KR20180086649A - 홍채를 위한 합성 코드를 이용한 인증 방법 및 인증 장치 - Google Patents

홍채를 위한 합성 코드를 이용한 인증 방법 및 인증 장치 Download PDF

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Abstract

홍채 영상들을 획득하고, 홍채 영상들에 대응하는 홍채 코드들 및 마스크들을 포함하는 등록 세트를 구성하며, 등록 세트에 포함된 홍채 코드들 간의 블록 단위의 상관도들에 기초하여, 합성된 홍채 코드 및 합성된 마스크를 포함하는 합성 코드를 생성하는, 인증 방법 및 인증 장치를 제공할 수 있다.

Description

홍채를 위한 합성 코드를 이용한 인증 방법 및 인증 장치{AUTHENTICATION METHOD AND AUTHENTICATION APPARATUS USING SYNTHESIZED CODE FOR IRIS}
아래 실시예들은 인증 방법 및 인증 장치에 관한 것으로, 보다 구체적으로 홍채를 위한 합성 코드를 이용한 인증 방법 및 인증 장치에 관한 것이다.
스마트 폰 등 다양한 모바일 기기나 웨어러블 기기의 발전으로 보안 인증에 대한 중요성이 증대되고 있다. 생체 인식에 의한 인증 기술은 지문, 홍채, 목소리, 얼굴, 혈관 등을 이용하여 사용자를 인증한다. 인증에 사용되는 생체 특성들은 사람마다 다르고, 소지의 불편함이 없을 뿐 아니라, 도용이나 모조의 위험성이 적고, 일생 동안 잘 변하지 않는다.
홍채 인증은 비접촉식 인증 방식이므로 휴대폰을 사용하는 손을 자유롭게 사용할 수 있어 사용자에게 편함을 제공할 수 있다.
일 측에 따르면, 인증 방법은 홍채 영상들을 획득하는 단계; 상기 홍채 영상들에 대응하는 홍채 코드들(iris codes) 및 마스크들(masks)을 포함하는 등록 세트(enroll set)를 구성하는 단계; 및 상기 등록 세트에 포함된 홍채 코드들 간의 블록(block) 단위의 상관도들(correlations)에 기초하여, 합성된 홍채 코드 및 합성된 마스크를 포함하는 합성 코드를 생성하는 단계를 포함한다.
상기 합성 코드를 생성하는 단계는 상기 홍채 코드들 간의 상기 블록 단위의 상관도들을 산출하는 단계; 및 상기 홍채 코드들의 블록 위치 별로, 서로 다른 홍채 영상들의 해당 위치에 대응하는 블록들과의 상관도들을 이용하여 상기 합성된 홍채 코드 및 상기 합성된 마스크를 결정함으로써 상기 합성 코드를 생성하는 단계를 포함할 수 있다.
상기 합성 코드를 생성하는 단계는 상기 홍채 코드들의 블록 위치 별로, 상기 서로 다른 홍채 영상들의 해당 위치에 대응하는 블록들과의 상관도가 최대인 블록을 결정하는 단계; 및 상기 블록 위치 별로, 상기 상관도가 최대인 블록의 홍채 코드를 해당 블록 위치의 합성된 홍채 코드로 결정하고, 상기 상관도가 최대인 블록의 홍채 코드에 대응하는 마스크를 해당 블록 위치의 합성된 마스크로 결정함으로써 상기 합성 코드를 생성하는 단계를 포함할 수 있다.
상기 합성 코드를 생성하는 단계는 상기 홍채 코드들의 블록 위치 별로, 상기 서로 다른 홍채 영상들의 해당 위치에 대응하는 블록들과의 상관도가 두 번째로 큰 블록을 결정하는 단계; 및 상기 블록 위치 별로, 상기 상관도가 두 번째로 큰 블록의 홍채 코드를 해당 블록 위치의 합성된 홍채 코드로 결정하고, 상기 상관도가 두 번째로 큰 블록의 홍채 코드에 대응하는 마스크를 해당 블록 위치의 합성된 마스크로 결정함으로써 상기 합성 코드를 생성하는 단계를 포함할 수 있다.
상기 블록 단위의 상관도들을 산출하는 단계는 상기 홍채 코드들 각각의 동일한 위치에 있는 블록들 서로 간의 상관도들을 산출하는 단계를 포함할 수 있다.
상기 블록 단위의 상관도들을 산출하는 단계는 상기 등록 세트에 포함된 홍채 코드들 및 마스크들을 정렬(align)하는 단계; 및 상기 정렬된 홍채 코드들 및 상기 정렬된 마스크들을 상기 블록 단위로 분할하는 단계를 포함할 수 있다.
상기 블록 단위는 서로 상이하거나, 또는 일부가 중첩(overlap)될 수 있다.
상기 인증 방법은 상기 합성 코드를 이용하여 상기 등록 세트를 갱신하는 단계를 더 포함할 수 있다.
상기 등록 세트를 갱신하는 단계는 상기 합성 코드를 상기 등록 세트에 추가하는 단계; 및 상기 합성 코드를 상기 등록 세트에 포함된 홍채 코드들 및 마스크들 중 어느 하나와 교체(replace)하는 단계 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.
상기 인증 방법은 인증용 홍채 영상을 수신하는 단계; 상기 인증용 홍채 영상에 대응하는 인증 홍채 코드 및 인증 마스크를 생성하는 단계; 및 상기 인증 홍채 코드 및 상기 인증 마스크와 상기 등록 세트에 포함된 홍채 코드들 및 마스크들 간의 유사도를 기초로, 상기 인증용 홍채 영상을 인증하는 단계를 더 포함할 수 있다.
상기 인증 방법은 상기 유사도를 기초로, 상기 인증 홍채 코드 및 상기 인증 마스크에 의해 상기 등록 세트를 갱신하는 단계를 더 포함할 수 있다.
상기 인증 홍채 코드 및 상기 인증 마스크에 의해 상기 등록 세트를 갱신하는 단계는 상기 인증 홍채 코드 및 상기 인증 마스크를 상기 등록 세트에 추가하는 단계; 상기 인증 홍채 코드 및 상기 인증 마스크가 추가된 등록 세트에 포함된 전체 홍채 코드들 및 전체 마스크들을 정렬(align)하는 단계; 상기 전체 홍채 코드들 간의 상기 블록 단위의 상관도들을 산출하는 단계; 및 상기 전체 홍채 코드들의 블록 위치 별로, 서로 다른 홍채 영상들의 해당 위치에 대응하는 블록들과의 상관도들을 이용하여 상기 합성된 홍채 코드 및 상기 합성된 마스크를 결정함으로써 상기 합성 코드를 생성하는 단계를 포함할 수 있다.
상기 등록 세트를 구성하는 단계는 상기 홍채 영상들의 품질을 측정하는 단계; 미리 설정된 임계치보다 같거나 높은 품질을 갖는 홍채 영상들을 이용하여 상기 홍채 영상들에 대응하는 홍채 코드들 및 상기 마스크들을 생성하는 단계; 및 상기 홍채 코드들 및 마스크들을 이용하여 상기 등록 세트를 구성하는 단계를 포함할 수 있다.
상기 홍채 영상들을 획득하는 단계는 모바일 기기를 이용하여 상기 홍채 영상들을 획득하는 단계를 포함할 수 있다.
