 발명의 홍채 특징을 이용한 사용자 인증 방법 및 시스템의 성능을 평가하기 위해, 결정가능성(decidability), 동일 오류율(equal error rate, EER), 이진화 클래스에서 사용되는 오류율을 나타내는 그래프인 detection error trade-off (DET) curve를 사용하였다.
먼저, 상기 결정가능성 D는 내부 클래스와 외부 클래스 간의 분포에 대한 분리성을 나타내는 것으로서, 하기의 수학식 5와 같이 나타낼 수 있다.
Figure 112013108779987-pat00005
이때, 상기
Figure 112013108779987-pat00006
와
Figure 112013108779987-pat00007
는 각각 내부 클래스(intra-class)와 외부 클래스(inter-class)의 HD의 평균을 나타내고,
Figure 112013108779987-pat00008
와
Figure 112013108779987-pat00009
는 각각 내부 클래스와 외부 클래스의 HD의 표준편차를 나타낸다. 상기 결정가능성 D 값이 높을수록 내부 클래스와 외부 클래스간 분포를 양호하게 분리하였다고 판단할 수 있으며, 이에 따라, 사용자에 대한 인증 및 인식 성능이 향상되었다고 판단할 수 있다.
또한, 상기 동일 오류율(EER)은 그래프 상에서 접근이 허용되지 않는 사용자를 접근이 허용된 사용자로 잘못 인식하는 확률 즉, false accept ratio (FAR)과 접근이 허용된 사용자를 접근이 허용되지 않는 사용자로 잘못 판단하는 확률 false reject ratio (FRR)에서 상기 FAR와 FRR이 서로 동일해지는 지점을 나타내며, 동일 오류율 EER의 값이 작을수록 인식 성능이 높은 것을 나타낸다.
더불어, 상기 DET curve는 상기 FAR과 FRR간의 trade-off를 그래프로 나타낸다.
특히, 본 성능 평가 실험에서는 주파수 부분대역의 단계 J와 각 부분대역 단계(scale)에서 방향 dj의 변화에 따른 인식 성능을 비교하고, 더불어 종래의 방법인 1-D Log-Gabor filter 를 이용한 방법 및 또 다른 종래 방법인 2-D Gabor filter 를 이용한 방법과 본 발명간에 인식 성능을 비교한 결과를 살펴보도록 한다.
하기의 표 1은 MMU 데이터베이스에 대한 NSCT 변환에 의해 J와 d가 변함에 따른 결정가능성과, 동일 오류율 측면에서의 인식 성능을 나타낸다.
Figure 112013108779987-pat00010
상기 표 1에서 scale level이 2일 때 scale 1을 여덟 방향으로 나누고, scale 2를 여덟 방향으로 나누었을 때 가장 높은 성능을 보이고 scale level이 3인 경우에는, 각 부분대역 단계(scale)에서의 방향을 각각 두 방향, 여덟 방향, 여덟 방향으로 나누었을 때 가장 높은 성능을 보이는 것을 알 수 있다. 또한, 낮은 주파수 대역에서 멀리 떨어질수록 중요한 방향성 성분을 많이 포함하며, 가까울수록 낮은 주파수 성분을 많이 포함한다.
따라서, 낮은 주파수 대역에서 가까운 scale level은 방향을 적게 나누고, 멀리 떨어진 scale level은 방향을 세분화할 때 인식 성능이 향상되는 것을 확인할 수 있다. 또한, 높은 주파수 대역을 네 방향으로 나누었을 때, 다른 경우에 비해 상대적으로 인식 성능이 저하되는 것을 알 수 있다. 이러한 현상은 네 방향에서의 방향성 정보가 다른 경우에 비해 분별력이 낮다는 것을 의미한다. 따라서, 홍채의 각도 해상도와 반지름 해상도 변화에 따른 보다 자세한 방향성 특징을 효과적으로 추출하기 위해, 높은 scale level에 대응하는 높은 주파수 대역에서 방향을 세분화하는 것이 필요가 있다.
