휴대폰에서 보안 필요성이 증가함에 따라 개인 인증을 위하여 홍채, 지문, 얼굴과 같은 단일 생체 정보를 이용한 많은 연구들이 진행되었으나 단일 생체 인식에서는 인식 정확도에 한계가 있었다. 따라서 본 논문에서는 휴대폰 환경에서 고 인식율을 위해 얼굴과 홍채를 결합하는 방법에 대해 제안한다. 본 논문에서는 근적외선 조명과 근적외선 통과 필터를 부착한 휴대폰의 메가 픽셀 카메라를 사용하여 근적외선 얼굴 및 홍채 영상을 동시에 취득한 후, SVM(Support Vector Machine)을 기반으로 스코어 레벨에서 결합하였다. 또한, 저 연산의 로가리듬(Logarithm) 알고리즘을 사용한 얼굴 데이터의 조명 변화에 대한 정규화와 극 좌표계 변환 및 홍채 코드의 비트 이동 매칭에 의한 홍채 영역의 이동, 회전, 확대 및 축소에 대한 정규화를 통해 SVM의 분류 복잡도와 얼굴, 홍채 데이터의 본인 변화도를 최소화함으로써 인식 정확도를 향상시켰으며, 저 연산의 휴대폰 환경에서 정수혈 기반의 얼굴 및 홍채 인식 알고리즘을 사용하여 처리시간을 향상시켰다. 실험 결과, SVM을 사용한 인식의 정확성이 단일 생체(얼굴 또는 홍채), SUM, MAX, MIN 그리고 Weighted SUM을 사용하는 것보다 우수한 것을 알 수 있었다.
본 논문은 스케일-스페이스 필터링 기법을 활용한 홍채 인식에 사용할 수 있는 홍채 특징 추출 방법을 소개한다. 추출된 특징을 이용한 홍채 코드는 신뢰성 있는 실시간 홍채 인식 시스템에 활용할 수 있을 것이다. 홍채 추출 알고리즘은 우선 홍채 부분만을 영상에서 분리하고 중심과 반경을 구한 후 불필요한 부분을 다시 제거한다. 얻어진 홍채 영상은 극좌표 영상으로 변환하고 스케일 스페이스 필터링을 한다. 필터링된 영상으로부터 추출된 섬세한 특징은 홍채 코드로서 만들어진다.
본 논문에서는 공개키 기반 등록기관의 사용자 신원 확인 기능의 안정성과 신뢰성 향상을 위한 방법으로 홍채인식 기술을 활용한 등록기관 시스템을 제시한다. 제안하는 시스템은 홍채 패턴의 처리 기능에 따라 홍채영상 획득, 홍채정보 등록, 홍채정보 검증의 세 개의 모듈로 구성되며, 각 모듈간의 등록 정보의 교환은 대칭키 암호 알고리즘으로 암호화를 해서 안전하게 송수신이 이루어진다. 홍채 패턴의 효율적 표상과 비교를 위한 홍채 특징 정보의 추출방법으로서는 웨이브렛 변환을 이용한 영상의 다중분할 과정을 통해 적은 차원의 정보를 추출하여 효과적인 특징벡터를 구성하는 방법을 사용한다. 적용된 홍채인식 방법에 대한 실험을 통해서, 생체인식 기술의 새로운 분야로의 적용 가능성을 살펴본다.
웨이블릿 변환(Wavelet Transform)은 공간-주파수 영역에서 신호의 국소특성을 효율적으로 구현할 수 있다 하지만, 웨이블릿 변환을 패턴 인식을 위한 특징 추출에 적용할 경우, 입력 신호의 위치 이동에 따라 추출된 특징 값이 변화하게 되어 인식률이 낮아지는 결함이 있다. 본 논문에서는 웨이블릿 변환을 패턴 인식에 적용할 경우 발생하는 입력 신호의 위치 이동에 따른 문제점을 보완하여 노이즈에 강인한 홍채인식 알고리즘을 제안한다. 실험을 통하여 제안한 알고리즘의 우수성을 보여 준다.
