KR20090009791A - 홍채 품질 측정을 갖는 홍채 인식 시스템 - Google Patents

홍채 품질 측정을 갖는 홍채 인식 시스템 Download PDF

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허니웰 인터내셔널 인코포레이티드
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    • G06V10/993Evaluation of the quality of the acquired pattern

Abstract

신뢰성 있는 동작을 위한 획득된 눈 이미지의 품질을 평가하기 위한 이미지 품질 측정을 포함하는 홍채 인식 시스템이 개시된다. 낮은 이미지 품질을 갖는 이미지는 애플리케이션에 따라 거부되거나 표시될 수 있다. 상기 이미지 품질은 상기 인식 시스템에서 전처리 모듈을 이용하여 판단될 수 있다. 처리는 품질 평가에 따라 구성될 수 있다.

Description

홍채 품질 측정을 갖는 홍채 인식 시스템{AN IRIS RECOGNITION SYSTEM HAVING IMAGE QUALITY METRICS}
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 제11/275,703의 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.
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 원용된다.
2007년 2월 15일 출원된 미국 특허 출원 제11/675,424호는 본 명세서에서 원용된다.
본 발명은 신뢰성있는 운영을 위하여 획득된 눈의 이미지에 대한 품질을 평가하기 위한 이미지 품질 측정을 구현하는 홍채 인식 시스템이다. 낮은 이미지 품질을 갖는 이미지는 애플리케이션에 따라 거부되거나 플래그로 표시될 수 있다.
도 1은 이미지 품질 측정을 위한 전처리 모듈을 포함하는 전체 홍채 인식시스템에 대한 도면이다;
도 2는 이미지 품질 측정을 위한 전처리 모듈에 대한 도면이다;
도 3a, 3b 및 3c는 각각 보통의 눈의 이미지, 블러된(blurred) 눈의 이미지 및 복구된 블러된 눈의 이미지를 도시한다; 그리고,
도 4는 홍채 이미지 불일치를 측정하는 장치에 대한 도면이다.
본 발명은 생체 인식, 홍채 인식 시스템, 이미지 품질 측정, 인증, 접근 통제, 모니터링, 식별, 및 보안 감시 시스템에 관한 것이다. 본 발명은 특히 홍채 인식 기술을 수행하기 이전에 포함될 수 있는 전처리 절차를 설명한다.
전체 눈 검출 시스템이 도 1에 도시된다. 이 도면은 얼굴이 함께 있는 이미지를 눈 탐색기(62)로 제공하는 카메라(61)를 도시한다. 눈 탐색기(62)는 홍채 이미지 평가 및 필요한 경우의 있을 수 있는 복구를 위한 전처리 모듈(60)로 가는 하나 또는 두 개의 눈에 대한 이미지를 제공한다. 홍채 이미지가 품질 측정 세트를 충족하지 못하고 복구될 수 없다면, 눈 이미지는 거부되며, 새로운 눈 이미지 캡쳐 가 눈 탐색기(62)에 의해 요구될 수 있다. 다른 실시예에서, 홍채 이미지가 품질 측정 세트를 충족하지 못한다면, 눈 이미지는 플래그로 표시되고, 그 후 처리는 눈이 이미지 평가에 따라 구성된다. 캡쳐되거나 또는 복구된 홍채 이미지가 홍채 측정 세트를 만족하면, 이미지는 홍채 세그먼트화 블록(63)으로 전해질 수 있다. 블록(63) 내의 1차원 극 세그먼트화(one dimensional polar segmentation, 1D 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. POSE는 동공의 아주 적은 부분이 눈꺼풀에 의해 불분명하게 되는 완전하게 보이지 않는 동공 상에서도 여전히 동작할 수 있다. 홍채와 동공 사이의 내부 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 블록(65)으로 제공할 수 인코딩 블록(65)으로 갈 수 있다. 이미지의 코딩은 블록(67)에서 홍채 및 동공의 정보와 같은 눈에 관련된 눈에 대한 정보의 등록, 인덱싱, 매칭 등을 위하여 이용될 수 있는 눈에 대한 정보를 블록(66)에 저장하기 위한 기초를 제공할 수 있다.
본 시스템은 실시간으로 눈 이미지의 품질을 품질 제어 절차로 평가한다. 이 방법은 열악한 이미지 획득이 리캡쳐(recapture)를 통해 보정되게 하고 본 시스템에서 구성된 캡쳐 시간 윈도우 내에서 가장 가능성 있는 이미지의 획득을 용이하 게 한다. 이러한 획득은 홍채 식별의 정밀도와 홍채 인식 시스템의 무결성을 개선할 수 있는 더욱 양호한 품질의 홍채 이미지를 제공하는 프로세스를 가져다줄 수 있다.
본 발명의 목적은 홍채 이미지 품질을 평가하기 위한 규칙을 정의하고, 홍채 품질 평가에 따라 홍채 이미지의 열악한 품질을 보충하고 처리 단계들을 재구성하기 위한 판별로서 이 규칙을 이용하는 것이다. 루프에서 사람이 관여한다면, 주관적 평가를 이용하여 눈 이미지의 품질을 궁극적으로 평가하는 것은 다소 간단할 수 있다. 그러나, 실제로는 주관적 평가는 오류를 발생시킬 수 있으며, 따라서, 현재 개발된 자동화된 홍채 인식 시스템의 관점에서는 비실용적인 경향이 있을 수 있다. 또한, 인간의 눈에 양호한 품질로서 인지되는 것은 현재의 프로세스에 의한 신뢰성있는 인식을 반드시 보장할 필요는 없다. 따라서, 이미지 품질은 성공적인 홍채 인식 처리에 중대한 특정 기준에 따라 평가될 수 있다. 지문 생체 인식과 유사하게, 홍채 인식 시스템은 눈 이미지 품질에 크게 의존하는 광범위하게 변동하는 매칭 성능 인자를 갖는다. 홍채 패턴 및 눈의 포즈는 매칭 장치의 정밀도에 대한 직접적인 효과를 가질 수 있다. 따라서, 사용중인 인식 시스템은 홍채 패턴이 분석될 때에도 이미지 평가를 위한 효과적인 홍채 이미지 품질 측정을 필요로 할 수 있다.
