KR20050077847A - 컬러필터를 이용한 홍채인식시스템 및 이를 이용한홍채인식방법 - Google Patents

컬러필터를 이용한 홍채인식시스템 및 이를 이용한홍채인식방법 Download PDF

Info

Publication number
KR20050077847A
KR20050077847A KR1020040005397A KR20040005397A KR20050077847A KR 20050077847 A KR20050077847 A KR 20050077847A KR 1020040005397 A KR1020040005397 A KR 1020040005397A KR 20040005397 A KR20040005397 A KR 20040005397A KR 20050077847 A KR20050077847 A KR 20050077847A
Authority
KR
South Korea
Prior art keywords
iris
color filter
wavelength
image
iris recognition
Prior art date
Application number
KR1020040005397A
Other languages
English (en)
Other versions
KR100604022B1 (ko
Inventor
민승기
채장진
Original Assignee
엘지전자 주식회사
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by 엘지전자 주식회사 filed Critical 엘지전자 주식회사
Priority to KR1020040005397A priority Critical patent/KR100604022B1/ko
Publication of KR20050077847A publication Critical patent/KR20050077847A/ko
Application granted granted Critical
Publication of KR100604022B1 publication Critical patent/KR100604022B1/ko

Links

Classifications

    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06VIMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
    • G06V40/00Recognition of biometric, human-related or animal-related patterns in image or video data
    • G06V40/10Human or animal bodies, e.g. vehicle occupants or pedestrians; Body parts, e.g. hands
    • G06V40/18Eye characteristics, e.g. of the iris
    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06VIMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
    • G06V10/00Arrangements for image or video recognition or understanding
    • G06V10/10Image acquisition
    • G06V10/12Details of acquisition arrangements; Constructional details thereof
    • G06V10/14Optical characteristics of the device performing the acquisition or on the illumination arrangements
    • G06V10/143Sensing or illuminating at different wavelengths
    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06VIMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
    • G06V40/00Recognition of biometric, human-related or animal-related patterns in image or video data
    • G06V40/10Human or animal bodies, e.g. vehicle occupants or pedestrians; Body parts, e.g. hands
    • G06V40/16Human faces, e.g. facial parts, sketches or expressions
    • G06V40/161Detection; Localisation; Normalisation
    • G06V40/162Detection; Localisation; Normalisation using pixel segmentation or colour matching

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Multimedia (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • Health & Medical Sciences (AREA)
  • General Health & Medical Sciences (AREA)
  • Human Computer Interaction (AREA)
  • Ophthalmology & Optometry (AREA)
  • Oral & Maxillofacial Surgery (AREA)
  • Measurement Of The Respiration, Hearing Ability, Form, And Blood Characteristics Of Living Organisms (AREA)
  • Image Input (AREA)

Abstract

본 발명은 컬러필터를 이용한 홍채인식시스템 및 이를 이용한 홍채인식방법에 대해 개시된다. 본 발명에 따른 컬러필터를 이용한 홍채인식방법은, 파장이 서로 다른 조명을 동시에 점등하여 홍채 영상을 취득하는 단계와; 상기 취득된 홍채 영상을 컬러필터를 이용하여 파장대별로 영상을 분리하는 단계와; 상기 파장대별로 분리된 홍채 영상들의 반응도를 구하는 단계와; 상기 각 파장대에서 반응도가 구해진 홍채 영상을 아이리스 코드화하여 홍채 인식을 시도하는 단계를 포함하는 점에 그 특징이 있다.
본 발명에 따른 컬러필터를 이용한 홍채인식시스템 및 이를 이용한 홍채인식방법은, 서로 다른 두 파장대의 조명을 동시에 점등하여 취득한 홍채 영상을 컬러필터에 의해 파장대별로 홍채 영상을 분리한 후, 반응도를 검출함으로써 보다 빠르게 홍채 인식을 수행할 수 있다.

