KR20160127206A

KR20160127206A - 홍채영역에서의 속눈썹 제거 시스템 및 그 방법

Info

Publication number: KR20160127206A
Application number: KR1020150057273A
Authority: KR
Inventors: 한기태; 김성훈
Original assignee: 가천대학교 산학협력단
Priority date: 2015-04-23
Filing date: 2015-04-23
Publication date: 2016-11-03

Abstract

본 발명은 홍채영역에서의 속눈썹 제거 시스템 및 그 방법에 관한 것으로서, 다양한 각도와 길이의 속눈썹을 검출하기 위하여 여러 개의 각도 값을 갖는 가버 필터(Gabor Filter)를 이용하여 다양한 각도와 길이의 속눈썹을 정확히 검출하여 제거함으로써 홍채정보 보존율을 향상시키는 시스템 및 그 방법을 제공함에 목적이 있다.
이러한 목적을 달성하기 위한 본 발명은, 허프 원 변환을 이용하여 눈 영상에서 동공 후보 위치를 검출하고, 원 내의 픽셀의 개수를 바탕으로 동공 후보 위치 중 동공 위치를 검출하는 동공 검출부; 동공의 중심점과 홍채 테두리 후보들의 중심점간 거리 계산을 통해 홍채 테두리를 검출하는 홍채 테두리 검출부; 눈 영상에서 수평 성분을 검출하고 이를 영역 분할하여, 동공의 중심점을 기준으로 상단 및 하단에서 가장 큰 영역을 가지는 눈꺼풀 후보로부터 상단 및 하단 눈꺼풀을 각각 지정하여 눈꺼풀 곡선을 생성하는 눈꺼풀 곡선 검출부; 및 특정 주파수와 다수개의 서로 다른 각도 값을 가지는 가버 필터를 이용하여 각각의 컨벌루션 결과를 병합함으로써 속눈썹 후보를 검출하고, 속눈썹 후보들 중 눈꺼풀 곡선과의 위치관계에 따라 속눈썹을 검출하여 제거하는 속눈썹 제거부; 를 포함한다.

Description

홍채영역에서의 속눈썹 제거 시스템 및 그 방법{SYSTEM AND METHOD FOR REMOVING EYELASHES IN IRIS REGION}

본 발명은 속눈썹 제거 시스템 및 그 방법에 관한 것으로서, 더욱 상세하게는 홍채영역에서의 홍채정보 보존율 향상을 위하여 속눈썹을 검출하여 제거하는 시스템에 관한 것이다.

생체인식 기술과 하드웨어의 발전에 따라 현재 실생활에 생체인식 장치들이 빠르게 보급되고 있다. 생체인식 기술에는 대표적으로 지문인식, 홍채인식 등이 있으며, 그중에서도 홍채인식은 생체인식 기술 중에 가장 높은 인식률을 나타내는 기술로 기업에서의 문서보안, 출입통제 시스템 등으로 활용되어 왔으며 최근에는 스마트폰 보안, 차량 보안 등에서도 활용하기 위한 연구들이 진행되고 있다.

홍채인식은 사람마다 고유한 홍채특징을 저장하고 이를 비교하여 인식하는 방법으로 적외선 카메라로 촬영된 눈 영상에서 동공과 홍채의 둘레를 나타내는 홍채 테두리를 검출하여 홍채영역을 추출하고 홍채영역에서 고유한 홍채특징을 추출한다. 또한, 추출된 홍채특징은 차후에 입력되는 데이터와 비교하기 쉽도록 홍채코드를 생성하여 저장한다.

따라서, 최초에 저장될 홍채코드 생성 시 외부 요소에 의해 홍채특징들이 가려진다면 홍채정보의 손실로 인하여 고유한 홍채코드를 생성할 수 없으므로 인식률의 저하가 발생한다.

홍채 인식에서 홍채정보 손실에 영향을 주는 외부 요소로는 영상의 노이즈, 속눈썹, 장애물 등이 있으며, 이 중 속눈썹은 홍채 인식률 저하에 가장 많은 영향을 미치는 외부 요소로서 이를 검출하여 홍채영역에서 제거하여 홍채코드를 생성하거나 속눈썹이 포함된 홍채영역을 배제한 영역만을 사용하는 방법들이 연구되고 있다.

기존의 속눈썹 검출 방법은 촬영된 눈 영상에서 홍채영역을 검출하고, 속눈썹이 포함된 홍채영역(Eyelashes Area: EA)과 속눈썹이 포함되지 않은 홍채영역(Iris Area: IA)을 임의로 설정한다.

설정된 두 영역의 히스토그램을 분석하면 속눈썹은 일반적으로 어두운 픽셀값을 갖는 특징을 갖고 있어 속눈썹이 포함된 홍채영역는 낮은 값을 나타내는 히스토그램을 가지며, 속눈썹이 포함되지 않은 홍채영역는 상대적으로 속눈썹이 포함된 홍채영역보다 높은 값의 히스토그램을 갖는다. 따라서, 속눈썹이 포함되지 않은 홍채영역과 눈썹이 포함된 홍채영역을 분리할 수 있는 임계값을 설정하고, 임계값 이하의 픽셀들은 속눈썹으로 검출한다.

이는, 사람에 따라 다른 눈썹의 길이에 따라 속눈썹 포함 영역이 유동적으로 커지거나 줄어들지 않으므로 속눈썹의 일부분이 검출되지 않으며, 잘못 설정된 임계값은 홍채특징마저 속눈썹으로 검출되어 홍채데이터를 유실하는 단점이 있다[1].

또 다른 속눈썹 검출 방법으로서, 가우시안 혼합 모델(Gaussian Mixture Model: GMM)과 Expectation Maximization(EM)을 이용하여 전체 눈 영상의 히스토그램을 다양한 형태를 갖는 여러 개의 가우시안의 합으로 표현하고 속눈썹에 해당되는 가우시안을 검출하는 방법이 있다.

이는, 검출 속도는 빠를 수 있으나 촬영된 눈 영상의 조명 상태에 따라 히스토그램의 모양이 변할 수 있으므로 속눈썹의 일부분이 제대로 검출되지 않아 홍채코드 생성에 문제를 발생시키는 단점이 있다[2].

한국등록특허 제10-1202448호.

[1] H. Zhaofeng, T. Tieniu, S. Zhenan, and Q. Xianchao, "Robust Eyelid, Eyelash and Shadow Localization for Iris Recognition", IEEE International Conference, pp.265-268, 2008. [2] W. Ting, "Improved and robust eyelash and eyelid location method", in Wireless Communications & Signal Processing(WCSP), pp.1-4, 2012.

본 발명은 상기와 같은 문제점을 감안하여 안출된 것으로, 다양한 각도와 길이의 속눈썹을 검출하기 위하여 여러 개의 각도 값을 갖는 가버 필터(Gabor Filter)를 이용하여 다양한 각도와 길이의 속눈썹을 정확히 검출하여 제거함으로써 홍채정보 보존율을 향상시키는 시스템 및 그 방법을 제공함에 목적이 있다.

