KR20100134533A - 트레이스 변환을 이용한 홍채 및 눈 인식 시스템 - Google Patents

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Abstract

트레이스 변환(33, 34)을 이용한 홍채 및 눈 인식 시스템이 제공된다. 본 시스템은, 눈 이미지를 획득하고(51), 품질 평가가 이미지가 홍채 인식 모듈(28, 56) 및/또는 트레이스 변환 모듈(32, 57)로 갈지를 나타내도록 이를 이미지 품질 계측 판단 모듈(25, 27, 53)에 제공할 수 있다. 또한, 트레이스 변환(33, 34)은 더 큰 데이터세트로부터 작은 데이터베이스를 결정하기 위한 사전 필터링 메카니즘으로서 사용될 수 있다. 품질 평가(25, 27, 52)가 미리 정의된 품질 기준에 도달하면, 이미지는 즉시 홍채 인식 모듈(28, 56)로 통과될 수 있다. 그렇지 않다면, 이미지는 트레이스 변환 모듈(32, 57)로 갈 수 있다. 품질 평가가 후자에 대하여 너무 열악하면, 이미지는 회복 또는 재획득에 따라 거부될 수 있다. 홍채 인식 모듈(28, 56)로부터의 처리된 이미지는 유일한 최상의 매치를 제공할 수 있다. 트레이스 변환 모듈(32, 57)로부터의 처리된 이미지는 대신에 가장 가능성 있는 매치들로 정렬될 수 있다.

Description

트레이스 변환을 이용한 홍채 및 눈 인식 시스템{AN IRIS AND OCULAR RECOGNITION SYSTEM USING TRACE TRANSFORMS}
본 출원은, "Iris and Ocular Recognition Using Radon and Trace Transforms"의 발명의 명칭으로 2009년 6월 15일 출원된 미국 가특허 출원 No. 61/268,676의 우선권을 주장한다. 2009년 6월 15일 출원된 미국 가특허 출원 No. 61/268,676은 참조로서 본 명세서에 편입된다.
본 발명은 인식 시스템에 관한 것으로, 특히 생체 인식(biometric recognition) 시스템에 관한 것이다; 특히, 본 발명은 홍체 인식 시스템에 관한 것이다.
본 발명은 트레이스 변환(trace transform)을 이용한 홍채 및 눈(ocular) 인식 시스템에 관한 것이다. 본 시스템은 인식 모듈로 눈 이미지를 챕쳐할 수 있으며, 이를 이미지의 품질 평가를 제공하는 이미지 품질 계측 판단 모듈로 제공할 수 있다. 품질 평가는 이미지가 홍채 인식 모듈 또는 트레이스 변환 모듈로 가는지 여부를 판단할 수 있다. 품질 평가가 미리 정의된 홍채 품질 기준에 도달하지 않으면, 이미지는 트레이스 변환 모듈을 이용하여 우선적으로 처리될 수 있다. 품질 평가가 트레이스 변환 모듈용으로 매우 열악하다면, 이미지는 회복(rehabilitation) 또는 재획득(reacquisition)을 조건으로 거부될 수 있다. 다른 방식에서, 양 모듈을 이용하여 눈 이미지를 처리하는 것을 여전히 필요로 할 수 있지만, 매칭 결과의 융합은 홍채의 품질에 따라 가중될 것이다. 다른 방식에서, 트레이스 모듈은 홍채 인식 모듈을 증대시키는데 이용될 수 있다. 홍채 인식 모듈로부터의 처리된 이미지는 유일한 최상의 매치로만 정렬될 수 있다. 트레이스 변환 모듈로부터의 처리된 이미지는 이 대신에 가장 가능성 있는 매치로 정렬될 수 있다.
도 1a 및 1b는 예시적인 홍채 및 해당 트레이스 서명(signature)에 대한 도면이다;
도 2는 눈 시스템 아키텍쳐의 예시적인 일례에 대한 도면이다;
도 3a, 3b 및 3c는 다층 눈 인식 이미지 및 눈 아키텍쳐, 피부 텍스쳐 및 홍채 패턴으로부터 추출된 특징을 나타내는 서명에 대한 도면이다;
도 4는 정규화 방법의 예를 나타내는 도면이다; 그리고,
도 5는 본 적응적 홍채 매칭 방법의 예시적인 일례에 대한 도면이다.
인간의 눈의 홍채는 식별을 위한 생체 지시자로서 사용되어왔다. 홍채의 패턴은 복잡하고, 아치형 인대(arching ligaments), 주름(furrow), 이랑(ridge), 소낭선(crypt), 링(ring), 코로나(corona), 반점(freckle), 지그재그 칼라(zigzag collaret), 및 다른 특유의 특징과 같은 많은 특유의 특징을 포함할 수 있다. 모든 인간의 눈의 홍채는 매우 복잡한 고유의 텍스쳐를 가지며, 이는 인간의 일생동안 본질적으로 안정된다. 심지어 동일한 사람에서도, 2개의 홍채가 텍스쳐 또는 세부에서 동일하지 않다. 눈의 외부 기관으로서, 홍채는 외부 환경으로부터 양호하게 보호되며, 눈의 각막의 투명 보호창 뒤에서 눈의 흰 조직에 의해 둘러싸여 있는 색을 가지고 있는 디스크로서 심지어 몇 미터 떨어져서도 용이하게 보일 수 있다.
