To enhance security and privacy in biometrics, changeable (or cancelable) biometrics have recently been introduced. The idea is to transform a biometric signal or feature into a new one for enrollment and matching. In this paper, we proposed changeable biometrics for face recognition using on PCA based approach. PCA coefficient vector extracted from an input face image. The vector is scrambled randomly and removed. When a transformed template is compromised, it is replaced by a new scrambling rule. In our experiment, we compared the performance between when PCA coefficient vectors are used for verification and when the transformed coefficient vectors are used for verification.
생체인식은 개인의 신체에서 얻어지는 고유한 특성을 특징점으로 잡아 인식하는 방법으로서 분실할 위험이 없고 타인에 의한 위 변조의 위험성이 낮아 높은 보안성을 제공한다. 본 논문에서는 빠르고 편리하게 광학적으로 두 손가락 끝에서 정확한 심장박동 신호를 측정하여 '생체인식에 적용할 수 있는 광용적맥파를 이용한 생체인식 보안시스템을 설계 및 구현하였다. 성능평가 결과, 본 논문에서 설계 및 구현된 개인인증을 위한 생체인식 보안시스템은 출입문의 개폐용으로 실험한 결과 평균 90.5%의 인식률을 나타내었다. 제안된 생체인식 보안시스템은 간단하게 손가락을 기계에 접촉하는 원터치 방식으로 원하는 생체 정보를 얻음으로써 시간적 편리성과 누구나 거부감 없이 쉽게 이용할 수 있는 장점이 있다.
보안 시스템에 있어 생체정보는 소유와 사용의 편리성으로 매우 유용하나 일반적으로 불법 유출 시 변경이 불가능하여 타인의 재사용에 따른 범죄와 개인 프라이버시 침해의 위험성이 있으므로 최근 생체정보의 저장관리에 대한 보안의 중요성은 지속적으로 증가하고 있다. 기존의 생체인증 시스템은 단일 저장 장소에 하나의 완전한 템플릿을 암호화 하여 보관 하였지만 본 논문에서는 템플릿을 사용자 마다 서로 다른 방법으로 분할하여 암호화 후 분할형태로 개인식별 정보와 서로 다른 저장장소에 보관하여 인증 시에만 복원 후 삭제함으로 템플릿 보관 및 불법 유출에 따른 문제와 사용자의 불안 심리를 해소할 수 있는 생체정보 다분할 분산 저장 시스템을 설계하였다.
Tiong, Leslie Ching Ow;Kim, Seong Tae;Ro, Yong Man
한국멀티미디어학회논문지
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제20권2호
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pp.170-178
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2017
Biometric recognition is one of the major challenging topics which needs high performance of recognition accuracy. Most of existing methods rely on a single source of biometric to achieve recognition. The recognition accuracy in biometrics is affected by the variability of effects, including illumination and appearance variations. In this paper, we propose a new multimodal biometrics recognition using convolutional neural network. We focus on multimodal biometrics from face and periocular regions. Through experiments, we have demonstrated that facial multimodal biometrics features deep learning framework is helpful for achieving high recognition performance.
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 is considered at decision level. The proposed algorithm is tested on the NLPR database.
바이오인식 기술은 기존의 PIN이나 패스워드와 달리 분실하거나 도용될 가능성이 적기 때문에 새로운 인증 수단으로 대체되고 있다. 그러나 바이오인식 정보는 PIN이나 패스워드 혹은 개인정보와 달리 노출되어 도용이 된다면 수정할 방법이 없다. 따라서, 기존의 단일 모달리티에 단일 바이오인식 정보처럼 노출이 되면 치명적인 방법이 아닌 다중 모달리티와 다중 바이오인식 정보를 사용하여 사용자와 TTP 혹은 금융기관 간 인증하도록 함으로써 본 논문은 보다 신뢰성있는 방법을 제안하고 기존의 방법과 보안 및 성능을 비교한다.
생체 정보 인식은 사용자의 인증을 위한 수단으로써 많은 연구가 진행 되어 오고 있다. 그 중 얼굴 인식 분야에서 특성벡터를 이용한 사용자의 얼굴 인식 기법이 존재한다. 이 기법은 전체 얼굴 데이터 집합에서 벡터 공간을 만들어 내고 생체정보 템플릿을 사상시켜 추상화된 데이터를 생성하는 기법이다. 그러나 생체 정보의 보안성을 일컫는 개념인 취소 가능한 특성(Cancelable Feature)을 기대 할 수 는 없다. 이 논문에서는 특성 벡터를 이용한 얼굴 인증 시스템에서 변환된 생체정보 데이터의 복원에 대한 보안 문제를 지적하고, 예상 가능한 공격 시나리오를 실험을 통해 보인다.
