Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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v.19
no.1
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pp.75-82
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2009
This paper propose a method to hide not only biometric features in the biometric image such as face and fingerprint for protecting them from unauthorized entity but also information of responsible person expressed as binary image which can be used to identify the responsibility of divulgence. For this, we investigate the recognition rates and bit error rates of extracted responsible person information watermark for the cases of using face and fingerprint images as cover images for fingerprint and face recognition which are the most popular biometric techniques. From these experiments, we confirm that the proposed method can be used for various application requiring to protect personal biometric information
Many researchers have been interested in user authentication using biometric information, and face recognition is a lively field of study of ones in the latest biometric recognition field because of advantage that it can recognize who he/she is without touching machinery. This paper proposes method to extract eye location effectively at face detection step that is precedence work of face recognition. The iterative threshold selection was adopted to get a proper binary image and also the Gaussian filter was used to intensify the properties of eyes to extract an eye location. The correlation was adopted to verify if the eye location is correct or not. Extraction of an eye location that propose in paper as well as accuracy, considered so that may can apply to online system and showed satisfactory performance as result that apply to on line system.
Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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2004.10a
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pp.553-559
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2004
In todays security industry, personal identification is also based on biometric. Biometric identification is performed basing on the measurement and comparison of physiological and behavioral characteristics, Biometric for recognition includes voice dynamics, signature dynamics, hand geometry, fingerprint, iris, etc. Iris can serve as a kind of living passport or living password. Iris recognition system is the one of the most reliable biometrics recognition system. This is applied to client/server system such as the electronic commerce and electronic banking from stand-alone system or networks, ATMs, etc. A new algorithm using nonlinear function in recognition process is proposed in this paper. An algorithm is proposed to determine the localized iris from the iris image received from iris input camera in client. For the first step, the algorithm determines the center of pupil. For the second step, the algorithm determines the outer boundary of the iris and the pupillary boundary. The localized iris area is transform into polar coordinates. After performing three times Wavelet transformation, normalization was done using sigmoid function. The converting binary process performs normalized value of pixel from 0 to 255 to be binary value, and then the converting binary process is compare pairs of two adjacent pixels. The binary code of the iris is transmitted to the by server. the network. In the server, the comparing process compares the binary value of presented iris to the reference value in the University database. Process of recognition or rejection is dependent on the value of Hamming Distance. After matching the binary value of presented iris with the database stored in the server, the result is transmitted to the client.
Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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v.17
no.5
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pp.632-639
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2007
This paper presents a wavelet-based watermarking algorithm to securely hide biometric features such as face and fingerprint and effectively extract them with less distortion of the concealed data. To hide the biometric features, we proposed a determination method of insert location based on wavelet transform and adaptive weight method according to the image characteristics. The hidden features are effectively extracted by applying the inverse wavelet transform to the watermarked image. To show the effectiveness, we analyze the various performance such as PSNR and correlation of watermark features before and after applying watermarking. Also, we evaluate the effect of watermaking algorithm with respect to biometric system such as recognition rate. Recognition rate shows 98.67% for multimodal biometric systems consisted of face and fingerprint. From these, we confirm that the proposed method makes it possible to effectively hide and extract the biometric features without lowering recognition rate.
Journal of the Korea Institute of Information Security & Cryptology
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v.21
no.4
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pp.115-124
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2011
There has been significant research in security technology such as e-passport standards, as e-passports have been introduced internationally. E-passports combine the latest security technologies such as smart card, public key infrastructure, and biometric recognition, so that these technologies can prevent unauthorized copies and counterfeits. Biometric information stored in e-passports is the most sensitive personal information, and it is expected to bring the highest risk of damages in case of its forgery or duplication. The present e-passport standards cannot handle security features that verify whether its biometric information is copied or not. In this paper, we propose an e-passport security technology in which biometric watermarking is used to prevent the copy of biometric information in the e-passport. The proposed method, biometric watermarking, embeds the invisible date of acquisition into the original data during the e-passport issuing process so that the human visual system cannot perceive its invisibly watermarked information. Then the biometric sample, having its unauthorized copy, is retrieved at the moment of reading the e-passport from the issuing database. The previous e-passport security technology placed an emphasis on both access control readers and anti-cloning chip features, and it is expected that the proposed feature, copy protection of biometric information, will be demanded as the cases of biometric recognition to verify personal identity information has increased.
Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea SP
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v.44
no.2
s.314
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pp.27-36
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2007
Changeable biometrics identify a person using transformed biometric data instead of original biometric data in order to enhance privacy and security in biometrics when biometric data is compromised. In this paper, a novel scheme which generates changeable face templates for statistical appearance-based face recognition is proposed. Two different original face feature vectors are extracted from two different appearance-based approaches, respectively, each original feature vector is normalized, and its elements are re-ordered. Finally a changeable face template is generated by weighted addition between two normalized and scrambled feature vectors. Since the two feature vectors are combined into one by a two to one mapping, the original two feature vectors are not easily recovered from the changeable face template even if the combining rule is known. Also, when we need to make new changeable face template for a person, we change the re-ordering rule for the person and make a new feature vector for the person. Therefore, the security and privacy in biometric system can be enhanced by using the proposed changeable face templates. In our experiments, we analyze the proposed method with respect to performance and security using an AR-face database.
Recently, omni-directional cameras are broadly used due to their wide field of view. Fisheye camera is one of them. This paper proposes the system which uses a fisheye camera for face recognition and analyzes its advantages. Since face images taken with a fisheye camera are affected by perspective distortion and radial distortion, we suggest a two-step method for removing those distortions from the face images.
Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea SP
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v.44
no.6
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pp.16-23
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2007
Changeable biometrics has been developed as a solution to problem of enhancing security and privacy. The idea is to transform a biometric signal or feature into a new one for the purposes of enrollment and matching. In this paper, we propose a changeable biometric system that can be applied to appearance based face recognition system. In the first step when using feature extraction, ICA(Independent Component Analysis) coefficient vectors extracted from an input face image are replaced randomly using their mean and variation. The transformed vectors by replacement are scrambled randomly and a new transformed face coefficient vector (transformed template) is generated by combination of the two transformed vectors. When this transformed template is compromised, it is replaced with new random numbers and a new scrambling rule. Because e transformed template is generated by e addition of two vectors, e original ICA coefficients could not be easily recovered from the transformed coefficients.
Journal of the Korea Institute of Information Security & Cryptology
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v.31
no.4
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pp.841-852
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2021
Biometric recognition refers to a technology that identifies or verifies an individual after registering each individual's physical, physiological, and behavioral characteristics with an automated device. However, the biometric data used here corresponds to personal information since it can identify an individual. Therefore, when it is compromised or misused, it negatively affects the privacy of the data subject. In this paper, we review the current status of domestic laws related to biometric information and the status of infringements related to this. And then, some biometric application models are derived and vulnerabilities and countermeasures for each model are discussed. Finally, for the developer and service provider of the biometric system, protection guidance is presented.
This paper presents a novel system that analyzes and recognizes a gait based on shape context on silhouette images. The main functions of the system consist of three steps: First, the system extracts the silhouette images from galt image sequence by performing a simple pre-processing and acquires the AGM(Averaged Gait Map) by averaging them. Next. it computes the cross-correlation between the AGMs. Finally, it classifies the AGMs based on the cross-correlation using nearest neighborhood classification. The proposed system uses two cues to classify a gait: One corresponds to biometric shape cue such as body height width. and body-part proportions. The other corresponds to gait cue such as stride length and amount of arm swing. Perceptionally, the biometric cues are sailent on the double support (both legs spread and touching the ground) while the gait cues on the midstance. Through a variety of experiments, it is proved that the property of a gait is mainly influenced by gait cues than biometric cues.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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