일 측에 따르면, 인증 장치는 홍채 영상들을 촬영하는 센서; 및 상기 홍채 영상들에 대응하는 홍채 코드들 및 마스크 코드들을 포함하는 등록 세트를 구성하고, 상기 등록 세트에 포함된 홍채 코드들 간의 블록 단위의 상관도들에 기초하여, 합성된 홍채 코드 및 합성된 마스크 코드를 포함하는 합성 코드를 생성하는 프로세서를 포함한다.
상기 프로세서는 상기 홍채 코드들 간의 상기 블록 단위의 상관도들을 산출하고, 상기 홍채 코드들의 블록 위치 별로, 서로 다른 홍채 영상들의 해당 위치에 대응하는 블록들과의 상관도들을 이용하여 상기 합성된 홍채 코드 및 상기 합성된 마스크 코드를 결정함으로써 상기 합성 코드를 생성할 수 있다.
상기 프로세서는 상기 홍채 코드들의 블록 위치 별로, 상기 서로 다른 홍채 영상들의 해당 위치에 대응하는 블록들과의 상관도가 최대인 블록을 결정하고, 상기 블록 위치 별로, 상기 상관도가 최대인 블록의 홍채 코드를 해당 블록 위치의 합성된 홍채 코드로 결정하고, 상기 상관도가 최대인 블록의 홍채 코드에 대응하는 마스크 코드를 해당 블록 위치의 합성된 마스크 코드로 결정함으로써 상기 합성 코드를 생성할 수 있다.
상기 프로세서는 상기 등록 세트에 포함된 홍채 코드들 및 마스크 코드들을 정렬(align)하고, 상기 정렬된 홍채 코드들 및 상기 마스크 코드들을 상기 블록 단위로 분할할 수 있다.
상기 프로세서는 상기 합성 코드를 이용하여 상기 등록 세트를 갱신할 수 있다.
상기 인증 장치는 인증용 홍채 영상을 수신하는 통신 인터페이스를 더 포함하고, 상기 프로세서는 상기 인증용 홍채 영상에 대응하는 인증 홍채 코드 및 인증 마스크를 생성하고, 상기 인증 홍채 코드 및 상기 인증 마스크와 상기 등록 세트에 포함된 홍채 코드들 및 마스크들 간의 유사도를 기초로, 상기 인증용 홍채 영상을 인증할 수 있다.
도 1은 일 실시예에 따른 인증이 수행되는 과정을 설명하기 위한 도면.
도 2는 일 실시예에 따른 합성 코드를 생성하는 방법을 나타낸 흐름도.
도 3은 일 실시예에 따라 생성되는 홍채 코드들, 마스크들 및 등록 세트를 설명하기 위한 도면.
도 4는 일 실시예에 따른 블록 단위의 상관도에 기초하여 합성 코드를 생성하는 방법을 나타낸 흐름도.
도 5는 일 실시예에 따른 상관도를 산출하는 방법을 나타낸 흐름도.
도 6은 일 실시예에 따른 블록 단위의 상관도를 산출하는 방법을 설명하기 위한 도면.
도 7 내지 도 8은 실시예들에 따라 등록 세트를 갱신하는 방법을 나타낸 흐름도.
도 9는 일 실시예에 따른 인증 장치의 블록도.
이하, 실시예들을 첨부된 도면을 참조하여 상세하게 설명한다. 각 도면에 제시된 동일한 참조 부호는 동일한 부재를 나타낸다. 하기에서 설명될 실시예들은 생체 정보를 포함하는 입력 영상을 인식 동작을 수행하는데 사용하고, 추가로 등록 세트(또는 등록 데이터베이스)를 구성 및 갱신하는데 사용할 수 있다.
실시예들은 퍼스널 컴퓨터, 랩톱 컴퓨터, 태블릿 컴퓨터, 스마트 폰, 텔레비전, 스마트 가전 기기, 지능형 자동차, 키오스크, 웨어러블 장치 등 다양한 형태의 제품으로 구현될 수 있다. 예를 들어, 실시예들은 스마트 폰, 모바일 기기, 스마트 홈 시스템, 지능형 자동차, ATM(Automated Teller Machine) 기기 등에서 사용자를 인증하기 위한 영상의 처리에 적용될 수 있다. 동일한 방식으로, 실시예들은 사용자 인증을 통한 결제 서비스, 지능형 자동차 시스템 등에도 적용될 수 있다. 이하, 실시예들을 첨부된 도면을 참조하여 상세하게 설명한다. 각 도면에 제시된 동일한 참조 부호는 동일한 부재를 나타낸다.
도 1은 일 실시예에 따른 인증이 수행되는 과정을 설명하기 위한 도면이다. 홍채 인식을 수행하기 위해서는 사용자는 우선, 자신의 홍채 영상을 기기에 등록하는 과정을 거칠 수 있다. 등록된 홍채 영상들은 코드화되어 저장되고, 이후 인증을 위해 입력되는 인증용 홍채 영상의 코드와 비교하여 진위 여부를 가리는 인증 과정을 거쳐 기기에 대한 접근 여부를 결정하는 데 사용될 수 있다. 이하에서 설명하는 단계(105) 내지 단계(125)의 과정은 사용자가 자신의 홍채 영상들을 코드화하여 기기에 등록하는 과정에 해당할 수 있다. 또한, 단계(130) 내지 단계(165)의 과정은 기기에 등록된 코드화된 홍채 영상들을 이용하여 인증용 홍채 영상에 대한 인증을 수행하는 과정에 해당할 수 있다.
도 1을 참조하면, 일 실시예에 따른 인증 장치는 홍채 영상들을 획득한다(105). 인증 장치는 예를 들어, 적외선 감지 센서 등을 통해 홍채 영상들을 획득될 수 있다. 홍채 영상들은 예를 들어, 인증 장치에 의해 촬영 또는 감지된 것일 수도 있고, 별도의 촬영 수단에 의해 촬영된 것을 수신한 것일 수도 있다.
인증 장치는 단계(105)에서 획득한 홍채 영상들의 품질(q1)을 측정할 수 있다(110). 인증 장치는 예를 들어, 홍채 영상들에서 홍채 영역의 절대적인 면적, 홍채 영상의 전체 영역 대비 홍채 영역의 상대적인 크기(유효 면적) 및/또는 홍채와 동공(또는 공맥)과의 콘트라스트(contrast) 대비, 블러(blur)의 존재 여부 등을 기초로 홍채 영상들의 품질을 측정할 수 있다. 인증 장치는 품질 측정을 통해 홍채 영상들 중 일정 수준 이상의 품질을 갖는 홍채 영상(들)을 선택하여 코드화할 수 있다.
인증 장치는 홍채 영상들의 품질과 미리 설정된 임계치(qth,1)를 비교할 수 있다(115). 홍채 영상들의 품질이 미리 설정된 임계치보다 작은 경우, 인증 장치는 동작을 종료하거나, 또는 홍채 영상들을 새로이 획득할 수 있다(105).
인증 장치는 홍채 영상들의 품질이 미리 설정된 임계치보다 같거나 높은 경우, 홍채 영상들을 이용하여 홍채 영상들에 대응하는 홍채 코드들(iris codes) 및 마스크들(masks)을 생성할 수 있다(120).
