KR20080108114A - 인덱싱 및 데이터베이스 검색 시스템 - Google Patents

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KR20080108114A
KR20080108114A KR1020087024181A KR20087024181A KR20080108114A KR 20080108114 A KR20080108114 A KR 20080108114A KR 1020087024181 A KR1020087024181 A KR 1020087024181A KR 20087024181 A KR20087024181 A KR 20087024181A KR 20080108114 A KR20080108114 A KR 20080108114A
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Abstract

데이터베이스 내에서 수백만개(대체로)의 템플레이트에 대상을 매칭시키는 과정을 촉진하기 위한 시스템을 구비한 인덱싱 및 데이터베이스 검색 시스템이 개시된다. 이러한 매칭 또는 복구는 쿼리 또는 프로브로 주제 코드를 이용할 수 있으며, 이어서 데이터베이스 내에서 코드 또는 탬플레이트의 특징에 대한 유사도 측정을 찾는다. 다중 단계의 클러스터링 처리는 코드 및/또는 템플레이트를 압축하는데 이용될 수 있다.

Description

인덱싱 및 데이터베이스 검색 시스템{INDEXING AND DATABASE SEARCH SYSTEM}
본 출원은 2006년 3월 3일 출원된 미국 가출원 제60/778,770호의 우선권을 주장한다.
본 출원은 2005년 1월 26일 출원된 미국 가출원 제60/647,270호의 우선권을 주장하는 2006년 1월 25일 출원된 미국 특허 출원 제11/275,703호의 일부 계속 출원이다.
본 출원은 2005년 1월 26일 출원된 미국 특허 출원 제11/043,366호의 일부 계속 출원이다.
본 출원은 2006년 3월 10일 출원된 미국 특허 출원 제11/372,854호의 일부 계속 출원이다.
본 출원은 2007년 2월 7일 출원된 미국 특허 출원 제11/672,108호의 일부 계속 출원이다.
본 출원은 2007년 2월 15일 출원된 미국 특허 출원 제11/675,424호의 일부 계속 출원이다.
본 출원은 2007년 3월 2일 출원된 미국 특허 출원 제11/681,614호의 일부 계속 출원이다.
본 출원은 2007년 3월 2일 출원된 미국 특허 출원 제11/681,662호의 일부 계 속 출원이다.
정부는 본 발명에 대하여 권리를 가질 수 있다.
본 발명은 인식 시스템에 관한 것이며 상세하게는 생체 인식 시스템에 관한 것이다. 더욱 상세하게는, 본 발명은 홍채 인식 시스템에 관한 것이다.
관련 출원은 본 명세서에서 원용되는 2003년 9월 5일 출원된 미국 특허 출원 제10/655,124호의 일부 계속 출원인 2004년 11월 3일 출원된 미국 특허 출원 제10/979,129호 및 2006년 5월 9일 출원된 미국 특허 출원 제11/382,373호를 포함할 수 있다.
2006년 3월 3일 출원된 미국 가출원 제60/778,770호는 본 명세서에서 원용된다.
2006년 1월 25일 출원된 미국 특허 출원 제11/275,703호는 본 명세서에서 원용된다.
2005년 1월 26일 출원된 미국 가출원 제60/647,270호는 본 명세서에서 원용된다.
2006년 1월 26일 출원된 미국 특허 출원 제11/043,366호는 본 명세서에서 원용된다.
2006년 3월 10일 출원된 미국 특허 출원 제11/372,854호는 본 명세서에서 원용된다.
2007년 2월 7일 출원된 미국 특허 출원 제11/672,108호는 본 명세서에서 원 용된다.
2007년 2월 15일 출원된 미국 특허 출원 제11/675,424호는 본 명세서에서 원용된다.
2007년 3월 2일 출원된 미국 특허 출원 제11/681,614호는 본 명세서에서 원용된다.
2007년 3월 2일 출원된 미국 특허 출원 제11/681,662호는 본 명세서에서 원용된다.
본 발명은 데이터베이스 내에서 수백만개(대체로)의 템플레이트에 대상을 매칭시키는 과정을 촉진하기 위한 인덱싱 시스템이다.
도 1a는 데이터베이스 인덱싱을 구비한 전반적인 홍채 인식 시스템에 대한 도면이다;
도 1b는 프로그레시브 매칭 과정을 도시한다;
도 2는 각 클래스당 더 컴팩트한 특징 벡터를 계산하기 위하여 바코드 비트의 4단계 그룹핑 방법을 전반적으로 도시한다;
도 3은 위상 기반의 클러스터링을 도시한 도면이다;
도 4는 각도 기반의 클러스터링을 도시한 도면이다;
도 5는 방사상 클러스터링을 도시한 도면이다; 그리고,
도 6은 비트 포맷팅을 도시한 도면이다.
