KR101969766B1 - Apparatus and method for recognizing iris - Google Patents

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Abstract

홍채인식 장치 및 방법이 개시된다. 본 발명의 일실시예에 따른 홍채인식 장치는 이미지 센서를 이용하여 사용자의 홍채 이미지를 획득하는 이미지 센서부; 상기 홍채 이미지를 이용한 이미지 평균값을 계산하여 상기 이미지 센서의 레지스터를 설정하는 이미지 센서 설정부 및 상기 레지스터가 설정된 이미지 센서로부터 획득한 홍채 이미지를 이용하여 상기 사용자의 홍채를 인식하는 홍채 인식부를 포함한다.An iris recognition apparatus and method are disclosed. An iris recognition apparatus according to an embodiment of the present invention includes an image sensor unit for acquiring an iris image of a user using an image sensor; And an iris recognition unit for recognizing the iris of the user by using an iris image acquired from the image sensor set by the register.

Description

홍채인식 장치 및 방법 {APPARATUS AND METHOD FOR RECOGNIZING IRIS}[0001] APPARATUS AND METHOD FOR RECOGNIZING IRIS [0002]

본 발명은 홍채인식 기술에 관한 것으로, 보다 상세하게는 홍채 이미지를 획득하는 이미지 센서의 레지스터 설정 기술에 관한 것이다.The present invention relates to an iris recognition technique, and more particularly, to a register setting technique of an image sensor for acquiring an iris image.

홍채인식 기술은 홍채 인식율을 높이기 위하여 적외선 조명을 이용한다. 만약, 홍채인식 기술에 자연광을 사용할 경우, 동공의 실핏줄이 반사되거나, 홍채와 동공의 엣지(edge)가 불분명하거나, 홍채의 띠가 선명하지 않은 단점이 있다.The iris recognition technology uses infrared illumination to increase the iris recognition rate. If natural light is used for the iris recognition technique, there is a disadvantage that the pupil of the pupil is reflected, the iris and pupil edges are unclear, and the iris band is not clear.

따라서, 홍채인식 장치는 적외선 조명을 이용하여 홍채 이미지를 축출할 수 있다. 이 때, 홍채 인식 장치는 적외선이 반사된 이미지에서 홍채 이미지를 축출하기 때문에 홍채 인식율을 높일 수 있다. 그러나, 홍채인식 장치가 적외선 조명을 활용할 경우, 외부조명에 민감해지는 단점이 존재한다.Therefore, the iris recognition apparatus can extract the iris image using the infrared illumination. At this time, since the iris recognition device derives the iris image from the reflected infrared image, the iris recognition rate can be increased. However, when the iris recognition apparatus utilizes infrared illumination, there is a disadvantage that it is sensitive to external illumination.

이 때, 홍채인식 장치가 외부조명에 민감한 단점을 극복하기 위해서, 적외선 조명을 어댑티브(adaptive) 하게 조절하여 외부조명에 둔감하게 하는 해결방안이 존재한다. 이를 위하여, 종래 홍채인식 장치는 이미지의 평균값을 구해서 이미지센서의 게인(gain) 값, 노출(exposure) 시간 조절과 IR-LED의 빛의 세기를 조절하는 방법을 사용한다. 그런데, 평균값을 FPGA 모듈에서 계산하는 것 보다는 부동 소수점(floating point) 소수계산이 편리한 외주 컴퓨터 장치(PC 등)에서 계산하는 것이 쉽다. 그러나, PC에서 이미지의 평균값을 구하면 이미지센서의 통합 시간(integration time) 관련 레지스터와 게인(gain) 레지스터에 접근하기 위해서, PC와 디바이스(device) 간 통신(USB 또는 기타 인터페이스 장치)과 I2C방식인 이미지센서와 마이콤 또는 기타 제어장치를 거쳐야 한다. 이 경우 이미지센서의 레지스터를 셋팅하는 시간과 IR-LED의 빛의 세기 조절 시간이 맞지 않아 오차가 커지게 되고, 외부조명에 더 민감해지는 문제점이 발생할 수도 있다.In order to overcome the disadvantage that the iris recognition apparatus is sensitive to external illumination, there is a solution for adaptively adjusting the infrared illumination so as to be insensitive to external illumination. To this end, the conventional iris recognition apparatus uses an average value of an image to adjust the gain value and exposure time of the image sensor and adjust the light intensity of the IR-LED. However, rather than calculating the average value in the FPGA module, it is easy to calculate floating point fractions in a convenient outsourced computing device (PC, etc.). However, when the average value of the image is obtained from the PC, the communication between the PC and the device (USB or other interface device) and the I2C method are performed in order to access the register and the gain register related to the integration time of the image sensor. It must go through an image sensor and a microcomputer or other control device. In this case, the time for setting the register of the image sensor does not match with the adjustment time of the light intensity of the IR-LED, which increases the error, and may cause a problem of being more sensitive to external illumination.

한편, 한국등록특허 제 10-1511326 호"홍채 및 얼굴 이미지 캡쳐 장치"는 사용자를 홍채 인식 장치로부터 홍채 이미지 촬영에 적합한 거리로 유도하여 효과적으로 홍채 이미지와 얼굴 이미지를 캡처하는 홍채 및 얼굴 이미지 캡처 기술에 관하여 개시하고 있다.Korean Patent No. 10-1511326 entitled " Iris and Face Image Capture Device " is a device for capturing an iris image and a face image effectively by guiding a user to a distance suitable for iris image capture from the iris recognition device .

그러나, 한국등록특허 제 10-1511326 호는 적외선을 이용하기 때문에 외부조명에 민감한 문제점이 있다.However, Korean Patent No. 10-1511326 is sensitive to external illumination because it uses infrared rays.

본 발명은 사용자의 홍채 이미지를 획득하는 이미지 센서의 외부 조명 변화에 대한 민감성을 극복하는 것을 목적으로 한다.The present invention aims to overcome the sensitivity of an image sensor for acquiring a user's iris image to external illumination changes.

또한, 본 발명은 이미지 센서에 대한 자체적인 레지스터 설정을 제공하여 홍채 이미지의 획득 과정에서 발생하는 오차를 개선하는 것을 목적으로 한다.It is another object of the present invention to provide an internal register setting for an image sensor, thereby improving an error occurring in an iris image acquisition process.

또한, 본 발명은 레지스터 설정을 제공하기 위한 이미지 평균값을 계산하는 FPGA 모듈을 제공하는 것을 목적으로 한다.It is also an object of the present invention to provide an FPGA module for calculating an average value of an image for providing a register setting.

