• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제16권10호
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• pp.1156-1162
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• 2013

Face verification has been widely studied during the past two decades. One of the challenges is the rising concern about the security and privacy of the template database. In this paper, we propose a secure face verification system which generates a unique secure cryptographic key from a face template. The face images are processed to produce face templates or codes to be utilized for the encryption and decryption tasks. The result identity data is encrypted using Advanced Encryption Standard (AES). Distance metric naming hamming distance and Euclidean distance are used for template matching identification process, where template matching is a process used in pattern recognition. The proposed system is tested on the ORL, YALEs, and PKNU face databases, which contain 360, 135, and 54 training images respectively. We employ Principle Component Analysis (PCA) to determine the most discriminating features among face images. The experimental results showed that the proposed distance measure was one the promising best measures with respect to different characteristics of the biometric systems. Using the proposed method we needed to extract fewer images in order to achieve 100% cumulative recognition than using any other tested distance measure.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국해양정보통신학회 2008년도 춘계종합학술대회 A
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• pp.801-804
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• 2008

얼굴 추출 과정은 얼굴 인식 과정의 가장 선행되는 과정이라고 할 수 있다. 하지만 얼굴이라는 객체는 매우 고유동적인 성격을 가지고 있어서 접근하는 방법을 어떻게 하느냐에 따라서 그 결과가 매우 달라지는 경우가 많다. 본 논문은 배경 속에 들어가 있는 얼굴이라는 객체를 CbCr 분포 맵에 기반을 둔 색상 정보와 세그멘테이션, 레이블링을 통해 추출, 색상 정보와 에지 정보를 이용하여 눈 영역을 검출하고 개폐 여부를 검증하는 알고리즘을 수행하였다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2021년도 제64차 하계학술대회논문집 29권2호
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• pp.51-52
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• 2021

본 논문에서는 얼굴 검증(Face Verification) 문제를 해결하기 위한 방법론으로 깊은 삼중 항 네트워크 모델을 제안한다. 본 논문에서는 얼굴 검증을 거리기반 유사도 문제로 보고, 딥러닝 기반 메트릭 러닝으로 해결하고자 하였다. 딥 메트릭 러닝 중 하나인 삼중 항 네트워크를 깊게 쌓기 위해 ResNet50, ResNet101과 경량화 모델인 MobileNet v3를 적용하였으며, 위 모델을 사용함으로써 이미지의 특징 추출을 효과적으로 할 수 있었다. 본 연구에서 제시한 방법론은 추후 복잡한 모델이 필요한 영상 데이터 내 얼굴 식별 모델에 기초 연구로서의 의의가 있다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제23권4호
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• pp.310-316
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• 2013

바이오인식 시스템은 변하지 않는 고유의 특성으로 인하여 범죄를 포함한 다양한 분야에서 널리 사용되고 있다. 그러나 바이오인식정보가 불법 사용자에게 누설되었을 때 많은 문제점을 지니고 있다. 본 논문에서는 지문과 얼굴 정보를 보호하기 위하여 실수형 오류정보 부호 코드화를 수행하는 실수형 퍼지 볼트를 이용한 다중 바이오 인식 시스템을 개발한다. 제안된 방법은 실수형 퍼지볼트를 이용함으로써 분실시 재생성할 수 없는 지문 및 얼굴 특징값과 달리 개인 킷값을 수시로 변경할 수 있다는 장점과 두 가지 바이오정보를 융합함으로써 보안이 강화된 바이오인식 시스템을 구현할 수 있다는 장점이 있다. 제안된 방법의 타당성을 검증하기 위하여 실험한 결과 기존 방법에 비하여 우수한 결과를 나타냈다.

• 전자공학회논문지SC
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• 제42권4호
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• pp.35-44
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• 2005

생체인식 기술 중 변별력과 활용성, 편리성이 뛰어난 얼굴인식 기술은 출입통제나 금융관련 업무 처리와 같이 보안관련 응용분야에서 필요성이 급속도로 요구되고 있다. 따라서 얼굴인식 알고리즘의 발전과 더불어 현 기술의 상태를 파악하고 발전 방향을 제시하기 위한 성능 시험 방법에 대한 연구 또한 중대한 이슈로 부각되고 있다. 본 연구에서는 얼굴인식 시스템의 성능 시험을 위한 프로토콜의 설계 기준을 제시하고 XM2VTS 데이터베이스를 사용하여 PCA를 기반으로 한 인식 시스템을 디자인하여 Identification 시나리오와 Verification 시나리오 상에서 성능 시험 결과를 제시한다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제9권2호
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• pp.742-762
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• 2015

