프랙탈 영상압축을 이용한 새로운 홍채인식 시스템의 제안 및 구현

Abstract

홍채(Iris)는 눈 중앙의 동공과 흰자위 사이에 위치하며, 모양 패턴이 생후 1~2년 사이에 생성된 후, 평생 변하지 않는 특징을 가지고 있다. 홍채 인식(Iris Recognition)은 사람마다 고유한 홍채의 모양 패턴을 이용하여 개인을 식별하는 기술로, 탁월한 식별력을 바탕으로 생체 인식 기술 중 가장 신뢰성 있는 방법으로 인정받고 있다. 그러나 웨이블릿 변환에 기반한 원천특허와 더불어 수많은 특허들이 이미 출원되어 있고, 현재 진행 중인 상당수 연구들 역시 웨이블릿(Wavelet) 변환에 기반한 알고리즘을 바탕으로 하여 부분적인 개선을 통한 성능 향상을 추구하여 온 한계를 가지고 있었다. 본 논문은 웨이블릿(Wavelet) 변환을 이용하여 특징을 추출하고, 홍채 코드를 생성, 비교하여 개인을 식별했던 기존 방식에서 탈피하여 프랙탈(Fractal) 을 이용하여 압축된 다수의 영상에 대해 입력된 영상과의 유사도를 측정, 비교하여 개인을 식별하는 새로운 홍채인식 방법을 제안하고 이를 구현하여 성능을 평가하였다. 구현된 시스템의 성능 평가를 위해 총 2462개의 홍채 영상에 대한 다양한 조건에서의 인식 과정을 수행하고, 이에 대한 인식률 및 인식 시간의 변화를 측정하였다. 실험 결과 홍채 영상 한 장당 평균 0.1초 정도의 인식 시간과 96.75%의 인식률을 얻을 수 있었다.