KR20230047875A - 안검 영역을 검출하는 방법 및 이를 위한 서버 - Google Patents

Abstract

이미지에서 안검 영역을 검출하는 서버 및 방법이 개시된다. 본 서버는 하나 이상의 프로세서 및 프로세서와 전기적으로 연결되고, 프로세서에서 수행되는 적어도 하나의 코드(Code)가 저장되는 메모리를 포함할 수 있다. 본 서버가 제공됨으로써, 이미지에서 안검 영역이 정확하게 검출될 수 있다.

Description

안검 영역을 검출하는 방법 및 이를 위한 서버

본 발명은 안구 촬영 이미지에서 안검 영역을 검출하는 방법 및 이를 위한 서버에 관한 것이다.

홍채는 납작한 도넛 모양의 막으로, 안구의 ‘각막’과 ‘수정체’ 사이에 위치하며, 홍채 중앙의 동공(Pupil) 사이즈를 조절하여 안구로 들어오는 빛의 양을 결정할 수 있다.

홍채 인식은 신체 일부인 홍채에 내재된 본연의 고유한 무늬를 이용하여 각 사람을 식별하는 기술로서, 체내에 이물질을 삽입하거나, 인식표를 착용하는 등의 불편함 없이, 등록된 개체의 신원을 확인할 수 있다. 게다가 홍채인식은 비문, 지문, 정맥 등 다른 생채 인식 기술보다 인식률이 높고, 홍채는 비문, 지문, 등 다른 신체 부위에 비해 손상될 확률도 낮아 생채 인식 기술 중 가장 각광받는 방식으로 꼽힌다.

한편, 홍채 인식의 정확도를 높이기 위해, 소위 눈꺼풀이라 불리는 안검(EYELID)을 정확하게 검출하는 방법이 필요하다.

상술한 바와 같은 문제점을 해결하기 위한 본 발명이 해결하고자 하는 일 과제는 홍체 인식의 정확도를 높이기 위해 안검 영역을 정확하고 신속하게 검출하는 방법을 제공하는 데에 있다.

본 발명이 해결하고자 하는 과제들은 이상에서 언급된 과제로 제한되지 않으며, 언급되지 않은 또 다른 과제들은 아래의 기재로부터 통상의 기술자에게 명확하게 이해될 수 있을 것이다.

본 발명의 일 실시 예에 따른 이미지에서　안검　영역을　검출하는　방법은 안구　촬영　이미지에서　동공　영역 및　홍채　영역을　좌표화하는　단계　및 상기　좌표화된 동공　영역 및　홍채　영역을　기초로　안검　영역을　검출하는　단계를　포함할 수 있다.

상기　좌표화하는　단계　이전에, 적외선　광원　및　적외선　카메라를　이용하여　촬영된　상기　안구　촬영　이미지를　획득하는　단계를　더　포함할 수 있다.

상기　좌표화하는　단계는, 상기　안구　촬영　이미지를　리사이징하는　단계　및 상기　리사이징된　안구　촬영　이미지의　좌측　상단　좌표　및　우측　하단　좌표에　기초하여,　상기　리사이징된　안구　촬영　이미지의 동공　영역 및 홍채　영역을　좌표화하는　단계를　포함할 수 있다.

상기　안검　영역을　검출하는　단계는 상부　안검　영역을　검출하는　단계　및 하부　안검　영역을　검출하는　단계를　포함할 수 있다.

상기　상부　안검　영역을　검출하는　단계는 검출　대상　영역의　상부　테두리를　상기　동공　영역의　중심보다　아래로　설정하는　단계를　포함할 수 있으며, 상기　하부　안검　영역을　검출하는　단계는 검출　대상　영역의　하부　테두리를　상기　동공　영역의　중심보다 높게 설정하는　단계를　포함할 수 있다.

상기　상부　안검　영역을　검출하는　단계는 상부　안검　영역의　x 좌표를　동공　중심　기준으로　홍채　반지름이　닿는　범위　내로　설정하는　단계　및 상부　안검　영역의　y 좌표를,　동공 중심에서 소정 거리 아래 지점부터 상기　동공　중심　기준으로　수직　상부　방향의　홍채　반지름이 닿는　범위　내로　설정하는　단계를　포함할 수 있다.

상기　하부　안검　영역을　검출하는　단계는 하부　안검　영역의　x 좌표를　동공　중심　기준으로　홍채　반지름이　닿는　범위　내로　설정하는　단계　및 하부　안검　영역의　y 좌표를　상기　동공 중심에서 소정 거리 위 지점부터　동공　중심　기준으로　수직　하부　방향의　홍채　반지름이 닿는　범위　내로　설정하는　단계를　포함할 수 있다.

상기　상부　안검　영역을　검출하는　단계는 상기　동공　중심에서　x　축　방향으로　이동하면서　x 좌표에　대응하는　y 좌표　전부를　탐색하면서 상부　안검 영역과　안구의　경계를 인식하는　단계를　포함할 수 있다.

상기　상부　안검　영역을　검출하는　단계는 동공　중심의　x 좌표에　대응하는　상기　인식된　경계의　y좌표를,　중심선을　기준으로,　좌하향　안검　영역에　대응하는 제1　선형　함수　및　우하향　안검　영역에　대응하는　제2　선형　함수를　결정하는　단계 및 상기 결정된　제1　선형　함수,　제2　선형　함수,　상기　동공　중심　및　상기　상부　안검　영역의　검출　대상　영역에　기초하여,　상기　상부　안검　영역을　검출하는　단계를　포함할 수 있다.

상기　하부　안검　영역을　검출하는　단계는 상기　동공　중심에서　x　축　방향으로　이동하면서　x좌표에　대응하는　y좌표　전부를　탐색하면서　하부　안검 영역과　안구의　경계를 인식하는　단계를　포함할 수 있다.

상기　하부　안검　영역을　검출하는　단계는 동공　중심의　x 좌표에　대응하는　상기　인식된　경계의　y 좌표를,　중심선을　기준으로,　좌상향　안검　영역에　대응하는　제3　선형　함수　및　우상향　안검　영역에　대응하는　제4　선형　함수를　결정하는　단계　및 상기 결정된　제3　선형　함수,　제4　선형　함수,　상기　동공　중심　및　상기　하부　안검　영역의　검출　대상　영역이　기초하여,　상기　하부　안검　영역을　검출하는　단계를　포함할 수 있다.

상기 안검 영역 검출 방법은 상기　안검　영역을　검출하는　단계　이전에, 상기　리사이징된　안구　촬영　이미지에　모폴로지　연산을　수행하는　단계를　더　포함할 수 있다.

본 발명의 일 실시 예에 따른 이미지에서　안검　영역을　검출하는　서버는 하나　이상의　프로세서　및 상기　프로세서와　전기적으로　연결되고,　상기　프로세서에서　수행되는　적어도　하나의　코드(Code)가　저장되는　메모리를　포함할 수 있다.