인증 장치의 인증 성능 및 속도는 등록되어 있는 영상들의 품질과 밀접한 관련이 있다. 영상들의 품질은 영상들이 촬영되는 환경에 따라 달라질 수 있다. 일 실시예에서는 화질(품질) 테스트를 통과한 영상만을 이용하여 등록 세트를 구성함으로써 인증 성능 및 속도를 개선할 수 있다.
인증 장치는 단계(120)에서 생성한 홍채 코드들 및 마스크들을 이용하여 등록 세트(enroll set)를 구성한다(125). 등록 세트는 단계(120)에서 생성한 홍채 코드들 및 마스크들 이외에도 합성된 홍채 코드 및 합성된 마스크를 포함하는 합성 코드를 더 포함할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 등록된 홍채 코드 외에 새로운 합성 코드를 생성하여 이를 등록 세트에 포함시키거나, 등록 세트를 대표하는 하나의 홍채 코드로 사용할 수 있다. 등록 세트에 등록된 홍채 코드들에 기초하여 생성된 합성 코드를 이용함으로써 코드 매칭 성능의 정확성을 향상시키고, 메모리 사용량 및 인증 속도 면에서 효율성을 획득할 수 있다. 합성 코드를 생성하는 방법은 도 2를 참조하여 설명한다.
인증 장치는 인증용 홍채 영상을 수신할 수 있다(130). 인증용 홍채 영상은 인증 장치에 의해 촬영 또는 감지된 것일 수도 있고, 별도의 촬영 수단에 의해 촬영된 것일 수도 있다.
인증 장치는 인증용 홍채 영상의 품질(q2)을 측정할 수 있다(135).
인증 장치는 인증용 홍채 영상의 품질(q2)과 미리 설정된 임계치(qth,2)를 비교할 수 있다(140). 인증 장치는 인증용 홍채 영상의 품질이 미리 설정된 임계치(qth,2)보다 작은 경우, 동작을 종료하거나, 또는 인증용 홍채 영상을 새로이 획득할 수 있다(130).
인증용 홍채 영상의 품질이 미리 설정된 임계치보다 같거나 높은 경우, 인증 장치는 인증용 홍채 영상에 대응하는 인증 홍채 코드 및 인증 마스크를 생성할 수 있다(145).
인증 장치는 인증 홍채 코드 및 인증 마스크와 등록 세트에 포함된 홍채 코드들 및 마스크들과의 유사도(s)를 산출할 수 있다(150). 인증 장치는 인증 홍채 코드 및 인증 마스크와 등록 세트에 포함된 홍채 코드들 및 마스크들 간의 유사도를 기초로, 인증용 홍채 영상을 인증할 수 있다. 인증 장치는 예를 들어, 인증 홍채 코드 및 인증 마스크와 등록 세트에 포함된 홍채 코드들 및 마스크들 간의 매칭 스코어(matching score) 또는 해밍 거리 (Hamming distance) 등을 이용하여 유사도를 산출할 수 있다. 매칭 스코어는 스코어의 값이 높을수록 유사도가 높은 것을 나타내고, 해밍 거리는 거리가 짧을수록 유사도가 높은 것을 나타낸다.
인증 장치는 유사도(s)가 미리 설정된 임계치(tth)보다 크거나 같은지 여부를 판단할 수 있다(155). 단계(155)에서 유사도(s)가 임계치(tth)보다 크거나 같다고 판단되면, 인증 장치는 인증용 홍채 영상에 대한 인증이 실패한 것으로, 다시 말해 인용증 홍채 영상의 사용자에 대한 인증이 실패한 것으로 결정할 수 있다(160).
단계(155)에서 유사도(s)가 임계치(tth)보다 크거나 같다고 판단되면, 인증 장치는 인증용 홍채 영상에 대한 인증이 성공한 것으로, 다시 말해 인증용 홍채 영상의 사용자에 대한 인증이 성공한 것으로 결정할 수 있다(165).
도 2는 일 실시예에 따른 합성 코드를 생성하는 방법을 나타낸 흐름도이다. 도 2를 참조하면, 일 실시예에 따른 인증 장치는 홍채 영상들을 획득한다(210). 인증 장치는 예를 들어, 한 프레임(frame)의 홍채 영상을 촬영하고, 한 프레임의 홍채 영상에는 다수의 홍채 영상들이 포함될 수 있다. 또는 홍채 영상들은 예를 들어, 동영상 또는 여러 장의 정지 홍채 영상들로부터 획득될 수 있다. 인증 장치는 예를 들어, 모바일 기기를 이용하여 홍채 영상들을 획득할 수 있다. 인증 장치는 모바일 기기 자체이거나 또는 모바일 기기에 포함된 장치일 수 있다.
인증 장치는 홍채 영상들에 대응하는 홍채 코드들 및 마스크들을 포함하는 등록 세트를 구성한다(220). 인증 장치는 전술한 바와 같이 미리 설정된 임계치보다 같거나 높은 품질을 갖는 홍채 영상들을 이용하여 생성된 홍채 코드들 및 마스크들에 의해 등록 세트를 구성할 수 있다. 홍채 영상들에 대응하여 생성된 홍채 코드들, 마스크들 및 등록 세트의 구성의 일 예는 도 3에 도시된다.
인증 장치는 등록 세트에 포함된 홍채 코드들 간의 블록(block) 단위의 상관도들(correlations)에 기초하여, 합성된 홍채 코드 및 합성된 마스크를 포함하는 합성 코드를 생성한다(230). 인증 장치가 합성 코드를 생성하는 방법은 도 4를 참조하여 구체적으로 설명한다.
도 3은 일 실시예에 따라 생성되는 홍채 코드들, 마스크들 및 등록 세트를 설명하기 위한 도면이다. 도 3을 참조하면, 일 실시예에 따라 홍채 영상들에 대응하여 생성된 홍채 코드(들)(310), 마스크(들)(330) 및 등록 세트(350)가 도시된다.
도 1의 단계(150)에서 유사도 산출을 통한 홍채 인증을 위해 매칭 스코어 또는 해밍 거리를 계산하는 경우, 홍채 코드(들)의 모든 픽셀이 아닌, 각 홍채 코드(들)에 해당되는 마스크(들)이 검정 색으로 표시된 부분만이 사용될 수 있다. 우선, 인증 장치가 홍채 코드(들)(310)을 생성하는 과정은 다음과 같다.
홍채 영상들로부터 검출된 홍채 영역은 동공의 수축 또는 팽창 동작에 의해 홍채 패턴의 모양은 유지되지만, 그 크기가 변화하게 된다. 인증 장치는 해당 홍채 영상이 동공의 수축 또는 팽창에 의해 변하지 않도록 정규화(normalization)를 수행할 수 있다. 인증 장치는 예를 들어, 홍채의 중심을 기준으로, 반지름 방향과 각도 방향의 샘플링을 통해 극좌표 변환을 수행할 수 있다. 극좌표 변환을 통해 변환된 홍채 영상은 동공의 수축 또는 팽창에 무관하게 직사각형 모양으로, 내부는 일정한 패턴을 가지도록 정규화될 수 있다.
인증 장치는 정규화된 홍채 영상으로부터 패턴을 추출하기 위해 정규화된 홍채 영상을 코드화할 수 있다. 인증 장치는 예를 들어, 해당 영상에 위치 정보 및 주파수 정보를 동시에 표현하는 가버 웨이브릿 변환(Gabor wavelet transform)을 적용함으로써 정규화된 홍채 영상을 코드화할 수 있다.
