본 논문은 유비쿼터스 컴퓨팅 환경 기반에서의 서명인식 시스템 구현을 기술한다. 구현된 시스템은 PDA와 전자 서명입력기를 이용하여 서명데이터를 획득하고 이 데이터를 유비쿼터스 환경인 무선랜을 이용하여 인증 서버로 전송하여 서버로부터 인증된 결과를 받도록 하였다. 본 시스템의 구성은 터치 스크린을 통한 서명입력이 가능한 PDA와 전자서명입력기를 장착한 무선단말기를 사용하는 클라이언트 부분과 서명을 검증하는 서버 부분으로 나누어 구현 하였다. 본 논문에서 인식알고리즘으로는 서명영상을 구간분할한 후 PCA와 LDA를 사용하여 특징값을 추출한다. 학습과정에서 미리 구한 고유값을 이용하여 서명입력기로부터 획득한 서명데이터를 같은 공간에 투영시켜 서로간의 유사도를 비교하도록 하여 서명인식 속도 및 성능을 개선하였다.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제14권7호
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pp.2919-2937
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2020
Post-Quantum Cryptography (PQC) is rapidly developing as a stable and reliable quantum-resistant form of cryptography, throughout the industry. Similarly to existing cryptography, however, it does not prevent a third-party from using the secret key when third party obtains the secret key by deception, unauthorized sharing, or unauthorized proxying. The most effective alternative to preventing such illegal use is the utilization of biometrics during the generation of the secret key. In this paper, we propose a biometric-based secret key generation scheme for multivariate quadratic signature schemes, such as Rainbow. This prevents the secret key from being used by an unauthorized third party through biometric recognition. It also generates a shorter secret key by applying Principal Component Analysis (PCA)-based Confidence Interval Analysis (CIA) as a feature extraction method. This scheme's optimized implementation performed well at high speeds.
본 논문에서는 생체측정학(Biometrics)중 홍채 패턴을 이용하여 개인 인증과 확인을 할 수 있는 알고리듬을 개발하고 구현하였다. 사람의 홍채는 태어날 때 한번 정해지면 평생 변화하지 않으며, 개개인 별로 모양이 모두 다른 것으로 알려져 있다. 이런, 홍채 특징을 이용하여, 본 논문에서는 홍채영상 취득 시 조명에 의한 밝기 변화에 불변하고, 회전에 불변한 DFT 계수를 이용하였으며, correlation 계수를 이용하여 유사도를 측정하였다. 또한 개개인을 대표할 수 있는 기준데이터(code book)를 만들어 실험하였다.
We present a new method for an automated markerless system to describe, analyze, and classify human gait motion. The automated system consists of three stages: I) detection and extraction of the moving human body and its contour from image sequences, ii) extraction of gait figures by the joint angles and body points, and iii) analysis of motion parameters and feature extraction for classifying human gait. A sequential set of 2D stick figures is used to represent the human gait motion, and the features based on motion parameters are determined from the sequence of extracted gait figures. Then, a k-nearest neighbor classifier is used to classify the gait patterns. In experiments, this provides an alternative estimate of biomechanical parameters on a large population of subjects, suggesting that the estimate of variance by marker-based techniques appeared generous. This is a very effective and well-defined representation method for analyzing the gait motion. As such, the markerless approach confirms uniqueness of the gait as earlier studies and encourages further development along these lines.
현재 홍채 인식은 주로 수동형 영상 획득 시스템을 통한 홍채 획득이 주를 이루고 있다. 이는 장비가 고가인 점과 정확한 홍채 위치추적의 어려움 등의 문제로 인한 것이다. 본 연구에서는 24bit 칼라 영상에서 피부색 정보와 윤곽선 검출 정보를 이용한 실시간 자동 홍채 인식 시스템을 제안하였다. 제안한 방법에서는 HSI 칼라 좌표계상에서의 얼굴 피부색 인식 외에 조명으로 인한 잡음을 제거 하였고, 배경과 사용자의 보다 정확한 영역 분리를 위하여 영상을 이진화한 후 윤곽선 영역을 다시 한 번 제거 한 후 레이블링을 실행 하였다. 또한, 보다 정확한 눈 영역 추출을 위하여 일정 크기까지의 줌을 한 후 윤곽선 검출을 사용하였다. 이러한 방법들을 통하여, 주위 환경에 영향을 덜 받으면서 보다 정확한 눈 영역을 추출 할 수 있었다.
지문인식은 융선과 골로 이루어진 지문 정보를 이용하여 개인의 신원을 식별하는 바이오인식 기술이다. 대부분의 지문인식 시스템들은 접촉식 센서를 이용하여 지문 영상을 획득한 후, 지문의 특징점을 검출하여 인식을 수행한다. 접촉식 지문 인식은 센서와 지문과의 접촉으러 인해 동일한 표기의 선명한 영상을 얻을 수 있는 장점을 지닌다. 하지만, 사용자의 손가락과 센서의 접촉 입력 차이에 의해 상당히 건조한 지문이나 습한 지문의 경우 지문 영상의 품질이 떨어질 수 있는 가능성이 있고, 센서에 남아있는 잔존 지문 정보로부터 사용자의 지문이 유출될 수 있는 문제점이 있다. 이를 해결하기 위해 비접촉식 지문인식 장비들이 제안되고 있지만 비접촉식으로 지문 영상을 취득할 경우, 조명 변화에 의해 영상의 품질이 훼손되어 지문 특징점 오검출 증가와 함께 인식률 감소의 문제가 발생된다. 따라서 본 논문에서는 조명 변화에 강인한 LDP(Local Derivative Pattern) 기반의 비접촉식 지문인식 방법을 제안한다. LDP 방법을 기반으로 지문의 융선과 골이 반복되는 특정 패턴을 효율적으로 추출하였으며, 추출된 특정코드에 대한 히스토그램을 구성한 후 카이 제곱 거리를 측정하여 최종적으로 개인의 신원을 식별하였다. 실험 결과, 제안하는 LDP 기반의 비접촉식 지문인식 방법은 기존의 LBP 기반의 방법보다 EER(Equal Error Rate)이 0.521% 만큼 감소하였다.
