KR20180006284A - 홍채 이미지 부호화를 위한 적응적 양자화 방법 - Google Patents

Abstract

홍채를 이용한 사용자 인식 방법에 있어서, 홍채 이미지의 비홍채 오브젝트 영역을 차단하는 제1 마스크를 생성하는 단계, 제1 마스크에 따라 비홍채 오브젝트 영역이 차단된 변환 홍채 이미지를 생성하는 단계, 변환 홍채 이미지의 속성에 따라 적응적으로 제1 마스크를 변환하여, 변환 홍채 이미지의 양자화 결과가 일정하지 않은 비일정 영역을 추가적으로 차단하는 제2 마스크를 생성하는 단계, 홍채 이미지에 포함된 픽셀들을 양자화함으로써, 홍채 코드를 획득하는 단계, 홍채 코드에 제2 마스크를 적용하여, 비홍채 오브젝트 영역과 비일정 영역에 대응되는 부분이 차단된 변환 홍채 코드를 획득하는 단계, 및 사용자가 미리 저장한 참조 홍채 코드와 변환 홍채 코드를 매칭하여 사용자를 인식하는 단계를 포함하는 홍채를 이용한 사용자 인식 방법.

Description

홍채 이미지 부호화를 위한 적응적 양자화 방법 {AN ADAPTIVE QUANTIZATION METHOD FOR IRIS IMAGE ENCODING}

본 발명은 홍채 인식에 대한 것으로, 보다 구체적으로는 홍채 이미지 부호화를 위한 적응적 양자화 방법에 관한 것이다.

전자 장치는 개인의 위치 정보, 메모, 금융 거래 등 개인 정보와 관련된 정보는 물론 연락처, 통화 기록, 메시지 등의 정보를 저장할 수 있다. 위와 같은 개인 정보를 보호하기 위하여, 전자 기기는 다양한 보안 기능을 제공받을 수 있다. 특히, 사용자의 생체 정보를 이용하여 전자 기기의 보안을 유지하는 방법이 널리 보급되어있다. 이러한 생체 정보를 이용하여 전자 기기의 보안을 유지하는 방법으로는 지문 인식, 얼굴 인식, 홍채 인식 등이 있다.

특히, 홍채 인식은 개인간에 다른 홍채의 특성을 이용하는 보안 목적의 인증 기술이다. 또한, 직접적인 신체 접촉없이 카메라를 사용하여 홍채 인식이 수행될 수 있다.

그러나, 모바일 장치에서의 홍채 인식 기술의 사용은, 예를 들어 심하게 변화하는 환경 조건 (예를 들어, 실내 / 실외, 맑은 날씨 / 흐린 날씨, 안경 / 콘택트 렌즈의 착용 여부), 디바이스가 실시간 모드에서 홍채 인식을 수행할 수 없도록 하는 디바이스 성능 한계 (CPU, RAM, 카메라 해상도 등), 사용자 상호 작용의 어려움 (상호 작용이 때때로 사용자에게 편리하지 않음)과 같은 수많은 문제들과 어려움과 연관되어 있다.

홍채 인식의 종래의 워크 플로우는 홍채 코드 매칭을 위한 홍채 이미지의 양자화를 포함한다. 그러나, 예를 들어, 환경 조건의 변화, 양자화에서 나타나는 비일정 비트는 오거부율(False Reject Rate, FRR)을 증가시키고, 홍채 인식 정확도, 강건성을 저하시킨다. 따라서 본 발명의 목표는 홍채 코드 매칭의 정확도 및 견고성을 향상시키기 위하여, 홍채 코드 매칭 또는 데이터 베이스 등록 도중 또는 그 이전에 적응적 임계점을 이용하여 이러한 비일정 비트를 검색하고 제거하는 것이다.

본 발명은 이하 상술된 문제점 및 단점을 해결하고, 적어도 이하 설명된 장점을 제공하는 것이다.

홍채 이미지의 특정 부분은 일정하지 않은 시각 정보를 제공할 수 있다. 따라서 일정하지 않은 시각 정보를 제공하는 부분에 의하여 홍채 인식의 성능이 저하될 수 있다. 그러므로 홍채 인식의 성능을 향상시키기 위하여, 일정하지 않은 시각 정보를 제공하는 부분을 홍채 인식 과정에서 차단할 필요가 있다.

홍채를 이용한 사용자 인식 방법에 있어서, 홍채 이미지의 비홍채 오브젝트 영역(non-iris object area)을 차단하는 제1 마스크를 생성하는 단계;

상기 제1 마스크에 따라 상기 비홍채 오브젝트 영역이 차단된 변환 홍채 이미지를 생성하는 단계, 상기 변환 홍채 이미지의 속성에 따라 적응적으로 상기 제1 마스크를 변환하여, 상기 변환 홍채 이미지의 양자화 결과가 일정하지 않은(inconsistent) 비일정 영역(inconsistent area)을 추가적으로 차단하는 제2 마스크를 생성하는 단계, 상기 홍채 이미지에 포함된 요소들을 양자화함으로써, 홍채 코드를 획득하는 단계, 상기 홍채 코드에 상기 제2 마스크를 적용하여, 상기 비홍채 오브젝트 영역과 상기 비일정 영역에 대응되는 부분이 차단된 변환 홍채 코드를 획득하는 단계, 및 사용자가 미리 저장한 참조 홍채 코드와 상기 변환 홍채 코드를 매칭하여 상기 사용자를 인식하는 단계를 포함하는 홍채를 이용한 사용자 인식 방법이 제공된다.

홍채를 이용한 사용자 인식 장치에 있어서, 홍채 이미지의 비홍채 오브젝트 영역(non-iris object area)을 차단하는 제1 마스크를 생성하고, 상기 제1 마스크에 따라 상기 비홍채 오브젝트 영역이 차단된 변환 홍채 이미지를 생성하고, 상기 변환 홍채 이미지의 속성에 따라 적응적으로 상기 제1 마스크를 변환하여, 상기 변환 홍채 이미지의 양자화 결과가 일정하지 않은(inconsistent) 비일정 영역(inconsistent area)을 추가적으로 차단하는 제2 마스크를 생성하는 마스크 생성부, 상기 홍채 이미지에 포함된 요소들을 양자화함으로써, 홍채 코드를 획득하고, 상기 홍채 코드에 상기 제2 마스크를 적용하여, 상기 비홍채 오브젝트 영역과 상기 비일정 영역에 대응되는 부분이 차단된 변환 홍채 코드를 획득하는 홍채 코드 획득부, 및 사용자가 미리 저장한 참조 홍채 코드와 상기 변환 홍채 코드를 매칭하여 상기 사용자를 인식하는 홍채 인식부를 포함하는 홍채를 이용한 사용자 인식 장치가 제공된다.

본 명세서에서 제공되는 다양한 실시 예에 따른 홍채를 이용한 사용자 인식 방법을 실행하기 위한 프로그램이 기록된 컴퓨터로 판독 가능한 기록 매체.

도 1은 본 발명의 일 실시 예에 따른 홍채 인식 과정을 도시한 흐름도이다.
도2에는 눈 이미지로부터 홍채 이미지를 추출하는 방법이 도시되어 있다.
도3 및 도4는 홍채 이미지의 정규화의 예를 도시한다.
도 5는 제1 마스크와 제1 마스크가 적용된 홍채 이미지의 예를 도시한다.
도 6은 제1마스크가 적용됨으로써 비홍채 오브젝트 영역이 차단된 변환 홍채 이미지를 도시한다.
도7에는 홍채의 특징을 강조하기 위하여 이진화된 변환 홍채 이미지가 개시되어 있다.
도8은 가버 필터 및 이진화에 따른 홍채 특징 벡터(iris feature vector)의 생성을 도시한다.
도9는 홍채 특징 벡터와 관련하여, 비일정 영역에 대한 설명이 도시되어 있다.
도 10은 차단 쿼터에 따라 임계값을 결정하는 구체적인 예를 도시한다.
도 11은 변환 홍채 이미지의 속성에 따라 제1 마스크를 변환하여 제2 마스크를 생성하는 예가 설명된다.
도12는 홍채 코드에 제2 마스크를 적용하여 변환 홍채 코드를 획득하는 구체적인 예를 도시한다.
도 13는 본 발명의 일 실시 예에 따른 사용자 인식 장치를 도시한다.
도 14는 본 발명의 일 실시 예에 따른 사용자 인식 장치를 포함하는 사용자 장치를 도시한다.
이하의 설명에 있어서, 다른 도면에 기재되어 있지 않은 한, 동일한 요소에는 동일한 도면 부호가 사용되고, 중복되는 설명은 생략된다.

