KR20030048747A - 홍채코드 생성을 위한 홍채 특징 추출 방법 - Google Patents

Abstract

본 발명은 홍채 인식을 위한 홍채 특징 추출 방법에 관한 것으로, 더욱 상세하게는 홍채 영상을 대상으로 스케일 스페이스 필터링 기법을 이용하여 사람마다 고유한 문양을 갖고 있는 홍채의 특징을 추출하는 방법에 관한 것이다.

이를 위하여 본 발명은, 홍채 영상을 동공을 중심으로 동일 반지름상의 1 차원 홍채영상에 대해 스케일 스페이스 필터링 기법으로 제로-크로싱 점들을 구한 후, 겹치는 윈도우 커널을 이용하여 이를 누적시켜 홍채 특징을 추출하는 것으로, 홍채 영상의 변화에도 동일한 패턴을 제공하며, 홍채 코드를 생상시 데이터 양을 줄일 수 있다는 것이 특징이 있다.

Description

홍채코드 생성을 위한 홍채 특징 추출 방법 {Feature Extraction Using Iris Image for Iris Code Generation}

본 발명은 홍채 인식을 위한 홍채 특징 추출 방법에 관한 것으로, 더욱 상세하게는 홍채 영상을 대상으로 스케일 스페이스 필터링 기법을 이용하여 사람마다 고유한 문양을 갖고 있는 홍채의 특징을 추출하는 방법에 관한 것이다.

일반적으로 홍채는 일란성 쌍둥이라 해도 서로 다른 무늬 패턴을 가지며, 한가지 고정된 모습을 갖는 다른 생체적 특징과 달리 빛에 따라 크기가 항상 변하고 있어, 위조나 복사가 어려운 고유한 특징을 갖고 있어 생체 인식에 이용되는 중요한 신체적 특징이다.

홍채 인식에 사용되고 있는 홍채 특징 추출 알고리즘은 홍채 영상을 대상으로 다양한 변환식을 적용하여 주파수 영역이나 공간-주파수 영역에 나타나는 홍채 마다 특이한 문양을 추출하는 방법을 사용한다. Gabor 필터를 이용하여 홍채영상에서 128개 이상의 독립 변수(특징)를 추출하여 256 바이트 이상의 홍채 코드를 작성하는 방법이 홍채인식 분야에서 가장 많이 사용되는 원천특허(1994년 U.S. Patent No. 5291560)로 이론상 80억분의 1 이하의 인식도 가능하다. 이에 대한 대안으로 웨이블렛 변환을 이용한 홍채 추출 알고리즘도 사용되고 있으나 Gabor 필터를 이용하는 방법에 비하여 인식률이 많이 떨어지고 있다.

그러나 이러한 홍채 특징 추출 알고리즘들은 홍채 영상이 환경에 따라 조금씩 변하기 때문에 항상 동일한 특징이 추출되지 않고 있어, 이를 보완하기 위해 홍채 코드로 변환시 데이터의 크기를 어느 정도 크게 설정해야 만이 오거부율과 오인식률을 최소화시킬 수 있으며, 또한 영상 데이터로부터 특징을 추출하는데 많은 시간이 소요된다는 문제점이 있다.

본 발명은 상기와 같은 문제점을 해소하기 위해 홍채 영상을 동공을 중심으로 동일 반지름상의 1 차원 홍채영상에 대해 스케일 스페이스 필터링 기법으로 제로-크로싱 점들을 구한 후 이를 누적시킴으로써, 환경에 따라 변하는 홍채 영상을 대상으로 동일한 패턴을 추출하고, 데이터의 크기를 줄일 수 있는 홍채 특징 추출 알고리즘을 제시하는데 본 발명의 목적이 있다.

이와 같은 목적을 달성하기 위한 본 발명은, 사람마다 고유한 홍채의 특징을 추출하는 영상처리 알고리즘에 있어서, 동공을 중심으로 동일 반지름상의 1 차원홍채영상에 대해, 즉, 홍채 영상을 변위를 x축으로 반경을 y축으로하는 극좌표로 변환한 후 동일한 반경을 갖고 변위를 변수로하는 1차원 영상 데이터를 대상으로 1차원 스케일 스페이스 필터링을 적용하고, 제로-크로싱 점들을 연결한 후, 이를 누적시켜 홍채 특징을 2차원으로 추출하는 방법에 특징이 있다.

도 1은 홍채 영상을 극좌표로 변환한 영상

도 2는 극좌표로 변환한 홍채영상에서 동일한 반경을 갖는 영상갑을 스케일 스페이스 필터링한 영상

도 3은 추출된 홍채 특징 영상

이하 첨부된 도면에 의해 상세히 설명하면 다음과 같다.

도 1은 홍채 영상을 반경 r과 변위 θ를 축으로 하며 동공의 중심을 원점으로 하는 극좌표로 변환한 영상 이다.

도 2는 홍채 특징 추출을 위한 1단계 영상처리를 나타낸 것으로, 극좌표로 변환한 영상을 대상으로 반경을 증가시키며, 동일 반경을 가진 1차원 홍채 영상에 가우시안 커널를 사용하여 1차원 스케일 스페이스 필터링을 적용한 후, 임의 범위내의 값들을 가진 제로-크로싱 점들을 나타낸 것이다. 스케일 변수 t가 증가할 때 새로운 특징이 만들어질 수 없으며, 임의의 스케일에서 영상값을 추적하면 고해상도 스케일에서 비슷한 영상값을 찾을 수 있다.

도 3은 홍채 특징 추출을 위한 2단계 영상처리를 나타낸 것으로, 도 2의 영상에 대해 서로 겹치는 윈도우 커널을 사용하여 제로-크로싱 점들을 누적하여 스케일 스페이스 영상을 다시 1차원 데이터로 만든 후, 이들을 모아 다시 극좌표 상의 영상으로 만든다.

이상에서 상술한 바와 같이 본 발명은, 홍채 영상을 동공을 중심으로 동일 반지름상의 1 차원 홍채영상에 대해 스케일 스페이스 필터링 기법으로 제로-크로싱 점들을 구한 후, 겹치는 윈도우 커널을 이용하여 이를 누적시켜 홍채 특징을 추출함으로써, 환경에 따라 변하는 홍채 영상을 대상으로 동일한 패턴을 추출하고, 홍채 코드 생성시 데이터의 크기를 줄일 수 있는 것이다.

Claims (1)

1. 홍채 영상을 이용하여 홍채의 특징을 추출하는 방법에 있어서,

   홍채 영상을 동공을 중심으로 동일 반지름상의 1 차원 홍채영상에 대해 스케일 스페이스 필터링 기법으로 제로-크로싱 점들을 구하고,

   이를 누적시켜 홍채 특징을 추출하는 알고리즘