• 대한임베디드공학회논문지
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• 제4권4호
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• pp.190-194
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• 2009

Iris recognition is a biometric technology which can identify a person using the iris pattern. Recently, using iris information is used in many fields such as access control and information security. But Perform complex operations to extract features of the iris. Because high-end hardware for real-time iris recognition is required. This paper is appropriate for the embedded environment using local gradient histogram embedded system with iris feature extraction methods based on USN(Ubiquitous Sensor Network). Experimental results show that the performance of proposed method is comparable to existing methods using Gabor transform noticeably improves recognition performance and it is noted that the processing time of the local gradient histogram transform is much faster than that of the existing method and rotation was also a strong attribute.

• Journal of information and communication convergence engineering
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• 제8권2호
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• pp.173-179
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• 2010

Over recent years, much research attention has been devoted to a two-factor authentication mechanism which integrates both tokenized pseudorandom numbers with user specific biometric features for biometric verification, known as Biohash. The main advantage of Biohash over sole biometrics is that Biohash is able to achieve a zero equal error rate and provide a clean separation of the genuine and imposter populations, thereby allowing elimination of false accept rates without imperiling the false reject rates. Nonetheless, when the token of a user is compromised, the recognition performance of a biometric system drops drastically. As such, a few solutions have been proposed to improve the degraded performance but such improvements appear to be insignificant. In this paper, we investigate and pinpoint the basis of such deterioration. Subsequently, we propose a two-level approach by utilizing strong inner products and fuzzy logic weighting strategies accordingly to increase the original performance of Biohash under this scenario.

• 한국전자통신학회논문지
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• 제10권4호
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• pp.521-526
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• 2015

개인의 신원을 확인하기 위해 인간의 생물학적 특성을 사용하는 방법에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 심전도를 이용한 생체 인식 기술은 피험자에 피부자극을 일으키지 않고 위조가 어렵다. 기존의 생체 인식 시스템인 지문, 얼굴 등의 인식시스템과 쉽게 접목이 가능하여 다중 생체 인식 시스템으로 응용할 수 있다. 본 논문에서는 이산 웨이블릿 변환 계수를 사용한 심전도의 파형 특성분석법으로 개인을 식별하는 방법을 제안하였다. 심전도 신호의 특징추출은 총 9개의 이산 웨이블릿 변환 계수를 대상으로 상관 계수 분석으로 수행하였다. 식별은 각 클래스의 특징벡터를 입력으로 오류 역전파 신경망을 적용하여 수행하였다. MIT-BIH QT 데이터베이스내 24명의 심전도에 대해 98.88%의 식별율을 나타냈다.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2006년도 심포지엄 논문집 정보 및 제어부문
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• pp.114-116
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• 2006

This paper is to propose the palm print recognition system using wavelet transform. The palm print is frequently used as the material for the biometric recognition system such as the finger print, iris, face, etc. Since the palm print has lots of properties which include principle line, wrinkles, ridge and so forth, the ways of the implementation of the system are various. In this paper, at first, the palm print image is acquired and then some level of wavelet transform is performed. The coefficients become to be some blocks size of M by N after divided into the horizontal, vertical, diagonal components each level. The mean values, which are calculated with values of each block, are used as the feature vector. To compare between the stored template and the acquired vectors, we adopt the PNN (Probability Neural Network) method.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제21권12호
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• pp.1473-1480
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• 2018

The extraction and recognition of human motion characteristics need to combine biometrics to determine and judge human behavior in the movement and distinguish individual identities. The so-called biometric technology, the specific operation is the use of the body's inherent biological characteristics of individual identity authentication, the most noteworthy feature is the invariance and uniqueness. In the past, the behavior recognition technology based on the single characteristic was too restrictive, in this paper, we proposed a mixed feature which combined global silhouette feature and local optical flow feature, and this combined representation was used for human action recognition. And we will use the KTH database to train and test the recognition system. Experiments have been very desirable results.