특히, 본 성능 평가실험에서는 홍채 데이터베이스는 Multimedia University (MMU) 외에도, CASIA-Iris V3-Lamp, Interval 홍채 데이터베이스를 사용하여 추가적으로 실행되었다. 이러한 MMU, CASIA-Iris V3-Lamp, Interval은 실험 대상자의 오른쪽과 왼쪽 홍채 영상을 각각 획득하고, 특히 오른쪽과 왼쪽 홍채 패턴은 동일한 사람이라고 할지라도 서로 다르기 때문에, 오른쪽과 왼쪽 홍채 패턴은 서로 다른 클래스로 분류함으로써, 실제 CASIA-Iris V3-Lamp 데이터베이스는 200개의 클래스로 구성되고, CASIA-Iris V3-Interval 데이터베이스는 약 249 개의 클래스로 구성된다.
본 실험에서는 CASIA-Iris V3-Lamp 데이터베이스 중 총 1000장의 영상을 사용하였고, CASIA-Iris V3-Lamp 데이터베이스 중 왼쪽 안구로 구성된 클래스를 선택하여, 총 1583장의 영상을 사용하였다.
도 8은 본 발명의 일 실시 예에 따른 홍채 코드 템플릿간 해밍거리값 분포도를 나타낸 그래프이다.
도 8을 통해, MMU 데이터베이스에 대해 표 1에서 기술한 NSCT 변환을 통한 분해 단계가 2일 때, 각 scale level에서의 방향 개수를 다르게 설정하여 얻은 각각의 내부 클래스와 외부 클래스간 HD 분포를 확인할 수 있다.
도 8에 도시된 바와 같이, 빨간색 실선으로 표시한 J=2이고 d 1=8, d 2=8일 때, 두 클래스간 HD 분포가 다른 HD 분포에 비해 상대적으로 멀리 떨어져 있는 것을 알 수 있으며, 이를 통해 인식 성능이 가장 우수하다는 것을 알 수 있다.
도 9는 MMU 데이터베이스에 대해 표 1에 보인 것처럼 NSCT의 decomposition level이 3일 때, 각 scale level에서의 방향을 다르게 설정하여 얻은 각각의 내부 클래스와 외부 클래스간 HD 분포를 나타낸다.
도 9에 도시된 바와 같이, 빨간색 실선으로 표시한 J=3이고 d 1=2, d 2=8, d 3=8일 때, 두 클래스간의 HD 분포가 다른 HD 분포에 비해 상대적으로 멀리 떨어져 있다는 것을 알 수 있다.
이에 따라, 본 발명은 NSCT 구조에 따라 얻은 NSCT 계수 값을 홍채 특징 벡터의 생성에 사용하고, 종래의 1-D Log-Gabor filter 방법 및 2-D Gabor filter 방법과 성능을 비교하도록 한다.
도 10은 본 발명과 기존 방법을 적용했을 때의 각각의 내부 클래스와 외부 클래스간 HD 분포를 나타낸다. 종래 기술인 1-D Log-Gabor filter 및 2-D Gabor filter를 이용했을 때, 내부 클래스와 외부 클래스 분포가 겹치는 부분이 존재하는 반면, 본 발명의 경우 두 클래스간 분포는 상대적으로 잘 분리되는 것을 확인할 수 있다.
더불어, 본 발명과 종래 기술을 비교한 인식 성능을 도 11에 도시된 DET 곡선을 이용하여 살펴보도록 한다.
도 11에 도시된 바와 같이, 빨간색 실선과 원 모양으로 표시한 것은 본 발명의 인식 결과이며, 파란색 점선으로 표시한 것과 검정색 실선과 사각형 모양은 종래 기술의 인식 결과이다. 도 11에 도시된 바와 같이, 본 발명의 인식 성능이 종래 기술보다 우수한 것을 알 수 있다.
또한, 이러한 홍채 특징을 이용한 사용자 인증 방법 및 시스템은 컴퓨터로 실행하기 위한 프로그램이 기록된 컴퓨터 판독가능 기록매체에 저장될 수 있다. 이때, 컴퓨터가 읽을 수 있는 기록매체는 컴퓨터 시스템에 의하여 읽혀질 수 있는 데이터가 저장되는 모든 종류의 기록 장치를 포함한다. 컴퓨터가 읽을 수 있는 기록 장치의 예로는 ROM, RAM, CD-ROM, DVD±ROM, DVD-RAM, 자기 테이프, 플로피 디스크, 하드 디스크(hard disk), 광데이터 저장장치 등이 있다. 또한, 컴퓨터가 읽을 수 있는 기록매체는 네트워크로 연결된 컴퓨터 장치에 분산되어 분산방식으로 컴퓨터가 읽을 수 있는 코드가 저장되고 실행될 수 있다.
