본 논문에서는 CNN 기반 서명인식에서 시간 정보를 이용하여 위조판별을 보다 정확하게 하는 방법을 제안한다. 시간정보를 쉽게 이용하고 서명 작성속도에 영향을 받지 않기 위해 서명을 동영상으로 획득하고 서명 전체 시간을 동일한 개수의 등 간격으로 나누어 각 이미지를 얻은 후 이를 합성하여 서명 데이터를 만든다. 본 논문에서 제안한 합성 서명이미지를 이용한 방법과 기존에 마지막 서명 이미지만을 이용하는 방법을 비교하기 위하여 CNN 기반의 다양한 서명인식 방법을 실험하였다. 25명의 서명데이터로 실험한 결과 시간 정보를 이용하는 방법이 기존 방법에 비하여 모든 위조판별 실험에서 성능이 향상됨을 보았다.
There are many research activities in various recognition areas using high calibered computing power. Among many areas, the signature recognition and verification have more difficulties than any other recognition area because signature itself contains many problems caused by a variation of psychological status of signer and other environment. In the case of signature, therefore, it is important to extract the better parameters required for the higher verification ratio. In this paper, signature pressure is extracted and used as feature parameters to determine whether the input signature is ture or forgery, and then input signature is verified by fuzzy similarity method. As a result of appling the fuzzy similarity method to the recognition system it is proven that the system has by far better verification ratio about 10% than existing methods.
본 논문에서는 SVM에 기반을 둔 결정법칙에 의해 얼굴인식과 서명인식시스템으로 구성된 다중생체인식시스템을 제안하고자 한다. 이를 위해 퍼지 선형판별기법(Fuzzy Linear Discriminant Analysis : Fnzzy LDA)를 이용한 얼굴인식과 선형판별분석기법과 구간매칭기법을 이용한 서명인식을 구축하였다. 두 개의 단일생체인식시스템을 효과적으로 융합시키기 위해 우선 독립적인 두 개의 생체인식시스템에 의해 산출된 매칭도로부터 등록자(Genuine)와 침입자(Impostor)의 확률 분포 모델을 생성한 후, SVM(Support Vector Machine)에 의해 최종 인증하는 구조로 되어있다. 제안된 방법인 SVM기반 결정법칙을 적용하여 실험한 결과 기존에 결정법칙으로 많이 사용되고 있는 가중치합과 결정트리 방식에 비해 각각 $1.654{\%}$와 $3.3{\%}$의 인식률 향상을 나타내 제안된 방법의 우수성을 나타냈다.
본 논문은 유비쿼터스 컴퓨팅 환경 기반에서의 얼굴과 서명을 이용한 다중생체인식 시스템을 제안한다. 이를 위해서 얼굴과 서명 영상은 PDA로 획득하고, 취득한 영상은 무선랜을 통해 인증 서버로 전송하여 서버로부터 인증된 결과를 받도록 하였다. 구현한 다중 생체 인식 시스템의 구성은 두 부분으로 나눌 수 있는데, 먼저 클라이언트 부문인 PDA 에서는 임베디드 비주얼 C++로 작성된 사용자 인터페이스 프로그램을 통하여 사용자 등록과 인증 과정을 수행한다. 그리고, 서버 부문에서는 얼굴인식에서 우수한 성능을 보이는 PCA와 LDA 알고리즘을 사용하였고, 서명인식에서는 구간 분할 매칭으로 구간을 분할 한 후 X축과 Y 축의 투영값을 Kernel PCA와 LDA 알고리즘에 적용하였다. 얼굴과 서명영상을 이용하여 제안된 알고리즘을 평가한 결과 기존의 단일 생체인식 기법에 비해 우수한 결과를 보임을 확인할 수 있었다.
This paper proposes a new algorithm for detecting and recognizing overlapped objects among a stack of arbitrarily located objects using a signature representation scheme. The proposed algorithm consists of two processes of detecting overlap of objects and of determining the boundary between overlapping objects. To determine overlap of objects, in the first step, the edge image of object region is extracted and those areas in the object region are considered as the object areas if an area is surrounded by a closed edge. For each object, its signature image is constructed by measuring the distances of those edge points from the center of the object, along the angle axis, which are located at every angle with reference to the center of the object. When an object is not overlapped, its features which consist of the positions and angles of outstanding points in the signature are searched in the database to find its corresponding model. When an object is overlapped, its features are partially matched with those object models among which the best matching model is selected as the corresponding model. The boundary among the overlapping objects is determined by projecting the signature to the original image. The performance of the proposed algorithm has been tested with the task of picking the top or non-overlapped object from a stack of arbitrarily located objects. In the experiment, a recognition rate of 98% has been achieved.