자동화된 홍채 인식 시스템은 홍채의 지역화(localization), 홍채 맵 특징 추출, 인코딩, 및 등록/매칭을 포함하는 주요 구성을 가질 수 있다. 이미지 획득에서, 눈을 캡쳐하는 디지털 이미지는 가변하는 조명 및 노이즈가 있는 환경에서 다수의 해상도, 눈의 배향 및 변화에서 얻어질 수 있다. 특징 추출 과정은 홍채 패턴의 고유 텍스쳐를 캡쳐할 수 있으며, 인코더는 매칭 프로세스를 촉진하기 위하여 정보를 홍채 바코드로 정보를 인코딩할 수 있다. 매칭은 데이터베이스에 있는 다수의 바코드 템플레이트에 대하여 홍채 바코드에서 매칭된 다수의 비트를 계산하는 것을 포함할 수 있다. 이러한 시스템의 성능은 홍채 인식 프로세스의 다양한 단계들에 크게 의존할 수 있으며, 이러한 프로세스들 각각은 캡쳐된 홍채 이미지의 품질에 의존할 수 있다. 객관적 이미지 품질 측정은 홍채 처리 단계 각각에 있어서 다양한 역할을 할 수 있다. 많은 아티팩트(artifact)들이 하나 또는 그 이상의 이러한 프로세스들에 영향을 미칠 수 있다.
이상적인 조건 하에서 완벽하게 캡쳐된 홍채 패턴은 고유 홍채 바코드로 캡쳐될 수 있는 홍채 텍스쳐를 분명하게 나타낼 수 있다. 그러나, 눈 감음(eye closure), 불분명(obscuration), 각도를 벗어난 눈(off-angle eye), 폐색(occlusion), 전자 노이즈에 묻힌 불완전한 획득, 불균일한 조명, 서로 다른 센서의 파장 감도, 동공 팽창 및 빛의 정반사는 캡쳐된 홍채 맵이 이상적인 품질을 갖는 것과는 동떨어지게 할 수 있다. 얼룩, 블러, 디포커스(대응하는 홍채 텍스쳐가 획득 장면에서 상이한 깊이로 있다), 및 열악한 해상도는 매우 열악한 품질의 이미지 캡쳐를 야기하며, 홍채 세그먼트화 및/또는 특징 추출 및 인코딩에 부정적인 영향을 미친다.
여기에서, 이미지의 품질을 평가하기 위한 일반적인 구상을 정의하고, 홍채 인식을 위해 처리되기 전에 홍채 이미지의 품질 또는 상태를 객관적이고 자동적으 로 평가할 수 있는 정량적 측정 방법을 개발하고, 품질 개선을 위하여 이미지를 전처리할 수 있다.
디지털 눈 이미지는 획득, 전송 및 재생산 동안 광범위한 왜곡들에 노출되기 쉬우며, 그 각각은 홍채 인식 성능의 열화를 가져다줄 수 있다. 이러한 취약함에 대항하기 위하여, 본 시스템은 홍채 인식을 위하여 처리되기 전에 홍채 이미지의 품질을 자동적으로 평가할 수 있는 정량적인 측정 방법을 구비할 수 있으며 정량적인 홍채 이미지 품질 측정(iris image quality metrics, IIQMs)을 위한 적절한 세트를 개발할 수 있다. 본 시스템은 정량적인 홍채 이미지 품질 측정(IIQMs)을 위한 적절한 세트를 구현하기 위한 장치 및 방법을 포함할 수 있다. IIQMs는 획득 성능에 따라 이미지 특징에 상대적으로 정의될 수 있다. 이미지의 품질은 주관적 홍채 처리와 잘 상관되어야만 한다. IIQMs는 홍채 인식 프로세스가 개시되기 전에 홍채 이미지의 품질을 평가하기 위하여 전처리 절차로 통합될 수 있다. 이러한 측정을 갖는 평가를 바탕으로, 입력 이미지를 허용하거나, 열화를 처리하기 위하여 처리를 재구성하거나 또는 홍채의 새로운 캡쳐를 요구할 수 있다.
다양한 홍채 이미지 품질 측정에 주목할 수 있다. 자동 홍채 품질 측정을 지원하기 위한 측정은 속눈썹/눈꺼풀 폐색, 동공 팽창, 조명, SNR, 움직임 블러, 광학적 디포커스, 센서 노이즈, 정반사, 픽셀 계산, 홍채 텍스쳐 선명도 등을 포함할 수 있다.
