KR20010016242A - 눈 영상을 이용한 동공추출방법 - Google Patents
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Abstract
본 발명은 카메라 또는 영상획득수단 등을 이용하여 촬영된 홍채이미지에서 영상의 밝기 분포를 나타내는 히스토그램의 극소점으로 동공부위를 추출하며, 좌·우 홍채여부를 판단하고, 상기 동공의 찌그러진 상태에 따라 그 사람의 체질이나 건강상태를 판단할 수 있도록 하거나, 동공경계와 홍채경계로 둘러싸인 홍채영역을 추출할 수 있도록 하는 눈 영상을 이용한 동공추출방법에 관한 것이다.
본 발명을 이루기 위한 동공 획득은 홍채인식시스템의 카메라 등과 같은 촬영장치를 통하여 사람의 홍채를 촬영하며, 촬영을 위한 조명으로는 적외선을 사용하는 것을 특징으로 한다.
Description
본 발명은 눈 영상을 이용한 동공추출방법에 관한 것으로, 더욱 상세하게는 카메라 또는 영상획득수단 등을 이용하여 촬영된 홍채이미지에서 영상의 밝기 분포를 나타내는 히스토그램의 극소점으로 동공부위를 추출하며, 좌·우 홍채여부를 판단하고, 상기 동공의 찌그러진 상태에 따라 그 사람의 체질이나 건강상태를 판단할 수 있도록 하거나, 동공경계와 홍채경계로 둘러싸인 홍채영역을 추출할 수 있도록 하는 눈 영상을 이용한 동공추출방법에 관한 것이다.
일반적으로, 사람의 홍채를 정보로써 이용하기 위해서는 동공경계(홍채와 동공간의 경계)와 홍채경계(홍채와 눈의 흰자위간의 경계)를 찾아야 한다. 사람의 홍채영역은 이러한 동공경계와 홍채경계로 둘러싸인 도너츠 형태의 모양을 이루고 있다. 홍채는 동공의 크기를 조절하기 위한 근육조직들로 엉켜있으며, 이 근육조직의 구성은 사람마다 고유의 패턴을 이루고, 동시에 사람의 유전적, 체질적 특성을 나타내고 있다.
홍채를 이용한 기술로는 홍채인식기술과 홍채학으로 구분된다. 상기 홍채인식기술은 개인이 갖는 홍채의 패턴이 쌍둥이라도 서로 다르며, 동일 사람에 대해서도 좌·우가 서로 다르다는 것에 기반하여 개인 신분을 인식하거나 식별하도록 하는 보안 및 신분 조회시스템으로 이용되고 있으며, 상기 홍채학은 홍채의 형태·색깔과 동공의 모양에 따라 그 사람의 체질이나 건강상태를 판단하는 의학분야에서 많이 이용되고 있다.
상기 홍채인식은 사람의 홍채를 영상획득 수단을 통하여 획득하고, 동공과 흰자위로 둘러싸인 도너츠 형태의 홍채영역을 추출한 다음 홍채패턴을 코드화하여 개인 정보로 이용한다. 따라서 홍채영역의 경계를 제대로 찾지 못하면 홍채코드생성에 있어 에러가 발생할 수 있으며, 이는 홍채인식률 저하를 유발하게 된다.
상기 홍채학은 주로 한의학분야에서 많이 이용되고 있으며, 홍채의 형태 및 색깔 등을 검사하여 인체의 아픈 부위와 허약한 부위 또는 각종질병을 진단하거나, 그 사람의 건강상태를 확인하는 방법으로 사용되고 있다. 또한, 동공의 모양에 의해서도 건강상태를 확인할 수 있는데 이는 동공의 모양이 홍채근육의 움직임에 의해 나타나기 때문이다. 홍채근육의 신경들은 뇌 및 척추신경과 연결되어 신체의 상태를 반영한다.
동공의 모양을 통해 건강판단을 자동으로 하기 위해서는, 홍채를 촬영하여 홍채영상을 획득하고, 획득된 홍채영상을 이진화하여 동공영역만을 추출한 다음, 동공의 모양을 분석하는 자동알고리듬이 필요하다.
동공경계를 검출하기 위한 기존의 기술로는 국제특허 출원번호 95-701364에서 흑백영상에 대한 아래의 식으로서 동공경계를 원으로 정의하였다.
상기 수학식에서, r은 동공경계의 반지름이고, x0, y0는 중심좌표이고, I(x,y)는 해당좌표에서의 픽셀의 밝기이다.
즉, 원둘레 밝기의 변화가 최대를 나타내는 지점을 경계로서 판단하게 된다. 중심과 반지름을 변화시켜가며 경계를 탐색하며, 중심탐색영역에 존재하는 픽셀 하나하나에 대해 각각 반지름을 탐색하여야 하므로 상당히 많은 계산 량이 필요로 하게 되어 실시간으로 영상을 처리하기에는 어려운 단점이 있다.
