KR20190011361A

KR20190011361A - 홍채인식 장치 및 방법

Info

Publication number: KR20190011361A
Application number: KR1020170093527A
Authority: KR
Inventors: 정길수; 김유정; 정우석
Original assignee: 주식회사 제이투씨
Priority date: 2017-07-24
Filing date: 2017-07-24
Publication date: 2019-02-07
Also published as: KR101969766B1

Abstract

홍채인식 장치 및 방법이 개시된다. 본 발명의 일실시예에 따른 홍채인식 장치는 이미지 센서를 이용하여 사용자의 홍채 이미지를 획득하는 이미지 센서부; 상기 홍채 이미지를 이용한 이미지 평균값을 계산하여 상기 이미지 센서의 레지스터를 설정하는 이미지 센서 설정부 및 상기 레지스터가 설정된 이미지 센서로부터 획득한 홍채 이미지를 이용하여 상기 사용자의 홍채를 인식하는 홍채 인식부를 포함한다.

Description

홍채인식 장치 및 방법 {APPARATUS AND METHOD FOR RECOGNIZING IRIS}

본 발명은 홍채인식 기술에 관한 것으로, 보다 상세하게는 홍채 이미지를 획득하는 이미지 센서의 레지스터 설정 기술에 관한 것이다.

홍채인식 기술은 홍채 인식율을 높이기 위하여 적외선 조명을 이용한다. 만약, 홍채인식 기술에 자연광을 사용할 경우, 동공의 실핏줄이 반사되거나, 홍채와 동공의 엣지(edge)가 불분명하거나, 홍채의 띠가 선명하지 않은 단점이 있다.

따라서, 홍채인식 장치는 적외선 조명을 이용하여 홍채 이미지를 축출할 수 있다. 이 때, 홍채 인식 장치는 적외선이 반사된 이미지에서 홍채 이미지를 축출하기 때문에 홍채 인식율을 높일 수 있다. 그러나, 홍채인식 장치가 적외선 조명을 활용할 경우, 외부조명에 민감해지는 단점이 존재한다.

이 때, 홍채인식 장치가 외부조명에 민감한 단점을 극복하기 위해서, 적외선 조명을 어댑티브(adaptive) 하게 조절하여 외부조명에 둔감하게 하는 해결방안이 존재한다. 이를 위하여, 종래 홍채인식 장치는 이미지의 평균값을 구해서 이미지센서의 게인(gain) 값, 노출(exposure) 시간 조절과 IR-LED의 빛의 세기를 조절하는 방법을 사용한다. 그런데, 평균값을 FPGA 모듈에서 계산하는 것 보다는 부동 소수점(floating point) 소수계산이 편리한 외주 컴퓨터 장치(PC 등)에서 계산하는 것이 쉽다. 그러나, PC에서 이미지의 평균값을 구하면 이미지센서의 통합 시간(integration time) 관련 레지스터와 게인(gain) 레지스터에 접근하기 위해서, PC와 디바이스(device) 간 통신(USB 또는 기타 인터페이스 장치)과 I2C방식인 이미지센서와 마이콤 또는 기타 제어장치를 거쳐야 한다. 이 경우 이미지센서의 레지스터를 셋팅하는 시간과 IR-LED의 빛의 세기 조절 시간이 맞지 않아 오차가 커지게 되고, 외부조명에 더 민감해지는 문제점이 발생할 수도 있다.

한편, 한국등록특허 제 10-1511326 호"홍채 및 얼굴 이미지 캡쳐 장치"는 사용자를 홍채 인식 장치로부터 홍채 이미지 촬영에 적합한 거리로 유도하여 효과적으로 홍채 이미지와 얼굴 이미지를 캡처하는 홍채 및 얼굴 이미지 캡처 기술에 관하여 개시하고 있다.

그러나, 한국등록특허 제 10-1511326 호는 적외선을 이용하기 때문에 외부조명에 민감한 문제점이 있다.