본 발명의 홍채 특징을 이용한 사용자 인증 방법 및 시스템은 사용자의 홍채 내 패턴의 특징을 NSCT 변환을 통해 생성된 NSCT 계수를 이용하여 정확하게 표현할 수 있는 효과가 있다.
또한, 본 발명의 홍채 특징을 이용한 사용자 인증 방법 및 시스템은 사용자의 홍채 내 패턴의 반지름 및 각도 방향의 특징을 NSCT 계수를 이용하여 정밀하게 표현함으로써, 사용자 인증의 신뢰도를 향상시킬 수 있는 효과가 있다.
상기에서는 본 발명의 바람직한 실시 예에 대하여 설명하였지만, 본 발명은 이에 한정되는 것이 아니고 본 발명의 기술 사상 범위 내에서 여러 가지로 변형하여 실시하는 것이 가능하고 이 또한 첨부된 특허청구범위에 속하는 것은 당연하다.
110: 영상입력부 120: 홍채추출부
130: 관심영역설정부 140: 필터링부
150: 이진화부 160: 템플릿생성부
170: 사용자인증부 180: 저장부

Claims (16)

  1. 영상입력부가 사용자의 안구를 포함하는 영상을 입력받는 단계;
    홍채영역추출부가 입력받은 영상으로부터 상기 사용자의 안구 내 홍채영역을 추출하는 단계;
    관심영역설정부가 추출한 홍채영역 내 관심영역을 설정하는 단계;
    필터링부가 상기 관심영역을 NSCT(Nonsubsampled Contourlet Transform)변환을 통해 부분대역별로 필터링하고, 상기 관심영역의 각 부분대역별 NSCT 계수를 생성하는 단계;
    이진화부가 상기 관심영역의 각 부분대역별로 생성된 NSCT 계수를 이진화하는 단계;
    템플릿생성부가 이진화된 NSCT 계수에 기초하여 상기 사용자의 홍채 특징을 나타내는 홍채 코드 템플릿을 생성하는 단계; 및
    사용자인증부가 상기 홍채 코드 템플릿과 기저장된 기준 홍채 코드 템플릿을 상호 비교하고, 그 비교결과에 따라 상기 사용자에 대한 인증을 수행하는 단계;
    를 포함하되,
    상기 필터링부가 상기 관심영역의 각 부분대역별 NSCT 계수를 생성하는 단계는
    상기 관심영역을 멀티스케일(multiscale) 또는 다방향성(multidirection)을 갖도록 분할하는 것을 특징으로 하는 홍채 특징을 이용한 사용자 인증 방법.
  2. 제1항에 있어서,
    상기 관심영역설정부가 상기 홍채영역 내 관심영역을 설정하는 단계는
    상기 홍채영역 내 동공을 중심으로 오른쪽 영역의 45°내지 315°사이에 위치하는 제1 관심영역 및 상기 동공을 중심으로 왼쪽 영역의 135°내지 225°사이에 위치하는 제2 관심영역을 설정하는 것을 특징으로 하는 홍채 특징을 이용한 사용자 인증 방법.
  3. 제2항에 있어서,
    상기 관심영역설정부가 상기 홍채영역 내 관심영역을 설정하는 단계는
    상기 제1 관심영역 및 제2 관심영역을 러버 시트 모델(rubber sheet model)에 기초하여 직사각형 형태로 일렬로 배치한 후, 연속된 신호의 순서대로 재배치하여 관심영역을 설정하는 것을 특징으로 하는 홍채 특징을 이용한 사용자 인증 방법.
  4. 삭제
  5. 제1항에 있어서,
    상기 필터링부가 상기 관심영역의 각 부분대역별 NSCT 계수를 생성하는 단계는
    상기 관심영역을 멀티스케일을 갖도록 분할하는 경우에, 상기 관심영역을 하나의 저역통과(Low-Pass) 대역과, 하나의 고역통과(High-Pass) 부분대역으로 분할하는 것을 특징으로 하는 홍채 특징을 이용한 사용자 인증 방법.