가버 웨이브릿 변환 후, 인증 장치는 위상 정보가 복소 좌표 사분면의 어디에 해당하는지에 따라, 정규화된 홍채 영상을 분류하여 이진 코드를 할당함으로써 홍채 코드(310)를 생성할 수 있다. 인증 장치는 정규화된 홍채 영상을, 예를 들어, '00', '01', '10', 및 '11'의 2 비트(bit)로 분류하여 이진 코드를 할당함으로써 홍채 코드(310)를 생성할 수 있다. 인증 장치는 미리 설정된 임계치보다 같거나 높은 품질을 갖는 홍채 영상들마다에 대하여 상술한 동작을 수행하여 홍채 코드(들)(310)을 생성할 수 있다.
또한, 인증 장치는 앞서 홍채 코드 생성 과정에서 정규화된 홍채 영상에서 세그먼테이션(segmentation) 기법 또는 커브 피팅(curve-fitting) 등의 기법을 통해 홍채가 가려진 눈꺼풀 또는 속눈썹 등의 가림(occlusion) 영역을 찾고, 가림 영역을 이용하여 마스크(330)를 생성할 수 있다. 마스크(330)는 홍채 코드에 포함되지 않아야 하는 영역들을 포함할 수 있다. 인증 장치는 미리 설정된 임계치보다 같거나 높은 품질을 갖는 홍채 영상들마다에 대하여 상술한 동작을 수행하여 홍채 코드(들)(310)에 대응되는 마스크(들)(330)을 생성할 수 있다. 홍채 코드(들)(310) 및 마스크(들)(330)의 크기는 샘플링 간격에 따라 정해질 수 있으며, 예를 들어, 360 픽셀(가로) x 64 픽셀(세로)의 크기를 가질 수 있다.
인증 장치는 예를 들어, 제1 홍채 코드에 대하여는, 제1 홍채 코드에 대응되는 제1 마스크를 반영하고, 제2 홍채 코드에 대하여는 제2 홍채 코드에 대응되는 제2 마스크를 반영하여 마스킹된 홍채 코드들(351)을 생성할 수 있다. 인증 장치는 홍채 코드(들)(310)에 대하여, 홍채 코드(들)(310)에 대응되는 마스크(들)(330)을 반영한 마스킹된 홍채 코드들(351)에 의해 등록 세트(350)를 구성할 수 있다.
상술한 바와 같이 홍채 영상은 예를 들어, 홍채 영상을 취득하는 조명 환경, 사용자의 흔들림 등 다양한 이유들에 의해 품질 기준치를 초과하는 홍채 영상들의 수가 부족한 경우가 발생할 수 있다. 이러한 홍채 영상들의 수의 부족은 인식 성능을 크게 저하시킬 수 있다.
일 실시예에 따르면, 등록 세트에 포함된 홍채 코드들 및 마스크들을 이용하여 새로이 합성 코드를 생성함으로써 등록 세트를 구성하는 홍채 코드들의 수를 증가시켜 인식 및 인증 성능을 향상시킬 수 있다. 또한, 등록 세트에 포함된 홍채 코드들을 이용함으로써 타 블록과의 상관도가 적은 블록, 다시 말해 프레질 비트(fragile bit)일 확률이 큰 블록의 영향을 축소시켜 인증 성능을 향상시킬 수 있다. 이 밖에도, 실시예에 따라서, 인증 장치는 인증을 위한 매칭에 등록 세트를 대신하여 합성 코드를 이용함으로써 코드 경량화를 통해 메모리 사용량을 감소시키고, 인증을 위한 비교 시에 불필요한 스코어 계산량을 감소시켜 인증 속도를 향상시킬 수 있다.
도 4는 일 실시예에 따른 블록 단위의 상관도에 기초하여 합성 코드를 생성하는 방법을 나타낸 흐름도이다. 도 4를 참조하면, 일 실시예에 따른 인증 장치는 홍채 코드들 간의 블록 단위의 상관도들을 산출할 수 있다(410). 인증 장치는 홍채 코드들의 블록 위치 별로, 서로 다른 홍채 영상들의 해당 위치에 대응하는 블록들과의 상관도들을 이용하여 합성된 홍채 코드 및 합성된 마스크를 결정함으로써 합성 코드를 생성할 수 있다. 인증 장치가 블록 단위의 상관도들을 산출하는 방법은 도 5 내지 도 6을 참조하여 구체적으로 설명한다.
인증 장치는 홍채 코드들의 블록 위치 별로, 서로 다른 홍채 영상들의 해당하는 위치에 대응하는 블록들과의 상관도가 최대인 블록을 결정할 수 있다(420). 인증 장치는 예를 들어, 홍채 코드들의 블록 위치 별로 서로 다른 홍채 영상들의 해당하는 위치에 대응하는 블록들과의 상관도들의 총합에 의해 상관도가 최대인 블록을 결정할 수 있다.
인증 장치는 블록 위치 별로, 상관도가 최대인 블록의 홍채 코드를 해당 블록 위치의 합성된 홍채 코드로 결정하고, 상관도가 최대인 블록의 홍채 코드에 대응하는 마스크를 해당 블록 위치의 합성된 마스크로 결정함으로써 합성 코드를 생성할 수 있다(430).
실시예에 따라서, 인증 장치는 홍채 코드들의 블록 위치 별로, 서로 다른 홍채 영상들의 해당하는 위치에 대응하는 블록들과의 상관도가 두 번째로 큰 블록을 결정하고, 상관도가 두 번째로 큰 블록을 이용하여 합성 코드를 생성할 수도 있다. 인증 장치는 블록 위치 별로, 상관도가 두 번째로 큰 블록의 홍채 코드를 해당 블록 위치의 합성된 홍채 코드로 결정하고, 상관도가 두 번째로 큰 블록의 홍채 코드에 대응하는 마스크를 해당 블록 위치의 합성된 마스크로 결정함으로써 합성 코드를 생성할 수도 있다.
도 5는 일 실시예에 따른 상관도를 산출하는 방법을 나타낸 흐름도이다. 도 5를 참조하면, 일 실시예에 따른 인증 장치는 등록 세트에 포함된 홍채 코드들 및 마스크들을 정렬할 수 있다(510). 예를 들어, 사용자의 얼굴이 기준 방향(예를 들어, 정면)에서 15도 정도 좌측으로 틀어진 상태에서 촬영된 얼굴 영상으로부터 홍채 영상이 획득되었다고 하자. 이 경우, 홍채 영상 또한 정면 얼굴에서 획득된 홍채 영상에 비해 일정 각도 틀어져 있을 수 있다. 인증 장치는 이와 같이 서로 다른 각도에서 촬영된 홍채 영상들에 의해 발생하는 홍채 코드들에서의 각도 변화를 정렬을 통해 조절할 수 있다.
단계(510)에서, 인증 장치는 예를 들어, 등록 세트에 포함된 홍채 코드들을 좌우로 쉬프트(shift)하여 홍채 코드들 간의 유사도가 최대화되는 지점을 찾을 수 있다. 인증 장치는 홍채 코드들 간의 유사도가 최대가 되는 지점을 기준으로 홍채 코드들 및 홍채 코드들에 대응되는 마스크들을 정렬할 수 있다. 이러한 정렬 과정을 통해 서로 동일한 홍채 부분에 대응한 홍채 코드들 및 마스크들이 동일한 위치로 정렬될 수 있다.
