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.
사건 및 사고로 다수의 피해자 또는 참고인들은 경찰서를 방문하고 진술 조서를 작성한다. 진술 조서 과정 중오기 또는 오타로 인하여 수정이 요청 되었을 때 수정 부분을 수정한 후 지문을 이용하여 수정되었음을 인정하는 불필요한 단계 과정에서 불편함과 위생적 문제점을 해결하고, 경찰의 내 수사 단계에서 진술조서 작성 시 KICS와 전자 수사자료표 시스템을 연동한 지문인식기 도입으로 원터치 신원 확인 및 간인 날인 절차를 간소화 할 수 있다.
최근 IoT의 기술의 발달로 사용자 인식에 관한 연구가 주목을 받고 있다. 사용자 인식은 각 사용자만의 특징에 근거하여 특정 사용자를 인식하는 기술이다. 사용자 인식과 관련하여 홍채나 지문인식 등과 같은 생체 인식, 얼굴 인식 그리고 걸음걸이 인식 등에 관한 연구들이 진행되고 있다. 다양한 방식은 각각의 인식률을 높이기 위해 노력하고 있지만, 인식하고자 하는 사용자의 상황에 따라 인식률에 영향을 받게 된다. 본 연구에서는 다양한 방식을 여러 단계로 구성하여 다양한 상황에 놓인 사용자를 인식하기 위한 방법을 연구한다. 제안 시스템은 드론에서 촬영된 영상을 수신하는 것을 기반으로 하여 얼굴인식과 걸음걸이 인식을 이용한 방식이다. 1차적으로 사람의 얼굴을 탐지를 하고, 사람의 얼굴이 탐지되었을 때는 얼굴 인식을 수행한다. 탐지하지 못했을 경우 걸음걸이 인식을 수행하여 인식률을 향상시킨다.
급속한 정보통신의 발달로 정보통신 기반을 이용한 전자상거래, 인터넷뱅킹, 주식거래 등 다양한 서비스가 이루어지고 있다. 이때 가장 중요한 문제는 서비스 이용자가 관인임을 확실하게 인증할 수 있어야 한다는 것이다. 그리나 현재 본인임을 인증할 수 있는 방법으로 대부분 쓰이고 있는 개인 비밀번호는 도용 당할 위험이 크다. 이 문제를 해결하기 위해 본 논문에서는 서비스 이용자가 본인임을 확실하고 간단하게 인증할 수 있는 안전한 방법으로 1대1 지문매칭을 이용한 스마트 카드 인증 시스템을 제안한다. 스마트 카드는 정보보호 및 보안성이 뛰어나며 사용이 편리하다. 그리고 지문은 여러 생체인식분야 중 본인임을 인증할 수 있는 가장 우수한 방법으로 주목받고 있다. 본 논문에서 구현한 시스템은 PC를 기반으로 하며 스마트 카드에 지문정보인 특징점을 저장하고 서비스 이용시 이용자의 특징점과 스마트 카드에 저장된 특징점을 비교하여 본인임을 인증함으로써 서비스 이용자가 본인임을 확실하게 인증할 수 있다. 본 논문에서는 구현한 시스템을 다양한 서비스 분야에 응용할 경우 서비스 이용의 안전도를 높일 수 있는 가능성을 제시한다.
급속한 정보통신의 발달로 정보통신 기반을 이용한 전자상거래, 인터넷뱅킹, 주식거래 등 다양한 서비스가 이루어지고 있다. 이때 가장 중요한 문제는 서비스 이용자가 본인임을 확실하게 인증할 수 있어야 한다는 것이다. 그러나 현재 본인임을 인증할 수 있는 방법으로 대부분 쓰이고 있는 개인 비밀번호는 도용 당할 위험이 크다. 이 문제를 해결하기 위해 본 논문에서는 서비스 이용자가 본인임을 확실하고 간단하게 인증할 수 있는 안전한 방법으로 1대1 지문매칭을 이용한 스마트 카드 인증 시스템을 제안한다. 스마트 카드는 정보보호 및 보안성이 뛰어나며 사용이 편리하다. 그리고 지문은 여러 생체인식분야 중 본인임을 인증할 수 있는 가장 우수한 방법으로 주목받고 있다. 본 논문에서 구현한 시스템은 PC를 기반으로 하며 스마트 카드에 지문정보인 특징점을 저장하고 서비스 이용시 이용자의 특징점과 스마트 카드에 저장된 특징점을 비교하여 본인임을 인증함으로써 서비스 이용자가 본인임을 확실하게 인증할 수 있다. 본 논문에서는 구현한 시스템을 다양한 서비스 분야에 응용할 경우 서비스 이용의 안전도를 높일 수 있는 가능성을 제시한다.