첨부된 도면을 참조하여 제공되는 다음의 설명은 청구항에 의하여 정의된 본원의 다양한 실시 예 및 그 등가물에 대한 포괄적인 이해를 돕기 위해 제공된다. 이해를 돕기 위하여 포함된 다양한 특정 세부 사항은 단지 예시적인 것으로 간주되어야 한다. 따라서, 본 기술 분야의 통상의 지식을 가진 자는 본원에 기재된 다양한 실시 예들의 다양한 변경 및 수정이 본원에 개시된 범위를 벗어나지 않고 이루어질 수 있음을 인식할 수 있을 것이다. 또한, 공지된 기능 및 구성에 대한 설명은 명확성 및 간결성을 위해 생략될 수 있다.

본 명세서 및 청구항에 사용된 용어 및 단어는 서지적 의미에 한정되지 않고, 단지 본원에 개시된 다양한 실시 예들에 대한 명확하고 일관된 이해를 가능하게 하기 위하여 발명자에 의해 사용된 것이다. 따라서, 본원에 개시된 다양한 실시 예에 대한 다음의 설명은 단지 예시를 목적으로 제공된다는 것이 본 기술 분야의 통상의 지식을 가진 자에게 명백할 것이다.

단수 형태의 용어 및 단어는 상황이 명확하게 달리 지시하지 않는 한 복수 대상을 포함하는 것으로 해석된다. 예를 들어, 특별한 한정이 없는 한, "눈 영역"은 "눈 영역"에 대한 복수의 이미지들 중 하나 이상을 나타내는 것으로 해석된다.

'제 1', '제 2' 등 사물의 순서를 나타내는 용어가 본 발명의 구성 요소에 대하여 사용될 수 있지만, 상기와 같은 용어에 의해 구성 요소가 제한적으로 해석되지 않는다. 상기와 같은 용어는 한 구성 요소를 다른 구성 요소와 구별하기 위해서만 사용된다.

본 발명에 대하여 사용된 용어인 "포함하는"은 명시된 특징, 동작, 구성 요소가 존재함을 나타내고, 명시되지 않은 하나 이상의 다른 특징, 동작, 요소 또는 이들의 그룹의 존재를 배제하지 않는다.

본 발명의 다양한 실시 예에서, "모듈" 또는 "유닛"은 적어도 하나의 기능 또는 동작을 수행할 수 있고, 하드웨어, 소프트웨어 또는 이들의 조합으로 구현될 수 있다. "복수의 모듈" 또는 "복수의 유닛"은 특정 하드웨어로 구현될 필요가 있는 "모듈" 또는 "유닛" 이외의 적어도 하나의 모듈과의 통합을 통해 적어도 하나의 프로세서 (도시 생략)로 구현될 수 있다.

이하, 본 발명의 다양한 실시 예가 첨부된 도면을 참조하여 보다 상세하게 설명된다.

본 발명의 다양한 실시 예에 따른 전자 기기는 스마트 폰, 태블릿 PC (Personal Computer), 휴대 전화, 비디오 폰, 전자 책 리더, 데스크톱 PC, 노트북 PC PDA, PMP, MP3 플레이어, 모바일 의료 기기, 카메라, 또는 웨어러블 디바이스(예 : 헤드 장착 디스플레이 (HMD), 예를 들어, 전자 안경, 전자 옷, 전자 팔찌, 전자 목걸이, 전자 액세서리, 전자 문신 또는 스마트 워치)를 포함할 수 있다.

도 1은 본 발명의 일 실시 예에 따른 홍채 인식 과정을 도시한 흐름도이다. 본 발명의 일 실시 예에 따른 홍채 인식 과정은 아래의 S101 내지 S106을 포함할 수 있다.

단계 S101에서, 홍채 이미지의 비홍채 오브젝트 영역(non-iris object area)을 차단하는 제1 마스크가 생성된다. 홍채 이미지를 획득하기 위하여, 눈 이미지는 전자 장치의 내부 또는 외부 카메라에 의해 캡쳐된 얼굴 이미지로부터 추출될 수 있다. 얼굴 이미지는 사용자의 얼굴 전체 또는 적어도 눈 부위가 포함된 얼굴 일부에 대한 이미지를 의미한다. 눈 이미지는 얼굴 이미지 내의 눈의 영역에 대응된다. 얼굴 이미지를 획득하기 위한 전자 장치는 이동 단말기, 이동 전화, 테이블 컴퓨터, 스마트 시계 등을 포함하지만 이에 한정되지 않는다. 얼굴 이미지는 실시 예에 따라 유색조 또는 무색조로 캡쳐될 수 있다.

홍채 이미지는 눈에 포함된 홍채와 홍채 주변의 오브젝트에 대한 이미지이다. 홍채 이미지는 눈 이미지로부터 분할되며, 본 명세서에서 "분할(segment)"이라는 용어는 이미지로부터 특정 오브젝트를 강조 표시하거나 선택하는 것을 의미한다. 홍채 이미지에는 동공, 눈꺼풀, 속눈썹, 공막 및 홍채 등과 같은 오브젝트가 포함될 수 있다. 홍채 이미지 분할의 예가 도 2에 도시되어 있다.

도2에는 눈 이미지 (210)와 홍채 이미지 (220)가 도시되어 있다. 도2의 좌측에는 얼굴 이미지 (200)에 포함된 눈 이미지 (210)로부터 홍채 이미지 (220)를 분할하는 방법이 도시되어 있다. 그리고 도2의 우측에는 상기 분할의 결과에 따라 회색으로 강조 표시된 홍채 이미지 (220)가 도시되어 있다. 도2의 좌측에 의하면, 홍채 이미지 (220)의 영역은 눈동자의 크기에 따라 결정된 원형의 영역에서 동공의 크기 따라 결정된 원형의 영역을 제외함으로써 결정된다. 따라서 홍채 이미지 (220)의 영역은 환형(ring-shaped)이다.

홍채의 패턴은 동공으로부터 방사상으로 퍼진 홍채의 근육을 분석하여 결정된다. 따라서 환형의 홍채 이미지를 직사각형의 홍채 이미지로 변환할 경우, 홍채의 패턴 분석이 더 용이해질 수 있다. 상기와 같은 홍채 이미지의 변환은 홍채 이미지의 정규화(normalize)로 정의된다. 도 3 및 도4에는 홍채 이미지의 정규화가 설명되어 있다.

도3의 좌측에 따르면, 환형의 홍채 이미지 (300)에서 각 픽셀의 위치는 극좌표계에 따라 (r,θ)로 표현될 수 있다. (r,θ)의 r은 중심으로부터 픽셀의 거리를 의미하고, θ는 중심으로부터 픽셀의 방향을 의미한다. 환형의 홍채 이미지 (300)는 도3의 우측과 같이, r은 수직 축에, θ를 수평 축에 대응함으로써 정규화될 수 있다. 예를 들어, 환형의 홍채 이미지 (300)에 표시된 A와 B는 직사각형의 홍채 이미지 (310)에 표시된 A와 B에 대응된다. 환형의 홍채 이미지 (300)의 다른 픽셀들도 마찬가지로 (r, θ)에 따라 직사각형의 홍채 이미지 (310)에 대응된다. 따라서 직사각형의 정규화된 홍채 이미지 (310)가 생성된다.

도4에는 홍채 이미지 정규화의 일 예가 도시되어 있다. 도4의 좌측에는 환형의 홍채 이미지 (400)가 도시되어 있다. 그리고 도4의 우측에는 환형의 홍채 이미지가 정규화된 홍채 이미지 (410)가 도시되어 있다. 도4의 정규화된 홍채 이미지 (410)의 일 예처럼, 홍채의 일부분을 눈꺼풀이나 속눈썹이 가리는 경우, 홍채 인식의 성능이 저하될 수 있다. 그러므로 홍채 이미지로부터 눈꺼풀이나 속눈썹과 같은 방해물을 제거하는 과정이 필요하다. 본 명세서에서, 눈꺼풀이나 속눈썹과 같은 방해물에 해당되는 영역은 비홍채 오브젝트 영역으로 정의된다. 반대로 홍채에 해당되는 영역은 홍채 오브젝트 영역으로 정의된다.

비홍채 오브젝트 영역을 제거하기 위하여 비홍채 오브젝트 영역을 비활성화하는 마스크가 생성될 수 있다. 본 명세서에는 비홍채 오브젝트 영역을 제거하기 위한 마스크를 제1 마스크로 정의한다. 그러나 제1 마스크라는 명칭은 설명의 편의를 위하여 임의로 정의된 것일 뿐, 다른 명칭으로 정의될 수 있다.