Description

컬러필터를 이용한 홍채인식시스템 및 이를 이용한 홍채인식방법{SYSTEM AND THE METHOD FOR IRIS RECOGNITION USING OF COLOR FILER}
본 발명은 컬러필터를 이용한 홍채인식시스템 및 이를 이용한 홍채인식방법에 관한 것으로서, 특히 서로 다른 두 파장대의 조명을 동시에 점등하여 취득한 홍채 영상을 컬러필터에 의해 파장대별로 홍채 영상을 분리한 후, 반응도를 검출함으로써 보다 빠르게 홍채 인식을 수행할 수 있는 컬러필터를 이용한 홍채인식시스템 및 이를 이용한 홍채인식방법에 관한 것이다.
알려진 바와 같이 보안이나 방범, 신분 인증을 위한 시스템으로 기존의 접촉식 혹은 비접촉식 카드 시스템에서 더 나아가 사람의 지문을 인식하거나, 또는 홍채인식을 통해서 신분을 인증하고 특정 장소의 출입이나 특정 정보에의 접근 등을 허용하거나 거부하는 시스템이 보급되어 왔다.
이 중에서 홍채인식 시스템은 지문인식에 비해서 인식률이 높고, 보다 정확한 인식이 가능하다는 장점이 있다. 홍채 인식 시스템은 비디오 카메라로 촬영한 홍채 영상에서 홍채의 특징적인 패턴을 이미지 처리 기술을 이용해서 데이터화한 후, 사전에 등록되어 있는 홍채 데이터와 대조하여 개인을 인증하는 시스템이다.
도 1은 일반적인 홍채 인식 시스템의 구성을 개략적으로 나타낸 도면으로서, 도 1에 도시된 바를 참조하여 홍채인식 시스템의 동작을 살펴보면 다음과 같다.
사용자가 홍채 인식 시스템에 접근하면, 거리 측정 센서(109)가 사용자와의 거리를 측정하고, 이렇게 구한 거리 측정값을 드라이버(107)를 통해 제어장치(105)가 받아들여서 상기 거리 측정값이 동작 범위 안에 있는가를 판단한다.
사용자가 동작 범위 안에 있는 경우에 드라이버(107)로 제어 신호를 보내서 홍채 이미지를 추출할 준비를 하도록 한다. 드라이버(107)는 외부 지시기(108)에 액티브 신호를 보내서 사용자에게 시스템이 동작함을 알리고, 이에 따라 사용자가 광학 윈도우(101)를 통하여 카메라(103)의 광축에 눈을 위치시키면, 콜드미러(102)가 가시광선은 차단하고 적외선을 통과시킨다. 그리고 홍채가 위치해야할 부분을 표시해 중 사용자가 카메라(103)의 광축에 눈이 위치하는지의 여부를 확인할 수 있도록 해준다.
그리고, 제어장치(105)가 거리 측정 센서(109)로부터 사용자까지의 거리 측정값을 받아들이고, 이 거리 측정값을 이용해서 카메라(103)의 줌 및 포커스 값을 산출하여 줌인/줌아웃 및 포커싱 제어를 수행한다. 이후에 제어장치(105)는 거리 측정값에 따라 드라이버(107)를 통해 홍채 이미지를 촬영하도록 하며, 촬영된 홍채 이미지는 프레임 그레버(104)에서 홍채 이미지 분석에 맞게 신호 처리되고, 처리된 홍채 이미지 정보를 DB(데이터 베이스)(110)에 저장하며, 그 저장된 정보를 가지고 제어장치(105)에서 홍채 인식을 수행하여 사용자의 인증 여부를 결정하게 되는 것이다.
한편, 이와 같은 홍채 인식 시스템에서는 얼마나 빠른 시간 안에, 얼마나 정확하게 홍채 인식을 해내는가의 여부가 그 성능을 좌우하게 된다. 더구나, 이 기술분야의 일반적인 홍채 인식 시스템에서는 단일 광원을 사용하는 경우 안경에 의한 반사 문제가 발생할 수 있기 때문에 이 문제를 해소하기 위해서 다수개의 조명을 이용해서 안경에 의한 2차 반사를 회피할 수 있도록 조명의 위치를 바꾸어 가면서 영상을 취득하기도 한다.
그러나, 상기와 같은 방식은 홍채 인식여부를 처리하는데 있어 인식이 거부되면 다시 홍채의 이미지를 추출하고 동공의 위치를 찾은 다음, 홍채 영역을 코드화하여 시도하기 때문에 시간이 오래 걸리며, 정확도가 역시 떨어지는 문제점이 발생된다.
