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비제한적 환경에서의 홍채 인식 시스템 및 방법

  • 기술번호 : KST2014052483
  • 담당센터 : 서울서부기술혁신센터
  • 전화번호 : 02-6124-6930
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요약, Int. CL, CPC, 출원번호/일자, 출원인, 등록번호/일자, 공개번호/일자, 공고번호/일자, 국제출원번호/일자, 국제공개번호/일자, 우선권정보, 법적상태, 심사진행상태, 심판사항, 구분, 원출원번호/일자, 관련 출원번호, 기술이전 희망, 심사청구여부/일자, 심사청구항수의 정보를 제공하는 이전대상기술 뷰 페이지 상세정보 > 서지정보 표입니다.
요약 본 발명은 비제한적인 환경에서 얻어진 홍채가 포함된 눈 영상에서 정확하게 홍채 영역을 검출하여 홍채 인식의 성능을 향상시킬 수 있는 비제한적 환경에서의 홍채 인식 시스템 및 방법에 관한 것이다. 본 발명은 홍채 영역이 포함된 눈 영상으로부터 상기 홍채 영역을 분할하는 홍채 영역 분할부; 상기 분할된 홍채 영역이 오프 앵글 상태이면 오프 앵글을 가지는 홍채 영역을 보정하는 오프 앵글 보정부; 상기 분할된 홍채 영역 또는 상기 보정된 홍채 영역을 극좌표에서 표현되도록 변환하는 홍채 영역 변환부; 및 상기 변환된 홍채 영역에서 노이즈인 눈꺼풀과 속눈썹을 제거하는 노이즈 제거부;를 포함하는 비제한적 환경에서의 홍채 인식 시스템에 관한 것이다. 본 발명은 획득된 홍채 영상의 오프 앵글을 보정하고, 홍채 영역에 포함되는 눈꺼풀, 속눈썹과 같은 노이즈를 제거하여, 홍채 인식 시스템의 성능을 향상시키고, 홍채 인식의 높은 신뢰성을 확보할 수 있는 효과가 있다.
Int. CL G06T 7/40 (2006.01) G06K 9/00 (2006.01)
CPC G06K 9/0061(2013.01) G06K 9/0061(2013.01) G06K 9/0061(2013.01) G06K 9/0061(2013.01)
출원번호/일자 1020090135289 (2009.12.31)
출원인 서강대학교산학협력단
등록번호/일자 10-1101142-0000 (2011.12.26)
공개번호/일자 10-2011-0078468 (2011.07.07) 문서열기
공고번호/일자 (20120105) 문서열기
국제출원번호/일자
국제공개번호/일자
우선권정보
법적상태 소멸
심사진행상태 수리
심판사항
구분 신규
원출원번호/일자
관련 출원번호
심사청구여부/일자 Y (2009.12.31)
심사청구항수 15

출원인

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번호 이름 국적 주소
1 서강대학교산학협력단 대한민국 서울특별시 마포구

발명자

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번호 이름 국적 주소
1 박래홍 대한민국 서울특별시 영등포구
2 민태홍 대한민국 서울특별시 마포구

대리인

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번호 이름 국적 주소
1 특허법인충현 대한민국 서울특별시 서초구 동산로 **, *층(양재동, 베델회관)