이미지 분석 성능을 개선할 목적으로 이미지 선명도를 모델링하는데 관심이 있을 수 있다. 이미지 품질 측정은 홍채 인식 프로세스를 실행하기 전에 홍채 이 미지 평가를 위한 신뢰성있는 범용 도구로 생각된다. 이러한 목적을 위하여, 한 세트의 기준이 홍채 이미지 품질 측정과 함께 이용되도록 정의될 수 있다. 제1 기준은 비정밀 웨이블릿 계수(wavelet coefficient)로부터 정밀한 웨이블릿 계수까지 고주파수 왜곡을 이용하거나 비트 사이에서의 불일치를 측정하기 위하여 동일 홍채의 2개의 패치에 대한 결과 코드를 XOR 연산하여 측정될 수 있는 블러를 포함한다. 블러는 디포커스와 관련될 수 있다. 제2 기준은 홍채 맵 내에서 고주파수를 측정하여 평가될 수 있는 디포커스를 포함한다. 제3 기준은 홍채 내부 경계 프로파일을 이용하여 평가될 수 있는 눈 감음을 포함한다. 제4 기준은 눈꺼풀 곡선 및 홍채 내부 경계 사이의 면적에 대한 적분을 계산하여 평가될 수 있는 홍채의 불분명을 포함한다. 제5 기준은 홍채 외부 경계 형상 피팅에서 평가될 수 있는 각도를 벗어난 눈(즉, 응시하는 눈) 검출을 포함한다. 제6 기준은 홍채 곡선 피팅 및 높은 콘트라스트 임계화를 이용하여 평가될 수 있는 반사를 포함한다. 제7 기준은 동공 에지 검출의 한계를 평가함으로써 판별될 수 있는 과도한 동공의 극단적인 팽창을 포함한다.
도 2는 도 1의 전처리 모듈(60)에 대한 도면이다. 홍채 이미지는 모듈(60)로 들어가 블러 모듈(31), 디포커스 모듈(32), 눈 감음 모듈(33), 불분명 모듈(34), 오프-앵글 검출 모듈(35), 반사 모듈(36) 및 과도 팽창 모듈(37)과 같은 측정 모듈로 갈 수 있다. 이러한 모듈들의 출력은 공급받은 측정값에 따라 홍채 이미지(12)가 세그먼트화와 같은 추후의 처리를 위한 출력(41)으로서 허용될 수 있는 지 여부를 판별할 수 있는 평가기(38)로 갈 수 있다. 이미지(12)가 허용될 수 없다면, 거부될 수 있거나 또는 보상할 수 있는 불일치를 갖는 것으로 간주될 수 있다. 후자의 경우, 이미지(12)는 출력(41)으로서의 이미지(12)가 추후 처리에 적합하게 하기 위하여 조절하거나, 본질적인 열화를 다루기 위한 처리의 일부를 재구성하는 복구기(39)로 갈 수 있다.
객관적 이미지 품질 측정은 왜곡된 이미지가 비교되는 영향을 받지 않은 이미지의 허용가능성에 따라 분류될 수 있다. 홍채 이미지(12) 품질 강화는 픽셀 처리, 콘트라스트 밸런싱, 히스토그램 균등화(equalization), 이미지 복구, 이미지 브라인드 디블러링(deblurring), 홍채 텍스쳐 복구를 위한 적응적 필터링, 및 포즈 정규화를 포함할 수 있다는 것에 주목할 수 있다.
도 3a, 3b 및 3c는 복구기(39)에 의해 홍채 이미지(12)를 조절하는 예를 나타낸다. 도 3a는 눈 또는 홍채의 양호한 이미지(12)이다. 도 3b는 블러된 이미지(12)이다. 도 3c는 눈 또는 홍채의 조절되거나 복구된 이미지(12)이다. 다양한 종류의 기술이 복구 처리를 위하여 이용될 수 있다. 블러의 원인을 아는 것은 아마도 처리를 통해 블러의 원인을 역이용함으로써 블러를 이미지(12)에서 없애기 위한 기초를 제공하여 세그먼트화와 같은 추후 처리를 위한 양호한 이미지가 되게 할 수 있다.
블러는 홍채 인식의 성능에 극적으로 영향을 미칠 수 있는 이미지 왜곡의 가장 일반적인 형태 중 하나일 수 있다. 경험에 따르면, 블러의 효과는 홍채 맵 특징 추출 및 홍채의 인코딩에 있어서 가장 명백하다는 것을 알 수 있다. 홍채의 세그먼트화 절차는 홍채의 세그먼트를 여전히 허용하는 홍채와 공막 또는 동공 사이 에 충분한 콘트라스트가 있기 때문에 종종 영향을 받지 않을 수 있다. 블러 현상은 이미지의 스펙트럼 영역에서의 고주파수에서 에너지의 감소로 설명될 수 있다. 홍채 이미지의 블러는 상이한 많은 형태로 발생할 수 있다. 광학적 디포커스, 대상 움직임, 및 주밍(zooming)을 위한 카메라의 변위가 블러 왜곡을 제공할 수 있으며, 이는 눈 획득 동안 일부 기술적 한계의 직접적인 결과이다.
움직임 블러 및 얼룩 효과에 비하여, 단계들 사이의 불일치를 측정하기 위하여 한 쌍의 분해 과정의 다중 단계에서 선형 주파수 왜곡 필터 출력을 비교함으로써 블러를 검출하도록 비정밀 웨이블릿 계수로부터 정밀 웨이블릿 계수 사이에서 고주파수 왜곡에 대한 해결책을 구축할 수 있다. 블러가 홍채 매칭 성능에 영향을 주는 것으로 증명되었기 때문에 이러한 검출 절차를 자동화하는 것이 일 목적이다. 블러의 검출은 블러된 이미지와 영향을 받지 않은 이미지를 구성하는 것에 대한 소정의 모델링을 필요로 한다. 가설은 이미지 얼룩이 이미지 품질 고주파수 특징 및 다변수 회귀 분석을 사용하여 검출에 이용될 수 있는 통계적 증거를 남긴다는 것일 수 있다.