생체인식을 통한 개인 식별은 새로이 등장한 개념이 아니라 오래 전부터 사용되어왔으나 기존의 화상처리 방법으로는 불필요한 정보까지 포함하여 특징을 추출하여 많은 시간이 소용된다는 문제점이 있었다. 본 논문에서 적용한 고차 국소 자동 상관계수 특징 알고리즘을 이용하여 홍채병변 인식의 수렴속도를 빠르게 하는 신경망을 사용하였으며, 고차 국소 자동 상관계수 특징 알고리즘은 평균 32.5회때 수렴 평균 31.5회때 수렴하였고, 일반 BP 알고리즘은 평균 720.3회때 수렴함과 병변 추출면에서 훨씬 우수함을 보였다.
홍채인식 시스템에 있어서 동공 검출은 가장 먼저 이루어져아 할 전처리 과정이다. 현재 홍채인식 시스템에 있어서 사용되는 동공 검출은 영상의 모든 위치에서 원형돌출부(circular projection)를 구한 후, 경계선을 검출하여 원형의 경계 성분이 가장 강한 위치를 찾는 방법으로 연산량이 너무 많은 단점을 가지고 있다. 본 논문에서 제안하는 알고리즘은 같은 고주파성분에 해당 되더라도 경계선의Amplitude는 잡음의 경계선에 비해 그 값이 크다는 것을 이용하여, 경계선과 잡음을 구별할 수 있게 되고, 따라서 잡음 제거 성능을 기존의 방법에 비하여 상당히 향상시킨 웨이블렛 변환을 이용하여 동공의 특징을 추출할 수 있었다.
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.
최근 휴대폰에서 개인 정보 보안의 중요성이 대두되고 있으며, 이에 따라 생체인식 기능이 내장된 휴대폰에 관심이 집중되고 있다. 그러므로 본 논문에서는 휴대용 기기에 홍채인식기술을 적용하기 위한 방법을 제안한다 기존의 홍채 인식 알고리즘에서는 고 배율의 줌 렌즈(zoom lens)와 초점렌즈(focus lens)를 사용하여 홍채인식에 사용될 확대된 홍채영상을 획득하였다. 이와 같이 이 전에 휴대폰에 홍채인식기술을 적용하기 위해서는 줌 렌즈와 초점렌즈를 추가 장착하여야 했으며, 이는 가격 상승과 부피 증가의 문제를 발생시켰다. 그러나 최근 휴대폰의 멀티미디어 기기 융 복합 추세로 인해 휴대폰 내에 장착된 메가픽셀 카메라(Mega-pixel Camera)의 성능이 급속히 발전함에 따라, 고 배율의 줌 렌즈 및 초점렌즈(zoom & focus lens) 없이도 확대된 홍채영상의 획득이 가능하게 되었다. 즉, 메가 픽셀 카메라 폰을 사용하여 사용자로부터 원거리에서 취득한 얼굴영상에서의 홍채영역이 홍채인식을 수행하기 위한 충분한 픽셀정보를 가지게 되었다. 본 논문에서는 이러한 얼굴영상에서 각막에 반사된 조명 반사광을 기반으로 휴대폰에서의 홍채인식을 위한 고속 홍채검출 방법을 제안한다. 또한 눈, 카메라, 조명 모델을 기반으로 각막에 반사된 조명반사광의 밝기와 크기를 추정하는 이론적 배경을 제안하며, 입력영상에서 태양광의 존재 유무와 광학적으로 또는 피사체의 움직임에 의해 반사된 흐림 현상 (Optical & Motion blur)을 판별하기 위해 조명을 연속적으로 On/Off 시키는 방법을 제안한다. 실험결과, 삼성 SCH-S2300(150MHz의 ARM 9 CPU) 휴대폰에서 홍채 영역 추출 총 수행시간은 평균 65ms이었고, 홍채 검출 성공률은 태양광이 존재하지 않는 실내에서 99%, 태양광이 존재하는 실외에서 98.5%였다._{SSH}$ 전압이 약 1.1V 일 때까지 오류 없이 동작함을 관측하였다. 본 논문의 SRAM 스위칭 전력감소는 I/O의 bit width가 증가하면 더욱 더 중요해질 것으로 예상할 수 있다.어 자료 형태를 32.4%의 순으로 개발을 희망하였다. 