Tiong, Leslie Ching Ow;Kim, Seong Tae;Ro, Yong Man
한국멀티미디어학회논문지
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제20권2호
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pp.170-178
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2017
Biometric recognition is one of the major challenging topics which needs high performance of recognition accuracy. Most of existing methods rely on a single source of biometric to achieve recognition. The recognition accuracy in biometrics is affected by the variability of effects, including illumination and appearance variations. In this paper, we propose a new multimodal biometrics recognition using convolutional neural network. We focus on multimodal biometrics from face and periocular regions. Through experiments, we have demonstrated that facial multimodal biometrics features deep learning framework is helpful for achieving high recognition performance.
To enhance security and privacy in biometrics, changeable (or cancelable) biometrics have recently been introduced. The idea is to transform a biometric signal or feature into a new one for enrollment and matching. In this paper, we proposed changeable biometrics for face recognition using on PCA based approach. PCA coefficient vector extracted from an input face image. The vector is scrambled randomly and removed. When a transformed template is compromised, it is replaced by a new scrambling rule. In our experiment, we compared the performance between when PCA coefficient vectors are used for verification and when the transformed coefficient vectors are used for verification.
본 논문에서는 SVM에 기반을 둔 결정법칙에 의해 얼굴인식과 서명인식시스템으로 구성된 다중생체인식시스템을 제안하고자 한다. 이를 위해 퍼지 선형판별기법(Fuzzy Linear Discriminant Analysis : Fnzzy LDA)를 이용한 얼굴인식과 선형판별분석기법과 구간매칭기법을 이용한 서명인식을 구축하였다. 두 개의 단일생체인식시스템을 효과적으로 융합시키기 위해 우선 독립적인 두 개의 생체인식시스템에 의해 산출된 매칭도로부터 등록자(Genuine)와 침입자(Impostor)의 확률 분포 모델을 생성한 후, SVM(Support Vector Machine)에 의해 최종 인증하는 구조로 되어있다. 제안된 방법인 SVM기반 결정법칙을 적용하여 실험한 결과 기존에 결정법칙으로 많이 사용되고 있는 가중치합과 결정트리 방식에 비해 각각 $1.654{\%}$와 $3.3{\%}$의 인식률 향상을 나타내 제안된 방법의 우수성을 나타냈다.
Face recognition technology has lately attracted considerable attention because of its non-intrusiveness, usability and applicability. Related companies insist that their commercial products show the recognition rates more than 95% according to their self-testing. But, the rates cannot be admitted as official recognition rates. So, performance evaluation methods and tools are necessary to objectively measure the accuracy and performance of face recognition systems. In this paper, I propose a reference model for biometrics recognition evaluation tools, and implement an evaluation tool for the face recognition system based on the proposed reference model.
Identification of humans from multiple view points is an important task for surveillance and security purposes. For optimal performance the system should use the maximum information available from sensors. Multimodal biometric systems are capable of utilizing more than one physiological or behavioral characteristic for enrollment, verification, or identification. Since gait alone is not yet established as a very distinctive feature, this paper presents an approach to fuse face and gait for identification. In this paper we will use the single camera case i.e. both the face and gait recognition is done using the same set of images captured by a single camera. The aim of this paper is to improve the performance of the system by utilizing the maximum amount of information available in the images. Fusion is considered at decision level. The proposed algorithm is tested on the NLPR database.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제11권12호
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pp.6133-6151
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2017
The field of periocular biometrics has gained wide attention as an alternative or supplemental means to conventional biometric traits such as the iris or the face. Periocular biometrics provide intermediate resolution between the iris and the face, which enables it to support both. We have developed a periocular recognition system by using uniform Multiscale Local Binary Pattern (uMLBP) and attribute features. The proposed system has been evaluated in terms of major factors that need to be considered on a mobile platform (e.g., distance and facial pose) to assess the feasibility of the use of periocular biometrics on mobile devices. Experimental results showed 98.7% of rank-1 identification accuracy on a subset of the Face Recognition Grand Challenge (FRGC) database, which is the best performance among similar studies.