본 발명은 사용자의 홍채 이미지를 획득하는 이미지 센서의 외부 조명 변화에 대한 민감성을 극복하는 것을 목적으로 한다.

또한, 본 발명은 이미지 센서에 대한 자체적인 레지스터 설정을 제공하여 홍채 이미지의 획득 과정에서 발생하는 오차를 개선하는 것을 목적으로 한다.

또한, 본 발명은 레지스터 설정을 제공하기 위한 이미지 평균값을 계산하는 FPGA 모듈을 제공하는 것을 목적으로 한다.

상기한 목적을 달성하기 위한 본 발명의 일실시예에 따른 홍채인식 장치는 이미지 센서를 이용하여 사용자의 홍채 이미지를 획득하는 이미지 센서부; 상기 홍채 이미지를 이용한 이미지 평균값을 계산하여 상기 이미지 센서의 레지스터를 설정하는 이미지 센서 설정부 및 상기 레지스터가 설정된 이미지 센서로부터 획득한 홍채 이미지를 이용하여 상기 사용자의 홍채를 인식하는 홍채 인식부를 포함한다.

이 때, 상기 이미지 센서 설정부는 상기 홍채 이미지의 프레임 별 이미지 평균값을 계산하는 FPGA 계산부; 상기 이미지 평균값에 기반하여 상기 이미지 센서의 레지스터를 설정하는 레지스터 설정부 및 상기 이미지 평균값이 계산된 홍채 이미지를 상기 홍채 인식부에 전송하는 이미지 전송부를 포함할 수 있다.

이 때, 상기 FPGA 계산부는 FPGA(Field-Programmable Gate Array) 모듈을 이용하여 상기 홍채 이미지의 픽셀 단위로 상기 이미지 평균값을 계산할 수 있다.

이 때, 상기 FPGA 계산부는 상기 FPGA 모듈이 기저장된 이전 픽셀의 누적평균값, 현재 픽셀값 및 픽셀의 개수를 입력 받아 상기 이미지 평균값을 계산할 수 있다.

이 때, 상기 FPGA 계산부는 상기 FPGA 모듈이 부동 소수점(floating point) 연산을 수행하여 상기 이미지 평균값을 계산할 수 있다.

이 때, 상기 FPGA 계산부는 상기 FPGA 모듈에 포함된 디바이더 모듈을 이용하여 상기 부동 소수점연산을 수행할 수 있다.

이 때, 상기 FPGA 계산부는 상기 FPGA 모듈이 상기 기저장된 이전 픽셀의 누적평균값과 상기 현재 픽셀값의 차이값을 계산하고, 상기 차이값과 상기 픽셀의 개수를 상기 디바이더 모듈에 입력하여 몫과 나머지 값을 계산할 수 있다.

이 때, 상기 FPGA 계산부는 상기 나머지 값을 반올림하여 상기 몫에 더하여 중간값을 계산하고, 상기 기저장된 이전 픽셀의 누적 평균값에서 상기 중간값을 빼서 상기 이미지 평균값을 계산할 수 있다.

또한, 상기한 목적을 달성하기 위한 본 발명의 일실시예에 따른 홍채인식 방법은 홍채 인식 장치를 이용하는 방법에 있어서, 이미지 센서를 이용하여 사용자의 홍채 이미지를 획득하는 단계; 상기 홍채 이미지의 이미지 평균값을 계산하는 단계; 상기 이미지 평균값에 기반하여 상기 이미지 센서의 레지스터를 설정하는 단계; 및 상기 레지스터가 설정된 이미지 센서로부터 획득한 홍채 이미지를 이용하여 상기 사용자의 홍채를 인식하는 단계를 포함한다.

이 때, 상기 이미지 평균값을 계산하는 단계는 FPGA(Field-Programmable Gate Array) 모듈을 이용하여 상기 홍채 이미지의 픽셀 단위로 상기 이미지 평균값을 계산할 수 있다.