또한, 기부(proximal) 눈 피부 텍스쳐와 홍채 주위의 눈 모양은 인간의 신원에 고유하다. 피부 텍스쳐 모델링은 피부병학 및 국소(topical) 마취 효율 테스트를 위한 컴퓨터 진단을 포함하는 많은 애플리케이션에서 연구되어 왔다. 피부 텍스쳐와 눈의 전체적인(holistic) 뷰(view)를 인식하거나 분류하기 위한 능력과 은 생체 측정 이네이블러(enabler)일 수 있다.
홍채가 빛에 응답하여 동공의 크기를 조정하기 위하여 수축 및 팽창하더라도, 그 상세한 텍스쳐는 수축 및 팽창과 관계없이 크게 변하지 않은 채로 있다. 또한, 눈은 형태에 있어서 지역적으로 수축 및 팽창할 수 있다. 이러한 왜곡은 넓은 범위의 동공 팽창 또는 눈 신호 변동 전체에 대하여 동일함을 유지하는 ID 서명을 추출하고 인코딩하기 위하여 눈 이미지를 해석하는데 있어서 수학적으로 용이하게 제거될 수 있다. 외부의 가시성 피부 및 둘러싸는 모양뿐만 아니라, 홍채 텍스쳐의 풍부함, 고유성 및 불변성은 자동화되고 매우 신뢰성있는 개인 식별에 적합한 결합된 홍채/눈 인식을 제공한다.
눈 기부 피부와 전체 눈 모양 모두로부터 추출된 눈 특징으로 홍채 인식을 증대시키는 눈 시스템을 도입할 수 있다. 본 방식은 눈 주위의 기부 피부 텍서쳐로부터 뿐만 아니라 홍채 맵(눈 프린트)으로부터 특징을 추출하기 위하여 트레이스 변환 또는 랜덤 변환을 이용하는 것에 기초를 둔다. 다른 변환이 특징을 추출하는데 이용될 수 있다.
트레이스 변환은 비선형 또는 선형 변환과 같이 변환되는 객체를 인식하기 위한 이미지 처리에 이용될 수 있다. 트레이스 변환의 주요 특징 중 하나는 이러한 변환에 항상 변하지 않는 특징을 구축하는데 사용될 수 있다는 것이다. 이는 설명된 객체의 텍스쳐 특징뿐만 아니라 형상을 채택하는데 대하여 알려져 있다. 여기에서, 트레이스 공간으로 홍채 및 눈의 특징을 매핑하기 위하여 트레이스 변환 연산자의 주요 특징을 적용할 수 있다. 트레이스 변환을 생성하기 위하여, 마스킹된 눈 이미지의 라인을 트레이싱하면서 함수를 계산할 수 있다. 눈 트레이스 변환으로부터 중대한 특징만을 선택하기 위하여 눈 이미지를 마스킹할 수 있다. 홍채의 트레이싱을 위하여, 동공 반사의 역효과를 제외하도록 동공을 마스킹할 수 있다. 눈/홍채를 처리함에 따라, 트레이스 변환의 계산으로부터 임의의 외래 정보를 제거하도록 프레임화된 원형 눈 형상을 인식하기를 원할 수 있다. 이러한 목적으로, 기부 동공 중심에 중심(특히 응시하고 있는 눈의 트레이싱을 위한 다른 고려는 과도한 응시의 역효과를 감소시키도록 동공의 벗어난 각도에 관계없이 둘레의 중점에서 중심을 채택)을 갖는 지역 좌표계를 정의할 수 있다,
홍채 및 눈 특징 추출 처리 모두에 대하여 정규화 처리를 적용할 수 있다. 홍채 정규화 처리는 고무판(rubber sheet) 모델에 바탕을 둘 수 있다. 또한, 타원형의 역효과를 줄이기 위하여 트레이스 변환을 적용하기 전에 홍채의 타원형을 원형으로 변환하도록 선형 변환을 적용할 수 있다. 또한, 디지털 눈 이미지에서 실제 기부 피부 영역을 분리시키도록 눈 주위로 정규화 처리를 적용할 수 있다. 상부 및 하부 눈꺼풀의 에지점을 추출할 수 있다. 그 다음, 상부 및 하부 에지는 눈꺼풀 한계의 윤곽을 나타내기 위하여 2개의 분리된 포물선 모델로 피팅될 수 있다. 이러한 2개의 곡선 사이의 교점은 상이한 템플레이트 사이에서 정규화를 실행하기 위한 기준점으로서 사용될 수 있다. 또한, 눈 기부 피부는 원형 마스크로 피팅될 수 있다.
실제로, 도입된 접근 방법은 단지 통상의 홍채 바코드가 아닌 다중 서명에 바탕을 둔 인식을 생성하도록 홍채 인신 시스템과 함께 통합될 수 있다. 트레이스 공간 표현을 이용하여 홍채 패턴과 기부 눈 피부 텍스쳐와 눈 모양으로부터 추출된 2개의 특징 사이에서의 분류 중 하나로서 눈 인식 과제에 관심을 가질 수 있다. 본 시스템은 적어도 다음의 구성요소를 포함하여야 한다.