도5는 제1 마스크 (500)의 예가 도시되어 있다. 제1 마스크 (500)의 흑색 부분은 비홍채 오브젝트 영역에 대응된다. 따라서 상기 흑색 부분에 대응되는 홍채 이미지의 일부분은 홍채 매칭에서 사용되지 않는다. 제1 마스크 (500)의 백색 부분은 홍채 오브젝트 영역에 대응된다. 따라서 상기 백색 부분에 대응되는 홍채 이미지의 일부분은 미리 저장된 참조 홍채 이미지의 대응 부분과 매칭하는데 사용될 수 있다. 본 명세서에서, 참조 홍채 이미지는 내부 또는 외부의 데이터베이스에 미리 저장된 사용자의 홍채 패턴이 도시된 이미지를 의미한다.

제1 마스크는 비트 형태로 표현될 수 있다. 홍채 이미지의 픽셀이 차단되는지 여부는 적어도 1비트로 표현될 수 있다. 상기 1비트가 0일 경우, 상기 1 비트에 대응되는 픽셀은 홍채 매칭에서 차단된다. 반대로, 상기 1비트가 1일 경우, 상기 1 비트에 대응되는 픽셀은 홍채 매칭에서 사용될 수 있다. 만약, 홍채 이미지의 각 픽셀이 실수부와 허수부를 포함하는 복소수로 표현될 경우, 홍채 이미지의 픽셀이 차단되는지 여부는 2비트로 표현될 수 있다.

제1마스크는 홍채 이미지뿐만 아니라 홍채 이미지와 비교되는 참조 이미지에 동일하게 적용될 수 있다. 또 다른 예로, 참조 이미지의 비홍채 오브젝트 영역을 제거하기 위한 참조 마스크가 있는 경우, 제1 마스크에 참조 마스크가 병합된 병합 마스크가 홍채 이미지 및 참조 이미지에 동일하게 적용될 수 있다.

단계 S102에서, 제1 마스크에 따라 비홍채 오브젝트 영역이 차단된 변환 홍채 이미지가 생성된다. 도 6에는 제1마스크가 적용됨으로써 비홍채 오브젝트 영역이 차단된 변환 홍채 이미지 (600)가 도시되어 있다. 변환 홍채 이미지에는 비홍채 오브젝트 영역이 차단됨으로써, 홍채 오브젝트 영역의 홍채 이미지만이 남아 있다.

변환 홍채 이미지의 홍채 패턴은 홍채 매칭을 위하여 양자화될 수 있다. 양자화는 연속적인 값을 가지는 물리량을 불연속적인 값을 가지는 물리량으로 변환하는 것이다. 양자화 단계는 수치 자료를 0과 1의 값을 가지는 비트로 표현하는 이진화 단계를 포함할 수 있으며, 부호화 프로세스의 일부가 될 수 있다. 이진화의 예로, 변환 홍채 이미지의 픽셀 값이 0보다 작을 경우, 픽셀 값은 0으로 결정되고, 변환 홍채 이미지의 픽셀 값이 0보다 클 경우, 픽셀 값은 1로 결정될 수 있다. 따라서 이진화의 결과 픽셀은 비트 형태로 표현될 수 있다.

동일한 사용자의 홍채 패턴은 사용자의 건강 및 촬영 환경 등에 의하여 조금씩 다르게 촬영될 수 있다. 만약 참조 홍채 이미지의 홍채 패턴과 홍채 이미지의 홍채 패턴이 촬영 환경 등의 영향으로 차이가 있을 경우, 사용자 인증 장치는 동일한 사용자의 홍채로부터 비롯한 홍채 이미지를 타인의 홍채로부터 비롯한 홍채 이미지로 인식할 수 있다. 그러므로 변환 홍채 이미지를 이진화함으로써, 촬영 환경으로부터 발생하는 홍채 패턴의 미세한 차이를 제거할 수 있다.

다만 변환 홍채 이미지의 픽셀 값이 0에 가까운 픽셀의 경우, 픽셀 값의 이진화 결과가 일정하지 않을 수 있다. 예를 들어, 주변 환경에 따라 -1 ~ 1 사이의 픽셀 값을 가지는 픽셀은, 픽셀 값이 0으로 이진화될 수도 있고, 1으로 이진화될 수도 있다. 본 명세서에서 이진화의 결과가 일정하지 않은 (inconsistent) 픽셀의 비트는 비일정 비트 (inconsistent bit)로 정의된다. 그러므로 홍채 매칭의 견고성을 위하여, 비일정 비트를 포함하는 것으로 판단된 픽셀을 홍채 매칭 과정에서 추가적으로 차단할 필요가 있다.

도7에는 이진화된 변환 홍채 이미지 (700)가 개시되어 있다. 이진화된 변환 홍채 이미지 (700)의 회색 부분은 1의 값으로 이진화된 영역을 나타낸다. 그리고 이진화된 변환 홍채 이미지 (700)의 백색 부분은 0의 값으로 이진화된 영역을 나타낸다. 회색 부분과 백색 부분의 경계에 위치한 픽셀들은 0에 가까운 값을 가질 가능성이 높기 때문에, 주변 환경에 따라 픽셀 값이 0으로 이진화될 수도 있고, 1으로 이진화될 수도 있다. 그러므로 회색 부분과 백색 부분의 경계에 위치한 픽셀들에 대하여, 이진화 결과가 일정한지 여부를 판단한 후, 이진화 결과가 일정하지 않다고 판단된 픽셀들을 추가적으로 홍채 매칭에서 차단할 필요가 있다.

단계 S103에서, 변환 홍채 이미지의 속성에 따라 적응적으로 제1 마스크를 변환하여, 변환 홍채 이미지의 양자화 또는 이진화 결과가 일정하지 않은 비일정 영역(inconsistent area)을 추가적으로 차단하는 제2 마스크가 생성된다. 비일정 영역은 주변 환경에 따라 양자화 또는 이진화 결과가 변경될 가능성이 높은 픽셀을 포함한다. 비일정 영역은 변환 홍채 이미지의 픽셀들에 기초하여 결정되며, 제1 마스크는 비홍채 오브젝트 영역뿐만 아니라, 비일정 영역을 추가적으로 차단하도록 변환된다. 상기 변환 결과에 따라 비홍채 오브젝트 영역과 비일정 영역을 모두 차단하는 제2 마스크가 생성된다.

변환 홍채 이미지의 픽셀은 각각 실수 값을 가질 수 있다. 픽셀의 실수 값은 홍채 이미지의 픽셀에 대응되는 그레이 강도로부터 결정될 수 있다.

또한 변환 홍채 이미지의 픽셀은 각각 복소수로 표현될 수 있다. 복소수로 표현되는 픽셀 값은 홍채 이미지의 픽셀에 대응되는 그레이 강도로부터 결정될 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 변환 홍채 이미지의 픽셀들의 그레이 강도는 가버 필터 (Gabor Filter)에 따라 홍채 패턴의 진폭 정보와 위상 정보를 나타내는 복소수의 집합으로 표현될 수 있다. 홍채 인식에 있어서, 광원이나 카메라 게인에 의하여 영향을 받는 진폭 정보가 제거되고, 변환 홍채 이미지의 픽셀들에 대응되는 복소수의 부호를 나타내는 위상 정보만이 사용될 수 있다. 상기 가버 필터 외에도 푸리에 변환에 기초한 필터, 웨이브렛 변환에 기초한 필터 등을 포함하는 다른 기술들 또는 필터들에 의하여 상기 위상 정보가 추출될 수 있다.

도8은 가버 필터 및 이진화에 따른 홍채 특징 벡터(iris feature vector)의 결정 방법의 그래프 (800)를 도시한다. 앞서 설명했듯이 가버 필터에 의하면 픽셀의 그레이 강도는 복소수로 표현될 수 있다. 홍채 인식에서는 복소수의 크기를 나타내는 진폭 정보를 제거하고 복소수의 부호를 나타내는 위상 정보만이 사용된다. 따라서 복소 가버 필터에 의하여 획득된 픽셀의 복소수 값을 이진화하여 홍채 특징 벡터를 생성할 수 있다.

그래프 (800)에 설명된 홍채 특징 벡터를 생성하기 위한 식은 아래와 같다.

if Re > 0, Im > 0 then {1, 1}

if Re > 0, Im < 0 then {1, 0}

if Re < 0, Im < 0 then {0, 0}

if Re < 0, Im > 0 then {0, 1}

상기 수식에서 Re는 복소수 값의 실수부를, Im은 복소수 값의 허수부를 의미한다. 예를 들어, 픽셀 값이 3.8+2.5j일 경우, 픽셀 값의 실수부와 허부수가 모두 0보다 크기 때문에, 홍채 특징 벡터는 {1, 1}로 결정된다. 또 다른 예로 픽셀 값이 -4+1.2j일 경우, 픽셀 값의 실수부는 0보다 작고, 허부수는 0보다 크기 때문에, 홍채 특징 벡터는 {-1, 1}로 결정된다. 추후 설명될 홍채 코드는 홍채 특징 벡터의 집합으로 결정된다.

