• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제13권6호
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• pp.3144-3164
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• 2019

Face recognition systems have several potential applications, such as security and biometric access control. Ongoing research is focused to develop a robust face recognition algorithm that can mimic the human vision system. Face pose, non-uniform illuminations, and low-resolution are main factors that influence the performance of face recognition algorithms. This paper proposes a novel method to handle the aforementioned aspects. Proposed face recognition algorithm initially uses 68 points to locate a face in the input image and later partially uses the PCA to extract mean image. Meanwhile, the AdaBoost and the LDA are used to extract face features. In final stage, classic nearest centre classifier is used for face classification. Proposed method outperforms recent state-of-the-art face recognition algorithms by producing high recognition rate and yields much lower error rate for a very challenging situation, such as when only frontal ($0^{\circ}$) face sample is available in gallery and seven poses ($0^{\circ}$, ${\pm}30^{\circ}$, ${\pm}35^{\circ}$, and ${\pm}45^{\circ}$) as a probe on the LFW and the CMU Multi-PIE databases.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제24권11호
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• pp.1437-1444
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• 2020

컴퓨터 비전 시스템의 발달로 보안, 생체인식, 의료영상, 자율주행 등의 분야에 많은 발전이 있었다. 자율주행 분야에서는 특히 딥러닝을 이용한 객체인식, 탐지 기법이 주로 사용되는데, 자동차가 갈 수 있는 영역을 판단하기 위한 도로영역 인식이 특히 중요한 문제이다. 도로 영역은 일반적인 객체탐지에서 활용되는 사각영역인식과는 달리 비정형적인 형태를 띠므로, ROI 기반의 객체인식 구조는 적용할 수 없다. 본 논문에서는 Semantic segmentation 기법을 사용한 비정형적인 도로영역 인식에 맞는 심층 신경망 구조를 제안한다. 또한 도로영역에 특화된 네트워크 구조인 Multi-scale semantic segmentation 기법을 사용하여 성능이 개선됨을 입증하였다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제16권1호
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• pp.49-54
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• 2006

현재의 지문 인식 시스템은 지문 패턴의 복제와 지문 특징점의 해킹이라는 불안한 요소가 잠재되어 있어, 시스템 오동작의 주요 원인이 되기도 한다. 이에 본 논문에서는 신체의 일부인 지문을 주 핵심 인식기로 사용하고, 여기에 최근 널리 이용 되고 있는 화자 인증을 이용하여 직렬 형태의 다중 생체인식 시스템을 구현하였다. 구현된 시스템은 다중생체인식시스템으로 먼저 음성에 대한 인증과정이 성공하면 지문에 대한 인식과정을 수행하는 구조로 되어있다. 또한 효율적인 실시간 인증 처리를 위해 기존의 음성 인식 알고리즘 중에서 화자 종속형인 DTW(Dynamic Time Waning) 알고리즘을 사용하였으며, 지문 인식 알고리즘으로는 계산량을 고려하여 인공지능 기법인 KSOM(Kohonen Self-Organizing feature Map) 알고리즘을 적용하였다. 본 논문에서 구현한 다중생체 인식시스템을 실험한 결과 지문과 음성을 각각 이용한 단일인식시스템보다 본인거부율은 $2\~7\%$정도 떨어졌지만, 인식시스템에서 가장 중요한 요소인 타인수락율은 전혀 발생하지 않음을 확인하였다. 아울러 인식테스트 시간 또한 기존의 단일 생체 인식 시스템과 차이가 거의 없었으며, 인식에 걸린 시간은 평균 1.5초 정도였다. 이에 구현된 다중 생체 인의 시스템은 여러 가지 실험 결과 단일 인식 시스템보다 더 효율적인 보안 시스템임을 증명하였다.

• 전자공학회논문지 IE
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• 제43권1호
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• pp.46-51
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• 2006

최근 정보를 안전하게 관리하기 위한 방법으로 휴대가 용이하며 물리적, 전기적 그리고 소프트웨어적인 공격으로부터 안전한 스마트카드 시스템이 주목받고 있다. 자바카드는 스마트카드 플랫폼에 자바 기술을 접목시킨 것으로 객체지향 기법을 적용한 보안상 매우 우수한 장점을 지니고 있으며 특성이 다른 하드웨어에서 동일한 동작을 수행할 수 있는 개방형 운영체제를 가짐으로써 다양한 응용 프로그램을 수용할 수 있는 유연성을 가지고 있다. 본 논문에서는 지금까지 각각의 스마트카드 하드웨어에 맞추어져 수행되던 불편함을 자바의 플랫폼 독립적인 실행 특성을 도입함으로써, 통일된 개발 환경을 구축하고 있는 자바카드 기술을 이용하여 하나의 카드로 소유자 이외에도 다수의 관리자가 각기 다른 접근권한으로 접근통제가 가능한 회원카드를 설계하였다. 제안한 방법에서 사용자 인증은 일반적으로 사용되고 있는 PIN과 함께 서명데이터를 이용하여 PIN이 가지고 있는 본래의 보안취약점을 개선하여 보다 안전한 사용자 인증을 수행한다. 본 논문에서 제안한 방법은 사용자 인증, 파일 보안 등급의 차등적인 접근권한을 설계하고 구현함으로써 보다 안전하고 편리한 사용방법을 제공한다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제16권7호
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• pp.870-878
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• 2013