또한 동공의 모양을 원으로 정의하고 있으나 실제로는 찌그러진 원형을 이루는 경우가 대다수이므로 원형경계와 실제동공경계와는 차이를 나타내는 문제점을 안고 있다.
한편, 홍채의 좌우를 판별하기 위한 방법으로, 대한민국 공개특허 2000-2734에서는 초음파 센서를 카메라 양쪽에 부착하여 눈에 의해 반사되는 신호가 있는지에 따라 판별하게 된다.
상기와 같은 문제점을 해결하기 위한 것으로, 본 발명은 획득영상에 대해 히스토그램의 극소점으로 동공을 분할하여, 동공경계를 찾아 동공의 찌그러진 상태에 따라 그 사람의 체질이나 건강상태를 판단하거나, 홍채인식을 위한 홍채영역을 추출할 수 있도록 동공경계를 정확하게 찾는데 그 목적이 있다.
또한, 본 발명을 이루기 위한 홍채영상 획득은 적외선 조명을 사용하며, 카메라 같은 촬영장치를 통하여 사람의 홍채를 촬영한다. 이러한 홍채영상은 가시광선에 비해 동공경계가 뚜렷이 나타난다.
본 발명에 따른 동공 추출방법은 촬영장치를 통하여 획득한 홍채영상에서 동공을 추출하여 그 사람의 건강상태를 확인하거나 홍채인식에서 요구하는 정확한 홍채영역 설정을 위한 동공 추출방법에 있어서, 상기 획득된 홍채영상에 대하여 히스토그램의 분포에 의해 안경착용여부를 판별하는 단계; 히스토그램의 극소점을 이용하여 동공을 분할해내기 위한 임계값을 설정하는 단계; 상기 추출된 동공영역에서 동공경계 지점을 찾아 동공의 중심을 산출하는 단계; 상기 동공의 중심을 기준으로 동공의 반지름을 계산하는 단계; 상기 동공의 중심과 반지름으로 이루어지는 원형경계와 실제 동공경계와의 차이를 이용하여 동공의 모양을 산출하는 단계; 홍채의 중심을 검출하는 단계; 동공중심과 홍채중심과의 차이를 이용하여 좌·우 홍채판별을 하는 단계로 이루어지는 것을 특징으로 한다.
도 1은 본 발명의 적외선 조명환경에서 홍채 촬영장치를 통하여 촬영된 눈 영상도.
도 2a는 홍채영상의 히스토그램 분포와 동공영역을 추출하기 위한 극대점 및 극소점을 표시한 그림이며, 도 2b는 히스토그램의 극소점에 의해 분할된 동공영역을 나타낸 그림.
도 3a는 안경을 착용한 상태의 홍채영상, 도 3b는 분할된 동공영상이며, 도3c는 히스토그램을 나타낸 그림.
도 4a는 동공의 중심을 산출하는 개념도.
도 4b는 원형경계와 실제동공경계와의 차이를 나타내는 상태도.
도 5a는 눈의 시선위치를 표현한 것이며, 도5b는 홍채중심에 대한 동공중심의 상대적 위치를 나타낸 그림.
도 6은 본 발명에 따른 눈 영상을 이용한 동공추출 방법의 흐름도.
*도면의 주요부분에 대한 부호의 설명*
10 : 동공 11 : 홍채
12 : 동공경계 13 : 홍채경계
21 : 극대점 22 : 극소점
33 : 경계점
이하, 본 발명의 바람직한 실시 예를 첨부된 도면을 참조하여 상세하게 살펴보면 다음과 같다.
도 1은 본 발명의 적외선 조명환경에서 홍채 촬영장치를 통하여 촬영된 눈 영상도 이다.
도 2a는 홍채영상의 히스토그램 분포와 동공영역을 추출하기 위한 극대점 및 극소점을 표시한 그림이며, 도 2b는 히스토그램의 극소점에 의해 분할된 동공영역을 나타낸 그림이다.
도 3a는 안경을 착용한 상태의 홍채영상, 도 3b는 분할된 동공영상이며, 도3c는 히스토그램을 나타낸 그림이다.
도 4a는 동공의 중심을 산출하는 개념도 이다.
도 4b는 원형경계와 실제동공경계와의 차이를 나타내는 상태도 이다.
도 5a는 눈의 시선위치를 표현한 것이며, 도5b는 홍채중심에 대한 동공중심의 상대적 위치를 나타낸 그림이다.
