바이오해싱 기법은 생체 인식 템플릿으로부터 효과적으로 비트스트링 키를 생성할 수 있지만, 토큰 같은 사용자 입력 요소에 대한 의존도가 높아 토큰 도난 시 성능이 하락한다. 이러한 한계점을 개선하기 위하여, 본 논문에서는 얼굴 사진과 사용자 입력정보로부터 안전한 키를 생성하는 기법을 제시한다. 바이오해싱 기법과 GPT 기법을 사용하여, 인증 시사용자 입력정보에 대한 의존도를 조정하고, 충분한 길이의 안전한 키를 생성하도록 구성하였다. 제시한 기법을 입증하기 위하여 다양한 실험을 진행하고 결과를 보였다.
International Journal of Advanced Culture Technology
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제10권4호
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pp.547-554
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2022
Due to the expansion of non-face-to-face services, the demand for user identification for mobile devices is increasing. Recently, mobile resident registration cards, mobile driver's licenses, etc. are installed in mobile phones and used for user identification and authentication services. In order to identify a user online, unique identification information of the online user is required. In particular, in order to provide information only to online users, it is necessary to accurately deliver information to a mobile device owned by the user. To make this service possible, it was realized with the advent of mobile electronic notice service. However, the identification of online service users and information on mobile devices owned or subscribed by the relevant users require safe management as personal information, and it is also necessary to increase the convenience of online service users. In this paper, we propose an operating standard for providing a mobile electronic notice service that sends electronic notice using a mobile device owned by the user. The mobile electronic notice service is a service that provides notices expressed in electronic information to the recipient's cell phone, mobile app, e-mail, etc. Therefore, as the use of mobile electronic notification service increases and the provision and use of connecting information to identify users increases, it is necessary to expand the mobile electronic notification service while safely protecting users' personal information.
깊이 값에 따른 얼굴의 형상은 사람의 특징을 나타내는 중요한 요소 중의 하나로서 각 사람마다 다른 모양을 가지고 있으며, 얼굴 영상으로부터 분리한 주파수 성분은 동일한 얼굴에 대하여 또 다른 중요한 하나의 얼굴 특징으로 볼 수 있다. 본 논문은 3차원 얼굴 영상으로부터 등고선 값에 의해 추출된 영역에 대하여 각 영역별로 주파수 분리를 하여 특징을 추출한 후 이 주파수에 대한 퍼지적분을 적용한 얼굴 인식 알고리즘을 제안한다. 먼저 객체와 배경을 분리하여 얼굴을 추출한 후 얼굴에서 가장 두드러진 형태인 코끝을 찾고, 회전에 대해 정규화를 실시한다. 얼굴의 등고선 영역은 코끝을 기준으로 깊이 값에 따라 영역이 추출되며 사람마다 서로 다른 형상 특징을 가진다. 등고선에 따라 획득된 3차원 얼굴 영상으로부터 이산 웨이블릿 변환을 이용하여 4가지의 주파수 성분을 추출하여 특징정보로 사용한다. 각각의 웨이블릿 주파수 성분을 추출한 등고선 영역에 대해 차원의 감소를 위하여 고유얼굴 추출과 특징 공간상에서 클래스간의 분리를 최대화시키기 위해 선형판별분석 알고리즘을 이용하여 유사도를 비교하였다. 클래스간의 분별 정보를 등고선 영역과 각 영역의 주파수 영역에 대해 퍼지적분 방법을 사용하여 인식률을 향상 시켰으며, 깊이 혼합 방식의 경우는 98.6%의 인식률을 나타내었다. 제안된 방법이 다른 알고리즘보다 인식률이 향상되었다.