이러한 기술적 과제를 달성하기 위한 본 발명은 홍채영역에서의 속눈썹 제거 시스템에 관한 것으로서, 허프 원 변환(Hough Circle Transform)을 이용하여 눈 영상에서 동공 후보 위치를 검출하고, 원(Circle) 내의 픽셀의 개수를 바탕으로 동공 후보 위치 중 동공 위치를 검출하는 동공 검출부; 동공의 중심점과 홍채 테두리 후보들의 중심점간 거리 계산을 통해 홍채 테두리를 검출하는 홍채 테두리 검출부; 눈 영상에서 수평 성분을 검출하고 이를 영역 분할하여, 동공의 중심점을 기준으로 상단 및 하단에서 가장 큰 영역을 가지는 눈꺼풀 후보로부터 상단 및 하단 눈꺼풀을 각각 지정하여 눈꺼풀 곡선을 생성하는 눈꺼풀 곡선 검출부; 및 특정 주파수와 다수개의 서로 다른 각도 값을 가지는 가버 필터를 이용하여 각각의 컨벌루션 결과를 병합함으로써 속눈썹 후보를 검출하고, 속눈썹 후보들 중 눈꺼풀 곡선과의 위치관계에 따라 속눈썹을 검출하여 제거하는 속눈썹 제거부; 를 포함한다.

또한 상기 동공 검출부는, 가우시안 필터(Gaussian fllter)를 이용하여 눈 영상을 블러링(blurring)하는 블러링 모듈; 블러링된 눈 영상에서 동공을 제외한 불필요한 부분이 모두 제거되는 임계값을 이용하여 이진화를 수행하고, 허프 원 변환을 수행하여 동공 후보 위치를 검출하는 동공 후보 위치 검출모듈; 및 이진화된 동공 후보 위치의 원(Circle) 내의 0값을 가지는 픽셀의 개수를 누적하여, 가장 많은 값을 나타내는 후보 위치를 동공 위치로 검출하는 동공 위치 검출모듈; 을 포함하는 것을 특징으로 한다.

또한 상기 홍채 테두리 검출부는, 눈 영상에 대하여 히스토그램 평활화를 수행하고, 가우시안 필터를 이용하여 블러링하는 평활화 모듈; 블러링된 영상에서 허프 원 변환을 이용하여 홍채 테두리 후보 위치를 검출하는 홍채 후보 위치 검출모듈; 및 상기 동공 검출부를 통해 검출된 동공의 중심점과 홍채 테두리 후보들의 중심점 간의 거리를 계산하여, 가장 작은 값을 갖는 후보 위치를 홍채 테두리 위치로 검출하는 홍채 테두리 검출모듈; 을 포함하는 것을 특징으로 한다.

또한 상기 눈꺼풀 곡선 검출부는, 각도 파라미터와 주파수 파라미터를 적용한 가버 필터를 이용하여 눈 영상과 컨벌루션(convolution) 수행을 통해 수평 성분을 검출하는 수평성분 검출모듈; 이진화 및 모폴로지 연산을 수행하는 이진화 수행모듈; 상기 이진화 수행모듈을 통해 출력된 영상에서 픽셀 레이블링(labeling)을 통해 영상 분할을 수행하는 영상 분할모듈; 및 영상 분할 결과에서, 기 설정된 눈꺼풀 크기보다 작은 크기의 영역들과, 홍채영역을 벗어나는 영역들은 모두 제거하여 눈꺼풀 후보를 검출하는 눈꺼풀 후보 검출모듈; 동공의 중심점을 기준으로 상단 눈꺼풀 및 하단 눈꺼풀을 지정하는 상하단 눈꺼풀 지정모듈; 및 검출된 상단 눈꺼풀 영역의 최우측점, 최좌측점, 최상단점과, 검출된 하단 눈꺼풀의 최우측점, 최좌측점, 최하단점을 이용하여 눈꺼풀 곡선을 생성하는 눈꺼풀 곡선 생성모듈; 을 포함하는 것을 특징으로 한다.

또한 상기 속눈썹 제거부는, 설정된 주파수 파라미터와, 다수개의 각도 파라미터를 적용한 가버 필터를 이용하여 원본 눈 영상과 컨벌루션을 수행하고, 컨벌루션 수행된 다수의 영상을 병합하는 병합모듈; 병합된 컨벌루션 영상을 속눈썹 후보로 설정하되, 불필요한 후보를 제거하기 위해 병합된 컨벌루션 결과 영상에서, 홍채영역 밖에 위치한 영역과 동공영역 내에 위치한 영역을 제거하는 영역 제거모듈; 남은 후보 영역에서 눈꺼풀 곡선과의 위치관계에 따라 속눈썹을 검출하는 속눈썹 검출모듈; 및 상기 속눈썹 검출모듈을 통해 검출된 속눈썹을 제거하는 속눈썹 제거모듈; 을 포함하는 것을 특징으로 한다.

그리고 상기 속눈썹 검출모듈은, 상단 눈꺼풀 곡선과 교차하거나 최인접하는 영역을 속눈썹으로 결정하여 검출하는 것을 특징으로 한다.

한편, 본 발명은 홍채영역에서의 속눈썹 제거 방법에 관한 것으로서, (a) 동공 검출부가 허프 원 변환을 이용하여 눈 영상에서 동공 후보 위치를 검출하고, 원(Circle) 내의 픽셀의 개수를 바탕으로 동공 후보 위치 중 동공 위치를 검출하는 과정; (b) 홍채 테두리 검출부가 동공의 중심점과 홍채 테두리 후보들의 중심점간 거리 계산을 통해 홍채 테두리를 검출하는 과정; (c) 눈꺼풀 곡선 검출부가 눈 영상에서 수평 성분을 검출하고 이를 영역 분할하여, 동공의 중심점을 기준으로 상단 및 하단에서 가장 큰 영역을 가지는 눈꺼풀 후보로부터 상단 및 하단 눈꺼풀을 각각 지정하여 눈꺼풀 곡선을 생성하는 과정; 및 (d) 속눈썹 제거부가 특정 주파수와 다수개의 서로 다른 각도 값을 가지는 가버 필터를 이용하여 각각의 컨벌루션 결과를 병합함으로써 속눈썹 후보를 검출하고, 속눈썹 후보들 중 눈꺼풀 곡선과의 위치관계에 따라 속눈썹을 검출하여 제거하는 과정; 을 포함한다.