상기　메모리는,　상기　프로세서를　통해　실행될　때,　상기　프로세서가, 안구　촬영　이미지에서　동공　영역 및　홍채　영역을　좌표화하고,　상기　동공　영역 및　홍채　영역을　기초로,　안검　영역을　검출하도록　야기하는　코드가　저장될 수 있다.

상기 메모리는, 상기 프로세서가, 적외선　광원　및　적외선　카메라를　이용하여　촬영된　상기　안구　촬영　이미지를　획득하고, 상기　안구　촬영　이미지를　리사이징하며, 상기　리사이징된　안구　촬영　이미지의　좌측　상단　좌표　및　우측　하단　좌표에　기초하여,　상기　리사이징된　안구　촬영　이미지의 동공　및　홍채　영역을　좌표화하도록 야기하는 코드가 저장될 수 있다.

상기 메모리는, 상기 프로세서가, 상부　안검　영역을　검출하고, 하부　안검　영역을　검출하도록 야기하는 코드가 저장될 수 있다.

상기 메모리는, 상기 프로세서가, 상기 상부 안검 영역을 검출할 때, 검출　대상　영역의　상부　테두리를　상기　동공　영역의　상부보다　높게　설정하고, 상기　하부　안검　영역을　검출할 때, 검출　대상　영역의　하부　테두리를　상기　동공　영역의　하부보다　낮게　설정하도록 야기하는 코드가 저장될 수 있다.

상기 메모리는, 상기 프로세서가, 상기　상부　안검　영역을　검출할 때, 상부　안검　영역의　x좌표를　동공　중심　기준으로　홍채　반지름이　닿는　범위　내로　설정하고, 상부　안검　영역의　y 좌표를　동공 중심에서 소정 거리 아래 지점부터 상기 동공　중심　기준으로　수직　상부　방향의　홍채　반지름이 닿는　범위　내로　설정하며, 상기　하부　안검　영역을　검출할 때, 하부　안검　영역의　x좌표를　동공　중심　기준으로　홍채　반지름이　닿는　범위　내로　설정하고, 하부　안검　영역의　y 좌표를　상기 동공 중심에서 소정 거리 위 지점부터 상기 동공 중심　기준으로　수직　하부　방향의　홍채　반지름이 닿는　범위　내로　설정하도록 야기하는 코드가 저장될 수 있다.

이 외에도, 본 발명을 구현하기 위한 다른 방법, 다른 시스템 및 상기 방법을 실행하기 위한 컴퓨터 프로그램, 그리고 컴퓨터 프로그램을 기록하는 컴퓨터 판독 가능한 기록 매체가 더 제공될 수 있다.

본 발명의 일 실시 예에 따라, 안구 촬영 이미지에서 안검 영역이 효과적으로 검출될 수 있다.

본 발명의 효과들은 이상에서 언급된 효과들로 제한되지 않으며, 언급되지 않은 또 다른 효과들은 아래의 기재로부터 통상의 기술자에게 명확하게 이해될 수 있을 것이다.

도 1은 본 발명의 일 실시 예에 따른 홍채 인식 시스템을 개략적으로 설명하기 위한 도면,
도 2a 및 도 2b는 본 발명의 일 실시 예에 따른 이미지 획득 장치의 촬영부를 설명하기 위한 도면들,
도 3은 본 발명의 일 실시 예에 따른 이미지 처리 서버의 동작을 개괄적으로 설명하기 위한 시퀀스도,
도 4 내지 도 6은 본 발명의 일 실시 예에 따른 안검 영역을 검출하는 이미지 처리 서버의 실행 프로세스를 설명하기 위한 도면들,
도 7은 본 발명의 일 실시 예에 따른 이미지 처리 서버가 안구 촬영 이미지에서 안검 영역을 검출하여 마스킹하는 과정을 나타내는 시퀀스도,
도 8은 본 발명의 일 실시 예에 따른 이미지 처리 서버(100)가 안검 영역이 검출된 이미지를 이용하여 눈썹 영역을 검출하고 홍채 식별 이미지를 생성하는 과정을 나타내는 시퀀스도, 그리고,
도 9는 본 발명의 일 실시 예에 따른 이미지 처리 서버의 홍채 인증을 수행하는 과정을 나타내는 시퀀스도이다.

이하, 첨부된 도면을 참조하여 본 발명의 바람직한 실시예를 상세히 설명한다. 본 발명의 이점 및 특징, 그리고 그것들을 달성하는 방법은 첨부되는 도면과 함께 상세하게 후술되어 있는 실시예들을 참조하면 명확해질 것이다. 그러나 본 발명은 이하에서 게시되는 실시예들에 한정되는 것이 아니라 서로 다른 다양한 형태로 구현될 수 있으며, 단지 본 실시예들은 본 발명의 게시가 완전하도록 하고, 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 발명의 범주를 완전하게 알려주기 위해 제공되는 것이며, 본 발명은 청구항의 범주에 의해 정의될 뿐이다. 명세서 전체에 걸쳐 동일 참조 부호는 동일 구성 요소를 지칭한다.

다른 정의가 없다면, 본 명세서에서 사용되는 모든 용어(기술 및 과학적 용어를 포함)는 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 공통적으로 이해될 수 있는 의미로 사용될 수 있을 것이다. 또 일반적으로 사용되는 사전에 정의되어 있는 용어들은 명백하게 특별히 정의되어 있지 않는 한 이상적으로 또는 과도하게 해석되지 않는다.

본 명세서에서 사용된 용어는 실시예들을 설명하기 위한 것이며 본 발명을 제한하고자 하는 것은 아니다. 본 명세서에서, 단수형은 문구에서 특별히 언급하지 않는 한 복수형도 포함한다. 명세서에서 사용되는 "포함한다(comprises)" 및/또는 "포함하는(comprising)"은 언급된 구성요소 외에 하나 이상의 다른 구성요소의 존재 또는 추가를 배제하지 않는다.

도 1은 본 발명의 일 실시 예에 따른 홍채 인식 시스템(1000)을 개략적으로 설명하기 위한 도면이다.

본 명세서에서, 홍채 인식 시스템(1000)은 사람의 홍채를 인식하는 시스템으로 한정하나, 실시 예에 따라서는 동물의 홍채를 인식하는 시스템으로 확장될 수 있다. 홍채 인식 시스템(1000)은 크게 홍채 이미지를 획득하기 위한 이미지 획득 장치(200) 및 이미지에서 안검(눈꺼풀) 영역을 검출하고 이에 기반하여 홍채 식별 이미지를 생성하여 홍채 인증을 수행하는 이미지 처리 서버(100)를 포함할 수 있다.

