수학부 정보수학연구소에서 진행하고있는 생체식별알고리듬연구

김일성종합대학 수학부 부교수 리광일 ,   2019.12.3.

수학부 정보수학연구소에서는 정보기술에서 중요한 문제의 하나로 되고있는 생체식별기술을 연구하기 위한 연구조를 구성하고 2001년부터 생체식별알고리듬들에 대한 연구를 시작하였으며 여러 종류의 생체식별알고리듬들이 이미 세계적으로 가장 앞선 수준에 도달하였다.

수학부 정보수학연구소에서는 응용범위가 넓고 세계적으로 연구가 많이 진행되고있는 지문인식, 얼굴인식, 홍채인식, 손가락정맥인식, 손바닥정맥인식, 본문독립형 및 본문의존형 발성자인식알고리듬들에 대한 연구를 진행하여왔다.


- 지문인식알고리듬연구

연구소에서는 지문인식알고리듬에 대한 연구를 2004년부터 시작하였다. 연구에서 중점은 지문출퇴근기나 지문열쇠와 같은 지문제품들에서 리용할수 있는 지문인식알고리듬을 개발하는것이였다.

지문인식연구에서는 안정한 특징점서술자의 구성, 고속대조를 위한 지문첨수화방법의 구성, 지문인식정확성을 향상시키기 위한 지문템플레트개선방법, 지문전처리방법에 대한 연구들을 진행하여 지문인식알고리듬의 성능을 세계적수준으로 높이였다.

2018년 6월 세계지문인식경연대회(FVC-Ongoing, https://biolab.csr.unibo.it/fvcongoing)의 장문부류경연에서 높은 성적을 쟁취하였다.


- 얼굴인식알고리듬연구

연구소에서 얼굴인식알고리듬에 대한 연구는 2001년부터 시작되였다. 기본연구방향은 근적외선카메라를 리용하는 얼굴인식체계구성을 위한 알고리듬연구이다. 안경유무, 얼굴자세변화, 각이한 거리등 변화에 대한 안정성을 높이고 체계의 정확성을 높이기 위한 특징추출 및 대조방법연구를 진행하였다.

연구소에서 개발한 근적외선얼굴인식알고리듬은 얼굴출퇴근기를 비롯한 여러 제품들에서 리용되고있다.

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그림. 얼굴인식알고리듬의 입력화상과 그에 대한 얼굴검출 및 특징점추출결과

- 홍채인식알고리듬연구

연구소에서 홍채인식알고리듬에 대한 연구는 2015년에 시작되였다.

홍채인식의 안정성과 정확성을 개선하기 위하여 각이한 조건에서의 홍채검출 및 경계추정, 눈까풀 및 속눈섭등에 의한 영향제거, 홍채화상전처리, 특징추출방법들에 대한 연구를 진행하였다.

개발된 홍채인식알고리듬은 여러 국제경연들에서 높은 평가를 받았다.

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그림. 홍채인식알고리듬의 처리결과들, (1) 은 입력화상, (2) : 동공, 홍채, 눈까풀의 검출결과, (3)은 홍채령역의 정규화결과, (4)는 전처리결과

- 손가락정맥인식알고리듬연구

연구소에서 손가락정맥인식에 대한 연구는 2013년부터 시작하였다.

손가락정맥인식정확성을 높이는데서 중요한 문제는 화상에서 손가락경계의 안정한 검출, 기하학적변환의 구성, 피줄구조의 안정한 검출 및 대조방법의 구성이다. 우리는 우의 문제들을 해결하는데서 일정한 성과들을 이룩하였다.

손가락정맥인식알고리듬도 국제경연들에서 높은 평가를 받았으며 현재 많은 제품들에서 리용되고있다.

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그림. 손가락정맥인식알고리듬의 처리결과들, (1) 은 입력화상, (2) : 손가락의 우아래경계검출결과, (3)은 손가락의 정규화결과, (4)는 전처리결과

- 손바닥정맥인식알고리듬연구

손바닥정맥인식알고리듬에 대한 연구는 2015년에 시작되였다.

각이한 배경조건과 조명조건, 손바닥의 자세조건에서의 안정한 손바닥검출, 정확한 피줄구조의 검출을 위한 화상전처리, 조명변화와 손바닥의 자세변화에 안정한 특징추출 및 대조방법은 손바닥정맥인식의 정확성을 높이는데서 중요한 문제들이다. 우리는 이 문제들을 해결하는데 집중하여 적지 않은 성과들을 이룩하였으며 이미 여러 제품들에서 리용되고있다.

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그림. 손바닥정맥인식알고리듬의 처리결과들, (1) 은 입력화상, (2) : 손바닥의 특징점추출결과, (3)은 손바닥령역정규화결과, (4)는 전처리결과

- 본문독립형 및 본문의존형 발성자인식알고리듬연구

발성자인식알고리듬에 대한 연구는 2001년부터 시작되였다.

손전화를 비롯한 이동통신수단의 발전과 함께 발성자인식에 대한 연구는 중요한 문제로 제기되고있다. 우리는 여러가지 특징들을 결합하고 각종 정규화수법들을 적용하여 잡음, 감정 등 여러가지 변화에 안정하고 정확성이 높은 본문독립형 및 본문의존형 발성자인식알고리듬들을 개발하였다.


우리는 앞으로 현재까지 이룩한 성과와 경험에 토대하고 심층학습리론을 비롯한 기계학습, 패턴인식, 현대 화상처리기술들을 적극적으로 결합하여 이미 연구가 진행되여온 생체식별알고리듬들의 성능을 개선하며 손바닥문양인식등 현실에서 요구되는 다른 종류의 생체식별알고리듬에 대한 연구를 진행하려고 한다.

또한 세계적인 추세에 맞게 여러 종류의 생체식별기술을 결합하는 다중생체식별체계의 안정성과 정확성을 크게 개선하기 위한 리론적, 기술적연구들을 진행하려고 한다.