• 정보처리학회논문지:컴퓨터 및 통신 시스템
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• 제6권4호
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• pp.169-178
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• 2017

최근 보안에 대한 관심과 필요성이 증가하면서 출입자 인식 시스템의 수요가 증대되고 있다. 출입자 인식 시스템은 출입자를 인식하기 위해서 다양한 생체인식 방법을 사용하고 있다. 본 논문에서는 다양한 특성과 강점을 가진 다수의 얼굴인식 Open API 서비스를 통합하고, 그 인식결과를 앙상블 함으로써 인식 성능을 개선하는 얼굴인식 기반 출입자 인식 시스템을 제안한다. 또한 다양한 얼굴 인식 Open API 서비스를 앙상블 하는 출입자 인식 시스템의 구조를 제안한다. 성능 측정은 약 5개월 간 수집한 얼굴 데이터를 이용하여 수행하였으며, 측정결과로 본 논문에서 제안하는 출입자 인식 시스템이 단일 얼굴인식 Open API 서비스를 사용했을 때보다 더 높은 얼굴인식률을 보임을 확인하였다.

• 정보학연구
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• 제12권4호
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• pp.25-32
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• 2009

Iris recognition is a biometric technology which can identify a person using the iris pattern. It is important for the iris recognition system to extract the feature which is invariant to changes in iris patterns. Those changes can be occurred by the influence of lights, changes in the size of the pupil, and head tilting. This paper is appropriate for the embedded environment using local gradient histogram embedded system using iris feature extraction methods have implement. The proposed method enables high-speed feature extraction and feature comparison because it requires no additional processing to obtain the rotation invariance, and shows comparable performance to the well-known previous methods.

• International Journal of Computer Science & Network Security
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• 제21권12spc호
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• pp.415-426
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• 2021

The implementation of iris biometrics on smartphone devices has recently become an emerging research topic. As the use of iris biometrics on smartphone devices becomes more widely adopted, it is to be expected that there will be similar efforts in the research community to beat the biometric by exploring new spoofing methods and this will drive a corresponding requirement for new liveness detection methods. In this paper we addresses the problem of presentation attacks (Spoofing) against the Iris Recognition System on mobile devices and propose novel Presentation Attack Detection (PAD) method which suitable for mobile environment.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제18권2호
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• pp.169-174
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• 2008

최근 정보화 시대에 발맞추어 보안에 관한 중요성이 증가하고 있다. 따라서 지문, 장문, 서명, 홍채 인식과 같은 생체 인식시스템에 대한 관심이 급증하고 있고, 그 중에서 가장 신뢰성과 보안성에서 뛰어난 홍채 인식에 대한 연구가 활발히 진행중이다. 홍채 인식의 환한 연구는 많이 진행되어 왔지만 홍채 인식의 가장 큰 이슈는 홍채 영역 분할과 특징 추출로 할 수 있다. 본 논문에서는 곡선에 유연한 곡선 검출기를 이용하여 기존 원형 검출기가 갖는 문제점을 극복하고, 보다 정확한 홍채 영역 분할을 이루었다. 따라서 주변 환경의 변화에 신속히 대처할 수 있고, 기하학적인 경계 검출에 유용하다.

• 한국융합학회논문지
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• 제9권1호
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• pp.465-471
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• 2018

최근 IT기슬과 금융 시스템의 융합으로 생체인식 기술이 사용되기 시작하였다. 이러한 생체 인식 기술인 FIDO(Fast Identity Online) 기술을 이용하여 삼성과 애플은 삼성페이와 애플페이 서비스를 시작하였다. FIDO 인증 기술은 패스워드와 같은 기존 인증 방법을 대체하고 있다. 생체 인식 기술 중 지문인식 기술은 비교적 저렴한 가격의 디바이스와 사용자 거부 반응을 최소화 할 수 있다는 점 때문에 주목받고 있다. 그러나 지문정보의 경우 사용자가 가지고 있는 수가 제한적이며, 외부 공격자에 의해 지문정보가 유출될 경우 재사용할 수 없다는 단점이 있다. 그러므로 본 논문에서는 생체인식 기술 중 하나인 EEG 신호를 이용하여 사용자를 인증할 수 있는 방법을 제안한다. 제안 논문에서는 기존의 다채널 EEG 디바이스를 사용하지 않고 단채널 EEG 디바이스를 사용하여 편리성을 높였으며, EEG 신호 측정값을 FIDO 시스템에 사용할 수 있는 방법을 제안하였다. 제안 논문에서는 특정 개체 인식 전 후의 EEG 신호를 측정하여 사용자가 특정 개체를 인식하였을 때의 EEG 신호를 사용자 인증 수단을 활용할 수 있는 방법을 제안하였다.