Window Frame 방향성 추출법을 보완한 Extended Window Frame을 제시하고, 높은 보완성을 필요로 하는 곳에 사용할 수 있도록 하기 위해서 지문의 중심점으로부터 매칭 된 각각의 특징점까지 이르는 선상에 있는 융선을 추적하는 방법을 이용한 검증 방법을 제안한다. 제안된 검증 방법의 성능을 비교하기 위해서 방향성을 추출하는 방법, 특징점을 추출하는 방법을 기존의 여러 가지 방법들로 구현하고 그 결과를 비교, 분석한다.
본 논문은 등록 지문의 정보를 융합하여 보다 많은 정보를 이용함으로써 지문 검증의 성능을 향상시키는 방법을 제안한다. 크기가 작은 센서는 많은 응용 분야에 적용시킬 수 있는 장점을 가지지만, 실제 지문을 입력 받는 센서 입력창의 물리적인 크기가 작기 때문에 지문 정보를 충분히 입력받지 못할 뿐만 아니라 등록된 지문 영상과 검증을 위해 입력된 지문 영상 사이의 공통영역이 축소되어 전체적인 시스템의 성능을 저하시키는 문제점이 있다. 이러한 문제점은 등록 영상을 여러 장 받아 그 정보를 융합하여 보다 큰 지문 영역을 표현하도록 함으로써 해결할 수 있다. 이를 위해서는 등록 영상간의 좌표계를 정밀하게 일치시키는 과정이 무엇보다 중요하다. 본 논문에서는 먼저 등록영상 사이의 대응 특징점 쌍을 이용하여 거칠게 일치시킨 다음, 융선의 정보를 포함하는 Distance Map을 이용하여 정밀하게 일치시키는 방법을 사용하였다. 정밀하게 일치된 좌표계를 통해 각각의 등록 지문들의 특징 정보는 하나의 큰 등록 정보로 형성된다. 제안된 방법을 통해 형성된 특징 융합 정보는 보다 넓은 면적의 지문을 표현할 수 있기 때문에 센서 입력창이 작아서 생기는 문제를 극복함으로써 지문 인식기의 성능을 향상시킨다. 본 논문의 실험 견과는 제안한 융합 특징 정보를 이용하는 방법이 그렇지 않은 방법보다 지문 인식기의 성능을 월등하게 향상시킴을 보여준다.
본 논문은 아바타를 내장한 한글 지문자 학습 게임 개발에 관한 논문으로써, 초보자가 수화아바타에게서 지문자를 쉽게 배우고 쉽게 연습할 수 있도록 한글 지문자 인식 게임 프로그램개발을 제안한다. 지문자는 단어를 철자로 표현하는 한국수화의 어휘에 대응한다. 지문자 자모가 한글 자모에 일치하고 사용자에 의하여 한글이 손 모양으로 표현되었다. 시스템은 OpenGL에 기반한 수화아바타강사 GUI 팝업윈도우와 지문자 인식모듈, 여러 한글 자음 글자가 아래로 이동하는 게임 모듈, USB 카메라로 구성된다. 지문자는 한글 자모를 표현하는 것으로써, 사용자는 아바타로부터 지문자를 배우고 USB 카메라를 이용하여 시스템에 지문자를 간단하게 입력한다. 우리는 사용자들의 검증을 통하여 개발된 시스템의 성능을 평가하였다.
지문 인증은 개인의 고유한 지문 특징 정보를 바탕으로 사용자를 식별하기 때문에 유출이나 분실, 망각의 위험이 없으며 편리하고 안전하여 여러 스마트 기기에 적용되고 있다. 하지만 스마트 기기를 사용한 후 남아있는 지문의 흔적은 스머지 공격에 취약하다. 본 논문에서는 사용자의 스마트 기기 사용 패턴을 분석하고 스마트 기기에 남아있는 지문 스머지를 이용하여 손상된 지문 영상을 복원하는 기법을 제안한다. 스마트 기기 사용 시 빈번하게 보이는 행동 패턴으로 구성된 시나리오에서 지문 스머지를 수집 및 복원하였으며 복원 지문 영상을 이용한 스머지 공격의 유효성에 대하여 실험하였다. 실험 결과, 지문 인증 시스템에서 높은 공격 성공률을 보였으며 스머지 공격에 취약함을 실증적으로 검증하였다.
지문 정보 등의 생체 정보를 이용하는 생체 기술은 컴퓨터 시스템의 로그인, 출입 ID, 전자상거래 보안 등의 여러 서비스에서 사용자의 안전한 인증을 위해 널리 사용되고 있다. 근래에 이르러, 생체 기술은 비밀 번호와 같은 기존의 개인 인증 방법에 비해 안전하면서도 자동화를 가져올 수 있다는 장점으로 인해 보안 토큰, 스마트 카드와 같은 소형의 임베디드 시스템에 탑재되고 이용되는 추세이다. 본 논문에서는 보안 토큰을 이용한 생체 인식 기술의 시장 동향을 살펴보고 임베디드 시스템의 형태인 보안 토큰 시스템을 개발하고 시험한 결과를 기술하였다. 보안 토큰과 호스트와의 통신은 USB를 이용하여 시험 및 검증하였으며 보안 토큰 상에서의 지문 정합 프로그램의 성능 측정 및 개선에 대해 기술하였다. 나아가, 보안 토큰에서 매치 온 카드(match-on-card)로의 전이를 위해 필요한 내용을 언급하였다.