이미지 처리 서버(100) 및 이미지 획득 장치(200)는 유무선 네트워크를 통해 서로 연결되어, 이미지 획득 장치(200)에서 획득된 홍채 이미지가 이미지 처리 서버(100)에 전송되고, 이미지 처리 서버(100)는 홍채 이미지를 이용하여 개체 식별 또는 등록 작업을 수행할 수 있다. 이미지 처리 서버(100)는 개체 식별 또는 등록 작업의 결과를 이미지 획득 장치(200) 또는 별도의 사용자 단말기로 제공할 수 있다. 선택적 실시 예로, 이미지 처리 서버(100)는 이미지 처리 장치(100)의 기능을 모두 포함할 수도 있다.

이미지 획득 장치(200)는 촬영부(210)와 장치 메모리(230) 및 장치 제어부(290)를 포함할 수 있다. 장치 제어부(290)는 촬영부(210)와 하나의 공통된 몸체 내에 구비될 수도 있으나, 촬영부(210)와 다른 몸체에 구비될 수도 있다. 후자의 경우, 장치 제어부(290)는 PC, 스마트폰, 태블릿, 등의 영상 처리 및 논리 연산 기능을 갖는 기기와, 이러한 기기에서 본 발명의 실행을 위한 기능들을 수행하도록 설치된 애플리케이션(소프트웨어)에 의해 구현될 수도 있다. 이 경우, 이미지 획득 장치(200)는 서로 다른 두 개의 몸체를 가진 기기가 유선 또는 무선으로 서로 접속되어 데이터와 제어 신호를 교환하며 홍채 이미지 획득이라는 기능을 수행하는 가상의 장치 개념으로 이해될 수 있을 것이다.

촬영부(210)는 적외선 카메라(211)와 적외선 광원(212)을 포함하여 구성될 수 있다. 또한, 장치 제어부(290)는 마이크로 프로세서인 영상처리 및 연산을 위한 모듈, 촬영부(210)의 동작을 제어하기 위한 다양한 모듈을 포함할 수 있다.

이미지 처리 서버(100)는 서버 메모리(130) 및 하나 이상의 서버 프로세서(190)를 포함할 수 있다. 서버 메모리(130)는 서버 프로세서(190)와 전기적으로 연결되고, 서버 프로세서(190)에서 수행되는 적어도 하나의 코드(Code)가 저장될 수 있다.

이미지 처리 서버(100)는 접속된 사용자의 요청에 따라, 등록하고자 하는 홍채 이미지를 해당 사람에 관한 다양한 정보와 함께 구조화하여 서버 메모리(130)에 저장한다. 또한, 이미지 처리 서버(100)는 정보의 열람, 추가 등의 요청이 있는 때에는 등록된 홍채 이미지를 기준으로 정보의 주체를 식별함으로써, 식별된 개체에 대한 정보에 접근하도록 한다.

서버 메모리(130)는 눈썹 검출 모델을 저장할 수 있다. 눈썹 검출 모델은 눈썹 영역 근처의 눈썹 검출 가능성이 있는 영역을 추출하도록 구현될 수 있으며, 지도 학습 기반의 DNN(Deep Neural Network), CNN(Convolutional Neural Network), RNN(Recurrent Neural Network) 등의 네트워크들을 포함하여 구현될 수 있으며, 비지도 학습 기반의 GAN(Generative Adversarial Network), CGAN(Conditional GAN), CGGAN(Context Guided GAN) 등을 포함하여 구현될 수 있으나, 실시 예가 이에 한정되지 않고 다양한 딥러닝 알고리즘이 적용될 수 있다.

서버 메모리(130)는 서버 프로세서(190)를 통해 실행될 때, 상기 서버 프로세서(190)가 다양한 프로세싱을 수행하도록 야기하는(Causing) 코드가 저장될 수 있다.

서버 프로세서(190)는 하나 이상으로 구현될 수 있으며, 단수로 표현하더라도 복수로 간주될 수 있다. 프로세서(190)는 이미지 처리 서버(100)의 구성들을 컨트롤하는 모듈이며, 서버 프로세서(190)는 프로그램 내에 포함된 코드 또는 명령으로 표현된 기능을 수행하기 위해 물리적으로 구조화된 회로를 갖는, 하드웨어에 내장된 데이터 처리 장치를 의미할 수 있다. 이와 같이 하드웨어에 내장된 데이터 처리 장치의 일 예로써, 마이크로프로세서(microprocessor), 중앙처리장치(central processing unit: CPU), 프로세서 코어(processor core), 멀티프로세서(multiprocessor), ASIC(application-specific integrated circuit), FPGA(field programmable gate array) 등의 처리 장치를 망라할 수 있으나, 본 발명의 범위가 이에 한정되는 것은 아니다. 서버 프로세서(190)는 인공 지능 연산을 수행하기 위한 러닝 프로세서를 별도로 구비하거나, 자체적으로 러닝 프로세서를 구비할 수 있다.

이미지 획득 장치(200)의 구성과 그에 따른 기능을 좀 더 자세히 살펴보면, 촬영부(210)는 적외선 광원(212)으로부터 방출되어 촬영 대상인 안구에 반사된 적외선과 안구로부터 방출된 적외선을 적외선 카메라(211)로 촬영하도록 구성된다. 또한, 적외선 카메라(211)와 적외선 광원(212)을 구비한 촬영부(210)의 구성은 안구 표면에서의 적외선 반사율이 높다는 점을 활용하여 홍채 이미지를 획득할 수 있다. 적외선 카메라(211)는 고정 초점 렌즈를 가진 카메라일 수 있고 연속 촬영 기능을 가질 수 있으며, 동영상 촬영용 카메라와 같이, 소정의 프레임 레이트(frame rate)로 이미지 프레임을 제공할 수 있으나, 실시 예가 이에 한정되는 것은 아니다.

장치 제어부(290)는 적외선 카메라(211)에서 촬영된 이미지 프레임을 장치 메모리(230)에 저장할 수 있다. 적외선 카메라(211)의 이미지 센서를 통해 얻어진 프레임 단위의 이미지 정보와, 이러한 이미지 프레임이 홍채 이미지로서 적합한지를 판단하는 데에 필요한 기준 정보 및 영상처리의 중간 결과물 등이 장치 메모리(230)에 저장될 수 있다.

도 2a 및 도 2b는 본 발명의 일 실시 예에 따른 이미지 획득 장치(200)의 촬영부(210)를 설명하기 위한 도면들이다.