본 발명은 생체 인식, 홍채 인식 시스템, 이미지 품질 측정, 인증, 접근 통제, 모니터링, 데이터베이스 복구, 데이터베이스 질의, 빠른 데이터베이스 인덱싱, 빠른 프로그레시브 식별, 및 보안 감시 시스템에 관한 것이다.
전체 눈 검출 시스템이 도 1a에 도시된다. 이 도면은 얼굴이 함께 있는 이미지를 눈 탐색기(62)로 제공하는 카메라(61)를 도시한다. 눈 탐색기(62)는 전처리 이미지 품질 평가 블록(60)으로 갈 수 있는 하나 또는 두 개의 눈에 대한 이미지를 제공한다. 블록(60)의 출력은 홍채 세그먼트화 블록(63)으로 갈 수 있다. 블록(63)의 극 세그먼트화(polar segmentation, POSE) 시스템이 세그먼트화를 수행하기 위하여 이용될 수 있다. POSE는 이미지(예를 들어, 320 × 240 픽셀)가 홍채가 부분적으로 보여질 수 있는 가시 동공을 가진다는 가정에 바탕을 둔다. 홍채와 동공 사이의 경계에서의 동공 세그먼트화와 홍채와 공막 및 홍채와 눈꺼풀 사이의 외부 경계에서의 세그먼트화가 있을 수 있다. 세그먼트화된 이미지를 갖는 출력은 매핑/정규화 및 특징 추출을 위하여 블록(64)으로 갈 수 있다. 블록(64)으로부터의 출력은 이미지의 바코드와 같은 출력을 1과 0을 이용하여 입력된 블록으로 제공할 수 인코딩 블록(65)으로 갈 수 있다. 인코딩 블록(65)의 출력은 등록이나 또는 매칭 과정 중 어느 하나에 대하여 비트를 그룹핑하고 클러스터링하기 위하여 판단 블록(66)의 등록 또는 매칭의 선택을 통해 인덱싱 블록(68)으로 갈 수 있다. 바코드의 인덱싱 블록(68)으로의 입력으로서 블록(66)에서 이루어진 등록에 대한 선택, 즉, 경로(71)은 블록(70)에서 등록과 인덱싱을 위해 이용될 수 있는 데이터 세트의 서브-블록에 따라 눈 정보에 대한 블록(70)에서의 저장소에 대한 기본을 제공한다. 비트 인덱싱 블록(68)은 블록(68)으로 공급되는 블록(67)의 출력의 클러스터링 선택에 따라 구성될 수 있다. 매칭 선택, 즉 블록(66)으로부터의 입력으로서의 경로(72)를 통해 트리거링된 질의 바코드의 인덱싱 블록은 프로그레시브 매칭 블록(69)의 프로브(probe) 바코드를 출력할 것이다. 프로그레시브 매칭 블록(69)은 데이터베이스 그룹핑의 구성을 이용하여 바코드 비트의 서브클래스를 매칭시킬 수 있다. 블록(68)으로의 입력으로 블록(67)에서 선택된 클러스터링 스킴은 입력(74, 75) 각각에서의 일치를 위하여 등록 및 매칭 모두에 대하여 동일함이 유지되어야 한다.
관련 기술에 따르면, 클러스터링 분석 동안의 정보 내용 기반의 복구 방법은 원(raw) 홍채 이미지가 아닌 비트 코드에서 수행될 수 있다. 질의 홍채가 원 홍채 이미지를 처리함으로써 주어지는 경우에 데이터베이스로부터의 홍채 템플레이트를 추가 복구하는 것은 시간이 소모되는 작업일 수 있다. 본 발명에서, 매우 큰 데이터세트에 대하여 매칭하기 위하여 비트 코드를 프로그레시브하게 분석하는 신속한 방법을 제공한다. 또한, 홍채 코드는 인덱싱을 위하여 특징 벡터를 추출하기 전에 이전에 수행된 것보다 더 적은 비트로 추가 압축될 수 있다. 인덱싱 및 질의를 위한 특징 벡터를 계산하기 위하여 질의로서 홍채 코드 내의 식별력 있는 정보를 선택적으로 이용할 수 있다. 이것은 위상, 방사상 및 각도 정보를 이용하여 비트를 서브클래스로 그룹핑하는 적어도 3가지 방법을 사용하는 프로그레시브 매칭을 제공하기 위한 클러스터링을 하고 그 후 비트의 제한된 서브클래스에 대하여만 매칭을 수행하며, 그리고 또는 바코드의 더욱 컴팩트한 특징 벡터를 계산하기 위하여 컴팩트한 비트 포맷을 이용하는 다중 레벨로서 간주될 수 있다.