1) 홍채 인식 -- 이것은 상업적 시스템 또는 극 세그먼트화(polar segmentation, 소위, POSE) 시스템 기술을 이용하여 처리될 수 있는 통상적인 홍채 인식 기술일 수 있다(예를 들어, 2005년 1월 26일 출원된 미국 특허 출원 No. 11/043,366 참조). 이 방식은 데이터가 과도한 불분명함(obscuration) 또는 블러링(blurring)이 없는 이상적인 경우에만 유용한 서명을 제공할 수 있다.
2) 트레이스 공간을 이용한 홍채 인식 -- 이 방식으로부터의 서명은 대부분 상기 서명이 불분명할 때에 유용할 수 있다.
3) 기부(proximal) 피부 텍스쳐 및 안면 모양 인식 -- 이 방식은 눈 주의의 피부의 텍스쳐 패턴뿐만 아니라 눈 모양의 전체적인 뷰를 분석함으로써 홍채 기부 피부 텍스쳐로부터 특징을 추출하고, 트레이스 변환 또는 랜덤 변환 함수를 이용하여 구축된 트래이스 공간을 이용하여 그 주위의 지역적인 특징을 분석할 수 있다.
다시, 종래의 홍채 인식 기술을 증대시키기 위하여 스탠드오프(standoff) 눈 인식 기술을 도입할 수 있다. 트레이스 공간 표현을 이용하여 홍채 패턴과 기부 눈 피부 텍스쳐와 눈 모양으로부터 추출된 2개의 특징 사이에서의 분류 중 하나로서 눈 인식 과제에 관심을 가질 수 있다. 도 1a 및 1b는 2개의 상이한 눈의 홍채(11, 12)를 도시한다. 또한, 홍채(11, 12)의 홍채 서명(13, 14)이 트레이스 공간을 이용하여 각각 도시된다. 도 3a, 3b 및 3c는 눈 구조, 피부 텍스쳐 및 홍채 패턴으로부터 추출된 특징을 이용한 다층 눈 인식을 도시한다.
본 방식의 이점은 사용자가 종래 기술에 의해 거부될 수 있는 열악한 품질의 홍채 이미지를 등록하거나 매칭할 수 있도록 한다는 것이다. 또한, 본 접근 방법은 홍채 프린트가 신뢰성 있는 매처(matcher)가 되기에는 너무 불분명할 때 단지 하나의 최상의 매치 대신에 가능한 매치들의 리스트를 생성할 수 있다.
기술적인 이론적 설명과 접근 방법이 언급될 수 있다. 눈 기부 스킨 및 전체 눈 모양 모두로부터 추출된 눈 특징으로 홍채 인식을 증대시키는 눈 시스템이 도입될 수 있다. 전체 시스템의 시스템 아키텍쳐가 도 2에 제공된다. 이 도면은 눈 시스템 아키텍쳐의 예시적인 일례를 도시한다. 눈 이미지 품질은 도면 부호 25에서 측정될 수 있다. 측정된 품질은 도면 부호 26에서 IQMS(이미지 품질 계측, image quality metrics)이 품질이 눈(31)의 홍채에 대한 홍채 맵(29)을 제공하는 도면 부호 28에서의 극 기반 홍채 인식 방법과 같은 일반적인 홍채 인식 방법에 적합한지 여부를 판단하도록 평가될 수 있다. 눈의 품질이 도면 부호 28에서의 인식 방법에 적합하지 않더라도, 도면 부호 32에서 본 적응적 홍채 매칭 방법에 여전히 적합할 수 있다. 눈 이미지로부터, 도면 부호 33에서 홍채 트레이스 변환이 적용되어, 홍채 서명(35)을 제공할 수 있다. 도면 부호 34에서, 눈 트레이스 변환이 수행되어, 눈 서명(36)을 제공할 수 있다.
다양한 특징이 인식용 눈 이미지로부터 획득될 수 있다. 홍채 서명 -- 이것은 여기에서 언급된 POSE 기술을 이용하여 처리될 수 있는 홍채 인식 기술이다. 기부 피부 텍스쳐 및 안면 모양 인식 -- 이 처리는 눈 주위의 피부의 텍스쳐 패턴 뿐만 아니라 눈 모양의 전체 뷰를 분석함으로써 홍채 기부 피부 텍스쳐로부터 특징을 추출하고 트레이스 공간을 이용하여 그 주위의 지역적 특징을 분석할 수 있다. 눈 트레이스 서명은 홍채와 눈의 흰 영역을 눈의 전체 뷰로부터 마스킹함으로써 획득될 수 있다. 마스킹은 스칼라(scalar) 영역에서의 홍채 이동으로부터의 역효과를 줄일 수 있다.
추출된 프린트로부터 서명의 조합을 얻기 위하여 눈 및 홍채 품질 계측을 측정할 수 있다. 홍채 프린트만이 아니라 각 모듈당 하나의 서명 프린트를 가지는 것은 시스템이 더 낮은 변동성을을 가지면서 눈 서명에 대한 특징의 분산을 감소할 수 있게 하며 또한 상이한 주체의 프린트 사이에서 식별력을 증가시킬 수 있게 한다.