변환 홍채 이미지의 픽셀들이 복소수로 표현될 때, 변환 홍채 이미지의 비일정 영역은 픽셀들의 실수부에 대한 제1 비일정 영역과 픽셀들의 허수부에 대한 제2 비일정 영역을 포함할 수 있다. 제1 비일정 영역은 실수부가 0에 가까워 실수부의 이진화 결과가 일정하지 않은 픽셀들을 포함한다. 그리고 제2 비일정 영역은 허수부가 0에 가까워 허수부의 이진화 결과가 일정하지 않은 픽셀들을 포함한다. 제1 비일정 영역과 제2 비일정 영역은 서로에 대하여 독립적으로 결정된다. 따라서 제1 비일정 영역과 제2 비일정 영역은 다를 수 있다.

변환 홍채 이미지의 비일정 영역을 결정하기 위하여, 비일정 영역에 해당되는 픽셀 값의 범위가 설정된다. 예를 들어, 임계값이 0.5인 경우, -0.5 ~ 0.5 내의 픽셀 값을 가지는 픽셀이 비일정 영역에 포함된다. 즉, 픽셀 값의 절대값이 임계값보다 작을 경우, 픽셀이 비일정 영역에 포함된다.

홍채 이미지의 픽셀이 실수로 표현될 경우, 하나의 임계값만이 필요하다. 그러나 홍채 이미지의 픽셀이 복소수로 표현될 경우, 실수에 대한 제1 임계값과 허수에 대한 제2 임계값이 필요할 수 있다. 다만 실시 예에 따라, 제1 임계값과 제2 임계값은 동일한 값으로 설정될 수 있다.

홍채 이미지의 픽셀이 복소수로 표현될 경우, 픽셀의 실수부의 절대값이 제1 임계값보다 작을 경우, 픽셀은 제1 비일정 영역에 포함될 수 있다. 그리고 픽셀의 허수부의 절대값이 제2 임계값보다 작을 경우, 픽셀은 제2 비일정 영역에 포함될 수 있다. 예를 들어, 픽셀 값이 0.5-0.6j이고, 제1 임계값은 0.6, 제2 임계값은 0.5일 때, 픽셀의 실수부의 절대값이 0.5이고 제1 임계값은 0.6이므로 상기 픽셀은 제1 비일정 영역에 해당된다. 그러나 픽셀의 허수부의 절대값이 0.6이고, 제2 임계값은 0.5이므로 상기 픽셀은 제2 비일정 영역에 해당되지 않는다.

도9에는 홍채 특징 벡터와 관련하여, 비일정 영역에 대한 설명을 위한 그래프 (900)가 도시되어 있다. 앞서 설명되었듯이 복소수로 표현되는 픽셀의 실수부 또는 허수부가 0에 가까운 경우, 픽셀의 이진화 결과가 일정하지 않다고 판단된다. 영역A (910)은 실수부의 절대값이 제1 임계값 (912)보다 작은 픽셀을 포함한다. 영역 B (920)는 허수부의 절대값이 제2 임계값 (922)보다 작은 픽셀을 포함한다. 영역A (910)에 해당되는 픽셀의 위치에 따라 제1 비일정 영역이 결정되며, 영역 B (920)의 픽셀의 위치에 따라 제2 비일정 영역이 결정된다. 영역 C (930)에 해당되는 픽셀은 제1 임계값 (912) 및 제2 임계값 (922)에 따라 차단되지 않으므로 홍채 매칭에 사용될 수 있다.

임계값은 변환 홍채 이미지에 적응적으로 결정될 수 있다. 또한 임계값은 변환 홍채 이미지와 상관 없이 미리 정해진 고정 값일 수도 있다. 홍채 이미지의 픽셀이 복소수로 표현될 경우, 제1 임계값 및 제2 임계값 모두 변환 홍채 이미지에 적응적으로 결정될 수 있다. 마찬가지로 제1 임계값 및 제2 임계값 모두 미리 정해진 고정 값일 수도 있다. 실시 예에 따라 제1 임계값만 홍채 이미지에 적응적으로 결정되고, 제2 임계값은 미리 정해진 고정 값일 수 있으며, 그 반대도 가능하다.

임계값은 차단되어야 할 픽셀들의 비율을 나타내는 차단 쿼터에 따라 결정될 수 있다. 변환 홍채 이미지의 픽셀들과 차단 쿼터에 따라 차단되어야 할 픽셀들의 최소 수량이 결정된다. 상기 결정된 최소 수량만큼 픽셀 값의 절대값이 작은 순서대로 픽셀들이 비일정 영역에 포함된다.

예를 들어, 차단 쿼터가 20%이고, 변환 홍채 이미지의 픽셀들이 100개인 경우, 최소 20개의 픽셀들이 차단되어야 한다. 따라서 픽셀 값들의 절대값 중 작은 순서대로 20개의 픽셀들이 선택되고, 20개의 픽셀들의 절대값 중 가장 큰 값이 임계값으로 결정된다. 그리고 임계값보다 크거나 작은 절대값을 가지는 모든 픽셀들이 비일정 영역에 해당된다고 결정된다. 실시 예에 따라 임계값보다 작은 절대값을 가지는 픽셀들만이 비일정 영역에 해당되도록 통상의 기술자가 용이하게 임계값 설정 방법을 변경할 수 있다.

도 10에 차단 쿼터에 따라 임계값을 결정하는 구체적인 예가 도시되어 있다. 도 10에 의하면, 절대값의 크기가 작은 순서대로 픽셀들이 나열되어 있다. 차단 쿼터가 7%이고, 변환 홍채 이미지의 픽셀들이 100개인 경우, 최소 7개의 픽셀들 (1010)이 차단되는 것으로 결정된다. 따라서 절대값이 7번째로 작은 픽셀(1012)의 절대값인 0.2가 임계값으로 결정된다. 그리고 절대값의 크기가 0.2보다 동일하거나 작은 10개의 픽셀들 (1020)이 비일정 영역에 포함되는 픽셀로 결정된다.

차단 쿼터는 통계적인 실험을 통하여, 미리 결정될 수 있다. 차단 쿼터를 낮추면 홍채 매칭에 사용되는 영역이 증가하여, 오승인율이 감소할 수 있으나, 대신 홍채 매칭에서 제외되는 비일정 영역이 감소하여, 오거부율이 증가할 수 있다. 반대로 차단 쿼터를 높히면 홍채 매칭에서 제외되는 비일정 영역이 증가하여, 오거부율이 감소할 수 있으나, 대신 홍채 매칭에 사용되는 영역이 감소하여, 오승인율이 증가할 수 있다. 그러므로 적절한 차단 쿼터가 임계값 설정에 사용되어야 한다.

위에서 언급된 오거부율은 동일한 사람의 눈이 비교되는 케이스와 같이 확실히 긍정적인 케이스에 대하여 발생하는 부정적인 검증 결과의 수를 의미한다. 위에서 언급된 오수락률은 다른 사람의 눈이 비교되는 케이스와 같이 확실히 부정적인 케이스에 대하여 발생하는 긍정적인 검증 결과의 수를 의미한다. 오거부율과 오수락률은 홍채 매칭의 견고성 및 정확성을 위하여 낮은 값으로 유지되어야 한다.

홍채 인식에 있어서 허용되는 오거부율과 오수락률은 홍채 인식 적용 분야에 따라 요구되는 홍채 인식의 정확도에 따라 다르게 결정될 수 있다. 그러므로 허용되는 오거부율과 오수락률에 따라 차단 쿼터가 결정될 수 있다.

홍채 이미지의 픽셀이 복소수로 표현될 경우, 픽셀의 실수부에 대한 제1 임계값 설정에 적용되는 제1 차단 쿼터와 픽셀의 허수부에 대한 제2 임계값 설정에 적용되는 제2 차단 쿼터가 별도로 설정될 수 있다. 제1 차단 쿼터와 제2 차단 쿼터는 동일하게 설정될 수 있으며, 실험에 따라 다른 값으로 설정될 수도 있다.

상기 결정된 비일정 영역에 따라 제1 마스크를 변환하여 제2 마스크가 생성된다. 앞서 설명되었듯이, 제1 마스크는 홍채 이미지로부터 비홍채 오브젝트 영역을 홍채 매칭에서 차단하기 위하여 생성된다. 그리고 제2 마스크는 홍채 오브젝트 영역에서 비일정 비트가 포함된 비일정 영역을 추가적으로 홍채 매칭에서 차단하기 위하여 생성된다. 도 11로부터 제1 마스크를 변환하여 제2 마스크를 생성하는 예가 설명된다.