인증 장치는 정렬된 홍채 코드들 및 정렬된 마스크들을 블록 단위로 분할할 수 있다(520). 인증 장치는 정렬된 홍채 코드들 및 정렬된 마스크들을 예를 들어, 9 픽셀 x 9 픽셀의 블록 단위로 분할할 수 있다. 이때, 블록 단위는 서로 상이하거나(중첩되지 않거나), 또는 일부가 중첩(overlap)될 수 있다.
인증 장치는 홍채 코드들 간의 블록 단위의 상관도들을 산출할 수 있다(530). 인증 장치는 홍채 코드들 각각의 동일한 위치에 있는 블록들 서로 간의 상관도들을 산출할 수 있다. 인증 장치가 홍채 코드들 간의 블록 단위의 상관도를 산출하는 방법은 도 6을 참조하여 설명한다.
도 6은 일 실시예에 따른 블록 단위의 상관도를 산출하는 방법을 설명하기 위한 도면이다. 도 6을 참조하면, 등록 세트에 포함된 홍채 코드들(610, 620, 630, .. , 690) 및 홍채 코드들(610, 620, 630, .. , 690)의 제1 위치에 있는 블록들(610-1, 620-1, 630-1, .. , 690-1) 및 제2 위치에 있는 블록들(610-2, 620-2, 630-2, .. , 690-2)이 도시된다.
인증 장치는 홍채 코드들 각각의 동일한 위치에 있는 블록들 서로 간의 상관도들을 산출할 수 있다. 인증 장치는 예를 들어, 각 홍채 코드들의 제1 위치에 있는 블록들(610-1, 620-1, 630-1, .. , 690-1) 서로 간의 상관도들을 산출할 수 있다. 보다 구체적으로, 인증 장치는 블록(610-1)과 나머지 블록들(620-1, 630-1, .. , 690-1)과의 상관도, 블록(620-1)과 나머지 블록들(610-1, 630-1, .. , 690-1)과의 상관도, 블록(630-1)과 나머지 블록들(610-1, 620-1, .. , 690-1)과의 상관도.. 이런 방식으로 동일한 위치에 있는 블록들 서로 간의 상관도들을 산출할 수 있다.
인증 장치는 각 블록들 간의 상관도들의 합에 의해 상관도가 최대인 홍채 코드(의 블록)을 결정할 수 있다. 예를 들어, 제2 홍채 코드(620)의 제1 위치에 있는 블록(620-1)과 나머지 홍채 코드들의 제1 위치에 있는 블록들(610-1, 630-1, .. , 690-1) 간의 상관도의 총합이 가장 크다고 하자. 인증 장치는 제2 홍채 코드(620)의 제1 위치에 있는 블록(620-1)의 홍채 코드를 해당 블록 위치, 다시 말해 제1 위치의 합성된 홍채 코드로 결정할 수 있다.
또한, 인증 장치는 상관도가 최대인 제2 홍채 코드(620)에 대응하는 제2 마스크의 제1 위치에 있는 마스크를 합성된 마스크로 결정할 수 있다.
또한, 인증 장치는 제1 홍채 코드(610)의 제2 위치에 있는 블록(610-2)과 나머지 홍채 코드들(620, 630, .. , 690) 각각의 제2 위치에 있는 블록들(610-2, 610-3, .. 610-N) 간의 상관도들을 산출하여 제2 위치에 있는 블록에 대응한 합성된 코드 및 합성된 마스크를 결정할 수 있다. 인증 장치는 상술한 방법에 의해 각 블록 위치마다의 합성된 코드 및 합성된 마스크를 결정하여 최종적으로 합성 코드를 생성할 수 있다.
실시예에 따라서, 인증 장치는 홍채 코드 이외에도 기 저장된 다양한 생체 코드들을 상술한 방법에 의해 블록 단위로 합성하여 새로이 합성된 생체 코드를 생성하고, 합성된 생체 코드를 이용하여 생체 인증에 이용할 수도 있다.
도 7은 일 실시예에 따라 등록 세트를 갱신하는 방법을 나타낸 흐름도이다. 도 7을 참조하면, 일 실시예에 따른 인증 장치는 홍채 영상들을 획득하고(710), 홍채 영상들의 품질(q)을 측정할 수 있다(720). 인증 장치는 홍채 영상들의 품질과 미리 설정된 임계치(qth)를 비교할 수 있다(730). 홍채 영상들의 품질이 미리 설정된 임계치보다 작은 경우, 인증 장치는 동작을 종료하거나, 또는 홍채 영상들을 새로이 획득할 수 있다(710).
홍채 영상들의 품질이 미리 설정된 임계치보다 같거나 높은 경우, 인증 장치는 홍채 영상들을 이용하여 홍채 영상들에 대응하는 홍채 코드들 및 마스크들을 생성할 수 있다(740).
인증 장치는 단계(740)에서 생성한 홍채 코드들 및 마스크들을 이용하여 등록 세트를 구성할 수 있다(750).
인증 장치는 등록 세트에 포함된 홍채 코드들 및 마스크들을 정렬할 수 있다(760).
인증 장치는 등록 세트에 포함된 홍채 코드들의 블록 단위의 상관도들을 산출 하고(770), 블록 단위의 상관도들에 기초하여 합성 코드를 생성할 수 있다(780).
인증 장치는 합성 코드를 이용하여 등록 세트를 갱신할 수 있다(790). 인증 장치는 예를 들어, 합성 코드를 등록 세트에 추가할 수 있거나, 또는 합성 코드를 등록 세트에 포함된 홍채 코드들 및 마스크들(다시 말해 마스킹된 홍채 코드들) 중 어느 하나와 교체(replace)할 수 있다.
도 8은 다른 실시예에 따라 등록 세트를 갱신하는 방법을 나타낸 흐름도이다. 도 8을 참조하면, 단계(805) 내지 단계(845)의 동작은 도 7의 단계(710) 내지 단계(790)의 동작과 동일하고, 단계(850) 내지 단계(885)의 동작은 도 1의 단계(130) 내지 단계(885)의 동작과 동일하므로 자세한 설명은 도 1 및 도 7의 해당 부분을 참고하기로 한다.
인증 장치는 단계(870)에서 산출된 유사도를 기초로, 인증 홍채 코드 및 인증 마스크에 의해 등록 세트를 갱신할 수 있다. 보다 구체적으로, 인증 장치는 인증에 성공한 인증 홍채 코드 및 인증 마스크에 등록 세트를 갱신할 수 있다(890). 인증 장치는 인증에 성공한 인증 홍채 코드 및 인증 마스크를 등록 세트에 추가하거나, 또는 등록 세트에 포함된 홍채 코드들 및 마스크들 중 어느 하나와 교체할 수 있다.
등록 세트가 갱신되면, 인증 장치는 갱신된 등록 세트에 포함된 전체 홍채 코드들 및 전체 마스크들을 정렬하고(830), 전체 홍채 코드들 간의 블록 단위의 상관도들을 산출할 수 있다(835). 여기서, 전체 홍채 코드들은 등록 세트에 포함된 홍채 코드들 및 인증 홍채 코드를 포함하는 의미로, 전체 마스크들은 등록 세트에 포함된 인증 마스크들 및 추가된 인증 마스크를 포함하는 의미로 이해될 수 있다.
