KR101774151B1 - Method and apparatus of enhancing iris recognition security using distributed iris template storage and matching - Google Patents
Method and apparatus of enhancing iris recognition security using distributed iris template storage and matching Download PDFInfo
- Publication number
- KR101774151B1 KR101774151B1 KR1020160049069A KR20160049069A KR101774151B1 KR 101774151 B1 KR101774151 B1 KR 101774151B1 KR 1020160049069 A KR1020160049069 A KR 1020160049069A KR 20160049069 A KR20160049069 A KR 20160049069A KR 101774151 B1 KR101774151 B1 KR 101774151B1
- Authority
- KR
- South Korea
- Prior art keywords
- template
- iris
- templates
- matching
- distance
- Prior art date
Links
- 238000000034 method Methods 0.000 title claims abstract description 145
- 230000002708 enhancing effect Effects 0.000 title claims abstract description 30
- 230000000873 masking effect Effects 0.000 claims description 43
- 238000005728 strengthening Methods 0.000 claims 2
- 230000008569 process Effects 0.000 description 10
- 230000000694 effects Effects 0.000 description 9
- 238000012986 modification Methods 0.000 description 8
- 230000004048 modification Effects 0.000 description 8
- 239000011159 matrix material Substances 0.000 description 6
- 238000012545 processing Methods 0.000 description 6
- 238000004364 calculation method Methods 0.000 description 5
- 230000005540 biological transmission Effects 0.000 description 4
- 239000000470 constituent Substances 0.000 description 4
- 238000004590 computer program Methods 0.000 description 3
- 230000002265 prevention Effects 0.000 description 3
- 238000004891 communication Methods 0.000 description 2
- 238000010276 construction Methods 0.000 description 2
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 2
- 239000012634 fragment Substances 0.000 description 2
- 230000001965 increasing effect Effects 0.000 description 2
- 230000011218 segmentation Effects 0.000 description 2
- 230000009466 transformation Effects 0.000 description 2
- 238000004458 analytical method Methods 0.000 description 1
- 230000001174 ascending effect Effects 0.000 description 1
- 230000008859 change Effects 0.000 description 1
- 238000006243 chemical reaction Methods 0.000 description 1
- 238000012937 correction Methods 0.000 description 1
- 238000005516 engineering process Methods 0.000 description 1
- 238000000605 extraction Methods 0.000 description 1
- 230000005021 gait Effects 0.000 description 1
- 238000005286 illumination Methods 0.000 description 1
- 239000000203 mixture Substances 0.000 description 1
- 230000003287 optical effect Effects 0.000 description 1
- 229920001690 polydopamine Polymers 0.000 description 1
- 210000001747 pupil Anatomy 0.000 description 1
- 238000011160 research Methods 0.000 description 1
- 238000010187 selection method Methods 0.000 description 1
- 238000010561 standard procedure Methods 0.000 description 1
- 238000012795 verification Methods 0.000 description 1
Images
Classifications
-
- G06F17/248—
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
- G06F21/00—Security arrangements for protecting computers, components thereof, programs or data against unauthorised activity
- G06F21/30—Authentication, i.e. establishing the identity or authorisation of security principals
- G06F21/31—User authentication
- G06F21/32—User authentication using biometric data, e.g. fingerprints, iris scans or voiceprints
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
- G06F40/00—Handling natural language data
- G06F40/10—Text processing
- G06F40/166—Editing, e.g. inserting or deleting
-
- G06K9/00597—
-
- G06K9/00617—
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06V—IMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
- G06V40/00—Recognition of biometric, human-related or animal-related patterns in image or video data
- G06V40/10—Human or animal bodies, e.g. vehicle occupants or pedestrians; Body parts, e.g. hands
- G06V40/18—Eye characteristics, e.g. of the iris
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06V—IMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
- G06V40/00—Recognition of biometric, human-related or animal-related patterns in image or video data
- G06V40/10—Human or animal bodies, e.g. vehicle occupants or pedestrians; Body parts, e.g. hands
- G06V40/18—Eye characteristics, e.g. of the iris
- G06V40/197—Matching; Classification
-
- H—ELECTRICITY
- H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
- H04L—TRANSMISSION OF DIGITAL INFORMATION, e.g. TELEGRAPHIC COMMUNICATION
- H04L9/00—Cryptographic mechanisms or cryptographic arrangements for secret or secure communications; Network security protocols
- H04L9/32—Cryptographic mechanisms or cryptographic arrangements for secret or secure communications; Network security protocols including means for verifying the identity or authority of a user of the system or for message authentication, e.g. authorization, entity authentication, data integrity or data verification, non-repudiation, key authentication or verification of credentials
-
- H—ELECTRICITY
- H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
- H04L—TRANSMISSION OF DIGITAL INFORMATION, e.g. TELEGRAPHIC COMMUNICATION
- H04L9/00—Cryptographic mechanisms or cryptographic arrangements for secret or secure communications; Network security protocols
- H04L9/32—Cryptographic mechanisms or cryptographic arrangements for secret or secure communications; Network security protocols including means for verifying the identity or authority of a user of the system or for message authentication, e.g. authorization, entity authentication, data integrity or data verification, non-repudiation, key authentication or verification of credentials
- H04L9/3226—Cryptographic mechanisms or cryptographic arrangements for secret or secure communications; Network security protocols including means for verifying the identity or authority of a user of the system or for message authentication, e.g. authorization, entity authentication, data integrity or data verification, non-repudiation, key authentication or verification of credentials using a predetermined code, e.g. password, passphrase or PIN
- H04L9/3231—Biological data, e.g. fingerprint, voice or retina
Landscapes
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Computer Security & Cryptography (AREA)
- Theoretical Computer Science (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- General Health & Medical Sciences (AREA)
- Health & Medical Sciences (AREA)
- General Engineering & Computer Science (AREA)
- Computer Networks & Wireless Communication (AREA)
- Software Systems (AREA)
- Computer Hardware Design (AREA)
- Signal Processing (AREA)
- Multimedia (AREA)
- Human Computer Interaction (AREA)
- Ophthalmology & Optometry (AREA)
- Biodiversity & Conservation Biology (AREA)
- Biomedical Technology (AREA)
- Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
- Computational Linguistics (AREA)
- Audiology, Speech & Language Pathology (AREA)
- Artificial Intelligence (AREA)
- Collating Specific Patterns (AREA)
- Image Analysis (AREA)
- Measurement Of The Respiration, Hearing Ability, Form, And Blood Characteristics Of Living Organisms (AREA)
Abstract
Description
본 발명은 홍채템플릿 분산 저장 및 매칭을 이용한 홍채인식 보안 강화 방법 및 장치에 관한 것이다. 더욱 상세하게는 홍채인식을 통해서 획득한 홍채이미지로부터 홍채템플릿을 생성하는 단계, 생성된 홍채템플릿으로부터 n개의 원소템플릿으로 분할하는 단계, n개로 분할된 원소템플릿을 사전에 지정된 원소템플릿 데이터베이스(DB)에 분리하여 저장하거나 등록하는 단계, 저장된 기등록 원소템플릿과 인증용 원소템플릿과의 거리를 측정하여 홍채템플릿을 인증(일대일 비교) 또는 저장된 다수의 기등록 원소템플릿과 식별용 원소템플릿과의 거리를 측정하여 홍채템플릿을 식별(일대다 비교)하는 단계를 포함하는 홍채템플릿 분산 저장 및 매칭을 이용한 홍채인식 보안 강화 방법 및 장치에 관한 것이다.The present invention relates to a method and apparatus for enhancing iris recognition security using iris template distributed storage and matching. More particularly, the present invention relates to a method of generating an iris template from an iris image obtained through iris recognition, dividing the generated iris template into n element templates, dividing n element templates into a predetermined element template database (DB) (1: 1 comparison) of the iris template or measuring the distance between a plurality of registered element templates and the identification element template stored therein by measuring the distance between the stored registration element template and the authentication element template And a method for identifying iris templates (one-to-many comparison), and a method and apparatus for enhancing iris recognition security using iris template distributed storage and matching.
기존의 CCTV와 같은 보안기기, 도어락과 같은 출입관련 기기, 카메라와 비디오, 캠코더 이외에 스마트폰, 태블릿, PDA, PC, 노트북과 같은 다양한 모바일 디바이스뿐만 아니라 근래 들어 전세계적인 화두로 떠오른 사물지능통신(IoT: Internet of Things) 특히 모바일결제나 스마트키와 같은 다양한 서비스에서 생체인식에 대한 수요 및 적용 등이 급증하고 있다. In addition to security devices such as CCTV, access devices such as door locks, cameras, video and camcorders, as well as various mobile devices such as smart phones, tablets, PDAs, PCs and laptops, : Internet of Things) Demand and application for biometrics are increasing rapidly in various services such as mobile payment and smart key.
게다가 최근에는 인터넷 뱅킹, 금융서비스, 인터넷을 통한 비대면 거래에 있어서 중요한 정보보호 기법의 하나로 적용되거나 실제 현실에 적용하기 위한 연구가 급속도로 진행되고 있는 실정이다. In addition, recently, researches for applying to the real world are being applied rapidly as applied as one of important information protection techniques in non-face-to-face transactions through Internet banking, financial services, and the Internet.
이러한 생체인식을 하기 위해서는 무엇보다도 중요한 것은 지문, 얼굴 등과 같은 신체의 일부분이나 서명, 걸음걸이 등 개인의 행동 특성과 같은 생체인식 정보(biometric data)를 획득해야 하는데, 최근에는 그동안 널리 사용되었던 지문인식의 단점들로 인하여 홍채 정보를 이용한 홍채인식이 최근 몇 년 동안 각종 스마트폰이나 금융결제시스템 등에서 급속하게 적용되고 있다.In order to perform such biometrics, it is necessary to acquire biometric data such as a part of a body such as a fingerprint and a face, a sign of a body, a gait, and so on. In recent years, Iris recognition using iris information has been applied rapidly in various smart phones and financial settlement systems in recent years.
홍채인식은 다른 인식에 비해서 높은 정확도를 가지고 있으며, 가장 널리 사용되고 있는 지문의 식별특징이 40개 정도인 것에 비해 홍채는 266개의 식별특징을 가지고 있기 때문이다. 게다가 인도 등에서 추진하고 전자주민증 발급사업 등에서 지문 식별이 안되는 사람들이 많다는 것이 알려졌으며, 또한 홍채인식에서 가장 널리 사용하고 있는 Daugman의 방식 특허가 만료되어 전세계적으로 널리 사용될 수 있는 기술적 환경이 제공되고 있기 때문이다. Iris recognition has higher accuracy than other recognition, and iris has 266 identification features compared to 40 most commonly used fingerprint identification features. Moreover, it is known that there are many people who do not identify fingerprints in the business of issuing e-resident cards, etc. in India, and Daugman's patents that are widely used in iris recognition have expired, providing a technological environment that can be widely used around the world to be.
하지만 홍채 정보는 패스워드나 PIN과 달리 변경이 불가능하므로, 사용자 인증을 위해 저장된 홍채 정보가 타인에게 도용된다면 심각한 문제를 일으킬 수 있다. 구체적으로 생채 정보가 분실되거나 다른 사람에 의해서 도용되었을 경우에 비밀번호나 ID처럼 사용자가 원하는 경우에 쉽게 변경하기가 어렵다는 치명적인 단점을 지니고 있다. However, since the iris information can not be changed unlike the password or the PIN, if the iris information stored for user authentication is stolen by another person, it can cause a serious problem. Specifically, when the biometrics information is lost or stolen by another person, it has a fatal disadvantage that it is difficult to change easily if the user wants it, such as a password or an ID.
실제로 지문영상과 같은 원본 이미지에서 추출된 생체인식 템플릿을 이용하여 역으로 원본영상을 만들어 낼 수 있다는 연구(Arun Ross, Jidnya Shah, Anil K. Jain, "From template to image: Reconstucting fingerprints from minutiae points", IEEE Tr. on Pattern Analysis and Machine Intelligence, "Vol. 29, No.4, 2007)가 발표되기도 하였다.In this paper, we propose a novel biometric template based on a biometric template extracted from an original image such as a fingerprint image (Arun Ross, Jidnya Shah, Anil K. Jain, "From template to image: Reconstructing fingerprints from minutiae points" , IEEE Trans. Pattern Analysis and Machine Intelligence, Vol. 29, No. 4, 2007).
따라서 홍채템플릿을 포함한 생체인식 템플릿에 대한 보호 연구가 활발히 이루어지기 시작하였으며, 여러가지 방법이 적용이 되기 시작하였다.Therefore, protection studies on biometric templates including iris templates have begun to be actively studied, and various methods have begun to be applied.
먼저 생체인식 템플릿에 워터마킹 기법을 적용하거나 특징벡터 변환(feature transformation) 또는 생체인식 암호시스템(Biometric Cryptosystem)에 기반한 방법이 사용되었다. 또한 Biometric Cryptosystem)에 있어서는 암호화 키를 직접 바이오정보로부터 만들어 내는 방법(Key Generation)과 암호화 키를 생체인식 정보와 엮어서 보관한 후, 이를 필요한 경우에 생체인식 정보를 이용하여 다시 추출해 낼 수 있도록 하는 Key Binding 방법을 사용되는 것으로 알려지고 있다.First, a watermarking technique is applied to a biometric template, or a feature transformation or biometric cryptosystem based method is used. Also, in Biometric Cryptosystem, there is a method (Key Generation) for generating an encryption key directly from biometric information, a key for storing an encryption key in combination with biometric information, and then extracting it again using biometric information if necessary Binding method is known to be used.
또 다른 방법으로는 생체인식 템플릿이 유출되더라도 원래의 생채정보에 새로운 변형을 가함으로써 새로운 템플릿을 발행하는 변환 가능한 생체인식 템플릿(changeable biometric template) 혹은, 취소 가능한 생체인식 템플릿(cancellablebiometric template) 기법을 사용하기도 한다(Jain, Anil K., Karthik Nandakumar, and Abhishek Nagar. "Biometric template security." EURASIP Journal on Advances in Signal Processing 2008). Another method is to use a convertible biometric template or a cancellable biometric template technique that issues a new template by applying a new transformation to the original biometric information even if the biometric template is leaked. (Jain, Anil K., Karthik Nandakumar, and Abhishek Nagar. "Biometric template security." EURASIP Journal on Advances in Signal Processing 2008).
이러한 여러가지 방법에도 불구하고 홍채템플릿을 저장, 등록, 인증과정에서 홍채템플릿의 유출이 발생할 수 있다. 따라서 최근 금융결제원에서는 홍채인식을 금융거래에 적용하기 위해서 홍채템플릿을 2곳으로 분리하여 저장한 후, 인증 요청이 올 때마다 2곳으로 분리되어 있는 홍체템플릿을 다시 하나의 홍채템플릿으로 합친 후 인증하는 시스템을 고려하고 있다고 알려져 있다. Despite these various methods, iris templates may leak out during the process of storing, registering, and authenticating iris templates. Therefore, in order to apply iris recognition to financial transactions, KFTC recently separated the iris template into two places, and after storing the iris template, It is also known that the system is considering.
하지만 2015년 4월 대한수학회에서 발표된 자료에 의하면, 비록 전체가 아닌 1/2의 홍채템플릿이 유출되더라도 홍채 인증을 받을 수 있는 위험이 높을 수도 있다고 보고되었다. However, according to the data released in the April 2015 math meeting, it is reported that even if the iris templates are leaked out of the whole iris template, the risk of iris authentication may be high.
따라서 원래의 홍채템플릿 자체가 노출될 경우를 고려하여, 홍채템플릿을 분리하여 저장한 후, 분리된 홍채템플릿을 다시 합치지 않고 정확한 인증을 할 수 있는 보안이 강화된 안전한 운용방법이 필요하다.Therefore, considering the case where the original iris template itself is exposed, there is a need for a security-enhanced safe operation method in which the iris template is separated and stored, and then the accurate iris authentication is performed without rearranging the separated iris templates.
본원 발명과 관련된 종래기술은 대한민국 공고특허공보 제 10-1275590호에서는 생체 정보 템플릿 보호를 위해서 실수형 오류정정부호 기반의 퍼지 볼트 방법을 제공하는 것으로서, 홍채템플릿을 분할하여 홍채인식 보안을 강화하는 본 발명과는 관련이 없다. In the prior art related to the present invention, Korean Patent Publication No. 10-1275590 provides a false-type error correction code-based fuzzy-bolt method for protecting a biometric information template. The fingerprint template is divided into an iris template It is not related to the invention.
본원 발명과 관련된 또 다른 종래기술은 미국 공개특허공보 US 2008/022496A1은 개인인증을 위해서 홍채템플릿으로부터 특징요소를 순서대로 추출해내는 방법을 제공하는 것으로서, 홍채템플릿을 분할하여 생체인증 보안을 강화하는 본 발명과는 관련이 없다. 또한 미국 공개특허공보 US 2015/0078630A1 일부러 애매하게 만든(obfuscating) 데이터 포인트(data point)를 기반으로 홍채템플릿을 보호하는 방법에 관한 것으로서 홍채템플릿을 분할하여 홍채인식 보안을 강화하는 본 발명과는 관련이 없다.Another prior art related to the present invention is disclosed in US 2008/024696 A1, which provides a method for sequentially extracting feature elements from an iris template for personal authentication. The method includes dividing an iris template to enhance biometric authentication security It is not related to the invention. It also relates to a method for protecting an iris template based on an obfuscating data point, which is related to the present invention for enhancing iris recognition security by dividing an iris template none.
본 발명이 해결하려는 과제는 홍채인식을 수행하는 과정에서 홍채템플릿이 유출되는 것을 방지하기 위해서, 홍채템플릿을 다수의 조각으로 분리한 후, 분리된 홍채템플릿을 각각 다른 물리적 장소에 저장하고, 인증이나 식별시에도 조각들을 합쳐서 하나의 템플릿으로 만들지 않고 각각 분리된 상태에서 인증 또는 식별하는 보안이 강화된 홍채인식 보안 강화 방법 및 장치를 제공하는 데 있다. A problem to be solved by the present invention is to divide an iris template into a plurality of fragments in order to prevent an iris template from flowing out in the course of performing iris recognition, to store the separated iris templates in different physical locations, The present invention also provides a security enhanced method and apparatus for enhancing security of iris recognition in which fragments are not combined into a single template even in the case of identification, and are authenticated or identified in separate states.