본 발명은 주어진 질의 홍채를 미리 정의된 클래스들 중 하나로 분류하기 위한 방법 및 시스템일 수 있다. 홍채는 프로브로서 홍채 바코드의 부분 정보를 이용하여 큰 데이터베이스 수집으로부터 복구될 수 있으며, 그 다음 데이터베이스에서 홍채 코드의 모든 특징에 대한 유사도 측정값을 찾는다. 그 다음, 정보는 데이터베이스에서 바코드 템플레이트의 잠재적 프로브의 제한된 수로 프로그레시브하게 증대된다. 부분 특징은 위상, 각도 또는 방사상 클러스터링을 이용하여 추출될 수 있다. 그 다음, 결과 비트는 대신 사용될 수 있는 결과 홍채 코드 비트의 매우 압축된 버젼 상에서 매칭 또는 추가 누적 비트 분석을 위하여 이용될 수 있다. 본 명세서에서 프로브와 질의는 서로 바꿔서 사용될 수 있다.
비트 클러스터링은 위상 정보, 각도 위치 또는 방사상 범위에 따라 서브세트로 바코드 비트를 그룹핑하거나 분류하는 것을 포함할 수 있다. 세브세트(즉, 서브클라스)로의 이러한 비트 분류는 데이터베이스에서의 모든 프로브에 대한 더 적은 비트로부터 시작하는(즉, 단일 비트 또는 적은 클래스의 비트로 시작하는) 프로그레시브 질의 및 매칭을 허용하며, 반복하여 매칭 과정을 더 적은 템플레이트 질의로 제한할 수 있는 추가의 비트 클래스를 포함할 수 있다. 본 클러스터링 방법을 이용하여 비트를 그룹핑할 때, 매칭에 이용된 프로브의 개수는 매칭 과정에서 사용된 비트의 수에 반비례하는 것이 예상된다. 프로그레시브 매칭의 각 단계에서, 잠재적 매칭만이 분석의 다음 단계를 위하여 유지된다. 따라서, 추가 비트를 이용하여 질의에서 더 많이 처리할수록 비잠재적 매칭을 더 많이 제거하며, 다음 단계에서 매칭을 위한 더 적은 템플레이트가 되게 한다. 다른 말로 하면, 비트가 더 많이 이용될수록, 매칭하는데 있어서 더 적은 수의 템플레이트가 이용된다. 이것은 적은 템플레이트 질의에 대하여 바코드 프로브를 매칭시키는 것을 허용하는 본 인덱싱 방법의 주요 이점이다. 다음은 대형 데이터베이스의 필요 계산 부하를 감소시키는 프로그레시브 매칭을 도시하는 예를 제공한다.
데이터베이스 내에서 질의로서 등록된 바코드에 대한 10,000개의 템플레이트를 가지고 있다고 가정한다. 각 템플레이트는 240 바이트의 정보 비트를 가질 수 있다. 일대다 매칭 과정을 수행하는 경우에 이는 2.4 메가 바이트의 비트 매칭을 필요로 한다. 본 발명에서, 각 바코드는 위상, 각도 및 방사상 정보에 따라 분류될 수 있다. 각 픽셀에 대하여 2비트 표현을 갖는 것을 가정할 수 있다. 따라서, 위상 클러스터링을 이용하여 2개의 서브그룹 바코드 비트를 클러스터링할 수 있다. 각도 세그먼트(angular segment)에 따라 5 클래스로 비트를 추가로 클러스터링할 수 있으며, 더하여 방사상 범위로 3 그룹으로 비트를 클러스터링할 수 있다. 이는 테이터베이스에 대한 3 x 5 x 2 = 30 서브클래스의 결과를 가져다 준다. 각 바코드는 비트의 30개 서브세트로 세분될 수 있다; 각 세브세트는 8바이트만을 갖는다. 따라서, 도 1b에서의 데이터베이스 구성은 데이터베이스 그룹핑의 우측에 도시된 바와 같이 데이터베이스 내에서 스택된 30개의 상이한 데이터세트의 결과를 가져다 준다. 각 데이터세트는 10,000 바코드 프로브 모두에 대한 비트의 클래스를 가질 수 있다. 