In this paper, 3D face recognition system is designed by using polynomial based on RBFNNs. In case of 2D face recognition, the recognition performance reduced by the external environmental factors such as illumination and facial pose. In order to compensate for these shortcomings of 2D face recognition, 3D face recognition. In the preprocessing part, according to the change of each position angle the obtained 3D face image shapes are changed into front image shapes through pose compensation. the depth data of face image shape by using Multiple Point Signature is extracted. Overall face depth information is obtained by using two or more reference points. The direct use of the extracted data an high-dimensional data leads to the deterioration of learning speed as well as recognition performance. We exploit principle component analysis(PCA) algorithm to conduct the dimension reduction of high-dimensional data. Parameter optimization is carried out with the aid of PSO for effective training and recognition. The proposed pattern classifier is experimented with and evaluated by using dataset obtained in IC & CI Lab.
In this paper, to perform iris recognition, the iris is changed to 1-D iris signature and methods of efficient iris pattern transformation are discussed. To represent iris signature's frequency characteristics, Fourier transform, Gabor filtering, and wavelet transform are proposed. The consistency between same person's iris and the discrimination between different person's iris are defined by using correlation. Based on these, three transform methods are compared and analyzed.
본 논문에서는 키넥트(Kinect)를 통해 얻은 깊이 영상에서 찾아낸 손가락의 끝점으로 임의의 3차원 공간인 공중에 그린 서명을 인식하는 알고리즘을 제안한다. 3차원 공간상에서 서명 궤적의 시프팅(Shifting), 스케일링(Scaling) 변화에 대응하기 위해 X, Y, Z좌표에 관한 각각 10개의 통계적 특징을 사용하였다. 인공신경망(Artificial Neural Network)은 기계학습 중 하나이며, 패턴인식 분야의 복잡한 분류 문제를 해결할 수 있는 도구로 사용되고 있다. 제안한 알고리즘을 실제 온라인 서명인식 시스템을 구현하여 적용하였고, 앞서 추출한 통계적 특징을 인공신경망의 입력값으로 사용하여 학습 과정을 거친 후 4가지 서명을 분류하는 것을 확인하였다.
본 논문에서는 영상간의 거리에 반비례하고 상관성에 비례하는 조합형 유사성 척도에 의한 효율적인 서명인식 방법을 제안하였다. 여기서 거리는 영상의 공간적 속성을 반영하기 위함이고, 상관성은 통계적 속성을 반영하기 위함이다. 이렇게 하면 서명의 위치, 크기, 회전과 같은 기하학적 변화와 모양변화에 강건한 인식이 가능하다. 상관성의 척도로 이진영상의 히스토그램에 기반을 둔 4 방향의 위치를 고려한 정규상호상관계수를 이용함으로써 서명사이의 유사성을 좀 더 빠르고 정확하게 반영하였다. 제안된 방법을 20개의 288$\times$288 픽셀 트럭영상과 105개의 256$\times$256 픽셀의 서명영상을 대상으로 각각 실험한 결과, 영상의 속성을 잘 반영한 우수한 인식성능이 있음을 확인하였다. 특히 정규상호상관계수와 순서값의 거리를 조합한 척도가 city-block이나 Euclidean 거리를 각각 조합한 척도보다 우수한 인식성능이 있음도 알 수 있었다.
바이오메트릭 서명은 서명자의 바이로메트릭 키를 이용하여 서명하는 것으로 서명자는 서명에 앞서 본인임을 인증하는 과정이 필요하다. 바이오메트릭 인증은 매 서명 세션마다 이루어지기 때문에 전자상거래 쇼핑몰과 같이 대규모 서명이 요구되는 응용에는 적합하지 않다. 따라서 바이오메트릭 서명 기법의 실용화를 위해서는 신뢰할 수 있는 제 3자에게 서명 위임을 하여, 서명자의 업무량을 줄일 수 있는 기법이 필요하다. 본 연구에서는 대규모 서명에 적합한 바이오 서명 임대 기법을 제안한다. 제안한 서명 임대 기법은 바이오메트릭 키 생성, PKI 기반의 상호 인증, 서명 생성 및 검증 프로토콜로 구성된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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