이 때, 상기 이미지 평균값을 계산하는 단계는 상기 FPGA 모듈이 기저장된 이전 픽셀의 누적평균값, 현재 픽셀값 및 픽셀의 개수를 이용하여 상기 이미지 평균값을 계산할 수 있다.

이 때, 상기 이미지 평균값을 계산하는 단계는 상기 FPGA 모듈이 부동 소수점(floating point) 연산을 수행하여 상기 이미지 평균값을 계산할 수 있다.

이 때, 상기 FPGA 모듈에 포함된 디바이더 모듈을 이용하여 상기 부동 소수점연산을 수행할 수 있다.

이 때, 상기 이미지 평균값을 계산하는 단계는 상기 FPGA 모듈이 상기 기저장된 이전 픽셀의 누적평균값과 상기 현재 픽셀값의 차이값을 계산하고, 상기 차이값과 상기 픽셀의 개수를 상기 디바이더 모듈에 입력하여 몫과 나머지 값을 계산할 수 있다.

이 때, 상기 이미지 평균값을 계산하는 단계는 상기 나머지 값을 반올림하여 상기 몫에 더하여 중간값을 계산하고, 상기 기저장된 이전 픽셀의 누적 평균값에서 상기 중간값을 빼서 상기 이미지 평균값을 계산할 수 있다.

도 1 및 도 2는 본 발명의 일실시예에 따른 이미지 센서의 노출 시간(Exposure Time)에 대한 수직 귀선 기간(Vertical Blanking Interval)을 나타낸 도면이다.
도 3 및 4는 이미지 센서의 레지스터 설정 과정의 일 예를 나타낸 도면이다.
도 5는 본 발명의 일실시예에 따른 레지스터 설정 과정을 나타낸 도면이다.
도 6은 본 발명의 일실시예에 따른 홍채인식 장치를 나타낸 블록도이다.
도 7은 도 6에 도시된 이미지 센서 설정부의 일 예를 세부적으로 나타낸 블록도이다.
도 8은 도 7에 도시된 FPGA 계산부가 포함하는 FPGA 모듈의 일 예를 세부적으로 나타낸 도면이다.
도 9는 본 발명의 일실시예에 따른 홍채인식 방법을 나타낸 동작흐름도이다.

본 발명을 첨부된 도면을 참조하여 상세히 설명하면 다음과 같다. 여기서, 반복되는 설명, 본 발명의 요지를 불필요하게 흐릴 수 있는 공지 기능, 및 구성에 대한 상세한 설명은 생략한다. 본 발명의 실시형태는 당 업계에서 평균적인 지식을 가진 자에게 본 발명을 보다 완전하게 설명하기 위해서 제공되는 것이다. 따라서, 도면에서의 요소들의 형상 및 크기 등은 보다 명확한 설명을 위해 과장될 수 있다.

명세서 전체에서, 어떤 부분이 어떤 구성요소를 "포함"한다고 할 때, 이는 특별히 반대되는 기재가 없는 한 다른 구성 요소를 제외하는 것이 아니라 다른 구성요소를 더 포함할 수 있는 것을 의미한다.

이하, 본 발명에 따른 바람직한 실시예를 첨부된 도면을 참조하여 상세하게 설명한다.

도 1 및 도 2는 본 발명의 일실시예에 따른 이미지 센서의 노출 시간(Exposure Time)에 대한 수직 귀선 기간(Vertical Blanking Interval)을 나타낸 도면이다.

도 1 및 도 2를 참조하면, 본 발명의 일실시예에 따른 이미지 센서의 노출 시간(Exposure Time)에 대한 수직 귀선 기간(Vertical Blanking Interval)을 나타낸 것을 알 수 있다.

도 1에 도시된 바와 같이, 획득 시간(Readout Time)이 노출 시간(Exposure Time)(10)보다 큰 경우, 수직 귀선 기간(Vertical Blanking Interval)(20)이 짧아지는 것을 알 수 있다.

또한, 도 2에 도시된 바와 같이, 노출 시간(Exposure Time)(30)이 획득 시간(Readout Time) 보다 큰 경우, 수직 귀선 기간(Vertical Blanking Interval)(40)이 길어지는 것을 알 수 있다.

