Kim, Sa-Mun;Lee, Dea-Jong;Song, Chang-Kyu;Chun, Myung-Geun
Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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v.24
no.4
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pp.343-348
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2014
Face recognition system has advanctage to automatically recognize a person without causing repulsion at deteciton process. However, the face recognition system has a drawback to show lower perfomance according to illumination variation unlike the other biometric systems using fingerprint and iris. Therefore, this paper proposed a robust face recogntion method against illumination varition by slective fusion technique using both visible and infrared faces based on fuzzy linear disciment analysis(fuzzy-LDA). In the first step, both the visible image and infrared image are divided into four bands using wavelet transform. In the second step, Euclidean distance is calculated at each subband. In the third step, recognition rate is determined at each subband using the Euclidean distance calculated in the second step. And then, weights are determined by considering the recognition rate of each band. Finally, a fusion face recognition is performed and robust recognition results are obtained.
Kim, Young-Tak;Kim, Soo-Jong;Park, Ju-Won;Lee, Sang-Bae
Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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v.14
no.4
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pp.506-511
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2004
Biometrics is getting more and more attention in recent years for security and other concerns. So far, only fingerprint recognition has seen limited success for on-line security check, since other biometrics verification and identification systems require more complicated and expensive acquisition interfaces and recognition processes. Hand-Geometry has been used for biometric verification and identification because of its acquisition convenience and good performance for verification and identification performance. Hence, it can be a good candidate for online checks. Therefore, this paper proposes a Hand-Geometry recognition system based on geometrical features of hand. From anatomical point of view, human hand can be characterized by its length, width, thickness, geometrical composition, shapes of the palm, and shape and geometry of the fingers. This paper proposes thirty relevant features for a Hand-Geometry recognition system. However, during experimentation, it was discovered that length measured from the tip of the finger was not a reliable feature. Hence, we propose a new technique based on Genetic Algorithm for extraction of the center of nail bottom, in order to use it for the length feature.
Kim Young-Tak;Kim Soo-Jong;Lee Chang-Gyu;Kim Gwan-Hyung;Kang Sung-In;Lee Jae-Hyun;Tack Han-Ho;Lee Sang-Bae
International Journal of Fuzzy Logic and Intelligent Systems
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v.6
no.3
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pp.247-254
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2006
Biometrics are getting more and more attention in recent years for security and other concerns. So far, only fingerprint recognition has seen limited success for on-line security check, since other biometrics verification and identification systems require more complicated and expensive acquisition interfaces and recognition processes. Hand-Geometry can be used for biometric verification and identification because of its acquisition convenience and good performance for verification and identification performance. It could also be a good candidate for online checks. Therefore, this paper proposes a Hand-Geometry recognition system based on geometrical features of hand. From anatomical point of view, human hand can be characterized by its length, width, thickness, geometrical composition, shapes of the palm, and shape and geometry of the fingers. This paper proposes thirty relevant features for a Hand-Geometry recognition system. This system presents verification results based on hand measurements of 20 individuals. The verification process has been tested on a size of $320{\times}240$ image, and result of the verification process have hit rate of 95% and FAR of 0.020.
Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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v.18
no.1
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pp.72-77
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2008
Identification of humans from multiple view points is an important task for surveillance and security purposes. For optimal performance the system should use the maximum information available from sensors. Multimodal biometric systems are capable of utilizing more than one physiological or behavioral characteristic for enrollment, verification, or identification. Since gait alone is not yet established as a very distinctive feature, this paper presents an approach to fuse face and gait for identification. In this paper we will use the single camera case i.e both the face and gait recognition is done using the same set of images captured by a single camera. The aim of this paper is to improve the performance of the system by utilizing the maximum amount of information available in the images. Fusion in considered at decision level. The proposed algorithm is tested on the NLPR database.
Using biometrics to verify a person's identity has several advantages over the present practices of personal identification numbers (PINs) and passwords. At the same time, improvements in VLSI technology have recently led to the introduction of smart cards with 32-bit RISC processors. To gain maximum security in verification systems using biometrics, verification as well as storage of the biometric pattern must be done in the smart card. However, because of the limited resources (processing power and memory space) of the smart card, integrating biometrics into it is still an open challenge. In this paper, we propose a fingerprint verification algorithm using a multi-resolution accumulator array that can be executed in restricted environments such as the smart card. We first evaluate both the number of instructions executed and the memory requirement for each step of a typical fingerprint verification algorithm. We then develop a memory-efficient algorithm for the most memory-consuming step (alignment) using a multi-resolution accumulator array. Our experimental results show that the proposed algorithm can reduce the required memory space by a factor of 40 and can be executed in real time in resource-constrained environments without significantly degrading accuracy.