또한 상기 (a) 과정은, (a-1) 상기 동공 검출부가 가우시안 필터를 이용하여 눈 영상을 블러링하는 단계; (a-2) 상기 동공 검출부가 블러링된 눈 영상에서 동공을 제외한 불필요한 부분이 모두 제거되는 임계값을 이용하여 이진화를 수행하고, 허프 원 변환을 수행하여 동공 후보 위치를 검출하는 단계; 및 (a-3) 상기 동공 검출부가 이진화된 동공 후보 위치의 원(Circle) 내의 0값을 가지는 픽셀의 개수를 누적하여, 가장 많은 값을 나타내는 후보 위치를 동공 위치로 검출하는 단계; 를 포함하는 것을 특징으로 한다.

또한 상기 (b) 과정은, (b-1) 상기 홍채 테두리 검출부가 눈 영상에 대하여 히스토그램 평활화를 수행하고, 가우시안 필터를 이용하여 블러링하는 단계; (b-2) 상기 홍채 테두리 검출부가 블러링된 영상에서 허프 원 변환을 이용하여 홍채 테두리 후보 위치를 검출하는 단계; 및 (b-3) 상기 홍채 테두리 검출부가 상기 (a) 과정을 통해 검출된 동공의 중심점과 홍채 테두리 후보들의 중심점 간의 거리를 계산하여, 가장 작은 값을 갖는 후보 위치를 홍채 테두리 위치로 검출하는 단계; 를 포함하는 것을 특징으로 한다.

또한 상기 (c) 과정은, (c-1) 상기 눈꺼풀 곡선 검출부가 각도 파라미터와 주파수 파라미터를 적용한 가버 필터를 이용하여 눈 영상과 컨벌루션 수행을 통해 수평 성분을 검출하는 단계; (c-2) 상기 눈꺼풀 곡선 검출부가 이진화 및 모폴로지 연산을 수행하는 단계; (c-3) 상기 눈꺼풀 곡선 검출부가 상기 (c-2) 단계를 통해 출력된 영상에서 픽셀 레이블링을 통해 영상 분할을 수행하는 단계; (c-4) 상기 눈꺼풀 곡선 검출부가 영상 분할 결과에서, 기 설정된 눈꺼풀 크기보다 작은 크기의 영역들과, 홍채영역을 벗어나는 영역들은 모두 제거하여 눈꺼풀 후보를 검출하는 단계; (c-5) 상기 눈꺼풀 곡선 검출부가 동공의 중심점을 기준으로 상단 눈꺼풀 및 하단 눈꺼풀을 지정하는 단계; 및 (c-6) 상기 눈꺼풀 곡선 검출부가 검출된 상단 눈꺼풀의 최우측점, 최좌측점, 최상단점과, 검출된 하단 눈꺼풀의 최우측점, 최좌측점, 최하단점을 이용하여 눈꺼풀 곡선을 생성하는 단계; 를 포함하는 것을 특징으로 한다.

또한 상기 (d) 과정은, (d-1) 상기 속눈썹 제거부가 설정된 주파수 파라미터와, 다수개의 각도 파라미터를 적용한 가버 필터를 이용하여 원본 눈 영상과 컨벌루션을 수행하며, 컨벌루션 수행된 다수의 영상을 병합하는 단계; (d-2) 상기 속눈썹 제거부가 병합된 컨벌루션 영상을 속눈썹 후보로 설정하되, 불필요한 후보를 제거하기 위해 병합된 컨벌루션 결과 영상에서, 홍채영역 밖에 위치한 영역과 동공영역 내에 위치한 영역을 제거하는 단계; (d-3) 상기 속눈썹 제거부가 남은 후보 영역에서 눈꺼풀 곡선과의 위치관계에 따라 속눈썹을 검출하는 단계; 및 (d-4) 상기 속눈썹 제거부가 (d-3) 단계를 통해 검출된 속눈썹을 제거하는 단계; 를 포함하는 것을 특징으로 한다.

그리고 상기 (d-3) 단계에서, 상기 속눈썹 제거부가 상단 눈꺼풀 곡선과 교차하거나 최인접하는 영역을 속눈썹으로 결정하여 검출하는 것을 특징으로 한다.

상기와 같은 본 발명에 따르면, 속눈썹이 눈꺼풀 곡선과 인접하거나 교차한다는 특징을 이용하여 홍채영역에서 눈꺼풀 곡선을 검출하고, 다양한 각도 파라미터 값을 가지는 가버 필터를 통해 속눈썹 후보를 검출하여 다양한 형태의 속눈썹을 검출할 수 있었다. 이를 통해, 홍채영역에 덮인 속눈썹을 정확히 제거함으로써 기존 방법보다 홍채 데이터의 보존율을 높일 수 있는 효과가 있다.

도 1 은 본 발명에 따른 홍채영역에서의 속눈썹 제거 시스템을 개념적으로 도시한 전체 구성도.
도 2 는 본 발명에 따른 동공 검출부에 관한 세부 구성도.
도 3 은 본 발명에 따른 블러링된 눈 영상을 보이는 일예시도.
도 4 는 본 발명에 따른 이진화된 눈 영상을 보이는 일예시도.
도 5 는 본 발명에 따른 동공 후보 위치를 보이는 일예시도.
도 6 은 본 발명에 따른 임계값에 따른 실험값을 보이는 일예시도.
도 7 은 본 발명에 따른 검출된 동공 위치를 보이는 일예시도.
도 8 은 본 발명에 따른 홍채 테두리 검출부에 관한 세부 구성도.
도 9 는 본 발명에 따른 히스토그램 평활화된 눈 영상을 보이는 일예시도.
도 10 은 본 발명에 따른 블러링된 눈 영상을 보이는 일예시도.
도 11 은 본 발명에 따른 홍채 테두리 후보 위치를 보이는 일예시도.
도 12 는 본 발명에 따른 검출된 홍채 테두리 위치를 보이는 일예시도.
도 13 은 본 발명에 따른 눈꺼풀 곡선 검출부에 관한 세부 구성도.
도 14 는 본 발명에 따른 눈 영상과 컨벌루션 수행을 통해 검출된 수평 성분을 보이는 일예시도.
도 15 는 본 발명에 따른 0도의 각도 파라미터가 적용되어 가버 필터링한 모습을 보이는 일예시도.
도 16 은 본 발명에 따른 이진화 및 모폴로지 연산의 결과를 보이는 일예시도.
도 17 은 본 발명에 따른 눈꺼풀 후보를 보이는 일예시도.
도 18 은 본 발명에 따른 지정된 상단 눈꺼풀을 보이는 일예시도.
도 19 는 본 발명에 따른 지정된 하단 눈꺼풀을 보이는 일예시도.
도 20 은 본 발명에 따른 생성된 눈꺼풀 곡선을 보이는 일예시도.
도 21 은 본 발명에 따른 눈꺼풀 검출을 위한 주파수 파라미터를 보이는 일예시도.
도 22 는 본 발명에 따른 다수개의 가버 필터를 이용한 컨벌루션 결과를 하나의 영상으로 병합한 보이는 일예시도.
도 23 은 본 발명에 따른 속눈썹 제거부에 관한 세부 구성도.
도 24 는 본 발명에 따른 주파수 파라미터와 각도 파라미터를 적용한 가버 필터링 결과를 보이는 일예시도.
도 25 는 본 발명에 따른 도 24 에 대한 컨벌루션 수행 결과를 보이는 일예시도.
도 26 은 본 발명에 따른 홍채영역 밖에 위치한 영역과 동공영역 내에 위치한 영역이 제거된 모습을 보이는 일예시도.
도 27 은 본 발명에 따른 홍채영역에서의 속눈썹 제거 방법에 관한 전체 흐름도.
도 28 은 본 발명에 따른 동공 검출부가 허프 원 변환을 이용하여 눈 영상에서 동공 후보 위치를 검출하고, 원 내의 픽셀의 개수를 바탕으로 동공 후보 위치 중 동공 위치를 검출하는 제 1 과정에 관한 세부 흐름도.
도 29 는 본 발명에 따른 홍채 테두리 검출부가 동공의 중심점과 홍채 테두리 후보들의 중심점간 거리 계산을 통해 홍채 테두리를 검출하는 제 2 과정에 관한 세부 흐름도.
도 30 은 본 발명에 따른 눈꺼풀 곡선 검출부가 눈 영상에서 수평 성분을 검출하고 이를 영역 분할하여, 동공의 중심점을 기준으로 상단 및 하단에서 가장 큰 영역을 가지는 눈꺼풀 후보로부터 상단 및 하단 눈꺼풀을 각각 지정하여 눈꺼풀 곡선을 생성하는 제 3 과정에 관한 세부 흐름도.
도 31 은 본 발명에 따른 속눈썹 제거부가 다양한 형태의 속눈썹을 검출할 수 있도록, 최적의 주파수와 다수개의 서로 다른 각도 값을 가지는 가버 필터를 이용하여 각각의 컨벌루션 결과를 병합함으로써 속눈썹 후보를 검출하고, 속눈썹 후보들 중 눈꺼풀 곡선과의 위치관계에 따라 속눈썹을 검출하여 제거하는 제 4 과정에 관한 세부 흐름도.