본 발명이 해결하려는 또 다른 과제는 일부 홍채템플릿이 유출된 경우에도, 유출된 홍채템플릿으로 인하여 잘못된 홍채인식이 수행되지 않도록 보안이 강화된 홍채인식 보안 강화 방법 및 장치를 제공하는 데 있다.Another object of the present invention is to provide a method and an apparatus for enhancing security of iris recognition in which even if some iris templates are leaked, the iris recognition is not performed due to the iris template.
본 발명의 과제 해결 수단은 홍채인식을 통해서 획득한 홍채이미지로부터 홍채템플릿을 생성하는 단계, 생성된 홍채템플릿으로부터 n개의 원소템플릿으로 분할하는 단계, n개로 분할된 원소템플릿을 사전에 약속된 원소템플릿 데이터베이스(DB)에 분리하여 저장하거나 등록하는 단계, 분리하여 저장된 기등록 원소템플릿과 인증용 원소템플릿과의 거리를 측정하여 홍채템플릿을 인증(일대일 비교)하는 단계를 포함하는 홍채템플릿 분산 저장 및 매칭을 이용한 홍채인식 보안 강화 방법을 제공하는 데 있다.SUMMARY OF THE INVENTION [0008] Generating an iris template from an iris image acquired through iris recognition, dividing the generated iris template into n element templates, separating the n element-divided element templates into the previously promised element template database (DB) Storing and / or registering iris templates; and a step of authenticating iris templates (one-to-one comparison) by measuring distances between separately registered element template templates and authentication element templates. .
본 발명의 또 다른 과제의 해결 수단은 홍채인식을 통해서 획득한 홍채이미지로부터 홍채템플릿을 생성하는 단계, 생성된 홍채템플릿으로부터 n개의 원소템플릿으로 분할하는 단계, n개로 분할된 원소템플릿을 사전에 약속된 원소템플릿 데이터베이스(DB)에 분리하여 저장하거나 등록하는 단계, 분리하여 저장된 다수의 기등록 원소템플릿과 식별용 원소템플릿과의 거리를 측정하여 홍채템플릿을 식별(일대다 비교)하는 단계를 포함하는 홍채템플릿 분산 저장 및 매칭을 이용한 홍채인식 보안 강화 방법을 제공하는 데 있다.According to another aspect of the present invention, there is provided a method for processing an iris image, comprising the steps of: generating an iris template from an iris image acquired through iris recognition; dividing the generated iris template into n element templates; And storing the separated element template database in a database (DB), and identifying (one to many) iris templates by measuring a distance between a plurality of previously registered element template templates and an identification element template And to provide a method for enhancing iris recognition using iris template distributed storage and matching.
본 발명의 또 다른 과제의 해결 수단은 분리된 두 홍채템플릿 간의 해밍거리를 계산할 때, 기존인증 및 침입자 방지 강화인증을 포함하는 홍채템플릿 분산 저장 및 매칭을 이용한 홍채인식 보안 강화 방법을 제공하는 데 있다.A further object of the present invention is to provide a method for enhancing iris recognition security using iris template distributed storage and matching including existing authentication and intruder prevention enforcement authentication when calculating a hamming distance between two separated iris templates .
본 발명의 또 다른 과제의 해결 수단은 홍채인식을 통해서 획득한 홍채이미지로부터 홍채템플릿을 생성하는 수단과, 생성된 홍채템플릿으로부터 n개의 원소템플릿으로 분할하는 수단과, n개로 분할된 원소템플릿을 사전에 약속된 원소템플릿 데이터베이스(DB)에 분리하여 저장하거나 등록하는 수단 및 분리하여 저장된 기등록 원소템플릿과 인증용 원소템플릿과의 거리를 측정하여 홍채템플릿을 일대일로 비교하여 인증하는 수단을 포함하는 홍채템플릿 분산 저장 및 매칭을 이용한 홍채인식 보안 강화 장치를 제공하는데 있다.According to another aspect of the present invention, there is provided an image processing apparatus including means for generating an iris template from an iris image obtained through iris recognition, means for dividing the generated iris template into n element templates, And means for comparing and authenticating the iris template one-to-one by measuring the distance between the previously registered element template template and the element template for authentication separately and means for separately storing and registering in the element template database And to provide an iris recognition security enhancement device using template distributed storage and matching.
본 발명의 또 다른 과제의 해결 수단은 홍채인식을 통해서 획득한 홍채이미지로부터 홍채템플릿을 생성하는 수단과, 생성된 홍채템플릿으로부터 n개의 원소템플릿으로 분할하는 수단과, n개로 분할된 원소템플릿을 사전에 약속된 원소템플릿 데이터베이스(DB)에 분리하여 저장하거나 등록하는 수단과, 및 분리하여 저장된 다수의 기등록 원소템플릿과 식별용 원소템플릿과의 거리를 측정하여 홍채템플릿을 일대 다수로 비교하여 식별하는 수단를 포함하는 홍채템플릿 분산 저장 및 매칭을 이용한 홍채인식 보안 강화 장치를 제공하는데 있다.According to another aspect of the present invention, there is provided an image processing apparatus including means for generating an iris template from an iris image obtained through iris recognition, means for dividing the generated iris template into n element templates, And an element template database (DB) assigned to the iris template database (DB), and means for comparing and identifying a plurality of iris templates by measuring a distance between a plurality of previously registered element template templates and an identification element template stored separately And an iris recognition security enhancing device using iris template distributed storage and matching.
본 발명은 홍채인식을 통해서 획득한 홍채이미지로부터 홍채템플릿을 생성하는 단계, 생성된 홍채템플릿으로부터 n개의 원소템플릿으로 분할하는 단계, n개로 분할된 원소템플릿을 사전에 약속된 원소템플릿 데이터베이스(DB)에 분리하여 저장하거나 등록하는 단계, 분리하여 저장된 기등록 원소템플릿과 인증용 원소템플릿과의 거리를 측정하여 홍채템플릿을 인증(일대일 비교)하는 단계를 제공하여 홍채템플릿을 분리한 후, 분리된 홍채템플릿을 다시 합치지 않고 홍채템플릿이 유출되는 것을 방지하면서 홍채인식을 수행하는 보안이 강화된 인증을 수행할 수 있는 유리한 효과가 있다.The method includes the steps of generating an iris template from an iris image acquired through iris recognition, dividing the generated iris template into n element templates, dividing n element templates into a predetermined element template database (DB) And a step of authenticating the iris template (one-to-one comparison) by measuring the distance between the separated registered element template and the element template for authentication, thereby separating the iris template, There is an advantageous effect that security-enhanced authentication for performing iris recognition while preventing the iris template from leaking without rearranging the templates is advantageous.
본 발명의 또 다른 효과는 홍채인식을 통해서 획득한 홍채이미지로부터 홍채템플릿을 생성하는 단계, 생성된 홍채템플릿으로부터 n개의 원소템플릿으로 분할하는 단계, n개로 분할된 원소템플릿을 사전에 약속된 원소템플릿 데이터베이스(DB)에 분리하여 저장하거나 등록하는 단계, 분리하여 저장된 다수의 기등록 원소템플릿과 식별용 원소템플릿과의 거리를 측정하여 홍채템플릿을 식별(일대다 비교)하는 단계를 제공하여 홍채템플릿을 분리한 후, 분리된 홍채템플릿을 다시 합치지 않고 홍채템플릿이 유출되는 것을 방지하면서 홍채인식을 수행하는 보안이 강화된 식별을 수행할 수 있는 유리한 효과가 있다. Another effect of the present invention is to create an iris template from an iris image obtained through iris recognition, to divide the generated iris template into n element templates, to divide n element templates into element templates A step of separately storing or registering the iris templates in a database (DB), and a step of identifying iris templates (one-to-many comparison) by measuring distances between a plurality of separately registered element templates and identification element templates, There is an advantageous effect that it is possible to perform security-enhanced identification for performing iris recognition while preventing the iris template from flowing out without rearranging the separated iris templates.
본 발명의 또 다른 효과는 분리된 두 홍채템플릿 간의 해밍거리를 계산할 때, 기본인증 및 침입자 방지 강화인증을 제공하여 일부 홍채템플릿이 유출된 경우에도, 유출된 홍채템플릿으로 인하여 잘못된 홍채인식이 수행되지 않도록 하는데 유리한 효과가 있다.Another effect of the present invention is that when calculating the hamming distance between the two separated iris templates, the basic authentication and intruder prevention enforcement authentication are provided so that even if some iris templates are leaked, iris recognition is performed due to the iris template There is an advantageous effect.
본 발명의 또 다른 효과는 홍채인식을 통해서 획득한 홍채이미지로부터 홍채템플릿을 생성하는 수단과, 생성된 홍채템플릿으로부터 n개의 원소템플릿으로 분할하는 수단과, n개로 분할된 원소템플릿을 사전에 약속된 원소템플릿 데이터베이스(DB)에 분리하여 저장하거나 등록하는 수단 및 분리하여 저장된 기등록 원소템플릿과 인증용 원소템플릿과의 거리를 측정하여 홍채템플릿을 일대일로 비교하여 인증하는 수단을 포함하는 홍채템플릿 분산 저장 및 매칭을 이용한 홍채인식 보안 강화 장치를 제공하여 홍채템플릿을 분리한 후, 분리된 홍채템플릿을 다시 합치지 않고 홍채템플릿이 유출되는 것을 방지하면서 홍채인식을 수행하는 보안이 강화된 인증을 수행할 수 있는 유리한 효과가 있다.Another effect of the present invention is to provide an image processing apparatus, comprising: means for generating an iris template from an iris image obtained through iris recognition; means for dividing the generated iris template into n element templates; Means for separately storing or registering the iris templates in an element template database (DB), and means for comparing and authenticating the iris templates one-to-one by measuring distances between the separately registered previously registered element template and the element template for authentication. And an iris recognition security enhancing device using matching is provided to separate iris templates and to perform iris recognition with iris recognition while preventing iris templates from being leaked without rearranging the separated iris templates There is an advantageous effect.
본 발명의 또 다른 효과는 홍채인식을 통해서 획득한 홍채이미지로부터 홍채템플릿을 생성하는 수단과, 생성된 홍채템플릿으로부터 n개의 원소템플릿으로 분할하는 수단과, n개로 분할된 원소템플릿을 사전에 약속된 원소템플릿 데이터베이스(DB)에 분리하여 저장하거나 등록하는 수단과, 및 분리하여 저장된 다수의 기등록 원소템플릿과 식별용 원소템플릿과의 거리를 측정하여 홍채템플릿을 일대 다수로 비교하여 식별하는 수단를 포함하는 홍채템플릿 분산 저장 및 매칭을 이용한 홍채인식 보안 강화 장치를 제공하여 홍채템플릿을 분리한 후, 분리된 홍채템플릿을 다시 합치지 않고 홍채템플릿이 유출되는 것을 방지하면서 홍채인식을 수행하는 보안이 강화된 식별을 수행할 수 있는 유리한 효과가 있다.Another effect of the present invention is to provide an image processing apparatus, comprising: means for generating an iris template from an iris image obtained through iris recognition; means for dividing the generated iris template into n element templates; Means for separately storing and registering in an element template database (DB), and means for comparing and identifying a plurality of iris templates by measuring distances between a plurality of previously registered element template templates and an identification element template stored separately The present invention provides a security enhancing device for iris recognition using iris template distributed storage and matching to separate an iris template and to prevent iris template from leaking without rearranging separated iris templates, There is an advantageous effect.
도 1은 본 발명의 일 실시 예에 따른 분할된 홍채템플릿을 이용한 홍채인식 과정의 개념을 설명하기 위한 예시를 도시한 것이다.
도 2는 본 발명의 일 실시 예에 따른 홍채이미지로부터 홍채템플릿을 생성하는 과정을 설명하기 위한 예시를 도시한 것이다.
도 3은 본 발명의 일 실시 예에 따른 컴퓨터가 처리할 수 있는 데이터로 생성된 홍채템플릿의 예시를 도시한 것이다.
도 4는 본 발명의 일 실시 예에 따른 홍채템플릿을 원소템플릿으로 분할하여 보안이 강화된 홍채인증을 하는 방법을 설명하기 위한 순서도이다.
도 5는 본 발명의 일 실시 예에 따른 홍채템플릿을 원소템플릿으로 분할하는 방법을 설명하기 위한 순서도이다.
도 6은 본 발명의 일 실시 예에 따른 픽셀크기의 홍채템플릿을 구성하는 각각의 픽셀 속성값과 마스킹정보, 픽셀 위치정보, 홍채템플릿의 회전(rotation)정보 등을 수집하는 방법을 설명하기 위한 예시이다.
도 7은 본 발명의 일 실시 예에 따른 위치선택으로 원소템플릿으로 분리하는 방법을 설명하기 위한 예시이다.
도 8은 본 발명의 일 실시 예에 따른 속성선택으로 원소템플릿으로 분리하는 방법을 설명하기 위한 예시이다.
도 9는 본 발명의 일 실시 예에 따른 홍채템플릿을 원소템플릿으로 저장 및 등록하는 방법을 설명하기 위한 순서도이다.
도 10은 본 발명의 일 실시 예에 따른 원소템플릿을 저장하는 방법을 구체적으로 설명하기 위한 예시이다.
도 11은 본 발명의 일 실시 예에 따른 원소템플릿을 이용한 홍채템플릿을 인증(일대일 비교)하는 방법을 설명하기 위한 순서도이다.
도 12는 본 발명의 일 실시 예에 따른 원소템플릿을 이용한 홍채템플릿 인증 방법을 구체적으로 설명하기 위한 예시이다.
도 13은 본 발명의 일 실시 예에 따른 홍채템플릿 회전정보를 고려하여 생성되는 원소템플릿의 종류를 예시한 것이다.
도 14는 본 발명의 일 실시 예에 따른 회전(rotation)을 고려한 매칭거리(matching distance)를 구하는 방법을 설명하기 위한 예시이다.
도 15는 본 발명의 일 실시 예에 따른 회전된 홍채템플릿을 비교하는 방법을 설명하기 위한 예시이다.
도 16은 본 발명의 일 실시 예에 따른 마스킹(Masking)부분이 존재할 경우 기본인증으로 홍채템플릿을 인증하는 방법을 설명하기 위한 예시이다.
도 17은 본 발명의 일 실시 예에 따른 마스킹(Masking)부분이 존재할 경우 침입자 방지 강화인증으로 홍채템플릿을 인증하는 방법을 설명하기 위한 예시이다.FIG. 1 illustrates an example of a concept of an iris recognition process using a divided iris template according to an embodiment of the present invention. Referring to FIG.
FIG. 2 illustrates an exemplary process for generating an iris template from an iris image according to an exemplary embodiment of the present invention. Referring to FIG.
FIG. 3 illustrates an example of an iris template generated from data that can be processed by a computer according to an embodiment of the present invention.
FIG. 4 is a flowchart illustrating a method for performing security-enhanced iris authentication by dividing an iris template according to an embodiment of the present invention into element templates.
5 is a flowchart illustrating a method of dividing an iris template into element templates according to an embodiment of the present invention.
6 is a diagram illustrating an example of a method for collecting pixel attribute values, masking information, pixel position information, and rotation information of an iris template constituting an iris template of a pixel size according to an embodiment of the present invention. to be.
FIG. 7 is an illustration for explaining a method of separating into element templates by position selection according to an embodiment of the present invention.
FIG. 8 is an illustration for explaining a method of separating element templates into attribute templates according to an embodiment of the present invention.
9 is a flowchart illustrating a method of storing and registering an iris template according to an embodiment of the present invention as an element template.
FIG. 10 is an illustration for explaining a method of storing an element template according to an embodiment of the present invention.
FIG. 11 is a flowchart illustrating a method of authenticating (one-to-one comparison) an iris template using an element template according to an embodiment of the present invention.
12 is an exemplary illustration for explaining an iris template authentication method using an element template according to an embodiment of the present invention.
13 illustrates the types of element templates generated in consideration of iris template rotation information according to an embodiment of the present invention.
FIG. 14 is an illustration for explaining a method of obtaining a matching distance in consideration of rotation according to an embodiment of the present invention.
FIG. 15 is an illustration for explaining a method of comparing rotated Iris templates according to an embodiment of the present invention.
16 is an illustration for explaining a method of authenticating an iris template by basic authentication when a masking part exists according to an embodiment of the present invention.
FIG. 17 is an illustration for explaining a method of authenticating an iris template with an intruder-prevention-enhanced authentication when a masking part exists according to an embodiment of the present invention.
본 발명의 실시를 위한 구체적인 내용을 살펴본다.Hereinafter, the present invention will be described in detail.
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 상기 본 발명의 기술적 사상과 그 핵심 구성 및 작용이 제한되지는 않는다. DETAILED DESCRIPTION OF THE PREFERRED EMBODIMENTS Reference will now be made in detail to the preferred embodiments of the present invention, examples of which are illustrated in the accompanying drawings, wherein like reference numerals refer to the like elements throughout. The idea and its core composition and function are not limited.
따라서 본 발명의 일 실시예가 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자라면 본 발명의 일 실시예의 본질적인 특성에서 벗어나지 않는 범위에서 홍채템플릿 분산 저장 및 매칭을 이용한 홍채인식 보안 강화 방법 및 장치의 핵심 구성 요소에 대하여 다양한 수정 및 변형이 적용 가능할 수 있으며, 이러한 수정과 변형이 적용된 기술적 구성 역시 본 발명의 보호 범위에 속한다. Accordingly, those skilled in the art will appreciate that various modifications and variations can be made in the present invention without departing from the spirit and scope of the present invention. Various modifications and variations are possible in light of the above teachings, and the technical constructions to which such modifications and variations are applied are also within the scope of the present invention.
또한, 본 발명의 구성 요소를 설명하는 데 있어서, A, B, (a), (b) 등의 용어를 사용할 수 있다. 이러한 용어는 그 구성 요소를 다른 구성 요소와 구별하기 위한 것일 뿐, 그 용어에 의해 해당 구성 요소의 본질이나 차례 또는 순서 등이 한정되지 않는다. 어떤 구성 요소가 다른 구성요소에 "연결", "포함" 또는 "구성"된다고 기재된 경우, 그 구성 요소는 그 다른 구성요소에 직접적으로 연결되거나 또는 접속될 수 있지만, 각 구성 요소 사이에 또 다른 구성 요소가 "연결", "포함" 또는 "구성"될 수도 있다고 이해되어야 할 것이다.In describing the constituent elements of the present invention, the terms A, B, (a), (b) and the like can be used. These terms are intended to distinguish the constituent elements from other constituent elements, and the terms do not limit the nature, order or order of the constituent elements. When a component is described as being "connected", "comprising", or "configured" to another component, the component may be directly connected or connected to the other component, It is to be understood that the element may be "connected "," comprising "
또한, 본 발명에서는 서로 다른 도면에서는 용이한 이해를 위하여 동일한 구성요소인 경우에도 서로 다른 도면 부호를 부여한다. Further, in the present invention, different reference numerals are assigned to the same components even in different drawings for easy understanding.
