홍채 영역 분할을 위한 새로운 원 검출 알고리즘

Q: 이 논문에서 정의한 홍채 검출이란 무엇인가?

홍채 검출은 전안부 영상에서 홍채 영역을 효과적으로 찾아내는 과정이다. 이는 임계값 변경 없이 원둘레의 일부 정보를 활용하여 원의 연립방정식을 구성하고, 외곽 정보를 통해 계산된 원의 중점 좌표가 가장 많이 누적된 영역을 검출될 원의 중점으로 인식하여 수행된다. 이를 통해 홍채 인식을 위한 핵심 단계를 제공한다.

Q: 제안된 홍채 검출 알고리즘은 기존 방법들과 비교하여 어떤 장점을 가지는가?

연구 결과, 제안된 홍채 검출 알고리즘은 기존 허프 변환 방법 대비 약 5배, Daugman 방법 대비 약 75배 빠른 처리 속도를 보였다. 또한, 중심 위치 정확도 95.36%로 허프 변환보다 우수하며, Daugman 방법과 유사한 정확도를 유지하면서도 처리 속도 측면에서 월등히 뛰어난 성능을 나타낸다.

윤옹배; 김태윤; 오지은; 김광기

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자료유형: 학술저널

저자정보: 윤옹배 (국립암센터) 김태윤 (국립암센터) 오지은 (국립암센터) 김광기 (국립암센터)

저널정보: 한국멀티미디어학회 멀티미디어학회논문지 멀티미디어학회논문지 제16권 제12호

발행연도: 2013.12

수록면: 1,385 - 1,392 (8page)

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최근 생체 정보를 이용한 다양한 방식의 인증 시스템에 대한 연구가 많이 이루어지고 있다. 본 연구에서는 홍체 인식을 위한 홍채 영역 검출을 위하여 임계값의 변경 없이 원둘레의 일부 정보를 이용하여 만들어진 원의 연립방정식을 이용하여 전안부 영상에서의 홍채 영역을 효과적으로 검출할 수 있는 새로운 알고리즘을 제안한다. 제안 알고리즘은 외곽정보를 통해 계산된 원의 중점 좌표가 가장 많이 누적된 영역을 검출될 원의 중점으로 인식하여 검출하게 된다. 이를 위하여 50명의 사람의 전안부 이미지에서 테스트를 통해 알고리즘을 circular hough transform, Daugman의 방법과 비교한 결과, 두 방법에 비하여 속도는 각각 5배, 75배가 향상되었으며, 제안한 방법의 중심위치 정확도는 95.36%로 circular hough transform 방법의 92.43%에 비하여 더 우수한 성능을 나타내었다. 본 연구는 홍채인식을 통한 신분 인증 시스템이나, 전안부 영상을 이용한 질병진단 시스템에서의 유용하게 활용이 될 것이라 예상된다.

#Iris(홍채 검출) #Circle detection(원 탐지) #Image processing(영상처리) #Biometric(생체인식)

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