먼저, 도 2a에 도시된 촬영부(210)는, 인쇄회로기판(PCB) 상에 배치된 이미지 센서(A112)와 상기 이미지 센서(A112)의 수광 영역에 대해 정렬된 카메라 렌즈(A111), 그리고 상기 인쇄회로기판(PCB)에 대해서 고정된 위치에 카메라 렌즈(A111)의 광축과 직교하는 중심선(C1)을 중심으로 두 그룹으로 나뉘어 대칭적으로 배치된 제1 광원 그룹(A113)과 제2 광원 그룹(A114)을 포함하여 구성된다. 상기 제1 광원 그룹(A113)과 상기 제2 광원 그룹 (A114) 각각은 점광원 형태의 적외선 광원들(A113a~A113c 및 A114a~A114c)이 상기 중심선(C1)에 평행하게 일렬로 배치된다. 상기 적외선 광원(A113a~A113c 및 A114a~A114c)은 적외선 LED일 수 있다. 좀 더 구체적으로는, 0.1 lux의 적외선 LED가 적용될 수 있다. 이들 광원이 발광할 때 정면에서 본 모양, 즉 개별 광원의 발광 패턴 모양에 제한은 없으나, 이하의 실시예에서는 각 광원의 발광 패턴이 원형인 경우를 기준으로 설명한다.

제1 광원 그룹(A113)은 중심선(C1)에 평행하게 일렬로 배치된 적어도 두 개의 적외선 광원(A113a, A113b)을 포함하고, 동일 선상에 하나의 적외선 광원(A113c)을 더 포함할 수 있다. 광량 등의 필요에 따라서 그 이상의 광원을 더 포함할 수도 있다. 제2 광원 그룹(A114) 역시 중심선(C1)에 평행하게 일렬로 배치된 적어도 두 개의 적외선 광원(A114a, A114b)을 포함하고, 동일 선상에 하나의 적외선 광원(A114c)을 더 포함할 수 있다. 광량 등의 필요에 따라서 그 이상의 광원을 더 포함할 수 있다는 점도 제1 광원 그룹(A113)과 동일하다.

도 2b의 실시예에 따른 촬영부(210)는, 카메라 렌즈(A111)의 광축과 직교하는 중심선(C2)을 중심으로 하여 양쪽에 각각 하나씩, 한 쌍의 적외선 광원(A115, A116)이 대칭적으로 배칭된 점에서 전술한 도 2a의 실시 예와 차이가 있다. 카메라 렌즈(A111)나 이미지 센서(A112), 그리고 각각의 적외선 광원(A115, A116) 자체에 관한 사항은 전술한 바와 같다.

도2a 및 도2b에 도시된 실시 예의 구성 모두 본발명에 따른 이미지 획득 장치(200)에 적용될 수 있다. 다만, 적외선 광원의 개수나 배치 형태에 따라서 홍채 이미지로서의 적합성을 판단하는 데 필요한 구체적 연산 에 다소 차이가 있을 수 있다.

도 3은 본 발명의 일 실시 예에 따른 이미지 처리 서버(100)의 동작을 개괄적으로 설명하기 위한 시퀀스도이다.

이미지 처리 서버(100)는 안구 촬영 이미지에서 안검(눈꺼풀) 영역을 검출하고 홍채 식별 이미지를 생성할 수 있으며, 식별 대상의 홍채를 인증할 수 있다.

여기서, 안구 촬영 이미지는 안구를 포함하여 촬영된 이미지이며, 안검 영역은 눈꺼풀 영역으로 눈꺼풀 영역 중에서 안구와 피부의 경계를 형성하는 안검 영역을 포함할 수 있다.

이미지 처리 서버(100)는 안구 촬영 이미지를 이미지 획득 장치(200)로부터 획득(S310)할 수 있는데, 이미지 획득 장치(200)는 촬영이 시작되면, 적외선 카메라(211)로부터 하나의 새로운 이미지 프레임을 획득하고, 획득된 이미지 프레임은 전술한 장치 메모리(230)에 임시 저장되고, 그에 대하여 영상처리 및 연산이 수행될 수 있으며, 식별력 있는 홍채 이미지로서 적합한지를 판단하는 일련의 프로세스, 즉 홍채 이미지 적합성 판단 프로세스가 진행될 수 있다.

이미지 처리 서버(100)는 먼저, 상기 이미지 프레임으로부터 동공 영역을 검출할 수 있다(S320). Hough Circle Transform을 이용하여 상기 이미지 프레임으로부터 동공 영역을 찾을 수 있다. 동공의 경계는 뚜렷하기 때문에 홍채를 찾기 위해서는 이미지 프레임 내에서 동공을 먼저 찾는 것이 바람직하다.

다음으로, 이미지 처리 서버(100)는 이미지 흔들림 정도에 따른 적합성을 판단할 수 있는데, 동공이 검출된 이미지 프레임에 대하여 이미지 흔들림이 있는지를 확인을 위해 Laplacian kernel을 Convolution을 수행할 수 있다. Laplacian 함수는 이미지의 가로와 세로에 대한 Gradient를 2차 미분한 값이며, 이미지에 포함된 상의 엣지(Edge)를 검출하는데에 사용된다. Laplacian Value의 값이 클수록 선의 경계가 뚜렷하며, 이미지의 흔들림이 적은 이미지라고 판단할 수 있다. Laplacian value가 미리 설정된 임계치(Threshold) 이상이면 흔들림이 적은 적합한 이미지로 판단된다.

이미지 처리 서버(100)는 흔들림 정도가 적합한 이미지 프레임에 대해서는 이미지가 촬영된 각도가 적합한지를 판단하는 촬영각도 적합성을 판단할 수 있다.

이미지 처리 서버(100)는 안구 촬영 이미지에서 홍채 영역을 검출할 수 있다(S330).

이미지 처리 서버(100)는 이미지의 화각, 즉 촬상된 영역의 범위(FOV, Field Of View) 내에 홍채가 포함되었는지를 판단할 수 있다.

이미지 처리 서버(100)는 안구 촬영 이미지에서 동공 영역 및 홍채 영역을 좌표화할 수 있는데, 이미지 처리 서버(100)는 좌표화된 동공 영역 및 홍채 영역을 기초로 안검 영역을 검출할 수 있다(S340).

이미지 처리 서버(100)는 동공 영역 및 홍채 영역을 좌표화하기 위해, 안구 촬영 이미지를 리사이징할 수 있으며, 리사이징된 안구 촬영 이미지의 좌측 상단 좌표 및 우측 하단 좌표에 기초하여, 상기 리사이징된 안구 촬영 이미지의 동공 영역 및 홍채 영역을 좌표화할 수 있다.

또한, 이미지 처리 서버(100)는 안검 영역을 검출할 때, 상부 안검 영역 및 하부 안검 영역을 순차적으로 검출할 수 있다. 본 명세서에 기재된 안검 영역은 눈꺼풀 영역을 모두 포함하는 영역이나, 본 명세서에서는, 안구와 피부의 경계가 되는 영역을 지칭할 때 주로 사용될 수 있다. 선택적 실시 예로, 이미지 처리 서버(100)는 상부 안검 영역 및 하부 안검 영역을 동시에 검출할 수도 있다.