본 발명은, 서로 다른 두 파장대의 조명을 동시에 점등하여 취득한 홍채 영상을 컬러필터에 의해 파장대별로 홍채 영상을 분리한 후, 반응도를 검출함으로써 보다 빠르게 홍채 인식을 수행할 수 있는 컬러필터를 이용한 홍채인식시스템 및 이를 이용한 홍채인식방법을 제공함에 그 목적이 있다.
상기의 목적을 달성하기 위하여 본 발명에 따른 컬러필터를 이용한 홍채인식시스템은,
홍채 인식을 수행하기 위해 상기 사용자와의 거리를 측정하는 거리 측정 센서와;
상기 거리 측정 센서에 의해 거리가 조절된 후, 파장대가 다른 두 조명을 동시에 점등하는 조명부와;
상기 조명부에 의해 파장대가 다른 두 조명이 동시에 점등된 후, 홍채 영상을 촬영하는 카메라와;
상기 카메라에서 촬영된 사용자의 홍채 영상을 파장대별로 분리하는 컬러필터를 포함하는 점에 그 특징이 있다.
또한, 상기의 목적을 달성하기 위하여 본 발명에 따른 컬러필터를 이용한 홍채인식방법은,
파장이 서로 다른 조명을 동시에 점등하여 홍채 영상을 취득하는 단계와;
상기 취득된 홍채 영상을 컬러필터를 이용하여 파장대별로 영상을 분리하는 단계와;
상기 파장대별로 분리된 홍채 영상들의 반응도를 구하는 단계와;
상기 각 파장대에서 반응도가 구해진 홍채 영상을 아이리스 코드화하여 홍채 인식을 시도하는 단계를 포함하는 점에 그 특징이 있다.
여기서, 특히 상기 아이리스 코드화된 홍채 영상은 데이터 베이스에 저장되는 단계가 더 포함되는 점에 그 특징이 있다.
여기서, 특히 상기 파장대별로 분리된 홍채 영상들에 대한 차영상을 구하는 단계가 더 포함되는 점에 그 특징이 있다.
여기서, 특히 상기 파장이 서로 다른 조명은 700㎚ 대의 파장과 800㎚ 대의 파장을 갖는 조명인 점에 그 특징이 있다.
여기서, 특히 상기 파장대별로 영상을 분리하는 단계에서 컬러필터의 R, G, B에 대한 파장대의 반응도를 이용하는 점에 그 특징이 있다.
여기서, 특히 상기 파장대별로 분리된 홍채 영상들의 반응도를 구하는 단계에서 상기 700㎚ 대의 파장을 갖는 조명에 의해 취득한 홍채 영상에서는 홍채 영역을 추출하고, 상기 800㎚ 대의 파장을 갖는 조명에 의해 취득한 홍채 영상에서는 동공 영역을 추출하는 점에 그 특징이 있다.
여기서, 특히 상기 파장대별로 분리된 홍채 영상들의 반응도를 이용하여 모조눈을 판별하는 점에 그 특징이 있다.
이와 같은 본 발명에 의하면, 서로 다른 두 파장대의 조명을 동시에 점등하여 취득한 홍채 영상을 분리하여 각 반응도를 구함으로써 보다 빠르게 홍채 인식을 수행할 수 있다.
이하 첨부된 도면을 참조하면서 본 발명의 실시 예를 상세히 설명한다.
도 2는 본 발명에 따른 컬러필터를 이용한 홍채인식시스템의 구성을 개략적으로 도시한 도면으로서, 도 2에 도시된 바를 참조하여 홍채인식 시스템의 동작을 살펴보면 다음과 같다.
사용자가 홍채 인식 시스템에 접근하면, 거리 측정 센서(209)가 사용자와의 거리를 측정하고, 이렇게 구한 거리 측정값을 드라이버(207)를 통해 제어장치(205)가 받아들여서 상기 거리 측정값이 동작 범위 안에 있는가를 판단한다.
사용자가 동작 범위 안에 있는 경우에 드라이버(207)로 제어 신호를 보내서 홍채 이미지를 추출할 준비를 하도록 한다. 드라이버(207)는 외부 지시기(208)에 액티브 신호를 보내서 사용자에게 시스템이 동작함을 알리고, 이에 따라 사용자가 광학 윈도우(201)를 통하여 카메라(203)의 광축에 눈을 위치시키면, 콜드미러(202)가 가시광선은 차단하고 적외선을 통과시킨다. 이때, 조명장치(206)에서는 파장대가 다른 적외선을 이용한 두 조명을 동시에 조사하게 된다.
그리고, 홍채가 위치해야할 부분을 표시해 중 사용자가 카메라(203)의 광축에 눈이 위치하는지의 여부를 확인할 수 있도록 해준다.