상기한 목적을 달성하기 위한 본 발명의 일실시예에 따른 홍채인식 장치는 이미지 센서를 이용하여 사용자의 홍채 이미지를 획득하는 이미지 센서부; 상기 홍채 이미지를 이용한 이미지 평균값을 계산하여 상기 이미지 센서의 레지스터를 설정하는 이미지 센서 설정부 및 상기 레지스터가 설정된 이미지 센서로부터 획득한 홍채 이미지를 이용하여 상기 사용자의 홍채를 인식하는 홍채 인식부를 포함한다.According to an aspect of the present invention, there is provided an iris recognition apparatus including an image sensor unit for acquiring an iris image of a user using an image sensor; And an iris recognition unit for recognizing the iris of the user by using an iris image acquired from the image sensor set by the register.

이 때, 상기 이미지 센서 설정부는 상기 홍채 이미지의 프레임 별 이미지 평균값을 계산하는 FPGA 계산부; 상기 이미지 평균값에 기반하여 상기 이미지 센서의 레지스터를 설정하는 레지스터 설정부 및 상기 이미지 평균값이 계산된 홍채 이미지를 상기 홍채 인식부에 전송하는 이미지 전송부를 포함할 수 있다.In this case, the image sensor setting unit may include an FPGA calculation unit for calculating an average value of an image per frame of the iris image; A register setting unit for setting a register of the image sensor based on the image average value, and an image transmitting unit for transmitting the iris image to the iris recognition unit.

이 때, 상기 FPGA 계산부는 FPGA(Field-Programmable Gate Array) 모듈을 이용하여 상기 홍채 이미지의 픽셀 단위로 상기 이미지 평균값을 계산할 수 있다.In this case, the FPGA calculation unit may calculate the image average value in units of pixels of the iris image using an FPGA (Field-Programmable Gate Array) module.

이 때, 상기 FPGA 계산부는 상기 FPGA 모듈이 기저장된 이전 픽셀의 누적평균값, 현재 픽셀값 및 픽셀의 개수를 입력 받아 상기 이미지 평균값을 계산할 수 있다.At this time, the FPGA calculation unit may calculate the image average value by receiving the cumulative average value, the current pixel value, and the number of pixels of the previous pixels, which are previously stored in the FPGA module.

이 때, 상기 FPGA 계산부는 상기 FPGA 모듈이 부동 소수점(floating point) 연산을 수행하여 상기 이미지 평균값을 계산할 수 있다.At this time, the FPGA calculation unit can calculate the image average value by performing a floating point operation of the FPGA module.

이 때, 상기 FPGA 계산부는 상기 FPGA 모듈에 포함된 디바이더 모듈을 이용하여 상기 부동 소수점연산을 수행할 수 있다.In this case, the FPGA calculation unit can perform the floating point operation using the divider module included in the FPGA module.

이 때, 상기 FPGA 계산부는 상기 FPGA 모듈이 상기 기저장된 이전 픽셀의 누적평균값과 상기 현재 픽셀값의 차이값을 계산하고, 상기 차이값과 상기 픽셀의 개수를 상기 디바이더 모듈에 입력하여 몫과 나머지 값을 계산할 수 있다.In this case, the FPGA calculation unit calculates the difference between the cumulative average value of the previously stored previous pixels and the current pixel value, and inputs the difference value and the number of pixels to the divider module, Can be calculated.

이 때, 상기 FPGA 계산부는 상기 나머지 값을 반올림하여 상기 몫에 더하여 중간값을 계산하고, 상기 기저장된 이전 픽셀의 누적 평균값에서 상기 중간값을 빼서 상기 이미지 평균값을 계산할 수 있다.At this time, the FPGA calculation unit may calculate the intermediate value in addition to the quotient by rounding the residual value, and calculate the image average value by subtracting the intermediate value from the cumulative average value of the previously stored previous pixels.

또한, 상기한 목적을 달성하기 위한 본 발명의 일실시예에 따른 홍채인식 방법은 홍채 인식 장치를 이용하는 방법에 있어서, 이미지 센서를 이용하여 사용자의 홍채 이미지를 획득하는 단계; 상기 홍채 이미지의 이미지 평균값을 계산하는 단계; 상기 이미지 평균값에 기반하여 상기 이미지 센서의 레지스터를 설정하는 단계; 및 상기 레지스터가 설정된 이미지 센서로부터 획득한 홍채 이미지를 이용하여 상기 사용자의 홍채를 인식하는 단계를 포함한다.According to another aspect of the present invention, there is provided an iris recognition method including acquiring an iris image of a user using an image sensor, Calculating an image mean value of the iris image; Setting a register of the image sensor based on the image average value; And recognizing the iris of the user using the iris image obtained from the image sensor to which the register is set.

이 때, 상기 이미지 평균값을 계산하는 단계는 FPGA(Field-Programmable Gate Array) 모듈을 이용하여 상기 홍채 이미지의 픽셀 단위로 상기 이미지 평균값을 계산할 수 있다.In this case, the step of calculating the image average value may calculate the image average value in units of pixels of the iris image using an FPGA (Field-Programmable Gate Array) module.

이 때, 상기 이미지 평균값을 계산하는 단계는 상기 FPGA 모듈이 기저장된 이전 픽셀의 누적평균값, 현재 픽셀값 및 픽셀의 개수를 이용하여 상기 이미지 평균값을 계산할 수 있다.In this case, the step of calculating the image average value may calculate the image average value using the cumulative average value, the current pixel value, and the number of pixels of the previous pixels previously stored in the FPGA module.

이 때, 상기 이미지 평균값을 계산하는 단계는 상기 FPGA 모듈이 부동 소수점(floating point) 연산을 수행하여 상기 이미지 평균값을 계산할 수 있다.At this time, in the step of calculating the average value of the image, the FPGA module may perform a floating point operation to calculate the image average value.

이 때, 상기 FPGA 모듈에 포함된 디바이더 모듈을 이용하여 상기 부동 소수점연산을 수행할 수 있다.At this time, the floating-point operation can be performed using the divider module included in the FPGA module.

이 때, 상기 이미지 평균값을 계산하는 단계는 상기 FPGA 모듈이 상기 기저장된 이전 픽셀의 누적평균값과 상기 현재 픽셀값의 차이값을 계산하고, 상기 차이값과 상기 픽셀의 개수를 상기 디바이더 모듈에 입력하여 몫과 나머지 값을 계산할 수 있다.In this case, the calculating of the image average may include calculating the difference between the cumulative average value of the previously stored previous pixels and the current pixel value, and inputting the difference value and the number of the pixels to the divider module Quotient and remainder values can be calculated.

이 때, 상기 이미지 평균값을 계산하는 단계는 상기 나머지 값을 반올림하여 상기 몫에 더하여 중간값을 계산하고, 상기 기저장된 이전 픽셀의 누적 평균값에서 상기 중간값을 빼서 상기 이미지 평균값을 계산할 수 있다.In this case, the step of calculating the image average value may calculate the image average value by rounding the residual value to calculate the intermediate value in addition to the quotient, and subtracting the intermediate value from the cumulative average value of the previously stored previous pixels.