Ince, Omer Faruk;Ince, Ibrahim Furkan;Yildirim, Mustafa Eren;Park, Jang Sik;Song, Jong Kwan;Yoon, Byung Woo
ETRI Journal
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v.42
no.1
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pp.78-89
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2020
Human activity recognition (HAR) has become effective as a computer vision tool for video surveillance systems. In this paper, a novel biometric system that can detect human activities in 3D space is proposed. In order to implement HAR, joint angles obtained using an RGB-depth sensor are used as features. Because HAR is operated in the time domain, angle information is stored using the sliding kernel method. Haar-wavelet transform (HWT) is applied to preserve the information of the features before reducing the data dimension. Dimension reduction using an averaging algorithm is also applied to decrease the computational cost, which provides faster performance while maintaining high accuracy. Before the classification, a proposed thresholding method with inverse HWT is conducted to extract the final feature set. Finally, the K-nearest neighbor (k-NN) algorithm is used to recognize the activity with respect to the given data. The method compares favorably with the results using other machine learning algorithms.
In biometric and biomedical applications, a special transporting mechanism must be designed for the ${\mu}$TAS (micro total analysis system) to move samples and reagents through the microchannels that connect the unit procedure components in the system. An important issue for this miniaturization and integration is microfluid management technique, i.e., microfluid transportation, metering, and mixing. In view of this, this study presents an optimal fuzzy sliding-mode control (OFSMC) design based on the 8051 microprocessor and implementation of a complete microfluidic manipulated system implementation of biochip system with a pneumatic pumping actuator, a feedback-signal photodiodes and flowmeter. The new microfluid management technique successfully improved the efficiency of molecular biology reaction by increasing the velocity of the target nucleic acid molecules, which increases the effective collision into the probe molecules as the target molecules flow back and forth. Therefore, this hybridization chip was able to increase hybridization signal 6-fold and reduce non-specific target-probe binding and background noises within 30 minutes, as compared to conventional hybridization methods, which may take from 4 hours to overnight. In addition, the new technique was also used in DNA extraction. When serum existed in the fluid, the extraction efficiency of immobilized beads with solution flowing back and forth was 88-fold higher than that of free-beads.
The exceptional development of electronic device technology, the miniaturization of mobile devices, and the development of telecommunication technology has made it possible to monitor human biometric data anywhere and anytime by using different types of wearable or embedded sensors. In daily life, mobile devices can collect wireless body area network (WBAN) data, and the co-collected location data is also important for disease analysis. In order to efficiently analyze WBAN data, including location information and support medical analysis services, we propose a geohash-based spatial index method for a location-aware WBAN data monitoring system on the NoSQL database system, which uses an R-tree-based global tree to organize the real-time location data of a patient and a B-tree-based local tree to manage historical data. This type of spatial index method is a support cloud-based location-aware WBAN data monitoring system. In order to evaluate the proposed method, we built a system that can support a JavaScript Object Notation (JSON) and Binary JSON (BSON) document data on mobile gateway devices. The proposed spatial index method can efficiently process location-based queries for medical signal monitoring. In order to evaluate our index method, we simulated a small system on MongoDB with our proposed index method, which is a document-based NoSQL database system, and evaluated its performance.
Keystroke dynamics refers to a way of typing a string of characters. Since one has his/her own typing behavior, one's keystroke dynamics can be used as a distinctive biometric feature for user authentication. In this paper, two authentication algorithms based on keystroke dynamics of long and free texts are proposed. The first is the K-S score, which is based on the Kolmogorov-Smirnov test, and the second is the 'R-A' measure, which combines 'R' and 'A' measures proposed by Gunetti and Picardi (2005). In order to verify the authentication performance of the proposed algorithms, we collected more than 3,000 key latencies from 34 subjects in Korean and 35 subjects in English. Compared with three benchmark algorithms, we found that the K-S score was outstanding when the reference and test key latencies were not sufficient, while the 'R-A' measure was the best when enough reference and test key latencies were provided.
KIM, Song-Eun;MUN, Ji-Hui;KIM, Kyoung-Sook;KANG, Min-Soo
Korean Journal of Artificial Intelligence
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v.8
no.1
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pp.1-6
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2020
The Recently there has been a growing interest in health care due to the COVID-19 situation. In this paper, we intend to develop a healthcare monitoring system to provide users with smart healthcare systems in line with the healthcare 3.0 era. The system consists of a wireless network between various sensors, Android smartphones, and OLEDs using Bluetooth, and through this, a health care monitoring system capable of collecting user's biometric information and managing health by receiving data values of sensors connected to Arduino. In conclusion, the user's BPM value was calculated using the heart rate sensor, and the exercise intensity can be adjusted through this. In addition, a step derivation algorithm is implemented using an acceleration sensor, and calorie consumption can be measured using the step and weight values. As such, the heart rate, step count, calorie consumption data can be transmitted to a smartphone application through a Bluetooth module and output, and can be output to an OLED for users who are not easy to access the smartphone. This healthcare monitoring system can be applied to various groups and technologies.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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