그리고, 제어장치(205)가 거리 측정 센서(209)로부터 사용자까지의 거리 측정값을 받아들이고, 이 거리 측정값을 이용해서 카메라(203)의 줌 및 포커스 값을 산출하여 줌인/줌아웃 및 포커싱 제어를 수행한다. 이후에 제어장치(205)는 거리 측정값에 따라 드라이버(207)를 통해 홍채 이미지를 촬영하도록 하며, 컬러필터(211)를 통해 촬영된 홍채 영상을 파장대별로 홍채 영상을 분리하게 된다.
그러면, 프레임 그레버(204)에서 홍채 영상의 반응도에 대한 분석에 맞게 신호 처리되고, 처리된 홍채 영상 정보를 DB(데이터 베이스)(210)에 저장하며, 그 저장된 정보를 가지고 제어장치(205)에서 홍채 인식을 수행하여 사용자의 인증 여부를 결정하게 되는 것이다.
상기 도 2를 참조로 하여 본 발명에 따른 컬러필터를 이용한 홍채인식방법에 대해 설명하기로 한다.
도 3은 본 발명에 따른 컬러필터를 이용한 홍채인식방법을 나타낸 수순도이다. 이에 도시된 바와 같이, 먼저, 파장이 서로 다른 조명을 동시에 점등하여 홍채 영상을 취득하는 단계가 수행된다(S301).
먼저, 사용자가 홍채 인식 시스템에 홍채 인식을 위하여 광학 윈도우(201)를 통하여 카메라(203)의 광축에 눈을 위치시키면, 각기 파장대가 다른 두 개의 조명을 가진 조명장치에서 동시에 조명을 점등하여 사용자의 홍채를 비춘다.
그리고, 상기 파장대가 다른 두 개의 조명이 동시에 점등되면, 거리 측정 센서(209)에 의해 카메라(203)와 사용자 사이의 거리를 측정하여 연속적인 거리 정보를 출력하고, 사용자의 동작 특성을 파악한 후, 초점을 조절하여 홍채 영상을 취득하게 된다.
상기 파장이 서로 다른 조명은 700㎚ 대의 파장을 갖는 조명과 800㎚ 대의 파장을 갖는 조명으로 구비되어 있다.
따라서, 상기 파장이 서로 다른 조명을 동시에 점등하여 취득된 홍채 영상은 700㎚ 대의 파장과 800㎚ 대의 파장에 대한 홍채 합 영상이 취득된다.
이어서, 상기 취득된 홍채 영상을 컬러필터를 이용하여 파장대별로 영상을 분리하는 단계가 수행된다(S302).
도 4는 본 발명에 따른 컬러필터의 구조를 개략적으로 도시한 도면이다. 이에 도시된 바와 같이, 컬러필터는 R, G, B 로 이루어진 셀이 교대로 번갈아 각각 형성되어 있다.
이때, 상기 R, G, B 는 각각의 다른 반응도를 갖게 된다. 여기서, R, G, B 의 반응도는 빛에 대한 감도를 의미하는 것으로, 각 파장대별로 상기 R, G, B 의 감도는 다르게 되는 것이다. 즉, R은 600㎚ 에서 반응도가 가장 좋게 나타나고, G는 550㎚ 에서 반응도가 가장 좋게 나타나고, B는 450㎚ 에서 반응도가 가장 좋게 나타나는 특성을 갖는다.
또한, 도 5는 본 발명에 따른 컬러필터의 파장대에 대한 감도를 도시한 도면이다. 이에 도시된 바와 같이, 700㎚대와 800㎚대의 파장에서 상기 R, G, B의 감도를 나타낸 것이다.
한편, 상기 R, G, B에 대한 각각의 최적의 감도를 갖는 파장대는 600㎚, 550㎚, 450㎚이나 상기 파장대가 다른 조명의 파장인 700㎚대와 800㎚대에서는 R의 감도는 하강하고, G, B 의 감도는 상승하게 된다.
그 다음, 상기 파장대별로 분리된 홍채 영상들의 반응도를 구하는 단계가 수행된다(S303).
보다 상세히 설명하면, 상기 700㎚ 대의 파장을 갖는 조명과 800㎚ 대의 파장을 갖는 조명에 의해 취득된 홍채 영상의 반응 정도가 다르게 검출되는 것을 알 수 있다.
V(R) = Rf(700)*I700(R) + Rf(800)*I800(R)
V(G) = Rf(700)*I700(G) + Rf(800)*I800(G)
V(B) = Rf(700)*I700(B) + Rf(800)*I800(B)
여기서, V(R), V(G), V(B) : 각 셀(CELL)에서 구해진 R, G, B 필터값;
Rf(700) : 물체의 700㎚ 조명대의 반사도;
Rf(800) : 물체의 800㎚ 조명대의 반사;