이미지 처리 서버(100)는 안검 영역이 검출되면, 안검 영역의 경계에 위치한 눈썹을 검출할 수 있다(S350).

이미지 처리 서버(100)는 안검 영역의 경계한 눈썹을 검출하기 위해, 규격화된 이미지를 생성하기 위해 노멀라이징 연산을 수행할 수 있으며, 이미지를 가공할 수 있다.

이미지 처리 서버(100)는 눈썹을 검출하면, 홍채 식별 이미지를 생성할 수 있다(S360).

최종적으로, 이미지 처리 서버(100)는 식별 대상의 생성된 홍채 식별 이미지를 서버 메모리(130)에 저장된 다양한 사람의 홍채 식별 이미지와 비교하여, 홍채 기반으로 인증을 수행할 수 있다.

도 4 내지 도 6은 본 발명의 일 실시 예에 따른 안검 영역을 검출하는 이미지 처리 서버(100)의 실행 프로세스를 설명하기 위한 도면이다.

이미지 처리 서버(100)는 안구 촬영 이미지를 리사이징할 수 있으며, 리사이징된 안구 촬영 이미지(res_e)는 좌측 상단 지점을 (0,0)으로 우측 하단 좌표를 (x_max, y_max)로 설정할 수 있으며, 리사이징된 안구 촬영 이미지(res_e)를 기초로, 동공 영역 및 홍채 영역을 좌표화할 수 있다.

여기서, 동공 영역은 동공 반지름(rp)에 의해 형성되는 영역일 수 있으며, 홍채 영역은 홍채 반지름(ri)에 의해 형성되는 영역일 수 있다. 동공 영역 및 홍채 영역은 원 모양 또는 원 모양에 유사하게 구현될 수 있다. 중심선(C3)은 동공의 중심을 기준으로 수직 방향으로 형성될 수 있다.

이미지 처리 서버(100)는 안검 영역을 상부와 하부로 분리하여 검출할 수 있다.

이미지 처리 서버(100)는 상부 안검 영역을 검출할 때, 검출 대상 영역의 상부 테두리를 상기 동공 영역의 중심보다 아래로 설정할 수 있다. 이에, 상부 안검 영역이 보다 효과적으로 검출될 수 있다.

또한, 이미지 처리 서버(100)는 하부 안검 영역을 검출할 때, 검출 대상 영역의 하부 테두리를 상기 동공 영역의 중심보다 높게 설정할 수 있다. 이에, 하부 안검 영역이 보다 효과적으로 검출될 수 있다.

이미지 처리 서버(100)는 상부 안검 영역을 검출할 때, 상부 안검 영역의 x 좌표를 동공 중심 기준으로 홍채 반지름(ri)이 닿는 범위 내로 설정할 수 있으며, 상부 안검 영역의 y 좌표를, 동공 중심에서 소정 거리 아래 지점(a)부터 동공 중심 기준으로 수직 상부 방향의 홍채 반지름(ri)이 닿는 범위 내로 설정할 수 있다.

이미지 처리 서버(100)는 하부 안검 영역을 검출할 때, 하부 안검 영역의 x 좌표를 동공 중심 기준으로 홍채 반지름이 닿는 범위 내로 설정할 수 있으며, 하부 안검 영역의 y 좌표를 동공 중심에서 소정 거리 위 지점부터 동공 중심 기준으로 수직 하부 방향의 홍채 반지름(ri)이 닿는 범위 내로 설정할 수 있다.

상부 안검 영역을 중심으로 설명하면, 이미지 처리 서버(100)는 동공 중심에서 x 축 방향으로 이동하면서 x 좌표에 대응하는 y 좌표 전부를 탐색하면서 상부 안검 영역과 안구의 경계(410, 420)를 검출할 수 있다. 여기서, 상부 안검 영역은 해당 경계(410, 420)를 포함할 수 있다.

이미지 처리 서버(100)는 동공 중심의 x 좌표에 대응하는 인식된 경계의 y좌표를, 중심선(C3)을 기준으로, 좌하향 안검 영역(410)에 대응하는 제1 선형 함수(410d) 및 우하향 안검 영역(420)에 대응하는 제2 선형 함수(420d)를 결정할 수 있다. 여기서, 이미지 처리 서버(100)는 허프 변환(Hough Transform)을 이용하여, 경계의 좌표들을 이용하여, 선형 함수(410d, 420d)를 결정할 수 있다.

여기서, 이미지 처리 서버(100)는 선형 함수(410d, 420d)를 제외한 검출값들을 노이즈로 설정하여 필터링 아웃할 수 있다. 구체적으로, 이미지 처리 서버(100)는 x 좌표가 0 일때, 상수값의 평균을 구하여 노이즈 성분을 제거할 수 있으며, 선형 함수(410d, 420d) 이외의 영역을 노이즈 성분으로 설정하여 제거할 수 있다. 또한 선형 함수의 방향 벡터 방향과 크기를 파악하여 노이즈 성분이 제거될 수 있다.

도 5를 참고하면, 이미지 처리 서버(100)는 노이즈가 포함된 이미지(PI1)에서, 노이즈를 제거하여 각 선형 함수(410d, 420d)를 하나의 이미지(PI2)에 함께 표시할 수 있으며, 리사이징된 안구 촬영 이미지(PI3)의 영역((0,0)에서 (x_max, y_max)) 상에서 일차 함수(가령, 420e)의 형태로 표현될 수 있다. 여기서, 기울기의 평균 및 상수값의 평균이 사용될 수 있다.

가령, 이미지 처리 서버(100)는 우하향 안검 영역(420)에 대응하는 제2 선형 함수(420d)를, right_y = 기울기평균 * right_x + 상수로 표현할 수 있으며, 이미지 처리 서버(100)는 좌하향 안검 영역(410)에 대응하는 제1 선형 함수(410d)를, left_y = 기울기평균 * left_x + 상수의 형태로 표현할 수 있다. 즉, 이미지 처리 서버(100)는 기울기의 평균값 및 상수값의 평균으로 구성될 수 있다. 이미지 처리 서버(100)는 상술한 수식을 통해, 4 개의 포인트와 2 개의 직선을 도출할 수 있으며, 4 개의 포인트는 (0, left_y), (동공 중심), (0, right_y), (x_max, right_y) 등이 될 수 있다. 여기서, 폭은 좌우로 나뉜 우 이미지의 가로 길이일 수 있다.

도 6을 참고하면, 이미지 처리 서버(100)는 P2 및 P4 를 연결한 제1 선형 함수와 P1 및 P3를 연결한 제2 선형 함수의 높이차(G)가 있는 경우, 상대적으로 더 높은 위치의 P1 을 기준으로 안검 최상부를 결정할 수 있다.

이미지 처리 서버(100)는 P2, P1, P3 를 연결한 지점을 기초로 상부 안검 영역을 결정하여, 해당 영역을 마스킹한 이미지(PI4)를 생성할 수 있다.

