Journal of KIISE:Software and Applications (한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용)

Korean Institute of Information Scientists and Engineers (한국정보과학회)
권호 표지

Performance Evaluation of Multimodal Biometric System for Normalization Methods and Classifiers

균등화 및 분류기에 따른 다중 생체 인식 시스템의 성능 평가

  • 고현주 (충북대학교 제어계측공학과) ;
  • 우나영 (인하대학교 정보통신공학과) ;
  • 신용녀 (한국정보보호진흥원 정보보호기술단) ;
  • 김재성 (한국정보보호진흥원 정보보호기술단) ;
  • 김학일 (인하대학교 정보통신공학과) ;
  • 전명근 (충북대학교 제어계측공학과)
  • Published : 2007.04.15
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Abstract

In this paper, we propose a multi-modal biometric system based on face, iris and fingerprint recognition system. To effectively aggregate two systems, we use statistical distribution models based on matching values for genuine and impostor, respectively. And then, We performed reveal fusion algorithms including weighted summation, Support Vector Machine(SVM), Fisher discriminant analysis, Bayesian classifier. From the various experiments, we found that the performance of multi-modal biometric system was influenced with the normalization methods and classifiers.

본 연구는 다중 생체 인식 기법을 이용하여 개인 확인 및 인증을 구현한 것으로， 단일생체인식 에서 많이 사용되어 지고 있는 생체 정보 중 얼굴과 지문， 홍채를 이용하여 상호 비교하고 구현하였다. 이를 위한 결합방식으로 단일 생체인식에서 얻은 유사도를 이용하는 방식인 유사도 단계에서의 결합방식을 적용하였으며， 이때의 각 유사도가 동일한 범위가 되도록 하는 여러 가지 균등화 방법에 대하여 연구하였다. 결합방법으로는 가중치 합， Support Vector Machine， Fisher 분류기， 베이시안 분류기를 사용하여 비교하였다. 다양한 실험결과， 사용되는 다중생체인식 조합에 따라 우수한 성능을 보이는 균등화 방법 및 분류기가 다르게 나타남을 알 수 있었다.

Keywords

References

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