I700(R), I700(G), I700(B) : 700㎚ 조명대의 각 R, G, B 필터의 감도;
I800(R), I800(G), I800(B) : 800㎚ 조명대의 각 R, G, B 필터의 감도.
상기의 식을 이용하여 물체에 대한 반사도인 Rf(700), Rf(800)를 구하게 된다. 즉, 이는 홍채 영상에서 동공, 홍채, 흰자위에 대한 각각의 반응도를 구하게 된다.
상기 700㎚ 대의 파장대의 조명에 의해서 취득된 홍채 영상에서는 홍채 영상의 흰자 부위와 홍채 부위에서의 조명에 대한 반응 정도가 달라지게 되어 경계가 명확해진다. 이때, 상기 홍채 부위와 동공 부위에 대해서는 반응 정도가 비슷하게 되어 경계가 흐려진다.
따라서, 상기 700㎚ 대의 파장대의 조명에 의해서 취득된 홍채 영상에서는 홍채 인식을 수행할 때 홍채 영역을 찾는데 이용된다.
그리고, 상기 800㎚ 대의 파장대의 조명에 의해서 취득된 홍채 영상에서는 흰자 부위와 홍채 부위의 조명에 대한 반응 정도가 비슷하게 되어 경계가 흐려지게 된다. 이때, 상기 홍채 부위와 동공 부위에 대해서는 반응 정도가 달라지게 되어 경계가 명확해진다.
따라서, 상기 800㎚ 대의 파장대의 조명에 의해서 취득된 홍채 영상에서는 홍채 인식을 수행할 때 동공을 찾는데 이용된다.
이때, 상기 두장의 홍채 영상의 차이에 대해 각각 상기 프레임 그래버()에서 서로 다른 반응 정도를 정의하게 된다.
한편, 여기서, 특히 상기 파장대별로 분리된 홍채 영상들에 대한 차영상을 구할 수 있게 된다. 이때, 상기 차영상은 하나의 취득된 홍채 영상에서 분리된 홍채 영상으로부터 구해짐으로써 움직임의 보정이 필요하지 않게 된다.
따라서, 상기 700㎚ 대의 파장대의 홍채 영상에서 상기 800㎚ 대의 파장대의 홍채 영상에 대한 차영상은 동일한 위치에 대한 차영상을 구하게 된다.
또한, 상기 상기 프레임 그레버(204)에서 상기 구해진 차영상에 대해서도 홍채 영상의 반응 정도를 검출하게 된다.
이어서, 상기 각 파장대에서 반응도가 구해진 홍채 영상을 아이리스 코드화하여 홍채 인식을 시도하는 단계가 수행된다(S304).
보다 상세하게는, 상기 아이리스 코드화된 차영상 및 홍채 영상은 데이터 베이스에 미리 사용자의 등록 과정을 통해 저장되어 있으며, 상기 데이터 베이스에 저장된 차영상 및 홍채 영상에 대해 비교 판단하여 홍채 인식을 수행하게 된다.
또한, 상기 구해진 차영상 및 홍채 영상의 파장대에 따른 검출된 반응 정도를 판단하여 모조눈을 판별하게 된다.
본 발명은 도면에 도시된 실시 예를 참고로 설명되었으나, 이는 예시적인 것에 불과하며, 본 기술분야의 통상의 지식을 가진 자라면 이로부터 다양한 변형 및 균등한 타 실시 예가 가능하다는 점을 이해할 것이다. 따라서, 본 발명의 진정한 기술적 보호 범위는 첨부된 특허청구범위의 기술적 사상에 의해 정해져야 할 것이다.
본 발명에 따른 컬러필터를 이용한 홍채인식시스템 및 이를 이용한 홍채인식방법은, 서로 다른 두 파장대의 조명을 동시에 점등하여 취득한 홍채 영상을 컬러필터에 의해 파장대별로 홍채 영상을 분리한 후, 반응도를 검출함으로써 보다 빠르게 홍채 인식을 수행할 수 있다.
도 1은 일반적인 홍채 인식 시스템의 구성을 개략적으로 나타낸 도면.
도 2는 본 발명에 따른 컬러필터를 이용한 홍채인식시스템의 구성을 개략적으로 도시한 도면.
도 3은 본 발명에 따른 컬러필터를 이용한 홍채인식방법을 나타낸 수순도.
도 4는 본 발명에 따른 컬러필터의 구조를 개략적으로 도시한 도면.
도 5는 본 발명에 따른 컬러필터의 파장대에 대한 감도를 도시한 도면.
<도면의 주요부분에 대한 부호의 설명>
203 --- 카메라 204 --- 프레임 그레버
205 --- 제어장치 206 --- 조명장치
210 --- 데이터 베이스 211 --- 컬러필터