도 3 및 도 4는 이미지 센서의 레지스터 설정 과정의 일 예를 나타낸 도면이다.

도 3을 참조하면, 레지스터 설정 과정에서는 이전 프레임(n-1 프레임))의 이미지 평균값을 구해서 통합 시간(integration time)(50)에서의 현재 프레임(n 프레임)에 설정하면, 첫번째 다음 프레임(n+1)이 아닌 두번째 다음 프레임(n+2)에 설정되는 것을 알 수 있다.

즉, 이미지 센서가 외부 컴퓨터 장치(PC 등)에게 홍채 이미지를 전달하고 이미지의 평균값을 계산하여 받아오는 과정에서 1프레임의 딜레이가 발생할 수 있다.

만약, 이미지 센서가 USB 인터페이스를 통해 외부 컴퓨터 장치에게 홍채 이미지를 전달하는 경우, 프레임 데이터의 손실이 발생하면 순간적인 raw 데이터의 gray 값에 큰 편차가 발생할 수 있다.

도 4를 참조하면, 도 3을 보다 상세하게 나타낸 것을 알 수 있다.

N 프레임 시작 시점에 이미지 평균값 계산을 시작하면 N 프레임을 지나 N+1 프레임에서 이미지 평균값(60-1)이 계산될 수 있다.

이 때, N+1 프레임에서 이미지 평균값에 기반하여 이미지 센서의 레지스터 값(60-2)이 계산될 수 있다

나아가, 레지스터 값이 이미지 센서에 N+2 프레임의 시작시점에 설정될 수 있고, 레지스터 값이 설정된 노출 시간에서 획득한 홍채 이미지의 평균값은 N+3 프레임에 반영될 수 있다.

따라서, 본 발명에서는 이미지 평균값 반영을 1 프레임 앞당겨 외부 조명 변화에 빠르게 대응하는 홍채 인식 장치 및 방법을 제안하고자 한다.

도 5는 본 발명의 일실시예에 따른 레지스터 설정 과정을 나타낸 도면이다.

도 5를 참조하면, 본 발명의 일실시예에 따른 레지스터 설정 과정은 N 프레임 종류 시점에 이미지 평균값(70-1)이 계산되는 것을 알 수 있다.

이 때, 이미지 평균값(70-1)으로부터 계산된 레지스터 값(70-2)을 즉시 반영하여 바로 다음 N+1 프레임에 설정하고, 노출 시간에서 획득한 이미지 평균값을 N+2 프레임에 반영하는 것을 알 수 있다.

도 6은 본 발명의 일실시예에 따른 홍채인식 장치를 나타낸 블록도이다. 도 7은 도 6에 도시된 이미지 센서 설정부의 일 예를 세부적으로 나타낸 블록도이다. 도 8은 도 7에 도시된 FPGA 계산부가 포함하는 FPGA 모듈의 일 예를 세부적으로 나타낸 도면이다.

도 6을 참조하면, 본 발명의 일실시예에 따른 홍채인식 장치는 이미지 센서부(110), 이미지 센서 설정부(120) 및 홍채 인식부(130)를 포함한다.

이미지 센서부(110)는 이미지 센서를 이용하여 사용자의 홍채 이미지를 획득할 수 있다.

이 때, 이미지 센서부(110)는 적외선 조명을 사용자의 홍채에 조사하여 홍채 이미지를 획득할 수 있다.

이 때, 이미지 센서부(110)는 설정된 레지스터에 기반하여 이미지 센서의 노출 시간과 적외선 조명의 조사를 제어할 수 있다.

이미지 센서 설정부(120)는 홍채 이미지를 이용한 이미지 평균값을 계산하여 이미지 센서의 레지스터를 설정할 수 있다.

도 7을 참조하면, 이미지 센서 설정부(120)는 FPGA 계산부(121), 레지스터 설정부(122) 및 이미지 전송부(123)를 포함할 수 있다.