깊이 값에 따른 얼굴의 형상은 사람의 특징을 나타내는 중요한 요소 중의 하나로서 각 사람마다 다른 모양을 가지고 있다. 다른 형상을 가진 얼굴 영상으로부터 분리한 주파수 성분은 동일 얼굴에 대한 또 다른 중요 특징 성분의 하나가 될 수 있다. 본 논문은 3차원 얼굴 영상에서 등고선 값을 따라 추출된 영역에 대하여 각 영역별로 주파수 분리를 이용하여 특징을 추출한다. 그리고 이 주파수에 대한 수정된 퍼지 군집화를 적용한 얼굴 인식 알고리즘을 제안한다. 먼저 객체와 배경을 분리하여 얼굴을 추출한 후 얼굴에서 가장 두드러진 형태인 코끝을 찾는다. 이를 이용하여 회전된 얼굴에 대해 정규화를 실시한다. 얼굴의 등고선 영역은 코끝을 기준으로 깊이 값에 따라 영역이 추출되며 이는 사람마다 서로 다른 형상 특징을 가진다. 등고선에 따라 획득된 3차원 얼굴 영상으로부터 이산 웨이블릿 변환을 이용하여 4가지의 주파수 성분을 추출하여 특징정보로 사용한다. 각각의 웨이블릿 주파수 성분을 추출한 등고선 영역에 대해 차원의 감소를 위하여 고유얼굴 추출과 특징 공간상에서 클래스간의 분리를 최대화시키기 위해 선형 판별 분석 알고리즘을 이용하여 유사도를 비교하였다. 본 논문에서는 클래스간의 분별 정보를 향상시키고자 각각의 등고선 영역과 각 영역의 주파수별로 수정된 퍼지 군집화 알고리즘을 적용하여 인식률을 향상 시켰으며, 코끝으로부터 깊이 값이 60인 영역의 경우 98.3%의 인식률을 나타내었다.
우리나라의 주민등록증은 주소지, 주민등록번호, 얼굴사진, 지문 등 개인의 다양한 정보를 가진다. 현재의 플라스틱형 주민등록증은 위조 및 변조가 쉽고 그 수법이 날로 전문화 되어가고 있다. 따라서 육안으로 위조 및 변조 사실을 쉽게 확인하기가 어려워 사회적으로 문제를 일으키고 있다. 이에 본 논문에서는 개선된 ART2 기반 RBF 네트워크에 이용한 주민등록번호 인식과 얼굴 인증을 통한 주민등록증 자동 인식 방법을 제안한다. 제안된 방법은 주민등록증 영상으로부터 주민등록번호와 발행일을 추출하기 위하여 주민등록증 영상에 소벨 마스킹와 미디언 필터링을 적용한 후에 수평 스미어링을 적용하여 주민등록번호와 발행일 영역을 추출한다. 그리고 원영상에 대해 고주파 필터링을 적용하여 영상 전체를 이진화하고, 이진화된 영상에 CDM 마스크를 적용하여 주민등록번호와 발행일 코드를 복원한 다음, 검출된 각 영역에 대해 4-방향 윤곽선 추적 알고리즘을 적용하여 개별 문자를 추출한다. 추출된 주민등록번호 등의 개별 문자를 인식하기 위해 개선된 ART2 기반 RBF 네트워크를 제안하고 인식에 적용한다. 제안된 ART2 기반 RBF 네트워크는 학습 성능을 개선하기 위하여 중간층과 출력층의 학습에 퍼지 제어 기법을 적용하여 학습률을 동적으로 조정한다. 얼굴 인증은 템플릿 매칭 알고리즘을 이용하여 얼굴 템플릿 데이터베이스를 구축하고 주민등록증에서 추출된 얼굴 영역과의 유사도를 측정하여 주민등록증 얼굴 영역의 위조여부를 판별한다. 제안된 주민등록증 인식 방법의 성능을 평가하기 위해 원본 주민등록증 영상에 대해 얼굴 영역 위조, 노이즈추가, 대비 증감, 밝기 증감 그리고 영상 흐리기 등의 변형된 영상들을 생성하여 실험한 결과, 제안된 방법이 주민등록번호 인식 및 얼굴 인증에 있어서 우수한 성능이 있음을 확인하였다
본 논문에서는 모바일 환경에서의 얼굴인증 성능 향상 방법을 제안한다. 제안했던 기존 방법에서는 다중 반경 LBP 히스토그램을 분석하고 임계값을 적용하여 개인별 주요 블록을 구성하였다. 이 때 임계값의 적용에 따라 인증 성능의 변화가 발생할 수 있고, 주요 블록에 동일한 가중치를 적용하기 때문에 블록의 분별력을 크게 고려하지 않았다. 제안하는 방법은 주요 블록에 가중치를 적용하는 방법으로 주요한 블록과 비교적 덜 중요한 블록의 분별력을 높여 개인인증의 성능을 향상시킨다. 실험 결과 제안하는 방법이 기존 방법들 과 비교하여 낮은 에러율을 보였다.
