생체인식 기술은 다양한 온라인 서비스의 보급에 의해 비대면상에서의 안전한 개인 인증 수단이 요구됨에 따라 신뢰성을 제공하는 사용자 인증의 수단으로 부각되었다. 그러나, 생체인식의 실제 응용에 있어 기대되는 성능을 만족시킬 수 없는 경우가 발생할 수 있으며 이에 따라 여러 종류의 생체인식 기술을 함께 사용하여 성능을 향상시키고 신뢰도를 높이는 다중 생체인식(multi-modal biometrics) 기술이 활발하게 연구되고 있다. 본 고에서는 다중 생체인식 기술의 동향을 살펴보고 IC 카드 기반 다중 생체인식시스템에 대해 논의한다.
본 연구는 생체정보를 이용하여 개인을 인증하고 확인하기 위한 방법으로 기존 단일 생체인식 기법의 단점을 보완하기 위해 홍채와 얼굴을 이용한 다중생체인식(Multi-Modal Biometrics Recognition)기법을 연구하였다. 중국 홍채 데이터베이스 CASIA(Chinese Academy of Science)에 Gabor Wavelet과 FLDA(Fuzzy Linear Discriminant Analysis)를 사용하여 특징벡터를 획득하였으며, FERET(FERET(Face Recognition Technology) 얼굴영상데이터를 사용하여 FERET 연구에서 매우 우수한 성능을 보인 EBGM알고리듬으로 특징벡터를 획득하였다. 이로부터 얻어진 두 score 값에 대하여 다양한 균등화 과정을 시도해 보았으며, 등록자와 침입자를 구분하기 위한 Fusion Algorithm으로 Bayesian Classifier, Support vector machine, Fisher's linear discriminant를 사용하였다. 또한, 널리 사용되는 방법 중 Weighted Summation을 이용하여 다중생체인식의 성능을 비교해 보았다.
다중 생체 인식은 둘 이상의 생체 정보를 획득하여 이를 기반으로 개인 인증 및 신원을 확인하는 방법으로, 패턴 분류 알고리즘을 이용한 RBF 기반 유사도 단계 융합 다중 생체 인식은 입력된 생체 정보와 데이터베이스 내의 유사도를 나타내는 매칭 값을 각 단일 생체 인식 시스템으로부터 제공받아 이를 이용하여 특징 벡터를 구성하고, 특징 공간상에서 사용자와 위조자를 구분해주는 최적의 판정 경계를 탐색하여 인식을 수행하는 방법이다. 이러한 패턴 분류 알고리즘의 경우 특징 벡터를 구성하는 각 매칭값이 동일한 신뢰도를 가지고 있다는 가정 하에 고정된 판정 경계를 구성하고 분류를 수행하게 된다. 한편, 생체 인식 시스템의 인식 결과는 입력되는 생체 정보의 품질에 영향을 받을 수 있음이 기존의 연구에서 보고되고 있는데, 이는 일반적인 RBF 기반 유사도 단계 융합 다중 생체 인식 시스템을 구성하고 있는 단일 생체 인식 시스템 중 하나의 시스템에 저품질의 생체 정보가 입력되어 신뢰할 수 없는 매칭값을 출력한 경우에는 이를 기반으로 구성된 특징 벡터의 판정이 오분류 되거나 그 결과의 신뢰도가 감소될 수 있는 문제가 있다. 이에 대한 대안으로 본 논문에서는 각 단일 생체 인식 시스템에 입력되는 생체 정보의 품질을 활용하여 RBF 기반 유사도 단계 융합 다중 생체 인식 시스템에서 품질에 따라 유동적인 판정 경계를 구성하여 특징 벡터를 구성하는 각 매칭값이 판정에 미치는 영향을 조절하고자 하였다. 이를 통해 각 생체 정보가 그 품질에 따라 판정에 미치는 영향이 달리 적용될 수 있도록 하였으며, 그 결과 단일 생체 인식과 일반적인 RBF 기반 유사도 단계 융합 다중 생체 인식에 비해 보다 개선된 인식 결과와 신뢰도를 얻을 수 있었다.