제1 마스크 (1110)에서 홍채 이미지의 픽셀 각각이 비홍채 오브젝트 영역에 속하는지 여부는 0 또는 1로 표현된다. 0으로 결정된 요소에 대응되는 픽셀은 홍채 매칭에서 사용되지 않는다. 반대로 1로 결정된 요소에 대응되는 픽셀은 홍채 매칭에 사용된다.

제1 마스크 (1110)에서 비홍채 오브젝트 영역(1112)에 속한 픽셀들에 대응되는 요소가 0으로 결정된다. 그리고 홍채 오브젝트 영역(1114)에 속하는 픽셀들에 대응되는 요소가 1로 결정된다. 따라서 제1 마스크 (1110)가 홍채 이미지에 적용됨으로써, 비홍채 오브젝트 영역(1112)이 차단된 변환 홍채 이미지가 획득된다.

이미지 맵(1120)은 변환 홍채 이미지에 포함된 픽셀들의 그레이 강도를 표현한다. 홍채 오브젝트 영역(1114)에 속하는 픽셀들은 그레이 강도로 표현될 수 있다. 홍채 오브젝트 영역(1114)에 속하는 픽셀들의 그레이 강도와 미리 설정된 차단 쿼터에 따라 임계값이 결정된다. 도 11에서는 예시로서 임계값이 0.2로 결정되었다. 이미지 맵의 픽셀들 중 그레이 강도의 절대값이 임계값 0.2보다 작은 픽셀은 비일정 영역 (1122)에 포함되는 것으로 결정된다.

제2 마스크 (1130)는 제1 마스크 (1110)의 비일정 영역 (1122)에 속하는 요소를 1에서 0으로 변경함으로써 생성된다. 따라서 제2 마스크 (1130)에서 비홍채 오브젝트 영역(1112) 또는 비일정 영역 (1122)에 포함되는 픽셀에 대응되는 요소는 0으로 결정된다. 그리고 비홍채 오브젝트 영역(1112) 또는 비일정 영역 (1122)에 포함되지 않는 픽셀에 대응되는 요소는 1로 결정된다. 따라서 제2 마스크 (1130)가 변환 홍채 이미지에 적용될 경우, 비일정 영역 (1122)이 추가적으로 차단된 제2 변환 홍채 이미지가 획득될 수 있다. 그리고 제2 마스크 (1130)가 추후 설명될 홍채 코드에 적용될 경우, 비일정 영역 (1122)에 대응되는 코드가 차단된 변환 홍채 코드가 생성될 수 있다.

도11에서는 설명의 편의 상 픽셀 값이 실수로 표현될 경우, 제2 마스크의 생성 과정만이 도시되었다. 따라서 픽셀 값이 복소수로 표현될 경우, 실수부에 관한 제2 마스크와 허수부에 관한 제2마스크가 별도로 생성될 수 있다. 또한 하나의 제2 마스크가 실수부와 허수부의 차단에 관련된 정보를 모두 포함할 수 있다.

단계 S104에서, 홍채 이미지에 포함된 요소들을 양자화함으로써, 홍채 코드가 획득된다.

홍채 코드는 홍채 이미지의 복소수로 표현되는 픽셀 값들을 양자화함으로써 획득될 수 있다. 전술하였듯이, 가버 필터 등에 의하여 생성된 각 픽셀의 복소수 값에 대하여 양자화의 일종인 이진화가 적용될 수 있다. 상기 이진화의 결과로 픽셀들에 대응되는 복소수의 위상 정보만이 홍채 패턴의 특징으로 추출될 수 있다. 복소수의 위상 정보는 홍채 특징 벡터로 표현되며, 홍채 코드는 픽셀들의 홍채 특징 벡터들의 집합으로 결정된다.

홍채 코드는 홍채 이미지의 복소수로 표현되는 픽셀 값들을 2 비트로 이진화함으로써 획득될 수 있다. 상기 2 비트 중 1비트는 복소수 값의 실수 값이 이진화됨으로써 생성될 수 있다. 본 명세서에서, 실수 값이 이진화된 비트를 실수 이진화 비트로 정의된다. 상기 2 비트 중 다른 1비트는 복소수 값의 허수 값이 이진화됨으로써 생성될 수 있다. 본 명세서에서, 허수 값이 이진화된 비트를 허수 이진화 비트로 정의된다.

다른 예로, 홍채 코드는 변환 홍채 이미지의 복소수로 표현되는 픽셀 값들을 2 비트로 이진화함으로써 획득될 수 있다. 또 다른 예로 홍채 이미지의 픽셀 값이 실수로 표현될 경우, 홍채 코드는 홍채 이미지 또는 변환 홍채 이미지의 실수로 표현되는 픽셀 값들을 2 비트로 이진화함으로써 획득될 수 있다.

단계 S105에서, 홍채 코드에 제2 마스크를 적용하여, 비홍채 오브젝트 영역과 비일정 영역에 대응되는 코드가 차단된 변환 홍채 코드가 획득된다.

홍채 코드의 실수 이진화 비트들과 허수 이진화 비트들이 제2 마스크에 따라 별도로 차단됨으로써 변환 홍채 코드가 획득될 수 있다. 예를 들어, 실수 이진화 비트가 비일정 비트가 아니고 허수 이진화 비트가 비일정 비트일 경우, 허수 이진화 비트만이 차단되고, 실수 이진화 비트는 홍채 매칭에 사용될 수 있다.

제2 마스크는 제1 마스크와 마찬가지로 비트 형태로 표현될 수 있다. 만약, 홍채 이미지의 각 픽셀이 실수부와 허수부를 포함하는 복소수로 표현될 경우, 홍채 이미지의 픽셀이 차단되는지 여부는 2비트로 표현될 수 있다. 제1 마스크와 마찬가지로, 0으로 표시된 비트는 대응 픽셀 또는 대응 픽셀의 일부가 홍채 매칭에서 차단됨을 의미하고, 1로 표시된 비트는 대응 픽셀 또는 대응 픽셀의 일부가 홍채 매칭에서 차단되지 않음을 의미한다.

도12는 홍채 코드(1200)에 제2 마스크 (1210, 1212)를 적용하는 예를 도시한다. 홍채 코드(1200)는 홍채 이미지에 포함된 픽셀의 그레이 강도에 대응되는 코드들이 포함되어 있다. 각 코드는 2 비트로 표현되며, 2비트 중 우측의 비트는 실수 이진화 비트이고, 좌측의 비트는 허수 이진화 비트이다.

홍채 코드(1200)에 제2 마스크(1210)를 적용하기 위하여, 홍채 코드(1200)는 실수부 홍채 코드 (1202)와 허수부 홍채 코드 (1204)로 분리될 수 있다. 실수부 홍채 코드 (1202)는 실수 이진화 비트만을 포함하며, 허수부 홍채 코드 (1204)는 허수 이진화 비트만을 포함한다.

실수부 홍채 코드 (1202)에 대하여 실수부에 관한 제2 마스크 (1210)가 적용된다. 실수부에 관한 제2 마스크 (1210)의 값이 0인 요소에 대응되는 픽셀의 실수 이진화 비트는 홍채 매칭에서 차단된다.

유사하게, 허수부 홍채 코드 (1204)에 대하여 실수부에 관한 제2 마스크 (1212)가 적용된다. 허수부에 관한 제2 마스크 (1212)의 값이 0인 요소에 대응되는 픽셀의 허수 이진화 비트는 홍채 매칭에서 차단된다.

실수부에 관한 제2 마스크 (1210) 및 허수부에 관한 제2 마스크 (1212)에 의한 차단 결과가 병합되어, 변환 홍채 코드 (1220)가 획득된다.

실수부에 관한 제2 마스크 (1210)에 따른 차단과 허수부에 관한 제2 마스크 (1212)에 따른 차단은 서로 독립적으로 수행될 수 있다. 따라서 동일한 픽셀에 대응되는 코드 중 차단되지 않은 하나의 비트만이 홍채 매칭에 사용될 수 있다.

'10' 값을 가지는 코드 a (1230)는 실수부에 관한 제2 마스크 (1210)와 허수부에 관한 제2 마스크 (1212)에 의하여 모두 차단된다. 따라서 코드 a (1230)는 변환 홍채 코드 (1220)에서 실수 이진화 비트와 허수 이진화 비트가 모두 차단되었음을 의미하는 '--'으로 표현된다.

'10' 값을 가지는 코드 b (1232)는 실수부에 관한 제2 마스크 (1210)와 허수부에 관한 제2 마스크 (1212)에 의하여 모두 차단되지 않는다. 따라서 코드 b (1232)는 변환 홍채 코드 (1220)에서도 홍채 코드 (1200)와 동일한 값인 '10'으로 표현된다.