본 발명에서 먼저 홍채이미지를 획득하고, 획득한 홍채이미지로부터 홍채 특징을 추출하여 등록, 저장하거나 부호화한 것(이하, '홍채템플릿(iris template)')을 사용하여 홍채인식을 수행한다.In the present invention, iris recognition is first performed by acquiring an iris image, extracting the iris feature from the acquired iris image, and registering, storing, or encoding the iris feature (hereinafter, referred to as an 'iris template').
본 발명에서는 홍채인식에서 가장 널리 사용하고 있는 Daugman의 방식을 예시로 든다. Daugman의 방식 대부분의 홍채인식에 사용되고 있으며, 특허가 만료되어 전세계적으로 사용되고 있어 설명의 예시로 들기에 가장 적합하기 때문이다. In the present invention, Daugman's method most widely used in iris recognition is exemplified. Daugman's method is used for most iris recognition, and since the patent has expired and is used worldwide, it is best suited as an example of explanation.
따라서 비록 Daugman의 방식으로 홍채템플릿 분산 저장 및 매칭을 이용한 홍채인식 보안 강화 방법 및 장치의 예시를 들더라도, 다른 홍채인식에서도 충분히 적용이 가능하기 때문에 동일한 적용이 가능한 것으로 이해되어야 할 것이다.Therefore, it should be understood that even if the iris recognition security enhancing method and apparatus using the iris template distributed storage and matching is used in Daugman's way, it can be applied to other iris recognition sufficiently.
[실시 예][Example]
본 발명의 실시를 위한 구체적인 내용에 대하여 살펴본다.Hereinafter, the present invention will be described in detail.
본 발명에서는 일대일(1:1)매칭의 경우에는 인증(Verification)을, 일대다(1:N)매칭의 경우에는 식별(Identification 또는 Searching)이라고 구분하여 사용한다.In the present invention, Verification is used in the case of 1: 1 matching and Identification or Searching is used in the case of 1: N matching.
도 1은 본 발명의 일 실시 예에 따른 분할된 홍채템플릿을 이용한 홍채인식 과정의 개념을 설명하기 위한 예시를 도시한 것이다.FIG. 1 illustrates an example of a concept of an iris recognition process using a divided iris template according to an embodiment of the present invention. Referring to FIG.
도 1에 도시된 바와 같이, 먼저 홍채이미지로부터 홍채템플릿을 생성한다. 이 때 홍채템플릿은 주로 컴퓨터가 처리할 수 있는 데이터(data)로 생성된다. 생성된 홍채템플릿을 n개(이하, n은 2 이상의 자연수를 나타냄)로 분할하고, 분할된 홍채템플릿(이하, '원소템플릿')을 개별적으로 각각 분리하여 저장하는 데이터 저장소(이하, '원소템플릿 데이터베이스(DB)')에 저장 및 등록을 하게 된다. 이후 인증을 하기 위해서 생성한 홍채템플릿(이하, '인증용 홍채템플릿')으로부터 분리된 원소템플릿(이하, '인증용 원소템플릿')은 사전에 지정된 원소템플릿 데이터베이스(DB)에 등록된 원소템플릿(이하, '기등록 원소템플릿')과 각각 비교하게 된다. 즉 분할된 인증용 원소템플릿과 기등록 원소템플릿을 비교를 하며, 인증 및 식별과정에서 각각의 원소템플릿이 다시 분할 이전의 하나의 홍채템플릿으로 합쳐지지는 않는다.As shown in FIG. 1, an iris template is first generated from an iris image. At this time, the iris template is mainly generated as data that can be processed by a computer. (Hereinafter, referred to as an " element template ") that divides the generated iris template into n (hereinafter, n represents a natural number of 2 or more) Database (DB) '). The element template (hereinafter, referred to as 'authentication element template'), which is separated from the iris template (hereinafter, referred to as 'authentication iris template') generated for authentication, is an element template (Hereinafter referred to as "pre-registered element template"). That is, the divided elemental authentication template and the previously registered elemental template are compared. In the authentication and identification process, each elemental template is not merged into one iris template before division again.
도 2는 본 발명의 일 실시 예에 따른 홍채이미지로부터 홍채템플릿을 생성하는 과정을 설명하기 위한 예시를 도시한 것이다.FIG. 2 illustrates an exemplary process for generating an iris template from an iris image according to an exemplary embodiment of the present invention. Referring to FIG.
도 2에 도시된 바와 같이, 먼저 적외선을 사용하여 사람의 눈을 촬영하고, 촬영된 이미지에서 동공 및 홍채의 경계를 찾고, 이를 통하여 홍채에 해당하는 영역을 분리해낸다. 분리된 원심형의 영역을 직사각형의 이미지(polar image)로 펼친 후, 직사각형의 이미지로부터 홍체템플릿을 추출해낸다. Daugman 방식은 실수 부분(real part)과 허수부분(imaginary part)으로 구성된 홍체템플릿을 생성한다. As shown in FIG. 2, first, a human's eye is photographed using infrared rays, and the pupil and iris boundaries are detected in the photographed image, thereby separating regions corresponding to the iris. Extract the separated centrifugal area into a rectangular image and extract the iris template from the image of the rectangle. The Daugman method generates an iris template consisting of a real part and an imaginary part.
도 3은 본 발명의 일 실시 예에 따른 컴퓨터가 처리할 수 있는 데이터로 생성된 홍채템플릿의 예시를 도시한 것이다.FIG. 3 illustrates an example of an iris template generated from data that can be processed by a computer according to an embodiment of the present invention.
대부분 추출과정에서 홍체템플릿은 컴퓨터가 처리할 수 있는 데이터로 생성되는데, 도 3에 도시된 바와 같이 부호화된 템플릿은 일명 코드라고도 불리며, 0과 1의 값으로 이루어져 있다. 일반적으로 홍채템플릿의 크기는 홍채정보의 종류에 따라 기업이나 기관등에서 권장하는 규격이 사용된다(이하, 홍채템플릿은 별다른 언급이 없는 한 컴퓨터로 처리될 수 있는 코드화된 것을 예시로 든다). In most extraction processes, the iris template is generated as data that can be processed by a computer. As shown in FIG. 3, the encoded template is also called a so-called code and has a value of 0 and 1. Generally, the size of the iris template is used according to the type of iris information recommended by a company or an institution (hereinafter, an iris template is coded as a computer-executable one unless otherwise mentioned).
홍채템플릿의 경우에는 4*64, 4*128, 4*256, 8*64, 8*128, 8*256의 픽셀크기의 템플릿을 주로 사용하고 있다. In the case of the iris template, a template having a pixel size of 4 * 64, 4 * 128, 4 * 256, 8 * 64, 8 * 128 and 8 * 256 is mainly used.
도 4는 본 발명의 일 실시 예에 따른 홍채템플릿을 원소템플릿으로 분할하여 보안이 강화된 홍채인증을 하는 방법을 설명하기 위한 순서도이다.FIG. 4 is a flowchart illustrating a method for performing security-enhanced iris authentication by dividing an iris template according to an embodiment of the present invention into element templates.
도 4에서 도시된 바와 같이, 먼저 홍채인식 장치를 통해서 획득한 홍채정보로부터 홍채템플릿을 생성한다 (S401). 생성된 홍채템플릿으로부터 n개의 원소템플릿으로 분할한다(S402). n개로 분할된 원소템플릿을 사전에 저장하기로 약속한 원소템플릿 데이터베이스(DB)에 분리하여 저장하거나 등록한다(S403). As shown in FIG. 4, first, an iris template is generated from iris information obtained through the iris recognition apparatus (S401). The generated iris template is divided into n element templates (S402). The element templates divided into n are separately stored and registered in an element template database (DB) that is reserved to be stored in advance (S403).
만약 인증이나 식별을 할 경우에는, 등록단계(S403)에서 저장된 기등록 원소템플릿과 인증용 원소템플릿과의 거리를 측정하여 홍채템플릿을 일대일(1:1)비교하여 인증하는 단계(S404)와, 저장된 다수의 기등록 원소템플릿과 식별을 하기 위해서 생성한 홍채템플릿(이하, '식별용 홍채템플릿')으로부터 분리된 원소템플릿(이하, '식별용 원소템플릿')과의 거리를 측정하여 홍채템플릿을 일대 다수(1:N) 비교하여 식별하는 단계(S405)로 구성된다.If authentication or identification is performed, step (S404) of comparing the one-to-one (1: 1) comparison and authentication of the iris template by measuring the distance between the previously registered element template and the element template for authentication in the registration step (S403) (Hereinafter referred to as " identification element template ") separated from an iris template (hereinafter, referred to as 'identification iris template') for identification with a plurality of stored previously registered element templates, (Step S405) of comparing and identifying one to many (1: N).
또한 워터마킹 기법, 바이오해싱(BioHashing)과 로우버스트 해싱(Robust Hashing), 암호화키 등을 사용해서 상기 기등록 원소템플릿, 인증용 원소템플릿, 식별용 원소템플릿을 암호화하는 단계 (S406)를 추가적으로 구성할 수 있다.Further, the step (S406) of encrypting the pre-registered element template, the authentication element template, and the identification element template using a watermarking technique, biohashing, robust hashing, can do.
도 4에서는 단계 S401 내지 단계 S406을 순차적으로 실행하는 것으로 기재하고 있으나, 이는 본 발명의 일 실시예의 기술 사상을 예시적으로 설명한 것에 불과한 것으로서, 본 발명의 일 실시예가 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자라면 본 발명의 일 실시예의 본질적인 특성에서 벗어나지 않는 범위에서 도 4에 기재된 순서를 변경하여 실행하거나 단계 S401 내지 단계 S406 중 하나 이상의 단계를 병렬적으로 실행하는 것으로 다양한 수정 및 변형이 적용 가능할 것이므로, 도 4는 시계열적인 순서로 한정되는 것은 아니다. 4, steps S401 to S406 are sequentially performed. However, this is merely an exemplary description of the technical idea of an embodiment of the present invention, and it is to be understood that the technical knowledge in the technical field to which the embodiment of the present invention belongs It will be understood by those skilled in the art that various modifications and variations can be made by changing the order described in FIG. 4 or by executing one or more of steps S401 through S406 in parallel without departing from the essential characteristics of an embodiment of the present invention , And FIG. 4 is not limited to the time-series order.
도 5는 본 발명의 일 실시 예에 따른 홍채템플릿을 원소템플릿으로 분할하는 방법을 설명하기 위한 순서도이다.5 is a flowchart illustrating a method of dividing an iris template into element templates according to an embodiment of the present invention.
도 5에 도시된 바와 같이, n개의 원소템플릿을 생성하기 위해서 먼저 홍채템플릿을 구성하는 각각의 픽셀 속성값과 마스킹정보, 선택된 픽셀의 홍채템플릿 내의 위치정보(이하, '픽셀 위치정보'), 홍채템플릿의 회전(rotation) 정보 등을 수집하는 단계(S501), 수집한 각각의 픽셀 속성값과 마스킹정보, 픽셀 위치정보, 홍채템플릿의 회전(rotation) 정보 등을 기반으로 홍체템플릿을 n개의 원소템플릿으로 분리하는 단계(S502), 분리된 n개의 원소템플릿을 전송하는 단계(S503)로 구성된다.5, in order to generate n element templates, first, pixel attribute values and masking information constituting the iris template, position information (hereinafter, referred to as 'pixel position information') in the iris template of the selected pixel, (S501) of collecting the rotation information of the template and the like. Based on the collected pixel property values, masking information, pixel position information, and rotation information of the iris template, the iris template is divided into n element templates (S502), and transmitting the separated n element templates (S503).
또한 홍채템플릿을 구성하는 각각의 픽셀 속성값과 마스킹정보, 픽셀 위치정보, 홍채템플릿의 회전(rotation) 정보 등을 수집하고 분리하는 과정에서 생성되는 부가적인 정보(저장시간, 변환시간, 로그 정보 등)를 저장하는 단계 (S504)를 추가하여 구성할 수 있다.In addition, additional information (storage time, conversion time, log information, etc.) generated in the process of collecting and separating the pixel property values, the masking information, the pixel position information and the rotation information of the iris template, (Step S504) may be additionally provided.
도 5에서는 단계 S501 내지 단계 S504를 순차적으로 실행하는 것으로 기재하고 있으나, 이는 본 발명의 일 실시예의 기술 사상을 예시적으로 설명한 것에 불과한 것으로서, 본 발명의 일 실시예가 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자라면 본 발명의 일 실시예의 본질적인 특성에서 벗어나지 않는 범위에서 도 5에 기재된 순서를 변경하여 실행하거나 단계 S501 내지 단계 S504 중 하나 이상의 단계를 병렬적으로 실행하는 것으로 다양한 수정 및 변형이 적용 가능할 것이므로, 도 5는 시계열적인 순서로 한정되는 것은 아니다.5, it is described that steps S501 to S504 are sequentially executed. However, this is merely an exemplary description of the technical idea of the embodiment of the present invention, and it is to be understood that the technical knowledge in the technical field to which the embodiment of the present invention belongs It will be understood by those skilled in the art that various modifications and variations may be possible in practicing the invention without departing from the essential characteristics of one embodiment of the present invention or by executing one or more of the steps S501 through S504 in parallel, , And FIG. 5 is not limited to the time-series order.
다음은 홍채템플릿으로부터 n개의 원소템플릿을 생성하기 위해서, 픽셀 속성값과 마스킹정보, 픽셀 위치정보, 홍채템플릿의 회전(rotation) 정보 등을 수집하는 방법에 대해서 상세하게 살펴본다. Hereinafter, a method of collecting pixel attribute values, masking information, pixel position information, and rotation information of an iris template in order to generate n element templates from the iris template will be described in detail.
Daugman 방식으로 홍채템플릿을 생성하면 홍채템플릿을 구성하는 각각의 픽셀들은 0 또는 1의 값을 가진다. 또한 홍채영역의 가려짐(Occlusion)이나 빛반사 등에 의해서 인식을 하기 힘든 픽셀을 표현하는 마스킹정보를 동시에 가진다. 일반적으로 마스킹정보가 1이면 해당하는 픽셀의 속성값을 사용한다는 것이며, 0이면 사용하지 않는다는 것이다. 일반적으로 홍채템플릿을 구성하는 픽셀들의 속성값을 나타내는 행렬과 마스킹정보를 나타내는 행렬 등으로 구성하여 저장된다. When the iris template is generated by the Daugman method, each pixel constituting the iris template has a value of 0 or 1. And has masking information for representing pixels which are hard to recognize due to occlusion or light reflection of the iris region. In general, if the masking information is 1, the attribute value of the corresponding pixel is used. If the masking information is 0, the masking information is not used. Generally, a matrix representing an attribute value of pixels constituting the iris template and a matrix representing masking information are stored and stored.
도 6은 본 발명의 일 실시 예에 따른 픽셀크기의 홍채템플릿을 구성하는 각각의 픽셀 속성값과 마스킹정보, 픽셀 위치정보, 홍채템플릿의 회전(rotation)정보 등을 수집하는 방법을 설명하기 위한 예시이다. 6 is a diagram illustrating an example of a method for collecting pixel attribute values, masking information, pixel position information, and rotation information of an iris template constituting an iris template of a pixel size according to an embodiment of the present invention. to be.
도 6에 도시된 바와 같이, 예시로 든 3*8 픽셀크기의 홍채템플릿을 구성하는 각각의 픽셀 속성값과 마스킹정보, 픽셀 위치정보, 홍채템플릿의 회전(rotation)정보 등을 수집한다. As shown in FIG. 6, each pixel attribute value, masking information, pixel position information, rotation information of the iris template, and the like constituting the exemplary 3 * 8 pixel size iris template are collected.
따라서 수집된 정보는 [픽셀 속성값과 마스킹정보, 픽셀 위치정보, 홍채템플릿 회전정보]와 같은 행렬이나 순서쌍 또는 벡터형태로 표현되며, 주로 헤더(header)파일 형식으로 저장된다.Therefore, the collected information is represented by a matrix, an ordered pair or a vector such as [pixel property value, masking information, pixel position information, and iris template rotation information], and is mainly stored in a header file format.
구체적으로 가로로 2번째, 세로로 3번째 위치의 픽셀을 선택하면 픽셀 속성값과 마스킹정보 (1,1)와 픽셀 위치정보(2,3)을 수집한다. 만약 가로로 3번째, 세로로 4번째 위치의 픽셀을 선택한다면 픽셀 속성값과 마스킹정보 (1,0)와 픽셀 위치정보(3,4)를 수집할 수 있다. 후술될 홍채템플릿 회전정보는 홍채이미지의 회전각에 비례하여 홍채템플릿을 일정한 크기의 비트(bit)를 시프트(shift)하는 정보가 저장된다. 도 6에서는 회전이 없는 홍채템플릿을 가정하고 예시를 들었기 때문에 0 비트의 홍채템플릿 회전정보를 가진다.Specifically, if a pixel at the second position in the horizontal direction and the position at the third position in the vertical direction are selected, the pixel attribute value, the masking information (1,1), and the pixel position information (2, 3) are collected. If a pixel at the third position in the horizontal direction and the position at the fourth position in the vertical direction are selected, the pixel attribute value, the masking information (1,0), and the pixel position information (3,4) can be collected. The iris template rotation information to be described later stores information for shifting a bit of a certain size in the iris template in proportion to the rotation angle of the iris image. In FIG. 6, since the iris template without rotation is assumed and exemplified, 0-bit iris template rotation information is obtained.
따라서 각각의 픽셀은 [(1,1), (2,3), 0], [(1,0), (3,4), 0]으로 정보를 가진 행렬이나 순서쌍 또는 벡터형태로 표현된다.Therefore, each pixel is represented as a matrix, a pair of sets, or a vector with information as [(1,1), (2,3), 0], [(1,0), (3,4)
다음은 수집한 픽셀 속성값과 마스킹정보, 픽셀 위치정보, 홍채템플릿 회전정보를 기반으로 홍체템플릿을 n개의 원소템플릿으로 분리하는 방법에 대해서 상세하게 살펴본다.Next, the method of separating the iris template into n element templates based on the collected pixel attribute values, masking information, pixel position information, and iris template rotation information will be described in detail.
