사람의 눈의 외관은 공막, 홍채, 동공으로 구성되어 있다. 공막은 안구 주위의 흰색 부분으로, 전체 면적의 약 30% 를 차지한다. 눈의 중심은 동공으로 약 5% 를 차지한다. 홍채는 공막과 동공 사이에 위치하며 텍스처 정보가 가장 풍부해 65% 를 차지한다. 외부에서 보면 많은 샘구덩이, 주름, 색소 반점 (오른쪽 참조) 으로 이루어져 있는데, 이것은 인체에서 가장 독특한 구조 중 하나이다. 홍채의 형성은 유전유전자에 의해 결정되며, 인간의 유전자 표현은 홍채의 형태, 생리학, 색상 및 전체적인 외관을 결정한다. 사람이 8 개월 정도 발달하여 홍채가 기본적으로 충분히 크게 발달하여 상대적 안정기에 접어들었다. (윌리엄 셰익스피어, 홍채, 홍채, 홍채, 홍채, 홍채, 홍채, 홍채) 홍채의 외관은 희귀한 이상 상황과 거대한 신체나 트라우마가 발생하지 않는 한 수십 년 동안 변하지 않을 수 있다. 반면에 홍채는 외부에서 볼 수 있지만 동시에 각막 뒤에 있는 내부 조직에 속합니다. 홍채의 외관을 바꾸려면 매우 세밀한 수술이 필요하며 시각적 손상의 위험이 있다. 홍채는 고도의 고유성, 안정성 및 불변성을 가지고 있으며 홍채 인식의 물질적 기초이다.
홍채 인식은 지문을 포함한 모든 생체 인식 기술 중에서 가장 편리하고 정확한 것이다. 홍채 인식 기술은 2 1 세기의 가장 유망한 바이오메트릭 인증 기술로 널리 인식되고 있으며, 향후 안전 국방 전자 상거래 등의 분야에서의 응용은 홍채 인식 기술에 집중되어야 한다. 이러한 추세는 전 세계 각종 응용에서 점차 나타나고 있으며, 시장 응용 전망은 매우 넓다.
외국 홍채 인식 연구기관은 주로 미국의 Iridian 과 Iriteck, 한국의 Jiris 입니다. Iridian 은 현재 세계 최대의 전문 홍채 인식 기술 및 제품 공급업체인 홍채 인식의 핵심 알고리즘을 파악했습니다. LG, 파나소닉, OKI, NEC 등의 기업들과 협력하고 있습니다 (예: IRISPASS? , BM-ET300, IG-H 100? (예) 파트너가 홍채 인식 시스템을 생산할 수 있도록 승인된 방식으로 홍채 인식을 제공하는 핵심 알고리즘입니다. Iridian 의 핵심 기술에는 이미지 처리 프로토콜 및 데이터 표준 PrivateID 도 포함되어 있습니까? , 서버 KnoWho 식별? , 누가 알아? 개발 도구와 홍채 인식 카메라.
2000 년 전, 중국은 홍채 인식 방면에 자신의 핵심 지적 재산권이 없었다. 중국과학원 자동화연구소는 다년간의 연구를 바탕으로 2000 년 초 홍채 인식 핵심 알고리즘을 개발해 세계 몇 안 되는 홍채 인식 핵심 알고리즘을 장악하고 있다.
국내 최초로 홍채 인식 메커니즘을 연구하기 시작한 연구 기지로 중과원 자동화소 패턴 인식 국가 중점 연구실이 연구한 자주지적재산권을 가진 홍채 인식 생체 검출 기술은 우리나라 홍채 인식 기술의 국제 분야 공백을 메울 뿐만 아니라 국제 주류 알고리즘과 경쟁할 수 있다. 중과원 자동화소의 핵심 알고리즘은 다른 국제회사의 핵심 알고리즘보다 빠르고 메모리 공간을 적게 차지하며 전반적인 성능이 더 좋다. 2005 년에 우리 실험실의 홍채 인식 연구 성과가 국가 과학 기술 발명 2 등상을 수상했다. 2006 년 9 월, 패턴 인식 국가 중점 실험실은 우리나라 홍채 인식 기술의 권위기관으로서 국제생물인식기구의 바이오메트릭 기술 평가 (2006 년 바이오메트릭 연맹 대회와 2006 년 바이오메트릭 기술 실험) 에 참가했고, 그 홍채 인식 알고리즘의 속도와 정확도는 국제 동행의 인정을 받았다. 또한 패턴 인식 국가 중점 연구소의 홍채 이미지 데이터베이스는 이미 세계 최대의 홍채 데이터베이스가 되었다. 지금까지 70 개 국가 및 지역의 2000 여 개 연구기관이 이용을 신청했는데, 그중 외국 기관이 1500 개를 넘어섰다.
