최근 휴대폰에서 개인 정보 보안의 중요성이 대두되고 있으며, 이에 따라 생체인식 기능이 내장된 휴대폰에 관심이 집중되고 있다. 그러므로 본 논문에서는 휴대용 기기에 홍채인식기술을 적용하기 위한 방법을 제안한다 기존의 홍채 인식 알고리즘에서는 고 배율의 줌 렌즈(zoom lens)와 초점렌즈(focus lens)를 사용하여 홍채인식에 사용될 확대된 홍채영상을 획득하였다. 이와 같이 이 전에 휴대폰에 홍채인식기술을 적용하기 위해서는 줌 렌즈와 초점렌즈를 추가 장착하여야 했으며, 이는 가격 상승과 부피 증가의 문제를 발생시켰다. 그러나 최근 휴대폰의 멀티미디어 기기 융 복합 추세로 인해 휴대폰 내에 장착된 메가픽셀 카메라(Mega-pixel Camera)의 성능이 급속히 발전함에 따라, 고 배율의 줌 렌즈 및 초점렌즈(zoom & focus lens) 없이도 확대된 홍채영상의 획득이 가능하게 되었다. 즉, 메가 픽셀 카메라 폰을 사용하여 사용자로부터 원거리에서 취득한 얼굴영상에서의 홍채영역이 홍채인식을 수행하기 위한 충분한 픽셀정보를 가지게 되었다. 본 논문에서는 이러한 얼굴영상에서 각막에 반사된 조명 반사광을 기반으로 휴대폰에서의 홍채인식을 위한 고속 홍채검출 방법을 제안한다. 또한 눈, 카메라, 조명 모델을 기반으로 각막에 반사된 조명반사광의 밝기와 크기를 추정하는 이론적 배경을 제안하며, 입력영상에서 태양광의 존재 유무와 광학적으로 또는 피사체의 움직임에 의해 반사된 흐림 현상 (Optical & Motion blur)을 판별하기 위해 조명을 연속적으로 On/Off 시키는 방법을 제안한다. 실험결과, 삼성 SCH-S2300(150MHz의 ARM 9 CPU) 휴대폰에서 홍채 영역 추출 총 수행시간은 평균 65ms이었고, 홍채 검출 성공률은 태양광이 존재하지 않는 실내에서 99%, 태양광이 존재하는 실외에서 98.5%였다.
As the security of personal information is becoming more important in mobile phones, we are starting to apply iris recognition technology to these devices. In conventional iris recognition, magnified iris images are required. For that, it has been necessary to use large magnified zoom & focus lens camera to capture images, but due to the requirement about low size and cost of mobile phones, the zoom & focus lens are difficult to be used. However, with rapid developments and multimedia convergence trends in mobile phones, more and more companies have built mega-pixel cameras into their mobile phones. These devices make it possible to capture a magnified iris image without zoom & focus lens. Although facial images are captured far away from the user using a mega-pixel camera, the captured iris region possesses sufficient pixel information for iris recognition. However, in this case, the eye region should be detected for accurate iris recognition in facial images. So, we propose a new fast iris detection method, which is appropriate for mobile phones based on corneal specular reflection. To detect specular reflection robustly, we propose the theoretical background of estimating the size and brightness of specular reflection based on eye, camera and illuminator models. In addition, we use the successive On/Off scheme of the illuminator to detect the optical/motion blurring and sunlight effect on input image. Experimental results show that total processing time(detecting iris region) is on average 65ms on a Samsung SCH-S2300 (with 150MHz ARM 9 CPU) mobile phone. The rate of correct iris detection is 99% (about indoor images) and 98.5% (about outdoor images).
