• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제16권11호
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• pp.11-19
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• 2016

생체인식기술 발달과 그 활용범위가 점차 확장하는 상황에서 이에 대해 사용자 입장에 중심을 둔 사용의도에 대한 연구는 매우 미미한 실정이다. 본 연구는 생체인식기술 종류에 따라 사용자가 인식하는 자기 효능감, 신뢰성, 보안성, 안전성, 편의성에 대해 살펴보고 각 인증수단에 대한 인식 차이가 향후 해당 생체인식기술 사용의도와 어떤 관련이 있는지 알아보고자 하였다. 인지된 자기 효능감, 신뢰성, 보안성, 안전성, 편의성을 독립변수로, 사용의도를 종속변수로 하여 각 생체인증 수단별로 종속변수에 미치는 독립변인 효과를 분석한 결과 지문인식의 경우 인지된 신뢰성과 편의성이 향후 지속사용의도에 유의미한 영향을 주고, 홍채인식은 인지된 편의성이, 정맥인식의 경우 인지된 신뢰성이 각 생체인식수단 사용의도에 가장 큰 영향을 주는 요인으로 나타났다. 이와 같은 연구결과는 향후 다양한 분야에서 생체인식 기술을 도입하는 과정에 사용자 인식이 고려된 적용 방향을 제시할 수 있을 것이다.

• 한국HCI학회:학술대회논문집
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• 한국HCI학회 2008년도 학술대회 3부
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• pp.172-177
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• 2008

생체 인식은 개인의 고유한 생체 정보를 획득하여 개인 식별에 이용하는 기술로, 그중 얼굴 인식은 사용자의 편의성과 비강제성이라는 장점이 있는 응용기술로 평가 받고 있다. 본 논문에서는 얼굴인식 기술동향을 살펴보고 얼굴 영역 추출, 특정 추출, 매칭을 포함한 시스템에 대해 논한다. 얼굴 영역 추출에는 얼굴 형판 정합 방법과 얼굴 요소의 검출에 의한 방법을, 특정 추출에서는 PCA 와 LDA 등의 방법을, 그리고 매칭을 통한 인증 단계에서는 최근접 분류기를 소개한다. 다양한 얼굴 인식 기법들이 제시됨에 따라 공인된 성능 평가 방법이 필요하게 되는데, 대용량 표준 얼굴 DE의 구축과 얼굴 인식 성능 평가 방법 개발의 필요성을 제시한다. 향후 얼굴인식 시스템에서는 조명, 자세, 표정의 변화를 어떻게 보정하여 인식 할 것인가 하는 것이 연구되어야 할 핵심 분야로서 3차원 얼굴 영상 복원 기술을 통한 해결방법을 살펴본다.

• 대한전자공학회:학술대회논문집
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• 대한전자공학회 2008년도 하계종합학술대회
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• pp.961-962
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• 2008

This paper proposes a touchless fingerprint acquisition device for five fingerprints. In conventional devices, they are focused for taking 1 touchless fingerprint image. But this device is taking 5 fingerprint image at a time. Also, it considers problems for focus and rolling in touchless fingerprint recognition for using camera. They affects fingerprint recognition, so this research is performed to measure and analyze these problems.

• 제어로봇시스템학회논문지
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• 제13권8호
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• pp.749-753
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• 2007

In this paper, a generalized version of the Motion Silhouette Image(MSI) called the Generic Motion Silhouette Image (GMSI) is proposed for gait recognition. The GMSI is a gray-level image and involves the spatiotemporal information of individual motion. The GMSI not only generalizes the MSI but also reflects a flexible feature of a gait sequence. Along with the GMSI, we use the Principal Component Analysis(PCA) to reduce the dimensionality of the GMSI and the Nearest Neighbor(NN) for classification. We apply the proposed feature to NLPR database and compare it with the conventional MSI. Experimental results show the effectiveness of the GMSI.

• 스마트미디어저널
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• 제6권2호
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• pp.15-25
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• 2017

The security and privacy issues derived from unsecurely storing biometrics templates in biometric authentication/ recognition systems have opened a new research area about how to secure the stored biometric templates. Biometrics-based key generation is the newest approach that provides not only a mechanism to protect stored biometric templates in authentication/ recognition systems, but also a method to integrate biometric systems with cryptosystems. Therefore, this approach has attracted much attention from researchers worldwide. A review of current research state to summarize the achievements and remaining works is necessary for further works. In this study, we first outlined the requirements and the primary challenges when implementing these systems. We then summarize the proposed techniques and achievements in representative studies on biometrics-based key generation. From that, we give a discussion about the accomplishments and remaining works with the corresponding challenges in order to provide a direction for further researches in this area.

• Journal of Information Processing Systems
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• 제16권1호
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• pp.6-29
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• 2020

Biometrics identification using multiple modalities has attracted the attention of many researchers as it produces more robust and trustworthy results than single modality biometrics. In this paper, we present a novel multimodal recognition system that trains a deep learning network to automatically learn features after extracting multiple biometric modalities from a single data source, i.e., facial video clips. Utilizing different modalities, i.e., left ear, left profile face, frontal face, right profile face, and right ear, present in the facial video clips, we train supervised denoising auto-encoders to automatically extract robust and non-redundant features. The automatically learned features are then used to train modality specific sparse classifiers to perform the multimodal recognition. Moreover, the proposed technique has proven robust when some of the above modalities were missing during the testing. The proposed system has three main components that are responsible for detection, which consists of modality specific detectors to automatically detect images of different modalities present in facial video clips; feature selection, which uses supervised denoising sparse auto-encoders network to capture discriminative representations that are robust to the illumination and pose variations; and classification, which consists of a set of modality specific sparse representation classifiers for unimodal recognition, followed by score level fusion of the recognition results of the available modalities. Experiments conducted on the constrained facial video dataset (WVU) and the unconstrained facial video dataset (HONDA/UCSD), resulted in a 99.17% and 97.14% Rank-1 recognition rates, respectively. The multimodal recognition accuracy demonstrates the superiority and robustness of the proposed approach irrespective of the illumination, non-planar movement, and pose variations present in the video clips even in the situation of missing modalities.