먼저 1개의 홍채템플릿을 몇 개의 원소템플릿으로 나눌 지를 정한다. 만약 n개(n은 2이상의 자연수)의 원소템플릿으로 나누는 것으로 정해졌다면, 각각의 원소템플릿에 포함될 픽셀들을 선정한다. 이 때 선정하는 방법으로는 후술될 위치선택(location selection), 속성선택(attribute selection)을 사용한다. 좀 더 구체적으로 살펴보면, 위치선택은 무작위로 랜덤하게 위치를 선정하여, 선정된 위치의 픽셀 속성값과 마스킹정보를 수집하여 개별적인 원소템플릿으로 분할하는 방법이다. 반면에 속성선택은 속성정보가 1인 값을 가지는(반대로 0을 가지는) 픽셀중에서 랜덤하게 위치를 선정하여 먼저 원소템플릿으로 분할하고, 1의 값을 가진(반대로 0을 가진) 픽셀이 전부 선택되면 그 이후에 0의 값을 가진(반대로 1을 가지는) 픽셀중에서 랜덤하게 위치를 선정하여 원소템플릿으로 분할한다.First, determine how many element templates the one iris template should be divided into. If it is decided to divide n (n is a natural number of 2 or more) element templates, select pixels to be included in each element template. In this case, location selection and attribute selection are used as the selection method. More specifically, the position selection is a method of randomly randomly selecting a position, collecting pixel attribute values and masking information of a selected position, and dividing the pixel attribute values and masking information into individual element templates. On the other hand, the attribute selection is performed by randomly selecting a position among the pixels having the attribute information of 1 (on the contrary, 0) and dividing the pixel into the element template first, and if all pixels having a value of 1 After that, the position is randomly selected among the pixels having the value of 0 (having the opposite 1), and is divided into the element template.
(A1) 위치선택(location selection)(A1) Location selection (location selection)
도 7은 본 발명의 일 실시 예에 따른 위치선택으로 원소템플릿으로 분리하는 방법을 설명하기 위한 예시이다.FIG. 7 is an illustration for explaining a method of separating into element templates by position selection according to an embodiment of the present invention.
도 7에 도시된 바와 같이, 3*8픽셀크기의 홍채템플릿을 8개의 원소템플릿으로 구성할 때, 24개의 픽셀중에서 랜덤하게 위치를 선택하여 선정된 순서대로 원소템플릿을 구성한다. 첫번째 원소템플릿을 구성하는 픽셀은 전체 24개의 픽셀중에서 랜덤하게 3개의 픽셀을 선정한다. 선택된 3개의 픽셀 위치정보는 (1,1), (2.4), (1,8)이 된다. 두번째 원소템플릿을 구성하는 픽셀은 전체 24개 픽셀중에서 앞서 선택된 3개를 제외한 21개 중에서 랜덤하게 3개의 픽셀을 선택한다. 선택된 픽셀 위치정보는 (1,5), (3,3), (3,5)가 된다. 이러한 방식으로 마지막 원소템플릿을 구성할 때까지 반복한다. 이때 각각의 원소템플릿에 포함되는 픽셀의 수는 반드시 동일할 필요가 없다. 예를 들어, 비록 8개의 원소템플릿으로 나누어도 각각의 원소템플릿에 포함되는 픽셀 수는 3, 3, 3, 2, 1, 3, 4, 5개로 다를 수 있다.As shown in FIG. 7, when an iris template of 3 * 8 pixel size is composed of 8 element templates, an element template is constructed in random order by selecting positions randomly among 24 pixels. The pixels constituting the first element template randomly select three pixels out of the total 24 pixels. The selected three pixel position information is (1,1), (2.4), and (1,8). The pixels constituting the second element template randomly select three pixels out of the total of 24 pixels out of the previously selected three pixels. The selected pixel position information is (1, 5), (3, 3), (3, 5). Repeat this way until the last element template is constructed. At this time, the number of pixels included in each element template does not necessarily have to be the same. For example, the number of pixels included in each element template may vary from 3, 3, 3, 2, 1, 3, 4, and 5, even if it is divided into 8 element templates.
(A2) 속성선택(attribute selection)(A2) Attribute selection
도 8은 본 발명의 일 실시 예에 따른 속성선택으로 원소템플릿으로 분리하는 방법을 설명하기 위한 예시이다.FIG. 8 is an illustration for explaining a method of separating element templates into attribute templates according to an embodiment of the present invention.
도 8에 도시된 바와 같이, 3*8픽셀크기의 홍채템플릿을 8개의 원소템플릿으로 구성할 때, 24개의 픽셀중에서 먼저 마스킹정보가 1을 가지는(반대로 0을 가지는) 픽셀 중에서 랜덤하게 위치를 선정하여 선정된 순서대로 원소템플릿을 구성한 후, 마스킹정보가 0을 가지는(반대로 1을 가지는) 픽셀 중에서 랜덤하게 위치를 선정하여 선정된 순서대로 원소템플릿을 구성한다. 첫번째로 전체 24개 픽셀중에서 마스킹정보가 1인 20개 픽셀중에서 랜덤하게 3개의 픽셀을 선정한다. 선택된 3개의 픽셀 위치정보는 (1,1), (1.3), (1,5)가 된다. 두번째 원소템플릿을 구성하는 픽셀은 마스킹정보가 1인 20개 픽셀중에서 앞서 선택된 3개를 제외한 17개 중에서 랜덤하게 3개의 픽셀을 선택한다. 이러한 방식으로 반복하다가 마스킹정보가 1인 20개 픽셀이 전부 선택이 되면, 마스킹정보가 0인 4개의 픽셀에서 선택을 한다. 마스킹정보가 0인 픽셀은 4개이므로, 7번째 원소템플릿을 구성할 때 마지막으로 선택된 픽셀과 8번째 원소템플릿 3개의 픽셀이 이에 해당한다. 7번째 원소템플릿으로 선택된 픽셀 위치정보는 (2,5), (3,3), (3,5)가 되며, 8번째 원소템플릿으로 선택된 픽셀 위치정보는 (3,4), (3,6), (3,7)이 된다. 이때 각각의 원소템플릿에 포함되는 픽셀의 수는 반드시 동일할 필요가 없다. 예를 들어, 비록 8개의 원소템플릿으로 나누어도 각각의 원소템플릿에 포함되는 픽셀 수는 3, 3, 3, 2, 1, 3, 4, 5개로 다를 수 있다.8, when an iris template having a size of 3 * 8 pixels is composed of 8 element templates, among the 24 pixels, firstly, randomly positioned among the pixels having masking information of 1 (conversely, having 0) After the element templates are constructed in the selected order, the elements are randomly selected from the pixels having masking information of 0 (inversely 1), and the element template is constructed in the selected order. First, among the total of 24 pixels, three pixels are randomly selected out of 20 pixels having masking information of 1. The selected three pixel position information is (1,1), (1.3), (1,5). The pixels constituting the second element template randomly select three pixels among the twenty pixels having the masking
위치선택이나 속성선택으로 n개의 원소템플릿으로 분할할 때, 앞서 설명한 바와 같이 반드시 각각의 원소템플릿 크기가 동일할 필요는 없다. 각각의 원소템플릿으로 분리되어 저장된 홍채템플릿의 픽셀 속성값과 마스킹정보, 픽셀 위치정보, 홍채템플릿 회전정보가 훼손되지 않고 모두 저장될 수만 있으면 적용에 문제가 없으며, 원소템플릿 데이터베이스(DB)의 용량 및 개수에 따라 동일한 원소템플릿을 복제하여 분할할 수도 있다.When dividing into n element templates by position selection or attribute selection, the size of each element template does not necessarily have to be the same as described above. There is no problem in application if the pixel attribute value, masking information, pixel position information, and iris template rotation information of the iris template separately stored in the respective element templates can be stored without being damaged, and the capacity of the element template database (DB) The same element template can be duplicated and divided according to the number.
다만 본 발명에서는 설명의 편의를 위해서 각각의 원소템플릿 크기가 동일한 것을 가정하여 설명하지만, 각각의 원소템플릿 크기가 달라도 동일한 적용이 가능하다고 이해가 되어야 할 것이다.It should be understood, however, that the same application is possible even if the sizes of the respective element templates are different, although it is assumed that the sizes of the element templates are the same for convenience of explanation.
도 9는 본 발명의 일 실시 예에 따른 홍채템플릿을 원소템플릿으로 저장 및 등록하는 방법을 설명하기 위한 순서도이다.9 is a flowchart illustrating a method of storing and registering an iris template according to an embodiment of the present invention as an element template.
도 9에서 도시된 바와 같이, 먼저 홍채템플릿으로부터 n개로 분할된 원소템플릿을 구성하는 픽셀들의 픽셀 위치정보 및 분할이 되기 전의 홍채템플릿에 대한 정보 등(이하, '원소템플릿분할정보')을 원소템플릿 데이터베이스(DB)로 전송하여, 원소템플릿 데이터베이스(DB)가 사전에 약속하여 저장한 원소템플릿분할정보와 일치하는 지를 확인하는 단계(S901)와 원소템플릿분할정보가 일치하는 사전에 약속된 원소템플릿 데이터베이스(DB)에 원소템플릿을 저장 및 등록하는 단계(S902)로 구성된다. 이 때, 원소템플릿 데이터베이스(DB)에 전송된 원소템플릿분할정보를 원소템플릿 데이터베이스(DB)에 함께 저장하는 단계(S903) 또는 원소템플릿 데이터베이스(DB)에 전송된 원소템플릿분할정보를 원소템플릿 데이터베이스(DB)에 저장하지 않고 원소템플릿만을 저장하는 단계(S904)를 부가하여 구성할 수 있다. As shown in FIG. 9, first, pixel position information of pixels constituting an element template divided into n sections from an iris template and information (hereinafter referred to as 'element template division information') of iris templates before division are stored in an element template (S901) of confirming whether the element template database (DB) matches the element template division information preliminarily stored in association with the element template database (DB) (S902) of storing and registering the element template in the database DB. At this time, the step S903 of storing the element template division information transmitted to the element template database DB together with the element template database DB, or the element template division information transmitted to the element template database DB, DB) (S904) of storing only the element template.
도 9에서는 단계 S901 내지 단계 S904 를 순차적으로 실행하는 것으로 기재하고 있으나, 이는 본 발명의 일 실시예의 기술 사상을 예시적으로 설명한 것에 불과한 것으로서, 본 발명의 일 실시예가 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자라면 본 발명의 일 실시예의 본질적인 특성에서 벗어나지 않는 범위에서 도 9에 기재된 순서를 변경하여 실행하거나 단계 S901 내지 단계 S904중 하나 이상의 단계를 병렬적으로 실행하는 것으로 다양한 수정 및 변형이 적용 가능할 것이므로, 도 9는 시계열적인 순서로 한정되는 것은 아니다.9, it is described that steps S901 to S904 are sequentially executed. However, this is merely an example of the technical idea of an embodiment of the present invention, and it is to be understood that the technical knowledge in the technical field to which the embodiment of the present invention belongs It will be understood by those skilled in the art that various modifications and variations can be made by changing the order described in FIG. 9 and executing one or more of steps S901 to S904 in parallel without departing from the essential characteristics of an embodiment of the present invention , And FIG. 9 is not limited to the time-series order.
다음은 원소템플릿을 저장 및 등록하는 방법에 대해서 상세하게 살펴본다.The following details how to store and register element templates.
앞서 도 9에서 도시된 바와 같이, 홍채템플릿으로부터 n개로 분할된 원소템플릿은 원소템플릿 데이터베이스(DB)에 저장하기 위해서 1, 2, 3, …, n 이라는 원소템플릿분할정보를 가지게 된다. 원소템플릿 데이터베이스(DB)는 원소템플릿분할정보가 일치하는 원소템플릿만을 저장하도록 사전에 약속되어 있다.As shown in FIG. 9, element templates divided into n sections from the iris template are stored in the element template database (DB) 1, 2, 3,. , and n, respectively. The element template database (DB) is predetermined in advance to store only the element template matching the element template division information.
원소템플릿분할정보는 모든 픽셀에 해당하는 크기(예로 들어 8*256 = 2048)의 원소템플릿 데이터베이스(DB)를 구성할 수도 있으나, 현실적으로는 비용측면이나 기술적 효율 측면을 고려하여 대부분 원소템플릿을 10개 이내로 분할하는 방법이 적절하다. The element template division information may constitute an element template database (DB) having a size corresponding to all pixels (for example, 8 * 256 = 2048), but in reality, considering elemental aspects of cost and technical efficiency, The method of segmentation is appropriate.
원소템플릿분할정보는 위치선택이나 속성선택 등을 이용하여 분할할 때의 순서 및 위치를 참고하여 부여된다. 본 발명에서는 설명의 편의를 위해서 위치선택으로 분할하고, 분할된 원소템플릿을 순서대로 1, 2, 3, …, n으로 부여한다. 다만 이는 특별한 규칙을 가지고 부여한 것은 아니다.The element template division information is given with reference to the order and position in the division using position selection or attribute selection. In the present invention, for the sake of convenience of description, it is divided into position selection, and the divided element templates are arranged in
도 10은 본 발명의 일 실시 예에 따른 원소템플릿을 저장하는 방법을 구체적으로 설명하기 위한 예시이다.FIG. 10 is an illustration for explaining a method of storing an element template according to an embodiment of the present invention.
도 10에 도시된 바와 같이 원소템플릿을 원소템플릿 데이터베이스(DB)에 저장 및 등록할 때, 원소템플릿 데이터베이스(DB)는 원소템플릿분할정보를 전송받아 사전에 지정된 원소템플릿분할정보와 일치하는 지를 확인한 후, 일치할 경우에만 전송된 원소템플릿을 저장 또는 등록을 한다. 이 때, 원소템플릿분할정보는 원소템플릿과 함께 전송되어 저장하거나 원소템플릿분할정보는 단순히 일치여부만 판단하는 데 사용되고, 원소템플릿 데이터베이스(DB)에서는 저장 및 등록을 하지 않을 수도 있다. 원소템플릿분할정보를 원소템플릿 데이터베이스(DB)가 저장하지 않을 때는, 일반적으로 통신네트워크에서는 게이트웨이(gateway) 등이 원소템플릿분할정보를 저장하여 보관하는 역할을 할 수 있다. As shown in FIG. 10, when the element template is stored and registered in the element template database DB, the element template database DB receives the element template division information and confirms whether the element template division information matches the previously designated element template division information , And stores or registers the transferred element template only when they match. At this time, the element template division information is transmitted together with the element template to be stored, or the element template division information is used for simply determining whether or not the element template division information is stored, and may not be stored and registered in the element template database (DB). When the element template database (DB) does not store the element template division information, a gateway or the like can generally store the element template division information in the communication network.
(B1) 원소템플릿분할정보를 함께 저장하는 방법 (B1) Method of storing element template division information together
도 10(a)에 도시된 바와 같이, 홍채템플릿을 4개의 원소템플릿으로 분할한 후, 분할된 위치에 따라서 원소템플릿분할정보인 각각 1, 2, 3, 4 를 가진다. As shown in Fig. 10 (a), the iris template is divided into four element templates, and then the element template division information is 1 , 2 , 3 , and 4 , respectively, according to the divided positions.
먼저 원소템플릿분할정보 1을 4개의 원소템플릿 데이터베이스(DB)(DB 1, DB 2, DB 3, DB 4)에 보내면, 각각의 원소템플릿 데이터베이스(DB)는 사전에 저장하기로 한 원소템플릿분할정보와 맞는 지 확인한다. DB 2, DB 3, DB 4는 일치하지 않아서 거부할 것이며, DB1 에서는 일치한다는 신호를 전송하게 된다. 일치한다는 신호를 전송받은 후 원소템플릿분할정보 1을 가진 원소템플릿을 DB 1에 전송하여 저장하게 된다. 이 때, 전송된 원소템플릿뿐만 아니라 원소템플릿분할정보 1도 동시에 저장할 수 있다. First, when element
이와 같은 방법은 특별히 원소템플릿분할정보를 저장하는 수단을 구성해야 할 필요도 없으며, 전송 및 저장하는 과정이 단순하여 작업이 빨리 진행될 수 있는 장점이 있다. 하지만 만약 특정 원소템플릿 데이터베이스(DB)가 침입을 받아 관련자료가 유출되면, 단순히 원소템플릿뿐만 아니라 원소템플릿분할정보까지 외부에 알려지게 되어 분할 이전의 홍채템플릿의 픽셀의 위치를 알 수가 있어 쉽게 복구할 수 있는 가능성이 높아진다. Such a method does not need to constitute a means for storing element template division information in particular, and has a merit in that the process of transmitting and storing can be simplified and the work can be performed quickly. However, if a specific element template database (DB) is infiltrated and related data is leaked, not only the element template but also the element template division information is known to the outside, so that the position of the pixel of the iris template before the division can be known, The possibility of being able to be increased.
(B2) 원소템플릿분할정보를 제외하고 전송하는 방법(B2) Method of transmitting except element template division information
도 12(b)에 도시된 바와 같이, 홍채템플릿은 4개의 원소템플릿으로 분할되었으며 분할된 위치에 따라서 원소템플릿분할정보인 각각 1, 2, 3, 4를 가지게 된다. As shown in FIG. 12 (b), the iris template is divided into four element templates and has element template division information of 1 , 2 , 3 and 4 according to the divided positions.
먼저 원소템플릿분할정보 1을 DB 1, DB 2, DB 3, DB 4에 보내면, 각각의 원소템플릿 데이터베이스(DB)는 사전에 저장하기로 한 원소템플릿분할정보와 맞는 지 확인한다. 각각의 원소템플릿 데이터베이스(DB)는 사전에 저장하기로 한 원소템플릿분할정보와 맞는 지 확인한다. DB 2, DB 3, DB 4는 일치하지 않아서 거부할 것이며, DB1 에서는 일치한다는 신호를 전송하게 된다. 일치한다는 신호를 전송받은 후 원소템플릿분할정보 1을 가진 원소템플릿을 DB 1에 전송하여 저장하게 된다. 일치한다는 신호를 전송받은 후 원소템플릿분할정보 1을 가진 원소템플릿을 DB 1에 전송하여 저장하게 된다 이 때, 원소템플릿 데이터베이스(DB)는 전송된 원소템플릿만을 저장하며, 원소템플릿분할정보 1은 함께 저장하지 않는다.First, the element
이와 같은 방법은 특정 원소템플릿 데이터베이스(DB)가 침입을 받아 관련자료가 유출될 경우, 단순히 원소템플릿 픽셀 속성값과 마스킹정보만 외부에 알려지게 되어 원래의 홍채템플릿의 유출부분의 픽셀의 위치를 알 수가 없기 때문에 쉽게 복구할 수가 없게 된다. In this method, when a specific element template database (DB) is infiltrated and related data is leaked, only the element template pixel attribute value and the masking information are known outside, and the position of the pixel of the outflow portion of the original iris template is known It can not be recovered easily.