다른 방법에서, 홍채 텍스쳐 고주파수 성분을 평가하는 대신에, 상이하게 지역화된 2개의 패치를 이용하고 2개의 패치의 대응하는 비트 사이의 불일치를 측정하기 위하여 이들을 XOR 연산함으로써 결과에 따른 홍채 코드를 직접 평가할 수 있다. 불일치가 거의 없는 교차 매칭은 블러 효과를 표시하여야 하며, 그 반대의 경우도 마찬가지이다. 다른 표준 품질 측정은 2개의 패치 사이에서의 유사성을 측정하는데 이용될 수 있다; 홍채 맵이 블러를 더 많이 가지고 있을수록, 지역화된 패 치는 더 비슷해진다. 패치 강도 사이의 MSE, 2개의 패치의 상관 관계, 통계적 유사성, 콘트라스터 차이, 또는 2개의 패치 사이의 신호 대 잡음비의 피크를 측정하여 2개의 패치에 대한 유사성를 측정하는 것을 고려할 수 있다. L(x, y) 및 R(x, y)는 제1 및 제2 패치를 나타내며, 이러한 측정을 다음과 같이 식으로 나타낼 수 있다.
MSE 측정 :
Figure 112008069311068-PCT00001
여기서, N(R)는 각 패치 내에서의 픽셀의 수이다.
상관(correlation) 측정:
Figure 112008069311068-PCT00002
여기서,
Figure 112008069311068-PCT00003
이다.
통계적 유사성:
Figure 112008069311068-PCT00004
여기서,
Figure 112008069311068-PCT00005
는 패치 내에서의 이미지 강도의 평균값이다. 끝으로 중요한 점은, 다음의 측정을 이용하여 콘트라스트 유사성을 측정할 수 있다:
Figure 112008069311068-PCT00006
고주파수 및 블러 측정이 주목될 수 있다. 매우 작은 양의 움직임 블러도 이미지가 각도를 벗어난 포즈 또는 정면 포즈로부터 캡쳐되었는지에 관계없이 성능 을 상당이 열화시킨다는 것을 알 수 있다.
본 시스템은 블러가 홍채 패턴 내에서의 고주파수 에너지 손실을 발생시키는 크기 및 위상에 의해 지역 주파수 성분의 왜곡을 유도한다는 관찰을 근거로 홍채 맵 상에서의 블러 효과를 정량화하는 방법을 제공할 수 있다. 본 해결 방법은 비정밀 웨이블릿 계수 및 정밀 웨이블릿 계수 사이의 고주파수 왜곡에 바탕을 둘 수 있다. 이러한 방법은 스케일 사이에서의 불일치를 측정하고 위상에서의 이러한 영향을 측정하기 위하여 한 쌍의 분해 과정에 대한 여러 단계에서 선형 주파수 왜곡 필터 출력을 비교함으로써 블러를 검출하는데 이용될 수 있다. 홍채를 인코딩하는데 페이저 정보만이 이용된다면, 크기에 대한 어떠한 영향도 효과를 가지지 않아야 한다는 것에 주목할 수 있다. 고주파수 왜곡 측정이 보고되지 않는다면, 홍채 이미지는 이미 블러 열화 효과를 겪었다. 반대로, 불일치 측정이 상당하다면, 이것은 왜곡이 발생하였으며 원 신호가 블러 효과가 없는 홍채 고주파 성분을 모두 포함하고 있다는 것을 암시한다.
공간 도메인 및 주파수 도메인 모두의 신호에서 지역화된 정보를 제공하기 위하여 좋은 방법으로 광범위하게 인식되었기 때문에, 다중 해상도 분석은 홍채 텍스쳐 패턴과 같은 지역화된 신호 특징을 표현하는데 편리한 방법을 제공할 수 있다. 여기에서 제공된 방법을 위한 구상으로서 웨이브릿 분해 과정을 활용하는 것은 이 이유 때문이다. 웨이블릿 분해 과정은 홍채 이미지에서의 주파수 성분의 가변하는 성질 때문에 푸리에 변환보다는 더 적합할 수 있다. 본 방법에서, 홍채 패턴 특징의 근처에서 상이한 스케일에서의 고주파수 성분의 반응은 이미지에서의 블 러의 양을 측정하기 위하여 조사될 수 있다. 본 방법은 이미지가 대칭 선형 필터를 이용한 콘볼루션을 통해 블러될 때, 푸리에 도메인에서의 저주파수 정보는 반드시 변하지는 않는다는 사실에 바탕을 둘 수 있다. 그러나, 지역 고주파수 페이저 및 크기 정보는 필터링 메커니즘에 의해 영향을 받을 수 있다. 본 인코더가 위상 정보에 바탕을 둘 수 있기 때문에, 임의의 블러가 인코딩된 홍채 코드에 직접 영향을 미칠 수 있다.
도 4는 블러 측정을 제공하는 모듈(31)에 대한 도면을 도시한다. 홍채 이미지(12) 신호는 로우 패스 필터(13)로 들어가고 레벨 1 구조 측정 λ1 모듈(16)로 갈 수 있다. 필터(13)의 출력은 로우 패스 필터(14)로 들어가고 레벨 2 구조 측정 λ2 모듈(17)로 갈 수 있다. 필터(14)의 출력은 로우 패스 필터(15)로 들어가고 레벨 n 구조 측정 λn 모듈(18)로 갈 수 있다. 필터(14)와 필터(15) 사이에 위치한 다수의 로우 패스 필터가 있을 수 있으며, 구조 측정 λ2 모듈(17) 및 구조 측정 λn 모듈(18) 사이에 위치한 유사한 연결 배치를 갖는 유사한 개수의 구조 측정 λ 모듈이 있을 수 있다. 각 로우 패스 필터의 차단 주파수는 주파수의 특정 대역을 조사하도록 설정될 수 있다. 유사하게, 각각의 구조 측정 λ 모듈로부터의 출력 w1(21), w2(22), ... 및 wn(23)이 회귀 조합 모듈(24)로 갈 수 있다. 모듈(24)의 출력은 이미지(12)에서의 블러 또는 불일치의 측정값일 수 있다. 홍채 맵의 비정밀 및 정밀 웨이브릿 계수에서의 불일치에 대한 특정 측정값은 다음의 수학식에 의 해 나타낼 수 있다.
