이동통신 단말기를 위한 고속의 홍채인식 시스템

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dc.contributor.advisor위영철-
dc.contributor.author홍성민-
dc.date.accessioned2018-11-08T07:39:19Z-
dc.date.available2018-11-08T07:39:19Z-
dc.date.issued2006-02-
dc.identifier.other1647-
dc.identifier.urihttps://dspace.ajou.ac.kr/handle/2018.oak/6530-
dc.description학위논문(석사)--아주대학교 정보통신대학원 :정보통신공학,2006. 2-
dc.description.abstract홍채인식 시스템은 홍채영역 검출, 홍채특징 코드 생성, 그리고 홍채코드 비교 판단의 과정으로 이루어져 있다. 기존의 논문이나 연구들의 대부분은 앞에서 나열한 홍채인식 시스템의 과정의 일부만을 수정하여 성능개선, 즉 인식속도 향상과 인식률 향상 등을 꾀하였다. 이에 반해, 본 논문에서는 홍채인식 과정 전체의 개선을 통하여, 획기적으로 홍채인식 시간을 단축시키는 홍채인식 방법을 제안 하였다. Hough Transform과 Vertical & Horizontal Histogram을 사용한 홍채영역 검출, gradient를 사용한 홍채코드 생성, 그리고 variance를 이용하는 홍채코드의 비교와 판단 과정을 빠르고 단순한 알고리즘으로 구성하여, 홍채인식 속도를 개선하였다. 본 논문에서 제안한 홍채인식 시스템의 성능을 실험한 결과, mobile 환경에서 실시간으로 사용 할 수 있는 속도와 기존 홍채인식 시스템과 비슷한 홍채인식률을 나타내었다.-
dc.description.tableofcontents제 1 장 서 론 1 제 2 장 기존의 홍채인식 시스템 4 제 3 장 새로운 홍채인식 시스템 11 제 1 절 눈 영상의 전처리 11 제 2 절 홍채영역의 검출 14 제 3 절 홍채코드 생성방법 16 제 4 절 홍채코드의 비교 및 판단 19 제4장 실험결과 20 제 1절 실험환경 20 제 2 절 PC 환경에서의 실험 결과 21 제 3 절 이동 통신 단말기에서의 실험 결과 26 제5장 결론 및 향후 연구방향 28 참 고 문 헌 31 ABSTRACT 32 |그림 1. 생체인식 특성의 예 2 그림 2. 보편적인 홍채인식 시스템의 구성 4 그림 3. 2D Gabour filter의 실수성분(좌측)과 허수성분(우측) 7 그림 4. 신호의 평균과 차분 8 그림 5. Daugman의 홍채영역의 검출과 홍채코드 9 그림 6. 새로운 홍채인식 시스템의 구성 11 그림 7. 침식연산과 팽창연산 12 그림 8. 눈영상 전처리 과정과 홍채영역 검출 단계의 영상 15 그림 9. 홍채코드 생성단계의 영상들 17 그림 10. 임계치 설정 방법에 따른 오인식률 변화비교 22 그림 11. 가중치 변화에 따른 오인식률 변화비교 23 그림 12. 데이터베이스 개수에 따른 오인식률 변화비교 24 그림 13. 눈영상의 variance 25 그림 14. 이동통신 단말기에 구현된 홍채인식 시스템 27-
dc.language.isokor-
dc.publisherThe Graduate School, Ajou University-
dc.rights아주대학교 논문은 저작권에 의해 보호받습니다.-
dc.title이동통신 단말기를 위한 고속의 홍채인식 시스템-
dc.title.alternativeSung-Min Hong-
dc.typeThesis-
dc.contributor.affiliation아주대학교 정보통신대학원-
dc.contributor.alternativeNameSung-Min Hong-
dc.contributor.department정보통신대학원 정보통신-
dc.date.awarded2006. 2-
dc.description.degreeMaster-
dc.identifier.localId565506-
dc.identifier.urlhttp://dcoll.ajou.ac.kr:9080/dcollection/jsp/common/DcLoOrgPer.jsp?sItemId=000000001647-
dc.description.alternativeAbstractAn iris recognition system consists of 3 processes; iris localization, iris feature extraction, and matching. Many studies have tried to improve the system’s performance only by changing some of the processes mentioned above. But, in this work, we present a fast and reliable iris recognition system by making innovations in all areas of the processes. The proposed technique uses simple algorithms which are Hough Transform and Vertical & Horizontal Histogram for iris localization, gradient for iris feature extraction, and variance for matching process. Experimental results show that the proposed method is fast as well as reliable in terms of recognition rates.-
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Special Graduate Schools > Graduate School of Information and Communication Technology > Department of Information and Communication > 3. Theses(Master)
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