To develop reliable 3D face recognition system, many researchers also have focused on 3D face data acquisition system. Previous many 3D face acquisition systems use visible patterns to solve corresponding problem, and this pattern made anyone who wants to be verified uncomfortable. In this paper, we propose a new invisible infrared line-laser pattern for 3D face data acquisition.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제9권11호
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pp.4662-4679
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2015
Currently, the leakage of internal information has emerged as one of the most significant security concerns in enterprise computing environments. Especially, damage due to internal information leakage by insiders is more serious than that by outsiders because insiders have considerable knowledge of the system's identification and password (ID&P/W), the security system, and the main location of sensitive data. Therefore, many security companies are developing internal data leakage prevention techniques such as data leakage protection (DLP), digital right management (DRM), and system access control, etc. However, these techniques cannot effectively block the leakage of internal information by insiders who have a legitimate access authorization. The security system does not easily detect cases which a legitimate insider changes, deletes, and leaks data stored on the server. Therefore, we focused on the insider as the detection target to address this security weakness. In other words, we switched the detection target from objects (internal information) to subjects (insiders). We concentrated on biometrics signals change when an insider conducts abnormal behavior. When insiders attempt to leak internal information, they appear to display abnormal emotional conditions due to tension, agitation, and anxiety, etc. These conditions can be detected by the changes of biometrics signals such as pulse, temperature, and skin conductivity, etc. We carried out experiments in two ways in order to verify the effectiveness of the emotional recognition technology based on biometrics signals. We analyzed the possibility of internal information leakage detection using an emotional recognition technology based on biometrics signals through experiments.
Fingerprint recognition systems are the most widely used in biometrics for personal authentication. As they become more familiar, the security weaknesses of fingerprint sensors are becoming better known. In this paper, we propose a liveness detection method that applies correlation filter to the fingerprint recognition systems. The physiological characteristic of sweat pore, observed only in live people, is used as a measure to classify 'live' fingers from 'spoof' fingers. Previous works show that detection of sweat pores and perspiration patterns in fingerprint images can be used as an anti-spoofing measure. These methods don't consider the characteristic of pores in each individual. We construct the correlation filters of each individual which are composed of their pore information. We make the final decision about the "livens" of fingerprint using correlation output. The proposed algorithm was applied to a data set of 110 live, 110 spoof fingerprint images from optical fingerprint scanner and achieved classification rate of 80%.
The purpose of this paper is to investigate two major feature extraction techniques based on generic modular face recognition system. Detailed algorithms are described for principal component analysis (PCA) and independent component analysis (ICA). PCA and ICA ate statistical techniques for feature extraction and their incorporation into a face recognition system requires numerous design decisions. We explicitly state the design decisions by introducing a modular-based face recognition system since some of these decision are not documented in the literature. We explored different implementations of each module, and evaluate the statistical feature extraction algorithms based on the FERET performance evaluation protocol (the de facto standard method for evaluating face recognition algorithms). In this paper, we perform two experiments. In the first experiment, we report performance results on the FERET database based on PCA. In the second experiment, we examine performance variations based on ICA feature extraction algorithm. The experimental results are reported using four different categories of image sets including front, lighting, and duplicate images.
본 연구는 기존 단일 생체인식의 단점을 보완하기 위해 다중생체인식(Multi-Modal Biometrics Recognition)기법을 연구한 것으로, 홍채영상을 이용한 홍채인식과 얼굴영상을 이용한 얼굴인식을 융합하기 위해 다양한 방법을 시도해 보았다. 이에, CBNU 홍채 영상데이터를 사용한 홍채인식은 Gabor Wavelet과 FLDA(Fuzzy Linear Discriminant Analysis)를 이용하였으며, FERET 얼굴영상데이터를 사용한 얼굴인식도 FLDA를 이용하여 패턴의 특징을 추출하고 matching에 따른 score를 각각 획득한다. 얻어진 두 score 값에 대하여 다양한 균등화과정을 사용해 보았으며, 다중생체인식 융합방법중 하나인 Weight sum rule을 적용하여 인식률을 얻었다. 또한, 단일 생체인식의 경우보다 좋은 성능을 나타냄을 확인하기 위해 FRR과 FAR등의 인식률 평가방법을 사용하였으며, 기존 단일생체인식 방법보다 좋은 성능을 보이고 있음을 확인할 수 있었다.