본 발명의 구체적 특징 및 이점들은 첨부도면에 의거한 다음의 상세한 설명으로 더욱 명백해질 것이다. 이에 앞서 본 발명에 관련된 공지 기능 및 그 구성에 대한 구체적인 설명이 본 발명의 요지를 불필요하게 흐릴 수 있다고 판단되는 경우에는, 그 구체적인 설명을 생략하였음에 유의해야 할 것이다.

이하, 첨부된 도면을 참조하여 본 발명을 상세하게 설명한다.

본 발명에 따른 홍채영역에서의 속눈썹 제거 시스템에 관하여 도 1 내지 도 26 를 참조하여 설명하면 다음과 같다.

도 1 은 본 발명에 따른 홍채영역에서의 속눈썹 제거 시스템(S)을 개념적으로 도시한 전체 구성도로서, 도시된 바와 같이 동공 검출부(100), 홍채 테두리 검출부(200), 눈꺼풀 곡선 검출부(300) 및 속눈썹 제거부(400)를 포함하여 이루어진다.

일반적으로 동공의 픽셀들은 항상 낮은 픽셀 값을 가진다. 이러한 특징을 이용하여 아래와 같이 동공의 위치를 검출하도록 한다.

동공 검출부(100)는 허프 원 변환(Hough Circle Transform)을 이용하여 눈 영상에서 동공 후보 위치를 검출하고, 원(Circle) 내의 픽셀의 개수를 바탕으로 동공 후보 위치 중 동공 위치를 검출하는 기능을 수행하는 바, 도 2 에 도시된 바와 같이 블러링 모듈(110), 동공 후보 위치 검출모듈(120) 및 동공 위치 검출모듈(130)을 포함한다.

구체적으로, 블러링 모듈(110)은 도 3 에 도시된 바와 같이 가우시안 필터(Gaussian fllter)를 이용하여 눈 영상을 블러링(blurring)한다. 이는, 눈 영상에서의 동공의 외곽선을 부드럽게 하여 허프 원 변환 연산 시 동공 후보 위치를 검출 성능을 향상시키기 위함이다.

동공 후보 위치 검출모듈(120)은 블러링된 눈 영상에서 동공을 제외한 불필요한 부분이 모두 제거되는 최적의 임계값(T)을 이용하여 도 4 에 도시된 바와 같이 이진화를 수행하고, 도 5 에 도시된 바와 같이 허프 원 변환을 수행하여 동공 후보 위치를 검출한다.

여기서, 임계값을 이용한 이진화는 허프 원 변환 연산 시 연산량이 최소화되도록 하기 위한 것으로서, 이때, 임계값(T)은 도 6 과 같으며 이는 실험을 통해 결정될 수 있다.

동공 위치 검출모듈(130)은 이진화된 동공 후보 위치의 원(Circle) 내의 0값을 가지는 픽셀의 개수를 누적하여, 가장 많은 값을 나타내는 후보 위치를 동공 위치로 검출하며, 검출된 동공 위치는 도 7 에 도시된 바와 같다.

한편, 홍채의 테두리 위치는 동공의 중심점과 거의 일치한다는 특징을 이용하여 아래와 같이 홍채의 테두리 위치를 검출하도록 한다.

홍채 테두리 검출부(200)는 동공의 중심점과 홍채 테두리 후보들의 중심점간 거리 계산을 통해 홍채 테두리를 검출하는 기능을 수행하는 바, 도 8 에 도시된 바와 같이 평활화 모듈(210), 홍채 후보 위치 검출모듈(220) 및 홍채 테두리 검출모듈(230)을 포함한다.

구체적으로, 평활화 모듈(210)은 도 9 에 도시된 바와 같이 눈 영상에 대하여 히스토그램 평활화를 수행하고, 가우시안 필터(Gaussian filter)를 이용하여 도 10 에 도시된 바와 같이 블러링(blurring)한다.

홍채 후보 위치 검출모듈(220)은 블러링된 영상에서 허프 원 변환을 이용하여 도 11 에 도시된 바와 같이 홍채 테두리 후보 위치를 검출한다.

홍채 테두리 검출모듈(230)은 동공 검출부(100)를 통해 검출된 동공의 중심점과 홍채 테두리 후보들의 중심점 간의 거리를 계산하여, 가장 작은 값을 갖는 후보 위치를 홍채 테두리 위치로 검출하며, 검출된 홍채 테두리 위치는 도 12 에 도시된 바와 같다.

한편, 눈꺼풀 곡선은 일반적으로 수평 성분을 가진다는 특징을 이용하여 아래와 같이 눈꺼풀 곡선을 검출하도록 한다.

