$\require{mediawiki-texvc}$
  • 검색어에 아래의 연산자를 사용하시면 더 정확한 검색결과를 얻을 수 있습니다.
  • 검색연산자
검색연산자 기능 검색시 예
() 우선순위가 가장 높은 연산자 예1) (나노 (기계 | machine))
공백 두 개의 검색어(식)을 모두 포함하고 있는 문서 검색 예1) (나노 기계)
예2) 나노 장영실
| 두 개의 검색어(식) 중 하나 이상 포함하고 있는 문서 검색 예1) (줄기세포 | 면역)
예2) 줄기세포 | 장영실
! NOT 이후에 있는 검색어가 포함된 문서는 제외 예1) (황금 !백금)
예2) !image
* 검색어의 *란에 0개 이상의 임의의 문자가 포함된 문서 검색 예) semi*
"" 따옴표 내의 구문과 완전히 일치하는 문서만 검색 예) "Transform and Quantization"
쳇봇 이모티콘
안녕하세요!
ScienceON 챗봇입니다.
궁금한 것은 저에게 물어봐주세요.

논문 상세정보

휴대폰에서의 홍채인식을 위한 고속 홍채검출에 관한 연구

A Study on Fast Iris Detection for Iris Recognition in Mobile Phone

초록

최근 휴대폰에서 개인 정보 보안의 중요성이 대두되고 있으며, 이에 따라 생체인식 기능이 내장된 휴대폰에 관심이 집중되고 있다. 그러므로 본 논문에서는 휴대용 기기에 홍채인식기술을 적용하기 위한 방법을 제안한다 기존의 홍채 인식 알고리즘에서는 고 배율의 줌 렌즈(zoom lens)와 초점렌즈(focus lens)를 사용하여 홍채인식에 사용될 확대된 홍채영상을 획득하였다. 이와 같이 이 전에 휴대폰에 홍채인식기술을 적용하기 위해서는 줌 렌즈와 초점렌즈를 추가 장착하여야 했으며, 이는 가격 상승과 부피 증가의 문제를 발생시켰다. 그러나 최근 휴대폰의 멀티미디어 기기 융 복합 추세로 인해 휴대폰 내에 장착된 메가픽셀 카메라(Mega-pixel Camera)의 성능이 급속히 발전함에 따라, 고 배율의 줌 렌즈 및 초점렌즈(zoom & focus lens) 없이도 확대된 홍채영상의 획득이 가능하게 되었다. 즉, 메가 픽셀 카메라 폰을 사용하여 사용자로부터 원거리에서 취득한 얼굴영상에서의 홍채영역이 홍채인식을 수행하기 위한 충분한 픽셀정보를 가지게 되었다. 본 논문에서는 이러한 얼굴영상에서 각막에 반사된 조명 반사광을 기반으로 휴대폰에서의 홍채인식을 위한 고속 홍채검출 방법을 제안한다. 또한 눈, 카메라, 조명 모델을 기반으로 각막에 반사된 조명반사광의 밝기와 크기를 추정하는 이론적 배경을 제안하며, 입력영상에서 태양광의 존재 유무와 광학적으로 또는 피사체의 움직임에 의해 반사된 흐림 현상 (Optical & Motion blur)을 판별하기 위해 조명을 연속적으로 On/Off 시키는 방법을 제안한다. 실험결과, 삼성 SCH-S2300(150MHz의 ARM 9 CPU) 휴대폰에서 홍채 영역 추출 총 수행시간은 평균 65ms이었고, 홍채 검출 성공률은 태양광이 존재하지 않는 실내에서 99%, 태양광이 존재하는 실외에서 98.5%였다._{SSH}$ 전압이 약 1.1V 일 때까지 오류 없이 동작함을 관측하였다. 본 논문의 SRAM 스위칭 전력감소는 I/O의 bit width가 증가하면 더욱 더 중요해질 것으로 예상할 수 있다.어 자료 형태를 32.4%의 순으로 개발을 희망하였다. 다섯째, 주로 사용하는 웹 사이트는 가정과 교사나 교과 연구회에서 운영하는 사이트를 46.2%, 에듀넷이나 한국교육학술정보원(KERIS) 사이트는 30.8%가 활용하는 것으로 나타났다. 또한 학습 자료 개발은 제작 능력이 있는 가정과 교사들이 교과 연구회를 만들어 공동으로 제작 할 수 있기를 희망하고 있었다. 시대적인 변화와 교육 환경의 변화로 웹 콘텐츠 자료를 활용한 교수 학습 방법이 중요한 도구로 인식되고 있다. 특히 가정 교과는 일상생활에 필요한 기초적인 경험을 실생활과 접목시켜 종합적으로 다루는 교과이기 때문에 다양하고 창의적인 콘텐츠가 절실히 요구되는 실정이다. 본 연구의 결과들에서 제시한 여러 가지 사항들을 고려하여 웹 콘텐츠 자료 활용과 개발이 이루어진다면 보다 효율적인 교수 학습이 이루어질 것으로 기대된다.변연계통과 대뇌겉질 전체에 영향을 미칠 것으로 여겨지는데, 본 실험에서는 네 종류의 바닥핵들, 즉 꼬리핵, 줄무늬체바닥핵, 중격옆핵 및 중격핵과 관련된 신경연접들을 관찰하였으며, 그 결과를 문헌 고찰한 결과 변연계통과 줄무늬체계통이 앞뇌의 바닥에 있는 신경핵들에서 형태학적 교차연결을 통해 정서와 마음의 상태를 행동과 대응으로 표현하는 중요한 신경회로가 존재함을 제안하였다.腎臟組織)에서 더많이 발생되었다. 틸라피아의 신사구체(腎絲球體)는 담