인증 장치는 전체 홍채 코드들의 블록 위치 별로, 서로 다른 홍채 영상들의 해당 위치에 대응하는 블록들과의 상관도들을 이용하여 합성된 홍채 코드 및 합성된 마스크를 결정함으로써 합성 코드를 생성할 수 있다(840). 인증 장치는 단계(840)에서 전체 홍채 코드들에 의해 생성된 합성 코드에 의해 등록 세트를 다시 갱신할 수 있다(845).
도 9는 일 실시예에 따른 인증 장치의 블록도이다. 도 9를 참조하면, 인증 장치(900)는 센서(910) 및 프로세서(920)를 포함한다. 또한, 인증 장치(900)는 통신 인터페이스(930) 및 메모리(940)를 더 포함할 수 있다.
센서(910)는 홍채 영상들을 촬영한다. 센서(910)는 적외선 센서(Infrared Ray(IR) Sensor) 센서를 포함할 수 있다.
프로세서(920)는 홍채 영상들에 대응하는 홍채 코드들 및 마스크 코드들을 포함하는 등록 세트를 구성한다. 프로세서(920)는 등록 세트에 포함된 홍채 코드들 간의 블록 단위의 상관도들에 기초하여, 합성된 홍채 코드 및 합성된 마스크 코드를 포함하는 합성 코드를 생성한다.
프로세서(920)는 홍채 코드들 간의 블록 단위의 상관도들을 산출할 수 있다. 프로세서(920)는 홍채 코드들의 블록 위치 별로, 서로 다른 홍채 영상들의 해당 위치에 대응하는 블록들과의 상관도들을 이용하여 합성된 홍채 코드 및 합성된 마스크 코드를 결정함으로써 합성 코드를 생성할 수 있다.
프로세서(920)는 홍채 코드들의 블록 위치 별로, 서로 다른 홍채 영상들의 해당 위치에 대응하는 블록들과의 상관도가 최대인 블록을 결정할 수 있다. 프로세서(920)는 블록 위치 별로, 상관도가 최대인 블록의 홍채 코드를 해당 블록 위치의 합성된 홍채 코드로 결정할 수 있다. 또한, 프로세서(920)는 상관도가 최대인 블록의 홍채 코드에 대응하는 마스크 코드를 해당 블록 위치의 합성된 마스크 코드로 결정함으로써 합성 코드를 생성할 수 있다.
프로세서(920)는 등록 세트에 포함된 홍채 코드들 및 마스크 코드들을 정렬하고, 정렬된 홍채 코드들 및 정렬된 마스크 코드들을 블록 단위로 분할할 수 있다. 프로세서(920)는 합성 코드를 이용하여 등록 세트를 갱신할 수 있다.
이 밖에도, 프로세서(920)는 도 1 내지 도 8을 통해 전술한 적어도 하나의 방법 또는 적어도 하나의 방법에 대응되는 알고리즘을 수행할 수 있다. 프로세서(920)는 프로그램을 실행하고, 인증 장치(900)를 제어할 수 있다. 프로세서(920)에 의하여 실행되는 프로그램 코드는 메모리(940)에 저장될 수 있다. 인증 장치(900)는 입출력 장치(도면 미 표시)를 통하여 외부 장치(예를 들어, 퍼스널 컴퓨터 또는 네트워크)에 연결되고, 데이터를 교환할 수 있다. 인증 장치(900)는 스마트 텔레비전, 스마트 폰, 스마트 자동차 및 등 다양한 전자 시스템들을 포함할 수 있다.
통신 인터페이스(930)는 인증용 홍채 영상을 수신할 수 있다. 프로세서(920)는 인증용 홍채 영상에 대응하는 인증 홍채 코드 및 인증 마스크를 생성할 수 있다. 프로세서(920)는 인증 홍채 코드 및 인증 마스크와 등록 세트에 포함된 홍채 코드들 및 마스크들 간의 유사도를 기초로, 인증용 홍채 영상을 인증할 수 있다.
메모리(940)는 홍채 영상들에 대응하는 홍채 코드들 및 마스크 코드들을 포함하는 등록 세트 및 갱신된 등록 세트를 저장할 수 있다. 또한, 메모리(940)는 홍채 영상들 및 합성 코드를 저장할 수 있다. 메모리(940)는 휘발성 메모리 또는 비 휘발성 메모리일 수 있다.
이상에서 설명된 실시예들은 하드웨어 구성요소, 소프트웨어 구성요소, 및/또는 하드웨어 구성요소 및 소프트웨어 구성요소의 조합으로 구현될 수 있다. 예를 들어, 실시예들에서 설명된 장치, 방법 및 구성요소는, 예를 들어, 프로세서, 콘트롤러, ALU(arithmetic logic unit), 디지털 신호 프로세서(digital signal processor), 마이크로컴퓨터, FPGA(field programmable gate array), PLU(programmable logic unit), 마이크로프로세서, 또는 명령(instruction)을 실행하고 응답할 수 있는 다른 어떠한 장치와 같이, 하나 이상의 범용 컴퓨터 또는 특수 목적 컴퓨터를 이용하여 구현될 수 있다. 처리 장치는 운영 체제(OS) 및 상기 운영 체제 상에서 수행되는 하나 이상의 소프트웨어 애플리케이션을 수행할 수 있다. 또한, 처리 장치는 소프트웨어의 실행에 응답하여, 데이터를 접근, 저장, 조작, 처리 및 생성할 수도 있다. 이해의 편의를 위하여, 처리 장치는 하나가 사용되는 것으로 설명된 경우도 있지만, 해당 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자는, 처리 장치가 복수 개의 처리 요소(processing element) 및/또는 복수 유형의 처리 요소를 포함할 수 있음을 알 수 있다. 예를 들어, 처리 장치는 복수 개의 프로세서 또는 하나의 프로세서 및 하나의 콘트롤러를 포함할 수 있다. 또한, 병렬 프로세서(parallel processor)와 같은, 다른 처리 구성(processing configuration)도 가능하다.
소프트웨어는 컴퓨터 프로그램(computer program), 코드(code), 명령(instruction), 또는 이들 중 하나 이상의 조합을 포함할 수 있으며, 원하는 대로 동작하도록 처리 장치를 구성하거나 독립적으로 또는 결합적으로(collectively) 처리 장치를 명령할 수 있다. 소프트웨어 및/또는 데이터는, 처리 장치에 의하여 해석되거나 처리 장치에 명령 또는 데이터를 제공하기 위하여, 어떤 유형의 기계, 구성요소(component), 물리적 장치, 가상 장치(virtual equipment), 컴퓨터 저장 매체 또는 장치, 또는 전송되는 신호 파(signal wave)에 영구적으로, 또는 일시적으로 구체화(embody)될 수 있다. 소프트웨어는 네트워크로 연결된 컴퓨터 시스템 상에 분산되어서, 분산된 방법으로 저장되거나 실행될 수도 있다. 소프트웨어 및 데이터는 하나 이상의 컴퓨터 판독 가능 기록 매체에 저장될 수 있다.
