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홍채인식

핵심기술
요약
홍채는 타 생체의 특성과 비교하여, 매우 안정적이고,사용가치가 높으며,출입통제,국경통제,대규모의 개인 식별, 확인, 인증의 목적에 가정 적합함.
인공지능 기능을 활용하여 거부감,불편함,비용이 높다는 인식을 해결하고,홍채의 생리적 현상과 개인별 특성 차이를 반영하여안정성, 편리성,실용성을 극대화 하였음.
  • 문제 해결하기 위하여,극 좌표 적용과 블록 방식으로 고유의 홍채영상을 분석하는 방법을 개발하고, 10억회가 넘은 비교시험을 통하여 검증하였음.
  • 카메라,조명,알고리즘, 펌웨어, 하드웨어의 상호 관련성을 연관지어 보완적으로 처리하여 인식 정확성이 매우 높음.
시장요구근접
정확성 : 오인식율
> 단안 1/수 억
> 양안 1/수 조
상세 설계/구축/실행 운영/서비스 지원
Liveness : 가짜 식별 처리 속도
편리성 : 거부감 ~ 0 가격
위·변조
   홍채 인식의 매우 중요한 요소로서, 위·변조된 가짜 눈에 대하여 강력한 식별 성능 제공.
眞僞 판별을 위하여, 홍채학 전문가가 참여하여 눈의 생리적 특성을 연구하고, 전용 카메라와 조명 및 알고리즘의 상호 연관성에 대한 검토와 여러가지 시험 결과로부터, 실용성을 감안한 몇 가지 방법을 적용함으로써, 가짜 눈에 대한 강력한 식별성능을 확보하였습니다. 또한 눈에 대하여 매우 정교하게 고려한 몇 가지의 방법으로 위조, 변조된 가짜 눈은 당사의 홍채인식 시스템에서 거부됩니다.
다양한 홍채 색깔
   다양한 홍채 색깔에 대하여 등록 및 인증이 잘 되며, 홍채 영상의 정보처리에 대하여 독자의 기술과 경험 보유 (필터링 프로세스)
홍채의 색은 대표적인 갈색, 파란색 이외에도, 녹색, 보라색, 황색, 암적색, 회색 및 녹갈색, 복합색이 있으며, 밝고, 어두움, 진하고 옅음 등의 차이에 따라 매우 다양합니다. 2,000 여개 이상의 외국인 홍채 Database를 확보하고, 수백 여명을 상대로 시험과 검증을 하였으며, 다양한 환경 조건에서도 안정한 데이터를 추출할 수 있는 색상에 대한 특징 데이터 추출 기술 및 분석기술을 보유하고 있습니다.
사용환경
   밝거나, 어두운 환경에서도 인증이 잘됨 (평균화 프로세스)
주변의 밝기에 따라 동공의 크기가 변화하며,따라서 홍채무늬의 변형이 있습니다. 이 변화는 홍채 색깔에 따라,사람마다 다르게 변화하며,또한,동공의 모양이 원형이 아닌 경우도 있고,크기의 변화가 비선형적이어서, 통상적인 Wavelet 변환 방식과 같은 복잡하고, 일률적인 계산식에 의한 데이터 처리로서 홍채인식을 하는데에 한계가 있습니다.
눈썹, 눈꺼플
   눈썹, 눈꺼풀의 영향을 최소화하는 알고리즘 개발로 등록, 인증이 잘됨.
서양인의 경우 긴 눈썹 때문에, 홍채의 무늬 정보를 얻는 데에 제약이 있으며, 동양인의 경우는 눈꺼플이 눈동자를 많은 부분을 덮고 있어서, 정보 획득에 제한이 있습니다. 촬영된 홍채영상으로부터 여러가지 변수 값들을 상호 유기적으로 연관지어 처리하며, 오랜 연구와 시험의 결과로 한 최적의 Filtering 처리와 정밀하게 조정된 알고리즘에 의하여 분석, 저장과 비교의 과정으로 일치 여부를 판단합니다.
편리성
   사용의 편리성과 용도에 맞는 최적의 시스템을 제공함.
- 4~15cm 범위의 근거리 카메라에 적합하도록 오목 거울을 채택하여 (특허 등록) 카메라 앞에 눈을 맞추기가 쉽고, 편리하게 합니다.
- 20~100cm범위의 카메라가 필요한 경우에는 고화소 센서의 채택과 최적 설계의 렌즈를 적용하여, 넓은 범위에서 홍채영상을 얻을 수 있으며, 학습기능을 구현하여 사용할수록 인증이 잘 되어편리성 향상에 도움이 됩니다.
