범죄현장에서 자주 발견되는 감열지의 표면에 남겨진 잠재지문의 압인순서 결정은 지문의 경시 변화 및 지문 나이의 연구와 밀접한 관계가 있으며, 수사에 있어서 추가적인 정보를 제공할 수 있다. 이를 위한 예비실험으로 2가지의 압인 압력과 시간(second)으로 감열지(일반 영수증과 팩스종이)상에 유류한 시료지문을 1~7일의 경과 후에 일(day)별로 iodine fuming법으로 현출하였다. 가시화된 지문의 이미지를 농도계 이미지 분석을 통하여 압인순서와 상관관계가 있을 수 있는 융선의 평균 면적값의 변화를 분석하였다. 감열지 용지의 종류에 따른 큰 차이는 나타나지 않았으나 3일차까지는 지문 융선의 면적값은 점점 증가하거나 유사한 경향을 보였고 4일에서 7일차까지 점진적으로 감소하였다. 6일과 7일차 지문의 면적값은 1일차의 대략 1/2 이하였다. 또한 겹 지문을 실험 한 경우 6일차, 7일차 경우에는 1~3일차의 지문과의 큰 선명도 차이를 보여 육안 구별가능성을 보였다. 추후 압인 조건에 대한 추가적인 실험은 현재의 방법이 지문의 감열지상 압인순서 결정에 가치 있는 방법임을 증명할 수 있을 것이다.
게이트 인식은 원 거리에서 획득한 사람의 걸음걸이 영상 시퀀스를 이용하여 개개인의 특징을 파악하여 해당 시퀀스가 누구인지를 파악하고자 하는 방법이다. 지문 인식이나 홍채 인식과 같은 기존의 생체 인식 방법은 정확도는 매우 높으나 사용자로 하여금 정보 제공을 위해 직접적인 접촉이나 근접 촬영 등 불편한 행위가 수반되는 단점이 있다. 게이트 인식은 원거리 영상으로 인식을 시도할 수 있기 때문에 새로운 생체 인식 방법으로 많은 연구가 진행되고 있다. 게이트 인식을 위해서는 한 장의 영상이 아니라 연속적인 걸음걸이 시퀀스로부터 개개인을 구별할 수 있는 특징을 추출하여야 한다. 따라서 본 논문에서는 객체의 움직임 시퀀스에 대한 특징을 기술할 수 있는 shape sequence 기술자를 이용한 게이트 인식 방법을 제안하고, 다양한 실험을 통해 사람을 구별할 수 있는 인식 기법으로서의 가능성을 제시한다.
디지털 영상 장치의 이용이 증가함에 따라, 영상 처리 관련 소프트웨어 및 하드웨어에 대한 관심이 높아지고 있으며, 영상 처리는 물체 인식, 물체 검출, 지문 인식 등의 여러 분야에서 적용되고 있다. 에지 검출은 대부분의 영상 처리 기술 등의 전처리 과정으로 국내외에서 많은 연구가 진행되고 있다. 대표적인 에지 검출 방법에는 소벨(Sobel), 프리윗(Prewitt), 라플라시안(Laplacian), 로버츠(Roberts), 케니(Canny) 에지 검출기 등이 있으며, 이러한 기존의 방법들은 비잡음 영상에서 에지를 우수하게 검출이 가능하나 임펄스 잡음에 훼손된 영상에서는 잡음 제거 특성이 미흡하여, 에지 검출 특성이 미흡하게 나타난다. 따라서 본 논문에서는 임펄스 잡음에 훼손된 영상에서 우수한 에지 검출 특성을 얻기 위하여, 마스크의 중심 화소를 축으로 하여 4개의 영역으로 나누고, 각 영역의 대표 화소값에 따라 추정 화소를 구하며, 추정된 마스크와 새로운 방향성 마스크를 적용하여 최종 에지를 검출하는 알고리즘을 제안하였다.