단일 생체인식 시스템의 인식률을 높이는 것은 생체인식 방법마다 취약점이 있기 때문에 그 한계가 있기 마련이다. 얼굴 인식의 경우 조명과 같은 환경적 요인으로 인식률이 저하될 수 있으며, 화자 확인의 경우도 잡음과 같은 환경적 요인으로 인식률이 크게 저하될 수 있다. 따라서 두 가지 이상의 생체특징을 결합하여 다중 생체인식 시스템을 구현함으로써 그 취약점을 보완하는 추세에 있다. 본 논문에서는 얼굴 인식과 화자 확인 시스템을 결합하여 다중 생체인식 시스템을 구현하였고, 일반적인 가중치합 알고리즘에 환경 변수를 적용하여 기존의 다중 생체 인식 시스템보다 인식률을 향상시켰다. 본 시스템은 비밀키 기반의 애플릿으로 구현되어 있으므로 웹 상의 사용자 인증을 필요로 하는 응용에 활용될 수 있다.
최근 스마트폰 잠금 해제 방법으로 암호화 기술을 사용하여 다양한 알고리즘이 채택하고 있다. 이미 상용화에 성공한 인간의 생체인식 기술로 해결하는 방향으로 나아가고 있다. 이러한 방법에는 지문인식, 얼굴인식 및 홍채인식 등이 포함한다. 본 연구에서는 이미 상용화된 생체인식 기술 및 패턴인식 및 암호입력 방법을 평가항목으로 선정 하였다. 평가항목은 지문인식, 얼굴인식 홍채인식, 패턴인식 및 암호 입력방법 등 다섯 가지 알고리즘으로 구성되어 있다. 이러한 알고리즘을 기반으로 계층적 분석 방법론을 바탕으로 스마트폰 사용자의 암호화 알고리즘 선호도를 분석하였다. 또한 분석결과를 바탕으로 이론적 시사점을 제시하였다.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제4권2호
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pp.117-137
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2010
Iris recognition is a biometric technique which uses unique iris patterns between the pupil and sclera. The advantage of iris recognition lies in high recognition accuracy; however, for good performance, it requires the diameter of the iris to be greater than 200 pixels in an input image. So, a conventional iris system uses a camera with a costly and bulky zoom lens. To overcome this problem, we propose a new method to restore a low resolution iris image into a high resolution image using a single image. This study has three novelties compared to previous works: (i) To obtain a high resolution iris image, we only use a single iris image. This can solve the problems of conventional restoration methods with multiple images, which need considerable processing time for image capturing and registration. (ii) By using bilinear interpolation and a constrained least squares (CLS) filter based on the degradation model, we obtain a high resolution iris image with high recognition performance at fast speed. (iii) We select the optimized parameters of the CLS filter and degradation model according to the zoom factor of the image in terms of recognition accuracy. Experimental results showed that the accuracy of iris recognition was enhanced using the proposed method.
This paper proposes illumination-efficient iris image capturing method. face capture method for extraction of iris pattern with one high resolution camera needs a large scale near infrared illumination. we replace high-resolution camera with co-optic-axial combination between wide view camera and narrow view camera. because this method needs small scale illumination that illuminate only narrow camera viewing angle, we can capture iris pattern image with small scale near infrared illumination.
The present of state is situation that is realized by necessity of maintenance of public security about great many information is real condition been increasing continually in knowledge info-age been situating in wide field of national defense, public peace, banking, politics, education etc. Also, loss or forgetfulness, and peculation by ID for individual information and number increase of password in Internet called that is sea of information is resulting various social problem. By alternative about these problem, including Biometrics, several authentication systems through sign(Signature), Smart Card, Watermarking technology are developed. Therefore, This paper shows that extract factor that efficiency can get into peculiar feature in physical features for good fingerprint recognition algorithm implementation with old study finding that take advantage of special quality of these fingerprint.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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