45,000개 홍채 DB 비교시험으로 신뢰성 검증
- 홍채학 전문가가 참여하여 홍채의 생리적 현상을 반영한 Data 처리와 여러 가지의 시험을 통하여, 수리적, 통계적 Data를 확보하고, 알고리즘의 변수 설정, 카메라 및 렌즈 설계에 반영하였습니다.
- 색깔별, 환경별, 다양한 생리적특성에 대하여 자체적으로 확보한 45,000개의 홍채 DataBase를 검증 시험에 활용함으로써 신뢰도를 높였습니다.
- 32,000 개 홍채 이미지에 대하여 교차 비교시험을 하여 (총 10억회의 비교)오류값이 1개 이하가 되도록하여 오인식에 의한 불안감을 해소하였습니다.
- 또한, 오인식율 (FAR) 과 오거부율 (FRR) 값이 같아지는 교차점의 EER (Equal Error Rate) 값이 ‘0’ 에 가까운 수준으로하여 신뢰도, 정확도가 매우 높습니다.
- KNBTC (바이오인식 정보시험 센터) 인증시험 기준으로,오인식율 (FAR) 0.000083% 이하, 오거부율 (FRR) 0.002% 이하로 성능이 우수하며, 양안 인증을 할 경우, 최대 ‘ 1 / 1.44조 ’ 로서, 오인식의 가능성은 거의 ‘ 0 ’ 에 가깝습니다.
크기
장치 크기 : 휴대폰이나 스마트위치, 스마트 밴드 등에 적용 가능
가격
최적의 카메라, 조명계 구성과 알고리즘 경량화로 일반적인 신호처리 보드를 사용하므로, 성능뿐만 아니라, 높은 가격 경쟁력을 갖고 있음.
인증 속도
   인증 속도는 최적의 조건에서 0,3초 이하. (500 MHz, Single Core DSP기준)
- 영상판단 시간 : 0.009 sec, 인증 시간 0.3sec (최적 조건)
- 입력된 홍채영상과 저장되어 있는Template 비교하여,승인여부 처리시간 0.6 ms
최근에는 프로세서 및 하드웨어 성능이 크게 향상되어 인증속도의 문제는 거의 없어지는 추세이며, 가격적인 면에서도 선택의 범위가 넓어짐.
운영체계(OS) 대응, 기타
   Windows, Android, Linux 및 임베디드 시스템 (전용 DSP보드)기반의 ‘홍채인식 프로그램’ 및 ‘API/SDK’ 제공.
- 표준규격에 기준한‘Bio-API 표준 적합성’ 및 ‘성능검사’ 인증 획득 향후 개발품에 대한 재 인증이 필요함.
- 사용환경 (밝고, 어두움, 콘택트 렌즈, 안경착용 등), 기기 사용 숙련도, 기능의 선택 (단안/양안 인증선택, 보안 정도의 상,중,하 수준 설정 등) 등에 따라 등록, 인증속도는 차이가 있을 수 있으마, 사용 횟수가 늘어나면 자연스럽게 해소될 수 있습니다.
솔루션
알고리즘
홍채인식 알고리즘 일반속성
1952년 Bernard Jensen 박사가 저술하여 출간한 'The science and practice of Iridology' < 미 의회도서관, 1952년 입고, ~ 57Page >에 "향후 Software와 카메라 기술이 발전되면, 매우 정확하게 눈으로 사람을 식별할 수 있다"는 연구 결과를 소개한 이후, 홍채인식 기술이 발전하여 1986년 미국 이리디언社에서 영국 캠브리지 대학교의 '존 도그만' 박사의 알고리즘 (웨이브릿 변환을 이용한 홍채 분석방법)을 인용하여 특허를 출원하고, 여러 업체에 기술면허를 제공하였으며, 현재는 공지의 기술이 됨.
개인마다 가지고 있는 고유의 홍채패턴으로부터 특징을 추출하는 데에 있어서, 다양한 홍채 색깔, 사용 환경변화에 따른 눈의 생리적인 특성 등에 대한 데이터 처리가 완전하지 않으며, 즉, 실제 눈의 변화를 완전하게 반영하지 못하는 문제점을 확인함.
또한, 이 방법은 인식성능 면에서는 우수한 측면이 있지만, 특징 추출속도가 느리다는 단점이 있고, 많은 수학적 계산을 필요로 하는 알고리즘을 사용하므로, 고성능의 하드웨어 자원이 필요하며, 실시간 인식시스템 구현이 제한된다는 단점이 있음.
위와 같은 문제를 가장 온전하게 해결할 수 있는 독자의 홍채분석 알고리즘 개발함.