본 발명은 사용자의 홍채 이미지를 획득하는 이미지 센서의 외부 조명 변화에 대한 민감성을 극복하는 것을 목적으로 한다.The present invention aims to overcome the sensitivity of an image sensor for acquiring a user's iris image to external illumination changes.

또한, 본 발명은 이미지 센서에 대한 자체적인 레지스터 설정을 제공하여 홍채 이미지의 획득 과정에서 발생하는 오차를 개선하는 것을 목적으로 한다.It is another object of the present invention to provide an internal register setting for an image sensor, thereby improving an error occurring in an iris image acquisition process.

또한, 본 발명은 레지스터 설정을 제공하기 위한 이미지 평균값을 계산하는 FPGA 모듈을 제공하는 것을 목적으로 한다.It is also an object of the present invention to provide an FPGA module for calculating an average value of an image for providing a register setting.

도 1 및 도 2는 본 발명의 일실시예에 따른 이미지 센서의 노출 시간(Exposure Time)에 대한 수직 귀선 기간(Vertical Blanking Interval)을 나타낸 도면이다.
도 3 및 4는 이미지 센서의 레지스터 설정 과정의 일 예를 나타낸 도면이다.
도 5는 본 발명의 일실시예에 따른 레지스터 설정 과정을 나타낸 도면이다.
도 6은 본 발명의 일실시예에 따른 홍채인식 장치를 나타낸 블록도이다.
도 7은 도 6에 도시된 이미지 센서 설정부의 일 예를 세부적으로 나타낸 블록도이다.
도 8은 도 7에 도시된 FPGA 계산부가 포함하는 FPGA 모듈의 일 예를 세부적으로 나타낸 도면이다.
도 9는 본 발명의 일실시예에 따른 홍채인식 방법을 나타낸 동작흐름도이다.
FIG. 1 and FIG. 2 are views illustrating a vertical blanking interval for an exposure time of an image sensor according to an exemplary embodiment of the present invention. Referring to FIG.
3 and 4 are views showing an example of a register setting process of the image sensor.
5 is a diagram illustrating a register setting process according to an embodiment of the present invention.
6 is a block diagram illustrating an iris recognition apparatus according to an embodiment of the present invention.
FIG. 7 is a detailed block diagram illustrating an example of the image sensor setting unit shown in FIG.
FIG. 8 is a detailed diagram illustrating an FPGA module included in the FPGA calculation unit shown in FIG.
9 is a flowchart illustrating an iris recognition method according to an embodiment of the present invention.

본 발명을 첨부된 도면을 참조하여 상세히 설명하면 다음과 같다. 여기서, 반복되는 설명, 본 발명의 요지를 불필요하게 흐릴 수 있는 공지 기능, 및 구성에 대한 상세한 설명은 생략한다. 본 발명의 실시형태는 당 업계에서 평균적인 지식을 가진 자에게 본 발명을 보다 완전하게 설명하기 위해서 제공되는 것이다. 따라서, 도면에서의 요소들의 형상 및 크기 등은 보다 명확한 설명을 위해 과장될 수 있다.The present invention will now be described in detail with reference to the accompanying drawings. Hereinafter, a repeated description, a known function that may obscure the gist of the present invention, and a detailed description of the configuration will be omitted. Embodiments of the present invention are provided to more fully describe the present invention to those skilled in the art. Accordingly, the shapes and sizes of the elements in the drawings and the like can be exaggerated for clarity.

명세서 전체에서, 어떤 부분이 어떤 구성요소를 "포함"한다고 할 때, 이는 특별히 반대되는 기재가 없는 한 다른 구성 요소를 제외하는 것이 아니라 다른 구성요소를 더 포함할 수 있는 것을 의미한다.Throughout the specification, when an element is referred to as " comprising ", it means that it can include other elements as well, without excluding other elements unless specifically stated otherwise.

이하, 본 발명에 따른 바람직한 실시예를 첨부된 도면을 참조하여 상세하게 설명한다.Hereinafter, preferred embodiments according to the present invention will be described in detail with reference to the accompanying drawings.

도 1 및 도 2는 본 발명의 일실시예에 따른 이미지 센서의 노출 시간(Exposure Time)에 대한 수직 귀선 기간(Vertical Blanking Interval)을 나타낸 도면이다.FIG. 1 and FIG. 2 are views illustrating a vertical blanking interval for an exposure time of an image sensor according to an exemplary embodiment of the present invention. Referring to FIG.

도 1 및 도 2를 참조하면, 본 발명의 일실시예에 따른 이미지 센서의 노출 시간(Exposure Time)에 대한 수직 귀선 기간(Vertical Blanking Interval)을 나타낸 것을 알 수 있다.Referring to FIGS. 1 and 2, a vertical blanking interval for an exposure time of an image sensor according to an exemplary embodiment of the present invention is shown.

도 1에 도시된 바와 같이, 획득 시간(Readout Time)이 노출 시간(Exposure Time)(10)보다 큰 경우, 수직 귀선 기간(Vertical Blanking Interval)(20)이 짧아지는 것을 알 수 있다.As shown in FIG. 1, when the acquisition time (Readout Time) is larger than the exposure time (10), the vertical blanking interval 20 is shortened.

또한, 도 2에 도시된 바와 같이, 노출 시간(Exposure Time)(30)이 획득 시간(Readout Time) 보다 큰 경우, 수직 귀선 기간(Vertical Blanking Interval)(40)이 길어지는 것을 알 수 있다.Also, as shown in FIG. 2, when the exposure time 30 is greater than the acquisition time (Readout Time), the vertical blanking interval 40 becomes longer.

도 3 및 도 4는 이미지 센서의 레지스터 설정 과정의 일 예를 나타낸 도면이다.3 and 4 are views showing an example of a register setting process of the image sensor.

도 3을 참조하면, 레지스터 설정 과정에서는 이전 프레임(n-1 프레임))의 이미지 평균값을 구해서 통합 시간(integration time)(50)에서의 현재 프레임(n 프레임)에 설정하면, 첫번째 다음 프레임(n+1)이 아닌 두번째 다음 프레임(n+2)에 설정되는 것을 알 수 있다.Referring to FIG. 3, when an average value of the image of the previous frame (n-1 frame) is obtained in the register setting process and is set to the current frame (n frame) in the integration time 50, (N + 2) instead of the second frame (n + 1).

즉, 이미지 센서가 외부 컴퓨터 장치(PC 등)에게 홍채 이미지를 전달하고 이미지의 평균값을 계산하여 받아오는 과정에서 1프레임의 딜레이가 발생할 수 있다.That is, a delay of one frame may occur in the process of transmitting an iris image to an external computer device (PC or the like) and calculating an average value of the image and receiving the image.

만약, 이미지 센서가 USB 인터페이스를 통해 외부 컴퓨터 장치에게 홍채 이미지를 전달하는 경우, 프레임 데이터의 손실이 발생하면 순간적인 raw 데이터의 gray 값에 큰 편차가 발생할 수 있다.If an image sensor transmits an iris image to an external computer device via a USB interface, if the loss of frame data occurs, a large deviation in the gray value of the instantaneous raw data may occur.