눈 모양의 전체적인 뷰 및 눈의 기부 피부 텍스쳐로부터 특징을 추출함으로써 홍채 인식을 증대시킬 수 있다. 눈썹과 눈 형상의 둘러싸는 공간적 특징으로 연장하는 전체적인 눈 모양은 개인의 식원에 추가적인 식별을 제공할 수 있다. 실현 가능하며, 신속하고 정확하고 강력한 알고리즘을 제공하는 새로운 도메인에서의 직접적인 최적화를 가능하게 하는 트레이스 표현을 이용한 눈 이미지 모양과 그 주변 피부 텍스쳐를 해석하는 새로운 프레임워크를 도입할 수 있다. 트레이스 표현은 내부 눈의 변동을 감소시키고 따라서 신호 가변성 팩터에 강력한 특징을 제공하도록 공식으로 나타내어진 수학적 트레이스 변환을 이용한 신뢰성 있는 특징으로부터 유도된 구조 도메인을 채용할 수 있다.
트레이스 변환(예를 들어, A. Ladyrov와 M. Petrou, "The Trace Transform and its Applications", IEEE Trans. PAMI, 23(8), Pp. 811-828, 2001), 랜덤 변환의 일반화는 비선형 또는 선형 변환과 같이 변환되는 객체를 인식하기 위한 이미지 처리에 이용될 수 있다. 트레이스 변환의 주요 특징 중 하나는 이러한 변환에 항상 변하지 않는 특징을 구축하는데 사용될 수 있다는 것이다. 이는 설명된 객체의 텍스쳐 특징뿐만 아니라 형상을 채택할 수 있다. 트레이스 변환을 생성하기 위하여, 마스킹된 눈 이미지의 라인을 트레이싱하면서 함수를 계산할 수 있다. 눈 트레이스 변환으로부터 중대한 특징만을 선택하기 위하여 눈 이미지를 마스킹할 수 있다. 눈을 처리함에 따라, 트레이스 변환의 계산으로부터 임의의 외래 정보를 제거하도록 프레임화된 원형 눈 형상을 인식하기를 원할 수 있다. 이러한 목적으로, 기부 동공 중심에 중심(과도한 응시의 역효과를 감소시키도록 동공의 벗어난 각도에 관계없이 둘레의 중점에서 중심을 채택하기 위하여 특히 응시하고 있는 눈의 트레이싱을 위한 다른 고려가 있을 수 있다)을 갖는 지역 좌표계를 정의할 수 있다. 그 다음, 트레이싱 라인은 눈 마스크에 의해 정의된 원형 영역을 둘러싸는 최소 부분 내에 정의될 수 있다. 도 3a, 3b 및 3c에서 상이한 눈 이미지(15, 16, 17)에 대한 일반적인 트레이스 변환의 결과를 각각 도시할 수 있다. 그러나, 눈 이미지(15, 16)는 동일한 눈이지만 이미지를 캡쳐하는데 사용되는 눈 인식 메카니즘에 상대적인 상이한 방향을 갖는다. 이 도면들은 각각 눈 이미지(15, 16, 17)에 대한 눈 모양의 트레이스 표현(18, 19, 21)을 도시한다. 유사하게, 마스킹이 홍채 변동을 감소시키기 위하여 3개의 이미지에 걸쳐 적용될 수 있다. (램덤 기능이 트레이싱을 위하여 사용될 수 있다.)
특징을 변환하기 전에 왼쪽 및 오른쪽에 작은 원으로 강조된 도 4에 도시된 바와 같이 상부 및 하부 눈꺼풀 포물선(43, 44)의 교점(41, 42)에 기초한 정규화 방법을 적용할 수 있기 때문에, 본 변환은 배율, 평행이동 및 회전에 불변이다.
정규화를 위하여, 상부 및 하부 눈꺼풀의 에지점을 추출하기 위하여 현존하는 POSE 라이브러리 기능을 사용할 수 있다. 그 다음, 상부 및 하부 에지는 눈꺼풀 한계의 윤곽을 나타내기 위하여 2개의 분리된 포물선 모델로 피팅될 수 있다. 이러한 2개의 곡선 사이의 교점은 상이한 템플레이트 사이에서 정규화를 실행하기 위한 기준점으로서 사용될 수 있다. 2개의 교점은 스케일링 및 평행이동 캘리브페이션을 위한 상이한 템플레이트에 따라 정규화하기 위한 기준으로서 사용될 수 있다. 도 4에서 처리를 도시할 수 있다. 이 도면은 정규화 처리에 대한 기초를 도시한다.
다른 접근 방법에서, 램덤 외에, 눈 모양을 모델링하는데 적합한 다른 트레이스 함수가 여기에서 제공된 설계를 벗어나지 않으면서 사용될 수 있다. 적합한 마스킹을 선택하고 가장 적합한 트레이스 함수를 공식으로 나타냄으로써, 진성의 눈 정보만이 고유 눈 특징을 추출하는데 이용된다는 것을 보장할 수 있다. 상이한 마스킹 스킴은 눈 프린트에서의 응시에 따른 역효과를 감소시키기 위하여 눈 모양 분석으로부터 공막(sclera)과 동공 영역을 제외시키는데 적용된다.