따라서, 제1 매칭 과정에서, 도 1b의 데이터세트(81)만에 대하여 질의 바코드의 8바이트 서브세트(도 1b의 블록(82))만을 매칭시킬 수 있다. 데이터세트(81)는 10,000 프로브 각각의 8바이트의 부분 정보만을 나타낸다. 81의 매칭 과정은 10,000 프로브 중에서 1000개의 양호한 잠재적 매칭이라는 결과를 제공한다. 프로그레시브 매칭의 제2 단계에서, 분석을 위하여 100개의 양호한 매칭만을 이용할 수 있다. 대응하는 데이터베이스(83)에 대하여만 8 바이트의 크기의 바코드의 다른 서브세트(도 1b의 블록(84))를 매칭시키고 이러한 1000개의 프로브에만 매칭을 한정시킬 수 있다. 각 데이터세트(83)는 10,000 프로브 모두의 표현을 갖는다는 점에 주목할 수 있다. 이것은, 예를 들어, 100개의 양호한 매칭이하는 결과를 제공할 수 있다. 제3 단계에서, 결과에 따른 100개의 프로브에 대한 매칭을 위하여 제3의 8 바이트 바코드 클래스를 선택할 수 있다. 예를 들어, 100개의 프로브 중에서 10개의 양호한 매칭을 획득할 수 있다. 잠재적 프로브의 개수가 단지 몇개의 프로브에만 한정된다고 할 때, 소정의 단계에서 프로그레시브 매칭을 중단하도록 선택할 수 있다. 따라서, 이러한 10개의 프로브에 대한 바코드 서브섹션의 나머지를 처리할 수 있다. 이 예에서, 전체 필요한 매칭 동작은 (10,000x8 + 1000x8 + 100x8 + 10x240) 바이트로 대략 0.091 메가 바이트의 매칭 동작이며, 이는 2.4메가 바이트의 원(raw) 매칭 동작에 비교된다(즉, 정규의 매칭에 비하여 프로그레시브 매칭에서는 3.8%만의 계산이 필요하다). 별도의 서브클래스로 비트 그룹핑을 어떻게 실행하는가에 대한 선택은 본 인덱싱 메카니즘의 성공에 매우 중요하다. 3가지 비트 클러스터링 방법(위상, 각도 및 방사상)이 비트를 서로 다른 서브클래스로 그룹핑하는데 이용될 수 있다. 각 클러스터링 단계에서, 정보의 종류와 홍채 텍스쳐 표현에 어떻게 관련되는지에 따라 비트를 그룹핑할 수 있다. 예를 들어, 프로그레시브 매칭동안, 가장 중요한 홍채 텍스쳐 정보를 나타내는 비트를 갖는 클래스를 이용하여 초기 단계에서 주요 식별 비트 서브클래스를 가지고 시작하여, 마지막 단계 동안 가장 덜 중요한 클래스에서 종료하여야만 할 수 있다.
가장 중요한 클래스는 홍채 텍스쳐의 주요 특징과 관련된 비트들이다. 특히, 방사상 축에서, 홍채 텍스쳐의 대부분의 정보는 홍채의 내부 경계 근처에 있을 것 같다는 것을 확인하였다. 각도 축에서, 공막/홍채 세그먼트의 픽셀을 나타내는 비트는 눈꺼풀 각도 범위에서의 높은 신호대 잡음비 때문에 눈꺼풀/홍채 세그먼트를 나타내는 비트보다 더 신뢰성이 있다.
관리되지 않은 홍채 분류 방법은 원하는 카테고리의 수가 단지 직관적으로 특정되는 프로토타입 클레스 세트로 홍채 코드를 자동적으로 클러스터링한다. 본 홍채 분류는 홍채 패턴에 종재하는 가장 식별력 있는 정보 내용에 바탕을 두고, 홍채 바코드 내의 모든 비트를 여러 개의 클래스 또는 주제로 분류하는 것을 처리할 수 있다. 대형 데이터베이스 더미로부터 홍채를 복구하기 위하여, 홍채 코드의 선택적 서브섹션이 질의로서 이용될 수 있으며, 질의 홍채에 대한 2개의 특징 벡터에 의해 표현된 홍채 코드의 이러한 선택적 서브섹션의 컴팩트한 형태를 계산할 수 있다.
