• International Journal of Computer Science & Network Security
• /
• 제22권9호
• /
• pp.280-286
• /
• 2022

Facial recognition system is a biometric manipulation. Its applicability is simpler, and its work range is broader than fingerprints, iris scans, signatures, etc. The system utilizes two technologies, such as face detection and recognition. This study aims to develop a facial recognition system to recognize person's faces. Facial recognition system can map facial characteristics from photos or videos and compare the information with a given facial database to find a match, which helps identify a face. The proposed system can assist in face recognition. The developed system records several images, processes recorded images, checks for any match in the database, and returns the result. The developed technology can recognize multiple faces in live recordings.

• International Journal of Aeronautical and Space Sciences
• /
• 제15권1호
• /
• pp.54-62
• /
• 2014

The Air and Space Interoperability Council (ASIC) has adopted the European Defence Agency (EDA) process for inter-regulatory military airworthiness authority recognition. However, there are gaps in the application of this process to nations outside of the European Union. This paper proposes a model that can effectively map diverse technical airworthiness regulatory frameworks. This model, referred to as the Product-Behaviour-Process (PBP) Bow-Tie model, provides the systematic structure needed to represent and compare regulatory frameworks. The PBP Bow-Tie model identifies key points of difference that need to be addressed, during inter-agency recognition between the two regulatory authorities. With the intention to adopt global use of the EDA process, the proposed PBP Bow-Tie model can be used as a basis for the successful recognition of regulatory frameworks outside of the European Union. Iris plots produced from the implementation of this model are presented, and proposed as a suitable means of illustrating the outcome of an assessment, and of supporting the comparisons of results. A comparative analysis of the Australian Defence Force and New Zealand Defence Force airworthiness regulatory frameworks is used as a case study. The case study clearly illustrates the effectiveness of the model in discerning regulatory framework differences; moreover, it has offered an opportunity to explore the limitations of the Iris plot.

• 한국콘텐츠학회논문지
• /
• 제16권11호
• /
• pp.11-19
• /
• 2016

생체인식기술 발달과 그 활용범위가 점차 확장하는 상황에서 이에 대해 사용자 입장에 중심을 둔 사용의도에 대한 연구는 매우 미미한 실정이다. 본 연구는 생체인식기술 종류에 따라 사용자가 인식하는 자기 효능감, 신뢰성, 보안성, 안전성, 편의성에 대해 살펴보고 각 인증수단에 대한 인식 차이가 향후 해당 생체인식기술 사용의도와 어떤 관련이 있는지 알아보고자 하였다. 인지된 자기 효능감, 신뢰성, 보안성, 안전성, 편의성을 독립변수로, 사용의도를 종속변수로 하여 각 생체인증 수단별로 종속변수에 미치는 독립변인 효과를 분석한 결과 지문인식의 경우 인지된 신뢰성과 편의성이 향후 지속사용의도에 유의미한 영향을 주고, 홍채인식은 인지된 편의성이, 정맥인식의 경우 인지된 신뢰성이 각 생체인식수단 사용의도에 가장 큰 영향을 주는 요인으로 나타났다. 이와 같은 연구결과는 향후 다양한 분야에서 생체인식 기술을 도입하는 과정에 사용자 인식이 고려된 적용 방향을 제시할 수 있을 것이다.

• 한국지능시스템학회논문지
• /
• 제6권3호
• /
• pp.14-24
• /
• 1996

유전자 알고리즘을 이용한 다양한 특징의 분석이 필요한 퍼지 분류기의 설계방법을 제안한다. 본 논문에서 제안한 퍼지 분류기의 퍼지 논리를 이용한 분류 부분과 우전자 알고리즘을 이용한 규칙생성부분으로 구성된다. 유전자 알고리즘을 이용한 규칙 생성 부분에서는 최적의 퍼지 멤버쉽 함수를 결정하고, 각 특징이 규칙에 포함되는지 포함되지 않는지의 여부도 결정하게 된다. 또한 특정 대상에 대한 인식률을 분석하여 큰 오인식률을 갖는 부분에 세부 특징을 추가하는 방법과 문자열과 population의 최소크기, 인식률 개선을 위한 반복적 분석 방법을 사용한다. 제안된 퍼지 분류기의 적용 예로서, 아이리스 테이터와 갑상선 종양 세포, 그리고 필기된 숫자와 인쇄된 숫자의 인식을 든다. 필기된 숫자와 인쇄된 숫자의 인식을 위해서 각 숫자를 구조적인 정보가 동일한 그룹으로 분류한다. 본 논문에서 제안한 퍼지 분류기는 아이리스 데이터에 대해 98.67%의 인식률을 갑상선 종양 세포에 대해서 98.25%의 인식률을 필기된 숫자와 인쇄된 숫자에 대해서 96.3%의 인신룩을 얻었다.

• 정보처리학회논문지B
• /
• 제8B권2호
• /
• pp.183-188
• /
• 2001

이 논문은 눈의 형태에 대한 정보를 이용하여 눈동자를 효과적으로 찾는 방법과 얼굴 특성을 반영하는 평가함수를 이용하여 눈동자, 입의 위치와 같은 얼굴 특징들을 인식하는 방법을 제안하였다. 색 정보를 이용하여 입술과 얼굴 영역을 추출하고 눈동자와 흰자위간의 명도 차를 이용하는 함수를 사용하여 눈동자를 인식하였다. 마지막으로 얼굴 특성을 반영하느 평가함수를 정의하고 이를 이용하여 최종적인 얼굴과 눈, 입을 인식하였다. 제안한 방법을 사용하여 여러 영상들에 대해 실험하여 좋은 결과를 얻었다.