눈꺼풀 곡선 검출부(300)는 눈 영상에서 수평 성분을 검출하고 이를 영역 분할하여, 동공의 중심점을 기준으로 상단 및 하단에서 가장 큰 영역을 가지는 눈꺼풀 후보로부터 상단 및 하단 눈꺼풀을 각각 지정하여 눈꺼풀 곡선을 생성하는 기능을 수행하는 바, 도 13 에 도시된 바와 같이 수평성분 검출모듈(310), 이진화 수행모듈(320), 영상 분할모듈(330), 눈꺼풀 후보 검출모듈(340), 상하단 눈꺼풀 지정모듈(350) 및 눈꺼풀 곡선 생성모듈(360)을 포함한다.

구체적으로, 수평성분 검출모듈(310)은 각도 파라미터와 주파수 파라미터를 적용한 가버 필터(Gabor Filter)를 이용하여 눈 영상과 컨벌루션(convolution) 수행을 통해 도 14 에 도시된 바와 같은 수평 성분을 검출한다.

여기서, 각도 파라미터는 0도이며, 주파수 파라미터는 실험에 의해 결정될 수 있다. 도 15 는 0도의 각도 파라미터가 적용되어 가버 필터링한 모습을 보이는 일예시도이다.

검출된 눈꺼풀 수평 성분은 속눈썹이나 촬영된 영상에 따라 끊어짐이 발생하여 약한 연결을 갖는다.

이를 보완하기 위하여, 이진화 수행모듈(320)은 이진화를 수행하고, 모폴로지 연산을 통해 약한 연결을 가지는 수평 성분들을 강한 연결이 되도록 하며, 그 결과는 도 16 에 도시된 바와 같다.

영상 분할모듈(330)은 이진화 수행모듈(320)을 통해 출력된 영상에서 픽셀 레이블링(labeling)을 통해 영상 분할을 수행한다.

더욱 구체적으로, 영상 분할모듈(330)은 수평 성분이 강한 연결들로 이루어진 이진화 영상에서, Blob 레이블링(Labeling) 알고리즘을 이용하여 255의 값을 가지는 픽셀 레이블링(labeling)을 통해 영상 분할을 수행한다.

눈꺼풀 후보 검출모듈(340)은 영상 분할 결과에서, 기 설정된 눈꺼풀 크기보다 작은 크기의 영역들과, 홍채영역을 벗어나는 영역들은 모두 제거하여 도 17 과 같이 눈꺼풀 후보를 검출한다.

일반적으로 상단 눈꺼풀은 동공의 중심점을 기준으로 상단에 위치하여 있으며, 사람에 따라 외꺼풀 또는 쌍꺼풀 형태를 나타낸다.

따라서, 상하단 눈꺼풀 지정모듈(350)은 동공의 중심점을 기준으로 상단에 위치한 눈꺼풀 후보 중 가장 큰 영역을 나타내는 2개의 영역을 선택하여, 2개의 후보 중 가장 아래쪽에 위치한 눈꺼풀 후보를 도 18 과 같이 상단 눈꺼풀로 지정하며, 동공의 중심점을 기준으로 하단에 위치한 눈꺼풀 후보들 중 가장 큰 영역을 나타내는 눈꺼풀 후보를 도 19 와 같이 하단 눈꺼풀로 지정한다.

눈꺼풀 곡선 생성모듈(360)은 검출된 상단 눈꺼풀의 최우측점, 최좌측점, 최상단점과, 검출된 하단 눈꺼풀의 최우측점, 최좌측점, 최하단점을 아래의 [수식 1] 과 같은 원의 방정식을 이용하여 도 20 과 같은 눈꺼풀 곡선을 생성한다.

[수식 1]

속눈썹 검출은 아래의 [수식 2] 와 같이 실수부에 해당되는 가버 필터 정의를 사용하여 생성된 필터 기반으로 검출한다. 가버 필터는 영상에서의 주파수 분석에 최적화된 필터로서, 주파수 파라미터, 가우시안 파라미터, 각도 파라미터 등을 입력하여 생성하며 도 21 과 같이 실험을 통해 눈꺼풀 검출을 위한 최적의 주파수 파라미터(

)를 설정한다.

[수식 2]

여기서, x 는 2D 가버필터의 x축 좌표이며, y 는 2D 가버필터의 y축 좌표이다.

는 주파수 값,

는 각도 값,

는 위상 오프셋 값,

는 가우시안 엔벨로프의 표준편차 값,

는 종횡비 값이다.

주파수 파라미터(

)값에 의해 생성된 가버 필터의 사인 평면파의 주기가 속눈썹의 두께와 거의 일치할 때 가장 좋은 결과를 나타내며, 상술한 바와 같이 주파수 파라미터(

)값이 0.255일 때 가장 좋은 검출 결과를 얻을 수 있었다.

또한, 각도 파라미터는 사람마다 다양한 각도의 속눈썹을 검출할 수 있도록 하며, 최소한의 각도 파라미터들을 이용하여 속눈썹을 검출 시 계산량을 최소화하기 위해, 도 22 와 같이 실험을 통하여 최소한의 가버 필터 개수로 최적의 속눈썹 후보 영상을 얻도록 하였다.

실험은 0도에서 180도 범위 내에서 180개에서 3개까지의 일정한 간격의 각도를 가버 필터에 적용하여 원본 눈 영상에 컨벌루션한 결과를 하나의 영상으로 병합한 결과를 비교하였으며, 그 결과 도 22 의 (c) 와 같이 7개의 가버 필터를 이용했을 때 가장 좋은 결과를 나타냈다.

속눈썹 제거부(400)는 다양한 형태의 속눈썹을 검출할 수 있도록, 최적의 주파수와 다수개의 서로 다른 각도 값을 가지는 가버 필터를 이용하여 각각의 컨벌루션 결과를 병합함으로써 속눈썹 후보를 검출하고, 속눈썹 후보들 중 눈꺼풀 곡선과의 위치관계에 따라 속눈썹을 검출하여 제거하는 기능을 수행하는 바, 도 23 에 도시된 바와 같이 병합모듈(410), 영역 제거모듈(420), 속눈썹 검출모듈(430) 및 속눈썹 제거모듈(440)을 포함한다.

구체적으로, 병합모듈(410)은 위와 같은 실험을 통해 설정된 최적의 주파수 파라미터와, 다수개, 바람직하게 7개의 각도 파라미터를 적용한 가버 필터를 이용하여 원본 눈 영상과 컨벌루션을 수행하며, 아래와 같은 [수식 3] 을 통해 컨벌루션 수행된 다수의 영상을 병합한다.

[수식 3]

여기서, k 는 가버필터의 총 개수이고, CI는 컨벌루션 결과 영상을 나타낸다. 7개의 CI에서 각각의 x, y좌표에 해당되는 화소값을 더하여 병합된 영상 MI를 구한다.