'01' 값을 가지는 코드 c (1234)는 실수부에 관한 제2 마스크 (1210)에 의하여 차단되지 않으나, 허수부에 관한 제2 마스크 (1212)에 의하여 차단된다. 따라서 코드 c (1234)는 변환 홍채 코드 (1220)에서 허수 이진화 비트만 차단되었음을 의미하는 '0-'으로 표현된다.

'01' 값을 가지는 코드 d (1236)는 허수부에 관한 제2 마스크 (1212)에 의하여 차단되지 않으나, 실수부에 관한 제2 마스크 (1210)에 의하여 차단된다. 따라서 코드 d (1236)는 변환 홍채 코드 (1220)에서 실수 이진화 비트만 차단되었음을 의미하는 '-1'으로 표현된다.

도 12에서는 홍채 코드와 제2 마스크를 실수부와 허수부를 분리하여 코드의 차단 방법이 설명되었지만, 상기 분리 없이 홍채 코드에 제2 마스크가 적용될 수 있다.

단계 S106에서, 사용자가 미리 저장한 참조 홍채 코드와 상기 변환 홍채 코드를 매칭하여 사용자가 인식된다. 홍채 코드로부터 비일정 영역의 비일정 비트가 제거된 변환 홍채 코드와 사용자가 내부 또는 외부의 홍채 코드 데이터베이스에 미리 저장한 참조 홍채 코드를 매칭하여, 홍채 코드의 일치 여부 또는 홍채 코드의 진위 여부가 확인된다. 매칭이 성공하거나 진위가 확인되면, 사용자는 예를 들어 소셜 네트워크 서비스에서 모바일 뱅킹 애플리케이션에 이르기까지 다양한 수준의 보안을 요구하는 기능을 수행할 수 있게 된다. 반대로, 매칭이 실패하거나 진위가 확인되지 않으면 사용자에 대하여 보안이 요구되는 기능에 대한 액세스가 거부된다. 앞서 언급된 참조 홍채 코드의 사전 저장은 본 명세서에서 설명된 홍채 인식 장치의 기능을 이용하여 미리 수행될 수 있다.

제안된 홍채 인식 방법의 적용 분야는 국경 통제를 위한 홍채 기반 생체 인증, 홍채를 생체 여권으로 사용하는 기술, 컴퓨터 로그인, 홍채를 생체 비밀 번호로 사용하는 기술, 무선 장치 기반 인증 기술, 현금 인출기 또는 모바일 어플리케이션으로 은행 계좌 또는 은행 어플리케이션에 안전하게 접근하는 기술, 티켓 없는 여행, 서비스에 대한 권리 인증, 구내 출입 통제 (가정, 사무실, 실험실, 냉장고 등), 운전 면허증, 기타 개인 인증서 자격, 법의학 분야, 출생 증명서, 실종 또는 추적 중인 사람의 자동차 시동 및 잠금 해제 추적, 도난 방지 장치, 테러 방지 장치 (예 : 공항 보안 검색), 금융 거래 (전자 상거래, 금융) 보안, 인터넷 보안, 기밀 정보에 대한 접근 통제, 키, 카드, PIN 또는 암호로써 사용되는 "생체 인식 키 암호화"(불안정한 템플릿의 안정된 키)를 포함할 수 있다. 예를 들어, 은행 애플리케이션에서 홍채 인식에 대한 차단 쿼터는 소셜 네트워크 애플리케이션에서의 홍채 인식에 대한 할당량보다 높을 수 있다. 차단 쿼터는 홍채 인식 적용 분야에 따라 요구되는 홍채 인식의 정확도에 따라 다르게 결정될 수 있다.

도 13은 본 발명의 일 실시 예에 따른 홍채를 이용한 사용자 인식 장치 (1300)를 도시한다. 사용자 인식 장치 (1300)는 마스크 생성부 (1310), 홍채 코드 획득부 (1320) 및 홍채 인식부 (1330)를 포함한다. 도 13에서 부호화 순서 마스크 생성부 (1310), 홍채 코드 획득부 (1320) 및 홍채 인식부 (1330)는 별도의 구성 단위로 표현되어 있으나, 실시 예에 따라 마스크 생성부 (1310), 홍채 코드 획득부 (1320) 및 홍채 인식부 (1330)는 합쳐져 동일한 구성 단위로 구현될 수도 있다.

도 13에서 마스크 생성부 (1310), 홍채 코드 획득부 (1320) 및 홍채 인식부 (1330)는 하나의 장치에 위치한 구성 단위로 표현되었지만, 마스크 생성부 (1310), 홍채 코드 획득부 (1320) 및 홍채 인식부 (1330)의 각 기능을 담당하는 장치는 반드시 물리적으로 인접할 필요는 없다. 따라서 실시 예에 따라 마스크 생성부 (1310), 홍채 코드 획득부 (1320) 및 홍채 인식부 (1330)가 분산되어 있을 수 있다.

마스크 생성부 (1310), 홍채 코드 획득부 (1320) 및 홍채 인식부 (1330)는 실시 예에 따라 하나의 프로세서에 의하여 구현될 수 있다. 또한 실시 예에 따라 복수 개의 프로세서에 의하여 구현될 수도 있다.

마스크 생성부 (1310)는 홍채 이미지의 비홍채 오브젝트 영역을 차단하는 제1 마스크를 생성할 수 있다. 그리고 마스크 생성부 (1310)는 제1 마스크에 따라 비홍채 오브젝트 영역이 차단된 변환 홍채 이미지를 생성할 수 있다.

마스크 생성부 (1310)는 변환 홍채 이미지의 속성에 따라 적응적으로 제1 마스크를 변환하여, 변환 홍채 이미지의 양자화 결과가 일정하지 않은 비일정 영역을 추가적으로 차단하는 제2 마스크를 생성할 수 있다. 마스크 생성부 (1310)는 변환 홍채 이미지의 픽셀의 그레이 강도를 나타내는 복소수 값을 획득할 수 있다. 마스크 생성부 (1310)는 복소수 값 및 차단 쿼터에 따라 비일정 비트를 결정하기 위한 임계값을 결정할 수 있다. 임계값은 복소수 값의 실수부와 허수부에 대하여 각각 결정될 수 있다. 마찬가지로 임계값을 결정하기 위한 차단 쿼터도 복소수 값의 실수부와 허수부에 대하여 각각 미리 설정될 수 있다.

마스크 생성부 (1310)는 복소수로 표현되는 픽셀의 실수부의 절대값과 임계값을 비교하여 픽셀의 실수부를 홍채 매칭으로부터 차단할지 여부를 결정할 수 있다. 마찬가지로 마스크 생성부 (1310)는 복소수로 표현되는 픽셀의 허수부의 절대값과 임계값을 비교하여 픽셀의 허수부를 홍채 매칭으로부터 차단할지 여부를 결정할 수 있다. 마스크 생성부 (1310)는 임계값에 따라 비일정 비트를 차단하기 위한 제2 마스크를 변환할 수 있다.

마스크 생성부 (1310)는 픽셀이 복소수가 아닌, 실수로 표현될 경우, 실수로 표현되는 픽셀의 절대값과 임계값을 비교하여 픽셀을 홍채 매칭으로부터 차단할지 여부를 결정할 수 있다. 픽셀에 허수부가 없으므로, 마스크 생성부 (1310)는 허수부에 대한 마스크를 생성하지 않는다.

홍채 코드 획득부 (1320)는 홍채 이미지에 포함된 픽셀들을 양자화함으로써, 홍채 코드를 획득할 수 있다. 홍채 코드 획득부 (1320)는 홍채 이미지의 픽셀들에 대응되는 복소수 값들을 이진화함으로써 홍채 코드를 획득할 수 있다.

홍채 코드 획득부 (1320)는 홍채 코드에 제2 마스크를 적용하여, 비홍채 오브젝트 영역과 비일정 영역에 대응되는 코드가 차단된 변환 홍채 코드를 획득할 수 있다. 홍채 코드 획득부 (1320)는 홍채 코드의 실수 이진화 비트들과 허수 이진화 비트들의 차단 프로세스가 별도로 수행됨으로써 변환 홍채 코드를 획득할 수 있다.

홍채 인식부 (1330)는 사용자가 미리 저장한 참조 홍채 코드와 변환 홍채 코드를 매칭하여 사용자를 인식할 수 있다.