FPGA 계산부(121)는 홍채 이미지의 프레임 별 이미지 평균값을 계산할 수 있다.

이 때, FPGA 계산부(121)는 FPGA(Field-Programmable Gate Array) 모듈을 이용하여 홍채 이미지의 픽셀 단위로 이미지 평균값을 계산할 수 있다.

이 때, FPGA 계산부(121)는 FPGA 모듈이 기저장된 이전 픽셀의 누적평균값, 현재 픽셀값 및 픽셀의 개수를 입력 받아 상기 이미지 평균값을 계산할 수 있다.

이 때, FPGA 계산부(121)는 상기 수학식 1을 이용하여 이미지 평균값을 계산할 수 있다.

이 때, FPGA 계산부(121)는 상기 수학식 1을 FPGA 모듈로 구현하기 위해서 부동 소수점(floating point) 연산을 수행할 수 있다.

즉, FPGA 계산부(121)는 FPGA 모듈이 부동 소수점(floating point) 연산을 수행하여 이미지 평균값을 계산할 수 있다.

도 8을 참조하면, FPGA 계산부(121)에 포함되어 이미지 평균값을 계산하는 FPGA 모듈의 일 예를 세부적으로 나타낸 것을 알 수 있다.

이 때, FPGA 모듈은 상기 수학식 1에 따라 구성될 수 있으며, 에러를 줄이기 위하여 부동 소수점 연산이 가능한 디바이더 모듈(140)을 포함할 수 있다.

이 때, FPGA 모듈은 모든 변수들을 언사인드(unsigned) 값으로 선언할 수 있다.

이 때, FPGA 계산부(121)는 FPGA 모듈에 포함된 디바이더 모듈(140)을 이용하여 부동 소수점연산을 수행할 수 있다.

이 때, FPGA 모듈의 일 예로, FPGA 모듈은 Zilinx 사의 Spartan-6 제품에 상응할 수 있으며, 디바이더 모듈(140)은 Zilinx 사에서 제공하는 Divider IP Core 에 상응할 수 있다.

이 때, FPGA 계산부(121)는 FPGA 모듈에 포함된 D 플립/플롭(D F/F) 모듈을 이용하여 기설정된 클럭(CLK)에 따라 이전 픽셀의 누적 평균값을 출력할 수 있다.

이 때, FPGA 계산부(121)는 이전 픽셀의 누적 평균값이 존재하지 않는 경우 초기 값(Initial value)을 0으로 D 플립/플롭 모듈에 입력할 수 있다.

이 때, FPGA 계산부(121)는 FPGA 모듈이 기저장된 이전 픽셀의 누적평균값과 현재 픽셀값(Pixel Value)의 차이값을 계산할 수 있다.

이 때, FPGA 계산부(121)는 차이값과 픽셀의 개수(Count)를 디바이더 모듈(140)에 입력하고, 상기 디바이더 모듈이 몫(Quotient)과 나머지 값(Remainder)을 출력할 수 있다.

이 때, FPGA 계산부(121)는 나머지 값을 라운드(ROUND) 모듈을 통해 반올림할 수 있고, OR 게이트 모듈을 이용하여 반올림한 나머지 값을 몫에 더하여 중간값을 계산할 수 있다.

이 때, FPGA 계산부(121)는 기저장된 이전 픽셀의 누적 평균값에서 중간값을 빼서 이미지 평균값을 계산하여 출력(Output)할 수 있다.

레지스터 설정부(122)는 이미지 평균값에 기반하여 이미지 센서의 레지스터를 설정할 수 있다.

이 때, 레지스터 설정부(122)는 이미지 평균값에 기반하여 이미지 센서의 노출 시간과 적외선 조명을 제어하기 위한 레지스터 값을 계산할 수 있다.

이 때, 레지스터 설정부(122)는 계산된 레지스터 값을 이미지 센서부(110)에 전달하여 이미지 센서의 레지스터를 설정할 수 있다.

