• 제목/요약/키워드: 비접촉식 신원 인식 시스템

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LDP 기반 비접촉식 지문 인식 (Contactless Fingerprint Recognition Based on LDP)

  • 강병준;박강령;유장희;문기영;김정녀;신재호
    • 한국멀티미디어학회논문지
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    • 제13권9호
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    • pp.1337-1347
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    • 2010
  • 지문인식은 융선과 골로 이루어진 지문 정보를 이용하여 개인의 신원을 식별하는 바이오인식 기술이다. 대부분의 지문인식 시스템들은 접촉식 센서를 이용하여 지문 영상을 획득한 후, 지문의 특징점을 검출하여 인식을 수행한다. 접촉식 지문 인식은 센서와 지문과의 접촉으러 인해 동일한 표기의 선명한 영상을 얻을 수 있는 장점을 지닌다. 하지만, 사용자의 손가락과 센서의 접촉 입력 차이에 의해 상당히 건조한 지문이나 습한 지문의 경우 지문 영상의 품질이 떨어질 수 있는 가능성이 있고, 센서에 남아있는 잔존 지문 정보로부터 사용자의 지문이 유출될 수 있는 문제점이 있다. 이를 해결하기 위해 비접촉식 지문인식 장비들이 제안되고 있지만 비접촉식으로 지문 영상을 취득할 경우, 조명 변화에 의해 영상의 품질이 훼손되어 지문 특징점 오검출 증가와 함께 인식률 감소의 문제가 발생된다. 따라서 본 논문에서는 조명 변화에 강인한 LDP(Local Derivative Pattern) 기반의 비접촉식 지문인식 방법을 제안한다. LDP 방법을 기반으로 지문의 융선과 골이 반복되는 특정 패턴을 효율적으로 추출하였으며, 추출된 특정코드에 대한 히스토그램을 구성한 후 카이 제곱 거리를 측정하여 최종적으로 개인의 신원을 식별하였다. 실험 결과, 제안하는 LDP 기반의 비접촉식 지문인식 방법은 기존의 LBP 기반의 방법보다 EER(Equal Error Rate)이 0.521% 만큼 감소하였다.

회전, 이동, 크기에 불변한 홍채 인식 시스템 (Rotation, Translation and Scale-Invariant Human Iris Recognition System)

  • 김응주;조성원
    • 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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    • 한국퍼지및지능시스템학회 2000년도 추계학술대회 학술발표 논문집
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    • pp.293-296
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    • 2000
  • 본 논문에서는 최근 신원확인 수단으로 각광받고 있는 생체인식 중 가장 신뢰도가 높은 홍채인식에 관한 연구에 대해 기술하고 있다. 비접촉식 홍채인식 시스템의 경우 홍채영상의 획득 시 사람의 머리가 기울어지거나 움직임에 따라 영상이 좌측 혹은 우측으로 조금씩 회전, 혹은 이동하거나 크기가 달라지게 된다. 이런 경우 동일인의 홍채영상도 매번 조금씩 달라지게 되므로, 정확한 인식을 위해서는 획득된 각 영상의 정규화 과정과 함께 회전된 영상에 대한 보완 등의 전처리 과정이 매우 중요하다. 영상 필터를 통한 정확한 외곽 경계의 검출과 정규화, 비교방법을 통해 이를 보완하고, 웨이블렛 변환을 이용하여 특징값을 얻은 후 검증 실험 결과를 보임으로써 회전, 이동, 크기에 무관한 홍채 인식 방법을 제안하고자 한다.

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Contactless User Identification System using Multi-channel Palm Images Facilitated by Triple Attention U-Net and CNN Classifier Ensemble Models

  • Kim, Inki;Kim, Beomjun;Woo, Sunghee;Gwak, Jeonghwan
    • 한국컴퓨터정보학회논문지
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    • 제27권3호
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    • pp.33-43
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    • 2022
  • 본 논문에서는 기존의 스마트폰 카메라 센서를 사용하여 비접촉식 손바닥 기반 사용자 식별 시스템을 구축하기 위해 Attention U-Net 모델과 사전 훈련된 컨볼루션 신경망(CNN)이 있는 다채널 손바닥 이미지를 이용한 앙상블 모델을 제안한다. Attention U-Net 모델은 손바닥(손가락 포함), 손바닥(손바닥 미포함) 및 손금을 포함한 관심 영역을 추출하는 데 사용되며, 이는 앙상블 분류기로 입력되는 멀티채널 이미지를 생성하기 위해 결합 된다. 생성된 데이터는 제안된 손바닥 정보 기반 사용자 식별 시스템에 입력되며 사전 훈련된 CNN 모델 3개를 앙상블 한 분류기를 사용하여 클래스를 예측한다. 제안된 모델은 각각 98.60%, 98.61%, 98.61%, 98.61%의 분류 정확도, 정밀도, 재현율, F1-Score를 달성할 수 있음을 입증하며, 이는 저렴한 이미지 센서를 사용하고 있음에도 불구하고 제안된 모델이 효과적이라는 것을 나타낸다. 본 논문에서 제안하는 모델은 COVID-19 펜데믹 상황에서 기존 시스템에 비하여 높은 안전성과 신뢰성으로 대안이 될 수 있다.

효율성이 강화된 전자여권 통합 인증 메커니즘 (e-Passport Integrated Authentication Mechanisms with Improved Efficiency)

  • 이동범;고웅;곽진
    • 인터넷정보학회논문지
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    • 제10권2호
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    • pp.53-63
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    • 2009
  • 전자여권(e-Passport) 시스템은 새로운 형태의 출입국 관리 시스템으로서, 기존 여권보다 보안 기능이 강화되고 자동화된 출입국 관리를 할 수 있다는 장점으로 인해 전 세계적으로 도입하기 위한 연구가 활발히 진행되고 있다. 전자여권은 칩에 개인 신원 정보와 바이오정보를 저장하고, 비접촉식 무선 인식 기술을 이용하여 판독시스템과 통신을 제공하게 된다. 하지만 기존의 RFID 기술에서 발생하는 도청, 데이터 위 변조, 복제와 같은 문제점과 개인의 고유한 바이오정보 노출이라는 문제점을 내재하고 있다. 따라서 본 논문에서는 보안 취약점을 방지하는 전자여권 인증 메커니즘들에 대한 보안 취약점을 분석하고 계산량을 감소시킬 수 있는 전자여권 인증 메커니즘을 제안한다. 또한 각 인증 메커니즘의 효율성에 대하여 분석한다.

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