본 논문은 유비쿼터스 컴퓨팅 환경 기반에서의 얼굴과 서명을 이용한 다중생체인식 시스템을 제안한다. 이를 위해서 얼굴과 서명 영상은 PDA로 획득하고, 취득한 영상은 무선랜을 통해 인증 서버로 전송하여 서버로부터 인증된 결과를 받도록 하였다. 구현한 다중 생체 인식 시스템의 구성은 두 부분으로 나눌 수 있는데, 먼저 클라이언트 부문인 PDA 에서는 임베디드 비주얼 C++로 작성된 사용자 인터페이스 프로그램을 통하여 사용자 등록과 인증 과정을 수행한다. 그리고, 서버 부문에서는 얼굴인식에서 우수한 성능을 보이는 PCA와 LDA 알고리즘을 사용하였고, 서명인식에서는 구간 분할 매칭으로 구간을 분할 한 후 X축과 Y 축의 투영값을 Kernel PCA와 LDA 알고리즘에 적용하였다. 얼굴과 서명영상을 이용하여 제안된 알고리즘을 평가한 결과 기존의 단일 생체인식 기법에 비해 우수한 결과를 보임을 확인할 수 있었다.
International Journal of Fuzzy Logic and Intelligent Systems
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제7권2호
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pp.148-153
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2007
This paper deals with implementing a steganography based multi-modal biometric system. For this purpose, we construct a multi-biometrics system based on the face and iris recognition. Here, the feature vector of iris pattern is hidden in the face image. The recognition system is designed by the fuzzy-based Linear Discriminant Analysis(LDA), which is an expanded approach of the LDA method combined by the theory of fuzzy sets. Furthermore, we present a watermarking method that can embed iris information into face images. Finally, we show the advantages of the proposed watermarking scheme by computing the ROC curves and make some comparisons recognition rates of watermarked face images with those of original ones. From various experiments, we found that our proposed scheme could be used for establishing efficient and secure multi-modal biometric systems.
International Journal of Fuzzy Logic and Intelligent Systems
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제7권1호
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pp.71-76
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2007
This paper deals with implementing a steganography based multi-modal biometric system. For this purpose, we construct a multi-biometrics system based on the face and iris recognition. Here, the feature vector of iris pattern is hidden in the face image. The recognition system is designed by the fuzzy-based Linear Discriminant Analysis(LDA), which is an expanded approach of the LDA method combined by the theory of fuzzy sets. Furthermore, we present a watermarking method that can embed iris information into face images. Finally, we show the advantages of the proposed watermarking scheme by computing the ROC curves and make some comparisons recognition rates of watermarked face images with those of original ones. From various experiments, we found that our proposed scheme could be used for establishing efficient and secure multi-modal biometric systems.
본 논문은 모바일 환경에서의 다중생체인식을 통한 개인인증 시나리오에서 false acceptance rate (FAR)가 향상된 시스템을 제안한다. 다중생체인식을 위하여 얼굴인식과 화자인식을 선택하였으며, 시스템의 인식 시나리오는 다음을 따른다. 얼굴인식을 위하여 Modified census transform (MCT) 기반의 얼굴검출과 k-means 클러스터 분석 (cluster analysis) 알고리즘 기반의 눈 검출을 통해 얼굴영역 전처리를 수행하고, principal component analysis (PCA) 기반의 얼굴인증 시스템을 구현한다. 화자인식을 위하여 음성의 끝점추출과 Mel frequency cepstral coefficient (MFCC) 특징을 추출하고, dynamic time warping (DTW) 기반의 화자 인증 시스템을 구현한다. 그리고 각각의 생체인식을 본 논문에서 제안된 방법을 기반으로 융합하여 인식률을 향상시킨다. 본 논문의 실험은 Android 환경에서 수행하였으며, 구현한 다중생체인식 시스템과 단일생체인식 시스템과의 FAR을 비교하였다. 단일 얼굴인식의 FAR은 4.6%, 단일 화자인식의 FAR은 6.7%로 각각 나타났으며, 제안된 다중생체인식 시스템의 FAR은 1.8%로 크게 감소하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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