이 때, 레지스터 설정부(122)는 이미지 평균값에 기반하여 통합 시간(integration time) 관련 레지스터와 게인(gain) 레지스터를 설정할 수 있다.

이미지 전송부(123)는 이미지 평균값이 계산된 홍채 이미지를 홍채 인식부(130)에 전송할 수 있다.

홍채 인식부(130)는 레지스터가 설정된 이미지 센서로부터 획득한 홍채 이미지를 이용하여 사용자의 홍채를 인식할 수 있다.

이 때, 홍채 인식부(130)는 기설정된 수직 동기(vertical sync)에 따라 홍채 이미지를 수신하여, 홍채 이미지로부터 사용자를 인식할 수 있다.

도 9는 본 발명의 일실시예에 따른 홍채인식 방법을 나타낸 동작흐름도이다.

도 9를 참조하면, 본 발명의 일실시예에 따른 홍채인식 방법은 먼저 이미지를 획득할 수 있다(S210).

즉, 단계(S210)는 이미지 센서를 이용하여 사용자의 홍채 이미지를 획득할 수 있다.

이 때, 단계(S210)는 적외선 조명을 사용자의 홍채에 조사하여 홍채 이미지를 획득할 수 있다.

이 때, 단계(S210)는 설정된 레지스터에 기반하여 이미지 센서의 노출 시간과 적외선 조명의 조사를 제어할 수 있다.

또한, 본 발명의 일실시예에 따른 홍채인식 방법은 이미지 평균값을 계산할 수 있다(S220).

즉, 단계(S220)는 홍채 이미지의 프레임 별 이미지 평균값을 계산할 수 있다.

이 때, 단계(S220)는 FPGA(Field-Programmable Gate Array) 모듈을 이용하여 홍채 이미지의 픽셀 단위로 이미지 평균값을 계산할 수 있다.

이 때, 단계(S220)는 FPGA 모듈이 기저장된 이전 픽셀의 누적평균값, 현재 픽셀값 및 픽셀의 개수를 입력 받아 상기 이미지 평균값을 계산할 수 있다.

이 때, 단계(S220)는 상기 수학식 1을 이용하여 이미지 평균값을 계산할 수 있다.

이 때, 단계(S220)는 상기 수학식 1을 FPGA 모듈로 구현하기 위해서 부동 소수점(floating point) 연산을 수행할 수 있다.

즉, 단계(S220)는 FPGA 모듈이 부동 소수점(floating point) 연산을 수행하여 이미지 평균값을 계산할 수 있다.

이 때, 단계(S220)는 FPGA 모듈에 포함된 디바이더 모듈(140)을 이용하여 부동 소수점연산을 수행할 수 있다.

이 때, FPGA 모듈의 일 예로, FPGA 모듈은 Zililinx 사의 Spartan-6 제품에 상응할 수 있으며, 디바이더 모듈(140)은 Zilinx 사에서 제공하는 Divider IP Core 에 상응할 수 있다.

이 때, 단계(S220)는 FPGA 모듈에 포함된 D 플립/플롭(D F/F) 모듈을 이용하여 기설정된 클럭(CLK)에 따라 이전 픽셀의 누적 평균값을 출력할 수 있다.

이 때, 단계(S220)는 이전 픽셀의 누적 평균값이 존재하지 않는 경우 초기 값(Initial value)을 0으로 D 플립/플롭 모듈에 입력할 수 있다.

이 때, 단계(S220)는 FPGA 모듈이 기저장된 이전 픽셀의 누적평균값과 현재 픽셀값(Pixel Value)의 차이값을 계산할 수 있다.

이 때, 단계(S220)는 차이값과 픽셀의 개수(Count)를 디바이더 모듈(140)에 입력하고, 상기 디바이더 모듈이 몫(Quotient)과 나머지 값(Remainder)을 출력할 수 있다.

이 때, 단계(S220)는 나머지 값을 라운드(ROUND) 모듈을 통해 반올림할 수 있고, OR 게이트 모듈을 이용하여 반올림한 나머지 값을 몫에 더하여 중간값을 계산할 수 있다.

