홍채 인식은 인간의 눈 영상으로부터 고유한 홍채특징을 추출하고 이를 코드화하여 비교하는 생체인식 기술로, 시스템에 저장된 다른 홍채들과의 비교 기술이 포함된다. 한편, 홍채 영상에서의 속눈썹은 인식률에 영향을 미치는 외부 요소인데, 속눈썹이 홍채 영역으로부터 정확하게 제거되지 않으면 속눈썹을 홍채 특징으로 인식하거나 홍채 특징을 속눈썹으로 인식하는 오인식 문제가 발생한다. 결국 이러한 오인식은 홍채 정보의 상당한 유실을 초래한다. 따라서 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위해 주파수 특징 분석에 사용되는 Gabor filter를 이용한 속눈썹 제거를 수행하였고, 그 결과 홍채 정보의 보존율 향상을 가져올 수 있었다. Gabor filter는 영상의 주파수 분석을 위한 필터 중 하나로, 각도, 주파수 및 가우시안 파라미터 등을 이용하여 홍채 영역의 다양한 특징을 추출하는 새로운 방법을 통해 길이와 형태가 다양한 속눈썹을 정확하게 제거할 수 있었다. 그 결과, 제안한 방법은 GMM 또는 히스토그램 분석을 이용한 기존 방법보다 홍채 영역 데이터 보존율에서 약 4% 정도 향상을 보였다.

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