홍채 코드의 비트를 그룹핑하기 위한 특징 데이터의 조직은 내부 홍채 경계에 가장 가까운 추출된 특징 요소에서 시작하는 한 서브세트의 비트를 동시에 비교하도록(행과 열 형식의 분석) 계층 형대로 완성될 수 있다. 누적 특징 벡터가 열(column)에서 수행된다면, 중간 공막에 대응하는 특징이 먼저 처리될 수 있다. 해밍(hamming) 거리 또는 임의의 다른 정보 측정값을 이용한 간단한 트리 분류기는 데이터베이스에서 홍채의 모든 특징에 대한 유사성을 찾기 위한 측정값으로서 이용될 수 있다. 특징 벡터는 홍채 바코드를 클래스 비트 내에 이용되는 10개의 특징 요소(즉, 더 적은 비트의 정보)로 압축하기 위하여 4단계 클러스터링 과정을 이용하여 계산될 수 있다.
본 시스템 및 방법은 도 2에 도시된 바와 같은 4단계 선택적 클러스터링 절차에 따라 홍채의 신속한 검색 및 인덱싱을 제공할 수 있다. 상기 4단계는 위상 클러스터링, 방사상 클러스터링, 각도 클러스터링, 및 비트 클러스터링을 포함할 수 있다. 본 방법은 서로 다른 기준을 바탕으로 각 단계에서 홍채의 가장 가치있는 식별 정보를 추출하고 이어 압축된 홍채 비트의 추출된 중요 특징에 따라 테이터세트를 클러스터링할 수 있다. 매칭이 바코드 비트의 서브세트 또는 압축된 비트의 서브세트를 나타내는 12 비트 요소의 컴팩트한 특징 벡터에 실행될 수 있다. 데이터세트를 더 작은 세트로 분류하기 위하여 서브 데이터세트 내에서 클래스와 홍채 질의 사이의 유사도를 찾기 위한 측정값으로서 유클리드 거리 또는 비닝(binning) 방법을 사용할 수 있다.
본 다단계 클러스터링 방법 및 시스템은 코드(21)와 마스크(22)의 초기 크기가 2xNrxNθ일 수 있는 위상 클러스터링 단계(11)로부터 시작한다. 위상 클러스터링(11)은 코드(23)와 마스크(24)로 표시된 바와 같이 NrxNθ의 크기로 코드(21)와 마스크(22)의 크기를 줄일 수 있다. 손상 비트 인덱스는 nk로 표시될 수 있다. 방사상 클러스터링(12)의 단계는 코드(23)와 마스크(24)의 크기를 코드(25)와 마스크(26)의 크기, 즉 NkxNθ로 줄일 수 있다. 코드(25)는 공막 기반일 수 있다. 각도 클러스터링 단계(23)는 코드(25)와 마스크(26)의 크기를 코드(27)와 마스크(28)로 표시된 바와 같이 NkxNθxΔθs/π의 크기로 줄일 수 있다. 다음으로, 비트 클러스터링 단계(14)는 코드(27)와 마스크(28)의 크기를 12nk (비트의 합산이 수평축 상에서 수행되는 경우) 또는 12NθxΔθs/π (비트의 합산이 수직축 상에서 수행되는 경우)와 동일한 크기를 갖는 코드(29)와 마스크(30)로 줄일 수 있다.
도 3은 위상 기반 클러스터링(12)에 대한 도면이다. 홍채 패턴 데이터를 인코딩하기 위하여, 2NrxNθ의 크기를 갖는 홍채 특징 벡터(31)의 분해는 필터(34, 35)의 2차 쌍을 이용하여 달성될 수 있으며, 실수부는 짝수 대칭 필터(34)에 의해 특정되고 허수부는 홀수 대칭 필터(35)에 의해 특정된다. 필터의 출력 모두는 상관 관계가 없으며 개별 취급될 수 있다. 따라서, 분해는 NrxNθ의 크기를 각각 갖는 부분들(32, 33)로 발생할 수 있다.
도 4는 각도 기반 클러스터링에 대한 도면이다. 인코딩 과정은 공막 및 다른 인접한 홍채 세그먼트를 상부 및 하부 눈꺼풀과 경계를 이루게 하는 영역 모두에 대한 정보 비트의 수를 포함하는 비트단위의 템플레이트를 생성한다. 홍채 패턴 내의 손상 영역에 대응하는 대응 노이즈 마스크는 이러한 노이즈가 낀 비트를 배제하도록 구축될 수 있다. 눈꺼풀과 속눈썹에 의한 불분명(obscuration)의 성질 때문에, 손상 영역의 대부분은 공막 중심 경계로부터 떨어진 눈꺼풀 근처에 있을 수 있다. 따라서, 중심 공막 경계에 대응하는 비트는 실제 홍채 패턴의 더욱 정확한 표현을 제공할 수 있다. 이 단계는 도 4에 도시된 바와 같이 중심 공막의 경계 한계에 따른 홍채 코드의 분해를 나타낸다.
