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독립 성분 분석 방법을 이용한 홍채 특징 추출
Iris Feature Extraction using Independent Component Analysis 원문보기

電子工學會論文誌. Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea. SP, 신호처리, v.40 no.6 = no.294, 2003년, pp.20 - 30  

노승인 (연세대학교 전기전자공학과) ,  배광혁 (연세대학교 전기전자공학과) ,  박강령 (상명대학교 미디어학부) ,  김재희 (연세대학교 전기전자공학과)

초록
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기존에 홍채 특징 추출을 위해 가장 많이 사용하는 방법인 직교 이차원 Gabor 웨이블릿의 경우, 2개 이상의 기저 함수들을 다양한 홍채 위치에 적용시켜서 얻어진 256바이트의 홍채 코드를 이용하여 홍채 인식을 수행한다. Gabor 웨이블릿은 홍채 패턴 특성이 반영되지 않은 기저 함수들을 많은 홍채 텍스쳐 위치에 적용함으로써, 생성된 홍채 코드들 사이에 상호 의존성이 높은 불필요한 코드들이 존재하게 되며, 결과적으로 전체 홍채 코드의 크기가 너무 커진다는 문제점이 있다. 이러한 문제점을 해결하기 위해 본 논문에서는 독립 성분 분석에 의한 새로운 홍채 특징 추출 및 홍채 인식 방법을 제안한다. 제안된 독립 성분 분석 방법은 홍채 텍스쳐 자체로부터의 학습을 통하여 최적의 기저 벡터들을 얻을 수 있기 때문에, 홍채 코드의 크기가 작으면 저도 홍채 패턴의 특성을 가장 잘 반영하는 홍채 특징들을 추출할 수 있다. 또한 본 논문에서는 독립 성분 분석에 의한 홍채 특징 추출 및 홍채인식 성능을 보다 개선하기 위하여, 독립 성분 기저 벡터를 재구성하는 방법과 기저 벡터의 집합을 두 가지 이상으로 적용하는 방법을 제안한다. 개선된 독립 성분 분석은 Gabor 웨이블릿 방법과 성능을 비교하였으며, 인식 오류율은 유사한 결과를 나타내면서도 홍채 코드 크기는 4배 이상 감소되는 뛰어난 성능을 나타냈다.

Abstract ▼ AI-Helper 아이콘AI-Helper

In a conventional method based on quadrature 2D Gator wavelets to extract iris features, the iris recognition is performed by a 256-byte iris code, which is computed by applying the Gabor wavelets to a given area of the iris. However, there is a code redundancy because the iris code is generated by ...

주제어

#iris recognition   #biometrics   #independent component analysis   #feature extraction  

참고문헌 (13)

  1. 박영규, 노승인, 윤훈주, 김재희, '일차원 홍채 신호를 이용한 개인 식별,' 전자공학회 논문지, 2002-39SP-1-8, 80-76쪽, 2002년 1월 

    원문보기 상세보기

  2. John G. Daugman, 'High Confidence Visual Recognition of Persons by a Test of Statistical Independence', IEEE Trans. on PAMI, Vol. 15, No. 11, pp 1148-1160, Nov. 1993 

    상세보기 crossref

  3. Christel-loic Tisse, Lionel Martin, Lionel Torres, and Michel Robert, 'Person Identification Technique Using Human Iris Recognition', The 15th International Conference on Vision Interface, pp. 294-299, May 27-29, 2002, Calgary, Canada 

  4. Tony Mansfield, etc, 'Biometric Product Testing Final Report', Draft 0.6, National Physical Laboratory, March 2001 

  5. 'Smart Cards and Biometrics in Privacy-Sensitve Secure Personal Identification Systems', A Smart Card Alliance White Paper, May 2002 

  6. Richard P. Wildes, 'Iris Recognition: An Emerging Biometric Technology', Proc. of the IEEE, Vol. 85. No.9, pp 1348-1363, Sep. 1997 

    상세보기 crossref

  7. W.W.Boles, 'A Security System Based on Human Iris Identification Using Wavelet Transform', International Conference on Knowledge-Based Intelligent Electronic System, pp. 533-541, May 1997 

    crossref

  8. A.K.Jain and F.Farrokhnia, 'Unsupervised Texture Segmentation Using Gabor Filters', Pattern Recognition, Vol. 24, No.12, pp. 1167-1186, 1991 

    상세보기 crossref

  9. Kwanghyuk Bae, Seung-In Noh, and Jaihie Kim, 'Iris Feature Extraction Using Independent Component Analysis', Lecture Notes on Computer Science 2688, pp 838-844, Jun. 2003 

  10. 조용현, '조합형 고정점 알고리듬에 의한 신경망기반 독립 성분 분석', 정보처리학회 논문지B, 제9-B권, 제5호, pp 643-652, 2002 

    원문보기 상세보기 crossref

  11. A. Hyvrinen, and E. Oja, Independent Component Analysis, Wiley, 2001 

  12. A. Hyvrinen, 'Fast and Robust Fixed-Point Algorithm for Independent Component Analysis', IEEE Trans. on Neural Networks, Vol. 10, No.3, pp. 626-634, 1999 

    상세보기 crossref

  13. 김재희, '고정초점 카메라를 이용한 홍채이미지 획득방법 및 획득장치', 특허 등록번호1003624840000 

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