본 논문에서는 SVM에 기반을 둔 결정법칙에 의해 얼굴인식과 서명인식시스템으로 구성된 다중생체인식시스템을 제안하고자 한다. 이를 위해 퍼지 선형판별기법(Fuzzy Linear Discriminant Analysis : Fnzzy LDA)를 이용한 얼굴인식과 선형판별분석기법과 구간매칭기법을 이용한 서명인식을 구축하였다. 두 개의 단일생체인식시스템을 효과적으로 융합시키기 위해 우선 독립적인 두 개의 생체인식시스템에 의해 산출된 매칭도로부터 등록자(Genuine)와 침입자(Impostor)의 확률 분포 모델을 생성한 후, SVM(Support Vector Machine)에 의해 최종 인증하는 구조로 되어있다. 제안된 방법인 SVM기반 결정법칙을 적용하여 실험한 결과 기존에 결정법칙으로 많이 사용되고 있는 가중치합과 결정트리 방식에 비해 각각 $1.654{\%}$와 $3.3{\%}$의 인식률 향상을 나타내 제안된 방법의 우수성을 나타냈다.
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.
본 논문은 모바일 환경에서의 다중생체인식을 통한 개인인증 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 끝점 추출과 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 논문에서는 사람의 얼굴과 지문을 이용하여 실시간 다중 생체인식 시스템 구현을 제안하였다. 얼굴인식에서는 이미지의 크기를 축소하기 위해 Wavelet Transform을 이용하였으며, 특징 값을 찾아내기 위한 방법으로는 얼굴인식에서 많이 사용되는 LDA(Linear Discriminant Analysis)를 이용하였다. 또한, 지문인식에서는 지문의 중심점을 찾아 가버 변환을 하고, 이로부터 섹터별 변량을 특징 값으로 사용하였으며, 인식 성능을 향상시킬 수 있는 상관도가 높은 지문 3개를 기준 데이터로 등록하였다. 마지막 단계로 두 가지의 생체정보를 모두 사용할 수 있도록 퍼지를 이용하여 얼굴인식의 결과와 지문인식의 결과를 융합하였으며, 단일 생체정보를 이용했을 때의 단점을 다중 생체인식 시스템을 구현함으로서 우수한 성능을 보이는 시스템을 구현하였다.
본 논문에서는 얼굴, 홍채 등의 생채정보를 안전하게 은닉하고 효과적으로 은닉정보를 추출할 수 있는 웨이블렛 기반 워터마킹 기법을 제안한다. 얼굴과 홍채의 특징데이터는 Fuzzy-LDA(Fuzzy-Based Linear Discriminant Analysis)를 이용하여 추출하였다. 워터마킹알고리즘은 Wavelet을 이용하여 생체이미지에 생체특징 삽입 이전의 생체 인식율과 워터마킹알고리즘을 거쳐 생체특징을 추출한 후의 인식률 비교를 통해 성능을 평가하였다. 또한 단일생체특징 삽입과 다중생체특징삽입을 통해 단일생체보안과 다중생체보안의 실험을 수행, 평가하였다.
정보통신의 발전으로 많은 정보들이 디지털화되면서 각종 시설과 개인영역 등에 대한 보안의 필요성이 커지고 있다. 이와 관련해서 보안을 위한 신원확인과 인증 기술들이 소개되고 있으며 그 중 하나의 방법으로 생체인식이 중요한 기술로 자리 잡고 있다. 본 논문에서는 생체인식에 관해 알아보고 생체인식의 단점을 보완한 다중 생체인식의 기술과 어느 보안수단보다도 적극적인 보안수단으로 가치를 평가받고 있는 ‘무형 인프라’위에서 또 하나의 인프라로 잡아가는 PKI 이 두가지 기술을 결합하여 새로운 보안수단으로서의 방향에 관해 연구하였다.
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.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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