홍채의 공막 부분(41, 42)은
Figure 112008069292774-PCT00001
및
Figure 112008069292774-PCT00002
의 섹터 각도를 각각 갖는 경계(43, 44)에 의해 표시된다. 코드(45)는 2NrxNθ의 을 가질 수 있다.
Figure 112008069292774-PCT00003
,
Figure 112008069292774-PCT00004
,
Figure 112008069292774-PCT00005
및
Figure 112008069292774-PCT00006
으로 나타낼 수 있으며, 여기서, φh는 예상 머리 방향이다. 경계(43, 44)의 한계에 따른 홍채 코드(45)의 분해는 공막 기반 코드(46)와 눈꺼풀 기반 코드(47)를 가져다 준다. 눈꺼풀 부분은 공막 기반 코드(46)에 대한 마스킹(48, 49)을 가질 수 있다. 공막 부분은 눈꺼풀 기반 코드(47)에 대한 마스킹(51, 52)을 가질 수 있다. 공막 기반 코드의 디멘젼은
Figure 112008069292774-PCT00007
일 수 있다.
눈꺼풀 기반 코드의 디멘젼은
Figure 112008069292774-PCT00008
가질 수 있다.
도 5는 방사상 기반 클러스터링에 대한 도면이다. 많은 홍채 패턴은 도면의 홍채 맵(55) 내에 도시된 바와 같이, 홍채의 내부 경계에 있으며, 예외적으로 약간의 샘플의 경우에는 홍채 패턴은 전체 홍채 영역에 걸쳐 일정하게 분포된다. 이러한 약간의 예외에서도, 홍채의 외부 경계는 분석에서 궁극적으로 제외될 눈꺼풀 및 속눈썹의 불분명 때문에 손상된 홍채 픽셀의 대부분을 포함할 것으로 예상된다. NrxNθ의 크기를 갖는 홍채 코드(53)의 분해는 가장 적은 개수의 손상 비트를 갖는 방사상 세그먼트에 따라 영향을 받을 수 있다. 손상 비트의 개수를 제어하기 위하여, (NrxNθ의 크기를 갖는) 원래의 마스크를 최소 개수의 손상 비트(미리 정의된 비율(예를 들어, 5%)의 각 해상도를 초과하지 않는 수평 방향으로의 x 비트의 합)를 갖는 최소 반지름(nr)의 인덱스를 나타내기만을 위하여 제1 단일 바이트(8 비트)의 부분 영역으로 대체할 수 있다. 손상 비트 인덱스는 nk로 표시될 수 있다. 마스크(56)는 맵(55) 상에서 드러난다. 마스킹된 비트가 제거되면서, 2nrxNθ의 크기를 갖는 코드를 가질 수 있다. 비교에서 이용된 행(row)의 개수는 템플레이트 및 비교 대상 코드 모두에서의 손상 비트의 인덱스의 최소값에 따라 정의될 수 있다. Nr = min(nk, nTemplate)에 주목할 수 있다.
도 6은 컴팩트 비트 포맷에 대한 도면이다. 홍채 코드(57)는 2NrxNθ의 크기를 갖는 것으로 표시될 수 있다. 바코드의 비트 대 비트 비교는 홍채 맵을 나타내는 2개의 12 비트 벡터의 비교로 대체될 수 있다. 특징 벡터
Figure 112008069292774-PCT00009
는 행 비트 값을 합산하여 계산될 수 있다.
Figure 112008069292774-PCT00010
의 이름이 붙어 있는 코드(57)의 왼쪽에 있는 제1 열은 "x" 비트(마스크 비트) = 요소에서의 오류를 나타내는 12비트 표현일 수 있다. 제1 열에 인접한 열은 "1" 비트 = 특징 벡터 요소를 나타내는 12비트 표현일 수 있다. 특징 벡터를 비교하는 동안 오류 마진을 해결하기 위하여 비트 벡터
Figure 112008069292774-PCT00011
에 의해 손상 비트의 개수를 추적할 수 있다. 그 비교가 어떠한 머리 방향에 의해서도 영향을 받지 않기 위하여, 각도 값을 더하도록 선택할 수 있다. 유사한 방법이 행이 아니라 열을 통해 합산하거나 또는 그 모두를 동시에 합산하도록 적용될 수 있다.
