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생체 인식 장치에 있어서,눈 영상을 입력받는 입력부;상기 눈 영상으로부터 동공 영역을 추출하고, 동공 영역의 크기를 측정하여 동공 크기 데이터를 생성하는 동공 크기 검출부;필터를 적용하여 상기 동공 크기 데이터에서 노이즈를 제거하여 전처리 데이터를 생성하는 필터링부;상기 전처리 데이터에서 제로 크로싱 포인트를 선정하는 제로 크로싱 포인트 선정부;상기 제로 크로싱 포인트를 이용하여 동공 크기 변화량을 산출하는 특징 산출부; 및상기 동공 크기 변화 특징에 따라 생체 인식으로 본인 여부를 판단하는 판단부를 포함하되,상기 제로 크로싱 포인트 선정부는,상기 전처리 데이터에서 동공의 크기가 커지다가 작아지는 명순응이 시작되는 프레임과 작아지다가 커지는 암순응 반응이 시작되는 프레임을 제로 크로싱 포인트로 선정하는 것을 특징으로 하고,상기 특징 산출부는크기 특징값, 명순응 특징값 및 암순응 특징값을 산출하고,상기 크기 특징값은최대 동공 크기와 최소 동공 크기의 차이값이고,상기 명순응 특징값은명순응 시에 발생되는 동공의 변화 속도의 평균값이고,상기 암순응 특징값은암순응 시에 발생되는 동공의 변화 속도의 평균값이고,상기 판단부는상기 산출된 동공 변화의 특징값인 크기 특징값, 명순응 특징값 및 암순응 특징값 중 하나 이상을 이용해 본인 여부를 판단하는 생체 인식 장치
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제1 항에 있어서, 상기 동공 크기 검출부는 AdaBoost 알고리즘을 적용하여 상기 동공 영역을 추출하는 것을 특징으로 하는 생체 인식 장치
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제1 항에 있어서, 상기 필터링부는,상기 동공 크기 데이터에 메디안 필터(median filter)를 적용하여 노이즈 제거 데이터를 생성하고, 상기 노이즈 제거 데이터에 평균 필터(average filter)를 적용하여 상기 전처리 데이터를 생성하는 것을 특징으로 하는 생체 인식 장치
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생체 인식 장치가 생체 인식을 하는 방법에 있어서,눈 영상을 입력받는 단계;상기 눈 영상으로부터 동공 영역을 추출하고, 동공 영역의 크기를 측정하여 동공 크기 데이터를 생성하는 단계;필터를 적용하여 상기 동공 크기 데이터에서 노이즈를 제거하여 전처리 데이터를 생성하는 단계;상기 전처리 데이터에서 제로 크로싱 포인트를 선정하는 단계;상기 제로 크로싱 포인트를 이용하여 동공 변화의 특징을 산출하는 단계; 및상기 동공 크기 변화 특징에 따라 생체 인식으로 본인 여부를 판단하는 단계를 포함하되,상기 전처리 데이터에서 제로 크로싱 포인트를 선정하는 단계는동공의 크기가 커지다가 작아지는 명순응이 시작되는 프레임과 작아지다가 커지는 암순응 반응이 시작되는 프레임을 상기 제로 크로싱 포인트로 선정하는 단계인 것을 특징으로 하고,상기 제로 크로싱 포인트를 이용하여 동공 변화의 특징을 산출하는 단계는크기 특징값, 명순응 특징값 및 암순응 특징값을 산출하고,상기 크기 특징값은최대 동공 크기와 최소 동공 크기의 차이값이고,상기 명순응 특징값은명순응 시에 발생되는 동공의 변화 속도의 평균값이고,상기 암순응 특징값은암순응 시에 발생되는 동공의 변화 속도의 평균값이고,상기 동공 크기 변화 특징에 따라 생체 인식으로 본인 여부를 판단하는 단계는상기 산출된 동공 변화의 특징값인 크기 특징값, 명순응 특징값 및 암순응 특징값 중 하나 이상을 이용해 본인 여부를 판단하는 생체 인식 방법
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제5 항에 있어서, 상기 눈 영상으로부터 동공 영역을 추출하고, 동공 영역의 크기를 측정하여 동공 크기 데이터를 생성하는 단계는 AdaBoost 알고리즘을 적용하여 상기 동공 영역을 결정하고 동공 크기 값을 추출하는 단계를 포함하는 생체 인식 방법
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제5 항에 있어서, 상기 필터를 적용하여 상기 동공 크기 데이터에서 노이즈를 제거하여 전처리 데이터를 생성하는 단계는,상기 동공 크기 데이터에 메디안 필터(median filter)를 적용하여 노이즈 제거 데이터를 생성하는 단계; 및상기 노이즈 제거 데이터에 평균 필터(average filter)를 적용하여 상기 전처리 데이터를 생성하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 생체 인식 방법
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제5항 내지 제7항 중 어느 하나의 생체 인식 방법을 실행하고 컴퓨터가 판독 가능한 기록매체에 기록된 컴퓨터 프로그램
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