Abstract

As the security of personal information is becoming more important in mobile phones, we are starting to apply iris recognition technology to these devices. In conventional iris recognition, magnified iris images are required. For that, it has been necessary to use large magnified zoom & focus lens camera to capture images, but due to the requirement about low size and cost of mobile phones, the zoom & focus lens are difficult to be used. However, with rapid developments and multimedia convergence trends in mobile phones, more and more companies have built mega-pixel cameras into their mobile phones. These devices make it possible to capture a magnified iris image without zoom & focus lens. Although facial images are captured far away from the user using a mega-pixel camera, the captured iris region possesses sufficient pixel information for iris recognition. However, in this case, the eye region should be detected for accurate iris recognition in facial images. So, we propose a new fast iris detection method, which is appropriate for mobile phones based on corneal specular reflection. To detect specular reflection robustly, we propose the theoretical background of estimating the size and brightness of specular reflection based on eye, camera and illuminator models. In addition, we use the successive On/Off scheme of the illuminator to detect the optical/motion blurring and sunlight effect on input image. Experimental results show that total processing time(detecting iris region) is on average 65ms on a Samsung SCH-S2300 (with 150MHz ARM 9 CPU) mobile phone. The rate of correct iris detection is 99% (about indoor images) and 98.5% (about outdoor images).

저자의 다른 논문

참고문헌 (36)