실시예에 따른 방법은 다양한 컴퓨터 수단을 통하여 수행될 수 있는 프로그램 명령 형태로 구현되어 컴퓨터 판독 가능 매체에 기록될 수 있다. 상기 컴퓨터 판독 가능 매체는 프로그램 명령, 데이터 파일, 데이터 구조 등을 단독으로 또는 조합하여 포함할 수 있다. 상기 매체에 기록되는 프로그램 명령은 실시예를 위하여 특별히 설계되고 구성된 것들이거나 컴퓨터 소프트웨어 당업자에게 공지되어 사용 가능한 것일 수도 있다. 컴퓨터 판독 가능 기록 매체의 예에는 하드 디스크, 플로피 디스크 및 자기 테이프와 같은 자기 매체(magnetic media), CD-ROM, DVD와 같은 광기록 매체(optical media), 플롭티컬 디스크(floptical disk)와 같은 자기-광 매체(magneto-optical media), 및 롬(ROM), 램(RAM), 플래시 메모리 등과 같은 프로그램 명령을 저장하고 수행하도록 특별히 구성된 하드웨어 장치가 포함된다. 프로그램 명령의 예에는 컴파일러에 의해 만들어지는 것과 같은 기계어 코드뿐만 아니라 인터프리터 등을 사용해서 컴퓨터에 의해서 실행될 수 있는 고급 언어 코드를 포함한다. 상기된 하드웨어 장치는 실시예의 동작을 수행하기 위해 하나 이상의 소프트웨어 모듈로서 작동하도록 구성될 수 있으며, 그 역도 마찬가지이다.
이상과 같이 실시예들이 비록 한정된 도면에 의해 설명되었으나, 해당 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자라면 상기의 기재로부터 다양한 수정 및 변형이 가능하다. 예를 들어, 설명된 기술들이 설명된 방법과 다른 순서로 수행되거나, 및/또는 설명된 시스템, 구조, 장치, 회로 등의 구성요소들이 설명된 방법과 다른 형태로 결합 또는 조합되거나, 다른 구성요소 또는 균등물에 의하여 대치되거나 치환되더라도 적절한 결과가 달성될 수 있다. 그러므로, 다른 구현들, 다른 실시예들 및 특허청구범위와 균등한 것들도 후술하는 특허청구범위의 범위에 속한다.

Claims (21)

  1. 홍채 영상들을 획득하는 단계;
    상기 홍채 영상들에 대응하는 홍채 코드들(iris codes) 및 마스크들(masks)을 포함하는 등록 세트(enroll set)를 구성하는 단계; 및
    상기 등록 세트에 포함된 홍채 코드들 간의 블록(block) 단위의 상관도들(correlations)에 기초하여, 합성된 홍채 코드 및 합성된 마스크를 포함하는 합성 코드를 생성하는 단계
    를 포함하는, 인증 방법.
  2. 제1항에 있어서,
    상기 합성 코드를 생성하는 단계는
    상기 홍채 코드들 간의 상기 블록 단위의 상관도들을 산출하는 단계; 및
    상기 홍채 코드들의 블록 위치 별로, 서로 다른 홍채 영상들의 해당 위치에 대응하는 블록들과의 상관도들을 이용하여 상기 합성된 홍채 코드 및 상기 합성된 마스크를 결정함으로써 상기 합성 코드를 생성하는 단계
    를 포함하는, 인증 방법.
  3. 제2항에 있어서,
    상기 합성 코드를 생성하는 단계는
    상기 홍채 코드들의 블록 위치 별로, 상기 서로 다른 홍채 영상들의 해당 위치에 대응하는 블록들과의 상관도가 최대인 블록을 결정하는 단계; 및
    상기 블록 위치 별로, 상기 상관도가 최대인 블록의 홍채 코드를 해당 블록 위치의 합성된 홍채 코드로 결정하고, 상기 상관도가 최대인 블록의 홍채 코드에 대응하는 마스크를 해당 블록 위치의 합성된 마스크로 결정함으로써 상기 합성 코드를 생성하는 단계
    를 포함하는, 인증 방법.
  4. 제2항에 있어서,
    상기 합성 코드를 생성하는 단계는
    상기 홍채 코드들의 블록 위치 별로, 상기 서로 다른 홍채 영상들의 해당 위치에 대응하는 블록들과의 상관도가 두 번째로 큰 블록을 결정하는 단계; 및
    상기 블록 위치 별로, 상기 상관도가 두 번째로 큰 블록의 홍채 코드를 해당 블록 위치의 합성된 홍채 코드로 결정하고, 상기 상관도가 두 번째로 큰 블록의 홍채 코드에 대응하는 마스크를 해당 블록 위치의 합성된 마스크로 결정함으로써 상기 합성 코드를 생성하는 단계
    를 포함하는, 인증 방법.
  5. 제2항에 있어서,
    상기 블록 단위의 상관도들을 산출하는 단계는
    상기 홍채 코드들 각각의 동일한 위치에 있는 블록들 서로 간의 상관도들을 산출하는 단계;
    를 포함하는, 인증 방법.
  6. 제2항에 있어서,
    상기 블록 단위의 상관도들을 산출하는 단계는
    상기 등록 세트에 포함된 홍채 코드들 및 마스크들을 정렬(align)하는 단계; 및
    상기 정렬된 홍채 코드들 및 상기 정렬된 마스크들을 상기 블록 단위로 분할하는 단계
    를 포함하는, 인증 방법.
  7. 제1항에 있어서,
    상기 블록 단위는
    서로 상이하거나, 또는 일부가 중첩(overlap)되는, 합성 코드를 생성하는 방법.
  8. 제1항에 있어서,
    상기 합성 코드를 이용하여 상기 등록 세트를 갱신하는 단계
    를 더 포함하는, 인증 방법.
  9. 제8항에 있어서,
    상기 등록 세트를 갱신하는 단계는
    상기 합성 코드를 상기 등록 세트에 추가하는 단계; 및
    상기 합성 코드를 상기 등록 세트에 포함된 홍채 코드들 및 마스크들 중 어느 하나와 교체(replace)하는 단계
    중 적어도 하나를 포함하는, 인증 방법.
  10. 제1항에 있어서,
    인증용 홍채 영상을 수신하는 단계;
    상기 인증용 홍채 영상에 대응하는 인증 홍채 코드 및 인증 마스크를 생성하는 단계; 및
    상기 인증 홍채 코드 및 상기 인증 마스크와 상기 등록 세트에 포함된 홍채 코드들 및 마스크들 간의 유사도를 기초로, 상기 인증용 홍채 영상을 인증하는 단계
    를 더 포함하는, 인증 방법.
  11. 제10항에 있어서,
    상기 유사도를 기초로, 상기 인증 홍채 코드 및 상기 인증 마스크에 의해 상기 등록 세트를 갱신하는 단계
    를 더 포함하는, 인증 방법.
  12. 제11항에 있어서,
    상기 인증 홍채 코드 및 상기 인증 마스크에 의해 상기 등록 세트를 갱신하는 단계는
    상기 인증 홍채 코드 및 상기 인증 마스크를 상기 등록 세트에 추가하는 단계;
    상기 인증 홍채 코드 및 상기 인증 마스크가 추가된 등록 세트에 포함된 전체 홍채 코드들 및 전체 마스크들을 정렬(align)하는 단계; 및
    상기 전체 홍채 코드들 간의 상기 블록 단위의 상관도들을 산출하는 단계; 및
    상기 전체 홍채 코드들의 블록 위치 별로, 서로 다른 홍채 영상들의 해당 위치에 대응하는 블록들과의 상관도들을 이용하여 상기 합성된 홍채 코드 및 상기 합성된 마스크를 결정함으로써 상기 합성 코드를 생성하는 단계
    를 포함하는, 인증 방법.
