Design of Face Recognition System for Authentication of Internet Banking User

인터넷 뱅킹의 사용자 인증을 위한 얼굴인식 시스템의 설계

  • 배경율 (상명대학교 소프트웨어학부)
  • Published : 2003.12.01

Abstract

In this paper, we suggest user authentication and authorization system for internet banking by face recognition. The system is one of Biometrics technology to verify and authorize personnel identification and is more unobtrusive than the other technologies, because they use physiological characteristics such as fingerprint, hand geometry, iris to their system that people have to touch it. Also, the face recognition system requires only a few devices such as a camera and keypad, so it is easy to apply it to the real world. The face recognition algorithms open to the public are separated by their analysis method differ from what characteristic of the human face use. There are PCA (principal Component Analysis), ICA (Independent Component Analysis), FDA (Fisher Discriminant Analysis). Among these, physiological data of encrypted form is translated utilizing PCA which is the most fundamental algorithm that analyze face feature, and we suggests design method of user authentication system that can do send-receive fast and exactly.

본 논문에서는 인터넷 뱅킹의 사용자 인증에 있어 더 강인성(Robustness)을 갖춘 인증 시스템을 위해서 생체의 특징을 이용해 신분을 증명 또는 인증하는 생체인식 기술 중 지문이나 장문, 정맥, 홍채를 이용한 인식과 같이 장비에 접촉해야만 것과 달리 거부감이 없고, 별도의 전문 장비를 필요로 하지 않아 일반 대중들에 쉽게 접근할 수 있는 얼굴인식을 이용해 인증 시스템의 설계 및 구현을 제안한다. 얼굴인식 알고리즘은 얼굴 특징을 분석하는 방식에 따라 PCA (Principal Component Analysis), ICA (Independent Component Analysis), FDA (Fisher Discriminant Analysis) 등이 발표되어 있다. 이들 중 가장 기본적인 알고리즘이라 할 수 있는 PCA를 이용해 얼굴 특징을 분석하고 암호화된 형태의 생체 데이터를 전달해 분석한 결과를 원격지에 신속하고 정확하게 송수신할 수 있는 인터넷 뱅킹에서의 사용자 인증을 위한 얼굴인식 시스템의 설계 방법을 제안한다.

Keywords

References

  1. FRVT 2000 Report Blackbum,D.M.;J.M.Bone;P.J.Phillips
  2. Proc. 1999 IEEE Workshop on Automatic Identification Advanced Technologies v.2 no.33 Evaluating authentication systems using bootstrap confidence intervals Bolle,R.M.;N.K.Ratha;S.Pankanti
  3. Conf. on Computer Vision and Pattern Recognition Workshop v.8 no.1 A statistical assessment of subject factors in PCA recognition of human faces Givens,G.;J.R.Beveridge;B.A.Draper;D.Bolme
  4. IEEE Trans. Patt. Analysis and Machine Intell. v.22 no.6 Evolutionary Pursuit and its Application to Face Recognition Liu,C.;H.Wechsler
  5. IEEE Transactions on Pattern Analysis and MachineIntelligence v.12 no.1 Application of the Karhunen-Loeve Procedure for the Characterization of Human Faces Michael,K.;L.Sirovich
  6. 4th Int'l. Conf. on Automatic Face and Gesture Recognition v.1 no.4 Classifying Facial Attributes using a 2-D Gabor Wavelet Representation and Discriminant Analysis Michael,J.L.;J.Budynek;A.Plante
  7. PhD thesis, Trinity College, Univ. of Cambridge Samaria,F.S.
  8. IEEE Trans. Patt. Analysis and Machine Intell. v.18 no.8 Using Discriminant Eigenfeatures for Image Retrieval Swets,D.L.;J.J.Weng
  9. J. Cognitive Neuroscience v.3 no.1 Eigenface for Recognition Turk,M.;A.Pentland