도 4를 참조하면, 도 3을 보다 상세하게 나타낸 것을 알 수 있다. Referring to FIG. 4, FIG. 3 is shown in more detail.

N 프레임 시작 시점에 이미지 평균값 계산을 시작하면 N 프레임을 지나 N+1 프레임에서 이미지 평균값(60-1)이 계산될 수 있다.If an image average value calculation is started at the start of N frames, the average value 60-1 of the image in the (N + 1) th frame after N frames can be calculated.

이 때, N+1 프레임에서 이미지 평균값에 기반하여 이미지 센서의 레지스터 값(60-2)이 계산될 수 있다At this time, the register value 60-2 of the image sensor may be calculated based on the image average value in the (N + 1) -th frame

나아가, 레지스터 값이 이미지 센서에 N+2 프레임의 시작시점에 설정될 수 있고, 레지스터 값이 설정된 노출 시간에서 획득한 홍채 이미지의 평균값은 N+3 프레임에 반영될 수 있다.Further, the register value may be set at the start time of the N + 2 frame in the image sensor, and the average value of the iris image acquired at the set exposure time of the register value may be reflected in the N + 3 frame.

따라서, 본 발명에서는 이미지 평균값 반영을 1 프레임 앞당겨 외부 조명 변화에 빠르게 대응하는 홍채 인식 장치 및 방법을 제안하고자 한다.Accordingly, in the present invention, an iris recognition apparatus and method for quickly responding to an external illumination change by advancing an image average value one frame ahead are proposed.

도 5는 본 발명의 일실시예에 따른 레지스터 설정 과정을 나타낸 도면이다.5 is a diagram illustrating a register setting process according to an embodiment of the present invention.

도 5를 참조하면, 본 발명의 일실시예에 따른 레지스터 설정 과정은 N 프레임 종류 시점에 이미지 평균값(70-1)이 계산되는 것을 알 수 있다.Referring to FIG. 5, it can be seen that an image average value 70-1 is calculated at the time of N-frame type in the register setting process according to an embodiment of the present invention.

이 때, 이미지 평균값(70-1)으로부터 계산된 레지스터 값(70-2)을 즉시 반영하여 바로 다음 N+1 프레임에 설정하고, 노출 시간에서 획득한 이미지 평균값을 N+2 프레임에 반영하는 것을 알 수 있다.At this time, the register value 70-2 calculated immediately from the image average value 70-1 is immediately reflected and set in the immediately following N + 1 frame, and the average value of the image obtained in the exposure time is reflected in the (N + 2) Able to know.

도 6은 본 발명의 일실시예에 따른 홍채인식 장치를 나타낸 블록도이다. 도 7은 도 6에 도시된 이미지 센서 설정부의 일 예를 세부적으로 나타낸 블록도이다. 도 8은 도 7에 도시된 FPGA 계산부가 포함하는 FPGA 모듈의 일 예를 세부적으로 나타낸 도면이다.6 is a block diagram illustrating an iris recognition apparatus according to an embodiment of the present invention. FIG. 7 is a detailed block diagram illustrating an example of the image sensor setting unit shown in FIG. FIG. 8 is a detailed diagram illustrating an FPGA module included in the FPGA calculation unit shown in FIG.

도 6을 참조하면, 본 발명의 일실시예에 따른 홍채인식 장치는 이미지 센서부(110), 이미지 센서 설정부(120) 및 홍채 인식부(130)를 포함한다.Referring to FIG. 6, an iris recognition apparatus according to an embodiment of the present invention includes an image sensor unit 110, an image sensor setting unit 120, and an iris recognition unit 130.

이미지 센서부(110)는 이미지 센서를 이용하여 사용자의 홍채 이미지를 획득할 수 있다.The image sensor unit 110 can acquire a user's iris image using the image sensor.

이 때, 이미지 센서부(110)는 적외선 조명을 사용자의 홍채에 조사하여 홍채 이미지를 획득할 수 있다.At this time, the image sensor unit 110 can acquire an iris image by irradiating the iris of the user with infrared light.

이 때, 이미지 센서부(110)는 설정된 레지스터에 기반하여 이미지 센서의 노출 시간과 적외선 조명의 조사를 제어할 수 있다.At this time, the image sensor unit 110 can control the exposure time of the image sensor and the irradiation of the infrared light based on the set register.

이미지 센서 설정부(120)는 홍채 이미지를 이용한 이미지 평균값을 계산하여 이미지 센서의 레지스터를 설정할 수 있다.The image sensor setting unit 120 may set the register of the image sensor by calculating the average value of the image using the iris image.

도 7을 참조하면, 이미지 센서 설정부(120)는 FPGA 계산부(121), 레지스터 설정부(122) 및 이미지 전송부(123)를 포함할 수 있다.Referring to FIG. 7, the image sensor setting unit 120 may include an FPGA calculation unit 121, a register setting unit 122, and an image transmission unit 123.

FPGA 계산부(121)는 홍채 이미지의 프레임 별 이미지 평균값을 계산할 수 있다.The FPGA calculation unit 121 can calculate an image average value of each iris image.

이 때, FPGA 계산부(121)는 FPGA(Field-Programmable Gate Array) 모듈을 이용하여 홍채 이미지의 픽셀 단위로 이미지 평균값을 계산할 수 있다.In this case, the FPGA calculation unit 121 may calculate an image average value in units of pixels of the iris image using an FPGA (Field-Programmable Gate Array) module.

이 때, FPGA 계산부(121)는 FPGA 모듈이 기저장된 이전 픽셀의 누적평균값, 현재 픽셀값 및 픽셀의 개수를 입력 받아 상기 이미지 평균값을 계산할 수 있다.At this time, the FPGA calculation unit 121 may receive the cumulative average value, the current pixel value, and the number of pixels of the previous pixels, which are previously stored in the FPGA module, and calculate the image average value.

Figure 112017070899780-pat00001
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이 때, FPGA 계산부(121)는 상기 수학식 1을 이용하여 이미지 평균값을 계산할 수 있다.At this time, the FPGA calculation unit 121 can calculate an image average value using Equation (1).

이 때, FPGA 계산부(121)는 상기 수학식 1을 FPGA 모듈로 구현하기 위해서 부동 소수점(floating point) 연산을 수행할 수 있다.At this time, the FPGA calculation unit 121 can perform a floating point operation to implement Equation (1) as an FPGA module.

즉, FPGA 계산부(121)는 FPGA 모듈이 부동 소수점(floating point) 연산을 수행하여 이미지 평균값을 계산할 수 있다.That is, the FPGA calculation unit 121 can calculate an average value of an image by performing a floating point operation on the FPGA module.