스마트워크는 다양한 IT기술을 업무환경에 접목시켜 좀 더 편리한 근무환경을 제공해주는 유연한 업무환경으로 관련연구가 활발하게 진행되고 있으며, 사람들의 관심이 증가하고 있다. 이렇게 스마트워크에 대한 관심이 증가하면서 보안 위협에 대한 대응방안의 중요성 또한 증가하게 되었다. 특히 인가되지 않은 사용자들이 불법적으로 기업 내부 자원에 접근하여 악성코드 유포, 사용자 개인정보 유출, 기업 기밀정보를 유출할 가능성이 있기 때문에 이러한 위협을 해결하기 위한 대응방안의 필요성이 증가하고 있다. 따라서 본 논문에서는 스마트워크 환경에서 얼굴인식을 이용한 사용자 인증 기법을 제안한다.
스마트워크 환경에서 널리 보급된 인증 방법인 ID/PW 방식은 구현이 간편하지만, 보안 강도가 약하다는 단점이 있다. 본 논문에서 제안하는 얼굴 인식 인증 시스템은 ID/PW 방법과 함께 인증 강화를 위해 사용된다. 제안 시스템의 주요한 특징은 Android 4.0 등의 얼굴 인식 기술의 단점으로 지적되고 있는 사용자 사진만 사용해서 잠금이 해제되는 의도적인 얼굴 인식 회피시도를 사전에 예방한다. 또한 제안하는 시스템은 기기 검증, 생체 정보 암호화 모듈을 포함하고 있어서 보다 안전한 스마트워크 환경을 제공할 것으로 기대된다.
Kim, Chan-Il;Kim, Hyung-Jin;Kim, Seon-Chil;Park, Hee-Jun;Lee, Jong-ha
IEIE Transactions on Smart Processing and Computing
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제5권6호
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pp.395-402
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2016
In these days, the wearable devices have been developed for measuring biological data effectively. However, wearable devices have tissue allege and noise problem. Also, it is impossible for a remote center to identify the person whose data are measured by wearable devices, which could trigger a communication problem over treatment. To solve these problems, biometric measurement based on a non-contact method, such as face image sequencing is necessary. This makes it possible to measure biometric data without any operation and side effects. This system can monitor the biological signals of people in real time without allege and noise and simultaneously identify them. In this paper, we propose an authentication process while measuring biometric data, through a non-contact method.
본 논문은 얼굴을 이용한 인증 단계의 전처리 단계로 복잡한 배경에서 효율적인 얼굴 추출 방법을 제안한다. 먼저 색상정보를 이용하여 얼굴로 추정되는 1차 영역을 찾고 2차로 색상정보와 자기정보를 이용하여 에지 정보를 추출하여 추정된 영역을 분리한다. 3차로 각 분리된 후보 영역에 얼굴 파라미터를 이용하여 후보영역을 합치면서 얼굴 영역을 추출한다. 온라인 인증을 위한 얼굴 영역 추출이기 때문에 인증 받고자 하는 사람의 얼굴은 전체 영역에서 가운데로 치우칠 것이라는 예상과 인증을 하기 위해서는 일정 크기를 가져야 한다는 가정 하에서 얼굴을 추출하였다. 실제 실험을 통하여 본 논문에서 제안하는 방법으로 실험한 결과 유용성을 확인 할 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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