다만 특별히 원소템플릿분할정보를 저장하는 수단을 구성하여 따로 저장해야 하므로, 전송 및 저장하는 과정이 복잡해지며 작업 속도가 상대적으로 느려질 수 있는 단점이 있다.However, since the means for storing the element template division information must be separately constructed and stored separately, the transmission and storage processes are complicated and the operation speed is relatively slow.
최근 들어 통신 수단 및 저장 수단 등과 관련된 기술이 급속도로 발전하고 잇기 때문에, 홍채템플릿의 안전한 보관을 위해서 원소템플릿분할정보를 분리하여 저장하는 방법을 사용하는 것이 보안측면에서는 훨씬 안전할 것이다. In recent years, since technologies related to communication means and storage means are rapidly developing, it is more secure from the viewpoint of security to use a method of separately storing element template division information for secure storage of iris templates.
도 11은 본 발명의 일 실시 예에 따른 원소템플릿을 이용한 홍채템플릿을 인증(일대일 비교)하는 방법을 설명하기 위한 순서도이다.FIG. 11 is a flowchart illustrating a method of authenticating (one-to-one comparison) an iris template using an element template according to an embodiment of the present invention.
도 11에서 도시된 바와 같이, 먼저 원소템플릿분할정보가 일치하는 원소템플릿 데이터베이스(DB)에 전송된 인증용 원소템플릿과 원소템플릿 데이터베이스(DB)에 사전 등록되어 있는 기등록 원소템플릿과의 거리를 계산하는 단계(S1101)와, 상기 단계에서 각각의 원소템플릿 데이터베이스(DB)마다 계산된 거리를 함수에 대입하여 계산한 값(이하, '매칭거리(matching distance')을 구하는 단계(S1102)와, 상기 단계에서 구한 매칭거리가 미리 정해진 임계값(이하, '인증기준')보다 작으면 동일한 홍채템플릿으로 판단하는 단계(S1103)와, 인증기준보다 크면 다른 홍채템플릿으로 판단하는 단계(S1104)로 구성된다. 11, the distance between the element template for authentication sent to the element template database (DB) having the same element template division information and the pre-registered element template previously registered in the element template database (DB) is calculated (S1102) calculating a value (hereinafter referred to as a 'matching distance') by calculating a distance calculated for each element template database (DB) to a function in the step (S1101) (S1103) when the matching distance is smaller than a predetermined threshold value (hereinafter, referred to as an 'authentication reference'), and a step (S1104) when the matching distance is larger than the authentication reference .
도 11에서는 단계 S1101 내지 단계 S1104 를 순차적으로 실행하는 것으로 기재하고 있으나, 이는 본 발명의 일 실시예의 기술 사상을 예시적으로 설명한 것에 불과한 것으로서, 본 발명의 일 실시예가 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자라면 본 발명의 일 실시예의 본질적인 특성에서 벗어나지 않는 범위에서 도 13에 기재된 순서를 변경하여 실행하거나 단계 S1101 내지 단계 S1104 중 하나 이상의 단계를 병렬적으로 실행하는 것으로 다양한 수정 및 변형이 적용 가능할 것이므로, 도 11은 시계열적인 순서로 한정되는 것은 아니다.11, steps S1101 to S1104 are sequentially executed. However, this is merely illustrative of the technical idea of an embodiment of the present invention, and it is to be understood that the technical knowledge in the technical field to which the embodiment of the present invention belongs It will be understood by those skilled in the art that various modifications and variations can be made by practicing the same or similar modifications or changing the order described in FIG. 13 without departing from the essential characteristics of one embodiment of the present invention or by performing one or more of the steps S1101 through S1104 in parallel , And Fig. 11 is not limited to the time series order.
다음은 원소템플릿을 이용한 홍채템플릿 인증 방법에 대해서 자세히 살펴본다.Next, the method of authentication of the iris template using the element template will be described in detail.
도 12는 본 발명의 일 실시 예에 따른 원소템플릿을 이용한 홍채템플릿 인증 방법을 구체적으로 설명하기 위한 예시이다.12 is an exemplary illustration for explaining an iris template authentication method using an element template according to an embodiment of the present invention.
도 12에 도시된 바와 같이, 인증용 홍채템플릿을 4개의 인증용 원소템플릿으로 분할한 뒤 각각의 인증용 원소템플릿분할정보와 일치하는 원소템플릿 데이터베이스(DB)에 각각의 인증용 원소템플릿을 저장한다. 4개의 원소템플릿 데이터베이스(DB)에는 사전에 등록된 홍채템플릿(이하, '기등록 홍채템플릿')으로부터 분할된 기등록 원소템플릿이 저장되어 있다.As shown in Fig. 12, after dividing the authentication iris template into four authentication element templates, each authentication element template is stored in an element template database (DB) corresponding to each authentication element template division information . The four element template database (DB) stores the pre-registered element template divided from the pre-registered iris template (hereinafter, referred to as 'pre-registered iris template').
먼저 4개의 원소템플릿 데이터베이스(DB)에서 각각의 인증용 원소템플릿과 기등록 원소템플릿의 거리를 계산한다(주로 해밍거리(Hamming distance)를 사용한다). 각각의 원소템플릿 데이터베이스(DB)에서 계산된 거리 r1, r2, r3, r4 를 최종 비교결과를 계산하는 함수에 대입하여 계산한 매칭거리인 f(r1, r2, r3, r4)를 구한다. 매칭거리가 미리 정해진 임계값(이하, 인증기준')보다 작으면 동일한 홍채템플릿으로, 인증기준보다 크면 다른 홍채템플릿으로 판단한다.First, the distance between each authentication element template and the previously registered element template is calculated in the four element template database (DB) (mainly, the Hamming distance is used). The distance r 1, r 2, r 3 , f (r1, r2, r3, r4) of r 4 a matching distance is substituted to calculate the function of calculating the final comparison result calculated in each element template database (DB) I ask. If the matching distance is smaller than a predetermined threshold (hereinafter referred to as an authentication reference), it is determined that the iris template is the same iris template.
좀 더 구체적으로 살펴보면, 먼저 4개의 원소템플릿 데이터베이스에서 인증용 원소템플릿과 기등록 원소템플릿의 해밍거리를 계산한 값(r1, r2, r3, r4)과 해밍거리를 구하기 위해서 사용한 픽셀크기(a1, a2, a3, a4)를 구한다. 계산된 해밍거리의 합(r1+r2+r3+r4)을 픽셀크기의 합(a1+a2+a3+a4)으로 나누면, 홍채템플릿의 매칭거리가 계산된다.More specifically, first, values (r 1 , r 2 , r 3 , r 4 ) calculated from the Hamming distance between the element template for authentication and the template element template in the four element template databases and the values The size (a 1 , a 2 , a 3 , a 4 ) is obtained. The matching distance of the iris template is calculated by dividing the sum of the calculated Hamming distances (r 1 + r 2 + r 3 + r 4 ) by the sum of the pixel sizes (a 1 + a 2 + a 3 + a 4 ).
도 13은 본 발명의 일 실시 예에 따른 홍채템플릿 회전정보를 고려하여 생성되는 원소템플릿의 종류를 예시한 것이다.13 illustrates the types of element templates generated in consideration of iris template rotation information according to an embodiment of the present invention.
도 13에 도시된 바와 같이, 인증용 홍채템플릿으로부터 분리된 원소템플릿은 기등록 원소템플릿과 비교하기 위해서는 한 쪽 또는 양쪽 모두 홍채템플릿 회전정보를 추가하여 구성될 수 있다. 홍채인식에서는 촬영자의 움직임으로 인하여 회전된 홍채이미지를 획득하는 경우가 빈번하게 일어나기 때문에, 회전을 고려하지 않으면 동일한 촬영자임에도 불구하고 다른 촬영자로 잘못 인식할 수도 있기 때문이다.As shown in Fig. 13, the element template separated from the authentication iris template may be configured by adding iris template rotation information to one or both of the iris template rotation information to compare with the previously registered element template. In the iris recognition, since the rotated iris image is often acquired due to the motion of the photographer, the photographer may mistakenly recognize the same irrespective of the same photographer without considering the rotation.
도 14는 본 발명의 일 실시 예에 따른 회전(rotation)을 고려한 매칭거리(matching distance)를 구하는 방법을 설명하기 위한 예시이다.FIG. 14 is an illustration for explaining a method of obtaining a matching distance in consideration of rotation according to an embodiment of the present invention.
도 14에 도시된 바와 같이, DB 1에서 계산한 거리를 r1k, DB 2에서 계산한 거리를 r2k, DB 3에서 계산한 거리를 r3k, DB 4에서 계산한 거리를 r4k, 로 가정한다. 또한 각각의 인증용 원소템플릿과 기등록 원소템플릿은 회전(rotation)을 2번(θ1, θ2 ) 고려하며, 회전각 크기만큼 비트가 시프트하면서 얻은 해밍거리를 계산한다. As shown in Fig. 14, the distance calculated in
먼저 θ1 크기만큼 회전(rotation)했을 때(k=1), 각각의 4개의 원소템플릿 데이터베이스에서 인증용 원소템플릿과 기등록 원소템플릿의 해밍거리를 계산한 값(r11, r21, r31, r41)과 해밍거리를 구하기 위해서 사용한 픽셀크기(a11, a21, a31, a41)를 구한다. 계산된 해밍거리의 합(r11+r21+r31+r41)을 픽셀크기의 합(a11+a21+a31+a41)으로 나누면, θ1 회전각일 때의 홍채템플릿의 매칭거리가 계산된다. First, as the size of θ 1 (R 11 , r 21 , r 31 , r 41 ) obtained by calculating hamming distances between the authentication element template and the previously registered element template in each of the four element template databases when the rotation is performed (k = 1) Find the pixel size (a 11 , a 21 , a 31 , a 41 ) used to calculate the Hamming distance. The sum of the calculated Hamming distance divided by (r 11 + r 21 + r 31 + r 41) the sum of pixel size (a 11 + a 21 + a 31 + a 41), when θ 1 rotation gakil The matching distance of the iris template is calculated.
두번째로 θ2 크기만큼 회전(rotation)했을 때(k=2), 각각의 4개의 원소템플릿 데이터베이스에서 인증용 원소템플릿과 기등록 원소템플릿의 해밍거리를 계산한 값(r12, r22, r32, r42)과 해밍거리를 구하기 위해서 사용한 픽셀크기(a12, a22, a32, a42)을 구한다. 계산된 해밍거리의 합(r12+r22+r32+r42)을 픽셀크기의 합(a12+a22+a32+a42)으로 나누면, θ2 회전각일 때의 홍채템플릿의 매칭거리가 계산된다.As a second θ 2 sizes (R 12 , r 22 , r 32 , r 42 ) calculated from the Hamming distance between the authentication element template and the pre-registered element template in each of the four element template databases when the rotation is performed (k = 2) Obtain the pixel size (a 12 , a 22 , a 32 , a 42 ) used to calculate the Hamming distance. The sum of the calculated Hamming distance divided by (r 12 + r 22 + r 32 + r 42) the sum of pixel size (a 12 + a 22 + a 32 + a 42), when the θ 2 revolution gakil The matching distance of the iris template is calculated.
앞에서 계산된 두 개의 매칭거리 중에서 최소값을 선택하여, 최소값이 인증기준보다 작으면 동일한 홍채템플릿으로, 인증기준보다 크면 다른 홍채템플릿으로 판단한다.If the minimum value is smaller than the authentication reference, the same iris template is used. If the minimum value is larger than the authentication reference, the iris template is determined to be different.
만약 회전을 k번 했다고 가정을 하면, i번째 원소템플릿 데이터베이스에서의 인증용 원소템플릿과 기등록 원소템플릿 간의 해밍거리 및 해밍거리를 구하기 위해서 사용한 픽셀크기는 아래 배열과 같은 형태와 같이 정리할 수 있다. 실제로 각각의 원소템플릿 데이터베이스(DB)에서 배열형태로 정보를 저장하고 있다가 계산을 한다.
Assuming that the rotation is k times, the pixel size used to obtain the hamming distance and the hamming distance between the element template for authentication and the template element template in the i-th element template database can be arranged as the following array. Actually, each element stores its information in an array form in the template database (DB), and then calculates it.
다음은 앞서 설명한 원소템플릿을 이용한 홍채템플릿 인증 방법을 현재 홍채인식에서 전세계적으로 널리 사용되고 있으며, 사실상 표준(de facto standard)인 Daugman 방법을 사용하여 구체적으로 살펴본다.Next, the iris template authentication method using the element template described above is widely used in the iris recognition world at present, and a de facto standard method (Daugman method) is used in detail.
도 15는 본 발명의 일 실시 예에 따른 회전된 홍채템플릿을 비교하는 방법을 설명하기 위한 예시이다.FIG. 15 is an illustration for explaining a method of comparing rotated Iris templates according to an embodiment of the present invention.
도 15에 도시된 것처럼 홍채인식을 위해서 획득한 홍채이미지가 회전되어서 촬영이 되었을 경우, 두 홍채템플릿을 비교하기 위해서는 회전된 이미지를 일정한 각으로 회전시켜 기준위치로 옮겨야 한다. 이 때 홍채템플릿의 행렬에서는 회전각에 따라 임의 크기의 비트(bit)만큼 시프트(shift)한 결과값으로 나타난다.When the iris image acquired for iris recognition is rotated and taken, as shown in FIG. 15, in order to compare the two iris templates, the rotated image should be rotated at a certain angle and moved to the reference position. At this time, the matrix of the iris template appears as a result of shifting by a bit of arbitrary size according to the rotation angle.
구체적으로 두 홍채템플릿 A, B가 다음과 같이 구성되며, 특히 회전된 홍채템플릿은 -1 비트 또는 +1 비트 시프트 해서 표현된다고 가정을 하면 다음과 같이 표현될 수 있다. Specifically, assuming that two iris templates A and B are constructed as follows, and in particular, a rotated iris template is expressed by -1 bit or +1 bit shift, it can be expressed as follows.
ⅰ) 홍채템플릿 B-1:-1 비트 시프트I) iris template B -1 : -1 bit shift
홍채템플릿 A: 1100111000111010A iris template A: 1100111000111010
홍채템플릿 B-1: 1001101010100110 Iris template B -1 : 1001101010100110
ⅱ) 홍채템플릿 B+1: +1 비트 시프트Ii) Iris template B +1 : +1 bit shift
홍채템플릿 A: 1100111000111010A iris template A: 1100111000111010
홍채템플릿 B+1: 1001101010100110 Iris template B +1 : 1001101010100110
따라서, 홍채템플릿 회전정보를 고려한 세 가지의 해밍거리 dH(A, B), dH(A, B-1), dH(A, B+1)를 계산하고, 그 중에서 최소값을 선택한다(수식(1) 참조).
Therefore, the three hamming distances d H (A, B), d H (A, B -1 ) and d H (A, B +1 ) considering the iris template rotation information are calculated and the minimum value is selected (See Equation (1)).
---- (수식1)- (Formula 1)
상기 수식(1)에서 선택한 최소값인 6/14가 인증기준 보다 작으면 동일한 홍채템플릿으로, 크면 다른 홍채템플릿으로 인증하는 방법을 사용한다.If the
따라서 홍채템플릿뿐만 아니라 다른 홍채템플릿도 저장하거나 전송할 때, 홍채템플릿 회전정보가 필요함을 쉽게 이해될 것이다. Therefore, when storing or transmitting iris template as well as other iris templates, it will be easily understood that iris template rotation information is needed.
다음은 마스킹정보를 고려하여 상세하게 살펴본다. The following is a detailed description considering masking information.
앞서 설명한 바와 같이, 홍채템플릿에는 홍채영역의 가려짐(Occlusion)를 나타내는 마스크 행렬 부분이 존재한다. 주로 홍채이미지를 획득하는 과정에서 눈을 감거나 순간적으로 깜박거릴 때 홍채영역이 가려질 때 주로 발생을 하지만, 조명에 의해서 빛반사가 일어날 경우에도 발생할 수도 있다. 이러한 경우가 발생하면, 마스킹(Masking)을 하여 비교할 때 고려하도록 한다.As described above, the iris template has a mask matrix portion indicating occlusion of the iris region. It mainly occurs when the iris region is occluded when the eye is closed or momentarily blinked in acquiring the iris image, but it may occur even when light reflection occurs due to illumination. When such a case occurs, masking is performed to be considered in comparison.
하지만 이러한 원리로 인해서 만약 홍채템플릿의 전체 중 일부분이 외부에 유출되었을 때, 실제 사용자(genuine) 가 아닌 가짜 사용자(imposter)가 실제 주인으로 판단되는 경우가 발생할 수 있다.However, due to this principle, when a part of the entire iris template is leaked to outside, a case where the imposter not the genuine user is judged as the actual owner may occur.
구체적으로 홍채템플릿 중 1/4에 해당하는 부분이 유출되었을 때, 유출된 부분 이외의 나머지 3/4 부분을 마스킹(Masking)하여 인증을 요청하는 경우(이하, '가려짐 공격(Occlusion attack)')를 고려하여 설명하면 다음과 같다. Specifically, when a portion corresponding to 1/4 of the iris template is leaked, authentication is requested by masking the remaining 3/4 portions other than the leaked portion (hereinafter, referred to as 'occlusion attack' ) Will be described below.
도 16은 본 발명의 일 실시 예에 따른 마스킹(Masking)부분이 존재할 경우 기본 인증방법(Daugman 방식)으로 홍채템플릿을 인증하는 방법을 설명하기 위한 예시이다.FIG. 16 is an illustration for explaining a method of authenticating an iris template using a basic authentication method (Daugman method) when a masking part exists according to an embodiment of the present invention.
