1. Deep
learning (CNN (Convolutional Neural Network))-based pattern classification (iris
recognition, finger-vein recognition, age estimation, classification of eye
status, road
traffic symbol recognition, etc) 2.
Banknote Classification
1.
Iris Recognition - What is Iris Recognition? 2.
Face Recognition 3.
Vein Recognition 4.
Age Estimation 5.
Gender Recognition
1.
Gaze Tracking
1.
2D/3D Object Tracking 2.
Behavior Recognition 3.
Optics(Camera/Lens/Illumination)
Technique 4.
Image Processing in DSP
Application 5.
Image Processing in Embedded
System
Current Research
Etc.
Gaze tracking
system at a distance for large screen
Development on
the Recognition of the Audience for the Smart Advertising Effect
Measurement
Fitness
according to soil degree of banknotes (India Rupiah)
Recognition of
the types of banknotes (US dollar)
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홍채
인식(Iris
recognition)이란 사람마다 고유의
특성차이를
나타내는
홍채를
영상
처리
방법으로
인식하여
본인
여부를
판단하는
연구분야이다. 망막 표면의 혈관
패턴이나
홍채에
형성되는
무늬는
사람이
태어난
이후
만
3세 이전까지 대부분
형성되며
일란성
쌍둥이라도
서로
다르다는
특징을
갖고
있다.
또한
특별한
외상이나
심각한
질병에
걸리지
않는
한
평생동안
변하지
않는
특성을
가지고
있다.
홍채는
특히
망막과
달리
눈의
표면에
위치하기
때문에
안구내
질병에
영향을
받지
않으며
눈의
충혈과도
상관이
없다.
따라서
홍채의
무늬,
형태,
색깔
등을
개인식별에
이용한
홍채인식시스템은
다른
생체인식시스템에
비해
오인식률을
크게
낮출
수
있는
장점을
갖고
있어
고도의
보안을
요구하는
곳에서
유용한
시스템이
될
수
있다.
홍채는
지문,
얼굴이나
망막보다
훨씬
다양한
패턴
및
위조
불가능성으로
생체인식
기술중
가장
완벽한
개인
식별
시스템으로
평가받는다. (홍채패턴의 개수: 10의
78승, 지문패턴의 개수:10의
12승) 사용자 편의성
관점에서
망막인식시스템과
홍채인식시스템을
비교하면
망막은
눈의
바닥에
위치하고
있어
사용자가
인식시스템에
눈을
정확하게
밀착시켜야
하는
단점을
갖고
있으나
홍채는
눈의
표면에
있기
때문에
인식시스템과
어느
정도
거리를
둔
상태에서도
인식이
가능하다는
장점이
있다.
카메라
등의
시스템
성능에
따라
좌우되겠지만
팔하나
정도의
거리를
두고
카메라가
획득한
홍채영상을
가지고
홍채패턴을
분석하여
개인
신원을
파악하게
된다.
이때
컴퓨터에
미리
등록된
홍채코드
데이타베이스와
대조하여
누구인지
확인하거나 ID카드/SartCard에
기록된
홍채코드와
비교하여
사용자가
본인임을
확인하는
용도로
사용이
가능하다.
은행의
현금지급기나
연구소,
주요시설등의
각종
보안시스템에
적용이
가능하다.
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