Claims (9)

  1. 홍채 인식을 수행하기 위해 상기 사용자와의 거리를 측정하는 거리 측정 센서와;
    상기 거리 측정 센서에 의해 거리가 조절된 후, 파장대가 다른 두 조명을 동시에 점등하는 조명부와;
    상기 조명부에 의해 파장대가 다른 두 조명이 동시에 점등된 후, 홍채 영상을 촬영하는 카메라와;
    상기 카메라에서 촬영된 사용자의 홍채 영상을 파장대별로 분리하는 컬러필터를 포함하는 것을 특징으로 하는 컬러필터를 이용한 홍채 인식 시스템.
  2. 제 1항에 있어서,
    상기 분리된 홍채 영상의 반응도를 검출하는 프레임 그래버와; 상기 검출된 반응도에 대한 정보를 저장하는 데이터 베이스와; 검출된 반응도에 따른 홍채 인식을 판단하는 제어 장치와; 상기 카메라의 줌/포커스를 제어하는 드라이버를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 컬러필터를 이용한 홍채 인식 시스템.
  3. 파장이 서로 다른 조명을 동시에 점등하여 홍채 영상을 취득하는 단계와;
    상기 취득된 홍채 영상을 컬러필터를 이용하여 파장대별로 영상을 분리하는 단계와;
    상기 파장대별로 분리된 홍채 영상들의 반응도를 구하는 단계와;
    상기 각 파장대에서 반응도가 구해진 홍채 영상을 아이리스 코드화하여 홍채 인식을 시도하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 컬러필터를 이용한 홍채인식방법.
  4. 제 3항에 있어서,
    상기 아이리스 코드화된 홍채 영상은 데이터 베이스에 저장되는 단계가 더 포함되는 것을 특징으로 하는 컬러필터를 이용한 홍채인식방법.
  5. 제 3항에 있어서,
    상기 파장대별로 분리된 홍채 영상들에 대한 차영상을 구하는 단계가 더 포함되는 것을 특징으로 하는 컬러필터를 이용한 홍채인식방법.
  6. 제 3항에 있어서,
    상기 파장이 서로 다른 조명은 700㎚ 대의 파장과 800㎚ 대의 파장을 갖는 조명인 것을 특징으로 하는 컬러필터를 이용한 홍채인식방법.
  7. 제 3항에 있어서,
    상기 파장대별로 영상을 분리하는 단계에서 컬러필터의 R, G, B에 대한 파장대의 반응도를 이용하는 것을 특징으로 하는 컬러필터를 이용한 홍채인식방법.
  8. 제 3항에 있어서,
    상기 파장대별로 분리된 홍채 영상들의 반응도를 구하는 단계에서 상기 700㎚ 대의 파장을 갖는 조명에 의해 취득한 홍채 영상에서는 홍채 영역을 추출하고, 상기 800㎚ 대의 파장을 갖는 조명에 의해 취득한 홍채 영상에서는 동공 영역을 추출하는 것을 특징으로 하는 컬러필터를 이용한 홍채인식방법.
  9. 제 3항에 있어서,
    상기 파장대별로 분리된 홍채 영상들의 반응도를 이용하여 모조눈을 판별하는 것을 특징으로 하는 컬러필터를 이용한 홍채인식방법.
KR1020040005397A 2004-01-28 2004-01-28 홍채 인식 시스템 및 이를 이용한 홍채 인식방법 KR100604022B1 (ko)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
KR1020040005397A KR100604022B1 (ko) 2004-01-28 2004-01-28 홍채 인식 시스템 및 이를 이용한 홍채 인식방법

