1980 년대에 두 명의 안과 의사 인 Aran Safir와 Dr Leonard Flom은 쌍둥이에서도 두 개의 홍채가 비슷하지 않아 좋은 생체 인증 장치가 될 수 있다고 제안했습니다. 이 개념은 지하실, 코로나, 색, 구덩이, 수축 고랑, 줄무늬, 주근깨 및 균열과 같은 홍채의 개별 특징을 본 임상 경험을 기반으로합니다. 사람을 인식하는 수단으로 홍채를 사용하는 방법을 조사하고 문서화 한 후 1987 년에 저작권을 획득했습니다. 1990 년에 John Daugman 박사는 홍채 기술을 구현하는 알고리즘을 만들었습니다. 이 알고리즘은 홍채의 수학적 계산 및 패턴 인식 방법을 사용합니다.

요즘 액세스 제어 시스템 점점 더 중요 해지고 있습니다. 손상된 시스템의 수가 계속 증가하고 있으며 보안을 강화할 수있는 영역 중 하나는 인증입니다. 생체 인식 및 홍채 기술은 안전한 식별 및 인증 방법을 제공합니다. Iris Technology는 공항 보안, ATM, 물리적 액세스 보안 및 정보 보안.

“연산 증폭기 차동 증폭기 ”

아이리스 기술

홍채 인식 기술

홍채 인식은 인간 홍채를 기반으로 인식하는 생체 인식 기술입니다. 홍채 인식 기술은 오늘날 사용 가능한 가장 정확한 생체 인식 기술로 간주됩니다. 홍채는 관찰 할 수있는 신체의 내부 기관이거나, 일반적으로 파란색 또는 갈색 인 유색 또는 착색 원이 눈의 진한 보라색 영역을 둘러싸는 눈의 영역입니다.

홍채 인식 시스템

홍채 기능은 언제 어디서나 자신의 생체 인식을 기반으로 자신의 신원을 증명할 수있는 쉬운 옵션입니다. 홍채 인식은 재무, 내비게이션 등과 같은 많은 부서에서 중요한 식별 접근 방식입니다.이 시스템의 주요 기능에는 홍채 캡처, 이미지 품질 평가, 홍채 영역 분할, 특징 추출, 유사성 계산 및 의사 결정이 포함됩니다. 사람의 신원을 정확하게 인식하기 위해이 인식 시스템에서 모든 부분이 매우 중요합니다.

홍채 인식 시스템

인간의 눈 이미지의 홍채 영역에는 많은 특징이 있습니다. 홍채는 작고 검은 물체이며 홍채 이미지 캡처는 쉬운 작업이 아닙니다. 홍채를 캡처하려면 조명이 좋은 환경에서 약 4 ~ 13cm의 거리를 유지해야합니다. 많은 분명한 이미지 인식 시스템의 경우 적외선 광원이 더 좋습니다 얼굴 인식 시스템과 같은. 이미지 대비를 향상시키기 위해 더 나은 빛을 수행 할 수 있으며, 또한 적외선은 눈에 무해합니다. 최상의 홍채 이미지를 촬영하기 위해서는 사람의 협조가 필요하며 촬영 된 이미지도 홍채 인식을 지원합니다. 좋은 협력은 홍채 전처리 능력을 줄이고 홍채 인식을 실시간 문자로 만들 수 있습니다. 따라서 통합 조건 하에서 많은 연구자들이 불완전한 홍채 인식 이론을 연구하기 시작합니다.

홍채 인식의 과정과 작동은 다음과 같이 이루어집니다. 홍채 사진은 4 ~ 13 인치 거리 내 벽에 부착 된 카메라로 캡처 한 다음 이미지를 분리하는 특수 유형의 소프트웨어로 처리합니다. 홍채의 내부 및 외부 경계에서 주요 홍채 패턴. Dr. Daugman의 알고리즘을 사용하여 처리 된 이미지의 홍채 패턴을 홍채 코드라고하는 512 비트 코드로 인코딩합니다. 암호화 된 코드는 도난 방지를 위해 계산되는 즉시 암호화됩니다. 계산 된 홍채 코드는 매칭 및 패턴 인식을 위해 데이터베이스에 저장된 코드와 비교됩니다. 데이터베이스 검색 속도는 최대 10,000 코드 / 초가 될 수 있습니다. 따라서 몇 초 내에 특정 사용자 작업없이 사람을 인식 할 수 있습니다.

