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.
Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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v.12
no.5
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pp.2339-2345
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2011
Gait recognition is the method to identify the person who walks in front of camera using characteristics of individuals by a sequence of images of walking people. The accuracy of biometric such as fingerprint or iris is very high; however, to provide information needs downsides which allow users to direct contact or close-up, etc. There have been many studies in gait recognition because it could capture images and analysis characteristics far from a person. In order to recognize the gait of person needs a continuous sequence of walking which can be distinguished from the individuals should be extracted features rather than an single image. Therefore, this paper proposes a method of gait recognition that the motion of objects in sequence is described the characteristics of a shape sequence descriptor, and through a variety of experiments can show possibility as a recognition technique.
The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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v.26
no.12A
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pp.2067-2073
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2001
Biometric systems are forms of technology that use unique human physical characteristics to automatically identify a person. They have sensors to pick up some physical characteristics, convert them into digital patterns, and compare them with patterns stored for individual identification. However, lip-print recognition has been less developed than recognition of other human physical attributes such as the fingerprint, voice patterns, retinal at blood vessel patterns, or the face. The lip print recognition by a CCD camera has the merit of being linked with other recognition systems such as the retinal/iris eye and the face. A new method using multi-resolution architecture is proposed to recognize a lip print from the pattern kernels. A set of pattern kernels is a function of some local lip print masks. This function converts the information from a lip print into digital data. Recognition in the multi-resolution system is more reliable than recognition in the single-resolution system. The multi-resolution architecture allows us to reduce the false recognition rate from 15% to 4.7%. This paper shows that a lip print is sufficiently used by the measurements of biometric systems.
Biometrics is a study of identifying individual by using the features of human body. It has been studied for an alternative or complementary method for the classical method based on password, ID card, etc. In comparison with the fingerprint, iris, ear, palmprint, finger-knuckle print has been recently studied. This paper proposes an effective method for recognizing finger-knuckle print based on the feature of Gradient orientation. The main features of finger-knuckle print are the size and direction of winkles. In order to extract these features stably, we make a feature vector consisted of Gradient orientations after the preprocessing of enhancing non-uniform brightness and low contrast. Total 790 images acquired from 158 persons have been used at the experiment for evaluating the performance of the proposed method. The experimental results show the recognition rate of 99.69% and the relatively high decidability index of 1.882. These results demonstrate that the proposed method is effective in recognizing finger-knuckle print.
The purpose of this study, due to recent increase of digital outdoor media, is to analyze the consumer experience of interaction with digital media. Through this study it was found that experience factor consisting of cognitive, emotional, and interactional factors has a mediating effect on brand preference and brand reliability which in turn influence consumers' purchasing intention. On the other hand, it was verified that the consumer satisfaction of the experience does not directly influence purchasing intention, but only through the mediation of brand reliability. This research has implications on the academic field as well as in work-level practices, as a study based on an actual operating digital media, not a laboratory simulation that verifies the importance of digital media experience in forming brand equity through immediate influence on brand preference and brand reliability.
The purpose of this paper is to establish an emotional expression factors of digital eye contents that can be applied to digital environments. The emotion which can be applied to the smart doll is derived and we suggest guidelines for expressive factors of each emotion. For this paper, first, we research the concepts and characteristics of emotional expression are shown in eyes by the publications, animation and actual video. Second, we identified six emotions -Happy, Angry, Sad, Relaxed, Sexy, Pure- and extracted the emotional expression factors. Third, we analyzed the extracted factors to establish guideline for emotional expression of digital eyes. As a result, this study found that the factors to distinguish and represent each emotion are classified four categories as eye shape, gaze, iris size and effect. These can be used as a way to enhance emotional communication effects such as digital contents including animations, robots and smart toys.
Due to the development of IT technology, harmful multimedia contents are spreading out. In addition, obscene and violent contents have a negative impact on children. Therefore, in this paper, we propose a multimodal approach for blocking obscene and violent video contents. Within this approach, there are two modules each detects obsceneness and violence. In the obsceneness module, there is a model that detects obsceneness based on adult and racy score. In the violence module, there are two models for detecting violence: one is the blood detection model using RGB region and the other is motion extraction model for observation that violent actions have larger magnitude and direction change. Through result of these three models, this approach judges whether or not the content is harmful. This can contribute to the blocking obscene and violent contents that are distributed indiscriminately.
The Journal of the Korea institute of electronic communication sciences
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v.19
no.1
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pp.317-326
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2024
Biometric recognition is a technology that determines whether a person is identified by extracting information on a person's biometric and behavioral characteristics with a specific device. Cyber threats such as forgery, duplication, and hacking of biometric characteristics are increasing in the field of biometrics. In response, the security system is strengthened and complex, and it is becoming difficult for individuals to use. To this end, multiple biometric models are being studied. Existing studies have suggested feature fusion methods, but comparisons between feature fusion methods are insufficient. Therefore, in this paper, we compared and evaluated the fusion method of multiple biometric models using fingerprint, face, and iris images. VGG-16, ResNet-50, EfficientNet-B1, EfficientNet-B4, EfficientNet-B7, and Inception-v3 were used for feature extraction, and the fusion methods of 'Sensor-Level', 'Feature-Level', 'Score-Level', and 'Rank-Level' were compared and evaluated for feature fusion. As a result of the comparative evaluation, the EfficientNet-B7 model showed 98.51% accuracy and high stability in the 'Feature-Level' fusion method. However, because the EfficietnNet-B7 model is large in size, model lightweight studies are needed for biocharacteristic fusion.
Kim, Sung-Min;Park, Kang-Roung;Park, Dong-Kwon;Won, Chee-Sun
Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea SP
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v.46
no.1
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pp.23-31
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2009
Recently, biometric techniques such as face recognition, finger-print recognition and iris recognition have been widely applied for various applications including door access control, finance security and electric passport. This paper presents the method of using finger-vein pattern for the personal identification. In general, when the finger-vein image is acquired from the camera, various conditions such as the penetrating amount of the infrared light and the camera noise make the segmentation of the vein from the background difficult. This in turn affects the system performance of personal identification. To solve this problem, we propose the novel and fast method for extracting the finger-vein region. The proposed method has two advantages compared to the previous methods. One is that we adopt a locally adaptive thresholding method for the binarization of acquired finger-vein image. Another advantage is that the simple morphological opening and closing are used to remove the segmentation noise to finally obtain the finger-vein region from the skeletonization. Experimental results showed that our proposed method could quickly and exactly extract the finger-vein region without using various kinds of time-consuming filters for preprocessing.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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