도 8을 참조하면, FPGA 계산부(121)에 포함되어 이미지 평균값을 계산하는 FPGA 모듈의 일 예를 세부적으로 나타낸 것을 알 수 있다.Referring to FIG. 8, an FPGA module included in the FPGA calculation unit 121 and calculating an average value of the image is shown in detail.

이 때, FPGA 모듈은 상기 수학식 1에 따라 구성될 수 있으며, 에러를 줄이기 위하여 부동 소수점 연산이 가능한 디바이더 모듈(140)을 포함할 수 있다.In this case, the FPGA module may include the divider module 140 which can be constructed according to Equation (1) and can perform floating point operation to reduce errors.

이 때, FPGA 모듈은 모든 변수들을 언사인드(unsigned) 값으로 선언할 수 있다.At this time, the FPGA module can declare all variables as unsigned values.

이 때, FPGA 계산부(121)는 FPGA 모듈에 포함된 디바이더 모듈(140)을 이용하여 부동 소수점연산을 수행할 수 있다.At this time, the FPGA calculation unit 121 can perform floating point operation using the divider module 140 included in the FPGA module.

이 때, FPGA 모듈의 일 예로, FPGA 모듈은 Zilinx 사의 Spartan-6 제품에 상응할 수 있으며, 디바이더 모듈(140)은 Zilinx 사에서 제공하는 Divider IP Core 에 상응할 수 있다.In this case, as an example of the FPGA module, the FPGA module may correspond to the Spartan-6 product of Zilinx, and the divider module 140 may correspond to the Divider IP Core provided by Zilinx.

이 때, FPGA 계산부(121)는 FPGA 모듈에 포함된 D 플립/플롭(D F/F) 모듈을 이용하여 기설정된 클럭(CLK)에 따라 이전 픽셀의 누적 평균값을 출력할 수 있다.At this time, the FPGA calculation unit 121 can output the cumulative average value of the previous pixels according to the predetermined clock (CLK) using the D flip / flop (D F / F) module included in the FPGA module.

이 때, FPGA 계산부(121)는 이전 픽셀의 누적 평균값이 존재하지 않는 경우 초기 값(Initial value)을 0으로 D 플립/플롭 모듈에 입력할 수 있다.At this time, the FPGA calculation unit 121 may input an initial value of 0 to the D flip / flop module when there is no cumulative average value of previous pixels.

이 때, FPGA 계산부(121)는 FPGA 모듈이 기저장된 이전 픽셀의 누적평균값과 현재 픽셀값(Pixel Value)의 차이값을 계산할 수 있다.At this time, the FPGA calculation unit 121 can calculate the difference value between the cumulative average value of the previous pixels and the current pixel value (Pixel Value) of the FPGA module.

이 때, FPGA 계산부(121)는 차이값과 픽셀의 개수(Count)를 디바이더 모듈(140)에 입력하고, 상기 디바이더 모듈이 몫(Quotient)과 나머지 값(Remainder)을 출력할 수 있다.At this time, the FPGA calculation unit 121 inputs the difference value and the number of pixels (Count) to the divider module 140, and the divider module can output the quotient and the remaining value Remainder.

이 때, FPGA 계산부(121)는 나머지 값을 라운드(ROUND) 모듈을 통해 반올림할 수 있고, OR 게이트 모듈을 이용하여 반올림한 나머지 값을 몫에 더하여 중간값을 계산할 수 있다.At this time, the FPGA calculation unit 121 can round the remaining value through the ROUND module, and calculate the intermediate value by adding the remaining rounded value to the quotient using the OR gate module.

이 때, FPGA 계산부(121)는 기저장된 이전 픽셀의 누적 평균값에서 중간값을 빼서 이미지 평균값을 계산하여 출력(Output)할 수 있다.At this time, the FPGA calculation unit 121 calculates an average value of the image by subtracting the intermediate value from the cumulative average value of the previously stored previous pixels, and outputs the average value.

레지스터 설정부(122)는 이미지 평균값에 기반하여 이미지 센서의 레지스터를 설정할 수 있다.The register setting unit 122 can set a register of the image sensor based on the image average value.

이 때, 레지스터 설정부(122)는 이미지 평균값에 기반하여 이미지 센서의 노출 시간과 적외선 조명을 제어하기 위한 레지스터 값을 계산할 수 있다.At this time, the register setting unit 122 may calculate the exposure time of the image sensor and the register value for controlling the infrared illumination based on the image average value.

이 때, 레지스터 설정부(122)는 계산된 레지스터 값을 이미지 센서부(110)에 전달하여 이미지 센서의 레지스터를 설정할 수 있다.At this time, the register setting unit 122 may transmit the calculated register value to the image sensor unit 110 to set a register of the image sensor.

이 때, 레지스터 설정부(122)는 이미지 평균값에 기반하여 통합 시간(integration time) 관련 레지스터와 게인(gain) 레지스터를 설정할 수 있다.At this time, the register setting unit 122 may set an integration time related register and a gain register based on the image average value.

이미지 전송부(123)는 이미지 평균값이 계산된 홍채 이미지를 홍채 인식부(130)에 전송할 수 있다.The image transmitting unit 123 may transmit the iris image to which the average value of the images has been calculated, to the iris recognition unit 130.

홍채 인식부(130)는 레지스터가 설정된 이미지 센서로부터 획득한 홍채 이미지를 이용하여 사용자의 홍채를 인식할 수 있다.The iris recognition unit 130 can recognize the iris of the user using the iris image acquired from the image sensor in which the register is set.

이 때, 홍채 인식부(130)는 기설정된 수직 동기(vertical sync)에 따라 홍채 이미지를 수신하여, 홍채 이미지로부터 사용자를 인식할 수 있다.At this time, the iris recognition unit 130 receives the iris image according to a predetermined vertical sync, and recognizes the user from the iris image.

도 9는 본 발명의 일실시예에 따른 홍채인식 방법을 나타낸 동작흐름도이다.9 is a flowchart illustrating an iris recognition method according to an embodiment of the present invention.

도 9를 참조하면, 본 발명의 일실시예에 따른 홍채인식 방법은 먼저 이미지를 획득할 수 있다(S210).Referring to FIG. 9, the iris recognition method according to an embodiment of the present invention may first acquire an image (S210).

즉, 단계(S210)는 이미지 센서를 이용하여 사용자의 홍채 이미지를 획득할 수 있다.That is, in step S210, the iris image of the user can be acquired using the image sensor.

이 때, 단계(S210)는 적외선 조명을 사용자의 홍채에 조사하여 홍채 이미지를 획득할 수 있다.At this time, the step S210 can acquire the iris image by irradiating the iris of the user with infrared light.

이 때, 단계(S210)는 설정된 레지스터에 기반하여 이미지 센서의 노출 시간과 적외선 조명의 조사를 제어할 수 있다.At this time, step S210 may control the exposure time of the image sensor and the irradiation of infrared light based on the set register.