눈 프린트의 프로브와 추출된 트레이스 모델 파라미터(눈 프린트)가 주어지면, 전술한 바와 같이 혼란스러운 팩터들에 불변인 방법으로 개인을 식별하는 것이 목적이다. 동일한 개인의 여러 트레이스 표현 눈 프린트가 질의(query)에 존재하면, 내부 클래스 변동 표현, 조명 및 포즈의 효과를 억제하면서 클래스간 변동의 효과를 강화시킬 수 있는 마하로노비스(Mahalonobis) 거리 측정을 이용하여 이를 수행하는 것이 가능할 수 있다.
Figure pat00001
이 프로브 p에 의해 생성된 확률 질량 함수(probability mass function)이고,
Figure pat00002
이 클래스 k의 다변량 분포(multivariate distribution)의 질량 중심(centroid)이라 하자. 거리는 다음과 같이 정의될 수 있다.
Figure pat00003
본 인식 방법에 대하여, 다른 유사성 측정을 고려할 수 있다. "근사 대칭(approximate symmetry)"를 정량화하려고 시도하고 또한 질의에 대하여 양방향으로 대칭/비대칭 매칭으로서 눈 프린트를 분류하는 것을 돕는 제퍼리 발산(Jeffreys divergence)(J-divergence 또는 공간 정보 발산) 측정인,
Figure pat00004
을 검사할 수 있다. 이 유사성 측정은 유일한 최상의 매치 대신에 가장 가능성 있는 매치들을 생성할 수 있다.
이 모듈의 이점은 이것이 사용자가 다른 방식에 의해서 거부될 수 있는 열악한 품질의 눈 이미지로 등록하고 이를 식별하게 허용한다는 것이다. 이 방법의 다른 이점은 눈 식별 효율을 잠재적으로 개선할 수 있다는 것이다. 홍채 인식을 실제로 실행하기 전에 개인의 서브세트를 신속하게 인덱싱하는데 눈 프린트를 이용할 수 있다. 이것은 매칭 속도가 훨씬 더 빨라질 수 있다는 것을 의미한다.
10 - 3의 오류 허용률에서 0.01 내지 0.03 사이의 오류 거부율로 홍체 기술이 대한 큰 가능성이 있다. 잘못된 매칭률(FMR, false matching rate)에 대한 잘못된 비매칭률(FNMR, false non-matching rate)은 더 큰 데이터 세트에 대해서도 더 양호할 수 있다. 홍채 패턴의 고유성 및 풍부함은 많은 수의 인원에 채용될 때 실제 생체 측정 도구로서 기술을 채용하는데 충족되어야만 하는 필요 사항일 수 있다. 이것은 매우 고무적인 결과인 것으로 보인다; 그러나, 사실상 모든 보고된 홍채 인식 성능은 대부분 전면(frontal) 홍채 데이터베이스에서 수행되었다. 제한된 연구가 비협조적인 대상을 해결하는 데에 집중된 것으로 보인다. 몇몇의 개발된 기술은 홍채 세그먼트화에서 홍채의 불규칙성의 실제 본질을 해결할 수 있다(예를 들어, 2005년 1월 26일 출원된 미국 특허 출원 No. 11/043,366 참조). 이러한 불규칙성을 측정하는 것에 벗어나서, 세그먼트화 루틴은 주변 광원에 의한 반사와 눈썹과 눈꺼풀에 의한 폐색(occlusion)을 검출하여야만 한다.
본 방법은 비이상적인 홍채 이미지에 대하여 설계된 것으로 보이는 기초의 관점에서, 열악하게 캡쳐되거나 폐색된 홍채 이미지의 홍채 세그먼트화 및 특징 추출, 불분명함, 모션 블러(motion blur) 및 조명 아티팩트과 관련된 문제점을 해결할 수 있다(즉, 2005년 1월 26일 출원된 미국 특허 출원 No. 11/043,366 참조).
텍스쳐 인식에서의 작업은 대부분 안면 특징 추적의 목적 또는 피부 질환의 컴퓨터 진단을 위한 방법을 개발하기 위한 피부병학을 위한 것으로 보인다. 텍스쳐 모델링에서의 방법은 특징 분포로 이미지 텍스쳐의 특성을 나타내는 것일 수 있다. 피부 텍스쳐 모델링은 이미지화 조건에 대한 모양 변동을 해결하여야만 하는 모델을 필요로 할 수 있다. 모델은 이미지화 조건의 기능인 특징 분포를 이용할 수 있다: 1) 이미지 텍스톤(texton) -- 배향된 멀티스케일 필터링의 출력을 클러스터링함으로써 획득됨; 및 2) 원시 부호 텍스쳐(symbolic texture primitive) -- 다른 필터에 비하여 큰 응답을 갖는 필터 뱅크 인덱스의 공간적인 구성으로서 정의됨. 인식 방식은 고유 공간(Eigenspace) 프로젝션을 이용한 서브 공간 기술에 기초할 수 있다. 텍스쳐 클래스에 대한 학습 이미지로부터의 히스토그램은 고유 공간을 형성하는데 사용될 수 있으며, 소정의 클래스로부터의 원시 히스토그램은 프로브 텍스쳐 클래스의 패턴에 대한 점의 매니폴드의 샘플링을 나타내는 고유 공간 내의 점으로 프로젝션된다. 인식을 위하여, 질의 피부 프린트로부터의 특징 히스토그램은 고유 공간으로 프로젝션되어 학습 세트에서의 각 점과 비교될 수 있다. 가장 가까이 있는 이웃의 클래스는 분류 결과로서 나타날 수 있다.