또한, 마스크 생성부 (1310), 홍채 코드 획득부 (1320) 및 홍채 인식부 (1330) 중 적어도 하나는 소프트웨어 모듈로 구현될 수 있다. 마스크 생성부 (1310), 홍채 코드 획득부 (1320) 및 홍채 인식부 (1330) 중 적어도 하나가 소프트웨어 모듈(또는, 인스터력션(instruction) 포함하는 프로그램 모듈)로 구현되는 경우, 소프트웨어 모듈은 컴퓨터로 읽을 수 있는 판독 가능한 비일시적 판독 가능 기록매체(non-transitory computer readable media)에 저장될 수 있다. 또한, 이 경우, 적어도 하나의 소프트웨어 모듈은 OS(Operating System)에 의해 제공되거나, 소정의 애플리케이션에 의해 제공될 수 있다. 또는, 적어도 하나의 소프트웨어 모듈 중 일부는 OS(Operating System)에 의해 제공되고, 나머지 일부는 소정의 애플리케이션에 의해 제공될 수 있다.

도13의 사용자 인식 장치 (1300)는 도1에서 소개된 홍채 인식에 관련된 각 기능 및 단계를 수행할 수 있다.

도 14는 본 발명의 일 실시 예에 따른 사용자 인식 장치를 포함하는 사용자 장치 (1400)를 도시한다. 사용자 장치 (1400)는 프로세서 (1401), 디스플레이 (1402), 적외선 카메라 (1403), 메모리 (1404), 및 키보드 (1405)를 포함할 수 있다.

본 발명의 다양한 실시 예에 따른 사용자 장치 (1400)는 스마트 폰, 태블릿 PC, 휴대 전화, 화상 전화, 전자 책 리더, 데스크톱 PC, 랩탑 PC, PDA, PMP, MP3 플레이어, 모바일 의료 기기, 카메라, 또는 착용 가능 장치 (예 : 헤드 장착 디스플레이 (HMD), 예를 들어, 전자 안경, 전자 옷, 전자 팔찌, 전자 목걸이, 전자 액세서리, 전자 문신 또는 스마트 워치)를 포함할 수 있다.

프로세서 (1401)는 카메라 (1403)로 이미지를 캡처하고, 본 명세서에서 설명된 방법에 따라 이미지를 처리하고, 정보를 메모리 (1404)에 저장하도록 구성된다. 프로세서 (1401)는 도13의 각 구성들의 기능들을 수행할 수 있다. 도 14에서 프로세서 (1401)는 단일의 프로세서로 표현되었지만, 실시 예에 따라 복수의 프로세서일 수 있다.

디스플레이 (1402)는 사용자에게 정보를 디스플레이하도록 구성된다. 예를 들어, 디스플레이는 이미지, 이미지를 캡쳐하기 위한 사용자 인터페이스, 홍채 매칭 결과 및 모든 다른 필요한 정보를 디스플레이할 수 있다. 일 실시 예에서, 디스플레이는 터치 감응식일 수 있다.

카메라 (1403)는 적외선 조명을 갖추고 있으며, 프로세서 (1401)에 의해 지시된 바와 같이 이미지 캡처 프로세스를 수행하도록 구성된다. 카메라는 다른 타입의 광원을 구비할 수 있다. 본 발명의 방법은 프레임 캡쳐링 단계에서 다른 유형의 광을 사용하도록 변형될 수 있다는 것이 이해되어야 한다.

메모리 (1404)는 정보를 저장하도록 구성된다. 예를 들어, 메모리는 캡처된 이미지, 처리된 이미지, 이미지 (예 : 홍채 코드, 마스크, 참조 홍채 코드 등)에 대한 추가 정보를 저장할 수 있다.

키보드 (1405)는 사용자가 장치를 제어하기 위해 사용된다. 예를 들어, 키보드는 이미지 캡처 프로세스를 제어하는 데 사용될 수 있다. 키보드는 물리적 키보드로 제한되지 않으며, 터치 감지 디스플레이에 사용되는 가상 키보드일 수도 있다.

사용자 장치에 대한 상기 설명은 예시적인 것이며, 사용자 장치는 또한 전술한 구성 요소 (1401 내지1405)에 부가하여 또는 그 대신에 다른 하드웨어, 소프트웨어 또는 펌웨어 구성 요소를 포함할 수 있음이 이해되어야 한다. 그리고, 상기 설명된 사용자 장치는 본 명세서에서 설명된 어느 하나의 방법들에 포함된 단계들 중 하나 이상의 단계를 수행하도록 구성된다. 또한, 사용자는 상기 사용자 장치를 이용하여 미리 참조 홍채 코드를 생성할 수 있다. 사용자 디바이스는 사용자의 눈 이미지를 추출하기 위해 얼굴 이미지를 캡쳐하고, 개시된 방법의 단계 중 적어도 일부에 의하여 눈 이미지를 처리하고, 처리된 눈 이미지를 다음 홍채 매칭 프로세스에 이용 가능하도록 메모리에 저장할 수 있다.

본 명세서의 실시 예는 상기 상술된 복소수에 부가하여 또는 그 대신에 실수로 구현될 수도 있음이 이해되어야 한다. 상기 실시 예에서, 홍채 이미지의 픽셀의 그레이 강도를 나타내는 하나의 실수는, 전술한 바와 같이 복소수에 대하여 적용되는 2 비트가 아닌, 1 비트로 이진화된다. 또한, 홍채 코드는 홍채 이미지의 비트 표현이며, 비트 표현은 인코딩 프로세스에서 획득된다. 복소수로 표현되는 픽셀 값으로부터 생성된 비트 쌍은 (복소수의 양자화에 따라) 원본 이미지의 단일 포인트에 대응한다. 또한, 특징 추출 및 부호화의 다른 기술이 가능할 수 있다. 예를 들어, LBP (Local Binary Pattern) 변환이 사용될 수 있다. LBP 변환은 홍채 이미지를 정수 행렬 (LBP의 선택된 유형에 따라 8 비트 또는 16 비트)로 변환한다.

본 출원과 관련하여, 하나의 실수 값 또는 복소수 값을 각각 하나 또는 두 개의 이산 값 (비트)으로 변환하는 것은 양자화의 개념 하에서 이해될 수 있다. 또한 본 출원과 관련하여, 이미지 강도의 수치 값을 비트 형태 (홍채 코드)로 변환하는 것은 부호화의 개념 하에서 이해될 수 있다. 상기 부호화는 특징 추출부터 시작하여 메모리에 저장될 코드의 최종 형태에 관한 단계까지 모든 단계를 포함할 수 있다.

본 발명의 실시 예들에 대한 상기 설명은 예시적인 것이며, 본 발명의 구성 및 구현의 수정은 본 명세서에서 설명된 내용의 범위 내에 있다. 예를 들어, 본 발명의 실시 예가 도 1 내지 도 14와 관련하여 설명되지만, 그러한 설명은 예시적인 것이다. 비록 본 발명이 구조적 특징 또는 방법론적 동작에 대한 특정한 표현으로 기술되었지만, 첨부된 청구항에 정의된 발명이 반드시 상술한 특정 구성 또는 동작에 반드시 제한되는 것은 아니다. 오히려, 상술한 특정 구성 및 동작은 청구항의 발명을 구현하는 예시적인 형태로서 개시된다. 또한, 본 발명은 방법 단계들의 순서에 의해 제한되지 않으며, 상기 순서는 본 발명과 관련된 분야의 통상의의 기술자에 의하여 독창적인 노력 없이도 수정될 수 있다. 방법 단계들의 일부 또는 전부는 순차적으로 또는 동시에 수행될 수 있다.

일부 실시예는 컴퓨터에 의해 실행되는 프로그램 모듈과 같은 컴퓨터에 의해 실행가능한 명령어를 포함하는 기록 매체의 형태로도 구현될 수 있다. 컴퓨터 판독 가능 매체는 컴퓨터에 의해 액세스될 수 있는 임의의 가용 매체일 수 있고, 휘발성 및 비휘발성 매체, 분리형 및 비분리형 매체를 모두 포함한다. 또한, 컴퓨터 판독가능 매체는 컴퓨터 저장 매체 및 통신 매체를 모두 포함할 수 있다. 컴퓨터 저장 매체는 컴퓨터 판독가능 명령어, 데이터 구조, 프로그램 모듈 또는 기타 데이터와 같은 정보의 저장을 위한 임의의 방법 또는 기술로 구현된 휘발성 및 비휘발성, 분리형 및 비분리형 매체를 모두 포함한다. 통신 매체는 전형적으로 컴퓨터 판독가능 명령어, 데이터 구조, 프로그램 모듈, 또는 반송파와 같은 변조된 데이터 신호의 기타 데이터, 또는 기타 전송 메커니즘을 포함하며, 임의의 정보 전달 매체를 포함한다. 또한, 일부 실시예는 컴퓨터에 의해 실행가능한 명령어를 포함하는 컴퓨터 프로그램 또는 컴퓨터 프로그램 제품 (computer program product)으로도 구현될 수 있다.