정보화에 의한 지식사회가 점점 고도화 되어갈 수록 사람의 신체에 의한 개인 식별 기술이 많이 요구되고 있다. 지문인식이나 홍채인식 등의 생체인식은 이미 상용화되어 다양한 분야에 이용되고 있다. 사람의 얼굴을 이용한 인식이나 인증분야는 아직 충분한 성능이 나오지 않고 있다. 그러나 앞으로 생체인식이나 얼굴인식에 대한 응용은 점점 그 비중이 커질 것으로 예상된다. 본 논문에서는 얼굴을 각각의 개체단위로 분할한 후 각 개체의 비율적인 특징을 계산하고 특정 계산식에 가중치를 부여하며 분할된 눈과 입의 유사도 검색을 통해 유사성을 확인함으로써 사용자를 인식하는 시스템을 제안한다. 제안한 방법을 실험하고 그 결과의 분석을 통해 인식률이 높아짐을 알 수 있었다.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제11권12호
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pp.6152-6168
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2017
Recently, the biometric-based authentication systems such as FIDO (Fast Identity Online) are increased in mobile computing environments. The biometric-based authentication systems are performed on the mobile devices with the battery, the improving energy efficiency is important issue. In the case, the size of images (i.e., face, fingerprint, iris, and etc.) affects both recognition accuracy and energy consumption, and hence the tradeoff analysis between the both recognition accuracy and energy consumption is necessary. In this paper, we propose an energy-efficient way to authenticate based on biometric information with tradeoff analysis between the both recognition accuracy and energy consumption in multimedia IoT (Internet of Things) transmission environments. We select the facial information among biometric information, and especially consider the multicore-based mobile devices. Based on our experimental results, we prove that the proposed approach can enhance the energy efficiency of GABOR+LBP+GRAY VALUE, GABOR+LBP, GABOR, and LBP by factors of 6.8, 3.6, 3.6, and 2.4 over the baseline, respectively, while satisfying user's face recognition accuracy.
Shiqi, Luo;Shengwei, Tian;Long, Yu;Jiong, Yu;Hua, Sun
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제12권1호
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pp.454-475
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2018
This paper presents a novel Android malware classification model planned to classify and categorize Android malicious code at Drebin dataset. The amount of malicious mobile application targeting Android based smartphones has increased rapidly. In this paper, Restricted Boltzmann Machine and Deep Belief Network are used to classify malware into families of Android application. A texture-fingerprint based approach is proposed to extract or detect the feature of malware content. A malware has a unique "image texture" in feature spatial relations. The method uses information on texture image extracted from malicious or benign code, which are mapped to uncompressed gray-scale according to the texture image-based approach. By studying and extracting the implicit features of the API call from a large number of training samples, we get the original dynamic activity features sets. In order to improve the accuracy of classification algorithm on the features selection, on the basis of which, it combines the implicit features of the texture image and API call in malicious code, to train Restricted Boltzmann Machine and Back Propagation. In an evaluation with different malware and benign samples, the experimental results suggest that the usability of this method---using Deep Belief Network to classify Android malware by their texture images and API calls, it detects more than 94% of the malware with few false alarms. Which is higher than shallow machine learning algorithm clearly.
얼굴인식은 인식과정에서 인식자에게 거부감을 유발하지 않고, 적극적인 행위 없이 자동으로 인식 과정을 거치는 장점이 있다. 그러나 촬영 환경에서의 조명 변화로 인하여 다른 인식 방법인 지문 인식이나 홍채 인식에 비하여 인식률이 저하되는 단점이 있다. 따라서 본 논문에서는 퍼지 선형판별분석법을 기반으로 가시광선 영상과 적외선 영상의 웨이블릿 대역의 선택적 융합방법을 이용하여 조명 변화에 강인한 얼굴 인식 방법을 제안한다. 첫 번째 단계에서 가시광선 영상과 적외선 영상을 웨이블릿 변환하여 4개의 대역으로 분할한다. 두 번째 단계에서 각 대역에 해당하는 학습영상과 테스트 영상의 유클리디안 거리를 계산한다. 세 번째로 앞서 계산된 유클리디안 거리를 이용하여 각 대역에서의 인식 실험을 수행하고, 4개 대역에서의 인식률을 고려하여 가중치를 설정한다. 마지막으로 부여된 가중치와 해당 대역의 유클리디안 거리를 융합하여 얼굴인식을 수행하여 외부 변화에 강인한 얼굴 인식 결과를 얻었다.