본 논문에서는 생체인증 시스템의 하나인 지문인식 시스템의 정확도와 효율성을 높이기 위한 새로운 지문 분류 방법을 제안한다. 기존 연구에 따르면 지문은 융선과 골의 방향과 형상에 따라 몇 가지 유형으로 분류할 수 있다. 지문 데이터베이스를 사전에 유형에 따라 분류해 놓고 인식 대상인 지문의 유형을 정확하게 분류할 수 있다면 지문 인식 시간을 크게 줄일 수 있다. 왜냐하면 선택된 부류 안의 지문들만을 상대로 인증 대상인 지문과 비교하면 되기 때문이다. 본 논문은 우선 지문 영상으로부터 실제 지문 정보가 위치하는 관심영역 추출 방법을 제시한다. 다음엔 추출된 관심영역을 대상으로 질감 인식기반의 명암도 동시발생 행렬과 웨이브릿 변환을 통한 특징 추출 방법을 제시하고 기존의 명암도 동시발생 행렬만을 이용한 특징 추출 방법과 다층 퍼셉트론 및 서포트 벡터 머신을 사용해 성능을 비교한다.

• 전자공학회논문지CI
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• 제44권4호통권316호
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• pp.36-44
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• 2007

본 논문에서는 무선 오디오와 영상 인터페이스를 이용한 스위치 제어 및 인식 등의 다양한 유비쿼터스 센서 네트워크 응용 서비스를 지원하기 위한 음성과 얼굴인식 시스템을 구현하였다. 제안된 시스템은 하드웨어 부분으로 무선 오디오 및 이미지 센서, 심리응용모델을 이용한 음성인식과 주성분 분석법(PCA: Principal Components Analysis)을 이용한 얼굴이식 알고리즘, 그리고 LDPC(Low Density Parity Check)로 구성되어 있다. 제안된 음성과 얼굴인식 시스템은 센서의 효율적인 에너지 사용을 위하여 HOST PC에 삽입된다. 그리고 인식 시스템의 정확도를 개선하기 위하여 전방향 에러 정정 시스템을 구현하였다. 또한, 무선 채널 잡음의 효과적인 제거와 정정을 위하여 테스트환경과 시뮬레이션 계수를 최적화하였다. 결과적으로 사람 음성과 음성센서의 거리가 1.5m 이하일 경우에 FAR과 FRR을 각각 0.126%, 7.5%를 얻었고, 얼굴인식 알고리즘을 2회로 제한하였을 경우, GAR과 FAR을 각각 98.5%와 0.036%를 획득하였다.

• 전자공학회논문지CI
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• 제45권2호
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• pp.1-9
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• 2008

휴대폰에서 보안 필요성이 증가함에 따라 개인 인증을 위하여 홍채, 지문, 얼굴과 같은 단일 생체 정보를 이용한 많은 연구들이 진행되었으나 단일 생체 인식에서는 인식 정확도에 한계가 있었다. 따라서 본 논문에서는 휴대폰 환경에서 고 인식율을 위해 얼굴과 홍채를 결합하는 방법에 대해 제안한다. 본 논문에서는 근적외선 조명과 근적외선 통과 필터를 부착한 휴대폰의 메가 픽셀 카메라를 사용하여 근적외선 얼굴 및 홍채 영상을 동시에 취득한 후, SVM(Support Vector Machine)을 기반으로 스코어 레벨에서 결합하였다. 또한, 저 연산의 로가리듬(Logarithm) 알고리즘을 사용한 얼굴 데이터의 조명 변화에 대한 정규화와 극 좌표계 변환 및 홍채 코드의 비트 이동 매칭에 의한 홍채 영역의 이동, 회전, 확대 및 축소에 대한 정규화를 통해 SVM의 분류 복잡도와 얼굴, 홍채 데이터의 본인 변화도를 최소화함으로써 인식 정확도를 향상시켰으며, 저 연산의 휴대폰 환경에서 정수혈 기반의 얼굴 및 홍채 인식 알고리즘을 사용하여 처리시간을 향상시켰다. 실험 결과, SVM을 사용한 인식의 정확성이 단일 생체(얼굴 또는 홍채), SUM, MAX, MIN 그리고 Weighted SUM을 사용하는 것보다 우수한 것을 알 수 있었다.