이때, 최적의 주파수 파라미터와 다수개의 각도 파라미터를 적용한 가버 필터링 결과는 도 24 와 같으며, 각각에 대한 컨벌루션 수행 결과는 도 25 와 같다.

영역 제거모듈(420)은 병합된 컨벌루션 영상을 속눈썹 후보로 설정하되, 불필요한 후보를 제거하기 위해 병합된 컨벌루션 결과 영상(도 22 의 (c))에서, 홍채영역 밖에 위치한 영역과 동공영역 내에 위치한 영역을 제거하며, 제거된 모습은 도 26 의 (b) 와 같다.

이때, 제거되는 홍채영역 밖에 위치한 영역과 동공영역 내에 위치한 영역은, 동공 검출부(100) 및 홍채 테두리 검출부(200)를 통해 검출된 동공 위치 및 홍채 테두리 위치를 통해 알 수 있다.

속눈썹 검출모듈(430)은 남은 후보 영역에서 눈꺼풀 곡선과의 위치관계, 바람직하게 상단 눈꺼풀 곡선과 교차하거나 최인접하는 영역을 속눈썹으로 결정하여 검출한다.

속눈썹 제거모듈(440)은 속눈썹 검출모듈(430)을 통해 검출된 속눈썹을 제거한다. 이와 같이, 홍채영역에서 홍채특징으로 오인식될 수 있는 속눈썹을 제거함으로써, 홍채영역 데이터 보존율을 높일 수 있다.

이하에서는, 상술한 시스템을 이용한 홍채영역에서의 속눈썹 제거 방법에 관하여 도 27 내지 도 31 을 참조하여 설명하면 다음과 같다.

도 27 은 본 발명에 따른 홍채영역에서의 속눈썹 제거 방법에 관한 전체 흐름도로서, 도시된 바와 같이 동공 검출부(100)가 허프 원 변환(Hough Circle Transform)을 이용하여 눈 영상에서 동공 후보 위치를 검출하고, 원(Circle) 내의 픽셀의 개수를 바탕으로 동공 후보 위치 중 동공 위치를 검출하는 제 1 과정(S100), 홍채 테두리 검출부(200)가 동공의 중심점과 홍채 테두리 후보들의 중심점간 거리 계산을 통해 홍채 테두리를 검출하는 제 2 과정(S200), 눈꺼풀 곡선 검출부(300)가 눈 영상에서 수평 성분을 검출하고 이를 영역 분할하여, 동공의 중심점을 기준으로 상단 및 하단에서 가장 큰 영역을 가지는 눈꺼풀 후보로부터 상단 및 하단 눈꺼풀을 각각 지정하여 눈꺼풀 곡선을 생성하는 제 3 과정(S300) 및 속눈썹 제거부(400)가 다양한 형태의 속눈썹을 검출할 수 있도록, 최적의 주파수와 다수개의 서로 다른 각도 값을 가지는 가버 필터를 이용하여 각각의 컨벌루션 결과를 병합함으로써 속눈썹 후보를 검출하고, 속눈썹 후보들 중 눈꺼풀 곡선과의 위치관계에 따라 속눈썹을 검출하여 제거하는 제 4 과정(S400)을 포함하여 이루어진다.

도 28 은 본 발명에 따른 제 1 과정(S100)에 관한 세부 흐름도로서, 도시된 바와 같이 동공 검출부(100)의 블러링 모듈(110)은 가우시안 필터를 이용하여 눈 영상을 블러링하며(S110), 동공 후보 위치 검출모듈(120)은 블러링된 눈 영상에서 동공을 제외한 불필요한 부분이 모두 제거되는 최적의 임계값을 이용하여 이진화를 수행하고, 허프 원 변환을 수행하여 동공 후보 위치를 검출한다(S120). 또한, 동공 위치 검출모듈(130)은 이진화된 동공 후보 위치의 원(Circle) 내의 0값을 가지는 픽셀의 개수를 누적하여, 가장 많은 값을 나타내는 후보 위치를 동공 위치로 검출한다(S130).

도 29 는 본 발명에 따른 제 2 과정(S200)에 관한 세부 흐름도로서, 도시된 바와 같이 홍채 테두리 검출부(200)의 평활화 모듈(210)은 눈 영상에 대하여 히스토그램 평활화를 수행하고, 가우시안 필터를 이용하여 블러링하며(S210), 홍채 후보 위치 검출모듈(220)은 블러링된 영상에서 허프 원 변환을 이용하여 홍채 테두리 후보 위치를 검출한다(S220). 또한, 홍채 테두리 검출모듈(230)은 동공 검출부(100)를 통해 검출된 동공의 중심점과 홍채 테두리 후보들의 중심점 간의 거리를 계산하여, 가장 작은 값을 갖는 후보 위치를 홍채 테두리 위치로 검출한다(S230).

도 30 은 본 발명에 따른 제 3 과정(S300)에 관한 세부 흐름도로서, 도시된 바와 같이 눈꺼풀 곡선 검출부(300)의 수평성분 검출모듈(310)은 각도 파라미터와 주파수 파라미터를 적용한 가버 필터를 이용하여 눈 영상과 컨벌루션 수행을 통해 수평 성분을 검출하며(S310), 이진화 수행모듈(320)은 이진화를 수행하고, 모폴로지 연산을 통해 약한 연결을 가지는 수평 성분들을 강한 연결이 되도록 한다(S320).

또한, 영상 분할모듈(330)은 이진화 수행모듈(320)을 통해 출력된 수평 성분이 강한 연결들로 이루어진 이진화 영상에서, Blob 레이블링(Labeling) 알고리즘을 이용하여 255의 값을 가지는 픽셀 레이블링(labeling)을 통해 영상 분할을 수행하며(S330), 눈꺼풀 후보 검출모듈(340)은 영상 분할 결과에서, 기 설정된 눈꺼풀 크기보다 작은 크기의 영역들과, 홍채영역을 벗어나는 영역들은 모두 제거하여 눈꺼풀 후보를 검출한다(S340).

그리고, 상하단 눈꺼풀 지정모듈(350)은 동공의 중심점을 기준으로 상단에 위치한 눈꺼풀 후보 중 가장 큰 영역을 나타내는 2개의 영역을 선택하여, 2개의 후보 중 가장 아래쪽에 위치한 눈꺼풀 후보를 상단 눈꺼풀로 지정하며, 동공의 중심점을 기준으로 하단에 위치한 눈꺼풀 후보들 중 가장 큰 영역을 나타내는 눈꺼풀 후보를 하단 눈꺼풀로 지정하며(S350), 눈꺼풀 곡선 생성모듈(360)은 검출된 상단 눈꺼풀의 최우측점, 최좌측점, 최상단점과, 검출된 하단 눈꺼풀의 최우측점, 최좌측점, 최하단점을 원의 방정식을 이용하여 눈꺼풀 곡선을 생성한다(S360).

