In this research, we have explored personal authentication system through multimodal biometrics for mobile computing environment. We have selected face and speaker recognition for the implementation of multimodal biometrics system. For face recognition part, we detect the face with Modified Census Transform (MCT). Detected face is pre-processed through eye detection module based on k-means algorithm. Then we recognize the face with Principal Component Analysis (PCA) algorithm. For speaker recognition part, we extract features using the end-point of voice and the Mel Frequency Cepstral Coefficient (MFCC). Then we verify the speaker through Dynamic Time Warping (DTW) algorithm. Our proposed multimodal biometrics system shows improved verification rate through combining two different biometrics described above. We implement our proposed system based on Android environment using Galaxy S hoppin. Proposed system presents reduced false acceptance ratio (FAR) of 1.8% which shows improvement from single biometrics system using the face and the voice (presents 4.6% and 6.7% respectively).
Fingerprint image enhancement and minutiae matching are two key steps in an automatic fingerprint identification system. In this paper, we propose a fingerprint recognition technique by using minutiae linking information. Recognition process have three steps ; preprocessing, minutiae extraction, matching step based on minutiae pairing. After extracting minutiae of a fingerprint from its thinned image for accuracy, we introduce matching process using minutiae linking information. Introduction of linking information into the minutiae matching process is a simple but accurate way, which solves the problem of reference minutiae pair selection with low cost in comparison stage of two fingerprints. This algorithm is invariable to translation and rotation of fingerprint. The matching algorithm was tested on 500 images from the semiconductor chip style scanner, experimental result revealed the false acceptance rate is decreased and genuine acceptance rate is increased than existing method.
In this paper, we propose a new automatic fingerprint identification system that identifies individuals in large databases. The algorithm consists of three steps: preprocessing, classification, and matching, in the classification, we present a new classification technique based on the statistical approach for directional image distribution. In matching, we also describe improved minutiae candidate pair extraction algorithm that is faster and more accurate than existing algorithm. In matching stage, we extract fingerprint minutiaes from its thinned image for accuracy, and introduce matching process using minutiae linking information. Introduction of linking information into the minutiae matching process is a simple but accurate way, which solves the problem of reference minutiae pair selection in comparison stage of two fingerprints quickly. This algorithm is invariant to translation and rotation of fingerprint. The proposed system was tested on 1000 fingerprint images from the semiconductor chip style scanner. Experimental results reveal false acceptance rate is decreased and genuine acceptance rate is increased than existing method.
Background and Objective: Since the introduction of hospital pharmacy residency programs in 1983, hospital pharmacists in South Korea have been expected to expand their roles. However, their services and the outcomes have not been fully understood. In this study, we conducted a systematic review of Korean hospital pharmacist-provided interventions with regard to intervention type, intervention consequences, and target patient groups. Methods: A literature search of the following databases was performed: Embase, PubMed, Medline, KoreaMed, RISS, KMbase, KISS, NDSL, and KISTI. The search words were "hospital pharmacist", "clinical pharmacist", and "Korea". Articles reporting clinical or economic outcome measures that resulted from hospital pharmacist interventions were considered. Numeric measures for the acceptance rate of pharmacist recommendations were subjected to meta-analysis. Results: Of the 1,683 articles searched, 44 met the inclusion selection criteria. Most articles were published after 2000 (81.8%) and focused on clinical outcomes. Economic outcomes had been published since 2011. The interventions were classified as patient education, multidisciplinary team work, medication assessment, and guideline development. The outcome measures were physicians' prescription changes, clinical outcomes, patient adherence, economic outcomes, and quality of life. The acceptance rate was 80.5% (p < 0.005). Conclusion: Studies on pharmacist interventions have increased and showed increased patient health benefits and reduced medical costs at Korean hospital sites. Because pharmacists' professional competency would be recognized if the economic outcomes of their work were confirmed and justified, studies on their clinical performance should also include their economic impact.
Recently, there have been previous research about the iris recognition in mobile device to increase portability, whose accuracy is affected by the quality of iris image. Iris image is affected by illumination environment during the image acquisition. The existing system has high accuracy in indoor environment. However the accuracy is degraded in outdoor environment, because the gray levels of iris patterns in image are changed, and ghost and eyelash shading regions are produced by the sunlight of various wavelengths into iris region. To overcome these problems, we propose new mobile iris camera system which uses the near-infrared (NIR) light illuminator of 850 nm and band pass filter (BPF) of 850 nm. To measure the performance of the proposed system, we compared it to the existing one with the iris images captured in indoor and outdoor sunlight environments in terms of the equal error rates (EER) based on false acceptance rate (FAR) and false rejection rate (FRR). The experimental result showed that the proposed system had the lower EERs than those of previous system by 0.96% (with frontal light in indoors), 4.94% (with frontal light in outdoor), 9.24% (with side light in outdoor), and 7% (with back light in outdoor), respectively.
Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea CI
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v.37
no.3
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pp.12-26
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2000
In this paper, we propose a post-processing algorithm to remove false minutiae which decrease the overall performance of an automatic fingerprint identification system by increasing computational complexity, FAR(False Acceptance Rate), and FRR(False Rejection Rate) in matching process. The proposed algorithm extracts candidate minutiae from thinned fingerprint image. Considering characteristics of the thinned fingerprint image, the algorithm selects the minutiae that may be false and located in recoverable area. If the area where the selected minutiae reside is thinned incorrectly due to noise and loss of information, the algorithm recovers the area and the selected minutiae are removed from the candidate minutiae list. By examining the ridge pattern of the block where the candidate minutiae are found, true minutiae are recovered and in contrast, false minutiae are filtered out. In an experiment, Fingerprint images from NIST special database 14 are tested and the result shows that the proposed algorithm reduces the false minutiae extraction rate remarkably and increases the overall performance of an automatic fingerprint identification system.
This paper presents the text-prompt method to overcome the weakness of text-dependent and text-independent speaker recognition. Enhanced dynamic time warping for speaker recognition algorithm is applied. For the real-time processing, we use a simple algorithm for end-point detection without increasing computational complexity. The test shows that the weighted-cepstrum is most proper for speaker recognition among various speech parameters. As the experimental results of the proposed algorithm for three prompt words, the speaker identification error rate is 0.02%, and when the threshold is set properly, false rejection rate is 1.89%, false acceptance rate is 0.77% and verification total error rate is 0.97% for speaker verification.
Journal of the Korean Institute of Telematics and Electronics T
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v.36T
no.4
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pp.17-23
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1999
This paper described a security system using text-independent speaker recognition algorithm. Security system is based on PIC16F84 and sound card. Speaker recognition algorithm applied a k-means based model and weighted cepstrum for speech features. As the experimental results, recognition rate of the training data is 100%, non-training data is 99%. Also false rejection rate is 1%, false acceptance rate is 0% and verification mean error rate is 0.5% for registered 5 persons.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.13
no.8
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pp.4076-4092
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2019
Nowadays, most users access internet through mobile applications. The common way to authenticate users through websites forms is using passwords; while they are efficient procedures, they are subject to guessed or forgotten and many other problems. Additional multi modal authentication procedures are needed to improve the security. Behavioral authentication is a way to authenticate people based on their typing behavior. It is used as a second factor authentication technique beside the passwords that will strength the authentication effectively. Keystroke dynamic rhythm is one of these behavioral authentication methods. Keystroke dynamics relies on a combination of features that are extracted and processed from typing behavior of users on the touched screen and smart mobile users. This Research presents a novel analysis in the keystroke dynamic authentication field using two features categories: timing and no timing combined features. The proposed model achieved lower error rate of false acceptance rate with 0.1%, false rejection rate with 0.8%, and equal error rate with 0.45%. A comparison in the performance measures is also given for multiple datasets collected in purpose to this research.
GMO labeling system in South Korea stipulates three labeling methods: GMO labeling, no labeling and Non-GMO labeling. Products labeled as Non-GMO are not allowed for unintentional commingling of GMO without tolerance. However, consumers vary their acceptance of Non-GMO label on the unintentionally commingled products and willingness to pay according to the mixing rate, rather than devalue the whole products as useless. Additionally, consumers do not believe that the acceptable mixing rate should be discriminated between non-labeled products, which allow up to 3% of unintentional GMO contamination, and Non-GMO labeled products. Information on unintentional GMO mixing mainly refers to the mixing rate, but the Non-GMO content remaining even after commingling is also important information. The decline in value is alleviated when consumers are exposed to positive information, such as Non-GMO content, rather than when exposed to negative information, such as the mixing rate. Loss Aversion Coefficient is relative depending on whether the information representing the loss is positive or negative. Information that a Non-GMO labeled product contains X% GMO is more sensitive than information that (100-X)% Non-GMO remains.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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