  1. http://bias.csr.unibo.it (accessed on June 6, 2005) 
  2. http://www.biometrics.org (accessed on June 6, 2005) 
  3. http://www.lgiris.com (accessed on June 6, 2005) 
  4. http://ww.iris-recognition.org (accessed on June 6, 2005) 
  5. Kang Ryoung Park 'Auto Focusing Algorithm for Iris Recognition Camera Using Corneal Specular Reflection,' IEICE TRANS. INF. & SYST, Vol.E87-D, No.7, pp.1923-1934, 2004 
  6. Yuille, A.L., Cohen, D.S. and Hallinan, P.W., 'Feature extraction from faces using deformable templates,' Proc. CVPR'89, pp.104-109, 1989 
  7. K.Lam, H.Yan, 'Locating and extracting the eye in human face images,' Pattern Recognition, Vol. 29, No.5, pp.771-779, 1996 
  8. Fei Zuo, PeterH.N. de With. 'Real-time Face Detection and Feature Localization for Consumer Applications,' Proceedings of the PROGRESS/STW, pp.257-262, 2003 
  9. Jurgen Rurainsky, Peter Eisert, 'Template-Based Eye and Mouth Detection for 3D Video Conferencing,' LNCS, vol. 2849. Springer-Verlag GmbH pp.23-31, 2003 
  10. Feng, G.C, Yuen, P.C, 'Multi-cues eye detection on gray intensity image,' Pattern Recognition, No.5, pp.1033-1046, 2001 
  11. Rowley, H.A., Baluja, S., Kanade, T., 'Neural network-based face detection,' IEEE Trans. on PAMI, vol. 20(1), pp.23-38, 1998 
  12. Zhiwei Zhu, Qiang Ji., 'Robust Real-Time Eye Detection and Tracking Under Variable Lighting Conditions and Various Face Orientations,' Journal of Computer Vision and Image Understanding, pp.124-154, 2005 
  13. Paul Viola and Michael Jones., 'Robust Real-time Face Detection,' IJCV, vol.57 no.2, pp. 137-154, 2004 
  14. Y.Ebisawa, S.Satoh., 'Effectiveness of pupil area detection technique using two light sources and image difference method,' Proc. of 15th Ann. Int. Conf. of IEEE Eng. in Med. And Biol. Soc, pp.1268-1269, 1993 
  15. Masahiko Suzaki, etc, 'Racehorse Identification System Using Iris Recognition,' IEICE Transactions on Information and Systems, vol.J84-D2, No.6, pp.1061-1072, 2001 
  16. Masahiko Suzaki, etc, 'Eye Image Recognition Method Eye Image Selection Method And System Therefore,' US Patent, US 6, 215, 891B1, 2001 
  17. http://www.nokia.com (accessed on June 6, 2005) 
  18. http://physics.nad.ru (accessed on June 6, 2005) 
  19. A. Gullstrand, 'The optical system of the eye,' Appendices to part 1 In. Von Helmholtz H. Physiological Optics. 3rd ed, Hamburg, Voss, 1909 
  20. http://www.advceramicscos.com (accessed on June 6, 2005) 
  21. http://www.physicsclassroom.com (accessed on June 6, 2005) 
  22. Jain, R., Kasturi, R., Schunck, B.G., 'Machine Vision,' MacGraw-Hill, Inc., New York, 1995 
  23. Edward Angel, 'Interactive Computer Graphics,' A Top-Down Approach with OpenGL, 2nd Edition 
  24. http://www.anycall.com (accessed on June 6, 2005) 
  25. Rafael C. Gonzalez, Richard E. Woods, 'Digital Image Processing, 2nd edition,' Prentice Hall 2002 
  26. http://www.arm.com (accessed on June 6, 2005) 
  27. http://www.lge.co.kr(accessed on June 6, 2005) 
  28. http://www.idiap.ch/pages/contenuTxt/Demos/demo29/face_finderfake.html (accessed on June 6, 2005) 
  29. http://www.wipi.or.kr (accessed on June 6, 2005) 
  30. http://www.polhemus.com (accessed on June 6, 2005) 
  31. Khurram Shafique, Mubarak Shah., 'Estimation of the Radiometric Response Functions of a Color Camera from Differently illuminated Images,' ICIP, Vol 4 pp.2339-2342. 2004 
  32. Sheng-Wen Shih, 'A Novel Approach to 3-D Gaze Tracking Using Stereo Cameras,' IEEE Trans. on SMC-Part B, Vol. 34, No.1, pp. 234-245, 2004 
  33. John G. Daugman, 'High confidence visual recognition of personals by a test of statistical independence,' IEEE Trans. Pattern Anal. Machine Intell., Vol. 15, No. 11, pp.1148-1160, 1993 
  34. http://www.pantech.co.kr (accessed on June 6, 2005) 
  35. Dal Ho Cho, Kang Ryoung Park, Dae Woong Rhee, 'Real-time Iris Localization for Iris Recognition in Cellular Phone', SNPD2005, pp.254-259, Towson University, Maryland, USA, 2005 
  36. Dae Sik Jeong, Hyun- Ae Park, Kang Ryoung Park, Jaihei Kim, 'Iris Recognition in Mobile Phone Based on Adaptive Gabor Filter', LNCS on International Conference on Biometrics, pp.457-463, the Hong Kong Polytechnic Univ., Hong Kong, 2006 

이 논문을 인용한 문헌 (4)

  1. Han, Song-Yi ; Park, Kang-Ryoung ; Park, So-Young 2007. "A Study on Releasing Cryptographic Key by Using Face and Iris Information on mobile phones" 電子工學會論文誌. Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea. CI, 컴퓨터, 44(6): 1~9 
  2. Park, Kang-Ryoung ; Han, Song-Yi ; Kang, Byung-Jun ; Park, So-Young 2008. "A Study on Multi-modal Near-IR Face and Iris Recognition on Mobile Phones" 電子工學會論文誌. Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea. CI, 컴퓨터, 45(2): 1~9 
  3. Park, Kang-Ryoung ; Lee, Eui-Chul 2008. "A Study on Manipulating Method of 3D Game in HMD Environment by using Eye Tracking" 電子工學會論文誌. Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea. SP, 신호처리, 45(2): 49~64 
  4. Park, Kang-Ryoung ; Park, Sung-Hyo ; Cho, Dal-Ho 2008. "A Study on Eye Detection by Using Adaboost for Iris Recognition in Mobile Environments" 電子工學會論文誌. Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea. CI, 컴퓨터, 45(4): 1~11 

원문보기

원문 PDF 다운로드

  • ScienceON :

원문 URL 링크

원문 PDF 파일 및 링크정보가 존재하지 않을 경우 KISTI DDS 시스템에서 제공하는 원문복사서비스를 사용할 수 있습니다. (원문복사서비스 안내 바로 가기)

상세조회 0건 원문조회 0건

DOI 인용 스타일