- 당사 홍채인식 알고리즘
1. 동공 중심을 기준으로 하는 극좌표방식 적용과 고정소수 계산으로 최적화한 500자리 이상의 패스위드 역할이 가능한 홍채코드를 생성하여 사용 (홍채코드 500 byte이상)
2. 인공지능 기술을 활용한 학습기능, 필터링 기술 및 분류기술 등을 알고리즘에 반영
  • 사용할수록 홍채인식이 잘됨
  • 홍채 색상문제 완전 해소
3. 알고리즘과 카메라, 조명, Controller등, H/W, S/W 상호 보완적 시스템 구성으로 빠르고 정확한 처리 구현
  • 편리성 제공
  • Liveness 식별
  • 정확한 특징추출 성능
  • 환경영향 최소화 (명암)
  • 0.3초의 인증속도
4. 자체 확보한 45,000개의 홍채 Data Base 활용으로 10억회 이상의 비교, 검증 시험하여 최저의 오인식율 확보
(단안기준, 5억분의1), 동일 오류율 (Equal Error Rate : ~0 수준) 제공
5. 홍채인식 구현 및 사용상의 편의를 위한 보조기능을 알고리즘에 반영하므로써 홍채인식 성능 최적화
  • 중심좌표 오차 0~1 pixel (100回중 1回)
  • 홍채의 회전 극대화 (30°)
  • 홍채원형 복구 및 보정 (30%)
  • 동공/홍채직경 비율 보정 (Data안정화)
6. 여러 운영체계에서 최적화된 다양한 알고리즘 보유
윈도우 버전 안드로이드 버전 리눅스 버전
(적용분야) PC, Tablet, ATM 스마트폰 출입제어기 등
☞독립 엔진에서 구동되는 임베디드 알고리즘 보유(특허제1331204호)
아이키(i-Key)
본 제품은 홍채인식기로, 홍채를 촬영하여 본인여부를 인증하거나 또는 홍채를촬영하여 필요한 곳으로 홍채영상을 전송하는 기능을 가지고 있습니다.
  • CMOS image sensor
  • BF533 (16/32bit DSP)
  • MEMORY (SDRAM, FLASH)
  • USB 2.0
  • Concave mirror
  • Focal distance 8.5 ~ 11.5 cm
  • 68mm x 35mm x 14 mm
  • 사용자수 제한 없음
알고리즘을 탑재하여 홍채인식을 하거나, 홍채영상을 취득하여 독자적으로 개발한 홍채인식 알고리즘을 적용하여 구동할 수 있도록 설계된 제품입니다.(특허제1392885호)
본 제품 “아이키”와 당사의 SDK/API를 이용하여 고객이 필요로 하는 홍채인식 시스템을 개발하고자 하는 경우, 개별적으로 사용이 가능한 SDK/API를 공급해 드립니다.
아이뱅크(i-Bank)
본 제품은 보안솔루션으로, 본인의 문서,정보 등 각종 자료를 완벽하게 기밀을 유지할 수 있도록 개발된 보안시스템입니다.
본 제품은 ‘아이키’를 이용하는 기본적인 응용시스템으로서 ‘아이키’를 구입하면 무상으로 공급됩니다. (Single Sign-On 등 App을 지속적으로 개발하여 보급)
  • 암호화되는 가상드라이브를 만들어 데이터를 안전하게보호하는 프로그램
  • PC 내,외장 메모리의 저장공간에 암호화되는 드라이브를 만들어 데이터를 보호
  • 암호화 공간은 금융권에서 사용하는 256 bit 암호화 알고리즘 적용
  • ID와 홍채코드를 사용하므로 본인이 아니면 자료 사용이 불가능
  • - 홍채코드는 본인도 모르며 홍채인식 알고리즘이 본인의 홍채 영상에서 추출한 홍채코드를 저장된 코드와 비교하여 인증함
  • 본인이 암호화된 파일을 열면, 그 안에 있는 자료를 선택하여 다른 폴더나 저장장치로 이동하거나복사하는데 아무런 제약 없이 처리됨
  • 암호화 파일이 열려있더라도 컴퓨터를 끄거나 전원이 차단되면 자동으로 잠김
- 시스템 구성 및 운용
  • 하드웨어 : 홍채입력장치 “아이키”
  • 소프트웨어 : 홍채인식S/W “IrisGeni”, 문서보안시스템 “i-Bank”
각종 문서,설계도,사진,동영상,계약서,거래내역 등을 완벽하게 보안
본인 부재 時 열람이나 사용이 불가하며, 본인 사망 時 열람은 영구 불가