임베디드 시스템 환경에서 실시간으로 얼굴, 그리고 홍채, 지문 등의 생체인식을 위한 시스템 구현을 위해서는 전용의 칩셋이 필요하다. 본 연구에서는 생체인식 알고리즘을 소프트웨어로 구현 및 검증한 후 임베디드 시스템에서 성능을 시험하여 실시간 처리를 어렵게 하는 각 생체인식 알고리즘의 많은 계산량을 요구하는 부분을 선별하여 하드웨어로 구현하도록 설계하였다. 따라서 각 생체인식 알고리즘은 소프트웨어와 하드웨어 부분으로 나누어져 구현되며, 이들의 효율적인 연동에 의해 다중 생체인식 시스템의 실시간 처리는 가능하게 된다. 칩셋으로 구현되는 부분은 얼굴인식의 얼굴 검출을 위한 Adaboost 알고리즘이 구현되며, 홍채인식인 경우 홍채의 외부/내부 경계 구하기 및 극좌표 알고리즘이 구현되고, 지문인식의 경우에는 지문 맵 정보 도출 알고리즘 부분이 구현된다.
지문 검증은 생체 측정학의 다양한 인증 시스템 중에서 기술의 적용 범위 및 사용의 편의성 등에서 가장 우수한 개인 인증 방법이다. 이러한 지문 인식 과정 중에서 Segmentation은 가장 기초적이지만 이후의 처리과정에 지대한 영향을 미칠 수 있는 과정이다. 특히 잡음이 많은 영상, 회전된 영상, 깨끗하지 못한 영상 등은 Segmentation 방법에 따라 원래의 영상이 훼손될 소지가 많다. 그래서 전자와 같은 지문의 경우, 한계 영역을 가변적으로 설정하여 전경 영상을 선택하는 것이 좋은 방법이다. 이 방법의 특징은 블록의 크기를 잘게 나누어 전경 후보자 영상 여러 개를 만들어서, 그 중에서 전경 영상 하나를 선택할 때, 가변적인 한계 영역을 설정하여, 가장 양호한 전경 영상을 선택할 수 있게 하는 것과, 필터링 적용을 통한 노이즈 제거 방법을 적용하는 것이다. 이 방법을 적용함으로써, 양호한 전경 영상을 선택할 수 있었고, 노이즈까지도 깨끗이 제거하여, 정확히 지문 부분만을 분할(Segmentation) 할 수 있었다.
생체인식기술을 응용한 제품이 다양해지면서 상호운용성의 문제가 제기되어 국제표준화가 진행중인 BioAPl(Biometric Application Pro-gramming Interface)를 기반으로 한 생체인식 제품의 개발이 증대되고 있다. 그러나 BioAPl를 적용하여 개발된 제품에 대한 성능 측정 및 표준규격의 적합성 여부에 대한 신뢰성 있는 평가 도구가 마련되어 있지 않은 상태이다. 본 논문은 생체인식시스템이 BioAPl 규격의 요구사항 및 기준에 얼마나 만족하여 개발하였는가를 검증하기 위한 적합성시험 방법을 연구하였다. 제안된 적합성 시험기술의 첫 번째는 BioAPl명세서가 제공하는 각 함수들을 제대로 구현하였는가에 대한 확인과 사용여부를 평가하는 것이다. 이것은 응용에서 APl(Application Provider Inter-face)함수를 호출하면 프레임워크를 통해 BSP(Biometric Service Provider)를 실행하는 것으로 이때 파라미터와 선행함수의 선택이 필요하다. 두 번째는 BioAPl의 해당 테스트케이스를 분석하여 모듈관리, 핸들기능, 검증기능에 대한 시나리오를 평가하는 것이다. 실험은 BioAPl 컨소시엄에서 제공하는 샘플프로그램과 상용 지문검증시스템의 BSP를 사용하여 제안하는 적합성 평가 방법에 대한 실험을 수행하였다. 이에 따라 BioAPl를 기반으로 한 BSP들이 요구사항에 적합하게 개발되었는지를 판단할 수 있었다.
바이오인식 시스템은 변하지 않는 고유의 특성으로 인하여 범죄를 포함한 다양한 분야에서 널리 사용되고 있다. 그러나 바이오인식정보가 불법 사용자에게 누설되었을 때 많은 문제점을 지니고 있다. 본 논문에서는 지문과 얼굴 정보를 보호하기 위하여 실수형 오류정보 부호 코드화를 수행하는 실수형 퍼지 볼트를 이용한 다중 바이오 인식 시스템을 개발한다. 제안된 방법은 실수형 퍼지볼트를 이용함으로써 분실시 재생성할 수 없는 지문 및 얼굴 특징값과 달리 개인 킷값을 수시로 변경할 수 있다는 장점과 두 가지 바이오정보를 융합함으로써 보안이 강화된 바이오인식 시스템을 구현할 수 있다는 장점이 있다. 제안된 방법의 타당성을 검증하기 위하여 실험한 결과 기존 방법에 비하여 우수한 결과를 나타냈다.
지문샘플의 품질은 지문인식 시스템에서 매칭 성능에 영향을 주는 중요한 요소이다. 지문인식 시스템에서 낮은 품질의 지문영상을 제거하면 인식 에러율이 현저하게 줄어드는 것을 알 수 있다. 본 논문에서는 minutiae 기반의 지문인식 알고리즘을 이용하여 단일 샘플 품질 측정방법에 대한 유효성을 평가하였다. 우선, minutiae 기반의 지문인식 알고리즘의 매칭성능에 영향을 주는 여러 가지 요소에 대하여 검증하고, 다음, 현재 흔히 사용하는 측정방법에 대해 연구하고, 그 중 효과적인 품질측정방법들을 선택하여 NIST, QualityCheck와 Verifinger 5.0을 이용하여 비교 분석 하였다. FVC 데이터베이스로 실험한 결과 단일 측정방법도 매칭성능을 효과적으로 향상함을 알 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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