생체인식(biometrics)은 인간이 갖는 신체적 특징을 활용하여 개인을 식별하는 연구로, 비밀번호나 ID카드 등의 전통적인 개인 식별 방법을 대체하거나 보완할 수 있는 방법으로 많은 관심을 받고 있다. 생체인식의 대상 중 손가락 관절문은 지문, 홍채, 귀, 장문에 비하여 비교적 최근에 연구가 시작되었다. 본 논문은 그레이디언트 방향 특징을 이용하여 손가락 관절문을 효과적으로 인식하는 방법을 제안한다. 손가락 관절문의 주요 특징은 주름의 크기와 방향으로, 이러한 특징을 안정적으로 획득하기 위하여 불균일한 조명과 낮은 대비를 개선하는 전처리를 수행한 후 그레이디언트의 방향 정보를 추출하여 특징벡터를 구성하였다. 제안된 방법의 성능을 측정하기 위하여 158명으로부터 획득한 총 790개 손가락 관절문 영상을 대상으로 실험을 수행하였다. 실험 결과 99.69%의 인식률을 얻었으며, 기존 관련 연구에 비하여 1.882라는 높은 결정계수를 보여 제안된 방법이 손가락 관절문 인식에 효과적임을 확인하였다.
CCTV, 로봇 등의 시스템으로부터 획득된 이미지에는 많은 얼굴 영상이 포함되어 있다. 영상 데이터의 급증으로 이들을 수동 처리하는 것은 어렵고 자동으로 처리할 필요가 있다. 또한 기업은 새로운 기술을 보호하고자 더욱 자동화된 보안 시스템을 요구한다. 그러한 문제를 해결하고자 얼굴인식, 동공인식, 지문인식 등의 방법이 사용된다. 얼굴인식 방법이 직접적인 접촉을 요구하지 않아 많이 사용되고 있으나 현재주로 사용되는 2차원 방식에는 한계가 있으며 이러한 것을 해결할 방안으로 Morphable모델을 생각할 수 있다. MPI에서 만들어진 기존의 Morphable 모델은 텍스쳐(texture), 지오메트리(geometry)와 같은 대량의 데이터로 구성된다. 본 논문은 이러한 용량을 줄이고자 GeometriX에 기반한 Morphable 모델 생성을 다룬다.
The present research work reports in-vitro anti-cancer activity of biologically synthesized ZnO nanoparticles (ZnO NPs) against human carcinoma cells viz SCC-40, SK-MEL-2 and SCC-29B using Sulforhodamine-B (SRB) Assay. ZnO NPs were synthesized by a unique and novel biological route using Temperature-gradient phenomenon where the extract of combination of Catharanthus roseus (L.) G. Don (C. roseus), Azadirachta indica (A. indica), Ficus religiosa (F. religiosa) and NaOH solution were used as synthesis medium. The morphology of the ZnO NPs was characterized by Transmission Electron Microscopy (TEM). TEM images reveal that particle size of the samples reduces from 76 nm to 53 nm with the increase in reaction temperature and 68 nm to 38 nm with the increase in molar concentration of NaOH respectively. XRD study confirms the presence of elements and reduction in crystallite size with increase in reaction temperature and NaOH concentration. The diffraction peaks show broadening and a slight shift towards lower Bragg angle ($2{\theta}$) which represents the reduction in crystallite size as well as presence of uniform strain. The FTIR spectra of the extract show transmittance peak fingerprint of Zn-O bond and presence of bioactive molecules These NPs exhibit inhibition greater than 50% for SCC-40, SK-MEL-2 and SCC-29B cell lines and more than 50% cell kill for SCC-29B cells at concentrations < $80{\mu}g/ml$. Nanoparticles with smallest size have shown better anti-cancer activity and peculiar cell-selectivity. The combination of extracts of these plants with ZnO NPs can be used in targeted drug delivery as an effective anti-cancer agent, a potential application in cancer treatment.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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