Iris Recognition by SIFT Feature and Level Set
Pham The Bao, Le Phuc Truong, Jin Young Kim · The Journal of Korean Institute of Information Technology · 2016
본 논문에서는 홍채인식을 위한 새로운 방법을 제안한다. 홍채분할 단계에서 홍채 경계는 유클리디안 거리변환(Euclidean distance Transform)과 레벨셋(level set) 방법으로부터 추출된다. 다음 눈꺼플을 제거하기 위하여 Hough 변환을 사용한다. 홍채인식의 특징으로서 SIFT(Scale invariant feature transform)가 이용되었는데, SIFT는 스케일-불변한 성질을 가지고 있으므로 정규화 과정이 요구되지 않는다. 제안한 방법은 HCMUS-IRITECH 데이터셋과 CASIA 3.0 Iris-Interval 데이터셋에 대하여 각각 96.67% 및 94.37%의 성능을 보였다. 또한 제안한 홍채분할 방법은 미분-적분 방법 및 허프변환방법에 비하여 CAISA 데이터셋에 대한 우수한 성능을 보였으며, HCMUS-IRITECH 데이터셋에 대해서는 약간 낮은 분할 성능을 보였다. 제안한 방법의 가장 큰 장점은 기존의 방법들에 비하여 인식률을 적절히 유지하면서도 적은 계산량을 갖는다는 점이다.