이미지 처리 서버(100)는 상부 안검 영역 및 하부 안검 영역을 별도로 검출할 수 있는데, 이미지 처리 서버(100)는 하부 안검 영역을 검출할 때, 동공 중심에서 x 축 방향으로 이동하면서 x좌표에 대응하는 y좌표 전부를 탐색하면서 하부 안검 영역과 안구의 경계를 인식하고, 상부 안검 영역 검출과 유사한 방식으로, 동공 중심의 x 좌표에 대응하는 인식된 경계의 y 좌표를, 중심선을 기준으로, 좌상향 안검 영역에 대응하는 제3 선형 함수 및 우상향 안검 영역에 대응하는 제4 선형 함수를 결정하고, 결정된 제3 선형 함수, 제4 선형 함수, 상기 동공 중심 및 상기 하부 안검 영역의 검출 대상 영역이 기초하여, 상기 하부 안검 영역을 검출할 수 있다.

또한, 이미지 처리 서버(100)는 안검 영역을 검출하기 전에, 리사이징된 안구 촬영 이미지에 모폴로지 연산을 수행할 수 있다. 이는 다양한 모폴로지 연산을 통한 블러 처리를 이미지에 적용하여 눈썹의 간섭을 줄일 수 있는 전처리라 할 수 있다.

도 7은 본 발명의 일 실시 예에 따른 이미지 처리 서버(100)가 안구 촬영 이미지에서 안검 영역을 검출하여 마스킹하는 과정을 나타내는 시퀀스도이다.

먼저, 이미지 처리 서버(100)는 안구 촬영 이미지를 획득한다(S810). 그 후에, 이미지 처리 서버(100)는 모폴로지 기반으로 눈썹을 블러 처리한다(S820). 그 후에, 이미지 처리 서버(100)는 눈썹 및 안구 경계 정보를 획득한다(S830).

그 다음으로, 이미지 처리 서버(100)는 노이즈를 제거하고(S840), 허프 변환(S850)을 통해 마스킹을 위한 선형 함수를 특정할 수 있으며, 3 포인트 기반으로 마스킹을 생성한다(S860).

이미지 처리 서버(100)은 이미지에서 안검 영역을 검출할 수 있으며, 하나　이상의　서버 프로세서(190)　및 서버 프로세서와　전기적으로　연결되고,　상기　프로세서에서　수행되는　적어도　하나의　코드(Code)가　저장되는　메모리를　포함할 수 있다.

서버　메모리(130)는,　서버 프로세서(190)를　통해　실행될　때,　서버 프로세서(190)가, 안구　촬영　이미지에서　동공　영역 및　홍채　영역을　좌표화하고,　동공　영역 및　홍채　영역을　기초로,　안검　영역을　검출하도록　야기하는　코드가　저장될 수 있다.

서버 프로세서(190)는 상술한 기능을 수행하기 위한 코드를 서버 메모리(130)에 저장할 수 있다.

도 8은 본 발명의 일 실시 예에 따른 이미지 처리 서버(100)가 안검 영역이 검출된 이미지를 이용하여 눈썹 영역을 검출하고 홍채 식별 이미지를 생성하는 과정을 나타내는 시퀀스도이다.

이미지 처리 서버(100)는 홍채 식별 이미지를 생성할 수 있으며, 이를 이용하여 식별 대상의 홍채를 인증할 수 있다.

우선, 이미지 처리 서버(100)는 안구 촬영 이미지에서 안검 영역을 마스킹한 이미지(PI6)를 생성할 수 있다. 마스킹 이미지(PI6)는 상부 안검 및 하부 안검을 모두 검출하여, 안검 영역을 모두 마스킹한 이미지일 수 있다.

그 다음으로, 이미지 처리 서버(100)는 검출된 안검 영역에 미리 결정된 노멀라이징 연산을 수행하여 눈썹 영역을 검출하여, 노멀라이징 이미지(PI7)를 생성할 수 있다. 노멀라이징 이미지(PI7)는 상부 눈썹과 하부 눈썹을 직사각형 내부에 규격화하여 표현한 이미지로, 원형 모양의 홍채 영역을 직사각형 모양의 홍채 영역으로 변환하는 연산을 포함할 수 있다.

이미지 처리 서버(100)는 노멀라이징 이미지(PI7)의 눈썹 영역(7M1a, 7M1b)을 먼저 마스킹(제1 마스킹)한 후, 눈썹이 검출될 가능성이 있는 영역(7M2a, 7M2b)에 대해서도 마스킹(제2 마스킹)을 수행한 이미지(PI8)를 생성할 수 있다.

이미지 처리 서버(100)는 복수의 안검 영역 및 눈썹 영역을 트레이닝 세트로 하여 눈썹이 검출될 가능성이 있는 영역을 결정하도록 학습된 눈썹 결정 모델을 이용할 수 있다. 눈썹 결정 모델은 다양한 신경망 기반의 알고리즘이 적용될 수 있다. 또한, 눈썹 결정 모델은 신경망 알고리즘 기반의 손실 함수에 기반한 백프로퍼게이션 등의 방법을 통해 목표값에 도달하기까지 학습이 수행될 수 있다.

최종적으로, 이미지 처리 서버(100)는 검출된 눈썹 영역을 기초로 마스킹 기반의 홍채 식별 이미지(PI9)를 생성할 수 있다. 홍채 식별 이미지(PI9)는 이진수로 홍채 데이터를 표현하는 코드와 마스킹 코드를 포함할 수 있으나, 실시 예가 이에 한정되는 것은 아니다.

이미지 처리 서버(100)는 눈썹과 동공의 그레이 레벨만 이용하지 않고, 눈썹을 검출하기 위한 별도의 매트릭스를 사용하지 않아, 연산량이 과도하지 않을 수 있다.

도 9는 본 발명의 일 실시 예에 따른 이미지 처리 서버(100)의 홍채 인증을 수행하는 과정을 나타내는 시퀀스도이다.

먼저, 이미지 처리 서버(100)는 식별 대상의 안검 영역이 마스킹된 이미지를 획득한다(S910).

이미지 처리 서버(100)는 식별 대상의 안구 촬영 이미지를 획득하여, 상기 식별 대상의 안구 촬영 이미지에서 안검 영역을 마스킹할 수 있다. 선택적 실시 예로, 이미지 처리 서버(100)는 마스킹된 안검 영역 이미지를 획득할 수도 있다.

이미지 처리 서버(100)는 검출된 안검 영역에 미리 결정된 노멀라이징 연산을 수행하여 눈썹 영역을 검출할 수 있다(S920).

이미지 처리 서버(100)는 검출된 눈썹 영역을 기초로 마스킹 기반의 홍채 식별 이미지를 생성할 수 있다.