다섯째, 주로 사용하는 웹 사이트는 가정과 교사나 교과 연구회에서 운영하는 사이트를 46.2%, 에듀넷이나 한국교육학술정보원(KERIS) 사이트는 30.8%가 활용하는 것으로 나타났다. 또한 학습 자료 개발은 제작 능력이 있는 가정과 교사들이 교과 연구회를 만들어 공동으로 제작 할 수 있기를 희망하고 있었다. 시대적인 변화와 교육 환경의 변화로 웹 콘텐츠 자료를 활용한 교수 학습 방법이 중요한 도구로 인식되고 있다. 특히 가정 교과는 일상생활에 필요한 기초적인 경험을 실생활과 접목시켜 종합적으로 다루는 교과이기 때문에 다양하고 창의적인 콘텐츠가 절실히 요구되는 실정이다. 본 연구의 결과들에서 제시한 여러 가지 사항들을 고려하여 웹 콘텐츠 자료 활용과 개발이 이루어진다면 보다 효율적인 교수 학습이 이루어질 것으로 기대된다.변연계통과 대뇌겉질 전체에 영향을 미칠 것으로 여겨지는데, 본 실험에서는 네 종류의 바닥핵들, 즉 꼬리핵, 줄무늬체바닥핵, 중격옆핵 및 중격핵과 관련된 신경연접들을 관찰하였으며, 그 결과를 문헌 고찰한 결과 변연계통과 줄무늬체계통이 앞뇌의 바닥에 있는 신경핵들에서 형태학적 교차연결을 통해 정서와 마음의 상태를 행동과 대응으로 표현하는 중요한 신경회로가 존재함을 제안하였다.腎臟組織)에서 더많이 발생되었다. 틸라피아의 신사구체(腎絲球體)는 담수(淡水)에서 10%o의 해수(海水)로 이주된지 14일(日) 이후에 신장(腎臟)에서 수축된 것으로 나타났다. 30%o의 해수(海水)에 적응(適應)된 틸라피아의 평균 신사구체(腎絲球體)의 면적은 담수(淡水)에 적응된 개체의 면적보다
이 논문에서 손가락 정맥영상에 대한 새로운 인식 방법을 제시한다. 손가락 정맥인식은 대중적으로 사용되고 있는 지문인식의 위조가능성을 배제할 수 있고, 홍채인식의 불편한 영상획득 방식을 피할 수 있는 좋은 개인 인중 방편으로 주목 받고 있다. 손가락 정맥영상을 지역적 히스토그램 균등화에 의하여 전처리하고, 이것을 세선화 처리하여 선 형태의 정맥을 얻는다. 이렇게 얻어진 선 형태의 정맥선 영상에 HS정합 알고리즘(HeeSung's Matching Algorithm) 이라고 명명된 새로운 정합 알고리즘을 적용하여 정맥의 정합 여부를 가린다. 이 새로운 정합 알고리즘은 세선화나 에지 검출 처리한 여러 가지 선 모양의 영상인식에 좋은 효과를 보이고 있다. 개인당 5편씩 총 130명분 650편의 손가락 영상에 대한 인식실험 결과 99.20%의 인식률을 보였다. 한 쌍의 영상 정합처리에 단 60ms 의 처리 속도를 보였다.
최근 개인정보 보안의 중요성이 높아짐에 따라 보안 방법에 관한 연구가 활발히 이루어지고 있다. 그 중에서도 바이오메트릭스를 이용한 보안 시스템을 많이 연구 중인데, 특히 바이오메트릭스 기술을 이용한 인식은 인식률과 보안성에 있어서 매우 뛰어나다. 최근 병원의 의사 및 임직원에 대한 출입 보안이 강조 되고 있지만 유출이 쉬운 직원카드에 의한 출입 관리 시스템이 대부분이다. 기존에 나온 홍채인식을 이용한 연구의 문제점은 정확한 홍채 인식 알고리즘과 노이즈를 제거하기 위한 전처리 방법의 부정확성으로 인해 인식률이 떨어지는데 있다. 따라서, 본 논문에서는 기존 암호화 방식의 단점을 보완하기 위하여 생체 인식 중 인식률이 뛰어난 홍채 인식을 사용하여 병원에서의 출입 기록 관리 시스템에 적용한다. 또한 기존 방식에 비해 인식률을 높이기 위해 전처리 과정 시 눈썹 추출 마스크에 선 성분 마스크를 추가하여 정확한 전처리 방법을 제안하고 이에 따라 인식률을 향상시키는 방법을 제안한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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