  13. 제1항에 있어서,
    상기 등록 세트를 구성하는 단계는
    상기 홍채 영상들의 품질을 측정하는 단계;
    미리 설정된 임계치보다 같거나 높은 품질을 갖는 홍채 영상들을 이용하여 상기 홍채 영상들에 대응하는 홍채 코드들 및 상기 마스크들을 생성하는 단계; 및
    상기 홍채 코드들 및 마스크들을 이용하여 상기 등록 세트를 구성하는 단계
    를 포함하는, 인증 방법.
  14. 제1항에 있어서,
    상기 홍채 영상들을 획득하는 단계는
    모바일 기기를 이용하여 상기 홍채 영상들을 획득하는 단계
    를 포함하는, 인증 방법.
  15. 하드웨어와 결합되어 제1항 내지 제14항 중 어느 하나의 항의 방법을 실행시키기 위하여 매체에 저장된 컴퓨터 프로그램.
  16. 홍채 영상들을 촬영하는 센서; 및
    상기 홍채 영상들에 대응하는 홍채 코드들 및 마스크 코드들을 포함하는 등록 세트를 구성하고, 상기 등록 세트에 포함된 홍채 코드들 간의 블록 단위의 상관도들에 기초하여, 합성된 홍채 코드 및 합성된 마스크 코드를 포함하는 합성 코드를 생성하는 프로세서
    를 포함하는, 인증 장치.
  17. 제16항에 있어서,
    상기 프로세서는
    상기 홍채 코드들 간의 상기 블록 단위의 상관도들을 산출하고, 상기 홍채 코드들의 블록 위치 별로, 서로 다른 홍채 영상들의 해당 위치에 대응하는 블록들과의 상관도들을 이용하여 상기 합성된 홍채 코드 및 상기 합성된 마스크 코드를 결정함으로써 상기 합성 코드를 생성하는, 인증 장치.
  18. 제17항에 있어서,
    상기 프로세서는
    상기 홍채 코드들의 블록 위치 별로, 상기 서로 다른 홍채 영상들의 해당 위치에 대응하는 블록들과의 상관도가 최대인 블록을 결정하고, 상기 블록 위치 별로, 상기 상관도가 최대인 블록의 홍채 코드를 해당 블록 위치의 합성된 홍채 코드로 결정하고, 상기 상관도가 최대인 블록의 홍채 코드에 대응하는 마스크 코드를 해당 블록 위치의 합성된 마스크 코드로 결정함으로써 상기 합성 코드를 생성하는, 인증 장치.
  19. 제16항에 있어서,
    상기 프로세서는
    상기 등록 세트에 포함된 홍채 코드들 및 마스크 코드들을 정렬(align)하고, 상기 정렬된 홍채 코드들 및 상기 마스크 코드들을 상기 블록 단위로 분할하는, 인증 장치.
  20. 제16항에 있어서,
    상기 프로세서는
    상기 합성 코드를 이용하여 상기 등록 세트를 갱신하는, 인증 장치.
  21. 제16항에 있어서,
    인증용 홍채 영상을 수신하는 통신 인터페이스
    를 더 포함하고,
    상기 프로세서는
    상기 인증용 홍채 영상에 대응하는 인증 홍채 코드 및 인증 마스크를 생성하고, 상기 인증 홍채 코드 및 상기 인증 마스크와 상기 등록 세트에 포함된 홍채 코드들 및 마스크들 간의 유사도를 기초로, 상기 인증용 홍채 영상을 인증하는, 인증 장치.
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Cited By (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR20190133204A (ko) * 2017-03-24 2019-12-02 매직 립, 인코포레이티드 홍채 코드들의 축적 및 신뢰도 할당
KR20220055529A (ko) * 2020-10-26 2022-05-04 아이리텍 잉크 홍채 인증 카드 및 홍채 인증 카드를 이용한 신원 인증 방법

Families Citing this family (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US9495590B1 (en) * 2015-04-23 2016-11-15 Global Bionic Optics, Ltd. Extended depth-of-field biometric system
CN109344593B (zh) * 2018-10-24 2021-01-26 三星（中国）半导体有限公司 生物信息验证方法以及验证服务器、录入和验证客户端

Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US20110075892A1 (en) * 2009-09-25 2011-03-31 International Business Machines Corporation System and method for generating and employing short length iris codes
KR20170003348A (ko) * 2015-06-30 2017-01-09 삼성전자주식회사 사용자 인증을 위한 등록 데이터베이스의 갱신 방법 및 장치

Family Cites Families (12)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP3586456B2 (ja) 2002-02-05 2004-11-10 松下電器産業株式会社 個人認証方法および個人認証装置
WO2004025565A1 (ja) 2002-09-13 2004-03-25 Matsushita Electric Industrial Co., Ltd. 虹彩コード化方法、個人認証方法、虹彩コード登録装置、虹彩認証装置、および虹彩認証プログラム
AU2003902422A0 (en) 2003-05-19 2003-06-05 Intellirad Solutions Pty. Ltd Access security system
KR100491709B1 (ko) 2003-07-31 2005-05-27 현대정보기술주식회사 지문정보에서 불변유사코드 생성 및 이를 이용한 키 접근제어방법
KR100787114B1 (ko) 2006-06-20 2007-12-21 연세대학교 산학협력단 생체정보 변환 방법 및 이를 이용한 검증시스템
KR100858681B1 (ko) 2007-02-15 2008-09-17 연세대학교 산학협력단 지문 영상 생성을 위한 영상 필터 조합 생성 방법
KR101093873B1 (ko) 2009-01-14 2011-12-13 아이리텍 잉크 홍채크기가 다른 다수의 홍채이미지를 이용한 홍채인식장치및 방법
JP5126084B2 (ja) 2009-01-22 2013-01-23 日本電気株式会社 生体認証装置、生体認証方法及びプログラム
DE102012221310B4 (de) 2012-11-22 2019-09-19 Sypro Optics Gmbh Anzeigeanordnung für ein Kraftfahrzeug, mit einem Bildgeber und einem Bildtrenner
KR101622253B1 (ko) 2014-07-09 2016-05-19 전남대학교 산학협력단 생체정보 또는 생체정보로부터 파생된 정보 또는 사용자 특징 정보를 이용한 안전한 인증 시스템, 그 시스템에서의 인증 제어를 위한 장치 및 방법
KR102202690B1 (ko) 2015-01-08 2021-01-13 삼성전자주식회사 지문 인식 방법, 장치 및 시스템
FR3037422B1 (fr) * 2015-06-15 2017-06-23 Morpho Procede d'identification et/ou d'authentification d'un individu par reconnaissance d'iris

Patent Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US20110075892A1 (en) * 2009-09-25 2011-03-31 International Business Machines Corporation System and method for generating and employing short length iris codes
KR20170003348A (ko) * 2015-06-30 2017-01-09 삼성전자주식회사 사용자 인증을 위한 등록 데이터베이스의 갱신 방법 및 장치

Cited By (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR20190133204A (ko) * 2017-03-24 2019-12-02 매직 립, 인코포레이티드 홍채 코드들의 축적 및 신뢰도 할당
KR20220055529A (ko) * 2020-10-26 2022-05-04 아이리텍 잉크 홍채 인증 카드 및 홍채 인증 카드를 이용한 신원 인증 방법

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