Motwakel, Abdelwahed;Hilal, Anwer Mustafa;Hamza, Manar Ahmed;Ghoneim, Hesham E.
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.
본 논문에서는 홍채인식 상용제품에 적용하기 위한 임베디드 시스템의 운영체제로서 리눅스를 대상으로 하여 홍채인식 시스템을 위한 UI 보드를 개발하교 구현된 보드에 리눅스를 포팅v하였다. 이를 위하여 구현된 UI 보드에 맞게 UNUX(전체시스템을 설계하고 부트로더, 커널, 제어 프로그램 등을 이에 맞도록 정합시켰다. 실험 결과, 홍채인식시스템은 정상적으로 동작하교 TCP/IP로 연결된 UI 보드는 타 시스템과 성공적으로 데이터를 실시간 송$.$수신함으로써 제품의 전체 기능상 신뢰성 있는 사용자 인터페이스 기능을 구현할 수 있었다.
본 논문에서는 홍채인식과 화자식별 방법을 결합한 고도의 개인확인 시스템을 제안한다. 제안된 방법은 홍채인식과 화자식별의 장점만을 부각시켜 최종적으로 결정법칙에 의해 화자를 인식하는 구조로 되어 있으며, 특히 음성에 노이즈가 첨가된 환경하에서도 우수한 성능을 보일 수 있도록 시스템을 구성하였다. 제안된 알고리즘의 성능을 검증하기 위하여 실험한 결과, 보안의 정도가 높은 상급(High)에 해당하는 인식률은 홍채만을 이용한 경우보다 56.7%, 음성을 이용한 화자식별 방법만을 사용한 경우보다 10% 정도 인식률이 향상되었다. 또한 음성에 노이즈를 첨가한 경우에도 보안의 정도가 높은 상급(High)에 해당하는 인식률은 홍채만 이용한 경우보다 인식률이 30%, 노이즈가 첨가된 음성만 이용한 경우보다 60% 정도 향상된 인식률을 보였다.
Journal of information and communication convergence engineering
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제2권3호
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pp.177-181
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2004
In this paper, we suggest an Iris recognition system with an excellent recognition rate and confidence as an alternative biometric recognition technique that solves the limit in an existing individual discrimination. For its implementation, we extracted coefficients feature values with the wavelet transformation mainly used in the signal processing, and we used neural network to see a recognition rate. However, Scale Conjugate Gradient of nonlinear optimum method mainly used in neural network is not suitable to solve the optimum problem for its slow velocity of convergence. So we intended to enhance the recognition rate by using Levenberg-Marquardt Back-propagation which supplements existing Scale Conjugate Gradient for an implementation of the iris recognition system. We improved convergence velocity, efficiency, and stability by changing properly the size according to both convergence rate of solution and variation rate of variable vector with the implementation of an applied algorithm.
최근 개인정보 보안의 중요성이 높아짐에 따라 보안 방법에 관한 연구가 활발히 이루어지고 있다. 그 중에서도 바이오메트릭스를 이용한 보안 시스템을 많이 연구 중인데, 특히 바이오메트릭스 기술을 이용한 인식은 인식률과 보안성에 있어서 매우 뛰어나다. 최근 병원의 의사 및 임직원에 대한 출입 보안이 강조 되고 있지만 유출이 쉬운 직원카드에 의한 출입 관리 시스템이 대부분이다. 기존에 나온 홍채인식을 이용한 연구의 문제점은 정확한 홍채 인식 알고리즘과 노이즈를 제거하기 위한 전처리 방법의 부정확성으로 인해 인식률이 떨어지는데 있다. 따라서, 본 논문에서는 기존 암호화 방식의 단점을 보완하기 위하여 생체 인식 중 인식률이 뛰어난 홍채 인식을 사용하여 병원에서의 출입 기록 관리 시스템에 적용한다. 또한 기존 방식에 비해 인식률을 높이기 위해 전처리 과정 시 눈썹 추출 마스크에 선 성분 마스크를 추가하여 정확한 전처리 방법을 제안하고 이에 따라 인식률을 향상시키는 방법을 제안한다.