안면 인식을 위한 다양한 통계적 기술은 사용된 프로젝션 및 거리 측정의 종류에서 상이할 수 있다. 본 트레이스 방식은 허니웰 인터네셔널 잉크(Honeywell International Inc.)에 의한 커널 PCA 또는 고유 눈(Eigen-eye)(즉, 주요 성분 분석을 이용한 고유 안면(Eigen-face)의 수정된 버젼) 또는 피셔 눈(Fisher-eye)(피셔 안면(Fisher-face)에 유사)에 대한 작업인 서브 공간 기술과 상이하게 나타날 수 있다.
본 기술 방식은 진실한 스탠드오프(standoff) 눈 인식 시스템을 개발하기 위하여 홍채 및 눈 주변 영역의 다층 표현의 개발에 기초할 수 있다. 본 방식은 트레이스 변환을 이용하여 눈썹의 형상과 눈의 주변 공간 특징을 캡쳐하는 전체(holistic) 눈 모양 모델을 이용할 수 있다. 적합한 트레이스 함수는 눈의 눈 주변 피부 영역을 포함하도록 일반적인 홍채 서명에 더하여 눈에 존재하는 형상의 가변성을 캡쳐하도록 고려될 수 있다.
도 5는 본 적응적 홍채 매칭 방식의 예시적인 일례에 대한 도면이다. 눈 이미지 획득 모듈(51)은 눈의 이미지를 획득할 수 있다. 이미지는 눈 품질 평가부(52)로 갈 수 있다. 눈 품질 평가부(52)에는 눈 이미지의 평가를 출력하는 눈 이미지 품질 계측 판단 모듈(53)이 있을 수 있다. 눈 이미지 라우터(router)는 평가를 취할 수 있으며, 눈 이미지가 이송되어야만 하는 눈 인식부(55)의 모듈을 판단한다. 이미지의 품질이 다소 높으면, 이미지는 처리를 위하여 홍채 인식 모듈(56)로 갈 수 있다. 이미지의 품질이 높지 않거나 또는 모듈(56)에 의한 처리에 적합하지 않다면, 이미지는 처리를 위하여 트레이스 변환 모듈(57)로 갈 수 있다. 블러링(blurring)이 많이 된 것과 같이 이미지가 품질이 너무 열악하면, 이미지는 버려지고 새로운 이미지가 캡쳐될 수 있다. 라우터 모듈(54)은 이미지가 통상의 홍채 인식 모듈(56) 및 트레이스 변환 모듈(57)을 위하여 구비하는 것이 필요한 품질량을 결정할 수 있으며, 이에 상응하여 적합한 모듈을 이용하여 결과의 우선 순위를 결정(즉, 이미지의 품질에 따라 적합한 모듈에 더 많은 가중치를 준다)하는 동안 사실상 모든 모듈에 이미지를 전달한다. 가능성 있는 회복을 위하여 전송될 수 있는 이미지를 위한 회복 모듈(미도시)이 있을 수 있다. 이미지가 회복될 수 없다면, 이미지는 거부될 수 있다.
이미지가 홍채 인식 모듈(56)에 의해 처리된 후에, 이미지는 홍채 매처(macher)(58)로 갈 수 있다. 매처(58)는 처리된 이미지의 홍채에 대하여 최상으로 매칭되는 홍채를 위하여 데이터베이스(62)를 검색할 수 있다. 최상으로 매칭되는 홍채는, 홍채와 관련된 사람의 가용 식원 정보와 함께 결과 모듈(65)의 홍채 결과(63)에 전송할 수 있다. 최상으로 매칭되는 홍채가 없거나 적합한 최상으로 매칭되는 홍채가 데이터베이스(62)에서 발견되지 않는다면, 처리된 이미지의 홍채는 임의의 식원 정보와 함께 등록기(enroller) 모듈(68)의 등록기(66)로 제공되어 데이터베이스(62)에 입력될 수 있다. 매칭 처리는 홍채 품질 측정에 기초하여 사실상 모든 모듈의 결과에 가중치를 부여함으로써 영향을 받을 수 있다.
