KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제5권10호
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pp.1783-1798
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2011
Recently, a cryptographic construct, called fuzzy vault, has been proposed for crypto-biometric systems, and some implementations for fingerprint have been reported to protect the stored fingerprint template by hiding the fingerprint features. In this paper, we implement the fuzzy fingerprint vault, combining fingerprint verification and fuzzy vault scheme to protect fingerprint templates. To implement the fuzzy fingerprint vault as a complete system, we have to consider several practical issues such as automatic fingerprint alignment, verification accuracy, execution time, error correcting code, etc. In addition, to protect the fuzzy fingerprint vault from the correlation attack, we propose an approach to insert chaffs in a structured way such that distinguishing the fingerprint minutiae and the chaff points obtained from two applications is computationally hard. Based on the experimental results, we confirm that the proposed approach provides higher security than inserting chaffs randomly without a significant degradation of the verification accuracy, and our implementation can be used for real applications.
International Journal of Control, Automation, and Systems
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제6권6호
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pp.800-808
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2008
A fingerprint verification system based on a set of invariant moment features and a nonlinear Back Propagation Neural Network(BPNN) verifier is proposed. An image-based method with invariant moment features for fingerprint verification is used to overcome the demerits of traditional minutiae-based methods and other image-based methods. The proposed system contains two stages: an off-line stage for template processing and an on-line stage for testing with input fingerprints. The system preprocesses fingerprints and reliably detects a unique reference point to determine a Region-of-Interest(ROI). A total of four sets of seven invariant moment features are extracted from four partitioned sub-images of an ROI. Matching between the feature vectors of a test fingerprint and those of a template fingerprint in the database is evaluated by a nonlinear BPNN and its performance is compared with other methods in terms of absolute distance as a similarity measure. The experimental results show that the proposed method with BPNN matching has a higher matching accuracy, while the method with absolute distance has a faster matching speed. Comparison results with other famous methods also show that the proposed method outperforms them in verification accuracy.
지문에 기반을 둔 인식시스템은 오래 전부터 사용되었다. 지문은 이미 잘 알려진 바와 마찬가지로 개개인이 서로 다른 특징을 가지고 있기 때문에, 가장 널리 사용되는 생체계측적인 특징의 하나이다. 그러나 지문 인식 시스템은 입력 지문 영상의 상태가 나쁜 경우 인식 성능이 크게 저하되는 치명적인 약점이 있다. 본 논문에서는 이런 문제점을 해결하기 위해 향상된 방향과 향상된 이진화 및 세선화 영상을 이용한 영상 향상 알고리즘을 전처리 과정에서 사용한다. 영상 향상의 목적은 입력 지문 이미지의 품질을 정확히 측정하고, 지문 영상의 융선과 골의 구조를 개선시키는 것이다. 또한 인식 속도를 향상시키기 위하여 색인 테이블을 사용한 융선의 방향 정보 추출 방법을 제안하였다. 제안한 지문 인식 시스템이 특징점 추출과 인식 성능에서 향상되었음을 실험을 통해서 확인할 수 있었다.
Biometric-based authentication can provide strong security guarantee about the identity of users. However, security of biometric data is particularly important as the compromise of the data will be permanent. To protect the biometric data, we need to store it in a non-invertible transformed version. Thus, even if the transformed version is compromised, the actual biometric data remains safe. In this paper, we propose an approach to protect finger-print templates by using the idea of the fuzzy vault. Fuzzy vault is a recently developed cryptographic construct to secure critical data with the fingerprint data in a way that only the authorized user can access the secret by providing the valid fingerprint. We modify the fuzzy vault to protect fingerprint templates and to perform fingerprint verification with the protected template at the same time. This is challenging because the fingerprint verification is performed in the domain of the protected form. Based on the experimental results, we confirm that the proposed approach can perform the fingerprint verification with the protected template.
보안토큰 기반의 사용자 인증 시스템에서 사용자의 지문정보를 이용하는 방법이 대두되고 있다. 그러나 지문정보가 타인에게 도용된다면 패스워드와 달리 변경이 불가능하거나 제한적이기 때문에 사용자의 지문정보는 더욱 안전하게 보관되어야 한다. 이러한 문제를 해결하기 위한 방법 중 하나로 지문 퍼지볼트(Fuzzy Fingerprint Vault)가 보고되었다. 본 논문에서는 비밀분산 기법을 이용하여 지문 인식률의 성능저하 없이 보안토큰 기반 지문 퍼지볼트 시스템의 보안성을 향상시키는 방법을 제안한다. 즉, 퍼지볼트 이론이 적용된 사용자의 지문 템플릿을 지문 인식률과 보안성을 모두 고려하여 두 부분으로 나누어 각각 보안토큰과 서버에 저장한다. 또한, 퍼지볼트 이론을 지문에 적용하였을 때 발생하는 자동 정렬(Auto-Alignment) 문제는 기하학적 해싱 방법을 분산 적용하여 해결한다. 실험을 통하여 지문 인식률의 성능저하는 무시할 수준이고 보안성은 향상됨을 확인하였다.