또한, 본 발명의 일실시예에 따른 홍채인식 방법은 이미지 평균값을 계산할 수 있다(S220).In addition, the iris recognition method according to an embodiment of the present invention may calculate an image average value (S220).

즉, 단계(S220)는 홍채 이미지의 프레임 별 이미지 평균값을 계산할 수 있다.That is, in step S220, the average value of the image per frame of the iris image can be calculated.

이 때, 단계(S220)는 FPGA(Field-Programmable Gate Array) 모듈을 이용하여 홍채 이미지의 픽셀 단위로 이미지 평균값을 계산할 수 있다.At this time, in step S220, an image average value can be calculated in units of pixels of the iris image using an FPGA (Field-Programmable Gate Array) module.

이 때, 단계(S220)는 FPGA 모듈이 기저장된 이전 픽셀의 누적평균값, 현재 픽셀값 및 픽셀의 개수를 입력 받아 상기 이미지 평균값을 계산할 수 있다.At this time, the FPGA module may calculate the average value of the image by receiving the accumulated average value of the previous pixels, the current pixel value, and the number of pixels.

이 때, 단계(S220)는 상기 수학식 1을 이용하여 이미지 평균값을 계산할 수 있다.In this case, in step S220, the average value of the image can be calculated using Equation (1).

이 때, 단계(S220)는 상기 수학식 1을 FPGA 모듈로 구현하기 위해서 부동 소수점(floating point) 연산을 수행할 수 있다.In this case, step S220 may perform a floating point operation to implement Equation (1) as an FPGA module.

즉, 단계(S220)는 FPGA 모듈이 부동 소수점(floating point) 연산을 수행하여 이미지 평균값을 계산할 수 있다.That is, in step S220, the FPGA module may perform a floating point operation to calculate an image average value.

이 때, FPGA 모듈은 상기 수학식 1에 따라 구성될 수 있으며, 에러를 줄이기 위하여 부동 소수점 연산이 가능한 디바이더 모듈(140)을 포함할 수 있다.In this case, the FPGA module may include the divider module 140 which can be constructed according to Equation (1) and can perform floating point operation to reduce errors.

이 때, FPGA 모듈은 모든 변수들을 언사인드(unsigned) 값으로 선언할 수 있다.At this time, the FPGA module can declare all variables as unsigned values.

이 때, 단계(S220)는 FPGA 모듈에 포함된 디바이더 모듈(140)을 이용하여 부동 소수점연산을 수행할 수 있다.In this case, the floating-point operation may be performed using the divider module 140 included in the FPGA module in step S220.

이 때, FPGA 모듈의 일 예로, FPGA 모듈은 Zililinx 사의 Spartan-6 제품에 상응할 수 있으며, 디바이더 모듈(140)은 Zilinx 사에서 제공하는 Divider IP Core 에 상응할 수 있다.In this case, as an example of the FPGA module, the FPGA module may correspond to the Spartan-6 product of Zililinx, and the divider module 140 may correspond to the Divider IP Core provided by Zilinx.

이 때, 단계(S220)는 FPGA 모듈에 포함된 D 플립/플롭(D F/F) 모듈을 이용하여 기설정된 클럭(CLK)에 따라 이전 픽셀의 누적 평균값을 출력할 수 있다.At this time, the step S220 may output a cumulative average value of the previous pixels according to a predetermined clock (CLK) using the D flip / flop (D F / F) module included in the FPGA module.

이 때, 단계(S220)는 이전 픽셀의 누적 평균값이 존재하지 않는 경우 초기 값(Initial value)을 0으로 D 플립/플롭 모듈에 입력할 수 있다.In this case, in step S220, if the cumulative average value of the previous pixels does not exist, the initial value may be input to the D flip / flip module as 0.

이 때, 단계(S220)는 FPGA 모듈이 기저장된 이전 픽셀의 누적평균값과 현재 픽셀값(Pixel Value)의 차이값을 계산할 수 있다.At this time, the step S220 may calculate the difference value between the accumulated average value of the previous pixels and the current pixel value (Pixel Value) of the FPGA module.

이 때, 단계(S220)는 차이값과 픽셀의 개수(Count)를 디바이더 모듈(140)에 입력하고, 상기 디바이더 모듈이 몫(Quotient)과 나머지 값(Remainder)을 출력할 수 있다.At this time, in step S220, the difference value and the number of pixels (Count) are input to the divider module 140, and the divider module outputs the quotient and the remaining value Remainder.

이 때, 단계(S220)는 나머지 값을 라운드(ROUND) 모듈을 통해 반올림할 수 있고, OR 게이트 모듈을 이용하여 반올림한 나머지 값을 몫에 더하여 중간값을 계산할 수 있다.In this case, in step S220, the remaining value may be rounded off through the ROUND module, and the remaining value rounded up using the OR gate module may be added to the quotient to calculate the intermediate value.

이 때, 단계(S220)는 기저장된 이전 픽셀의 누적 평균값에서 중간값을 빼서 이미지 평균값을 계산하여 출력(Output)할 수 있다.In this case, in step S220, the intermediate value is subtracted from the accumulated average value of the previously stored previous pixels, and the average value of the image is calculated and output.

또한, 본 발명의 일실시예에 따른 홍채인식 방법은 레지스터 설정을 수행할 수 있다(S230).In addition, the iris recognition method according to an embodiment of the present invention may perform register setting (S230).

즉, 단계(S230)는 이미지 평균값에 기반하여 이미지 센서의 레지스터를 설정할 수 있다.That is, step S230 may set the register of the image sensor based on the image average value.

이 때, 단계(S230)는 이미지 평균값에 기반하여 이미지 센서의 노출 시간과 적외선 조명을 제어하기 위한 레지스터 값을 계산할 수 있다.At this time, the step S230 may calculate the exposure time of the image sensor and the register value for controlling the infrared illumination based on the image average value.

이 때, 단계(S230)는 계산된 레지스터 값을 이미지 센서부(110)에 전달하여 이미지 센서의 레지스터를 설정할 수 있다.At this time, the step S230 may transmit the calculated register value to the image sensor unit 110 to set the register of the image sensor.

이 때, 단계(S230)는 이미지 평균값이 계산된 홍채 이미지를 전송할 수 있다.At this time, step S230 may transmit the iris image in which the image average value is calculated.

이 때, 단계(S230)는 이미지 평균값에 기반하여 통합 시간(integration time) 관련 레지스터와 게인(gain) 레지스터를 설정할 수 있다.At this time, the step S230 may set an integration time related register and a gain register based on the image average value.

또한, 본 발명의 일실시예에 따른 홍채인식 방법은 홍채 인식을 수행할 수 있다(S240).In addition, the iris recognition method according to an embodiment of the present invention may perform iris recognition (S240).