사람은 각각의 개인마다 전적으로 구분되는 생물학적인 고유한 특징을 가지고 있다. 유전자 형질, 지문, 목소리, 얼굴의 생김새, 눈동자의 홍채 등이 그러한 특징들이며, 이러한 개개인의 생물학적 고유성을 이용하여 자동으로 그 사람의 신원을 인식하는 시스템은 높은 신뢰도와 편리성 때문에 많은 연구가 되어왔고 현재 다양한 곳에서 실제 적용을 하여 사용되고 있다. 본 논문에서는 생체인식 시스템 중에서도 높은 신뢰도를 자랑하고 있는 홍채인식과 웨이블릿 변환을 이용한 홍채 코드 생성과정을 다루어 보았다. 화상처리 알고리즘과 최근 신호처리의 분야에서 많이 사용되고 있는 웨이블릿 변환을 중점으로 서술했으며 웨이블릿 변환을 응용한 여러 가지 인식 알고리즘의 적용을 개발 목표로 삼았다. 실제 홍채인식 시스템은 높은 보안을 필요로 하는 곳에 적용되어 상용화가 되어있고 많은 자료들이 공개가 되어 이미지 처리를 공부하는 사람들에게 좋은 아이템이라 생각한다.
정보기술의 발전에 따라 보안의 중요성은 매우 높아지고 있다. 기존의 보안 시스템은 대부분 고가이고 구현이 용이하지 않으며 생체 정보를 사용하는 경우 또한 매우 복잡하다. 본 논문에서는 지문과 얼굴 이미지를 사용하는 저가의 사물인터넷 기반 보안 단말기를 구현하여 이러한 점을 해결하고자 한다. 저가의 보안 시스템을 구현하기 위하여 라즈베리파이에 지문인식 스캐너와 카메라를 장착하고 스캔 이미지는 AES-256 알고리즘으로 암호화하여 클라우드에 전송한다. 본 연구를 통해 우리는 제안하는 시스템의 인증 서비스, 비용의 감소, 보안성, 그리고 확장성 측면에서의 가능성을 확인할 수 있었다.
지문 인식 시스템은 지문인식 장치(fingerprint acquisition device)를 통하여 아날로그(analog) 지문으로 부터 변환된 디지털(digital) 지문에서 특이점을 추출하고 추출한 특이점들에 대한 정보를 데이터 베이스에 등록하는 오프라인(off-line) 처리와 사용자가 시스템에 접근 할 때 입력한 지문으로부터 특이점을 추출한 후 데이터베이스에 저장되어 있는 특이점들과 정합(matching) 하여 사용자의 시스템 접근 여부를 결정하는 온라인(on-line) 처리로 이루어져 있다. 정합에 있어서 가장 중요한 것은 어떤 기준점을 어떻게 설정하느냐 하는 것이다. 지금까지 삼각주나 코어를 기준점으로 잡거나, 기준점으로 설정하는 경우에는 모든 사람에게 존재하지 않는 단점이 있다. 특징점이 없는 사용자들을 처리하기 위하여 특이점들의 상호 관계를 스패닝 트리를 구성하거나, 삼각화를 하여 정합 하는 방법들이 이용되고 있다. 그러나 이러한 방법들은 시간에 대한 오버헤드가 있고 정확하게 정합 한다는 보장을 하지 못한다. 본 논문에서는 동일 등선 줄기 상에 있는 두 특이점을 잇는 선분을 기준점으로 선택함으로서 기존 정합 알고리즘과 비교하여 인식률이 높고 오인식률이 낮으며 효율성 면에서도 우수하고 정확하게 정합 하는 알고리즘을 제안한다.
본 연구는 지문 인식 시스템 중에서 프리즘을 이용한 광학계의 설계에 대한 것이다. 이는 프리즘, 렌즈, 그리고 CMOS 이미지 센서(혹은 CCD) 등으로 구성되어 있는 광학계이다. 종래의 프리즘을 이용한 지문인식 광학계에서는 지문에 물이 묻어 있는 경우에 영상의 품질이 현저히 저하되는 문제점이 있다. 이 경우에 프리즘의 굴절률을 높임으로써 영상의 품질을 충분히 높일 수 있었다. 또한 프리즘과 렌즈를 사용함으로 인하여 발생하는 비대칭 축소 왜곡(anamorphic distortion)과 상면의 지를 최소화되는 프리즘 꼭지각 $\alpha$를 제안한다.
얼굴인식은 이미지의 많은 변동(표정, 조명, 얼굴의 방향 등)으로 인해 한가지 인식 방법으로는 높은 인식률을 얻기 어렵다. 이러한 어려움을 해결하기 위해, 여러 가지 정보를 융합시키는 데이터 퓨전 방법이 연구되었다. 기존의 데이터 퓨전 방법은 보조적인 생체 정보(지문, 음성 등)를 융합하여 얼굴인식기를 보조하는 방식을 취하였다. 이 논문에서는 보조적인 생체 정보를 사용하지 않고, 기존의 얼굴인식방법을 통해 얻어지는 상호보완적인 정보를 융합하여 사용하였다. 개별적인 얼굴인식기의 정보를 융합하기 위해, 전체적으로는 Dempster-Shafer의 퓨전이론에 근거하면서, 핵심이 되는 질량함수를 새로운 방식으로 재정의한 퓨전모델을 제안하였다. 제안된 퓨전모델을 사용하여 개별적인 얼굴인식기의 정보를 융합한 결과, 생체정보 없이, 개별적인 얼굴인식기보다 나은 인식률을 얻을 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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