영상기반 보행인식 시스템에서 카메라와 객체가 이루는 각도(angle) 및 렌즈 왜곡과 같은 물리적 요인과 조명(illumination)과 같은 환경적 요인에 따라 인식률이 다르게 나타난다. 본 논문은 카메라에서 입력된 다양한 형태의 영상 왜곡을 보정하여 보행 인식 시스템의 성능 및 안정성을 향상시키는 기법을 제안한다. 제안된 방법은 물리적, 환경적 왜곡 요인이 존재하는 입력 영상에서의 인간의 보행 인식률을 기존 방식과 실험적으로 비교한다. 보다 구체적으로는 투영 변환(projective transform)을 통해 입력 영상의 왜곡을 효과적으로 보정하는 알고리듬을 제안하고 입력 영상의 왜곡 보정 전, 후를 비교하여 알고리듬의 실효성을 확인한다. 제안된 방법은 카메라로부터의 거리 및 환경에 불변하는 보편적인 보행 데이터를 획득하였다. 그 결과 제안된 보편적인 보행 데이터를 이용하여 실내 영상에서는 평균적으로 41.5%, 실외 영상에서는 평균적으로 55.5%의 향상된 보행 인식률을 보였다. 이것은 특정 개체의 특징을 데이터베이스(DB)화 하고 DB에 저장된 특정 개체를 검색하고 추적하는 데 효과적으로 이용될 수 있다.
최근 금융과 기술이 결합된 핀테크 기술이 각광받고 있고 모바일 기기에서 바이오 정보를 이용한 간편 결제를 이용하는 사람들이 늘어나고 있다. 본 논문에서는 기존의 지문, 홍채, 정맥 인식과 같은 생체인식 시스템과 달리 별도의 센서 추가 없이 스마트폰의 후면 카메라로 촬영된 엄지손가락 후면 영상을 이용한 새로운 비접촉식 바이오인식 방법을 제안한다. 제안하는 방법에서는 엄지손가락의 길이, 너비, 주름 정보를 특징으로 사용한다. 이를 위해 가이드라인에 맞춘 엄지손가락 영상을 촬영하고, 조명 정규화, 피부색 영역 검출, 크기 정규화 및 정렬 과정을 거친 후 상관계수 계산을 통해 유사도를 측정한다. 인식 정확도 측정을 위해 동일인 매칭 및 타인 매칭을 진행하였으며, 오거부율이 1.55%일 때, 1.68%의 오수락율의 결과를 얻었다. 타인 매칭 결과에 대한 분포가 정규분포에 가깝게 나타나 보안성 측면에서 더욱 중요한 오수락율이 적다는 장점을 가진다. 오거부율이 15% 수준일 때 오수락율을 0%까지 낮출 수 있어 보안성을 우선시 하는 금융시장에서 본인 확인 목적의 바이오인식 방법으로 활용될 수 있을 것으로 판단된다.
지능형 라이프로그 시스템은 언제(When), 어디서(Where), 누구와 함께(Who), 어떤 상황에서(What, How), 일어나는 정보, 즉 사용자의 일상에서 발생되는 시간, 인물, 장면, 연령대, 감정, 관계, 상태, 위치, 이동 경로 등의 다양한 상황정보들을 인식하여 태그를 달아 사용자의 일상생활을 기록하고 쉽고 빠르게 접근하도록 제공하는 것이다. 상황인식은 자동태킹(Auto-Tagging) 기술과 생체인식 기술인 얼굴인식을 이용해, 태그(Tag) 단위의 정보를 자동으로 생성하고 분류되어 상황정보 DB을 구축한다. 상황정보 DB에는 지리정보, 위치정보, 날씨정보, 감정정보 등을 포함하고 있다. 본 논문에서는 감정정보를 자동으로 기록하기 위해서 능동형태 모델 방법을 사용해 무표정과 웃는표정을 인식하는 어플리케이션을 개발하였다.
홍채 인식은 인간의 눈 영상으로부터 고유한 홍채특징을 추출하고 이를 코드화 하여 비교하는 생체인식 기술로, 이것은 시스템 안에 저장된 다른 홍채들과의 비교기술을 포함한다. 한편, 홍채 영상에서의 속눈썹은 인식률에 영향을 미치는 외부 요소인데, 만일 속눈썹이 홍채영역으로부터 정확하게 제거되지 않는다면 속눈썹을 홍채특징으로 인식하거나 홍채특징을 속눈썹으로 인식하는 오인식의 문제가 존재하게 되며, 결국 이 오인식은 홍채정보의 많은 유실을 가져오게 된다. 따라서 본 논문에서는 이러한 문제점을 해결하기 위하여 주파수 특징 분석에 사용되는 Gabor Filter를 이용한 속눈썹 제거로 홍채정보의 보존율 향상을 가져올 수 있었다. Gabor Filter는 영상의 주파수 분석을 위한 필터 중 하나인데 여기에 각도, 주파수, 가우시안 파라미터 등을 이용한 다양한 홍채영역의 특징들을 추출할 수 있는 새로운 방법으로 다양한 길이와 모양의 속눈썹을 정확하게 제거할 수 있었다. 그 결과 제안한 방법은 GMM 혹은 히스토그램 분석을 이용한 기존 방법보다 홍채영역 데이터 보존율에 있어서 약 4% 정도의 향상이 가능하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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