Proceedings of the Korea Institutes of Information Security and Cryptology Conference
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2003.07a
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pp.204-207
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2003
생체인식 기술은 전통적인 비밀번호 방식 또는 토큰 방식보다 신뢰성 면에서 더 선호되지만, 환경의 영향에 매우 민감하여 성능의 한계가 있다. 이러한 단일 생체인식 기술의 한계를 극복하기 위하여 여러 종류의 생체 정보를 결합한 다중 생체인식 (multimodal biometrics)에 관한 다양한 연구가 진행되고 있다 본 논문에서는 다중 생체인식 기술을 간략히 소개하고, Support Vector Machines(SVM)을 이용하여 얼굴 및 음성 정보를 함께 이용한 다중 생체인식 실험으로 성능이 개선될 수 있음을 확인하였다.
생체인식 기술은 급속도로 발전하고 있지만 각각의 생체 정보를 이용한 단일 생체인식 기술은 생체 방식에 따라 여러 가지 문제점이 노출되고 있다. 따라서 두 가지 이상의 생체 정보를 결합하여 단일 생체인식 기술의 문제점을 극복하고 보다 좋은 인식률을 확보하기 위해 다중 생체 인식 시스템이라는 복합 시스템이 제안되었다. 본 논문에서는 웹 기반의 다중 생체 인식 시스템을 개발하여 이를 인터넷 전자입찰시스템에 적용하였다. 얼굴 및 음성 인식 정보를 이용하여 인증 시스템에 로그인 하도록 구현하여 일반적인 웹사이트에서도 다중 생체 인식 시스템을 적용할 수 있음을 보였다.
Biometric information does not need to be stored separately, and there is no risk of loss and no theft. For this reason, it has been attracting attention as an alternative authentication means for existing authentication means such as passwords and authorized certificates. However, there may be a privacy problem due to leakage of personal information stored in the server. To overcome these weaknesses, FIDO solved the problem of leakage of personal information on the server by using biometric information stored on the user device and authenticating. In this paper, we propose a multiple biometric authentication method that can be used in FIDO environment. In order to utilize multiple biometric information, fingerprints and EEG signals can be generated and used in FIDO system. The proposed method can solve the problem due to limitations of existing 2-factor authentication system by authentication using multiple biometric information.
Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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2007.04a
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pp.103-106
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2007
본 논문에서는 얼굴, 홍채 등의 생채정보를 안전하게 은닉하고 효과적으로 은닉정보를 추출할 수 있는 웨이블렛 기반 워터마킹 기법을 제안한다. 얼굴과 홍채의 특징데이터는 Fuzzy-LDA(Fuzzy-Based Linear Discriminant Analysis)를 이용하여 추출하였다. 워터마킹알고리즘은 Wavelet을 이용하여 생체이미지에 생체특징 삽입 이전의 생체 인식율과 워터마킹알고리즘을 거쳐 생체특징을 추출한 후의 인식률 비교를 통해 성능을 평가하였다. 또한 단일생체특징 삽입과 다중생체특징삽입을 통해 단일생체보안과 다중생체보안의 실험을 수행, 평가하였다.
Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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2002.10d
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pp.622-624
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2002
생체인식 기술은 급속도로 발전하고 있지만 개개의 생체 정보를 이용한 단일 생체인식 기술은 생체 방식에 따라 각각의 문제점이 노출되고 있는 상황이다. 이에 두 가지 이상의 생체 정보를 결합하여 단일 생체인식 기술의 문제점을 극복하고 보다 좋은 인식률을 확보하기 위해 다중 생체인식 시스템(Multi-Modal Bio-metries System)이라는 복합 시스템이 제안 되었다. 이 논문에서는 생체인식 산업의 특성 및 개인 인증 방법으로 사용중인 단일 생체인식 시스템의 문제점을 알아보고 그 해결방안으로 다중 생체인식 시스템의 확률단계(Probability Level)에서 더 좋은 성능을 보여주기 위해 각각의 시스템에 가중치(Weight)를 부여 할 경우, EER(Equal Error Rate)이 단일 생체인식 시스템에 보다 가중치를 부여 했을 때 낮아짐과 동시에 ROC 커브도 (Receiver Operating Characteristic Curve) 좋아짐을 보였다.