Figure 112008069311068-PCT00007
홍채 이미지의 품질에 대한 왜곡(불일치) 측정값은 홍채 이미지의 이러한 비정밀-정밀 웨이블릿 계수 사이의 구조적 차이, 또는 다른 말로 각 스케일에서 관찰된 이미지 및 이를 필터링한 이미지 사이에서의 구조적 차이에 근거하여 측정될 수 있다.
변동에 대한 바이어스되지 않은 변동 사이의 내적이 구조적 유사성을 정량화하는데 이용될 수 있다. 불안정성을 방지하기 위하여, 변동 중 어느 하나가 null인 경우에, 양은 다음과 같이 수정될 수 있다.
Figure 112008069311068-PCT00008
여기서, σn는 스케일 n에서의 변동이며, σn-1은 스케일 (n-1)에서의 변동이며, 공통 변동 항은 다음과 같이 정의될 수 있다.
Figure 112008069311068-PCT00009
부수적으로, 블러 이미지 품질 평가를 주목할 수 있으며, 또한 구조 비교가 특정 홍채 이미지 ROI의 통계적 정규화에 수행될 수 있으며, 이에 따라 수학식 1이 수학식 2를 내포할 수 있다는 것을 주목할 수 있다.
더 정밀한 레벨에서의 요소는 디멘젼 일관성을 위한 부분 제거(decimation) 동작에 앞서 비교될 수 있다. 지역 통계는 홍채 맵을 나타내는 미리 정의된 관심 영역(region of interest, ROI)에 대하여 콘볼루션되는 L×L 정방형 윈도우의 커널 내에서 계산될 수 있다. 커널 L의 폭은 전형적인 홍채 텍스쳐 크기를 나타내도록 선택될 수 있다. 각 스케일에서, 지역 윈도우 내에서 측정된 지역 통계 및 왜곡이 계산될 수 있다. 각 레벨에서, 불일치에 대한 단일 전체 품질 측정을 필요로 할 수 있다. 왜곡 측정을 평가하기 위하여 평균 또는 중간값을 이용한 예상 측정 평균값을 활용할 수 있다. 본 명세서에서 다른 방법은, 비정밀 스케일 이미지 및 더 정밀한 스케일에서 필터링된 이미지 사이에 통계적 차이를 비교하기 위한 추가의 전통적 측정을 포함할 수 있다. 이것은 회귀 분석이 최종 결정을 제공하기 위하여 가장 기여하는 지표를 나타낼 수 있기 때문에 가능하다. 또한, ROI의 선택은 홍채 텍스쳐를 나타내는 영역에만 한정되는 것이 제안된다. 여러 개의 ROI는 회귀 분석 내에서 근사 가중치가 개별적으로 부여되는 것으로 취급될 수 있다. 각 홍채 영역이 홍채의 내부 경계에 있는 것으로 식별할 수 있다.
또한, 캡쳐된 홍채의 일부 미리 정의된 샘플에 따라 학습된 다중 스케일을 갖는 선택 품질 측정에 대한 다변수 회귀 방법을 이용하여 서로 다른 스케일의 결과를 결합할 수 있다.
그 다음, 품질 지표를 최종 결정 측정으로 결합하기 위하여 회귀 방법을 채 택한다. 이 측정 지표는 이미 수학식 2에서 -1과 1 사이에서 가변되도록 스케일링될 수 있다; 따라서, LS 해법에 따른 가중치 벡터를
Figure 112008069311068-PCT00010
으로 정의할 수 있으며, 여기서,
Figure 112008069311068-PCT00011
는 각 홍채 샘플당 그리고 각 품질 지표당 품질 지표 요소에 대한 의사(pseudo) 역행렬이다. 벡터
Figure 112008069311068-PCT00012
은 학습된 세트에 대한 결과 지표일 수 있다.
시험은 본 방법이 적절한 정확성을 가지면서 블러된 이미지와 영향을 받지 않은 이미지를 구별할 수 있다는 것을 나타내는 것으로 여겨진다.
다른 실시예에서, 동일한 웨이블릿 개념을 이용하여 2개의 지역화된 패치(즉, 왼쪽 및 오른쪽 홍채-공막 경계에서의 홍채 영역)를 분석하고 모든 레벨에서 2개의 분해 요소의 계수를 비교할 수 있다. 그 다음, 회귀 조합이 레벨 사이가 아닌 2개의 패치 사이의 불일치를 측정하기 위하여 전술한 예와 유사한 이러한 구조 측정의 결과에 적용될 수 있다. 이 구성에서 로우 패스 필터는 필요 없다.
다른 예에서, 홍채 텍스쳐를 평가하는 대신에, 지역화된 패치를 직접 이용하여 홍채 코드를 평가하고 비트 사이의 불일치를 측정하기 위하여 이들을 XOR 연산할 수 있으며, 이는 다음의 수학식을 이용할 수 있다.