구체적으로 설명을 하기 위해서 홍채템플릿 A와 홍채템플릿 B의 크기가 100 비트, 두 홍채템플릿간의 해밍거리를 계산한 값 dH(A, B) = 0.36, 동일한 홍채템플릿임을 인증하는 기준이 0.38(비트(bit)/값(score)) 이라고 가정을 한다. In order to explain more specifically, the size of the iris template A and the iris template B is 100 bits, the value of the hamming distance between the two iris templates is calculated as d H (A, B) = 0.36, (bit) / value (score)).
(C1) 기본인증 (C1) Basic authentication
도 16에 도시된 바와 같이, Daugman방식은 마스킹(Masking)한 부분은 계산을 하지 않는다. 실제 계산은 100 비트 중 마스킹(Masking)하지 않은 1/4에 해당하는 25 비트의 해밍거리는 비교가능한 영역의 비트(25)와 평균해밍거리(0.36)을 곱하여 구하며, 그 값은 9(= 25*0.36)로 계산할 수 있다.As shown in Fig. 16, the Daugman method does not perform calculation on the masked part. In actual calculation, 25-bit Hamming distance corresponding to 1/4 of 100 bits which is not masked is obtained by multiplying
위의 계산값을 이용하여 계산한 전체 해밍거리 d Daugman(A, B) = 9/25 = 0.36 이 되며, 이는 동일한 홍채템플릿임을 인증하는 기준0.38(비트(bit)/값(score))보다 적다. 따라서, 동일한 홍채템플릿이므로 인증을 수락하게 된다.The total Hamming distance dAugman (A, B) = 9/25 = 0.36 calculated using the above calculation is less than the reference 0.38 (bit / score) for authenticating the same iris template . Therefore, the authentication is accepted because it is the same iris template.
하지만 앞서 설명한 바와 같이 가려짐 공격(Occlusion attack)이 들어왔을 때에는, 다른 홍채템플릿임에도 불구하고 동일한 홍채템플릿으로 인증할 수 있는 가능성 이 높다는 단점이 존재한다. 따라서 이를 보완할 필요가 있음을 알 수 있다.However, as described above, when an occlusion attack comes in, there is a disadvantage that it is highly possible to authenticate the same iris template even though the iris template is another iris template. Therefore, it can be seen that it needs to be supplemented.
(C2) 침입자 방지 강화인증 (C2) Enhanced intruder authentication
도 17은 본 발명의 일 실시 예에 따른 마스킹(Masking)부분이 존재할 경우 침입자 방지 강화인증으로 홍채템플릿을 인증하는 방법을 설명하기 위한 예시이다.FIG. 17 is an illustration for explaining a method of authenticating an iris template with an intruder-prevention-enhanced authentication when a masking part exists according to an embodiment of the present invention.
도 17에 도시된 침입자 방지 강화인증은 가려짐 공격(Occlusion attack)이 들어왔을 때, 다른 홍채템플릿임에도 불구하고 동일한 홍채템플릿으로 인증하는 문제를 방지할 수 있다. 구체적으로 실제 계산과정을 설명하면 다음과 같다.The intruder prevention intensification authentication shown in Fig. 17 can prevent the problem of authenticating with the same iris template even when it is another iris template when an occlusion attack comes in. Specifically, the actual calculation process will be described as follows.
먼저 100 비트 중 마스킹(Masking)하지 않은 1/4에 해당하는 25 비트의 해밍거리는 비교가능한 영역의 비트(25)와 평균해밍거리(0.36)을 곱하여 구하며, 그 값은 9(= 25*0.36)로 계산할 수 있다. 하지만 100 비트 중 마스킹(Masking)한 3/4에 해당하는 부분은 임의의 값을 부여하여 계산한다(예시에서는 간단하게 0.5의 확률값을 넣어서 계산을 하였다). 즉 37.5(=75*0.5)의 값이 계산된다.First, the Hamming distance of 25 bits corresponding to 1/4 of the 100 bits which are not masked is obtained by multiplying the
위의 계산값을 이용하여 계산한 전체 해밍거리 d New(A, B) = (9+37.5)/(25+75) = 0.465가 되며, 이는 동일한 홍채템플릿임을 인증하는 기준0.38(비트(bit)/값(score))보다 크다. 따라서, 동일한 홍채템플릿이 아니므로 인증을 거절하게 된다. 따라서 비록 가려짐 공격(Occlusion attack)이 들어왔을 때에도, 동일한 홍채템플릿임으로 인증을 하지 않아 문제가 발생하지 않음을 알 수 있다.Calculated using the calculated value of the above total Hamming distance d New (A, B) = (9 + 37.5) / is (25 + 75) = 0.465, which is based on the authentication that the same iris template 0.38 (bit (bit) / Score < / RTI > Therefore, authentication is rejected because it is not the same iris template. Therefore, even when an occlusion attack occurs, it can be seen that the same iris template is not authenticated and no problem occurs.
일반적으로 홍채인식이 가능한 지를 평가하는 대표적인 지표로서 인식률을 사용한다. 인식률에 대해서 설명을 하면, 홍채 인식에 있어서 에러는 등록된 사용자의 홍채와는 다른 사람의 홍채가 입력되었음에도 불구하고 동일한 사용자의 홍채로 잘못 판정할 때(타인 수락률, FAR (false acceptance rate), 이하 'FAR'이라 한다)와 등록된 사용자의 홍채와 같은 사용자의 홍채가 입력되었음에도 불구하고 타인이라 잘못 판정할 때(본인 거부율, FRR(false rejection rate), 이하 'FRR'이라 한다) 발생한다. 홍채 인식에서는 이 FAR과 FRR 두 지표 값이 낮을수록 인식률은 높다고 판단한다.Generally, the recognition rate is used as a representative index for evaluating whether iris recognition is possible. When the recognition rate is described, an error in iris recognition is determined when an iris of a person different from the iris of a registered user is erroneously determined as the iris of the same user (false acceptance rate, false acceptance rate, (False rejection rate, hereinafter referred to as 'FRR') when a user's iris, such as a registered user's iris, is mistakenly determined to be a third person, In the iris recognition, the lower the FAR and FRR values are, the higher the recognition rate is.
본 발명의 토대가 되는 연구자료인 대한수학회 발표자료(첨부자료)에서는 일정한 크기의 픽셀의 속성값이 유출되었다고 가정을 하고, 유출된 부분을 제외한 나머지 부분의 픽셀들의 속성값을 생성하여 만든 새로운 홍채템플릿(이하, '침입자템플릿((Intruder template)')을 만들어 침입자템플릿의 FAR값(이하, IAR(Intruder Acceptance Rate)')을 구하였다(임계값: 0.4).In the present study, which is the basis of the present invention, the presentation data of the Korean Mathematical Society (attached data) assumes that the attribute values of pixels of a certain size are leaked, and the new iris (Hereinafter referred to as an Intruder Acceptance Rate) of the intruder template (threshold value: 0.4) by creating a template (hereinafter referred to as an 'Intruder template').
대한수학회발표자료에 의하면 Daugman 방식을 이용하여 계산한 IAR값 보다 새로운 방식을 이용하여 계산한 IAR값이 훨씬 낮다는 것을 알수 있다. 따라서 새로운 방식을 적용하여 홍채인식을 적용하는 것이 보안상으로 훨씬 안전하다는 것을 알 수 있을 것이다.According to the presentations of the Korean Mathematical Society, it can be seen that the IAR value calculated using the new method is much lower than the IAR value calculated using the Daugman method. Therefore, applying the new method and applying iris recognition will be more secure.
다음은 원소템플릿을 이용한 홍채템플릿 식별 방법에 대해서 살펴본다.Next, we will discuss how to identify iris templates using element templates.
먼저 원소템플릿분할정보가 일치하는 원소템플릿 데이터베이스(DB)에 전송된 인증용 원소템플릿과 원소템플릿 데이터베이스(DB)에 사전 등록되어 있는 다수의 기등록 원소템플릿과의 거리를 계산을 한다. First, the distance between the authentication element template sent to the element template database (DB) in which the element template division information is identical to a plurality of pre-registered element templates registered in advance in the element template database (DB) is calculated.
식별용 원소템플릿을 원소템플릿 데이터베이스(DB)에 등록 저장된 다수의 기등록 원소템플릿 k개(기등록 원소템플릿_1, 기등록 원소템플릿_2, …, 기등록 원소템플릿_k)와의 인증(일대일 비교)을 한다. 이 때, 식별용 원소템플릿과 임의의 기등록 원소템플릿_k와의 거리를 Dk라고 표현하면, 각각의 거리는 D1, D2, D3,…, Dk로 표시할 수 있으며, 그 값은 다양하게 나올 것이다. (One-to-one correspondence) with a plurality of pre-registered element template k (pre-registered element template_l, pre-registered element template_2, ..., pre-registered element template_k) stored in the element template database (DB) Comparison). At this time, if the distance between the identifying element template and any previously registered element template_k is expressed as Dk, the respective distances are D1, D2, D3, ... , Dk, and the values will vary.
식별용 원소템플릿과 기등록 원소템플릿과 거리를 계산하여, 그 거리 값의 비교를 통하여 내림차순이나 올림차순으로 기등록 원소템플릿의 정렬이 가능할 것이다. 여기서 매칭거리가 미리 정해진 임계값(이하, '식별기준')에 따라 단수 또는 다수의 후보군을 정할 수가 있는데, a) 식별기준 이하인 모든 기등록 원소템플릿을 정렬한 값 중에서 거리가 최소인 기등록 원소템플릿을 선택할 수도 있으며, b) 식별기준 이하의 모든 기등록 원소템플릿을 선택할 수도 있으며, c) 식별기준 이하의 기등록 원소템플릿을 정렬하여 최소값에 가까운 순서대로 최소 몇 개 등으로 선택할 수도 있다.It is possible to calculate the distance between the identifying element template and the pre-registered element template, and align the pre-registered element template in descending order or ascending order by comparing the distance values. In this case, the matching distance may be determined in accordance with a predetermined threshold value (hereinafter, referred to as an 'identification criterion'), wherein a) a candidate registration element having a minimum distance among the values obtained by sorting all the pre- B) All previously registered element templates below the identification criterion can be selected. C) The pre-registered element templates below the identification criterion can be sorted and selected in the order of the minimum number in the minimum number.
예를 들면 식별용 원소템플릿과 임의의 기등록 원소템플릿_k와의 거리 값이 D3 < D1 < Dk< D2 <…… 순으로 내림차순으로 정렬이 되고, D3, D1, Dk, D2 모두 식별기준을 만족한다고 가정을 했을 때, (A) 방법으로 후보군을 정하면 D3이 만족하므로 D3을 선택할 수 있다. 또한 (B) 방법으로 후보군을 정하면 D3, D1, Dk, D2 모두 만족하므로 모두 선택할 수 있다. 또한 (C) 방법에서 최소 3개로 후보군을 한정하면 D3, D1, Dk까지 만족하기 때문에 D3, D1, Dk를 선택할 수 있다For example, if the distance between the identifying element template and any previously registered element template_k is D3 <D1 <Dk <D2 <... ... D3, D1, Dk, and D2 satisfy the discrimination criterion. When the candidate group is determined by the method (A), D3 can be selected because D3 is satisfied. In addition, if the candidate group is determined by the method (B), all of D3, D1, Dk, and D2 are satisfied. In (C) method, D3, D1, and Dk can be selected because D3, D1, and Dk are satisfied if the candidate group is limited to at least three
이상에서, 본 발명의 실시예를 구성하는 모든 구성 요소들이 하나로 결합되거나 결합되어 동작하는 것으로 설명되었다고 해서, 본 발명이 반드시 이러한 실시예에 한정되는 것은 아니다. While the present invention has been described in connection with what is presently considered to be the most practical and preferred embodiments, it is to be understood that the invention is not limited to the disclosed embodiments.
즉, 본 발명의 목적 범위 안에서라면, 그 모든 구성 요소들이 하나 이상으로 선택적으로 결합하여 동작할 수도 있다. 또한, 그 모든 구성 요소들이 각각 하나의 독립적인 하드웨어로 구현될 수 있지만, 각 구성 요소들의 그 일부 또는 전부가 선택적으로 조합되어 하나 또는 복수 개의 하드웨어에서 조합된 일부 또는 전부의 기능을 수행하는 프로그램 모듈을 갖는 컴퓨터 프로그램으로서 구현될 수도 있다. That is, within the scope of the present invention, all of the components may be selectively coupled to one or more of them. In addition, although all of the components may be implemented as one independent hardware, some or all of the components may be selectively combined to perform a part or all of the functions in one or a plurality of hardware. As shown in FIG.
그 컴퓨터 프로그램을 구성하는 코드들 및 코드 세그먼트들은 본 발명의 기술 분야의 당업자에 의해 용이하게 추론될 수 있을 것이다. 이러한 컴퓨터 프로그램은 컴퓨터가 읽을 수 있는 저장매체(Computer Readable Media)에 저장되어 컴퓨터에 의하여 읽혀지고 실행됨으로써, 본 발명의 실시예를 구현할 수 있다. 컴퓨터 프로그램의 저장매체로서는 자기 기록매체, 광 기록매체, 캐리어 웨이브 매체, 하드 디스크, 메모리 칩 등을 포함하는 컴퓨터 또는 프로세서가 판독할 수 있는 모든 기록매체를 포함할 수 있다.The codes and code segments constituting the computer program may be easily deduced by those skilled in the art. Such a computer program can be stored in a computer-readable storage medium, readable and executed by a computer, thereby realizing an embodiment of the present invention. The storage medium of the computer program may include a computer including a magnetic recording medium, an optical recording medium, a carrier wave medium, a hard disk, a memory chip, or the like, or any recording medium readable by a processor.
본 발명에 따른 앞선 실시 예에서 홍채템플릿 분산 저장 및 매칭을 이용한 홍채인식 보안 강화 방법에 대하여 기술하였으며, 이에 기초하여 홍채템플릿 분산 저장 및 매칭을 이용한 홍채인식 보안 강화 프로그램이 탐재된 컴퓨터 또는 서버에 의하여 수행되는 홍채템플릿 분산 저장 및 매칭을 이용한 홍채인식 보안 강화 장치에 대하여 살펴본다. The iris recognition security enhancement method using the iris template distributed storage and matching is described by the computer or server based on the iris template distributed storage and matching. We will discuss the iris recognition security enhancement device using distributed iris template storage and matching.
이 후 기술되는 기술적 구성은 본 발명에 따른 홍채템플릿 분산 저장 및 매칭을 이용한 홍채인식 보안 강화 장치에 포함되거나 될 수 있는 것들이다. The technical structure described later can be included in the iris recognition security enhancing apparatus using iris template distributed storage and matching according to the present invention.
홍채인식을 위하여 획득한 홍채이미지로부터 홍채템플릿을 생성하는 수단을 포함하며, 생성된 홍채템플릿으로부터 n개의 원소템플릿으로 분할하는 수단을 포함한다. Means for generating an iris template from iris images obtained for iris recognition, and means for dividing the generated iris template into n element templates.
n개로 분할된 원소템플릿을 사전에 약속된 원소템플릿 데이터베이스(DB)에 분리하여 저장하거나 등록하는 수단을 포함하며, 분리하여 저장된 기등록 원소템플릿과 인증용 원소템플릿과의 거리를 측정하여 홍채템플릿을 일대일로 비교하여 인증하는 수단을 포함한다.and means for separating and storing n element templates divided and stored in an element template database (DB) predetermined in advance. The distance between the previously registered element template and the element template for authentication is measured, and the iris template One-to-one comparison and authentication.
홍채템플릿 분산 저장 및 매칭을 이용한 홍채인식 보안 강화 장치는 상기 분리하여 저장된 다수의 기등록 원소템플릿과 식별용 원소템플릿과의 거리를 측정하여 홍채템플릿을 일대 다수로 비교하여 식별하는 수단을 더 포함할 수 있다. The apparatus for enhancing iris recognition using iris template distributed storage and matching further includes means for comparing a plurality of iris templates by a plurality of iris templates by measuring a distance between the plurality of previously registered element templates and the identification element template .
홍채템플릿 또는 n개의 원소템플릿을 워터마킹 기법을 적용하거나, 바이오해싱(biohashing) 및 로우버스트 해싱(Robust Hashing) 수단, 및 암호화키 등을 사용하여 암호화하는 수단을 포함할 수 있다. Means for encrypting an iris template or n element templates using a watermarking technique, biohashing, robust hashing means, and an encryption key or the like.
상기 홍채템플릿을 n개의 원소템플릿으로 분할하는 수단은 n개의 원소템플릿을 생성하기 위해서 홍채템플릿으로부터 픽셀 속성값과 마스킹정보, 픽셀 위치정보, 홍채템플릿 회전정보를 수집하는 수단 및 분리된 n개의 원소템플릿을 전송하는 수단을 포함할 수 있다. The means for dividing the iris template into n element templates includes means for collecting pixel attribute values, masking information, pixel position information, and iris template rotation information from the iris template to generate n element templates, And the like.
상기 픽셀 속성값과 마스킹정보, 픽셀 위치정보, 홍채템플릿 회전정보를 분리하여 수집하는 수단으로 위치선택 또는 속성선택을 사용할 수 있다. As a means for separating and collecting the pixel attribute value, the masking information, the pixel position information, and the iris template rotation information, position selection or attribute selection may be used.
상기 위치선택은 무작위로 랜덤하게 픽셀의 위치를 선정하여, 선정된 위치의 픽셀 속성값과 마스킹정보를 수집하여 개별적인 원소템플릿으로 분할하는 수단을 포함할 수 있다. The position selection may include randomly randomly selecting the position of the pixel, and collecting the pixel attribute value and the masking information of the selected position and dividing the pixel attribute value and the masking information into individual element templates.