최종권리자

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번호 이름 국적 주소
1 서강대학교산학협력단 대한민국 서울특별시 마포구
번호, 서류명, 접수/발송일자, 처리상태, 접수/발송일자의 정보를 제공하는 이전대상기술 뷰 페이지 상세정보 > 행정처리 표입니다.
번호 서류명 접수/발송일자 처리상태 접수/발송번호
1 [특허출원]특허출원서
[Patent Application] Patent Application		 2009.12.31 수리 (Accepted) 1-1-2009-0820267-08
2 [대리인선임]대리인(대표자)에 관한 신고서
[Appointment of Agent] Report on Agent (Representative)		 2010.07.30 수리 (Accepted) 1-1-2010-0493623-91
3 선행기술조사의뢰서
Request for Prior Art Search		 2011.03.14 수리 (Accepted) 9-1-9999-9999999-89
4 선행기술조사보고서
Report of Prior Art Search		 2011.04.15 수리 (Accepted) 9-1-2011-0034442-23
5 의견제출통지서
Notification of reason for refusal		 2011.05.19 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-5-2011-0270153-06
6 [명세서등 보정]보정서
[Amendment to Description, etc.] Amendment		 2011.07.18 보정승인간주 (Regarded as an acceptance of amendment) 1-1-2011-0551204-58
7 [거절이유 등 통지에 따른 의견]의견(답변, 소명)서
[Opinion according to the Notification of Reasons for Refusal] Written Opinion(Written Reply, Written Substantiation)		 2011.07.18 수리 (Accepted) 1-1-2011-0551203-13
8 최후의견제출통지서
Notification of reason for final refusal		 2011.07.27 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-5-2011-0417023-27
9 [명세서등 보정]보정서
[Amendment to Description, etc.] Amendment		 2011.08.31 보정승인 (Acceptance of amendment) 1-1-2011-0680762-05
10 [거절이유 등 통지에 따른 의견]의견(답변, 소명)서
[Opinion according to the Notification of Reasons for Refusal] Written Opinion(Written Reply, Written Substantiation)		 2011.08.31 수리 (Accepted) 1-1-2011-0680761-59
11 등록결정서
Decision to grant		 2011.12.15 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-5-2011-0744017-34
12 출원인정보변경(경정)신고서
Notification of change of applicant's information		 2017.01.11 수리 (Accepted) 4-1-2017-5005781-67
13 출원인정보변경(경정)신고서
Notification of change of applicant's information		 2019.01.22 수리 (Accepted) 4-1-2019-5014626-89
번호, 청구항의 정보를 제공하는 이전대상기술 뷰 페이지 상세정보 > 청구항 표입니다.
번호 청구항
1 1