먼저, 카메라 또는 영상획득수단 등을 이용하여 사람의 홍채를 촬영하고, 촬영된 홍채이미지에서 동공영역만을 분할해 내기 위하여 영상을 이진화하는 방법으로 취하여 구하며, 상기 이진화된 영상에 대하여 동공경계를 탐색하는 경우에는 흑백영상을 이용하는 기존방법보다는 훨씬 적은 계산 량으로 동공을 찾을 수 있으므로 실시간 처리가 가능하다.
또한 동공경계의 픽셀을 하나하나 찾을 수 있으므로 원형이 아닌 동공경계(찌그러진 형태)를 찾아낼 수 있다.
도 1 내지 도 5에 도시된 바와 같이, 동공분할을 위해서는 홍채영상에 대해 적당한 임계값으로 이진화를 하여야 하며, 이러한 임계값은 획득 영상마다 다르기 때문에 각 영상에 대한 임계값을 자동으로 설정할 수 있는 방법이 필요하다. 또한, 홍채영상을 획득하기 위한 조명환경은 적외선을 사용하며, 이때 획득한 홍채영상의 동공밝기가 홍채(11), 눈썹(17), 눈꺼풀(16), 흰자위(14) 등의 영역보다 어둡다는 특성을 이용한다.
히스토그램 상에서 동공의 밝기분포는 어두운 값에서 밝은 값으로 탐색할 때, 첫 번째로 나타나는 피크형태의 극대점(21)과 극대점 이후에 나타나는 깊은 골 형태의 극소점(22)으로 이루어져 있으며, 동공영역을 분할하기 위해 깊은 골을 이루고 있는 극소점 지점의 밝기 값을 임계값으로 하면 동공영역을 분할해 낼 수 있다. 임계값은 극소점을 선택할 수 있으며, 동공경계 부근에서 좀더 넓은 동공영역을 확보하기 위하여 극소점보다 몇 레벨 높은 값을 임계값으로 설정할 수 있다(도면 2참조).
사용자가 안경을 착용하게 되면 획득된 홍채영상의 히스토그램의 분포는 안경을 착용하지 않는 경우보다 많이 좁아지게 되며 극소점의 높이도 커지게 된다(도면 3참조). 이는 안경표면에 의한 빛의 반사에 의해 홍채영상의 선명도가 감소되기 때문이다. 따라서 이러한 히스토그램의 분포를 이용하여 안경착용여부를 판별할 수 있으며, 선명한 홍채영상 획득을 위하여 사용자에게 안경을 벗도록 유도할 수 있다.
동공경계는 중심과 반지름을 가지는 원으로 나타낼 수 있다. 중심은 수평 및 수직 방향의 양끝 경계 점들(33)의 중간점(31,32)으로서 구할 수 있으며, 정확한 값을 찾기 위하여 이러한 중간 값들을 여러 개 구한 뒤 평균할 수 있다. 반지름은 중심에 대한 수평축의 길이로서 계산하게 된다(도면 4a 참조). 동공의 찌그러진 형태는 원형경계와 실제경계와의 차이(39)가 원둘레에 대하여 어떻게 분포되어있는지를 분석하여 알 수 있다(도면 4b참조). 예를 들어 12시 방향에 경계 차이가 많이 난다면 12시 방향이 찌그러졌다고 볼 수 있다.
본 발명에서의 좌·우 홍채판별은 동공과 홍채의 중심차이를 이용한다. 사람의 눈은 물체를 보기 위하여 양 눈의 시선방향이 가운데로 모여 있으며(도면 5a참조), 이러한 운동성이 동공의 중심위치에도 영향을 미치게 되어 왼쪽홍채에서는 홍채의 중심(52)에 대해 동공의 중심(51)이 왼쪽에 위치하고, 오른쪽 홍채에서는 홍채의 중심(52)에 대해 동공의 중심(51)이 오른쪽에 위치하게 된다(도면 5b참조). 따라서 동공의 중심과 홍채의 중심을 정확히 찾게 되면 획득한 홍채가 좌우 어느 쪽의 홍채인지를 판별해 낼 수 있다.
도 1에서 홍채영상은 동공(10), 홍채(11), 눈꺼풀(16), 눈썹(17), 흰자위(14), 글린트(15), 홍채경계(13), 동공경계(12) 등으로 구성되어 있다.
도2 및 도3에서 히스토그램의 극소점에 의해 동공영역을 분할해 낼 수 있으며, 안경을 착용한 상태에서 홍채영상을 촬영하게 되는 경우 안경표면 및 안경테에 의해 반사되는 빛에 의해 홍채영상의 선명도가 감소되어 영상의 밝기 분포가 변화하게 되어, 히스토그램의 분포가 안경을 착용하지 않은 경우보다 많이 좁아지지만 히스토그램의 극소점을 이용하여 동공영역을 분할해 낼 수 있다.
도 6은 본 발명에 따른 눈 영상을 이용한 동공추출 방법의 흐름도 이다.