베이징 중과홍파 기술유한공사는 패턴 인식 국가 중점 연구실 홍채 인식 연구 성과를 바탕으로 홍채 인식 시스템 및 관련 제품 개발을 전문으로 하는 회사입니다. 국내에서 유일하게 홍채 인식 기술이 완전히 자율적인 지적재산권을 보유한 기업이다. * * * 회사는 홍채 특허 15 개 항목 중 발명 특허 8 개, 실용 신안 특허 4 개, 외관 특허 3 개, 소프트웨어 저작권 획득. 지적 재산권은 홍채 인식 하드웨어 및 소프트웨어 시스템 등 모든 측면을 포괄한다. 현재 중과홍패의 홍채 인식 제품은 국내 일부 탄광, 은행, 사회보장, 고급 분류 장소에 성공적으로 적용되었다.
홍채 자동 인식 시스템에는 하드웨어와 소프트웨어의 두 가지 모듈, 즉 홍채 이미지 수집 장치와 홍채 인식 알고리즘이 포함되어 있습니다. 이미지 수집 및 패턴 매칭의 두 가지 기본 문제에 해당합니다.
1993 년 JOHN DAUGMAN 은 고성능 자동 홍채 인식 프로토타입 시스템을 구현했습니다. 오늘날 대부분의 자동 홍채 인식 시스템은 DAUGMAN 핵심 알고리즘을 사용합니다.
홍채는 눈의 검은 눈동자와 흰색 공막 사이에 있는 고리형 부분으로, 일반적으로 내향에서 방사형으로 되어 있다. 상당히 복잡한 섬유 조직으로 구성되며 반점, 가는 실, 크라운, 줄무늬, 움푹 패인 등 여러 가지 엇갈린 세부 특징을 포함하고 있습니다. 이러한 특징들은 출생 전의 무작위 조합에 의해 결정되며, 일단 형성되면 평생 변하지 않을 것이다. 홍채 인식의 정확도는 각종 바이오메트릭 인식 중 가장 높다.
정보 수집:
지름이 1 1mm 인 홍채를 보면, Daugman 박사의 알고리즘은 제곱밀리미터당 홍채 정보를 3.4 바이트의 데이터로 표현하는데, 이런 홍채는 약 266 개의 정량적 특징점을 가지고 있지만, 일반적인 바이오메트릭 기술은1에 불과하다. 많은 홍채 인식 기술 자료에서 266 개의 정량화된 특징점이 있는 홍채 인식 알고리즘을 설명합니다. 알고리즘과 인간의 눈 특성이 허락한다면,
Daugman 박사는 그의 알고리즘이 이원자유도가 있는 173 개의 독립 특징점을 얻을 수 있다고 지적했다. 바이오메트릭 기술에서, 이 특징점의 수는 상당히 크다.
알고리즘:
첫 번째 단계는 눈에서 3 인치 떨어진 정밀 카메라로 홍채를 찾는 것이다. 카메라가 눈을 향하면 알고리즘은 홍채의 왼쪽과 오른쪽에 점차 초점을 맞춰 홍채의 외부 가장자리를 결정합니다. 이 수평 방법은 눈꺼풀의 방해를 받는다. 동시에 이 알고리즘은 홍채 안쪽 가장자리 (동공) 를 대상으로 안액과 작은 조직의 영향을 없앴다.
단색 카메라는 가시광선과 적외선을 사용하며 적외선은 700-900mm 범위 내에 있습니다 (IR 기술의 하한선이며 미국 안과협회는 macularcysts 연구에 동일한 범위를 사용했습니다. ) 을 참조하십시오
홍채 위에서 이 알고리즘은 2D 가보르 웨이브 방법을 사용하여 홍채 이미지를 세분화하고 재구성합니다. 첫 번째 세분화 부분은 페이저라고 불리며 2 차원 가보르 웨이블릿의 원리를 이해하기 위해서는 깊은 수학 지식이 필요합니다.