홍채 영역이 포함된 눈 영상으로부터 상기 홍채 영역을 분할하는 홍채 영역 분할부; 상기 분할된 홍채 영역이 오프 앵글 상태이면 오프 앵글을 가지는 홍채 영역을 보정하는 오프 앵글 보정부; 상기 분할된 홍채 영역 또는 상기 보정된 홍채 영역을 극좌표에서 표현되도록 변환하는 홍채 영역 변환부; 및 상기 변환된 홍채 영역에서 노이즈인 눈꺼풀과 속눈썹을 제거하는 노이즈 제거부;를 포함하고, 상기 홍채 영역 분할부는, 상기 홍채 영역이 포함된 눈 영상으로부터 정방형 크기를 갖는 픽셀의 블록 단위로 에너지값을 계산하고, 상기 계산된 에너지값 중에서 최소 에너지를 가지는 블록을 시드(seed) 영역으로 설정하고, 상기 시드 영역을 성장시키고, 상기 성장된 시드 영역을 동공 영역으로 검출하고, 상기 동공 영역의 무게 중심을 탐색하고, 상기 탐색된 무게 중심을 이용하여 상기 홍채 영역을 검출하여 분할하는 것을 특징으로 하며, 상기 시드 영역의 성장은, 상기 시드 영역의 밝기값의 평균값과 시드 영역이 아닌 픽셀의 밝기값의 차이가 가장 작은 픽셀을 시드 영역으로 할당하여, 반복적으로 상기 시드 영역의 면적을 증가시키고, 상기 시드 영역의 밝기값의 평균값과 시드 영역이 아닌 픽셀의 밝기값의 차이가 임계값보다 크면 상기 시드 영역의 면적 증가를 종료하는 것을 특징으로 하는 비제한적 환경에서의 홍채 인식 시스템
2 2
삭제
3 3
제1항에 있어서, 상기 오프 앵글 보정부는, 상기 분할된 홍채 영역의 형상이 타원인 경우, 원근 투영(perspective projection) 방법을 이용하여 홍채 영역의 타원 형상을 원의 형상으로 투영하여 오프 앵글을 가지는 홍채 영역을 보정하는 것을 특징으로 하는 비제한적 환경에서의 홍채 인식 시스템
4 4
제3항에 있어서, 상기 노이즈 제거부는, 상기 변환된 홍채 영역에서 포물선 형상을 가지는 눈꺼풀 영역을 검출하고, 상기 변환된 홍채 영역에서 픽셀의 명암값과 상기 픽셀과 주변 픽셀 사이의 국부표준편차를 이용하여 속눈썹 영역을 검출하는 것을 특징으로 하는 비제한적 환경에서의 홍채 인식 시스템
5 5
(a) 홍채 영역이 포함된 눈 영상으로부터 상기 홍채 영역을 분할하는 단계; (b) 상기 분할된 홍채 영역이 오프 앵글 상태이면 오프 앵글을 가지는 홍채 영역을 보정하는 단계; (c) 상기 (a) 단계에서 분할된 홍채 영역 또는 상기 (b) 단계에서 보정된 홍채 영역을 극좌표에서 표현되도록 변환하는 단계; 및 (d) 상기 변환된 홍채 영역에서 노이즈인 눈꺼풀과 속눈썹을 제거하는 단계;를 포함하고, 상기 (a) 단계는, (a1) 상기 눈 영상으로부터 정방형 크기를 갖는 픽셀의 블록 단위로 에너지값을 이용하여 동공 영역을 검출하고, 상기 검출된 동공 영역의 무게 중심을 탐색하는 단계; 및 (a2) 상기 탐색된 무게 중심을 이용하여 상기 홍채 영역을 검출하여 분할하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 비제한적 환경에서의 홍채 인식 방법
6 6
삭제
7 7
제5항에 있어서, 상기 (a1) 단계는, (a11) 상기 홍채 영역이 포함된 눈 영상으로부터 상기 정방형 크기를 갖는 픽셀의 블록 단위로 에너지값을 계산하는 단계; (a12) 상기 계산된 에너지값 중에서 최소 에너지값을 가지는 블록을 시드(seed) 영역으로 설정하는 단계; (a13) 상기 시드 영역을 성장시키는 단계; (a14) 상기 (a13) 단계의 시드 영역의 성장을 통해 생성된 영역을 동공 영역으로 검출하는 단계; 및 (a15) 상기 검출된 동공 영역의 무게 중심을 탐색하는 단계;를 포함하고, 상기 (a13) 단계는, 상기 시드 영역의 밝기값의 평균값과 시드 영역이 아닌 픽셀의 밝기값의 차이가 가장 작은 픽셀을 시드 영역으로 할당하여, 반복적으로 상기 시드 영역의 면적을 증가시키고, 상기 시드 영역의 밝기값의 평균값과 시드 영역이 아닌 픽셀의 밝기값의 차이가 임계값보다 크면 상기 시드 영역의 면적 증가를 종료하는 것을 특징으로 하는 비제한적 환경에서의 홍채 인식 방법
8 8