In this study, we propose a distance metric learning approach called discriminant metric learning (DML) for face verification, which addresses a binary-class problem for classifying whether or not two input images are of the same subject. The critical issue for solving this problem is determining the method to be used for measuring the distance between two images. Among various methods, the large margin nearest neighbor (LMNN) method is a state-of-the-art algorithm. However, to compensate the LMNN's entangled data distribution due to high levels of appearance variations in unconstrained environments, DML's goal is to penalize violations of the negative pair distance relationship, i.e., the images with different labels, while being integrated with LMNN to model the distance relation between positive pairs, i.e., the images with the same label. The likelihoods of the input images, estimated using DML and LMNN metrics, are then weighted and combined for further analysis. Additionally, rather than using the k-nearest neighbor (k-NN) classification mechanism, we propose a verification mechanism that measures the correlation of the class label distribution of neighbors to reduce the false negative rate of positive pairs. From the experimental results, we see that DML can modify the relation of negative pairs in the original LMNN space and compensate for LMNN's performance on faces with large variances, such as pose and expression.

• 전자공학회논문지CI
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• 제48권3호
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• pp.46-53
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• 2011

본 논문에서는 대표적인 특징점 추출 알고리즘인 SURF (Speeded Up Robust Features)를 이용한 얼굴 인식 방법을 소개한 다. 일반적으로, SURF를 이용한 물체 인식은 특징점 추출 및 정합만을 수행하지만, 본 논문에서 제안하는 SURF를 이용한 얼굴 인식 방법은 특징점 추출 및 정합뿐만 아니라 얼굴 영상 회전 및 특징점 검증을 추가로 수행한다. 얼굴 영상 회전은 특징점의 수를 증가시키기 위해 수행되며, 특징점 검증은 정확하게 정합된 특징점들을 찾기 위해 수행된다. 비록 본 논문에서 제안한 SURF를 이용한 얼굴 인식 방법은 PCA를 이용한 방법보다 연산 시간이 더 요구되었지만, 인식률은 보다 더 높았다. 이러한 실험 결과를 통해, 특징점 추출 알고리즘도 얼굴 인식에 적용할 수 있음을 확인할 수 있었다.

• 정보보호학회논문지
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• 제25권6호
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• pp.1503-1514
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• 2015

인터넷은행 환경 조성과 관련하여 금융당국이 발표한 비대면 실명확인 정책은 대면 이상의 정확성을 기하기 위해 다중확인을 원칙으로 하고 있다. 인터넷은행은 기존 인터넷뱅킹과 법적 실체와 사업모델이 다른데, 본인확인 구조로써 인터넷뱅킹의 본인확인 구조를 유지한 채 실명확인만 대면에서 비대면으로 대체하는 것은 최초 가입자에게 불편을 줄 뿐 아니라, 엄격한 대면확인을 거치는 인터넷뱅킹보다 보안위험에 더 노출될 수 있다. 본 연구는 인터넷은행의 서비스 단계를 등급화하고, 등급에 따라 차등화된 서비스등록 및 이용이 이루어지도록 개선된 본인확인 구조를 제안한다. 또한, 인터넷은행에 대해 발생할 수 있는 보안취약점과 공격모델을 수립하고, 각 공격모델에 대한 인증매체의 보안특성과 서비스 단계별 안전성을 분석한 결과 등급에 따라 기존 인터넷뱅킹보다 비슷하거나 더 높은 안전성을 제공하고, 이용자 가입 유도 측면에서 유용함을 확인하였다.

• 디지털융복합연구
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• 제13권6호
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• pp.151-156
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• 2015

본 논문에서는 스마트폰 환경의 얼굴 검출, 인식 및 화자 인증 기반 다중생체인식 개인인증 시스템을 제안한다. 제안된 시스템은 Modified Census Transform과 gabor filter 및 k-means 클러스터 분석 알고리즘을 통해 얼굴의 주요 특징을 추출하여 얼굴인식을 위한 데이터 전처리를 수행한다. 이후 Linear Discriminant Analysis기반 본인 인증을 수행하고(얼굴인식), Mel Frequency Cepstral Coefficient기반 실시간성 검증(화자인증)을 수행한다. 화자인증에 사용하는 음성 정보는 실시간으로 변화하므로 본 논문에서는 Dynamic Time Warping을 통해 이를 해결한다. 제안된 다중생체인식 시스템은 얼굴 및 음성 특징 정보를 융합 및 스마트폰 환경에 최적화하여 실시간 얼굴검출, 인식과 화자인증 과정을 수행하며 단일 생체인식에 비해 약간 낮은 95.1%의 인식률을 보이지만 1.8%의 False Acceptance Ratio를 통해 객관적인 실시간 생체인식 성능을 입증하여 보다 신뢰할 수 있는 시스템을 완성한다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제16권3호
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• pp.302-308
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• 2013

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.