Claims (15)

1. 홍채를 이용한 사용자 인식 방법에 있어서,
   홍채 이미지의 비홍채 오브젝트 영역(non-iris object area)을 차단하는 제1 마스크를 생성하는 단계;
   상기 제1 마스크에 따라 상기 비홍채 오브젝트 영역이 차단된 변환 홍채 이미지를 생성하는 단계;
   상기 변환 홍채 이미지의 속성에 따라 적응적으로 상기 제1 마스크를 변환하여, 상기 변환 홍채 이미지의 양자화 결과가 일정하지 않은(inconsistent) 비일정 영역(inconsistent area)을 추가적으로 차단하는 제2 마스크를 생성하는 단계;
   상기 홍채 이미지에 포함된 픽셀들을 양자화함으로써, 홍채 코드를 획득하는 단계;
   상기 홍채 코드에 상기 제2 마스크를 적용하여, 상기 비홍채 오브젝트 영역과 상기 비일정 영역에 대응되는 부분이 차단된 변환 홍채 코드를 획득하는 단계; 및
   사용자가 미리 저장한 참조 홍채 코드와 상기 변환 홍채 코드를 매칭하여 상기 사용자를 인식하는 단계를 포함하는 홍채를 이용한 사용자 인식 방법.
2. 제1항에 있어서,
   얼굴 이미지로부터 눈 이미지를 획득하는 단계;
   상기 눈 이미지로부터 각좌표계에 따라 표현되는 홍채 이미지를 분할하는 단계; 및
   상기 홍채 이미지를 직교좌표계에 따라 표현되도록 정규화하는 단계를 더 포함하는 홍채를 이용한 사용자 인식 방법.
3. 제1항에 있어서,
   상기 홍채 코드를 획득하는 단계는
   상기 홍채 이미지의 픽셀들에 대응되는 복소수 값들을 이진화함으로써 상기 홍채 코드를 획득하는 단계를 포함하고,
   상기 복소수 값은 각각 2 비트로 이진화되고, 상기 2 비트 중 1비트는 상기 복소수 값의 실수 값이 이진화됨으로써 생성된 실수 이진화 비트, 상기 2 비트 중 다른 1비트는 상기 복소수 값의 허수 값이 이진화됨으로써 생성된 허수 이진화 비트인 것을 특징으로 하는 홍채를 이용한 사용자 인식 방법.
4. 제3항에 있어서,
   상기 변환 홍채 코드를 획득하는 단계는,
   상기 제2 마스크에 따라, 상기 홍채 코드의 실수 이진화 비트들과 허수 이진화 비트들이 별도로 차단됨으로써 상기 변환 홍채 코드가 획득하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 홍채를 이용한 사용자 인식 방법.
5. 제3항에 있어서,
   상기 홍채 코드를 획득하는 단계는
   가버 필터 (Gabor filter)를 상기 홍채 이미지에 적용함으로써 상기 홍채 이미지의 픽셀들에 대응되는 복소수 값들을 이진화하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 홍채를 이용한 사용자 인식 방법.
6. 제1항에 있어서,
   상기 홍채 이미지의 픽셀들에 대응되는 각 복소수 값들은 상기 홍채 이미지의 픽셀에 대응되는 그레이 강도로부터 결정되는 것을 특징으로 하는 홍채를 이용한 사용자 인식 방법.
7. 제1항에 있어서,
   상기 제1 마스크를 변환하여, 상기 제2마스크를 생성하는 단계는,
   상기 변환 홍채 이미지의 픽셀들에 대응되는 복소수 값들을 획득하는 단계; 및
   상기 복소수 값들 및 적어도 하나의 미리 정해진 차단 쿼터에 따라 적어도 하나 이상의 임계값을 결정하는 단계;
   상기 하나 이상의 임계값에 따라 상기 제1 마스크를 변환하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 홍채를 이용한 사용자 인식 방법.
8. 제7항에 있어서,
   상기 적어도 하나 이상의 임계값을 결정하는 단계는,
   상기 복소수 값들의 실수 값들과 허수 값들을 분리하여, 실수 값 배열 및 허수 값 배열을 생성하는 단계;
   상기 실수 값 배열에 적용되는 제1 차단 쿼터에 따라 상기 실수 값 배열에 적용되는 제1 임계값을 획득하는 단계; 및
   상기 허수 값 배열에 적용되는 제2 차단 쿼터에 따라 상기 허수 값 배열에 적용되는 제2 임계값을 획득하는 단계을 포함하고,
   상기 제1 마스크는 상기 제1 임계값 및 상기 제2 임계값에 따라 변환되는 것을 특징으로 하는 홍채를 이용한 사용자 인식 방법.
9. 제8항에 있어서,
   상기 제1 차단 쿼터는 상기 실수 값 배열에 포함된 실수 값들 중 홍채 매칭에 사용되지 않는 실수 값들의 미리 정해진 비율을 나타내고,
   상기 제2 차단 쿼터는 상기 허수 값 배열에 포함된 허수 값들 중 홍채 매칭에 사용되지 않는 허수 값들의 미리 정해진 비율을 나타내는 것을 특징으로 하는 홍채를 이용한 사용자 인식 방법.
10. 제8항에 있어서,
    상기 제1 임계값을 획득하는 단계는,
    제1 임계값을 상기 실수 값 배열에 포함된 실수 값들의 절대값 크기와 상기 제1차단 쿼터에 따라 획득하는 단계를 포함하고,
    상기 제1 마스크를 변환하는 단계는,
    상기 제1 차단 쿼터보다 작은 절대값을 가지는 실수 값에 대응되는 픽셀의 실수부가 홍채 매칭에 있어서 사용되지 않도록 상기 제1 마스크를 변환하는 단계를 포함하는 홍채를 이용한 사용자 인식 방법.
11. 제8항에 있어서,
    상기 제2 임계값을 획득하는 단계는,
    제2 임계값을 상기 허수 값 배열에 포함된 허수 값들의 절대값 크기와 상기 제2차단 쿼터에 따라 획득하는 단계를 포함하고,
    상기 제2 마스크를 변환하는 단계는,
    상기 제2 차단 쿼터보다 작은 절대값을 가지는 허수 값에 대응되는 픽셀의 허수부가 홍채 매칭에 있어서 사용되지 않도록 상기 제1 마스크를 변환하는 단계를 포함하는 홍채를 이용한 사용자 인식 방법.
12. 제1항에 있어서,
    상기 제1 마스크를 변환하여, 상기 제2마스크를 생성하는 단계는,
    상기 변환 홍채 이미지의 픽셀들에 대응되는 실수 값들을 획득하는 단계; 및
    상기 실수 값들 및 미리 정해진 차단 쿼터에 따라 임계값을 결정하는 단계;
    상기 임계값에 따라 상기 제1 마스크를 변환하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 홍채를 이용한 사용자 인식 방법.
13. 제12항에 있어서,
    상기 임계값을 결정하는 단계는,
    상기 실수 값들을 포함하는 실수 값 배열을 생성하는 단계;
    상기 실수 값 배열에 적용되는 제3 차단 쿼터에 따라 상기 실수 값 배열에 적용되는 제3 임계값을 획득하는 단계; 및
    상기 제1 마스크는 상기 제3 임계값에 따라 변환되는 것을 특징으로 하는 홍채를 이용한 사용자 인식 방법.
14. 홍채를 이용한 사용자 인식 장치에 있어서,
    홍채 이미지의 비홍채 오브젝트 영역을 차단하는 제1 마스크를 생성하고,
    상기 제1 마스크에 따라 상기 비홍채 오브젝트 영역이 차단된 변환 홍채 이미지를 생성하고,
    상기 변환 홍채 이미지의 속성에 따라 적응적으로 상기 제1 마스크를 변환하여, 상기 변환 홍채 이미지의 양자화 결과가 일정하지 않은 비일정 영역을 추가적으로 차단하는 제2 마스크를 생성하는 마스크 생성부;
    상기 홍채 이미지에 포함된 픽셀들을 양자화함으로써, 홍채 코드를 획득하고,
    상기 홍채 코드에 상기 제2 마스크를 적용하여, 상기 비홍채 오브젝트 영역과 상기 비일정 영역에 대응되는 부분이 차단된 변환 홍채 코드를 획득하는 홍채 코드 획득부; 및
    사용자가 미리 저장한 참조 홍채 코드와 상기 변환 홍채 코드를 매칭하여 상기 사용자를 인식하는 홍채 인식부를 포함하는 홍채를 이용한 사용자 인식 장치.
15. 컴퓨터로 읽을 수 있는 저장 매체를 포함하는 컴퓨터 프로그램 제품에 있어서, 상기 저장 매체는,
    제1항의 홍채를 이용한 사용자 인식 방법의 각 단계를 수행하는 명령어들을 포함하는 컴퓨터 프로그램 제품.

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