이미지 처리 서버(100)는 눈썹 검출 가능성이 있는 영역에 대해 추가 마스킹을 위한 픽셀 추가하여 식별 대상의 홍채 식별 이미지를 결정할 수 있다.

이미지 처리 서버(100)는 미리 저장된 홍채 식별 이미지와 비교하여 식별 대상의 홍채를 인증할 수 있다(S940).

구체적으로, 이미지 처리 서버(100)는 식별 대상의 홍채 식별 이미지에 포함된 홍채 코드와 마스킹 코드를 기 저장된 하나 이상의 홍채 식별 이미지에 포함된 홍채 코드와 마스킹 코드를 비교할 수 있다.

이미지 처리 서버(100)는 HD(Hamming Distance)를 기초로, HD 값이 0에 가까울수록 식별 대상의 홍채 식별 이미지와 일치하는 저장된 홍채 식별 이미지가 있음을 나타내며, 이는 결국 인증의 성공된 것일 수 있다. HD 값이 1에 가까울수록 식별 대상의 홍채 식별 이미지와 일치하는 저장된 홍채 식별 이미지가 없음을 나타낼 수 있으며, 이는 인증에 실패한 것일 수 있다.

HD는 아래의 식에 따라 산출될 수 있다.

여기서, codeA는 이진수로 표현되는 기 저장된 홍채 데이터 중 하나의 코드이며, codeB는 식별 대상의 코드, maskA는 codeA의 마스킹 데이터이며, maskB는 codeB의 마스킹 데이터이다.

분자에서, codeA 및 codeB 는 XOR 연산을 수행한 결과에, 마스킹 데이터의 교집합과 교집합이 수행될 수 있다. 분모에서, 마스킹 데이터에 대한 교집합이 수행될 수 있다.

이미지 처리 서버(100)는 비교 가능한 홍채 영역에서만 비트의 XOR 만 활성화하고, 비교 가능한 마스킹 영역으로 나누어주면 HD 값을 산출할 수 있다. 여기서, XOR 연산은 비트가 다를 때만 1을 출력하는 논리 연산이다.

이미지 처리 서버(100)는 눈썹 영역뿐만 아니라 눈썹이 검출될 가능성이 있는 영역에 대해서도 마스킹을 수행함으로써, 눈썹의 영향이 최소화될 수 있어, 타인을 본인이라 인증하는 경우를 나타내는 FAR(False Accept Rate) 지표 및 보인을 타인이라 인증하는 경우를 나타내는 FRR(False Reject Rate) 지표 개선에 도움이 될 수 있다.

이상에서 전술한 본 발명의 일 실시 예에 따른 이미지에서 안검 영역을 검출하는 방법, 이미지에서 홍채 식별 이미지를 생성하는 방법 및 식별 대상의 홍채를 인증하는 방법은 하드웨어인 컴퓨터와 결합되어 실행되기 위해 프로그램(또는 어플리케이션)으로 구현되어 매체에 저장될 수 있다. 여기서, 컴퓨터는 앞에서 설명한 이미지 처리 서버(100)일 수 있다.

상기 전술한 프로그램은, 상기 컴퓨터가 프로그램을 읽어 들여 프로그램으로 구현된 상기 방법들을 실행시키기 위하여, 상기 컴퓨터의 프로세서(CPU)가 상기 컴퓨터의 장치 인터페이스를 통해 읽힐 수 있는 C, C++, Python, JAVA, 기계어 등의 컴퓨터 언어로 코드화된 코드(Code)를 포함할 수 있다. 이러한 코드는 상기 방법들을 실행하는 필요한 기능들을 정의한 함수 등과 관련된 기능적인 코드(Functional Code)를 포함할 수 있고, 상기 기능들을 상기 컴퓨터의 프로세서가 소정의 절차대로 실행시키는데 필요한 실행 절차 관련 제어 코드를 포함할 수 있다. 또한, 이러한 코드는 상기 기능들을 상기 컴퓨터의 프로세서가 실행시키는데 필요한 추가 정보나 미디어가 상기 컴퓨터의 내부 또는 외부 메모리의 어느 위치(주소 번지)에서 참조되어야 하는지에 대한 메모리 참조관련 코드를 더 포함할 수 있다. 또한, 상기 컴퓨터의 프로세서가 상기 기능들을 실행시키기 위하여 원격(Remote)에 있는 어떠한 다른 컴퓨터나 서버 등과 통신이 필요한 경우, 코드는 상기 컴퓨터의 통신 모듈을 이용하여 원격에 있는 어떠한 다른 컴퓨터나 서버 등과 어떻게 통신해야 하는지, 통신 시 어떠한 정보나 미디어를 송수신해야 하는지 등에 대한 통신 관련 코드를 더 포함할 수 있다.

본 발명의 실시 예와 관련하여 설명된 방법 또는 알고리즘의 단계들은 하드웨어로 직접 구현되거나, 하드웨어에 의해 실행되는 소프트웨어 모듈로 구현되거나, 또는 이들의 결합에 의해 구현될 수 있다. 소프트웨어 모듈은 RAM(Random Access Memory), ROM(Read Only Memory), EPROM(Erasable Programmable ROM), EEPROM(Electrically Erasable Programmable ROM), 플래시 메모리(Flash Memory), 하드 디스크, 착탈형 디스크, CD-ROM, 또는 본 발명이 속하는 기술 분야에서 잘 알려진 임의의 형태의 컴퓨터 판독가능 기록매체에 상주할 수도 있다.

이상, 첨부된 도면을 참조로 하여 본 발명의 실시 예를 설명하였지만, 본 발명이 속하는 기술분야의 통상의 기술자는 본 발명이 그 기술적 사상이나 필수적인 특징을 변경하지 않고서 다른 구체적인 형태로 실시될 수 있다는 것을 이해할 수 있을 것이다. 그러므로, 이상에서 기술한 실시 예들은 모든 면에서 예시적인 것이며, 제한적이 아닌 것으로 이해해야만 한다.