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
KR1020040005397A KR100604022B1 (ko) 2004-01-28 2004-01-28 홍채 인식 시스템 및 이를 이용한 홍채 인식방법

Publications (2)

Publication Number Publication Date
KR20050077847A true KR20050077847A (ko) 2005-08-04
KR100604022B1 KR100604022B1 (ko) 2006-07-24

Family

ID=37265156

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
KR1020040005397A KR100604022B1 (ko) 2004-01-28 2004-01-28 홍채 인식 시스템 및 이를 이용한 홍채 인식방법

Country Status (1)

Country Link
KR (1) KR100604022B1 (ko)

Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR100711110B1 (ko) * 2005-11-03 2007-04-27 연세대학교 산학협력단 다중 분광 영상을 융합하여 위조 홍채를 검출하는 위조홍채검출시스템 및 방법

Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR100711110B1 (ko) * 2005-11-03 2007-04-27 연세대학교 산학협력단 다중 분광 영상을 융합하여 위조 홍채를 검출하는 위조홍채검출시스템 및 방법

Also Published As

Publication number Publication date
KR100604022B1 (ko) 2006-07-24

Similar Documents

Publication Publication Date Title
KR100649303B1 (ko) 양쪽 눈의 홍채 이미지 집사 장치
KR100854890B1 (ko) 홍채 인식 시스템의 다중 조명을 이용한 홍채 등록 및인식방법
RU2331107C2 (ru) Способ опознавания по радужной оболочке глаза и устройство для его осуществления
KR101014325B1 (ko) 적외선을 이용한 얼굴인식 시스템 및 방법
JP2002352235A (ja) 虹彩認識システムの焦点距離を合わせる装置及び方法
KR101919090B1 (ko) 3차원 깊이정보 및 적외선정보에 기반하여 생체여부의 확인을 행하는 얼굴인식 장치 및 방법
KR20180134280A (ko) 3차원 깊이정보 및 적외선정보에 기반하여 생체여부의 확인을 행하는 얼굴인식 장치 및 방법
KR100572626B1 (ko) 홍채 등록 장치
KR101032499B1 (ko) Ccd 필터를 이용한 홍채인식시스템 및 이를 이용한홍채인식방법
KR100604022B1 (ko) 홍채 인식 시스템 및 이를 이용한 홍채 인식방법
KR101635602B1 (ko) 홍채 인식 방법 및 장치
KR100604023B1 (ko) 차영상을 이용한 홍채인식방법
KR20150117883A (ko) 홍채 인식 모듈 및 방법
KR100443674B1 (ko) 홍채 인식 시스템의 거리 측정방법과 장치
KR20040006703A (ko) 홍채 인식 시스템
KR100880466B1 (ko) 홍채 인식 시스템의 적목 현상을 이용한 동공 검출방법
KR100434370B1 (ko) 홍채 인식 시스템의 거리 측정방법과 장치
KR100572410B1 (ko) 홍채 인식을 위한 동공 영역 추정방법
KR100547333B1 (ko) 홍채 시스템의 거리 표시 방법
KR100410972B1 (ko) 홍채 인식 시스템의 촛점 거리 지시 장치
KR20050094221A (ko) 홍채 인식 시스템의 오토 틸트 옵티컬 유닛 및 그 방법
KR100493700B1 (ko) 홍채 인식 시스템 및 그 자동 인식방법
KR20050088563A (ko) 가시광을 이용한 홍채인식시스템 및 그 인식방법
KR101410892B1 (ko) 홍채 이미지 추출 방법과 조도 및 홍채 컬러에 따른 홍채 오인식률 개선 방법
KR20030070183A (ko) 홍채 인식 시스템의 위조 판별을 위한 등록 및 인식방법

Legal Events

Date Code Title Description
A201 Request for examination
E902 Notification of reason for refusal
E701 Decision to grant or registration of patent right
GRNT Written decision to grant
FPAY Annual fee payment

Payment date: 20130403

Year of fee payment: 8

FPAY Annual fee payment

Payment date: 20140624

Year of fee payment: 9

FPAY Annual fee payment

Payment date: 20150624

Year of fee payment: 10

FPAY Annual fee payment

Payment date: 20160627

Year of fee payment: 11

FPAY Annual fee payment

Payment date: 20170626

Year of fee payment: 12

FPAY Annual fee payment

Payment date: 20180621

Year of fee payment: 13

FPAY Annual fee payment

Payment date: 20190624

Year of fee payment: 14