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현재 홍채인식을 사용하고 있는 여러 보안 시스템은 적외선 카메라로 사람의 얼굴을 찍고, 눈 부분만 확대하여 인쇄하고 그 위에 소프트 렌즈를 얹기만 했는데, 실제 사람이 아닌데도 인식이 되었습니다. 실제 사람의 홍채인지 사진의 홍채인지 구분하지 못하는 단점이 있습니다.
본 작품은 기존의 홍채 인식이라는 기술의 취약점을 보완하고자 시선 추적으로 패턴을 푸는 방법을 도입했습니다. 홍채 인식의 장점인 비접촉성을 유지하며, 보안성을 높일 수 있는 방법입니다. 기존의 시선 추적은 양쪽 눈을 사용하는 반면, 한쪽 눈만 가지고 시선 추적을 할 수 있습니다.
1) 홍채 인식
IR CMOS 카메라를 이용하여 적외선 영상을 획득합니다. 이후 그 넓이가 적당한 값을 가지고 있는지를 조건으로 동공의 영역을 찾습니다. 히스토그램 평활화와 히스토그램 스트레칭을 진행한 후, OTSU 알고리즘으로 이진화를 진행합니다.
지문 인식 등 세밀한 특징을 추출할 때 사용하는 Gabor Filter를 사용하여 홍채 특징을 추출합니다. Gabor Filter는 사인 함수로 Modulation 된 Gaussian Filter라고 할 수 있습니다. 추출된 각각의 홍채 특징을 상수로 계산합니다. 그 값이 양수이면 ‘1’, 음수이면 ‘0’을 코드에 추가합니다.
홍채 코드를 비교할 때는 해밍거리(Hamming Distance)를 사용합니다. 이를 각 비트마다 XOR 연산을 취해 코드가 얼마나 가까운지, 얼마나 비슷한지 비교할 수 있습니다. 동일 인물이면 해밍거리는 0에 가까워집니다.
2) 동공 영역 검출
홍채 인식과는 다르게, 시선 추적에서의 동공은 완벽한 원이 아닐 수도 있습니다. 왜냐하면 상하좌우로 움직이게 된다면 각도에 의해서 동공은 타원형으로 나타날 수 있기 때문입니다. 그래서 동공이 타원 모양처럼 찍혀도 동공을 잘 찾을 수 있도록 허프 변환을 사용하여 동공을 검출합니다.
글린트는 홍채 인식을 위해 사용하는 IR LED가 동공에 반사되어 빛나는 부분입니다.
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