상기 속성선택은 속성정보가 1인 값을 가지거나 또는 역으로 0을 가진 픽셀중에서 랜덤하게 위치를 선정하여 먼저 원소템플릿으로 분할하고, 1의 값을 가지거나 또는 역으로 0을 가진 픽셀이 전부 선택되면 그 이후에 0의 값을 가지거나 또는 역으로 1을 가진 픽셀중에서 랜덤하게 위치를 선정하여 원소템플릿으로 분할하는 수단을 포함할 수 있다.In the attribute selection, the attribute information has a value of 1, or conversely, a position is randomly selected from among pixels having 0, and is firstly divided into element templates, and all pixels having a value of 1 or having a value of 0 are selected And a means for randomly selecting a position among the pixels having a value of 0 thereafter or inversely 1 and dividing the pixel template into element templates.
n개로 분할된 원소템플릿을 사전에 지정된 원소템플릿 데이터베이스(DB)에 분리하여 저장하거나 등록하는 수단은 홍채템플릿으로부터 n개로 분할된 원소템플릿이 전송한 각각의 원소템플릿분할정보와 원소템플릿 데이터베이스(DB)가 사전에 소유한 원소템플릿분할정보와 일치하는지를 확인하는 수단; 및The means for separating and storing the element templates divided into n in the pre-designated element template database (DB) comprises means for dividing each element template division information transmitted by the n element templates divided from the iris template into the element template database (DB) Means for confirming whether or not the element template division information matches the previously stored element template division information; And
원소템플릿분할정보가 일치하는 사전에 지정된 원소템플릿 데이터베이스(DB)에 원소템플릿을 저장 및 등록하는 수단을 포함할 수 있다. And means for storing and registering element templates in a predetermined element template database (DB) in which the element template division information is matched.
원소템플릿분할정보가 일치하는 사전에 지정된 원소템플릿 데이터베이스(DB)에 원소템플릿을 저장 및 등록하는 수단은 원소템플릿 데이터베이스(DB)에 전송된 원소템플릿분할정보를 원소템플릿 데이터베이스(DB)에 함께 저장하도록 구성할 수 있다.The means for storing and registering the element template in the designated element template database (DB) in which the element template division information is matched includes means for storing the element template division information transferred to the element template database (DB) together in the element template database Can be configured.
원소템플릿분할정보가 일치하는 사전에 지정된 원소템플릿 데이터베이스(DB)에 원소템플릿을 저장 및 등록하는 수단은 원소템플릿 데이터베이스(DB)에 전송된 원소템플릿분할정보를 원소템플릿 데이터베이스(DB)에 저장하지 않고 원소템플릿만을 저장하도록 구성할 있다.The means for storing and registering the element template in the designated element template database (DB) matching the element template division information does not store the element template division information transferred to the element template database (DB) in the element template database (DB) Element template only.
저장된 기등록 원소템플릿과 인증용 원소템플릿과의 거리를 측정하여 홍채템플릿을 일대일로 비교하는 수단은The means for measuring the distance between the stored pre-registered element template and the element template for authentication and comparing the iris templates on a one-to-one basis
원소템플릿분할정보가 일치하는 원소템플릿 데이터베이스(DB)에 전송된 인증용 원소템플릿과 원소템플릿 데이터베이스(DB)에 사전 등록되어 있는 기등록 원소템플릿과의 거리를 계산하는 수단과 상기 각각의 원소템플릿 데이터베이스(DB)마다 계산된 거리를 함수에 대입하여 계산한 매칭거리를 구하는 수단을 포함할 수 있다. Means for calculating a distance between an authentication element template sent to an element template database (DB) in which element template division information coincides with a pre-registered element template registered in advance in an element template database (DB) And calculating a matching distance calculated by substituting the calculated distance for each DB into a function.
상기 구한 매칭거리와 인증기준을 비교하여 동일한 홍채템플릿인지의 유무를 판단하는 수단으로 구성할 수 있다. And comparing the obtained matching distance with the authentication criterion to determine whether the same iris template is present or not.
저장된 다수의 기등록 원소템플릿과 식별용 원소템플릿과의 거리를 측정하여 홍채템플릿을 일대 다수로 비교하는 수단은 식별용 원소템플릿과 원소템플릿 데이터베이스(DB)에 사전 등록되어 있는 다수의 기등록 원소템플릿과의 거리를 계산하는 수단과 상기 계산된 거리를 이용하여 계산된 매칭거리로부터 후보군을 구하는 수단을 포함할 수 있다. The means for measuring the distance between a plurality of previously registered element templates and the identification element template to compare a plurality of iris templates in a one-to-many manner includes a discriminating element template and a plurality of pre-registered element templates And a means for obtaining a candidate group from the calculated matching distance by using the calculated distance.
상기 선택된 하나 이상의 기등록 원소템플릿을 동일한 원소템플릿으로 선택하는 수단을 포함한다.And means for selecting the selected one or more pre-registered element templates as the same element template.
저장된 기등록 원소템플릿과 인증용 원소템플릿과의 거리로 원소템플릿 간의 해밍거리(hamming distance)를 계산하는 수단을 포함할 수 있다.And means for calculating a hamming distance between element templates by the distance between the stored pre-registered element template and the element template for authentication.
저장된 다수의 기등록 원소템플릿과 식별용 원소템플릿과의 거리로 원소템플릿 간의 해밍거리(hamming distance)를 계산하는 수단을 포함할 수 있다. And means for calculating a hamming distance between element templates with a distance between a plurality of previously registered element templates and an identifying element template.
상기 매칭거리를 구하는 함수로 n개의 원소템플릿 데이터베이스(DB)에서 계산된 인증용 원소템플릿과 기등록 원소템플릿의 거리(r1, r2, r3, …, rn )의 합을, 거리 계산에 사용된 픽셀크기(a1, a2, a3, …, an)의 합으로 나누는 함수를 사용하는 수단을 포함할 수 있다.The sum of the distances (r 1 , r 2 , r 3 , ..., r n ) of the element template for authentication and the registered element template calculated in the n element template database (DB) By a sum of the pixel sizes (a 1 , a 2 , a 3 , ..., a n ) used for the pixel value of the pixel.
상기 매칭거리가 2개 이상이 계산되는 경우에는 최소값을 선택하도록 구성할 수 있다.And when the matching distance is two or more, the minimum value may be selected.
상기 매칭거리를 원소템플릿의 회전(rotation)을 고려하여 계산하는 경우에는 회전각크기만큼 비트를 시프트하면서 얻은 해밍거리를 사용할 수 있다.When the matching distance is calculated in consideration of the rotation of the element template, a hamming distance obtained by shifting the bits by the rotation angle size can be used.
인증용 원소템플릿 중 마스킹된 픽셀은 계산하지 않고 원소템플릿 간의 해밍거리(hamming distance)를 계산하는 수단을 포함한다. And means for calculating a hamming distance between element templates without calculating the masked pixels of the element template for authentication.
인증용 원소템플릿 중 마스킹된 픽셀의 해밍거리를 특정한 값으로 고정하여 원소템플릿 간의 해밍거리(hamming distance)를 계산할 수 있다. The hamming distance between the element templates can be calculated by fixing the hamming distance of masked pixels in the element template for authentication to a specific value.
식별용 원소템플릿 중 마스킹된 픽셀은 계산하지 않고 원소템플릿 간의 해밍거리(hamming distance)를 계산할 수 있다. It is possible to calculate the hamming distance between the element templates without calculating the masked pixels among the identification element templates.
식별용 원소템플릿 중 마스킹된 픽셀의 해밍거리를 특정한 값으로 고정하여 원소템플릿 간의 해밍거리(hamming distance)를 계산할 수 있다. The hamming distance between the element templates can be calculated by fixing the hamming distance of the masked pixel in the identification element template to a specific value.
마스킹된 픽셀의 해밍거리를 고정하는 특정한 값은 0.5로 할 수 있다. The specific value for fixing the hamming distance of the masked pixel may be 0.5.
식별용 원소템플릿이 홍체템플릿일 경우에는 마스킹된 픽셀의 해밍거리를 고정하는 특정한 값은 0.5로 할 수 있다. When the identifying element template is an iris template, a specific value for fixing the hamming distance of the masked pixel may be 0.5.
상기 계산된 매칭거리로부터 후보군을 구하는 수단으로 식별기준 이하인 모든 기등록 원소템플릿을 정렬한 값 중에서 거리가 최소인 기등록 원소템플릿을 선택하거나 식별기준 이하의 모든 기등록 원소템플릿을 선택하거나, 식별기준 이하의 기등록 원소템플릿을 정렬하여 최소값에 가까운 순서대로 최소 몇 개 등을 선택하는 수단을 포함할 수 있다.A candidate registration element template having a minimum distance among the values obtained by sorting all the previously registered element templates that are equal to or lower than the identification criterion is selected as the candidate group from the calculated matching distance or all the previously registered element templates below the identification criterion are selected, And a means for sorting the following pre-registered element templates and selecting a minimum number in the order close to the minimum value.
원소템플릿 데이터베이스(DB)에 전송된 원소템플릿분할정보를 원소템플릿 데이터베이스(DB)에 저장하지 않고 게이트웨이(gateway)에 저장할 수 있다. The element template division information transmitted to the element template database DB can be stored in the gateway without being stored in the element template database DB.
앞서 방법 발명에 적용된 기술적 구성들은 선택적으로 장치발명에 적용될 수 있다. The technical constructions applied to the method invention can be selectively applied to the apparatus invention.
본 발명은 홍채인식을 통해서 획득한 홍채이미지로부터 홍채템플릿을 생성하는 단계, 생성된 홍채템플릿으로부터 n개의 원소템플릿으로 분할하는 단계, n개로 분할된 원소템플릿을 사전에 지정된 원소템플릿 데이터베이스(DB)에 분리하여 저장하거나 등록하는 단계, 저장된 기등록 원소템플릿과 인증용 원소템플릿과의 거리를 측정하여 홍채템플릿을 인증(일대일 비교) 또는 저장된 다수의 기등록 원소템플릿과 식별용 원소템플릿과의 거리를 측정하여 홍채템플릿을 식별(일대다 비교)하는 단계를 포함하는 홍채템플릿 분산 저장 및 매칭을 이용한 홍채인식 보안 강화 방법 및 장치를 제공하여 보안을 강화할 수 있으므로 산업상 이용가능성이 높다.The method includes the steps of generating an iris template from an iris image acquired through iris recognition, dividing the generated iris template into n element templates, dividing n element templates into a predetermined element template database (DB) (1: 1 comparison) of the iris template or a distance between a plurality of previously registered element templates and an identification element template by measuring the distance between the stored registered element template and the element template for authentication And a method for identifying iris templates (one-to-many comparison). The method and apparatus for enhancing iris recognition using iris template distributed storage and matching are provided to enhance security, and thus are highly likely to be used industrially.
Claims (27)
홍채인식을 위하여 획득한 홍채이미지로부터 홍채템플릿을 생성하는 단계;
생성된 홍채템플릿으로부터 n개의 원소템플릿으로 분할하는 단계;
n개로 분할된 원소템플릿을 사전에 약속된 원소템플릿 데이터베이스(DB)에 분리하여 저장하거나 등록하는 단계; 및
n개로 분리하여 사전에 약속된 원소템플릿 데이터베이스(DB)에 저장된 기등록 원소템플릿과 n개로 분리된 인증용 원소템플릿 각각의 거리를 비교 측정하여 홍채템플릿을 일대일로 비교하여 인증하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 홍채템플릿 분산 저장 및 매칭을 이용한 홍채인식 보안 강화 방법.A method for enhancing iris recognition using iris template distributed storage and matching,
Generating an iris template from iris images acquired for iris recognition;
Dividing the generated iris template into n element templates;
dividing and storing n element templates divided into n into a predetermined element template database (DB); And
comparing the distance between each of the previously registered element template templates stored in the element template database (DB) and the authentication element template separated by n to compare the iris templates one by one and authenticating A method for enhancing iris recognition using iris template distributed storage and matching.
홍채인식을 위하여 획득한 홍채이미지로부터 홍채템플릿을 생성하는 단계;
생성된 홍채템플릿으로부터 n개의 원소템플릿으로 분할하는 단계;
n개로 분할된 원소템플릿을 사전에 약속된 원소템플릿 데이터베이스(DB)에 분리하여 저장하거나 등록하는 단계; 및
n개로 분리하여 사전에 약속된 원소템플릿 데이터베이스(DB)에 저장된 기등록 원소템플릿과 n개로 분리된 인증용 원소템플릿 각각의 거리를 비교 측정하여 홍채템플릿을 일대 다수로 비교하여 식별하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 홍채템플릿 분산 저장 및 매칭을 이용한 홍채인식 보안 강화 방법.A method for enhancing iris recognition using iris template distributed storage and matching,
Generating an iris template from iris images acquired for iris recognition;
Dividing the generated iris template into n element templates;
dividing and storing n element templates divided into n into a predetermined element template database (DB); And
and comparing and distinguishing a plurality of iris templates from each other by comparing the distance between each of the previously registered element template templates stored in the previously determined element template database and each of the n element authentication template elements separated by n, A method for enhancing iris recognition security using iris template distributed storage and matching.
홍채템플릿 또는 n개의 원소템플릿을 워터마킹 기법을 적용하거나 바이오해싱 및 로우버스트 해싱, 또는 암호화키를 사용하여 암호화하는 단계를 부가하는 것을 특징으로 하는 홍채템플릿 분산 저장 및 매칭을 이용한 홍채인식 보안 강화 방법.The method according to claim 1 or 2,
A step of applying a watermarking technique or an encryption method using bio-hashing and low-burst hashing, or an encryption key is added to the iris template or the n element template to enhance iris recognition security using iris template distributed storage and matching .
상기 홍채템플릿을 n개의 원소템플릿으로 분할하는 단계는
n개의 원소템플릿을 생성하기 위해서 홍채템플릿으로부터 픽셀 속성값과 마스킹정보, 픽셀 위치정보, 홍채템플릿 회전정보를 수집하는 단계; 및
분리된 n개의 원소템플릿을 전송하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 홍채템플릿 분산 저장 및 매칭을 이용한 홍채인식 보안 강화 방법.The method according to claim 1 or 2,
The step of dividing the iris template into n element templates
collecting pixel attribute values, masking information, pixel position information, and iris template rotation information from an iris template to generate n element templates; And
And transmitting the separated n element templates. The method of enhancing iris recognition security using iris template distributed storage and matching.
픽셀 속성값과 마스킹정보, 픽셀 위치정보, 홍채템플릿 회전정보를 분리하여 수집하는 방법으로 위치선택 또는 속성선택을 사용하는 것을 특징으로 하는 홍채템플릿 분산 저장 및 매칭을 이용한 홍채인식 보안 강화 방법. The method of claim 4,
The iris recognition security enhancing method using iris template distributed storage and matching is characterized by using position selection or attribute selection as a method of collecting and separating pixel attribute values, masking information, pixel position information, and iris template rotation information.
상기 위치선택은
무작위로 랜덤하게 픽셀의 위치를 선정하여, 선정된 위치의 픽셀 속성값과 마스킹정보를 수집하여 개별적인 원소템플릿으로 분할하는 것을 특징으로 하는 홍채템플릿 분산 저장 및 매칭을 이용한 홍채인식 보안 강화 방법.The method of claim 5,
The location selection
The method comprising the steps of: randomly randomly selecting a position of a pixel, collecting pixel attribute values and masking information of the selected position, and dividing the pixel attribute value and masking information into individual element templates.
상기 속성선택은
속성정보가 1인 값을 가지거나 또는 역으로 0을 가진 픽셀중에서 랜덤하게 위치를 선정하여 먼저 원소템플릿으로 분할하고, 1의 값을 가지거나 또는 역으로 0을 가진 픽셀이 전부 선택되면 그 이후에 0의 값을 가지거나 또는 역으로 1을 가진 픽셀중에서 랜덤하게 위치를 선정하여 원소템플릿으로 분할하는 것을 특징으로 하는 홍채템플릿 분산 저장 및 매칭을 이용한 홍채인식 보안 강화 방법.The method of claim 5,
The attribute selection
If the attribute information has a value of 1, or conversely, a pixel having a value of 1 or a pixel having a value of 0 is selected all at random, Wherein the iris template is divided into an element template by randomly selecting a position among pixels having a value of 0 or 1 inversely.
n개로 분할된 원소템플릿을 사전에 지정된 원소템플릿 데이터베이스(DB)에 분리하여 저장하거나 등록하는 단계는
홍채템플릿으로부터 n개로 분할된 원소템플릿이 전송한 각각의 원소템플릿분할정보와 원소템플릿 데이터베이스(DB)가 사전에 소유한 원소템플릿분할정보와 일치하는지를 확인하는 단계; 및
원소템플릿분할정보가 일치하는 사전에 지정된 원소템플릿 데이터베이스(DB)에 원소템플릿을 저장 및 등록하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 홍채템플릿 분산 저장 및 매칭을 이용한 홍채인식 보안 강화 방법.The method according to claim 1 or 2,
The step of separately storing and registering the element templates divided into n in the previously designated element template database (DB)
Confirming whether each element template division information transmitted by the n element templates divided from the iris template matches the element template division information preliminarily owned by the element template database DB; And
And storing and registering the element template in a predetermined element template database (DB) in which the element template division information is matched. The method of enhancing iris recognition security using iris template distributed storage and matching.
원소템플릿분할정보가 일치하는 사전에 지정된 원소템플릿 데이터베이스(DB)에 원소템플릿을 저장 및 등록하는 단계에서,
원소템플릿 데이터베이스(DB)에 전송된 원소템플릿분할정보를 원소템플릿 데이터베이스(DB)에 함께 저장하는 것을 특징으로 하는 홍채템플릿 분산 저장 및 매칭을 이용한 홍채인식 보안 강화 방법.The method of claim 8,
In the step of storing and registering the element template in the designated element template database (DB) in which the element template division information is matched,
And storing the element template division information transferred to the element template database (DB) together in the element template database (DB).
원소템플릿분할정보가 일치하는 사전에 지정된 원소템플릿 데이터베이스(DB)에 원소템플릿을 저장 및 등록하는 단계에서,
원소템플릿 데이터베이스(DB)에 전송된 원소템플릿분할정보를 원소템플릿 데이터베이스(DB)에 저장하지 않고 원소템플릿만을 저장하는 것을 특징으로 하는 홍채템플릿 분산 저장 및 매칭을 이용한 홍채인식 보안 강화 방법.The method of claim 8,
In the step of storing and registering the element template in the designated element template database (DB) in which the element template division information is matched,
A method for enhancing iris recognition security using iris template distributed storage and matching, characterized by storing only element templates without storing the element template division information transmitted to the element template database (DB) in the element template database (DB).