Claims (15)

1. 서버에 의해 수행되는 이미지에서　안검　영역을　검출하는　방법으로서,
   안구　촬영　이미지에서　동공　영역 및　홍채　영역을　좌표화하는　단계;　및
   상기　좌표화된 동공　영역 및　홍채　영역을　기초로　안검　영역을　검출하는　단계를　포함하는, 안검　영역　검출　방법.
2. 제1항에　있어서,
   상기　좌표화하는　단계　이전에,
   적외선　광원　및　적외선　카메라를　이용하여　촬영된　상기　안구　촬영　이미지를　획득하는　단계를　더　포함하며,
   상기　좌표화하는　단계는,
   상기　안구　촬영　이미지를　리사이징하는　단계;　및
   상기　리사이징된　안구　촬영　이미지의　좌측　상단　좌표　및　우측　하단　좌표에　기초하여,　상기　리사이징된　안구　촬영　이미지의 동공　영역 및 홍채　영역을　좌표화하는　단계를　포함하는,　안검　영역　검출　방법.
3. 제2항에　있어서,
   상기　안검　영역을　검출하는　단계는,
   상부　안검　영역을　검출하는　단계;　및
   하부　안검　영역을　검출하는　단계를　포함하는,　안검　영역　검출　방법.
4. 제3항에　있어서,
   상기　상부　안검　영역을　검출하는　단계는,
   검출　대상　영역의　상부　테두리를　상기　동공　영역의　중심보다　아래로　설정하는　단계를　포함하는,
   상기　하부　안검　영역을　검출하는　단계는,
   검출　대상　영역의　하부　테두리를　상기　동공　영역의　중심보다　높게　설정하는　단계를　포함하는,　안검　영역　검출　방법.
5. 제4항에　있어서,
   상기　상부　안검　영역을　검출하는　단계는,
   상부　안검　영역의　x 좌표를　동공　중심　기준으로　홍채　반지름이　닿는　범위　내로　설정하는　단계;　및
   상부　안검　영역의　y 좌표를,　동공 중심에서 소정 거리 아래 지점부터 상기　동공　중심　기준으로　수직　상부　방향의　홍채　반지름이 닿는　범위　내로　설정하는　단계를　포함하며,
   상기　하부　안검　영역을　검출하는　단계는,
   하부　안검　영역의　x 좌표를　동공　중심　기준으로　홍채　반지름이　닿는　범위　내로　설정하는　단계;　및
   하부　안검　영역의　y 좌표를　상기　동공 중심에서 소정 거리 위 지점부터　동공　중심　기준으로　수직　하부　방향의　홍채　반지름이 닿는　범위　내로　설정하는　단계를　포함하는,　안검　영역　검출　방법.
6. 제5항에　있어서,
   상기　상부　안검　영역을　검출하는　단계는,
   상기　동공　중심에서　x　축　방향으로　이동하면서　x 좌표에　대응하는　y 좌표　전부를　탐색하면서 상부　안검 영역과　안구의　경계를 인식하는　단계를　포함하는,　안검　영역검출　방법.
7. 제6항에　있어서,
   상기　상부　안검　영역을　검출하는　단계는,
   동공　중심의　x 좌표에　대응하는　상기　인식된　경계의　y좌표를,　중심선을　기준으로,　좌하향　안검　영역에　대응하는 제1　선형　함수　및　우하향　안검　영역에　대응하는　제2　선형　함수를　결정하는　단계; 및
   상기 결정된　제1　선형　함수,　제2　선형　함수,　상기　동공　중심　및　상기　상부 안검　영역의　검출　대상　영역에　기초하여, 상기　상부　안검　영역을　검출하는　단계를 포함하는,　안검　영역　검출　방법.
8. 제5항에　있어서,
   상기　하부　안검　영역을　검출하는　단계는,
   상기　동공　중심에서　x　축　방향으로　이동하면서　x좌표에　대응하는　y좌표　전부를　탐색하면서　하부　안검 영역과　안구의　경계를 인식하는　단계를　포함하는,　안검 영역　검출　방법.
9. 제8항에　있어서,
   상기　하부　안검　영역을　검출하는　단계는,
   동공　중심의　x 좌표에　대응하는　상기　인식된　경계의　y 좌표를,　중심선을　기준으로,　좌상향　안검　영역에　대응하는　제3　선형　함수　및　우상향　안검　영역에　대응하는　제4　선형　함수를　결정하는　단계;　및
   상기 결정된　제3　선형　함수,　제4　선형　함수,　상기　동공　중심　및　상기　하부　안검　영역의　검출　대상　영역이　기초하여,　상기　하부　안검　영역을　검출하는　단계를　포함하는,　안검　영역　검출　방법.
10. 제2항에　있어서,
    상기　안검　영역을　검출하는　단계　이전에,
    상기　리사이징된　안구　촬영　이미지에　모폴로지　연산을　수행하는　단계를　더　포함하는,　안검　영역　검출　방법.
11. 이미지에서　안검　영역을　검출하는　서버로서,
    하나　이상의　프로세서;　및
    상기　프로세서와　전기적으로　연결되고,　상기　프로세서에서　수행되는　적어도　하나의　코드(Code)가　저장되는　메모리를　포함하며,
    상기　메모리는,　상기　프로세서를　통해　실행될　때,　상기　프로세서가, 안구　촬영　이미지에서　동공　영역 및　홍채　영역을　좌표화하고,　상기　동공　영역 및　홍채　영역을　기초로,　안검　영역을　검출하도록　야기하는　코드가　저장된,　안검　영역　검출 서버.
12. 제11항에 있어서,
    상기 메모리는, 상기 프로세서가, 적외선　광원　및　적외선　카메라를　이용하여　촬영된　상기　안구　촬영　이미지를　획득하고, 상기　안구　촬영　이미지를　리사이징하며, 상기　리사이징된　안구　촬영　이미지의　좌측　상단　좌표　및　우측　하단　좌표에　기초하여,　상기　리사이징된　안구　촬영　이미지의 동공　및　홍채　영역을　좌표화하도록 야기하는 코드가 저장된, 안검 영역 검출 서버.
13. 제12항에 있어서,
    상기 메모리는, 상기 프로세서가, 상부　안검　영역을　검출하고, 하부　안검　영역을　검출하도록 야기하는 코드가 저장된, 안검 영역 검출 서버.
14. 제13항에 있어서,
    상기 메모리는, 상기 프로세서가, 상기 상부 안검 영역을 검출할 때, 검출　대상　영역의　상부　테두리를　상기　동공　영역의　중심보다　아래로　설정하고, 상기　하부　안검　영역을　검출할 때, 검출　대상　영역의　하부　테두리를　상기　동공　영역의　중심보다　높게　설정하도록 야기하는 코드가 저장된, 안검 영역 검출 서버.
15. 제14항에 있어서,
    상기 메모리는, 상기 프로세서가, 상기　상부　안검　영역을　검출할 때, 상부　안검　영역의　x좌표를　동공　중심　기준으로　홍채　반지름이　닿는　범위　내로　설정하고, 상부　안검　영역의　y 좌표를　동공 중심에서 소정 거리 아래 지점부터 상기 동공　중심　기준으로　수직　상부　방향의　홍채　반지름이 닿는　범위　내로　설정하며, 상기　하부 안검　영역을　검출할 때, 하부　안검　영역의　x좌표를　동공　중심　기준으로　홍채　반지름이　닿는　범위　내로　설정하고, 하부　안검　영역의　y 좌표를　상기 동공 중심에서 소정 거리 위 지점부터 상기 동공 중심　기준으로　수직　하부　방향의　홍채　반지름이 닿는　범위　내로　설정하도록 야기하는 코드가 저장된, 안검 영역 검출 서버.

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