다중 생체 인식은 둘 이상의 생체 정보를 획득하여 이를 기반으로 개인 인증 및 신원을 확인하는 방법으로, 패턴 분류 알고리즘을 이용한 RBF 기반 유사도 단계 융합 다중 생체 인식은 입력된 생체 정보와 데이터베이스 내의 유사도를 나타내는 매칭 값을 각 단일 생체 인식 시스템으로부터 제공받아 이를 이용하여 특징 벡터를 구성하고, 특징 공간상에서 사용자와 위조자를 구분해주는 최적의 판정 경계를 탐색하여 인식을 수행하는 방법이다. 이러한 패턴 분류 알고리즘의 경우 특징 벡터를 구성하는 각 매칭값이 동일한 신뢰도를 가지고 있다는 가정 하에 고정된 판정 경계를 구성하고 분류를 수행하게 된다. 한편, 생체 인식 시스템의 인식 결과는 입력되는 생체 정보의 품질에 영향을 받을 수 있음이 기존의 연구에서 보고되고 있는데, 이는 일반적인 RBF 기반 유사도 단계 융합 다중 생체 인식 시스템을 구성하고 있는 단일 생체 인식 시스템 중 하나의 시스템에 저품질의 생체 정보가 입력되어 신뢰할 수 없는 매칭값을 출력한 경우에는 이를 기반으로 구성된 특징 벡터의 판정이 오분류 되거나 그 결과의 신뢰도가 감소될 수 있는 문제가 있다. 이에 대한 대안으로 본 논문에서는 각 단일 생체 인식 시스템에 입력되는 생체 정보의 품질을 활용하여 RBF 기반 유사도 단계 융합 다중 생체 인식 시스템에서 품질에 따라 유동적인 판정 경계를 구성하여 특징 벡터를 구성하는 각 매칭값이 판정에 미치는 영향을 조절하고자 하였다. 이를 통해 각 생체 정보가 그 품질에 따라 판정에 미치는 영향이 달리 적용될 수 있도록 하였으며, 그 결과 단일 생체 인식과 일반적인 RBF 기반 유사도 단계 융합 다중 생체 인식에 비해 보다 개선된 인식 결과와 신뢰도를 얻을 수 있었다.
스마트카드를 이용한 생체인식 기반 사용자 인증 스킴이 인증 시스템에서 안전성 취약점을 개선하기 위해 제안되고 있다. 2010년 Chang 등은 위조 공격, 오프라인 패스워드 추측 공격, 재생 공격 등에 안전한 개선된 생체인식 기반 사용자 인증 스킴을 제안하였다. 본 논문에서는 Chang 등의 스킴에 대한 안전성을 분석하고, Chang 등의 스킴이 중간자 공격, 오프라인 생체인식 추측 공격 등에 취약하고, 사용자와 서버 사이에 상호인증을 제공하지 못함을 증명하였다. 그리고 본 논문에서는 이와 같은 안전성 취약점들을 개선한 인증 스킴을 제안하였다. 안전성 분석 결과, 제안된 스킴은 사용자 가장 공격, 서버 가장 공격, 중간자 공격, 오프라인 생체인식 추측 공격 등에 안전하고, 사용자와 서버 사이에 상호인증을 제공하고 있음을 알 수 있다. 그리고 계산 복잡도 관점에서 제안된 스킴은 Chang 등의 스킴보다 효율적임을 알 수 있다.
In this paper, we propose a method that extracts an invariant biometric key in order to apply this biometric key to the crypto-biometric system. This system is a new authentication architecture which can improve the security of current cryptographic system and solve the problem of stored template protection in conventional biometric system, also. To use biometric information as a cryptographic key in crypto-biometric system, same key should be generated from the same person. However, it is difficult to obtain such an invariant biometric key because biometric data is sensitive to surrounding environments. The proposed method solves this problem by clustering Iris Codes obtained by using independent component analysis (ICA).
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[게시일 2004년 10월 1일]
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