언급된 바와 같이, 이미지의 품질이 모듈(56)에 의한 처리를 위하여 미리 정의된 품질 기준에 반드시 도달하지 않더라도, 이미지는 트레이스 공간을 이용하여 홍채 서명으로의 변환을 위하여 홍채 트레이스 변환 서브 모듈(71)로 갈 수 있다. 또한, 이미지는 트레이스 공간을 이용하여 눈 서명으로의 변환을 위하여 눈 트레이스 변환 서브 모듈(72)로 갈 수 있다. 모듈(71) 또는 모듈(72) 단독으로, 또는 모듈(71)와 모듈(72)가 함께 이미지의 트레이스 변환을 위해 사용될 수 있다. 다른 경우에서, 서명은 매처 모듈(61)의 전체 매처(59)로 제공될 수 있다. 아니면, 서브 모듈(71, 72) 로부터의 서명이 개별 매처(미도시)에 제공될 수 있다. 매처(61)는 유일한 최상의 매치 대신에 서명의 가장 가능성 있는 매치들에 대하여 데이터베이스(62)를 검색한다. 검색은 유사성 측정 또는 일부 다른 유용한 범주에 기초할 수 있다. 가장 가능성 있는 매치들이 약간의 가능성을 나타내거나 또는 사전에 특정된 목적에 맞다면, 홍채 트레이스 서명 및/또는 눈 트레이스 서명은 개별적으로 또는 식별 정보와 함께 등록기 모듈(68)의 전체 등록기(67)에 의해 데이터베이스(62)에 등록된다. 도 5에 도시된 방식의 다양한 구성이 구현될 수 있다.
관련 출원은 다음을 포함하며, 모두 본 명세서에 참조로서 편입된다; 2007년 2월 15일 출원되고 "Standoff Iris Recognition System"의 발명의 명칭을 갖는 미국 특허 출원 No. 11/675,424; 2006년 3월 10일 출원되고, "Invariant Radial Iris Segmentation"의 발명의 명칭을 갖는 미국 특허 출원 No. 11/372,854; 2005년 1월 26일 출원되고, "Iris Recognition System and Method"의 발명의 명칭을 갖는 미국 특허 출원 No. 11/043,366; 2007년 2월 7일 출원되고, "Approaches and Apparatus for Eye Detection in a Digital Image"의 발명의 명칭을 갖는 미국 특허 출원 No. 11/672,108; 2007년 3월 2일 출원되고, "Iris Recognition System Having Image Quality Metrics"의 발명의 명칭을 갖는 미국 특허 출원 No. 11/681,614; 2007년 3월 2일 출원되고, "Indexing and Database Search System"의 발명의 명칭을 갖는 미국 특허 출원 No. 11/681,751; 2007년 3월 2일 출원되고, "Expedient Encoding System"의 발명의 명칭을 갖는 미국 특허 출원 No. 11/681,662; 2004년 11월 3일 출원되고, "System and Method for Gate Access Control"의 발명의 명칭을 갖는 미국 특허 출원 No. 10/979,129; 2003년 9월 5일 출원되고, "System and Method for Dynamic Stand-Off Biometric Verification"의 발명의 명칭을 갖는 미국 특허 출원 No. 10/655,124 (미국 등록 특허 No. 7,183,895로 발행됨); 및 2006년 3월 3일 출원되고, "Stand-Off Iris Detection Tracking and Recognition System"의 발명의 명칭을 갖는 미국 가특허 출원 No. 60/778,770.
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.
51 눈 이미지 획득 모듈 52 눈 품질 평가부
53 눈 이미지 품질 계측 판단 모듈 54 눈 이미지 라우터 모듈
55 눈 인식부 56 홍채 인식 모듈
57 트레이스 변환 모듈 58 홍채 매처
59 전체 매처 61 매처 모듈
62 데이터베이스 63 홍채 결과
64 전체 결과 65 결과 모듈
66 홍채 등록기 67 전체 등록기
68 등록기 모듈 71 홍채 트레이스 변환 서브 모듈
72 눈 트레이스 변환 서브 모듈

Claims (10)

  1. 눈 이미지 획득 모듈(51);
    상기 눈 이미지 획득 모듈에 연결된 눈 품질 평가부(52);
    상기 눈 품질 평가부에 연결된 눈 인식부(55); 및
    상기 눈 인식부에 연결된 매처 모듈(61)
    을 포함하고,
    상기 눈 인식부(55)는 눈 이미지를 트레이스 공간으로 변환하기 위한 트레이스 변환 모듈(57)을 포함하는,
    스탠드오프 눈 인식 시스템.
  2. 제1항에 있어서,
    상기 눈 인식부(55)는 홍채 인식 모듈(26)을 더 포함하고;
    상기 트레이스 변환 모듈(57)은,
    상기 눈 품질 평가부(52)에 연결된 눈 트레이스 변환 서브 모듈(72); 및
    상기 눈 품질 평가부(52)에 연결된 홍채 트레이스 변환 서브 모듈(71)
    을 포함하는,
    스탠드오프 눈 인식 시스템.
  3. 제2항에 있어서,
    상기 눈 이미지 평가부(52)는,
    상기 눈 이미지 획득 모듈(51)에 연결된 눈 품질 계측 판단 모듈(53); 및
    상기 눈 품질 계측 판단 모듈(63)과 상기 눈 인식부(55)에 연결된 눈 이미지 라우터 모듈(54)
    을 포함하고,
    상기 매처 모듈(61)에 연결된 결과 모듈(65)을 더 포함하는,
    스탠드오프 눈 인식 시스템.
  4. 제3항에 있어서,
    상기 매처 모듈(61)은,
    상기 눈 트레이스 변환 서브 모듈(72)에 연결된 전체 눈 매처(59); 및
    상기 홍채 인식 모듈(56)에 연결된 홍채 매처(58)
    를 포함하고,
    상기 결과 모듈(65)은,
    상기 전체 눈 매처(59)에 연결된 전체 눈 결과 서브 모듈(64); 및
    상기 홍채 매처(58)에 연결된 홍채 결과 서브 모듈(63)
    을 포함하는,
    스탠드오프 눈 인식 시스템.