도 31 은 본 발명에 따른 제 4 과정(S400)에 관한 세부 흐름도로서, 도시된 바와 같이 속눈썹 제거부(400)의 병합모듈(410)은 실험을 통해 설정된 최적의 주파수 파라미터와, 다수개, 바람직하게 7개의 각도 파라미터를 적용한 가버 필터를 이용하여 원본 눈 영상과 컨벌루션을 수행하며, 컨벌루션 수행된 다수의 영상을 병합하며(S410), 영역 제거모듈(420)은 병합된 컨벌루션 영상을 속눈썹 후보로 설정하되, 불필요한 후보를 제거하기 위해 병합된 컨벌루션 결과 영상에서, 홍채영역 밖에 위치한 영역과 동공영역 내에 위치한 영역을 제거한다(S420).

이후, 속눈썹 검출모듈(430)은 남은 후보 영역에서 상단 눈꺼풀 곡선과 교차하거나 최인접하는 영역을 속눈썹으로 결정하여 검출하며(S430), 속눈썹 제거모듈(440)은 속눈썹 검출모듈(430)을 통해 검출된 속눈썹을 제거한다(S440).

이상으로 본 발명의 기술적 사상을 예시하기 위한 바람직한 실시예와 관련하여 설명하고 도시하였지만, 본 발명은 이와 같이 도시되고 설명된 그대로의 구성 및 작용에만 국한되는 것이 아니며, 기술적 사상의 범주를 일탈함이 없이 본 발명에 대해 다수의 변경 및 수정이 가능함을 당업자들은 잘 이해할 수 있을 것이다. 따라서, 그러한 모든 적절한 변경 및 수정과 균등물들도 본 발명의 범위에 속하는 것으로 간주되어야 할 것이다.

100: 동공 검출부 200: 홍채 테두리 검출부
300: 눈꺼풀 곡선 검출부 400: 속눈썹 제거부
110: 블러링 모듈 120: 동공 후보 위치 검출모듈
130: 동공 위치 검출모듈 210: 평활화 모듈
220: 홍채 후보 위치 검출모듈 230: 홍채 테두리 검출모듈
310: 수평성분 검출모듈 320: 이진화 수행모듈
330: 영상 분할모듈 340: 눈꺼풀 후보 검출모듈
350: 상하단 눈꺼풀 지정모듈 360: 눈꺼풀 곡선 생성모듈
410: 병합모듈 420: 영역 제거모듈
430: 속눈썹 검출모듈 440: 속눈썹 제거모듈