  6. 제1항에 있어서,
    상기 필터링부가 상기 관심영역의 각 부분대역별 NSCT 계수를 생성하는 단계는
    상기 관심영역을 다방향성을 갖도록 분할하는 경우에, 상기 관심영역을 복수 개의 방향을 갖도록 설정된 복수 개의 고역통과(High-Pass) 부분대역으로 분할하는 것을 특징으로 하는 홍채 특징을 이용한 사용자 인증 방법.
  7. 제1항에 있어서,
    상기 사용자인증부가 상기 사용자에 대한 인증을 수행하는 단계는
    상기 홍채 코드 템플릿과 상기 기준 홍채 코드 템플릿간 비트에 대하여 배타적 연산을 수행하고, 그 연산결과에 따라 상기 사용자가 접근이 허용된 사용자인지 여부에 대한 인증을 수행하는 것을 특징으로 하는 홍채 특징을 이용한 사용자 인증 방법.
  8. 제1항에 있어서,
    상기 사용자인증부가 상기 사용자에 대한 인증을 수행하는 단계는
    상기 홍채 코드 템플릿을 비트단위로 연속하여 이동시키는 과정;
    비트단위로 연속하여 이동하는 상기 홍채 코드 템플릿을 고정된 상태의 상기 기준 홍채 코드 템플릿과 연속 비교하는 과정;
    비트단위로 연속하여 이동하는 상기 홍채 코드 템플릿과 상기 기준 홍채 코드 템플릿의 비트에 대하여 배타적 연산을 수행하는 과정; 및
    연산결과에 따라 상기 사용자가 접근이 허용된 사용자인지 여부에 대한 인증을 수행하는 과정;
    을 포함하는 것을 특징으로 하는 홍채 특징을 이용한 사용자 인증 방법.
  9. 제1항 내지 제3항 및 제5항 내지 제8항 중 어느 한 항에 따른 방법을 컴퓨터로 실행하기 위한 프로그램이 기록된 컴퓨터 판독가능 기록매체.
  10. 사용자의 안구를 포함하는 영상을 입력받는 영상입력부;
    입력받은 영상으로부터 상기 사용자의 안구 내 홍채영역을 추출하는 홍채영역추출부;
    추출한 홍채영역 내 관심영역을 설정하는 관심영역설정부;
    상기 관심영역을 NSCT(Nonsubsampled Contourlet Transform)변환을 통해 부분대역별로 필터링하고, 상기 관심영역의 각 부분대역별 NSCT 계수를 생성하는 필터링부;
    상기 관심영역의 각 부분대역별로 생성된 NSCT 계수를 이진화하는 이진화부;
    이진화된 NSCT 계수에 기초하여 상기 사용자의 홍채 특징을 나타내는 홍채 코드 템플릿을 생성하는 템플릿생성부; 및
    상기 홍채 코드 템플릿과 기저장된 기준 홍채 코드 템플릿을 상호 비교하고, 그 비교결과에 따라 상기 사용자에 대한 인증을 수행하는 사용자인증부;
    를 포함하되,
    상기 필터링부는
    적어도 하나의 저역통과필터(Low-Pass Filter) 및 고역통과필터(High-Pass Filter)를 포함하여 상기 관심영역을 멀티스케일을 갖도록 분할하는 것을 특징으로 하는 홍채 특징을 이용한 사용자 인증 시스템.
  11. 제10항에 있어서,
    상기 관심영역설정부는
    상기 홍채영역 내 동공을 중심으로 오른쪽 영역의 45°내지 315°사이에 위치하는 제1 관심영역 및 상기 동공을 중심으로 왼쪽 영역의 135°내지 225°사이에 위치하는 제2 관심영역을 설정하는 것을 특징으로 하는 홍채 특징을 이용한 사용자 인증 시스템.
  12. 제11항에 있어서,
    상기 관심영역설정부는
    상기 제1 관심영역 및 제2 관심영역을 러버 시트 모델(rubber sheet model)에 기초하여 직사각형 형태로 일렬로 배치한 후, 연속된 신호의 순서대로 재배치하여 관심영역을 설정하는 것을 특징으로 하는 홍채 특징을 이용한 사용자 인증 시스템.