Figure 112008069311068-PCT00013
움직임 블러와 얼룩 효과는 디포커스에 관련될 수 있다. 디포커스는 이미지의 픽셀들이 모든 방향으로 얼룩이 질 수 있으며 블러 효과로 측정될 수 있기 때문 에 본질적으로 등방성이다. 디포커스는 소금/후추 형태의 노이즈를 제거하기 위한 메디안 필터(median filter)를 사용한 후에 홍채 맵 내에서 고주파수 성분을 측정함으로써 평가될 수 있다. 지역 위상 기술이 주목될 수 있다. 본 방법은 본 명세서에서 제공된 XOR 수학식을 포함할 수 있다.
동공을 둘러싸는 홍채 텍스쳐의 분석을 가능하게 하기 위하여 동공을 전부 추출하는 것이 예상되기 때문에 홍채 맵에 대한 눈을 감고 뜨는 것은 주로 세그먼트화 모델링과 관련될 수 있다. 눈이 충분히 개방되지 않거나 또는 동공 영역의 일부가 보이지 않는다면, 이러한 조건은 홍채 에지의 지역화에 영향을 줄 수 있거나, 또는 알고리즘 모델링 가정의 일부를 변경시킬 수 있다.
눈 감음은 홍채 내부 경계 프로파일을 이용하여 평가될 수 있다. 검출된 곡선이 타원과 유사한 형상으로부터 얼마나 떨어졌는지를 측정하기 위한 피팅 파라미터 및 얼마나 많은 눈감음이 있는지를 측정하도록 정의된 파라미터와 같은 여러 가지 파라미터들이 추측된 경계 프로파일을 평가하기 위하여 공식화될 수 있다.
눈 감음은 동공 프로파일을 이용하여 평가될 수 있다. 여러 가지 파라미터는 추측된 동공 프로파일을 평가하기 위하여 공식화될 수 있다. 이것은 다음의 수학식을 포함할 수 있다.
Figure 112008069311068-PCT00014
상기 수학식에서, 곡선 f(x,y)은 블롭(blob)의 경계를 나타내며, F(x,y)는 추측된 피팅 형상의 경계 곡선이며, FC(x,y)는 모델 형상의 모멘트 중심이다. 상기 수학식에서의 N은 곡선 f(x,y)의 길이를 나타내며, u() 연산자는 스텝 함수이며, ε<<1은 허용 오차 인자이다.
다른 것은 추측된 모델 곡선 내에서 블롭의 비율을 측정하는 것이다. 피팅 측정은 기본적으로
블롭 표면에 대한 추측된 형상 표면 범위 또는 모델과 블롭의 표면의 교집합의 비일 수 있다.
Figure 112008069311068-PCT00015
여기서, Sblob은 블롭의 표면이다. 홍채 품질 측정은 홍채 표준을 포함한다. 눈 감음은 동공 프로파일을 이용하여 평가될 수 있다. 파라미터는 경계 타원 프로파일을 이용하여 추측된 동공 프로파일와 본 명세서에서 언급한 바와 같은 동공 파라미터 범위를 평가하기 위하여 공식화될 수 있다.
길고 두꺼운 눈썹의 존재 또는 눈꺼풀의 정상적인 닫힘 때문에, 불분명 및 폐색은 인식 시스템의 세그먼트화 및 인코딩 스킴에 극적으로 영향을 미칠 수 있다. 홍채 불분명은 눈꺼풀 곡선과 홍채 내부 경계 사이의 영역에 대한 적분을 계산하여 평가될 수 있다. 눈꺼풀-속눈썹 불분명 평가는 동공의 대부분이 보이지만 눈꺼풀 또는 속눈썹이 홍채 텍스쳐를 불분명하게 하면서 눈이 충분히 개방되어 있다고 가정한다. 이러한 기준의 평가는 홍채의 에지와 눈꺼풀 및 속눈썹을 동시에 검출하기 위한 방법을 제공하는 종래의 POSE 세그먼트화 기술에서는 본질적일 수 있다. 다음의 수학식을 이용하여 속눈썹/눈꺼풀이 검출된 곡선과 내부 홍채 또는 동공 경계에서의 면적을 적분함으로써 홍채 불분명을 평가하거나 측정할 수 있다.
Figure 112008069311068-PCT00016
오프-앵글 및 눈의 응시(gaze)는 홍채 인식 시스템에서 중요한 관심 사항일 수 있다. 눈의 응시는 각도를 벗어난 눈의 획득이 본 명세서에서의 다른 눈의 획득과 유사할 수 있기 때문에 본 시스템에서 독립된 문제점으로 고려되지 않는다. 정면을 바라보거나 획득 시스템을 직접 바지 않는 각도를 벗어난(off-angle) 눈은 일부 관련된 홍채 검출 메카니즘에서 문제가 될 수 있다. 오프-앵글(응시된 눈)은 홍채 외부 경계 형상 피팅에서 평가될 수 있다.
오프-앵글된 눈도 다루기 위하여 종래의 홍채 인식 처리를 설계할 수 있다하더라도, 이미지 분석에 대한 특별한 취급이 이루어지도록 IIQM 평가를 하기 원할 수 있다. 오프-앵글(응시된 눈)에 이용된 본 방법은 홍채의 외부 경계의 원형상으로의 형상 맞춤을 측정할 수 있다. 여기에서, 다음의 수학식이 주목될 수 있다.
Figure 112008069311068-PCT00017
강력한 정반사가 문제점일 수 있고, 밝아진 영역의 콘트라스트에 영향을 미칠 수 있으며, 이에 따라 홍채 텍스쳐의 특징과 함께 세그먼트화 방법에 영향을 미칠 수 있다. 반사량은 홍채 곡선 피팅 및 고 콘트라스트 임계화를 이용하여 평가될 수 있다.