특징점 기반 지문 인증은 적은 양의 데이터만을 활용하여 소형화와 속도에서 유리하기 때문에 주로 이용되지만 잘못 추출된 특징점에 의해 지문 인증 오류가 발생된다. 현재 이 문제를 해결하기 위한 많은 방법들이 제안되었다. 하지만 지문입력시 발생하는 잡음등과 같은 외부적 요인과 여러 처리 단계에서 발생하는 내부적 요인 등으로 왜곡 현상을 피하기 어렵기 때문에 전처리 과정의 개선에 의한 오류 감소는 한계를 가지고 있다. 반면에 영상 기반 지문정합은 특징점을 이용하지 않고 영상을 직접 비교하여 특징점에 의한 오류가 발생하지 않는다. 그러나 영상 기반 지문정합은 영상보정이 어려운 단점을 가지고 있다. 본 논문에서는 특징점 기반 지문정합과 영상 기반 지문정합을 함께 수행하여 효과적으로 인증 성능을 향상시키는 방법을 제안한다. 본 논문에서 제안한 알고리즘을 실험한 결과 타인 인증 오류와 본인 거부 오류가 각각 2.7%와 6.5%에서 0.8%와 5.5%로 성능이 향상되었다.
In this paper, we discuss the user-customized interaction for intelligent home environments. The interactive system is based upon the integrated techniques using speech recognition and fingerprint verification. For essential modules, the speech recognition and synthesis were basically used for a virtual interaction between the user and the proposed system. In experiments, particularly, the real-time speech recognizer based on the HM-Net(Hidden Markov Network) was incorporated into the integrated system. Besides, the fingerprint verification was adopted to customize home environments for a specific user. In evaluation, the results showed that the proposed system was easy to use for intelligent home environments, even though the performance of the speech recognizer was not better than the simulation results owing to the noisy environments
본 논문에서는 원격 생체인식 시스템에서 생체데이터의 안전한 전송을 위한 워터마킹 기법을 제안하며, 워터마크의 삽입으로 인한 인식 성능의 상관관계를 비교한다. 특히, 원격 생체인식 시스템은 사용자의 얼굴과 지문 정보를 동시에 사용하는 다중 생체인식 시스템으로 가정한다. 다중 생체인식 시스템에 워터마킹 기법을 적용하기 위하여 우선 두 가지 가능한 시나리오를 고려한다. 첫 번째 시나리오는 얼굴의 특징 정보를 지문 영상에 워터마크로 삽입하며, 반대로 두 번째 시나리오는 지문의 특징 정보를 얼굴 영상에 삽입한다. 실험에 의해 얼굴 영상에 지문 특징정보를 워터마크로 삽입하는 것이 얼굴 및 지문인식 성능의 저하가 거의 발생하지 않음을 확인하였다.
본 논문에서는 지문의 영상 품질, 특징점의 구조, 융선의 주파수와 방향성 등의 정보들을 이용하여 추출된 특징점들을 기반으로 임베디드 시스템에 적합한 지문인식 알고리즘을 제안하였다. 추출된 특징점들은 전처리 및 후처리 과정을 통해 참 특징점만을 선택함으로 정합과정의 신뢰도를 높였다. 정합과정에서는 지문 획득시 천이, 회전, 눌림 등으로 인한 오차를 고려함으로써 신뢰도를 개선하였으며, 인근 특징점만의 부분 정합을 통하여 전체정합을 위한 참조쌍을 택함으로써 수행시간을 단축하였다. 제안된 지문인식 알고리즘은 Arm920T .프로세서 환경하에서 구현되어 검증되었으며 실시간처리를 위한 다양한 방법이 적용되었다. 지문 등록부터 인식까지 처리시간은 0.541초로 실시간 임베디드 응용분야에 적용 가능함을 보여주었으며 이때 FRR(본인 거부율)과 FAR(타인 승인율)는 각각 0.079과 0.00005로 높은 신뢰도를 갖는다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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