본 논문은 단순한 형태의 개인 착인 및 검증방법의 한계를 극복하여 절도나 누출에 의해 도용될 수 없고 변경되거나 분실할 위험성이 없는 새로운 형태의 인증 방법인 홍채인식을 연구하였다. 사람의 홍채는 태어날 때 한번 정해지면 평생 변화하지 않는 특성을 가지고 있으며, 개개인별로 모양이 모두 다른 것으로 알려져 있다. 이에, 본 논문에서는 홍채영상 취득 시 조명에 의한 동공의 크기 변화에 민감하지 않은 2차원의 홍채패턴을 취득하여, 2차 가버 웨이블릿과 퍼지 선형판별분석기법(LDA)을 이용하여 특징 벡터를 추출하고 인식한다. 인식과정에서는 상관관계 계수를 이용하여 다른 홍채의 특징간과 매칭값을 측정하고 유사도가 가장 큰 대상을 찾게 된다. 이때, 입력영상에 대하여 4개 방향의 가버 웨이블릿을 거쳐 얻어진 4개의 상관관계 계수 간 중 가장 큰 값을 갖는 대상자를 인식 대상자로 선정하므로 오인식될 확률을 최소화 할 수 있다. 제안한 알고리듬의 유용성을 확인하기 위해 대상자 50명에 대하여 각각 6회씩 촬영한 두 가지 데이타베이스(CASIA, CBNU)를 이용하였으며, 실험 결과 $90\%$ 이상의 인식률을 얻었다.
In this paper, we propose the iris feature extraction by using statistical methods. There are many approaches for iris feature extraction, but most of them require a set of parameters that one should choose for the transformation to obtain a useful representation of the iris. It would be most useful to estimate the method of the iris feature extraction from iris itself. Therefore, we apply the unsupervised statistical methods for the iris feature extraction.
This paper presents a novel iris recognition method using wavelet transform and curve simplification. One-dimensional signals, which are calculated over circles on the iris, are decomposed into a multiple frequency bands. Each decomposed signal is approximated by a piecewise linear curve connecting node points. The curve is simplified by progressively removing unimportant node points while keeping the shape of the curve. Finally, a small number of node points represent features of each signal. Experiment results show that the presented method results in good performance in various noise environments.
현재 보안을 위해 상용화된 생체 인식 중 홍채 인식 기술은 개인마다 일치할 확률이 매우 적다. 그러나 현재 상용화된 홍채 인식 기술은 인식력은 뛰어나나 인식하기 위해 사용자의 능동적 협조가 필요하다는 단점을 가지고 있다. 이에 따라 최근 추세는 이러한 불편을 해결하기 위해 비강압적인 방식을 통해 사용자들의 홍채를 검출하는 방향으로 흐르고 있으며, 본 과제의 목적은 고성능 적외선 카메라를 사용하여 3m 거리 이내에서 비자발적 방식으로 확보한 영상에서홍채를 통해 사람을 식별하는 모듈을 개발하는 것이다. 고성능 적외선 카메라를 사용해 확보한 영상에서 이미지를 가져오고, 이 이미지를 식별하여 사람의 얼굴 및 눈의 위치를 가져온 뒤, 식별된 사람의 얼굴 및 눈의 위치를 허프 변환을 통해 홍채의 이미지를 잘라내어 데이터베이스에 저장된 홍채 패턴과 대조하여 사람을 식별하고자 한다.
웨이블릿 변환(Wavelet Transform)은 공간-주파수 영역에서 신호의 국소특성을 효율적으로 구현할 수 있다 하지만, 웨이블릿 변환을 패턴 인식을 위한 특징 추출에 적용할 경우, 입력 신호의 위치 이동에 따라 추출된 특징 값이 변화하게 되어 인식률이 낮아지는 결함이 있다. 본 논문에서는 웨이블릿 변환을 패턴 인식에 적용할 경우 발생하는 입력 신호의 위치 이동에 따른 문제점을 보완하여 노이즈에 강인한 홍채인식 알고리즘을 제안한다. 실험을 통하여 제안한 알고리즘의 우수성을 보여 준다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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