이 때, 단계(S220)는 기저장된 이전 픽셀의 누적 평균값에서 중간값을 빼서 이미지 평균값을 계산하여 출력(Output)할 수 있다.

또한, 본 발명의 일실시예에 따른 홍채인식 방법은 레지스터 설정을 수행할 수 있다(S230).

즉, 단계(S230)는 이미지 평균값에 기반하여 이미지 센서의 레지스터를 설정할 수 있다.

이 때, 단계(S230)는 이미지 평균값에 기반하여 이미지 센서의 노출 시간과 적외선 조명을 제어하기 위한 레지스터 값을 계산할 수 있다.

이 때, 단계(S230)는 계산된 레지스터 값을 이미지 센서부(110)에 전달하여 이미지 센서의 레지스터를 설정할 수 있다.

이 때, 단계(S230)는 이미지 평균값이 계산된 홍채 이미지를 전송할 수 있다.

이 때, 단계(S230)는 이미지 평균값에 기반하여 통합 시간(integration time) 관련 레지스터와 게인(gain) 레지스터를 설정할 수 있다.

또한, 본 발명의 일실시예에 따른 홍채인식 방법은 홍채 인식을 수행할 수 있다(S240).

즉, 단계(S240)는 레지스터가 설정된 이미지 센서로부터 획득한 홍채 이미지를 이용하여 사용자의 홍채를 인식할 수 있다.

이 때, 단계(S240)는 기설정된 수직 동기(vertical sync)에 따라 홍채 이미지를 수신하여, 홍채 이미지로부터 사용자를 인식할 수 있다.

이상에서와 같이 본 발명의 일실시예에 따른 홍채인식 장치 및 방법은 상기한 바와 같이 설명된 실시예들의 구성과 방법이 한정되게 적용될 수 있는 것이 아니라, 상기 실시예들은 다양한 변형이 이루어질 수 있도록 각 실시예들의 전부 또는 일부가 선택적으로 조합되어 구성될 수도 있다.

10, 30: 노출 시간(Exposure Time)
20, 40: 수직 귀선 기간(Vertical Blanking Interval)
50: 프레임 시작 구간 60-1: 이미지 평균값
60-2: 레지스터 설정값 70-1: 이미지 평균값
70-2: 레지스터 설정값 110: 이미지 센서부
120: 이미지 센서 설정부 121: FPGA 계산부
122: 레지스터 설정부 123: 이미지 전송부
130: 홍채 인식부

