초록 |
특징 추출 및 패턴 정합 시스템에서, 영상 선명화는 눈의 가시 혈관 구조로부터 관심 지점들을 검출하기 위한 혈관 지점 검출(VPD)을 가능하게 할 수 있다.확장 다중 반경 국소 이진 패턴의 패턴 히스토그램 및/또는 확장 다중 반경 중심 대칭 국소 이진 패턴의 패턴 히스토그램은 관심 지점을 둘러싸고 있는 영상들의 부분들의 설명을 제공할 수 있고, VPD를 통해 검출된 지점들 및 대응하는 기술자들을 사용하여 등록 및 검증 템플릿들이 생성될 수 있다.정상치 지점 쌍들이 등록 및 검증 템플릿들로부터 선택될 수 있고, 2개의 템플릿들의 유사도를 나타내는 제1 정합 점수가 정상치 지점 쌍들의 개수 및 정상치 검출에 의해 선택된 변환의 하나 이상의 파라미터들에 기초하여 계산될 수 있다.제2 정합 점수가 선택된 변환을 적용하는 것에 의해 계산될 수 있고, 점수들 중 어느 하나 또는 둘 다가 사용자를 인증하는 데 사용될 수 있다.등록 템플릿은, 혈관 지점들(VPD) 및 EMR-LBP(Enhanced Multi-Radii Local Binary Patterns), PH-EMR-LBP(Pattern Histograms of Enhanced Multi-Radii Local Binary Patterns), PH-EMR-CS-LBP(Pattern histograms of Enhanced Multi-Radii Center-Symmetric Local Binary Patterns), 및 EMR-CS-LBP(Enhanced Multi-Radii Center-Symmetric Local Binary Patterns)와 같은 대응하는 특징들과 같은, 관심 지점들의 집합체일 수 있다.일부 구현들에서, 획득된 영상이 세그먼트화된 공막 영역의 크기에 대한 VPD 지점들의 비에 기초한 특정 임계치를 초과하는 경우에만 등록 템플릿이 생성될 수 있다.단일의 사용자에 대해 하나 초과의 등록들이 가능하다.획득된 스캔들에 영향을 미치는 행동 및/또는 환경 변동들에 대응하기 위해 등록 템플릿들이 갱신될 수 있다.검증을 사용하여 등록 템플릿들을 갱신하는 것은 후보 검증 템플릿의 품질, 정합 점수, 및/또는 다른 영상 및 노출 유사도 척도들에 기초할 수 있다. |