  5. 제4항에 있어서,
    상기 전체 눈 매처(59)는 개인과 관련된 트레이스 모델 파라미터에 대한 데이터베이스(62)에 연결되고;
    상기 홍채 매처(58)는 개인과 관련된 홍채 맵에 대한 데이터베이스(62)에 연결되고;
    상기 전체 눈 매처(59)는 유일한 최상의 매치가 아니라 가장 가능성 있는 매치들을 상기 전체 결과 서브 모듈(64)에 제공하고;
    상기 가장 가능성 있는 매치들은 상기 눈 트레이스 변환 서브 모듈(72)에 제공된 눈 이미지의 상기 트레이스 모델 파라미터와 개인과 관련된 트레이스 모델 파라미터에 대한 상기 데이터베이스(62)에서의 트레이스 모델 파라미터 사이의 유사성 측정에 따라 결정되고; 그리고,
    상기 홍채 매처(58)은 최상의 매치만을 제공하는,
    스탠드오프 눈 인식 시스템.
  6. 제3항에 있어서,
    상기 눈 이미지 라우터 모듈(54)은 상기 눈 이미지 품질 계측 판단 모듈(53)에 따라 품질 계측의 문턱값을 충족하지 않는 것으로 간주된 눈 이미지를 상기 트레이스 변환 모듈에 우선적으로 제공하고;
    상기 눈 이미지 라우터 모듈(54)은 상기 눈 이미지 품질 계측 판단 모듈(53)에 따라 품질 계측의 문턱값을 충족하는 것으로 간주된 눈 이미지를 상기 홍채 인식 모듈(56)에 우선적으로 제공하고; 그리고,
    상기 눈 이미지 라우터 모듈(54)은 상기 트레이스 변환 모듈(57)과 상기 홍채 인식 모듈(56)에 눈 이미지를 홍채 품질에 따라 가중치가 부여된 결과와 함께 동시에 제공할 수 있는,
    스탠드오프 눈 인식 시스템.
  7. 제1항에 있어서,
    상기 트레이스 변환 모듈(57)에서, 트레이스 변환 이전에, 한 포물선은 상부 눈꺼풀의 에지에 피팅되고, 다른 포물선은 하부 눈꺼풀의 에지에 피팅된 2개의 추측된 눈꺼풀 포물선의 교점에 기초한 정규화는 다양한 템플레이터의 정규화에 대한 기준점으로서 상기 교점을 가지는,
    스탠드오프 눈 인식 시스템.
  8. 눈 이미지를 획득하는 단계(51);
    상기 눈 이미지를 품질에 대하여 평가하는 단계(25, 27, 52);
    열악한 품질을 갖는 눈 이미지를 트레이스 변환으로 변환하는 단계(32, 57); 및
    눈 트레이스 변환(34)을 데이터베이스(62)에서 개인의 신원과 관련된 눈 트레이스 변환과 매칭시키는 단계(61)
    를 포함하고,
    상기 눈 이미지가 미리 정의된 품질 계측의 문턱값을 충족하지 않는 것으로 평가되면(52) 열악한 품질을 가지며;
    상기 눈 트레이스 변환과 매칭시키는 단계(61)는 상기 데이터베이스(62)에서 상기 눈 트레이스 변환에 대한 유사성 측정에 기초하며; 그리고,
    상기 유사성 측정에 기초한 매칭(61)은 하나의 최상의 매치 대신에 가장 가능성 있는 매치들의 그룹을 생성하는,
    눈 인식 방법.
  9. 제8항에 있어서,
    홍체 인식을 위하여 양호한 품질을 갖는 눈 이미지를 홍채 이미지로 처리하는 단계(56); 및
    상기 홍채 이미지를 데이터베이스(62) 내의 개인의 신원과 관련된 홍채 이미지와 매칭시키는 단계(28, 61)
    를 더 포함하고,
    상기 눈 이미지는 미리 정의된 품질 기준의 문턱값을 충족하는 것으로 평가되면(25, 27, 52) 양호한 품질을 가지며; 그리고,
    홍채 이미지의 매칭(61)은 하나의 최상의 매치를 생성하는,
    눈 인식 방법.
  10. 눈 이미지를 획득하는 단계(51);
    상기 눈 이미지를 품질 계측을 판단하는 단계(25, 27, 53);
    소정의 문턱값 이하의 품질 계측을 갖는 눈 이미지를 눈 서명 이미지(36)로 트레이스 변환하는 단계(33, 34, 57); 및
    상기 눈 서명 이미지(36)를 데이터베이스(62)에서 개인의 신원과 관련된 눈 서명 이미지와 매칭하여(61), 다수의 가장 가능성 있는 매치들을 생성하는 단계
    를 포함하고,
    소정의 문턱값 이하의 품질을 갖는 눈 이미지는 상기 데이터베이스(62)에서 홍채 프린트 사이에서 하나의 최상 매치를 선택하기 위한 신뢰성 있는 매처가 되기에는 불분명한 홍채 프린트를 제공하는 것으로 간주되는,
    스탠드오프 눈 인식 방법.
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