생체인식은 개인의 신체에서 얻어지는 고유한 특성을 특징점으로 잡아 인식하는 방법으로서 분실할 위험이 없고 타인에 의한 위 변조의 위험성이 낮아 높은 보안성을 제공한다. 본 논문에서는 빠르고 편리하게 광학적으로 두 손가락 끝에서 정확한 심장박동 신호를 측정하여 '생체인식에 적용할 수 있는 광용적맥파를 이용한 생체인식 보안시스템을 설계 및 구현하였다. 성능평가 결과, 본 논문에서 설계 및 구현된 개인인증을 위한 생체인식 보안시스템은 출입문의 개폐용으로 실험한 결과 평균 90.5%의 인식률을 나타내었다. 제안된 생체인식 보안시스템은 간단하게 손가락을 기계에 접촉하는 원터치 방식으로 원하는 생체 정보를 얻음으로써 시간적 편리성과 누구나 거부감 없이 쉽게 이용할 수 있는 장점이 있다.
This paper presents a real-time verification system by extracting a features of multimodal biometrics using hybrid method, which is combined the moment balance and the independent component analysis(ICA). The moment balance is applied to reduce the computation loads by extracting the validity signal due to exclude the needless backgrounds of multimodal biometrics. ICA is also applied to increase the verification performance by removing the overlapping signals due to extract the statistically independent basis of signals. Multimodal biometrics are used both the faces and the fingerprints which are acquired by Web camera and acquisition device, respectively. The proposed system has been applied to the fusion problems of 48 faces and 48 fingerprints(24 persons * 2 scenes) of 320*240 pixels, respectively. The experimental results show that the proposed system has a superior verification performances(speed, rate).
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.
본 논문은 모바일 환경에서의 다중생체인식을 통한 개인인증 시나리오에서 false acceptance rate (FAR)가 향상된 시스템을 제안한다. 다중생체인식을 위하여 얼굴인식과 화자인식을 선택하였으며, 시스템의 인식 시나리오는 다음을 따른다. 얼굴인식을 위하여 Modified census transform (MCT) 기반의 얼굴검출과 k-means 클러스터 분석 (cluster analysis) 알고리즘 기반의 눈 검출을 통해 얼굴영역 전처리를 수행하고, principal component analysis (PCA) 기반의 얼굴인증 시스템을 구현한다. 화자인식을 위하여 음성의 끝점추출과 Mel frequency cepstral coefficient (MFCC) 특징을 추출하고, dynamic time warping (DTW) 기반의 화자 인증 시스템을 구현한다. 그리고 각각의 생체인식을 본 논문에서 제안된 방법을 기반으로 융합하여 인식률을 향상시킨다. 본 논문의 실험은 Android 환경에서 수행하였으며, 구현한 다중생체인식 시스템과 단일생체인식 시스템과의 FAR을 비교하였다. 단일 얼굴인식의 FAR은 4.6%, 단일 화자인식의 FAR은 6.7%로 각각 나타났으며, 제안된 다중생체인식 시스템의 FAR은 1.8%로 크게 감소하였다.
In this paper, we propose a method that extracts an invariant biometric key in order to apply this biometric key to the crypto-biometric system. This system is a new authentication architecture which can improve the security of current cryptographic system and solve the problem of stored template protection in conventional biometric system, also. To use biometric information as a cryptographic key in crypto-biometric system, same key should be generated from the same person. However, it is difficult to obtain such an invariant biometric key because biometric data is sensitive to surrounding environments. The proposed method solves this problem by clustering Iris Codes obtained by using independent component analysis (ICA).
The purpose of this study is to carry out comparative analysis of the differences between the trend of biometrics-related system(security) standardization in the world and that of Korea, and to suggest ideal directions and building plans for domestic biometrics industry. Its purpose also includes constructing promptly a standardization of domestic biometrics industry based on the suggested standards.
Identification of humans from multiple view points is an important task for surveillance and security purposes. For optimal performance the system should use the maximum information available from sensors. Multimodal biometric systems are capable of utilizing more than one physiological or behavioral characteristic for enrollment, verification, or identification. Since gait alone is not yet established as a very distinctive feature, this paper presents an approach to fuse face and gait for identification. In this paper we will use the single camera case i.e. both the face and gait recognition is done using the same set of images captured by a single camera. The aim of this paper is to improve the performance of the system by utilizing the maximum amount of information available in the images. Fusion is considered at decision level. The proposed algorithm is tested on the NLPR database.
본 고에서는 사용자 인증을 위한 생체 인증 시스템에 대한 전반적인 고찰과 성능평가 방법론에 대한 검토를 행하고자 한다. 우선적으로 생체 인중 방법에 대한 방법론과 생체학적, 행동학적 생체 특징을 이용한 생체 인중 시스템에 대한 고찰을 수행한다. 끝으로 각 생체 인증 시스템에 대한 평가 항목에 대한 검토를 수행하여 생체 인증 시스템에 대한 경향과 이용도를 파악하고자 한다.
본 논문에서는 사용자 인증시스템에서 인식결과에 대한 예측이 가능한 품질평가모델을 설계하고 분석한다. 제안하는 품질평가기법은 다중고유얼굴 정보에 T-검정과 같은 소표본 분석법을 적용하여 CIMR(Confidence Interval Matching Ratio)이라는 품질 값이 결과로 나타나도록 설계하였으며, 이 CIMR 기반의 품질평가기법을 이용하여 서로 다른 바이오정보간의 차별성이 잘 나타나는지 향후 보편화될 멀티바이오정보 환경을 고려하여 실험하였다. 또한 획득한 바이오정보의 인증결과에 대한 예측가능성 실험은 T-검정기반의 CIMR에 내포되어있는 평균 $\bar{X}$ 와 분산 $s^2$을 이용하였으며, 사용자인증 결과에 대한 예측은 최대 88%정도의 정확도를 보인다.
보안 시스템에 있어 생체정보는 소유와 사용의 편리성으로 매우 유용하나 일반적으로 불법 유출 시 변경이 불가능하여 타인의 재사용에 따른 범죄와 개인 프라이버시 침해의 위험성이 있으므로 최근 생체정보의 저장관리에 대한 보안의 중요성은 지속적으로 증가하고 있다. 기존의 생체인증 시스템은 단일 저장 장소에 하나의 완전한 템플릿을 암호화 하여 보관 하였지만 본 논문에서는 템플릿을 사용자 마다 서로 다른 방법으로 분할하여 암호화 후 분할형태로 개인식별 정보와 서로 다른 저장장소에 보관하여 인증 시에만 복원 후 삭제함으로 템플릿 보관 및 불법 유출에 따른 문제와 사용자의 불안 심리를 해소할 수 있는 생체정보 다분할 분산 저장 시스템을 설계하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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