저장된 기등록 원소템플릿과 인증용 원소템플릿과의 거리를 측정하여 홍채템플릿을 일대일로 비교하여 인증하는 단계는
원소템플릿분할정보가 일치하는 원소템플릿 데이터베이스(DB)에 전송된 인증용 원소템플릿과 원소템플릿 데이터베이스(DB)에 사전 등록되어 있는 기등록 원소템플릿과의 거리를 계산하는 단계;
상기 단계에서 각각의 원소템플릿 데이터베이스(DB)마다 계산된 거리를 함수에 대입하여 계산한 매칭거리를 구하는 단계; 및
상기 단계에서 구한 매칭거리와 인증기준을 비교하여 동일한 홍채템플릿인지의 유무를 판단하는 단계로 구성되는 것을 특징으로 하는 홍채템플릿 분산 저장 및 매칭을 이용한 홍채인식 보안 강화 방법.The method according to claim 1,
The step of comparing and authenticating one-to-one the iris template by measuring the distance between the stored pre-registered element template and the element template for authentication
Calculating a distance between an authentication element template sent to an element template database (DB) in which element template division information is matched with a pre-registered element template registered in advance in an element template database (DB);
Calculating a matching distance calculated by substituting the distance calculated for each element template database (DB) into a function; And
Comparing the matching distance obtained in the step and an authentication criterion to determine whether or not the same iris template is present.
저장된 다수의 기등록 원소템플릿과 식별용 원소템플릿과의 거리를 측정하여 홍채템플릿을 일대 다수로 비교하여 식별하는 단계는
식별용 원소템플릿과 원소템플릿 데이터베이스(DB)에 사전 등록되어 있는 다수의 기등록 원소템플릿과의 거리를 계산하는 단계;
상기 단계에서 계산된 거리를 이용하여 계산된 매칭거리로부터 후보군을 구하는 단계; 및
상기 단계에서 선택된 하나 이상의 기등록 원소템플릿을 동일한 원소템플릿으로 선택하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 홍채템플릿 분산 저장 및 매칭을 이용한 홍채인식 보안 강화 방법.The method of claim 2,
The step of comparing a plurality of iris templates by a plurality of iris templates by measuring a distance between a plurality of stored pre-registered element templates and an identification element template
Calculating a distance between the identification element template and a plurality of pre-registered element templates pre-registered in the element template database (DB);
Obtaining a candidate group from the calculated matching distance using the distance calculated in the step; And
And selecting one or more pre-registered element templates selected in the step as the same element template. A method for enhancing iris recognition security using iris template distributed storage and matching.
저장된 기등록 원소템플릿과 인증용 원소템플릿과의 거리로
원소템플릿 간의 해밍거리(hamming distance)를 계산하여 사용함을 특징으로 하는 홍채템플릿 분산 저장 및 매칭을 이용한 홍채인식 보안 강화 방법. The method according to claim 1 or 11,
The distance between the stored pre-registered element template and the element template for authentication
And a hamming distance between element templates is calculated and used. The iris recognition security enhancement method using iris template distributed storage and matching.
저장된 다수의 기등록 원소템플릿과 식별용 원소템플릿과의 거리를 이용하여 원소템플릿 간의 해밍거리(hamming distance)를 계산함을 특징으로 하는 홍채템플릿 분산 저장 및 매칭을 이용한 홍채인식 보안 강화 방법.The method according to claim 2 or 12,
Wherein a hamming distance between element templates is calculated using a distance between a plurality of pre-registered element templates and an identification element template stored in the iris template storing and matching method.
상기 매칭거리를 구하는 함수로 n개의 원소템플릿 데이터베이스(DB)에서 계산된 인증용 원소템플릿과 기등록 원소템플릿의 거리(r1, r2, r3, …, rn )의 합을, 거리 계산에 사용된 픽셀크기(a1, a2, a3, …, an)의 합으로 나누는 함수를 사용하여 계산함을 특징으로 하는 홍채템플릿 분산 저장 및 매칭을 이용한 홍채인식 보안 강화 방법.The method according to claim 11 or 12,
The sum of the distances (r 1 , r 2 , r 3 , ..., r n ) of the element template for authentication and the registered element template calculated in the n element template database (DB) (A 1 , a 2 , a 3 ,..., A n ) used in the iris recognition method.
상기 매칭거리가 2개 이상이 계산되는 경우에는 최소값을 선택하는 것을 특징으로 하는 홍채템플릿 분산 저장 및 매칭을 이용한 홍채인식 보안 강화 방법.The method according to claim 11 or 12,
Wherein the minimum value is selected when the matching distance is calculated to be two or more.
상기 매칭거리를 원소템플릿의 회전(rotation)을 고려하여 계산하는 경우에는 회전각 크기만큼 비트를 시프트하면서 얻은 해밍거리를 사용함을 특징으로 하는 홍채템플릿 분산 저장 및 매칭을 이용한 홍채인식 보안 강화 방법.The method according to claim 11 or 12,
Wherein the hamming distance obtained by shifting the bit by a rotation angle is used when the matching distance is calculated in consideration of the rotation of the element template, and the iris recognition security enhancement method using the iris template distributed storage and matching.
인증용 원소템플릿 중 마스킹된 픽셀은 계산하지 않고 원소템플릿 간의 해밍거리(hamming distance)를 계산하는 기본인증을 사용함을 특징으로 하는 홍채템플릿 분산 저장 및 매칭을 이용한 홍채인식 보안 강화 방법14. The method of claim 13,
A method for enhancing iris recognition using iris template distributed storage and matching method, characterized by using basic authentication which calculates a hamming distance between element templates without calculating masked pixels among authentication element templates
인증용 원소템플릿 중 마스킹된 픽셀의 해밍거리를 특정한 값으로 고정하여 원소템플릿 간의 해밍거리(hamming distance)를 계산하는 침입자 방지 강화인증을 사용함을 특징으로 하는 홍채템플릿 분산 저장 및 매칭을 이용한 홍채인식 보안 강화 방법.14. The method of claim 13,
An iris-template-enhanced authentication is used to calculate hamming distance between element templates by fixing the hamming distance of masked pixels in the element template for authentication to a specific value. The iris template is characterized by distributed storage and matching iris recognition security Strengthening method.
식별용 원소템플릿 중 마스킹된 픽셀은 계산하지 않고 원소템플릿 간의 해밍거리(hamming distance)를 계산하는 기본인증을 사용함을 특징으로 하는 홍채템플릿 분산 저장 및 매칭을 이용한 홍채인식 보안 강화 방법.15. The method of claim 14,
A method for enhancing iris recognition security using iris template distributed storage and matching, characterized by using basic authentication that calculates a hamming distance between element templates without calculating masked pixels among identification element templates.
식별용 원소템플릿 중 마스킹된 픽셀의 해밍거리를 특정한 값으로 고정하여 원소템플릿 간의 해밍거리(hamming distance)를 계산하는 침입자 방지 강화인증을 사용함을 특징으로 하는 홍채템플릿 분산 저장 및 매칭을 이용한 홍채인식 보안 강화 방법.15. The method of claim 14,
Iris recognition template authentication feature that calculates the hamming distance between element templates by fixing the hamming distance of the masked pixels in the identification element template to a specific value is used. Strengthening method.
마스킹된 픽셀의 해밍거리를 고정하는 특정한 값으로 0.5를 사용함을 특징으로 하는 홍채템플릿 분산 저장 및 매칭을 이용한 홍채인식 보안 강화 방법.The method of claim 19,
And a specific value of 0.5 is used to fix the hamming distance of the masked pixel. The iris recognition security enhancement method using iris template distributed storage and matching.
식별용 원소템플릿이 홍체템플릿일 경우에는 마스킹된 픽셀의 해밍거리를 고정하는 특정한 값으로 0.5를 사용함을 특징으로 하는 홍채템플릿 분산 저장 및 매칭을 이용한 홍채인식 보안 강화 방법.23. The method of claim 21,
Wherein when the identification element template is an iris template, 0.5 is used as a specific value for fixing the hamming distance of the masked pixel, and the iris recognition security enhancement method using iris template distributed storage and matching.
계산된 매칭거리로부터 식별기준 이하인 모든 기등록 원소템플릿을 정렬한 값 중에서 거리가 최소인 기등록 원소템플릿을 선택하거나 식별기준 이하의 모든 기등록 원소템플릿을 선택하거나, 식별기준 이하의 기등록 원소템플릿을 정렬하여 최소값에 가까운 순서대로 최소 몇 개를 선택하여 후보군을 구하는 단계를 더 포함하는 홍채템플릿 분산 저장 및 매칭을 이용한 홍채인식 보안 강화 방법.16. The method of claim 15,
A pre-registration element template having a minimum distance is selected from the values obtained by sorting all the pre-registration element templates that are equal to or lower than the identification criterion from the calculated matching distance, all pre-registration element templates below the identification criterion are selected, And selecting a minimum number of candidates in a sequence close to a minimum value to obtain a candidate group. The iris recognition security enhancement method using iris template distributed storage and matching.
원소템플릿 데이터베이스(DB)에 전송된 원소템플릿분할정보를 원소템플릿 데이터베이스(DB)에 저장하지 않고 게이트웨이(gateway)에 저장하는 것을 특징으로 하는 홍채템플릿 분산 저장 및 매칭을 이용한 홍채인식 보안 강화 방법.The method of claim 10,
Wherein the element template division information transmitted to the element template database is stored in the gateway without being stored in the element template database.
홍채인식을 위하여 획득한 홍채이미지로부터 홍채템플릿을 생성하는 수단;
생성된 홍채템플릿으로부터 n개의 원소템플릿으로 분할하는 수단;
n개로 분할된 원소템플릿을 사전에 약속된 원소템플릿 데이터베이스(DB)에 분리하여 저장하거나 등록하는 수단; 및
n개로 분리하여 사전에 약속된 원소템플릿 데이터베이스(DB)에 저장된 기등록 원소템플릿과 n개로 분리된 인증용 원소템플릿 각각의 거리를 비교 측정하여 홍채템플릿을 일대일로 비교하여 인증하는 수단을 포함하는 홍채템플릿 분산 저장 및 매칭을 이용한 홍채인식 보안 강화 장치.An iris recognition security enhancing apparatus using iris template distributed storage and matching,
Means for generating an iris template from iris images acquired for iris recognition;
Means for dividing the generated iris template into n element templates;
means for separating and storing n element templates divided into n in advance into an element template database (DB) promised; And
and means for comparing and authenticating the iris templates one-to-one by comparing and measuring the distances between the pre-registered element template stored in the pre-determined element template database (DB) and the n element-divided authentication element templates separated by n, An iris recognition security enhancement device using template distributed storage and matching.
홍채인식을 위하여 획득한 홍채이미지로부터 홍채템플릿을 생성하는 수단;
생성된 홍채템플릿으로부터 n개의 원소템플릿으로 분할하는 수단;
n개로 분할된 원소템플릿을 사전에 약속된 원소템플릿 데이터베이스(DB)에 분리하여 저장하거나 등록하는 수단; 및
n개로 분리하여 사전에 약속된 원소템플릿 데이터베이스(DB)에 저장된 기등록 원소템플릿과 n개로 분리된 인증용 원소템플릿 각각의 거리를 비교 측정하여 홍채템플릿을 일대 다수로 비교하여 식별하는 수단를 포함하는 홍채템플릿 분산 저장 및 매칭을 이용한 홍채인식 보안 강화 장치.An iris recognition security enhancing apparatus using iris template distributed storage and matching,
Means for generating an iris template from iris images acquired for iris recognition;
Means for dividing the generated iris template into n element templates;
means for separating and storing n element templates divided into n in advance into an element template database (DB) promised; And
and means for comparing and distinguishing a plurality of iris templates from each other by comparing the distance between each of the previously registered element template templates stored in the previously determined element template database An iris recognition security enhancement device using template distributed storage and matching.
Priority Applications (2)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
KR1020160049069A KR101774151B1 (en) | 2016-04-22 | 2016-04-22 | Method and apparatus of enhancing iris recognition security using distributed iris template storage and matching |
PCT/KR2017/003539 WO2017183830A1 (en) | 2016-04-22 | 2017-03-31 | Security enhancement method and apparatus for iris recognition, using distributed iris template storage and matching |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
KR1020160049069A KR101774151B1 (en) | 2016-04-22 | 2016-04-22 | Method and apparatus of enhancing iris recognition security using distributed iris template storage and matching |
Publications (1)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
KR101774151B1 true KR101774151B1 (en) | 2017-09-12 |
Family
ID=59926219
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
KR1020160049069A KR101774151B1 (en) | 2016-04-22 | 2016-04-22 | Method and apparatus of enhancing iris recognition security using distributed iris template storage and matching |
Country Status (2)
Country | Link |
---|---|
KR (1) | KR101774151B1 (en) |
WO (1) | WO2017183830A1 (en) |
Cited By (5)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
WO2019182569A1 (en) * | 2018-03-20 | 2019-09-26 | Visa International Service Association | Distributed biometric comparison framework |
KR102215282B1 (en) * | 2019-10-31 | 2021-02-15 | 주식회사 엠투아이코퍼레이션 | Iris authentication system for enhancing speed |
WO2021153889A1 (en) * | 2020-01-30 | 2021-08-05 | 주식회사 알체라 | Biometric data distributed management system, and biometric recognition method using same |
KR20220076846A (en) * | 2020-12-01 | 2022-06-08 | 주식회사 노다랩 | Apparatus and method for managing security information based on random slicing |
KR102424040B1 (en) * | 2022-02-21 | 2022-07-22 | (주)레오컴 | System of management of distributing biometric data and method of management of distributing biometric data using thereof |
Citations (2)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP2008059509A (en) * | 2006-09-04 | 2008-03-13 | Matsushita Electric Ind Co Ltd | Personal identification device and personal identification method |
KR101046459B1 (en) * | 2010-05-13 | 2011-07-04 | 아이리텍 잉크 | An iris recognition apparatus and a method using multiple iris templates |
Family Cites Families (3)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
KR20030071270A (en) * | 2002-02-28 | 2003-09-03 | 학교법인 한양학원 | Method and System for Recognizing Iris using Iris Characteristic |
KR20050025927A (en) * | 2003-09-08 | 2005-03-14 | 유웅덕 | The pupil detection method and shape descriptor extraction method for a iris recognition, iris feature extraction apparatus and method, and iris recognition system and method using its |
KR102202690B1 (en) * | 2015-01-08 | 2021-01-13 | 삼성전자주식회사 | Method, apparatus and system for recognizing fingerprint |
-
2016
- 2016-04-22 KR KR1020160049069A patent/KR101774151B1/en active IP Right Grant
-
2017
- 2017-03-31 WO PCT/KR2017/003539 patent/WO2017183830A1/en active Application Filing
Patent Citations (2)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP2008059509A (en) * | 2006-09-04 | 2008-03-13 | Matsushita Electric Ind Co Ltd | Personal identification device and personal identification method |
KR101046459B1 (en) * | 2010-05-13 | 2011-07-04 | 아이리텍 잉크 | An iris recognition apparatus and a method using multiple iris templates |
Cited By (11)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
WO2019182569A1 (en) * | 2018-03-20 | 2019-09-26 | Visa International Service Association | Distributed biometric comparison framework |
US11296888B2 (en) | 2018-03-20 | 2022-04-05 | Visa International Service Association | Distributed biometric comparison framework |
US11792012B2 (en) | 2018-03-20 | 2023-10-17 | Visa International Service Association | Distributed biometric comparison framework |
KR102215282B1 (en) * | 2019-10-31 | 2021-02-15 | 주식회사 엠투아이코퍼레이션 | Iris authentication system for enhancing speed |
WO2021153889A1 (en) * | 2020-01-30 | 2021-08-05 | 주식회사 알체라 | Biometric data distributed management system, and biometric recognition method using same |
KR20210097434A (en) * | 2020-01-30 | 2021-08-09 | 주식회사 알체라 | Biometric data distributed management system and biometrics method using the same |
KR102409790B1 (en) * | 2020-01-30 | 2022-06-17 | 주식회사 알체라 | Biometric data distributed management system and biometrics method using the same |
US11977555B2 (en) | 2020-01-30 | 2024-05-07 | Alchera Inc. | Biometric data distributed management system, and biometric recognition method using same |
KR20220076846A (en) * | 2020-12-01 | 2022-06-08 | 주식회사 노다랩 | Apparatus and method for managing security information based on random slicing |
KR102441641B1 (en) * | 2020-12-01 | 2022-09-08 | 주식회사 노다랩 | Apparatus and method for managing security information based on random slicing |
KR102424040B1 (en) * | 2022-02-21 | 2022-07-22 | (주)레오컴 | System of management of distributing biometric data and method of management of distributing biometric data using thereof |
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
WO2017183830A1 (en) | 2017-10-26 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
US10417532B2 (en) | Offline identity authentication method and apparatus | |
Gomez-Barrero et al. | Multi-biometric template protection based on bloom filters | |
KR101774151B1 (en) | Method and apparatus of enhancing iris recognition security using distributed iris template storage and matching | |
Trivedi et al. | Non-invertible cancellable fingerprint template for fingerprint biometric | |
CN104823203B (en) | Biometric templates safety and key generate | |
Ortega-Delcampo et al. | Border control morphing attack detection with a convolutional neural network de-morphing approach | |
US7151846B1 (en) | Apparatus and method for matching fingerprint | |
TWI664552B (en) | System and method for biometric authentication in connection with camera-equipped devices | |
CN104756135A (en) | System and method for biometric authentication in connection with camera equipped devices | |
JP2010286937A (en) | Biometric authentication method, client terminal used for biometric authentication, and authentication server | |
US20150379254A1 (en) | Authentication system that utilizes biometric information | |
WO2011037685A1 (en) | System and method for generating and employing short length iris codes | |
KR100842258B1 (en) | Methdo for detecting forged face image and apparatus thereof | |
US8972727B2 (en) | Method of identification or authorization, and associated system and secure module | |
WO2018061786A1 (en) | Living body authentication device | |
KR102111858B1 (en) | Method and system for authenticating stroke-based handwritten signature using machine learning | |
Ali et al. | Fingerprint shell with impregnable features | |
Nafi et al. | An advanced door lock security system using palmtop recognition system | |
Benamara et al. | Securing e-payment systems by RFID and deep facial biometry | |
Sumalatha et al. | A Comprehensive Review of Unimodal and Multimodal Fingerprint Biometric Authentication Systems: Fusion, Attacks, and Template Protection | |
Shao et al. | Template protection based on chaotic map for finger vein recognition | |
Zhang et al. | Deep dense multi-level feature for partial high-resolution fingerprint matching | |
Topcu et al. | Biohashing with fingerprint spectral minutiae | |
Agarwal et al. | An alignment-free non-invertible transformation-based method for generating the cancellable fingerprint template | |
Gladkikh et al. | Development of biometric systems for passenger identification based on noise-resistant coding means |
Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
E701 | Decision to grant or registration of patent right | ||
GRNT | Written decision to grant | ||
R401 | Registration of restoration |