• 한국멀티미디어학회논문지
• /
• 제16권12호
• /
• pp.1385-1392
• /
• 2013

최근 생체 정보를 이용한 다양한 방식의 인증 시스템에 대한 연구가 많이 이루어지고 있다. 본 연구에서는 홍체 인식을 위한 홍채 영역 검출을 위하여 임계값의 변경 없이 원둘레의 일부 정보를 이용하여 만들어진 원의 연립방정식을 이용하여 전안부 영상에서의 홍채 영역을 효과적으로 검출할 수 있는 새로운 알고리즘을 제안한다. 제안 알고리즘은 외곽정보를 통해 계산된 원의 중점 좌표가 가장 많이 누적된 영역을 검출될 원의 중점으로 인식하여 검출하게 된다. 이를 위하여 50명의 사람의 전안부 이미지에서 테스트를 통해 알고리즘을 circular hough transform, Daugman의 방법과 비교한 결과, 두 방법에 비하여 속도는 각각 5배, 75배가 향상되었으며, 제안한 방법의 중심위치 정확도는 95.36%로 circular hough transform 방법의 92.43%에 비하여 더 우수한 성능을 나타내었다. 본 연구는 홍채인식을 통한 신분 인증 시스템이나, 전안부 영상을 이용한 질병진단 시스템에서의 유용하게 활용이 될 것이라 예상된다.

• 정보보호학회논문지
• /
• 제29권3호
• /
• pp.565-577
• /
• 2019

최근에 생체인증은 다양한 분야에 사용되고 있다. 생체정보는 변경이 불가능하고 다른 개인정보와 달리 폐기할 수 없기 때문에 생체정보 유출에 대한 우려가 커지고 있다. 최근 Jin et al.은 지문 템플릿을 보호하기 위해 IoM(Index-of-Max) 해싱이라는 폐기가능한 생체인증 방법을 제안했다. Jin et al.은 Gaussian random projection 기반과 Uniformly random permutation 기반의 두 가지 방법을 구현하였다. 제안된 방법은 높은 매칭 정확도를 제공하고 프라이버시 공격에 강력함을 보여주며 폐기가능한 생체인증의 요건을 만족함을 보여주었다. 그러나 Jin et al.은 다른 생체정보에 대한 인증(예: 정맥, 홍채 등)에 대한 실험 결과를 제공하지는 않았다. 본 논문에서는 Jin et al.의 방법을 적용하여 홍채 템플릿을 보호하는 방법을 제안한다. 실험 결과는 이전의 폐기가능한 홍채인증 방법과 비교했을 때 더 높은 정확도를 보여주며 보안 및 프라이버시 공격에 강력함을 보여준다.

• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
• /
• 한국퍼지및지능시스템학회 1997년도 추계학술대회 학술발표 논문집
• /
• pp.397-401
• /
• 1997

본 논문은 신경회로망과 Gabor변환을 홍채인식에 대한 연구이다. 현재 재발되고 있는 신원확인을 위한 여러 가지 인식 시스템 중 홍채인식의 특성과 비교우위적 장점을 소개하고, LVQ 신경회로망을 효과적인 초기화 방법과 Gabor변환을 이용한 홍채테이터의 특징추출에 대하여 논한다.

• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
• /
• 한국퍼지및지능시스템학회 2005년도 추계학술대회 학술발표 논문집 제15권 제2호
• /
• pp.299-301
• /
• 2005

본 연구는 생체정보를 이용하여 개인을 인증하고 확인하기 위한 방법으로 기존 단일 생체인식 기법의 단점을 보완하기 위해 홍채와 얼굴을 이용한 다중생체인식(Multi-Modal Biometrics Recognition)기법을 연구하였다. 중국 홍채 데이터베이스 CASIA(Chinese Academy of Science)에 Gabor Wavelet과 FLDA(Fuzzy Linear Discriminant Analysis)를 사용하여 특징벡터를 획득하였으며, FERET(FERET(Face Recognition Technology) 얼굴영상데이터를 사용하여 FERET 연구에서 매우 우수한 성능을 보인 EBGM알고리듬으로 특징벡터를 획득하였다. 이로부터 얻어진 두 score 값에 대하여 다양한 균등화 과정을 시도해 보았으며, 등록자와 침입자를 구분하기 위한 Fusion Algorithm으로 Bayesian Classifier, Support vector machine, Fisher's linear discriminant를 사용하였다. 또한, 널리 사용되는 방법 중 Weighted Summation을 이용하여 다중생체인식의 성능을 비교해 보았다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
• /
• 한국정보처리학회 2019년도 추계학술발표대회
• /
• pp.1002-1003
• /
• 2019

Face recognition is an extensively researched area of computer vision. Visible, infrared, thermal, and 3D modalities have been used against various challenges of face recognition such as illumination, pose, expression, partial information, and disguise. In this paper we present a multi-modal approach to face recognition using convolutional neural networks. We use visible and thermal face images as two separate inputs to a multi-input deep learning network for face recognition. The experiments are performed on IRIS visible and thermal face database and high face verification rates are achieved.