• 한국산학기술학회논문지
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• 제8권4호
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• pp.952-960
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• 2007

현재의 대부분의 웹사이트에서는 본인확인을 위한 로그인 절차를 수행하고 있다. 그러나 아이디와 패스워드와 같은 간단한 특징은 도용의 우려가 많아서 본인 확인의 신뢰를 할 수 없다. 이 때문에 청소년들은 타인의 아이디와 패스워드를 가지고 불법매체 사이트를 쉽게 접근할 수 있다. 그래서 본 논문에서는 사용자 인증 시스템을 설계할 때, 적용 가능한 특징들을 알아보고, 이를 바탕으로 인증 시스템 설계를 제안한다. 인증 시스템은 저 수준 인증 방법과 고수준 인증 방법으로 나누었다. 저 수준 인증 방법은 핸드폰을 통한 인증번호 부여 방법과 요즘 많이 쓰이고 있는 공인 인증서를 이용하는 방법이다. 고수준 인증 방법은 아이디와 패스워드를 지문 인식, 문자 인식, 음성 인식, 영상 인식에서의 특징들과 결합하여 인증하는 방법이다. 이를 위해서 본 논문에서 알아본 특징은 지문인식, 얼굴인식, 홍채인식, 문자인식, 정맥인식, 음성인식에 사용 가능한 특징들이다. 이 특징들 중, 지문 인식, 문자 인식, 음성 인식, 영상인식은 보편화된 개인용 컴퓨터에 저가의 장비만 있으면 인증 시스템을 구현할 수 있다. 이러한 다중특징을 이용하여 웹사이트를 구축하면 본인 확인에 대한 신뢰도를 한층 높일 수 있다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제11권4호
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• pp.492-503
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• 2008

최근 개인 인증 기술의 발달과 중요성이 높아짐에 따라 분실이나 도용 등의 위험이 적은 바이오 인식 기술이 빠르게 보급되고 있다. 특히, 인식률이 높고 이용하기 쉬운 지문 인식 시스템이 홍채 인식, 얼굴 인식, 정맥 인식 등의 다른 바이오 인식 시스템보다 훨씬 많이 사용되고 있는 것으로 나타나고 있다. 그러나 이와 같은 지문 인식 시스템은 지문 데이터를 입력할 때, 인공적으로 만들어진 위조 지문이 입력될 수 있는 문제점을 가지고 있다. 따라서 이와 같은 문제를 해결하기 위해 본 논문에서는 광학식 지문센서에서 발생되는 빛이 생체 지문을 투과하면서 감쇠되는 정도를 측정하고, 일정시간에 따른 단계별 빛의 투과량의 명암 차이를 분석하여 위조 지문의 입력을 검출하는 방법을 제안하였다. 제안된 시스템의 성능 향상을 입증하기 위해 기존에 사용되던 지문 온도 측정을 병행하는 멀티센서(Multi-Sensor) 인식 시스템과 성능 비교 실험을 수행하였으며, 그 결과, 위조 지문에 대한 검출률이 약 32.6% 정도 향상된 것을 확인함으로써 지문 인식시스템에서의 보안 문제의 해결 가능성을 제시하였다.

• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국퍼지및지능시스템학회 2000년도 추계학술대회 학술발표 논문집
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• pp.293-296
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• 2000

본 논문에서는 최근 신원확인 수단으로 각광받고 있는 생체인식 중 가장 신뢰도가 높은 홍채인식에 관한 연구에 대해 기술하고 있다. 비접촉식 홍채인식 시스템의 경우 홍채영상의 획득 시 사람의 머리가 기울어지거나 움직임에 따라 영상이 좌측 혹은 우측으로 조금씩 회전, 혹은 이동하거나 크기가 달라지게 된다. 이런 경우 동일인의 홍채영상도 매번 조금씩 달라지게 되므로, 정확한 인식을 위해서는 획득된 각 영상의 정규화 과정과 함께 회전된 영상에 대한 보완 등의 전처리 과정이 매우 중요하다. 영상 필터를 통한 정확한 외곽 경계의 검출과 정규화, 비교방법을 통해 이를 보완하고, 웨이블렛 변환을 이용하여 특징값을 얻은 후 검증 실험 결과를 보임으로써 회전, 이동, 크기에 무관한 홍채 인식 방법을 제안하고자 한다.

• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국퍼지및지능시스템학회 2003년도 추계 학술대회 학술발표 논문집
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• pp.181-184
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• 2003

본 논문은 생체측정학(Biometrics)중 홍채의 패턴을 이용하는 것으로, 사람의 홍채는 태어날 때 한번 정해지면 평생 변화하지 않으며, 개개인별로 모양이 모두 다른 것으로 알려져 있다. 이에, 본 논문에서는 홍채영상 취득시 조명에 의한 동공의 크기 변화에 민감하지 않은 2차원의 홍채패턴을 취득하고, 2D Gabor 필터와 48개의 분할된 섹터로부터 특징값을 추출한다. 또한, 인식과정에서는 correlation 계수를 이용하여 서로 다른 홍채의 특징값에 대해 유사도를 측정하고 가장 큰 값을 갖는 사람을 찾게 되는데, 이때, 3개의 필터를 거쳐 얻어진 영상에 대해 최고의 값을 인식 대상자로 인정하므로 오인식 될 확률을 최소화 할 수 있다. 제안한 알고리듬의 유용성을 확인하기 위해 남성과 여성 대상자 10명의 왼쪽 눈에 대해 5회 촬영하여 데이터베이스 구축 후, 실험한 결과 90%이상의 높은 인식률을 얻음으로 제안한 알고리듬의 유용성을 확인할 수 있다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2003년도 봄 학술발표논문집 Vol.30 No.1 (B)
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• pp.328-330
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• 2003

홍채 인식 시스템의 성능향상을 위해서는 전처리 단계에서 위조된 데이터나 잡음이 섞인 데이터를 걸러내는 과정이 매우 중요하다. 이 논문에서는, 강인한 홍채 인식 시스템을 위해서 두 단계로 이루어진 눈 영상 검사 알고리즘을 제안한다. 알고리즘의 첫 번째 단계에서는 동공 반지름과 눈꺼풀 움직임 변화량의 상관계수(coefficient)와 2차원 고속 퓨리에 변환(Fast Fourier Transform) 스펙트럼을 이용해 위조된 데이터를 찾아낸다. 두 번째 단계에서는 눈 영상에 눈 깜박임이나 속눈썹의 홍채영역 침범, 홍채 영상이 부분적으로 잘렸을 경우 등의 시스템의 성능저하의 원인이 되는 부적절한 데이터를 찾아낸다. 111영의 1734개의 눈 영상을 대상으로 실험한 결과, 제안된 알고리즘의 성공률은 96.5%였고 이러한 전처리 과정을 통해서 전체적인 시스템의 정확률을 향상시킬 수 있다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2003년도 추계학술발표논문집 (상)
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• pp.309-312
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• 2003

홍채 인식 시스템의 성능 향상을 위해서는 전처리 단계에서 위조된 데이터나 잡음이 섞인 데이터를 걸러내는 과정이 매우 중요하다. 이 논문에서는 먼저, 효율적인 홍채 인식 시스템을 위한 두 단계의 눈 영상 검사 알고리즘을 제안한다. 알고리즘에서는 동공 반지름과 눈꺼풀 움직임 변화량의 상관계수(coefficient)를 이용해 위조된 데이터를 찾아낸다. 다음으로 양쪽 눈의 홍채 영상을 합쳐서 만들어진 홍채 데이터를 사용한 성능 향상을 실험한다. 특징 추출에는 wavelet transform을, 인식에는 SVM을 사용하였다. 이러한 전처리 과정과 인식 알고리즘을 통해서 전체적인 시스템의 정확률을 향상시킬 수 있다.

• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국퍼지및지능시스템학회 2004년도 추계학술대회 학술발표 논문집 제14권 제2호
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• pp.153-157
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• 2004

본 논문은 패턴인식을 위해 사용할 수 있는 감독학습을 이용한 supervised IAFC neural network 1과 supervised IAFC neural network 2를 제안하였다 Supervised IAFC neural network 1과 supervised IAFC neural network 2는 LVQ(Learning Vector Quantization)를 퍼지화한 새로운 퍼지 학습법칙을 사용하고 있다. 이 새로운 퍼지 학습 법칙은 기존의 학습률 대신에 퍼지화된 학습률을 사용하고 있는데, 이 퍼지화된 학습률은 조건 확률을 퍼지화 한 것에 근간을 두고 있다. Supervised IAFC neural network 1과 supervised IAFC neural network 2의 성능과 오류역전파 신경회로망의 성능을 비교하기 위하여 iris 데이터를 사용하였는데, 실험결과 supervised IAFC neural network 2 의 성능이 오류역전파 신경회로망의 성능보다 우수함이 입증되었다.

• 통합자연과학논문집
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• 제1권3호
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• pp.221-229
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• 2008

본 논문에서는 기존의 개인 식별 방법의 한계를 해결하는 대안으로 떠오르고 있는 생체인식 기술 중 인식률이 뛰어나고 신뢰성 있는 홍채인식 시스템을 구현하고자 한다. 구현을 위하여 신호처리 분야에서 주로 사용되는 wavelet변환으로 계수 특징 값 추출을 하였으며, 인식률을 알아보기 위하여 신경망 기법을 이용하고자 한다. 그러나 신경망 기법에서 주로 사용되는 비선형 최적화기법인 Scale Conjugate Gradient는 최적화 문제점을 해결하기에는 수렴속도가 느리기 때문에 적합하지 않다. 따라서 본 논문에서는 기존 Scale Conjugate Gradient를 보완한 Levenberg-Marquardt Back-Propagation을 홍채인식에 적용하여 구현함으로써 인식율을 높이고자 한다. 적용한 알고리즘 구현으로 해의 수렴정도, 변수 벡터의 변화정도에 따라 크기를 적절히 변화시킴으로써 수렴속도를 개선하고, 효율성과 안정성을 동시에 얻을 수 있었다.

• 한국정보보호학회:학술대회논문집
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• 한국정보보호학회 2003년도 하계학술대회논문집
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• pp.110-112
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• 2003

사람은 각각의 개인마다 전적으로 구분되는 생물학적인 고유한 특징을 가지고 있다. 유전자 형질, 지문, 목소리, 얼굴의 생김새, 눈동자의 홍채 등이 그러한 특징들이며, 이러한 개개인의 생물학적 고유성을 이용하여 자동으로 그 사람의 신원을 인식하는 시스템은 높은 신뢰도와 편리성 때문에 많은 연구가 되어왔고 현재 다양한 곳에서 실제 적용을 하여 사용되고 있다. 본 논문에서는 생체인식 시스템 중에서도 높은 신뢰도를 자랑하고 있는 홍채인식과 웨이블릿 변환을 이용한 홍채 코드 생성과정을 다루어 보았다. 화상처리 알고리즘과 최근 신호처리의 분야에서 많이 사용되고 있는 웨이블릿 변환을 중점으로 서술했으며 웨이블릿 변환을 응용한 여러 가지 인식 알고리즘의 적용을 개발 목표로 삼았다. 실제 홍채인식 시스템은 높은 보안을 필요로 하는 곳에 적용되어 상용화가 되어있고 많은 자료들이 공개가 되어 이미지 처리를 공부하는 사람들에게 좋은 아이템이라 생각한다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2013년도 춘계학술대회
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• pp.373-376
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• 2013

Nowadays, eyes detection is required and considered as the most important step in several applications, such as eye tracking, face identification and recognition, facial expression analysis and iris detection. This paper presents the eyes detection in facial images using Harris corner detection. Firstly, Haar-like features for face detection is used to detect a face region in an image. To separate the region of the eyes from a whole face region, the projection function is applied in this paper. At the last step, Harris corner detection is used to detect the eyes location. In experimental results, the eyes location on both grayscale and color facial images were detected accurately and effectively.