  13. 삭제
  14. 제10항에 있어서,
    상기 필터링부는
    복수 개의 고역통과필터(High-Pass Filter)를 포함하여 상기 관심영역을 복수 개의 방향을 갖도록 분할하는 것을 특징으로 하는 홍채 특징을 이용한 사용자 인증 시스템.
  15. 제10항에 있어서,
    상기 사용자인증부는
    상기 홍채 코드 템플릿과 상기 기준 홍채 코드 템플릿간 비트에 대하여 배타적 연산을 수행하고, 그 연산결과에 따라 상기 사용자가 접근이 허용된 사용자인지 여부에 대한 인증을 수행하는 것을 특징으로 하는 홍채 특징을 이용한 사용자 인증 시스템.
  16. 제10항에 있어서,
    상기 사용자인증부는
    상기 홍채 코드 템플릿을 비트단위로 연속하여 이동시키는 템플릿이동모듈;
    비트단위로 연속하여 이동하는 상기 홍채 코드 템플릿을 고정된 상태의 상기 기준 홍채 코드 템플릿과 연속 비교하는 비교모듈;
    비트단위로 연속하여 이동하는 상기 홍채 코드 템플릿과 상기 기준 홍채 코드 템플릿의 비트에 대하여 배타적 연산을 수행하는 연산모듈; 및
    연산결과에 따라 상기 사용자가 접근이 허용된 사용자인지 여부에 대한 인증을 수행하는 인증모듈;
    을 포함하는 것을 특징으로 하는 홍채 특징을 이용한 사용자 인증 시스템.
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Cited By (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN109727222A (zh) * 2018-12-14 2019-05-07 电子科技大学 一种基于fpga的非下采样轮廓波图像变换重构系统及方法
CN109740629A (zh) * 2018-12-05 2019-05-10 电子科技大学 一种基于fpga的非下采样轮廓波分解变换系统及其实现方法
US10523668B2 (en) 2016-04-04 2019-12-31 Nhn Payco Corporation Authentication method with enhanced security based on eye recognition and authentication system thereof
KR20200053778A (ko) 2018-11-09 2020-05-19 고려대학교 산학협력단 부분 정렬과 룩업 테이블 맵핑을 이용한 취소 가능한 홍채 템플릿 생성 장치 및 방법

Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR20020071329A (ko) * 2001-03-06 2002-09-12 에버미디어 주식회사 도비치스 웨이블렛 변환을 이용한 홍채인식방법
KR20050065195A (ko) * 2003-12-24 2005-06-29 한국전자통신연구원 확장 템플릿 정합을 이용한 홍채 영상 추출 방법 및 그 장치
KR20060056805A (ko) * 2004-11-22 2006-05-25 아이리텍 잉크 다중스케일 가변영역분할 홍채인식 방법 및 시스템
JP2008197713A (ja) * 2007-02-08 2008-08-28 Toyama Prefecture 画像識別方法

Patent Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR20020071329A (ko) * 2001-03-06 2002-09-12 에버미디어 주식회사 도비치스 웨이블렛 변환을 이용한 홍채인식방법
KR20050065195A (ko) * 2003-12-24 2005-06-29 한국전자통신연구원 확장 템플릿 정합을 이용한 홍채 영상 추출 방법 및 그 장치
KR20060056805A (ko) * 2004-11-22 2006-05-25 아이리텍 잉크 다중스케일 가변영역분할 홍채인식 방법 및 시스템
JP2008197713A (ja) * 2007-02-08 2008-08-28 Toyama Prefecture 画像識別方法

Cited By (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US10523668B2 (en) 2016-04-04 2019-12-31 Nhn Payco Corporation Authentication method with enhanced security based on eye recognition and authentication system thereof
KR20200053778A (ko) 2018-11-09 2020-05-19 고려대학교 산학협력단 부분 정렬과 룩업 테이블 맵핑을 이용한 취소 가능한 홍채 템플릿 생성 장치 및 방법
CN109740629A (zh) * 2018-12-05 2019-05-10 电子科技大学 一种基于fpga的非下采样轮廓波分解变换系统及其实现方法
CN109740629B (zh) * 2018-12-05 2022-03-15 电子科技大学 一种基于fpga的非下采样轮廓波分解变换系统及其实现方法
CN109727222A (zh) * 2018-12-14 2019-05-07 电子科技大学 一种基于fpga的非下采样轮廓波图像变换重构系统及方法

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