동공 팽창은 홍채 인식 성능에 영향을 미칠 수 있다; 그러나, 양호한 세그먼트화 기술이 이러한 팽창을 어느 정도까지 다룰 수 있다. 동공의 극도의 팽창은 동공 에지 검출의 한계를 평가함으로써 검출될 수 있다. 동공의 에지는 동공 팽창의 정상적인 동작 범위에 대하여 설정된 미리 정의된 범위의 한계 내에서 검출될 수 있다. 한계가 모든 각도에 대하여 도달되는 경우에, 이것은 검출된 에지가 동공의 실제 에지를 반사하지 않으며 한계에 대한 재정의가 필요하다는 것을 의미한다.
일부 세그먼트화 방법은 동공 팽창을 해결하기 위하여 설계될 수 있다. 그러나, 일부 경우에서 동공 팽창은 세그먼트화에 영향을 미칠 수 있기 때문에 충분히 중요하다. 동공 팽창을 평가하기 위한 본 방법은 다음과 같을 수 있다. 홍채 맵은 홍채의 내부 경계에서의 영역일 수 있으며 외부 경계에 도달하지 않으면서 홍채의 주요 세그먼트를 포함하기에 충분하도록 연장할 수 있다. 내부 경계를 추측하는 동안, 맵 구조에 영향을 미칠 수 있는 불분명 및 노이즈 간섭을 피하기 위하여 외부 경계보다 적은 영역으로 맵을 의도적으로 제한할 수 있다. 동공의 에지가 동공 팽창의 정상적인 동작 범위에 대하여 정의된 미지 정의된 영역에 대한 한계 내에서 검출될 수 있다는 것이 예측된다. 한계가 모든 각도에 대하여 다시 도달될 때, 이것은 검출된 에지가 동공의 실제 에지를 반사하지 않으며, 한계의 재정의가 필요하다는 것을 나타낼 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 (23)

  1. 홍채 이미지 공급원; 및
    상기 이미지 공급원에 연결된 품질 처리 모듈;
    을 포함하고,
    상기 품질 처리 모듈은 홍채 이미지의 품질 평가를 제공하는 홍채 이미지 품질 측정 시스템.
  2. 제1항에 있어서,
    상기 홍채 이미지의 평가는
    블러;
    디포커스;
    눈 감음;
    불분명;
    오프-앵글 검출;
    반사; 및/또는
    과도 팽창;
    을 포함하는 이미지 조건 중 하나 이상에 따라 제공되는 것을 특징으로 하는 홍채 이미지 품질 측정 시스템.
  3. 제1항에 있어서,
    상기 홍채 이미지의 품질 평가는 블러에 따르며;
    블러는 비정밀 웨이블릿 계수로부터 정밀 웨이블릿 계수까지 고주파수 왜곡에 따라 측정되는 것을 특징으로 하는 홍채 이미지 품질 측정 시스템.
  4. 제1항에 있어서,
    상기 홍채 이미지의 품질 평가는 상기 홍채 이미지의 2개의 패치에 대한 코드를 XOR 연산하여 상기 패치의 비트 사이에서 불일치를 측정하는데 기반을 두는 것을 특징으로 하는 홍채 이미지 품질 측정 시스템.
  5. 제1항에 있어서,
    상기 홍채 이미지의 품질 평가는 강도 MSE, 콘트라스트 유사성, 강도 분포 유사성, 신호대 잡음비의 피크, 및/또는 2개의 패치의 강도 사이의 상관 관계를 이용하여 상기 홍채 이미지의 상기 2개의 패치의 유사성을 측정하는데 기반을 두는 것을 특징으로 하는 홍채 이미지 품질 측정 시스템.
  6. 제1항에 있어서,
    상기 홍채 이미지의 블러 및/또는 디포커스에 대한 품질 측정은 상기 이미지의 스펙트럼 도메인의 고주파수에서의 에너지 측정에 기반을 두는 것을 특징으로 하는 홍채 이미지 품질 측정 시스템.
  7. 제6항에 있어서,
    상기 이미지의 스펙트럼 도메인의 고주파수에서의 에너지 측정은 블러 및/또는 디포커스가 없는 상기 이미지의 스펙트럼 도메인의 고주파수에서의 에너지 측정과 비교되며;
    상기 이미지의 스펙트럼 도메인의 고주파수에서의 에너지가 블러 및/또는 디포커스가 없는 상기 이미지의 스펙트럼 도메인의 고주파수에서의 에너지 보다 적은 양은 상기 이미지의 블러 및/또는 디포커스에 비례하는 것을 특징으로 하는 홍채 이미지 품질 측정 시스템.
  8. 제3항에 있어서,
    상기 비정밀 웨이블릿 계수와 상기 정밀 웨이블릿 계수 사이의 고주파수 왜곡은 단계 사이에서의 불일치를 측정하기 위한 한 쌍의 분해 과정의 여러 단계에서 출력되는 선형 주파수 왜곡 필터의 출력을 비교하여 표시되는 것을 특징으로 하는 홍채 이미지 품질 측정 시스템.
  9. 제3항에 있어서,
    고주파수 성분은 유사성 목적을 위한 상기 홍채 이미지의 2개의 패치 사이에서의 웨이블릿 분해 과정에서 비교되는 것을 특징으로 하는 홍채 이미지 품질 측정 시스템.
  10. 제1항에 있어서,
    눈 감음에 대한 상기 홍채 이미지의 품질 평가는 상기 이미지에서의 상기 홍채의 내부 경계 프로파일에 따르는 것을 특징으로 하는 홍채 이미지 품질 측정 시스템.