Figure 112008069292774-PCT00012
을 가질 수 있다. 결과에 따른 24Nθ 비트의 특징 벡터(58)인
Figure 112008069292774-PCT00013
가 도면에 도시된다. 각도 범위에 대한 합산이 실제 매칭을 위한 시프트를 필요로 하지 않는다는 것을 감안 할 때, 본 방법은 관련 분야의 기술에 비하여 시프트 회수 만큼 처리를 촉진할 수 있다. 방사상으로의 합산은 머리 방향 변화를 해결하기 위한 이러한 특정 벡터의 시프트를 이용하는 것을 명령할 수 있다.
본 명세서에서, 다른 방법이나 시제로 기재되었다 하더라도 내용의 일부는 가설에 근거한 사실이거나 예측하는 사실일 수 있다.
본 발명이 적어도 하나의 예시적인 예를 이용하여 설명되었지만, 많은 변형물 및 수정물이 본 명세서를 숙독함으로써 본 발명의 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 명백할 것이다. 따라서, 첨부된 청구범위는 이러한 모든 변형물 및 수정물을 포함하도록 종래 기술의 관점에서 가능한 한 넓게 해석되는 것이 의도된다.

Claims (20)

  1. 템플레이트의 데이터베이스를 제공하는 단계; 및
    상기 데이터베이스를 복수의 서브-데이터베이스로 그룹핑하는 단계;
    를 포함하며,
    상기 데이터베이스에서의 각 템플레이트는 제1 개수의 비트를 구비하며;
    상기 복수의 서브-데이터베이스의 각 서브-데이터베이스는 상기 데이터베이스에서의 모든 템플레이터를 가상으로 나타내며;
    서브-데이터베이스에서의 각 템플레이트는 제2 개수의 비트를 구비하며;
    상기 제1 개수는 상기 제2 개수보다 더 큰 것을 특징으로 하는 인덱식 방법.
  2. 제1항에 있어서,
    상기 제2 개수는 비트의 최소 수인것을 특징으로 하는 인덱싱 방법.
  3. 제1항에 있어서,
    바코드를 제공하는 단계; 및
    템플레이트의 상기 제2 개수의 비트에 대응하는 바코드의 제2 개수의 비트를 선택하는 단계;
    를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 인덱싱 방법.
  4. 제3항에 있어서,
    상기 바코드는 상기 서브-데이터베이스의 각 템플레이터의 구성과 동일한 구성을 가지며,
    상기 구성은 소정의 개수와 배치를 갖는 비트인 것을 특징으로 하는 인덱싱 방법.
  5. 제4항에 있어서,
    상기 데이터베이스의 복수의 서브-데이터베이스로의 그룹핑은 복수의 종류 중 하나의 그룹핑인 것을 특징으로 하는 인덱싱 방법.
  6. 제5항에 있어서,
    상기 복수의 그룹핑은 상기 복수의 서브-데이터베이스 내의 서브-데이터베이스의 개수에 및 상기 서브-데이터베이스 내의 각 템플레이트의 비트 크기에 비하여 프로그레시브하며,
    상기 비트 크기는 템플레이트를 나타내는 비트의 개수인 것을 특징으로 하는 인덱싱 방법.
  7. 제6항에 있어서,
    적은 개수의 서브-데이터베이스를 갖는 데이터베이스의 제1 그루핑은 상기 데이터베이스의 제2 그루핑보다 더 큰 비트 크기를 갖는 템플레이트를 구비하는 것 을 특징으로 하는 인덱싱 방법.
  8. 제7항에 있어서,
    상기 제1 그룹핑에서의 템플레이트의 개수는 상기 제2 그룹핑에서의 템플레이트의 개수와 동일한 것을 특징으로 하는 인덱싱 방법.
  9. 제8항에 있어서,
    템플레이트에 대한 바코드의 프로그레시브 매칭은 한 그룹핑으로부터 다른 그룹핑으로 진행함으로써 수행되는 것을 특징으로 하는 인덱싱 방법.
  10. 제9항에 있어서,
    매칭에 이용되는 템플레이트의 개수는 한 그룹핑으로부터 다른 그룹핑으로 진행할 때 감소되는 것을 특징으로 하는 인덱싱 방법.