• 전자공학회논문지CI
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• 제45권5호
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• pp.192-200
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• 2008

다중 생체 인식은 둘 이상의 생체 정보를 획득하여 이를 기반으로 개인 인증 및 신원을 확인하는 방법으로, 패턴 분류 알고리즘을 이용한 RBF 기반 유사도 단계 융합 다중 생체 인식은 입력된 생체 정보와 데이터베이스 내의 유사도를 나타내는 매칭 값을 각 단일 생체 인식 시스템으로부터 제공받아 이를 이용하여 특징 벡터를 구성하고, 특징 공간상에서 사용자와 위조자를 구분해주는 최적의 판정 경계를 탐색하여 인식을 수행하는 방법이다. 이러한 패턴 분류 알고리즘의 경우 특징 벡터를 구성하는 각 매칭값이 동일한 신뢰도를 가지고 있다는 가정 하에 고정된 판정 경계를 구성하고 분류를 수행하게 된다. 한편, 생체 인식 시스템의 인식 결과는 입력되는 생체 정보의 품질에 영향을 받을 수 있음이 기존의 연구에서 보고되고 있는데, 이는 일반적인 RBF 기반 유사도 단계 융합 다중 생체 인식 시스템을 구성하고 있는 단일 생체 인식 시스템 중 하나의 시스템에 저품질의 생체 정보가 입력되어 신뢰할 수 없는 매칭값을 출력한 경우에는 이를 기반으로 구성된 특징 벡터의 판정이 오분류 되거나 그 결과의 신뢰도가 감소될 수 있는 문제가 있다. 이에 대한 대안으로 본 논문에서는 각 단일 생체 인식 시스템에 입력되는 생체 정보의 품질을 활용하여 RBF 기반 유사도 단계 융합 다중 생체 인식 시스템에서 품질에 따라 유동적인 판정 경계를 구성하여 특징 벡터를 구성하는 각 매칭값이 판정에 미치는 영향을 조절하고자 하였다. 이를 통해 각 생체 정보가 그 품질에 따라 판정에 미치는 영향이 달리 적용될 수 있도록 하였으며, 그 결과 단일 생체 인식과 일반적인 RBF 기반 유사도 단계 융합 다중 생체 인식에 비해 보다 개선된 인식 결과와 신뢰도를 얻을 수 있었다.

• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국퍼지및지능시스템학회 2005년도 추계학술대회 학술발표 논문집 제15권 제2호
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• pp.299-301
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• 2005

본 연구는 생체정보를 이용하여 개인을 인증하고 확인하기 위한 방법으로 기존 단일 생체인식 기법의 단점을 보완하기 위해 홍채와 얼굴을 이용한 다중생체인식(Multi-Modal Biometrics Recognition)기법을 연구하였다. 중국 홍채 데이터베이스 CASIA(Chinese Academy of Science)에 Gabor Wavelet과 FLDA(Fuzzy Linear Discriminant Analysis)를 사용하여 특징벡터를 획득하였으며, FERET(FERET(Face Recognition Technology) 얼굴영상데이터를 사용하여 FERET 연구에서 매우 우수한 성능을 보인 EBGM알고리듬으로 특징벡터를 획득하였다. 이로부터 얻어진 두 score 값에 대하여 다양한 균등화 과정을 시도해 보았으며, 등록자와 침입자를 구분하기 위한 Fusion Algorithm으로 Bayesian Classifier, Support vector machine, Fisher's linear discriminant를 사용하였다. 또한, 널리 사용되는 방법 중 Weighted Summation을 이용하여 다중생체인식의 성능을 비교해 보았다.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2002년도 합동 추계학술대회 논문집 정보 및 제어부문
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• pp.313-316
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• 2002

The need to protect a main information and control a personal access using Biometrics in the intelligent building system is extended with growing the information and communication technologies in recent years. The fingerprint recognition technology is one of the biometrics methods available that has been widely used in various applications. But the present architecture of fingerprint recognition system has many of the problems because of centralized control network architecture. But we can solve the problems with distributed control network architecture. In this paper, the fingerprint recognition system uses the merit of the LonWorks. it is able to easily modularize the system and make up for the weak points in the typical fingerprint recognition system.

• 한국정보보호학회:학술대회논문집
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• 한국정보보호학회 2006년도 하계학술대회
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• pp.241-245
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• 2006

Recent studies show that fingerprint recognition technology is confronted with spoofing of artificial fingers. In order to overcome this problem, the fingerprint recognition system needs to distinguish a fake finger from a live finger. This paper examines existing software-based approaches for fingerprint liveness detection through experiments. Implemented and tested in this paper are the approaches based on deformation, wavelet, and perspiration. These approaches will be analyzed and compared based on experimental results.