즉, 단계(S240)는 레지스터가 설정된 이미지 센서로부터 획득한 홍채 이미지를 이용하여 사용자의 홍채를 인식할 수 있다.That is, in step S240, the iris of the user can be recognized using the iris image acquired from the image sensor in which the register is set.

이 때, 단계(S240)는 기설정된 수직 동기(vertical sync)에 따라 홍채 이미지를 수신하여, 홍채 이미지로부터 사용자를 인식할 수 있다.At this time, the step S240 receives the iris image according to the preset vertical sync, and recognizes the user from the iris image.

이상에서와 같이 본 발명의 일실시예에 따른 홍채인식 장치 및 방법은 상기한 바와 같이 설명된 실시예들의 구성과 방법이 한정되게 적용될 수 있는 것이 아니라, 상기 실시예들은 다양한 변형이 이루어질 수 있도록 각 실시예들의 전부 또는 일부가 선택적으로 조합되어 구성될 수도 있다.As described above, the iris recognition apparatus and method according to an embodiment of the present invention are not limited to the configuration and method of the embodiments described above. All or some of the embodiments may be selectively combined.

10, 30: 노출 시간(Exposure Time)
20, 40: 수직 귀선 기간(Vertical Blanking Interval)
50: 프레임 시작 구간 60-1: 이미지 평균값
60-2: 레지스터 설정값 70-1: 이미지 평균값
70-2: 레지스터 설정값 110: 이미지 센서부
120: 이미지 센서 설정부 121: FPGA 계산부
122: 레지스터 설정부 123: 이미지 전송부
130: 홍채 인식부
10, 30: Exposure Time (Exposure Time)
20, 40: Vertical Blanking Interval
50: frame start section 60-1: image average value
60-2: register setting value 70-1: image average value
70-2: Register setting value 110: Image sensor section
120: image sensor setting unit 121: FPGA calculation unit
122: register setting unit 123: image transmission unit
130: iris recognition unit

Claims (15)