제5항에 있어서, 상기 (a2) 단계는, 상기 홍채 영역을 검출하기 위해 상기 무게 중심을 기준으로 1차원 필터를 회전시켜 상기 홍채 영역의 외곽의 경계를 검출하여, 상기 홍채 영역을 분할하는 단계인 것을 특징으로 하는 비제한적 환경에서의 홍채 인식 방법
9 9
제5항에 있어서, 상기 (b) 단계는, 상기 분할된 홍채 영역의 형상이 타원인 경우, 원근 투영(perspective projection) 방법을 이용하여 상기 타원 형상을 원의 형상으로 투영하여 오프 앵글을 가지는 홍채 영역을 보정하는 단계인 것을 특징으로 하는 비제한적 환경에서의 홍채 인식 방법
10 10
제9항에 있어서, 상기 (d) 단계는, (d1) 상기 변환된 홍채 영역에서 포물선 형상을 가지는 눈꺼풀 영역을 검출하는 단계; 및 (d2) 상기 변환된 홍채 영역에서 각 픽셀의 명암값과 상기 각 픽셀의 국부표준편차(local standard deviation)를 이용하여 속눈썹 영역을 검출하는 단계;를 포함하는 것을 특징으로 하는 비제한적 환경에서의 홍채 인식 방법
11 11
제10항에 있어서, 상기 (d2) 단계는, (d21) 상기 변환된 홍채 영역의 각 픽셀의 명암값과 상기 각 픽셀의 명암값과 인접하는 픽셀들의 명암값을 이용하여 해당 픽셀의 국부표준편차를 이용하여 결합 특징값(combined feature value)을 추출하는 단계; 및 (d22) 상기 추출된 결합 특징값의 임계값을 결정하여 속눈썹 영역과 홍채 영역을 분류하여 속눈썹 영역을 검출하는 단계;를 포함하는 것을 특징으로 하는 비제한적 환경에서의 홍채 인식 방법
12 12
제11항에 있어서, 상기 (d21) 단계에서, 상기 결합 특징값을 추출하기 위한 상기 명암값과 상기 국부표준편차는 0과 1 사이의 값으로 정규화한 값을 사용하는 것을 특징으로 하는 비제한적 환경에서의 홍채 인식 방법
13 13
제12항에 있어서, 상기 결합 특징값은, 상기 명암값의 1의 보수(complement)와 상기 국부표준편차를 각각 같은 중요도를 적용하여 합산한 값인 것을 특징으로 하는 비제한적 환경에서의 홍채 인식 방법
14 14
제11항에 있어서, 상기 임계값은, 하나의 정점은 상기 홍채 영역에 포함되고 다른 하나는 상기 속눈썹 영역에 포함되는 상기 결합 특징값의 히스토그램에서, 상기 홍채 영역의 결합 특징값들의 평균과 상기 속눈썹 영역의 결합 특징값들의 평균값을 이용해 산출되는 영역 분류 분산(region classified variance)이 최대가 되도록 하는 값인 것을 특징으로 하는 비제한적 환경에서의 홍채 인식 방법
15 15
제11항에 있어서, 상기 임계값은, 하나의 정점은 상기 홍채 영역에 포함되고 다른 하나는 상기 속눈썹 영역에 포함되는 상기 결합 특징값의 히스토그램에서, 상기 홍채 영역의 결합 특징값들의 평균과 상기 속눈썹 영역의 결합 특징값들의 평균값을 이용해 산출되는 영역 분류 분산이 최대가 되도록 하면서, 상기 홍채 영역의 결합 특징값들의 분산과 상기 속눈썹 영역의 결합 특징값들의 분산이 최소가 되도록 하는 값인 것을 특징으로 하는 비제한적 환경에서의 홍채 인식 방법
16 16
제14항에 있어서, 상기 (d22) 단계는, 상기 속눈썹 영역의 이웃 픽셀 중 하나 이상의 픽셀이 상기 눈꺼풀 영역에 해당하면 이를 속눈썹 영역으로 결정하는 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 비제한적 환경에서의 홍채 인식 방법
17 17
제5항, 제7항 내지 제16항 중 어느 한 항의 방법을 컴퓨터에서 실행시키기 위한 프로그램을 기록한 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록매체
지정국 정보가 없습니다
패밀리정보가 없습니다
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순번 연구부처 주관기관 연구사업 연구과제
1 한국학술진흥재단 서강대학교 산학협력단 2 단계 두뇌 한국 [BK] 21 사업 (2009년 BK21 지원사업) IT/SOC 기반 극소 의료 영상 진단 기기 연구/교육 사업팀