“중첩 정리는 무엇입니까 ”

홍채 스캐너

홍채 스캐너는 두 사람의 눈이 유사한 홍채 패턴을 공유하지 않아 일치 성이 떨어지기 때문에 보안 애플리케이션에서 점점 더 보편화되고 있습니다. 홍채 스캔은 매우 발전했지만 시스템의 핵심은 CCD 디지털 카메라입니다. 이 카메라는 적외선과 가시 광선을 모두 사용하여 사람의 홍채를 선명하게 촬영합니다. 사람의 동공이 검은 색 (근적외선 조명) 일 때 홍채와 동공을 분리하는 것이 컴퓨터에 더 쉽습니다. 사람이 홍채 스캐너를 들여다 보면 디지털 카메라가 자동으로 시스템의 가청 피드백에 초점을 맞춰 사람의 위치를 정확하게 파악합니다. 카메라가 3 ~ 10 인치 거리에서 사진을 찍을 때 컴퓨터는 동공의 중심, 홍채와 동공의 가장자리, 속눈썹 및 눈꺼풀을 찾습니다. 그런 다음 홍채의 패턴을 계산하여 코드로 변환합니다.

홍채 스캐너

홍채는 눈에 보이지만 보호 된 구조이며 일반적으로 시간이 지나도 변하지 않습니다. 대부분의 경우 사람의 눈은 눈 수술 후에도 변함이 없으며 눈에 홍채가있는 한 맹인도이 스캐너를 사용할 수 있습니다. 일반적으로 콘택트 렌즈와 안경은 부정확 한 판독을 유발하지 않습니다.

생체 인식 시스템

요즘 생체 액세스 제어 시스템 이 시스템은 두 가지 이유로 생체 인식의 가치를 실현했습니다. 하나는 식별이고 다른 하나는 확인입니다. 생체 인식 인증을 사용하는 이점은 사람이 사용 가능해야하기 때문에 잊거나 잃어 버릴 수 없다는 것입니다. 식별 프로세스의 포인트 . 본질적으로이 시스템은 토큰 기반 및 전통적인 지식 기반 기술보다 더 능력 있고 신뢰할 수 있습니다.

생체 인식 시스템

생체 인식 시스템은 정보를 이용하는 기술 시스템 그 사람을 식별하는 사람에 대해. 효과적으로 작동하기 위해 이러한 시스템은 일부 독점적 인 생물학적 특성 및 특성에 기반한 특정 데이터에 의존합니다. 이 시스템은 출입 통제 시스템, 지문 기반 근태 관리 시스템, 안면 인식 출석 시스템, 스마트 카드, 근접 기반 제품 등 전자 보안 시스템의 유통에 주요 허브를 가지고 있습니다. 생체 인식의 특성은 다음과 같이 분류 할 수 있습니다. 다음 그림에 표시된 두 가지 유형.

생리 학적 생체 인식 : 이러한 유형의 생체 인식 시스템은 신체의 모양과 관련이 있으며 이러한 시스템에는 얼굴 인식, 홍채 인식, 지문 인식 , 손 인식 및 DNA 인식.

“제너 다이오드는 어떻게 작동합니까 ”

행동 생체 인식 : 이러한 유형의 생체 인식 시스템은 사람의 행동과 관련이 있으며 이러한 유형의 생체 인식에는 음성, 키 입력 및 서명 인식이 포함됩니다.

생체 인식의 특징

장점

홍채 패턴의 독점 성으로 인해 향상된 정확도를 제공합니다.
이러한 유형의 인식은 위조하거나 수정할 수 없습니다.
눈의 내부 기관이기 때문에 아이리스는 고도로 보호됩니다.
더 나은 확장 성과 속도 제공

단점

새로운 기술인 홍채 스캐닝은 사용 가능한 대부분의 전자 장치와 일치하지 않습니다.
홍채 스캔은 사람의 적절한 협조없이 수행하기 어렵습니다.
홍채 기술은 다른 사진 생체 인식 기술로 인해 이미지 품질이 떨어질 수 있습니다.
스캔에 사용되는 장비는 다루기가 매우 어렵습니다.

응용

홍채 인식의 가장 큰 응용 분야는 항공 산업입니다.
Heath row Airport of London과 같은 세계에서 가장 큰 공항은 홍채 인식을 사용합니다.
Unite Arab Emirates에서는 매일 모든 항공, 육상 및 항구에서 수백만 건의 홍채 코드 비교가 수행됩니다.
홍채 인식 시스템의 다른 응용 프로그램으로는 정보 보안, 온라인 비즈니스의 보안, 정부 응용 프로그램의 보안, 경찰 부서의 범죄 기록을 유지하기위한 보안 기관에서의 사용이 있습니다.

따라서 Iris 기술은 매우 유용하고 적응 가능한 보안 수단으로 입증되었습니다. 인적 오류없이 개인을 정확하고 빠르게 식별 할 수있는 방법입니다. 홍채 인식은 보안이 필요한 많은 애플리케이션에서 널리 사용됩니다. 앞으로 널리 사용되는 보안 수단이 될 것입니다.

사진 크레딧 :