이미지 센서를 이용하여 사용자의 홍채 이미지를 획득하는 이미지 센서부;
상기 홍채 이미지를 이용한 이미지 평균값을 계산하여 상기 이미지 센서의 레지스터를 설정하는 이미지 센서 설정부; 및
상기 레지스터가 설정된 이미지 센서로부터 획득한 홍채 이미지를 이용하여 상기 사용자의 홍채를 인식하는 홍채 인식부;
를 포함하고,
상기 이미지 센서 설정부는
상기 홍채 이미지의 현재 프레임에서 계산한 이미지 평균값에 기반하여 상기 이미지 센서의 노출 시간과 적외선 조명을 제어하기 위한 레지스터를 설정하고, 다음 프레임에서의 이미지 평균값을 계산하기 위해 상기 레지스터에 기반하여 상기 이미지 센서의 노출 시간과 적외선 조명을 제어하고,
상기 이미지 센서 설정부는
상기 현재 프레임에 대한 기설정된 이전 프레임으로부터 상기 현재프레임의 종료 시간까지의 이미지 평균값을 계산하고, 상기 이미지 평균값으로부터 레지스터 값을 계산하여 상기 현재 프레임의 종료 시간과 상기 현재프레임에 대한 기설정된 다음프레임의 시작시간 사이에 상기 레지스터 값을 상기 이미지 센서에 설정하고,
상기 이미지센서는 레지스터 값에 기반하여 상기 기설정된 다음프레임의 시작시간과  상기 기설정된 다음프레임의 종료시간 사이에 상기 이미지 센서의 노출 시작 시간을 설정하는 것을 특징으로 하는 홍채인식 장치.
An image sensor unit for acquiring a user's iris image using an image sensor;
An image sensor setting unit for calculating an average value of the image using the iris image and setting a register of the image sensor; And
An iris recognition unit for recognizing the iris of the user using the iris image acquired from the image sensor to which the register is set;
Lt; / RTI >
The image sensor setting unit
Setting a register for controlling the exposure time and the infrared illumination of the image sensor based on the average value of the image calculated in the current frame of the iris image and setting a register for controlling the infrared illumination based on the register, Lt; RTI ID = 0.0 > infrared < / RTI >
The image sensor setting unit
Calculating an average value of an image from a predetermined previous frame of the current frame to an end time of the current frame, calculating a register value from the average value of the image, and comparing the end time of the current frame with a preset next frame Setting the register value to the image sensor between a start time,
Wherein the image sensor sets the exposure start time of the image sensor between the start time of the next frame and the end time of the predetermined next frame based on the register value.
청구항 1에 있어서,
상기 이미지 센서 설정부는
상기 홍채 이미지의 프레임 별 이미지 평균값을 계산하는 FPGA 계산부;
상기 이미지 평균값에 기반하여 상기 이미지 센서의 레지스터를 설정하는 레지스터 설정부; 및
상기 이미지 평균값이 계산된 홍채 이미지를 상기 홍채 인식부에 전송하는 이미지 전송부;
를 포함하는 것을 특징으로 하는 홍채인식 장치.
The method according to claim 1,
The image sensor setting unit
An FPGA calculating unit for calculating an average value of an image per frame of the iris image;
A register setting unit for setting a register of the image sensor based on the image average value; And
An image transmitting unit for transmitting the iris image, on which the image average value is calculated, to the iris recognition unit;
And an iris recognition device for recognizing the iris.
청구항 2에 있어서,
상기 FPGA 계산부는
FPGA(Field-Programmable Gate Array) 모듈을 이용하여 상기 홍채 이미지의 픽셀 단위로 상기 이미지 평균값을 계산하는 것을 특징으로 하는 홍채인식 장치.
The method of claim 2,
The FPGA calculation unit
And calculates the image average value in units of pixels of the iris image using an FPGA (Field-Programmable Gate Array) module.
청구항 3에 있어서,
상기 FPGA 계산부는
상기 FPGA 모듈이 기저장된 이전 픽셀의 누적평균값, 현재 픽셀값 및 픽셀의 개수를 입력 받아 상기 이미지 평균값을 계산하는 것을 특징으로 하는 홍채인식 장치.
The method of claim 3,
The FPGA calculation unit
Wherein the FPGA module receives the cumulative average value, the current pixel value, and the number of pixels of the previous pixels previously stored, and calculates the image average value.
청구항 4에 있어서,
상기 FPGA 계산부는
상기 FPGA 모듈이 부동 소수점(floating point) 연산을 수행하여 상기 이미지 평균값을 계산하는 것을 특징으로 하는 홍채인식 장치.
The method of claim 4,
The FPGA calculation unit
Wherein the FPGA module performs a floating point operation to calculate the image average value.
청구항 5에 있어서,
상기 FPGA 계산부는
상기 FPGA 모듈에 포함된 디바이더 모듈을 이용하여 상기 부동 소수점연산을 수행하는 것을 특징으로 하는 홍채인식 장치.
The method of claim 5,
The FPGA calculation unit
Wherein the floating point operation is performed using a divider module included in the FPGA module.
청구항 6에 있어서,
상기 FPGA 계산부는
상기 FPGA 모듈이 상기 기저장된 이전 픽셀의 누적평균값과 상기 현재 픽셀값의 차이값을 계산하고, 상기 차이값과 상기 픽셀의 개수를 상기 디바이더 모듈에 입력하여 몫과 나머지 값을 출력하는 것을 특징으로 하는 홍채인식 장치.
The method of claim 6,
The FPGA calculation unit
Wherein the FPGA module calculates a difference value between the cumulative average value of the previously stored pixels and the current pixel value and inputs the difference value and the number of pixels to the divider module to output a quotient and a remaining value Iris recognition device.
청구항 7에 있어서,
상기 FPGA 계산부는
상기 나머지 값을 반올림하여 상기 몫에 더하여 중간값을 계산하고,
상기 기저장된 이전 픽셀의 누적 평균값에서 상기 중간값을 빼서 상기 이미지 평균값을 계산하는 것을 특징으로 하는 홍채인식 장치.
The method of claim 7,
The FPGA calculation unit
Rounding off the remaining value to calculate the intermediate value in addition to the quotient,
And calculates the image average value by subtracting the intermediate value from the cumulative average value of the previously stored previous pixels.
홍채인식 장치를 이용하는 방법에 있어서,
이미지 센서를 이용하여 사용자의 홍채 이미지를 획득하는 단계;
상기 홍채 이미지의 이미지 평균값을 계산하는 단계;
상기 이미지 평균값에 기반하여 상기 이미지 센서의 레지스터를 설정하는 단계;
상기 레지스터가 설정된 이미지 센서로부터 획득한 홍채 이미지를 이용하여 상기 사용자의 홍채를 인식하는 단계;
를 포함하고,
상기 레지스터를 설정하는 단계는
상기 홍채 이미지의 현재 프레임에서 계산한 이미지 평균값에 기반하여 상기 이미지 센서의 노출 시간과 적외선 조명을 제어하기 위한 레지스터를 설정하고, 다음 프레임에서의 이미지 평균값을 계산하기 위해 상기 레지스터에 기반하여 상기 이미지 센서의 노출 시간과 적외선 조명을 제어하고,
상기 레지스터를 설정하는 단계는
상기 현재 프레임에 대한 기설정된 이전 프레임으로부터 상기 현재프레임의 종료 시간까지의 이미지 평균값을 계산하고, 상기 이미지 평균값으로부터 레지스터 값을 계산하여 상기 현재 프레임의 종료 시간과 상기 현재프레임에 대한 기설정된 다음프레임의 시작시간 사이에 상기 레지스터 값을 상기 이미지 센서에 설정하고,
상기 이미지센서는 레지스터 값에 기반하여 상기 기설정된 다음프레임의 시작시간과  상기 기설정된 다음프레임의 종료시간 사이에 상기 이미지 센서의 노출 시작 시간을 설정하는 것을 특징으로 하는 홍채인식 방법.
A method of using an iris recognition apparatus,
Acquiring a user's iris image using an image sensor;
Calculating an image mean value of the iris image;
Setting a register of the image sensor based on the image average value;
Recognizing the iris of the user using the iris image obtained from the image sensor in which the register is set;
Lt; / RTI >
The step of setting the register
Setting a register for controlling the exposure time and the infrared illumination of the image sensor based on the average value of the image calculated in the current frame of the iris image and setting a register for controlling the infrared illumination based on the register, Lt; RTI ID = 0.0 > infrared < / RTI >
The step of setting the register
Calculating an average value of an image from a predetermined previous frame of the current frame to an end time of the current frame, calculating a register value from the average value of the image, and comparing the end time of the current frame with a preset next frame Setting the register value to the image sensor between a start time,
Wherein the image sensor sets an exposure start time of the image sensor between a start time of the next frame and an end time of the predetermined next frame based on a register value.
청구항 9에 있어서,
상기 이미지 평균값을 계산하는 단계는
FPGA(Field-Programmable Gate Array) 모듈을 이용하여 상기 홍채 이미지의 픽셀 단위로 상기 이미지 평균값을 계산하는 것을 특징으로 하는 홍채인식 방법.
The method of claim 9,
The step of calculating the image mean value
Wherein the image average value is calculated in units of pixels of the iris image using an FPGA (Field-Programmable Gate Array) module.
청구항 10에 있어서,
상기 이미지 평균값을 계산하는 단계는
상기 FPGA 모듈이 기저장된 이전 픽셀의 누적평균값, 현재 픽셀값 및 픽셀의 개수를 이용하여 상기 이미지 평균값을 계산하는 것을 특징으로 하는 홍채인식 방법.
The method of claim 10,
The step of calculating the image mean value
Wherein the image module calculates the average value of the image using the cumulative average value, the current pixel value, and the number of pixels of the previous pixels previously stored in the FPGA module.
청구항 11에 있어서,
상기 이미지 평균값을 계산하는 단계는
상기 FPGA 모듈이 부동 소수점(floating point) 연산을 수행하여 상기 이미지 평균값을 계산하는 것을 특징으로 하는 홍채인식 방법.
The method of claim 11,
The step of calculating the image mean value
Wherein the FPGA module performs a floating point operation to calculate the image average value.
청구항 12에 있어서,
상기 이미지 평균값을 계산하는 단계는
상기 FPGA 모듈에 포함된 디바이더 모듈을 이용하여 상기 부동 소수점연산을 수행하는 것을 특징으로 하는 홍채인식 방법.
The method of claim 12,
The step of calculating the image mean value
Wherein the floating point operation is performed using a divider module included in the FPGA module.
청구항 13에 있어서,
상기 이미지 평균값을 계산하는 단계는
상기 FPGA 모듈이 상기 기저장된 이전 픽셀의 누적평균값과 상기 현재 픽셀값의 차이값을 계산하고, 상기 차이값과 상기 픽셀의 개수를 상기 디바이더 모듈에 입력하여 몫과 나머지 값을 계산하는 것을 특징으로 하는 홍채인식 방법.
14. The method of claim 13,
The step of calculating the image mean value
Wherein the FPGA module calculates a difference between a cumulative average value of the previously stored pixels and the current pixel value and inputs the difference value and the number of pixels to the divider module to calculate a quotient and a remaining value, Iris recognition method.
청구항 14에 있어서,
상기 이미지 평균값을 계산하는 단계는
상기 나머지 값을 반올림하여 상기 몫에 더하여 중간값을 계산하고,
상기 기저장된 이전 픽셀의 누적 평균값에서 상기 중간값을 빼서 상기 이미지 평균값을 계산하는 것을 특징으로 하는 홍채인식 방법.
15. The method of claim 14,
The step of calculating the image mean value
Rounding off the remaining value to calculate the intermediate value in addition to the quotient,
And calculating the image average value by subtracting the intermediate value from the cumulative average value of the previously stored previous pixels.
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