  11. 제10항에 있어서,
    바코드의 매칭은 서브-데이터베이스에서의 템플레이트의 개수보다 더 적은 템플레이트의 최소 개수로 감소되는 것을 특징으로 하는 인덱싱 방법.
  12. 제11항에 있어서,
    바코드에서의 비트 합산은 상기 바코드를 압축하기 위하여 이용되는 것을 특 징으로 하는 인덱싱 방법.
  13. 제11항에 있어서,
    바코드에서의 비트 합산은 상기 데이터베이스 내의 템플레이트에 바코드를 매칭하는 속도를 증가시키는데 이용되는 것을 특징으로 하는 인덱싱 방법.
  14. 제6항에 있어서,
    위상 정보가 코드 비트를 클러스터링하는데 이용되는 것을 특징으로 하는 인덱싱 방법.
  15. 제6항에 있어서,
    방사상 정보가 코드 비트를 클러스터링하는데 이용되며,
    상기 방사상 정보는 홍채의 내부 경계에 가까운 정보를 기반으로 하는 것을 특징으로 하는 인덱싱 방법.
  16. 제6항에 있어서,
    각도 정보가 코드 비트를 클러스터링하는데 이용되며,
    상기 각도 정보는 홍채의 각도 세그먼트를 기반으로 하는 것을 특징으로 하는 인덱싱 방법.
  17. 제9항에 있어서,
    한 그룹핑으로부터 다른 그룹핑으로 진행하는 것은 클러스터링으로부터의 복수의 그룹핑에 의하며,
    상기 클러스터링은,
    위상 클러스터링;
    방사상 클러스터링;
    각도 클러스터링; 및
    비트 클러스터링;
    을 포함하는 것을 특징으로 하는 인덱싱 방법.
  18. 데이터베이스를 제공하는 단계; 및
    상기 데이터베이스를 제1 개수의 데이터세트로 그룹핑하는 단계;
    를 포함하며,
    상기 데이터베이스는 제2 개수의 템플레이트를 포함하며;
    각 데이터세트는 제3 개수의 템플레이트를 포함하며;
    상기 데이터베이스 내의 각 템플레이트는 제4 개수의 비트를 포함하며;
    데이터세트 내의 각 템플레이트는 제5 개수의 비트를 포함하며;
    상기 제2 개수는 상기 제3 개수와 대략 동일하며;
    상기 제4 개수는 상기 제5 개수보더 더 큰 것을 특징으로 하는 매칭 방법.
  19. 제18항에 있어서,
    바코드를 템플레이트에 매칭하는 단계를 더 포함하며,
    데이터베이스의 템플레이트는 제1 구성을 가지며;
    상기 바코드는 제1 구성을 가지며;
    상기 바코드를 상기 데이터세트의 템플레이트로 매칭하는 것은 상기 바코드에 대한 가능한 매칭인 제6 개수의 템플레이트를 제공하며,
    상기 제6 개수는 상기 제2 개수보다 상당히 더 적은 것을 특징으로 하는 매칭 방법.
  20. 데이터베이스를 제공하는 단계
    상기 데이터베이스를 제1 개수의 데이터세트로 그룹핑하는 단계;
    데이터세트를 제2 개수의 서브-데이터세트로 그루핑하는 단계; 및
    바코드를 템플레이트에 매칭하는 단계;
    를 포함하며,
    상기 데이터베이스는 제3 개수의 템플레이트를 포함하며,
    각 데이터세트는 제4 개수의 템플레이트를 포함하며,
    각 서브-데이터세트는 제5 개수의 템플레이트를 포함하며,
    상기 데이터베이스 내의 각 템플레이트는 제6 개수의 비트를 포함하며,
    데이터세트 내의 각 템플레이트는 제7 개수의 비트를 포함하며,
    서브-데이터세트 내의 각 템플레이트는 제8 개수의 비트를 포함하며,
    상기 제3 개수는 상기 제4 개수와 대략 동일하며,
    상기 제3 개수는 상기 제5 개수와 대략 동일하며,
    상기 제6 개수는 상기 제7 개수보다 더 크며,
    상기 제7 개수는 상기 제8 개수보다 더 크며,
    서브-데이터세트의 템플레이트는 제1 구성을 가지며,
    상기 바코드는 제1 구성을 가지며,
    상기 바코드를 상기 데이터세트의 템플레이트로 매칭하는 것은 상기 바코드에 대한 가능한 매칭인 제9 개수의 템플레이트 제공하며,
    상기 제9 개수는 상기 제5 개수보다 상당히 더 적은 것을 특징으로 하는 검색 방법.
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