Claims

이미지 센서를 이용하여 사용자의 홍채 이미지를 획득하는 이미지 센서부;
상기 홍채 이미지를 이용한 이미지 평균값을 계산하여 상기 이미지 센서의 레지스터를 설정하는 이미지 센서 설정부; 및
상기 레지스터가 설정된 이미지 센서로부터 획득한 홍채 이미지를 이용하여 상기 사용자의 홍채를 인식하는 홍채 인식부;
를 포함하는 것을 특징으로 하는 홍채인식 장치.
청구항 1에 있어서,
상기 이미지 센서 설정부는
상기 홍채 이미지의 프레임 별 이미지 평균값을 계산하는 FPGA 계산부;
상기 이미지 평균값에 기반하여 상기 이미지 센서의 레지스터를 설정하는 레지스터 설정부; 및
상기 이미지 평균값이 계산된 홍채 이미지를 상기 홍채 인식부에 전송하는 이미지 전송부;
를 포함하는 것을 특징으로 하는 홍채인식 장치.
청구항 2에 있어서,
상기 FPGA 계산부는
FPGA(Field-Programmable Gate Array) 모듈을 이용하여 상기 홍채 이미지의 픽셀 단위로 상기 이미지 평균값을 계산하는 것을 특징으로 하는 홍채인식 장치.
청구항 3에 있어서,
상기 FPGA 계산부는
상기 FPGA 모듈이 기저장된 이전 픽셀의 누적평균값, 현재 픽셀값 및 픽셀의 개수를 입력 받아 상기 이미지 평균값을 계산하는 것을 특징으로 하는 홍채인식 장치.
청구항 4에 있어서,
상기 FPGA 계산부는
상기 FPGA 모듈이 부동 소수점(floating point) 연산을 수행하여 상기 이미지 평균값을 계산하는 것을 특징으로 하는 홍채인식 장치.
청구항 5에 있어서,
상기 FPGA 계산부는
상기 FPGA 모듈에 포함된 디바이더 모듈을 이용하여 상기 부동 소수점연산을 수행하는 것을 특징으로 하는 홍채인식 장치.
청구항 6에 있어서,
상기 FPGA 계산부는
상기 FPGA 모듈이 상기 기저장된 이전 픽셀의 누적평균값과 상기 현재 픽셀값의 차이값을 계산하고, 상기 차이값과 상기 픽셀의 개수를 상기 디바이더 모듈에 입력하여 몫과 나머지 값을 출력하는 것을 특징으로 하는 홍채인식 장치.
청구항 7에 있어서,
상기 FPGA 계산부는
상기 나머지 값을 반올림하여 상기 몫에 더하여 중간값을 계산하고,
상기 기저장된 이전 픽셀의 누적 평균값에서 상기 중간값을 빼서 상기 이미지 평균값을 계산하는 것을 특징으로 하는 홍채인식 장치.
홍채인식 장치를 이용하는 방법에 있어서,
이미지 센서를 이용하여 사용자의 홍채 이미지를 획득하는 단계;
상기 홍채 이미지의 이미지 평균값을 계산하는 단계;
상기 이미지 평균값에 기반하여 상기 이미지 센서의 레지스터를 설정하는 단계;
상기 레지스터가 설정된 이미지 센서로부터 획득한 홍채 이미지를 이용하여 상기 사용자의 홍채를 인식하는 단계;
를 포함하는 것을 특징으로 하는 홍채인식 방법.
청구항 9에 있어서,
상기 이미지 평균값을 계산하는 단계는
FPGA(Field-Programmable Gate Array) 모듈을 이용하여 상기 홍채 이미지의 픽셀 단위로 상기 이미지 평균값을 계산하는 것을 특징으로 하는 홍채인식 방법.
청구항 10에 있어서,
상기 이미지 평균값을 계산하는 단계는
상기 FPGA 모듈이 기저장된 이전 픽셀의 누적평균값, 현재 픽셀값 및 픽셀의 개수를 이용하여 상기 이미지 평균값을 계산하는 것을 특징으로 하는 홍채인식 방법.
청구항 11에 있어서,
상기 이미지 평균값을 계산하는 단계는
상기 FPGA 모듈이 부동 소수점(floating point) 연산을 수행하여 상기 이미지 평균값을 계산하는 것을 특징으로 하는 홍채인식 방법.
청구항 12에 있어서,
상기 이미지 평균값을 계산하는 단계는
상기 FPGA 모듈에 포함된 디바이더 모듈을 이용하여 상기 부동 소수점연산을 수행하는 것을 특징으로 하는 홍채인식 방법.
청구항 13에 있어서,
상기 이미지 평균값을 계산하는 단계는
상기 FPGA 모듈이 상기 기저장된 이전 픽셀의 누적평균값과 상기 현재 픽셀값의 차이값을 계산하고, 상기 차이값과 상기 픽셀의 개수를 상기 디바이더 모듈에 입력하여 몫과 나머지 값을 계산하는 것을 특징으로 하는 홍채인식 방법.
청구항 14에 있어서,
상기 이미지 평균값을 계산하는 단계는
상기 나머지 값을 반올림하여 상기 몫에 더하여 중간값을 계산하고,
상기 기저장된 이전 픽셀의 누적 평균값에서 상기 중간값을 빼서 상기 이미지 평균값을 계산하는 것을 특징으로 하는 홍채인식 방법.