Claims

허프 원 변환(Hough Circle Transform)을 이용하여 눈 영상에서 동공 후보 위치를 검출하고, 원(Circle) 내의 픽셀의 개수를 바탕으로 동공 후보 위치 중 동공 위치를 검출하는 동공 검출부;
동공의 중심점과 홍채 테두리 후보들의 중심점간 거리 계산을 통해 홍채 테두리를 검출하는 홍채 테두리 검출부;
눈 영상에서 수평 성분을 검출하고 이를 영역 분할하여, 동공의 중심점을 기준으로 상단 및 하단에서 가장 큰 영역을 가지는 눈꺼풀 후보로부터 상단 및 하단 눈꺼풀을 각각 지정하여 눈꺼풀 곡선을 생성하는 눈꺼풀 곡선 검출부; 및
특정 주파수와 다수개의 서로 다른 각도 값을 가지는 가버 필터를 이용하여 각각의 컨벌루션 결과를 병합함으로써 속눈썹 후보를 검출하고, 속눈썹 후보들 중 눈꺼풀 곡선과의 위치관계에 따라 속눈썹을 검출하여 제거하는 속눈썹 제거부; 를 포함하는 홍채영역에서의 속눈썹 제거 시스템.
제 1 항에 있어서,
상기 동공 검출부는,
가우시안 필터(Gaussian fllter)를 이용하여 눈 영상을 블러링(blurring)하는 블러링 모듈;
블러링된 눈 영상에서 동공을 제외한 불필요한 부분이 모두 제거되는 임계값을 이용하여 이진화를 수행하고, 허프 원 변환을 수행하여 동공 후보 위치를 검출하는 동공 후보 위치 검출모듈; 및
이진화된 동공 후보 위치의 원(Circle) 내의 0값을 가지는 픽셀의 개수를 누적하여, 가장 많은 값을 나타내는 후보 위치를 동공 위치로 검출하는 동공 위치 검출모듈; 을 포함하는 것을 특징으로 하는 홍채영역에서의 속눈썹 제거 시스템.
제 1 항에 있어서,
상기 홍채 테두리 검출부는,
눈 영상에 대하여 히스토그램 평활화를 수행하고, 가우시안 필터를 이용하여 블러링하는 평활화 모듈;
블러링된 영상에서 허프 원 변환을 이용하여 홍채 테두리 후보 위치를 검출하는 홍채 후보 위치 검출모듈; 및
상기 동공 검출부를 통해 검출된 동공의 중심점과 홍채 테두리 후보들의 중심점 간의 거리를 계산하여, 가장 작은 값을 갖는 후보 위치를 홍채 테두리 위치로 검출하는 홍채 테두리 검출모듈; 을 포함하는 것을 특징으로 하는 홍채영역에서의 속눈썹 제거 시스템.
제 1 항에 있어서,
상기 눈꺼풀 곡선 검출부는,
각도 파라미터와 주파수 파라미터를 적용한 가버 필터를 이용하여 눈 영상과 컨벌루션(convolution) 수행을 통해 수평 성분을 검출하는 수평성분 검출모듈;
이진화 및 모폴로지 연산을 수행하는 이진화 수행모듈;
상기 이진화 수행모듈을 통해 출력된 영상에서 픽셀 레이블링(labeling)을 통해 영상 분할을 수행하는 영상 분할모듈; 및
영상 분할 결과에서, 기 설정된 눈꺼풀 크기보다 작은 크기의 영역들과, 홍채영역을 벗어나는 영역들은 모두 제거하여 눈꺼풀 후보를 검출하는 눈꺼풀 후보 검출모듈;
동공의 중심점을 기준으로 상단 눈꺼풀 및 하단 눈꺼풀을 지정하는 상하단 눈꺼풀 지정모듈; 및
검출된 상단 눈꺼풀 영역의 최우측점, 최좌측점, 최상단점과, 검출된 하단 눈꺼풀의 최우측점, 최좌측점, 최하단점을 이용하여 눈꺼풀 곡선을 생성하는 눈꺼풀 곡선 생성모듈; 을 포함하는 것을 특징으로 하는 홍채영역에서의 속눈썹 제거 시스템.
제 1 항에 있어서,
상기 속눈썹 제거부는,
설정된 주파수 파라미터와, 다수개의 각도 파라미터를 적용한 가버 필터를 이용하여 원본 눈 영상과 컨벌루션을 수행하고, 컨벌루션 수행된 다수의 영상을 병합하는 병합모듈;
병합된 컨벌루션 영상을 속눈썹 후보로 설정하되, 불필요한 후보를 제거하기 위해 병합된 컨벌루션 결과 영상에서, 홍채영역 밖에 위치한 영역과 동공영역 내에 위치한 영역을 제거하는 영역 제거모듈;
남은 후보 영역에서 눈꺼풀 곡선과의 위치관계에 따라 속눈썹을 검출하는 속눈썹 검출모듈; 및
상기 속눈썹 검출모듈을 통해 검출된 속눈썹을 제거하는 속눈썹 제거모듈; 을 포함하는 것을 특징으로 하는 홍채영역에서의 속눈썹 제거 시스템.
제 5 항에 있어서,
상기 속눈썹 검출모듈은,
상단 눈꺼풀 곡선과 교차하거나 최인접하는 영역을 속눈썹으로 결정하여 검출하는 것을 특징으로 하는 홍채영역에서의 속눈썹 제거 시스템.
(a) 동공 검출부가 허프 원 변환을 이용하여 눈 영상에서 동공 후보 위치를 검출하고, 원(Circle) 내의 픽셀의 개수를 바탕으로 동공 후보 위치 중 동공 위치를 검출하는 과정;
(b) 홍채 테두리 검출부가 동공의 중심점과 홍채 테두리 후보들의 중심점간 거리 계산을 통해 홍채 테두리를 검출하는 과정;
(c) 눈꺼풀 곡선 검출부가 눈 영상에서 수평 성분을 검출하고 이를 영역 분할하여, 동공의 중심점을 기준으로 상단 및 하단에서 가장 큰 영역을 가지는 눈꺼풀 후보로부터 상단 및 하단 눈꺼풀을 각각 지정하여 눈꺼풀 곡선을 생성하는 과정; 및
(d) 속눈썹 제거부가 특정 주파수와 다수개의 서로 다른 각도 값을 가지는 가버 필터를 이용하여 각각의 컨벌루션 결과를 병합함으로써 속눈썹 후보를 검출하고, 속눈썹 후보들 중 눈꺼풀 곡선과의 위치관계에 따라 속눈썹을 검출하여 제거하는 과정; 을 포함하는 홍채영역에서의 속눈썹 제거 방법.
제 7 항에 있어서,
상기 (a) 과정은,
(a-1) 상기 동공 검출부가 가우시안 필터를 이용하여 눈 영상을 블러링하는 단계;
(a-2) 상기 동공 검출부가 블러링된 눈 영상에서 동공을 제외한 불필요한 부분이 모두 제거되는 임계값을 이용하여 이진화를 수행하고, 허프 원 변환을 수행하여 동공 후보 위치를 검출하는 단계; 및
(a-3) 상기 동공 검출부가 이진화된 동공 후보 위치의 원(Circle) 내의 0값을 가지는 픽셀의 개수를 누적하여, 가장 많은 값을 나타내는 후보 위치를 동공 위치로 검출하는 단계; 를 포함하는 것을 특징으로 하는 홍채영역에서의 속눈썹 제거 방법.
제 7 항에 있어서,
상기 (b) 과정은,
(b-1) 상기 홍채 테두리 검출부가 눈 영상에 대하여 히스토그램 평활화를 수행하고, 가우시안 필터를 이용하여 블러링하는 단계;
(b-2) 상기 홍채 테두리 검출부가 블러링된 영상에서 허프 원 변환을 이용하여 홍채 테두리 후보 위치를 검출하는 단계; 및
(b-3) 상기 홍채 테두리 검출부가 상기 (a) 과정을 통해 검출된 동공의 중심점과 홍채 테두리 후보들의 중심점 간의 거리를 계산하여, 가장 작은 값을 갖는 후보 위치를 홍채 테두리 위치로 검출하는 단계; 를 포함하는 것을 특징으로 하는 홍채영역에서의 속눈썹 제거 방법.
제 7 항에 있어서,
상기 (c) 과정은,
(c-1) 상기 눈꺼풀 곡선 검출부가 각도 파라미터와 주파수 파라미터를 적용한 가버 필터를 이용하여 눈 영상과 컨벌루션 수행을 통해 수평 성분을 검출하는 단계;
(c-2) 상기 눈꺼풀 곡선 검출부가 이진화 및 모폴로지 연산을 수행하는 단계;
(c-3) 상기 눈꺼풀 곡선 검출부가 상기 (c-2) 단계를 통해 출력된 영상에서 픽셀 레이블링을 통해 영상 분할을 수행하는 단계;
(c-4) 상기 눈꺼풀 곡선 검출부가 영상 분할 결과에서, 기 설정된 눈꺼풀 크기보다 작은 크기의 영역들과, 홍채영역을 벗어나는 영역들은 모두 제거하여 눈꺼풀 후보를 검출하는 단계;
(c-5) 상기 눈꺼풀 곡선 검출부가 동공의 중심점을 기준으로 상단 눈꺼풀 및 하단 눈꺼풀을 지정하는 단계; 및
(c-6) 상기 눈꺼풀 곡선 검출부가 검출된 상단 눈꺼풀의 최우측점, 최좌측점, 최상단점과, 검출된 하단 눈꺼풀의 최우측점, 최좌측점, 최하단점을 이용하여 눈꺼풀 곡선을 생성하는 단계; 를 포함하는 것을 특징으로 하는 홍채영역에서의 속눈썹 제거 방법.
제 7 항에 있어서,
상기 (d) 과정은,
(d-1) 상기 속눈썹 제거부가 설정된 주파수 파라미터와, 다수개의 각도 파라미터를 적용한 가버 필터를 이용하여 원본 눈 영상과 컨벌루션을 수행하며, 컨벌루션 수행된 다수의 영상을 병합하는 단계;
(d-2) 상기 속눈썹 제거부가 병합된 컨벌루션 영상을 속눈썹 후보로 설정하되, 불필요한 후보를 제거하기 위해 병합된 컨벌루션 결과 영상에서, 홍채영역 밖에 위치한 영역과 동공영역 내에 위치한 영역을 제거하는 단계;
(d-3) 상기 속눈썹 제거부가 남은 후보 영역에서 눈꺼풀 곡선과의 위치관계에 따라 속눈썹을 검출하는 단계; 및
(d-4) 상기 속눈썹 제거부가 (d-3) 단계를 통해 검출된 속눈썹을 제거하는 단계; 를 포함하는 것을 특징으로 하는 홍채영역에서의 속눈썹 제거 방법.
제 11 항에 있어서,
상기 (d-3) 단계에서,
상기 속눈썹 제거부가 상단 눈꺼풀 곡선과 교차하거나 최인접하는 영역을 속눈썹으로 결정하여 검출하는 것을 특징으로 하는 홍채영역에서의 속눈썹 제거 방법.