2018년 춘계학술대회
Current Result Document :
| 한글제목(Korean Title) |
비강압적 방법에 의한 원거리에서의 홍채 탐지 기법 |
| 영문제목(English Title) |
Iris Detection at a Distance by Non-volunteer Method |
| 저자(Author) |
박권도
김동수
김정민
송영주
고석주
Kwon-Do Park
Dong-Su Kim
Jeong-Min Kim
Young-Ju Song
Seok-Joo Koh
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| 원문수록처(Citation) |
VOL 22 NO. 01 PP. 0322 ~ 0322 (2018. 05) |
한글내용
(Korean Abstract) |
현재 보안을 위해 상용화된 생체 인식 중 홍채 인식 기술은 개인마다 일치할 확률이 매우 적다. 그러나 현재 상용화된 홍채 인식 기술은 인식력은 뛰어나나 인식하기 위해 사용자의 능동적 협조가 필요하다는 단점을 가지고 있다. 이에 따라 최근 추세는 이러한 불편함을 해결하기 위해 비강압적인 방식을 퉁해 사용자들의 홍채를 검출하는 방향으로 흐르고 있으며, 본 과제의 목적은 고성능 적외선 카메라를 사용하여 3m 거리 이내에서 비자발적 방식으로 확보한 영상에서 홍채를 통해 사람을 식별하는 모듈을 개발하는 것이다. 고성능 적외선 카메라를 사용해 확보한 영상에서 이미지를 가져오고 이 이미지를 식별하여 사람의 얼굴 및 눈의 위치를 가져온 뒤, 식별된 사람의 얼굴 및 눈의 위치를 허프 변환을 통해 홍채의 이미지를 잘라내어 데이터베이스에 저장된 홍채 패턴과 대조하여 사람을 식별하고자 한다. |
영문내용
(English Abstract) |
Among biometrics commercialized for security, iris recognition technology has the most excellent security for the probability of the match between individuals is the lowest. Current commercialized iris recognition technology has excellent recognition ability, but this technology has a fatal drawback. Without the user's active cooperation, it cannot recognize the iris correctly. To make up for this weakness, recent trend of iris recognition development mounts a non-volunteering, unconstrained method. According to this information, the objective of this research is developing a module that can identify people iris from a video acquired by high performance infrared camera in a range of 3m and in a involuntary way. For this, we import images from the video and find people's face and eye positions from the images using Haar classifier trained through Cascade training method. finally, we crop the iris by Hough circle transform and compare it with data from the database to identify people.
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| 키워드(Keyword) |
기계 학습
홍채 인식
이미지 분석
영상 처리
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