도 6에 도시된 바와 같이, 획득된 홍채영상의 히스토그램의 분포에 의해 안경착용여부를 판단(단계 S100)하고, 상기 히스토그램의 어두운 영역에 존재하는 극소점에 의해 동공영역을 분할(단계 S102)하고, 상기 분할된 동공영역의 동공경계점들에 의해 동공의 중심과 반지름을 산출한다.(단계 S104)
상기 중심과 반지름으로 표현되는 경계 값과 실제 동공 경계와의 차이에 의해 동공의 찌그러짐을 산출한다.(단계 S106)
상기 동공의 경계가 검출되면 동공의 경계로부터 시작하여 홍채의 경계(중심 및 반지름) 검출(단계 S108)하게 되고, 동공경계와 홍채경계로 이루어진 홍채 영역을 추출하게 된다.(단계 S110) 상기 추출된 동공중심과 홍채중심의 차이를 이용하여 홍채영상의 좌우여부를 판별한다.(단계 S112)
이상에서 살펴본 바와 같이, 본 발명은 홍채영상의 히스토그램에서 어두운 쪽에 있는 첫 번째 극소점을 동공을 분할해 내기 위한 임계값으로 설정하여 동공영역을 추출해 내며, 동공경계를 검출한 후 동공의 중심과 반지름을 산출하여, 동공경계로 이루어지는 홍채영역을 추출하여 홍채인식시스템에서 홍채패턴을 통한 개인식별이 가능하게 하며, 동공경계의 찌그러짐을 산출하여 그 형태에 따라 사람의 건강상태를 자동으로 확인할 수 있는 효과를 갖게 된다. 이러한, 방법은 이진영상에 대해 이루어지므로 기존방법에 비하여 실시간 처리가 가능하다. 히스토그램의 분포가 좁아지는 것에 의해 안경착용여부를 쉽게 판단하게 되어 홍채인식에서 홍채등록을 할 때 안경을 벗도록 유도하거나 안경사용자를 위한 추가 알고리듬을 자동적으로 적용하도록 할 수 있다.
또한 동공중심과 홍채중심의 차이를 이용하여 임의로 획득된 홍채가 왼쪽인지 오른쪽인지를 알 수 있다.
Claims (5)
- 홍채촬영장치를 통하여 사람의 홍채를 촬영하고, 촬영된 홍채영상에서 동공경계를 검출하여 그 사람의 건강상태를 확인하거나 홍채인식시스템에서 요구하는 홍채영역을 추출하기 위한 동공 추출방법에 있어서,상기 히스토그램을 이용하여 안경착용여부를 판단하는 단계;상기 히스토그램을 이용하여 동공분할을 위한 임계값을 설정하는 단계;상기 설정된 임계값으로 동공을 분할하는 단계;상기 검출된 동공영역의 경계점들에 의해 중심과 반지름을 산출하는 단계;상기 동공의 중심과 반지름을 통하여 동공의 모양을 판단하는 단계;상기 동공중심으로부터 홍채중심을 검출하고, 동공중심과 홍채중심의 차이를 이용하여 좌·우 홍채여부를 판별하는 단계를 포함하여 이루어지는 것을 특징으로 하는 눈 영상을 이용한 동공 추출방법.
- 제 1항에 있어서, 상기 히스토그램을 이용한 안경착용여부 판단은 안경을 착용하지 않을 때보다 히스토그램의 분포가 좁아지고 극소점의 크기가 커지는 형태를 이용하는 것을 특징으로 하는 눈 영상을 이용한 동공 추출 방법.
- 제 1항에 있어서, 동공분할을 위한 임계값을 설정하는 단계에서는 획득된 홍채영상의 히스토그램 그래프의 어두운 값에서 밝은 값으로 탐색할 때 첫 번째 극대점 이후에 나타나는 첫 번째 극소점을 동공분할을 위한 임계값 설정의 기준으로 선택하는 것을 특징으로 하는 눈 영상을 이용한 동공 추출방법.
- 제 1항에 있어서, 동공의 중심과 반지름을 통하여 동공의 모양을 판단하는 단계에서는 결정된 동공원형경계와 실제의 동공경계와의 차이로 동공의 찌그러짐을 산출하여, 그 사람의 건강 상태를 판단하기 위한 자료로 이용될 수 있도록 하는 것을 특징으로 하는 눈 영상을 이용한 동공 추출방법.
- 제 1항에 있어서, 좌·우 홍채여부를 판별하는 단계에서는 홍채의 중심을 산출하고, 좌측 홍채에서는 동공의 중심이 홍채중심에 비해 왼쪽에 위치하고, 오른쪽 홍채에서는 동공의 중심이 홍채중심에 비해 오른쪽에 위치하는 것을 특징으로 하는 눈 영상을 이용한 동공 추출방법.
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