Go Hyeon-Ju;Yu Byeong-Jin;Kim Yong-Min;Jeon Myeong-Geun
Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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2006.05a
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pp.183-186
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2006
생체인식은 정보처리시스템에 있어서 네트웍 보안, 시스템 보안, 어플리케이션 보안 등에 사용되는 개인인증 및 확인을 위한 하나의 기법으로 볼 수 있으며, 개인정보를 포함한 데이터의 보호를 위해서 본인이나 승인된 사용자만이 네트웍이나 물리적 접근 등을 통하여 접근하고자 하는 것이다. 본 논문에서는 얼굴인식과 홍채인식 시스템을 융합한 다중생체인식 시스템을 구현하였으며, 다중생체인식 시스템에서 구현된 생체데이터를 안전하게 전송할 수 있는 방법으로 블록 암호 알고리듬 ARIA를 침입에 대한 보안 방법으로 제안하였다. 이에 다중생체 특징벡터를 128비트의 블록 크기를 이용하여 암호화 하였으며, 생체 특징벡터를 이용하여 128비트의 키로 사용하였다.
본 논문에서는 사람의 얼굴과 지문을 이용하여 실시간 다중 생체인식 시스템 구현을 제안하였다. 얼굴인식에서는 이미지의 크기를 축소하기 위해 Wavelet Transform을 이용하였으며, 특징 값을 찾아내기 위한 방법으로는 얼굴인식에서 많이 사용되는 LDA(Linear Discriminant Analysis)를 이용하였다. 또한, 지문인식에서는 지문의 중심점을 찾아 가버 변환을 하고, 이로부터 섹터별 변량을 특징 값으로 사용하였으며, 인식 성능을 향상시킬 수 있는 상관도가 높은 지문 3개를 기준 데이터로 등록하였다. 마지막 단계로 두 가지의 생체정보를 모두 사용할 수 있도록 퍼지를 이용하여 얼굴인식의 결과와 지문인식의 결과를 융합하였으며, 단일 생체정보를 이용했을 때의 단점을 다중 생체인식 시스템을 구현함으로서 우수한 성능을 보이는 시스템을 구현하였다.
Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea CI
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v.45
no.5
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pp.192-200
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2008
Multimodal biometrics is a method for personal authentication and verification using more than two types of biometrics data. RBF based score-level fusion uses pattern recognition algorithm for multimodal biometrics, seeking the optimal decision boundary to classify score feature vectors each of which consists of matching scores obtained from several unimodal biometrics system for each sample. In this case, all matching scores are assumed to have the same reliability. However, in recent research it is reported that the quality of input sample affects the result of biometrics. Currently the matching scores having low reliability caused by low quality of samples are not currently considered for pattern recognition modelling in multimodal biometrics. To solve this problem, in this paper, we proposed the RBF based score-level fusion approach which employs quality information of input biometrics data to adjust decision boundary. As a result the proposed method with Qualify information showed better recognition performance than both the unimodal biometrics and the usual RBF based score-level fusion without using quality information.
Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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2006.11a
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pp.243-246
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2006
본 논문에서는 모발내에 있는 약 30여가지의 생체 미네랄과 8가지의 중금속 정보 분석을 통해 생체내에 양양상태의 과잉, 결핍 및 불균형 상태를 평가하고, 그 결과가 현재 생체에 미치는 영향을 예측하여, 건강을 유지하는 방향을 제시할 수 있는 의료용 지능적 의학진단 시스템을 구축하였다. 이 논문에서는 생체내 미네랄 정보를 다중 퍼지규칙베이스 시스템으로 구축함으로써 환자에게 보다 효율적으로 치료와 예방방법을 제시할 수 있는 의학진단시스템을 구축하였다.
In this paper, we propose a multi-modal biometric system based on face, iris and fingerprint recognition system. To effectively aggregate two systems, we use statistical distribution models based on matching values for genuine and impostor, respectively. And then, We performed reveal fusion algorithms including weighted summation, Support Vector Machine(SVM), Fisher discriminant analysis, Bayesian classifier. From the various experiments, we found that the performance of multi-modal biometric system was influenced with the normalization methods and classifiers.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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