  11. 제10항에 있어서,
    상기 내부 경계 프로파일은 상기 프로파일의 검출된 곡선이 타원 형상에 유사한 정도의 양에 대한 측정값과 상기 홍채의 맵의 노출량에 대한 측정값에 따라 추측되는 것을 특징으로 하는 홍채 이미지 품질 측정 시스템.
  12. 제1항에 있어서,
    홍채 불분명에 대한 상기 홍채 이미지의 품질 평가는 상기 홍채 이미지가 취해지는 눈의 눈꺼풀 곡선과 홍채 내부 경계 사이의 가상적인 전체 면적에 대한 적분 계산에 따르는 것을 특징으로 하는 홍채 이미지 품질 측정 시스템.
  13. 제1항에 있어서,
    상기 이미지에서 상기 홍채에 의한 반사량에 대한 상기 홍채 이미지의 품질 평가는 홍채 곡선 피팅 및 콘트라스트 임계화에 따르는 것을 특징으로 하는 홍채 이미지 품질 측정 시스템.
  14. 제1항에 있어서,
    홍채 이미지의 품질 평가는 상기 동공의 에지 위치의 동공 팽창의 정상적인 동작에 대한 미리 정의된 한계의 세트와의 비교에 따르는 것을 특징으로 하는 홍채 이미지 품질 측정 시스템.
  15. 홍채 이미지 모듈;
    상기 홍채 이미지 모듈에 연결된 홍채 이미지 품질 측정 모듈; 및
    상기 홍채 이미지 모듈에 연결된 평가기;
    를 포함하는 홍채 이미지 전처리 시스템.
  16. 제15항에 있어서,
    상기 평가기에 연결된 복구기를 더 포함하며,
    상기 평가기는 상기 품질 측정 모듈로부터 홍채 이미지의 품질 측정을 공급받고 상기 홍채 이미지가 후처리를 위하여 수락 가능한지 또는 수락 불가능한지 여부를 표시하기 위한 것이며,
    상기 평가기는 수락 불가능한 홍채 이미지가 거부되어야 하는지 또는 후처리를 위하여 복구되어야 하는지 여부를 표시하기 위한 것을 특징으로 하는 홍채 이미지 전처리 시스템.
  17. 제16항에 있어서,
    상기 후처리는 상기 홍채 이미지의 세그먼트화를 포함하는 것을 특징으로 하는 홍채 이미지 전처리 시스템.
  18. 홍채 이미지를 공급받는 단계;
    상기 홍채 이미지의 적어도 하나의 품질을 측정하는 단계; 및
    상기 홍채 이미지가 후처리를 위한 상기 적어도 하나의 품질에 대하여 적합한지 여부를 판단하기 위하여 상기 적어도 하나의 품질을 평가하는 단계;
    를 포함하는 이미지 품질 평가 방법.
  19. 제18항에 있어서,
    후처리를 위한 상기 적어도 하나의 품질에 대하여 적합하지 않은 홍채 이미지가 복구에 대하여 적합한지 여부를 판단하는 단계;
    를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 이미지 품질 평가 방법.
  20. 제18항에 있어서,
    상기 이미지의 공간 도메인의 고주파수에서의 제1 에너지를 측정하는 단계; 및
    후처리에 적합한 모델 홍채 이미지의 공간 도메인의 고주파수에서의 제2 에너지를 측정하는 단계;
    를 더 포함하며,
    상기 제1 에너지가 상기 제2 에너지의 설정된 퍼센티지 내에 있는 경우, 상기 홍채 이미지는 후처리를 위한 상기 적어도 하나의 품질에 대하여 적합한 것을 특징으로 하는 이미지 품질 평가 방법.
  21. 제18항에 있어서,
    상기 홍채 이미지의 홍채 코드로부터 2개의 상이한 지역화된 패치를 획득하는 단계;
    상기 2개의 패치를 XOR 연산하는 단계;
    상기 2개의 패치의 교차-매칭된 비트 사이에서 불일치량을 측정하는 단계; 및
    상기 불일치량이 설정된 양보다 더 큰지 판단하는 단계;
    를 더 포함하며,
    상기 불일치량이 설정된 양보다 더 크면, 상기 홍채 이미지는 후처리를 위한 상기 적어도 하나의 품질에 대하여 적합한 것을 특징으로 하는 이미지 품질 평가 방법.
  22. 제18항에 있어서,
    상기 홍채 이미지의 내부 경계 프로파일과 타원 형상 사이의 차이량을 측정하는 단계; 및
    노출된 상기 홍채 이미지의 홍채 맵의 퍼센티지을 측정하는 단계;
    를 더 포함하며,
    상기 차이량이 상기 적어도 하나의 품질에 대한 후처리에 적합한 홍채 이미지에 대하여 설정된 차이보다 더 작은 경우, 상기 이미지는 상기 적어도 하나의 품질에 대한 후처리에 적합하며,
    상기 퍼센티지가 상기 적어도 하나의 품질에 대한 후처리에 적합한 홍채 이미지에 대하여 설정된 퍼센티지보다 더 작은 경우, 상기 이미지는 상기 적어도 하나의 품질에 대한 후처리에 적합한 것을 특징으로 하는 이미지 품질 평가 방법.
  23. 홍채 이미지 공급원; 및
    상기 이미지 공급원에 연결된 품질 처리 모듈;
    을 포함하고,
    상기 품질 처리 모듈은 홍채 이미지의 품질 평가를 제공하며,
    처리는 상기 홍채 이미지에 대한 상기 품질 평가에 따라 구성된 홍채 이미지 품질 측정 시스템.
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