• International Journal of Internet, Broadcasting and Communication
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• 제13권2호
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• pp.187-194
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• 2021

This paper presents a margin-based face liveness detection method with behavioral confirmation to prevent spoofing attacks using deep learning techniques. The proposed method provides a possibility to prevent biometric person authentication systems from replay and printed spoofing attacks. For this work, a set of real face images and fake face images was collected and a face liveness detection model is trained on the constructed dataset. Traditional face liveness detection methods exploit the face image covering only the face regions of the human head image. However, outside of this region of interest (ROI) might include useful features such as phone edges and fingers. The proposed face liveness detection method was experimentally tested on the author's own dataset. Collected databases are trained and experimental results show that the trained model distinguishes real face images and fake images correctly.

• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국지능시스템학회 2008년도 춘계학술대회 학술발표회 논문집
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• pp.429-431
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• 2008

생체 인식 기술이 사회 전반에 걸쳐 다양하게 사용되어짐에 따라 인식기술 중의 하나인 Face Recognition 은 하루가 다르게 발전하고 있다. 하지만, 그와 함께 해킹방법도 다양화되어지고 있다. 그럼에도 불구하고, 위, 변조 영상 판별(Liveness Detection) 분야에 관련된 연구들은 초기 단계를 벗어나지 못하고 있다. 본 논문에서는 적외선 영상을 이용하여 동공부분의 반사 정도를 이용하여 실제 이미지와 위, 변조 이미지를 판별하는 방법을 제안한다.

• 스마트미디어저널
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• 제4권4호
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• pp.9-17
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• 2015

최근 지능형 범죄가 늘면서 첨단 보안 기술에 대한 요구가 점차 늘어나고 있다. 현재까지 보고된 위, 변장 영상 검출방법은 실용화를 위하여 정확도 개선이 요구된다. 본 논문에서는 사람의 얼굴에 대하여 동공의 반사도를 이용하여 위조 영상을 판별하고 아다부스트를 이용하여 만든 얼굴 부분별 검출기를 사용한 얼굴 변장 영상을 판별한다. 제안된 시스템은 다중 스케일 가버 특징 벡터를 기반으로 눈의 위치를 찾은 후 템플릿 매칭을 통해서 정확히 찾아진 눈 위치의 동공을 조사하여 최대값과 최소값을 구하여 위조 여부를 판별하고 부분별 검출기를 사용하여 눈과 코의 검출 여부를 판단하여 각각 선글라스와 마스크의 착용 여부를 판단하고 선글라스&마스크 검출기를 사용하여 얼굴이 검출되지 않았을 경우를 대비하였다. 실험을 통하여 본 논문에서 제안한 방법이 더욱 신뢰성 높은 위, 변장판별시스템임을 확인하였다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제20권5호
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• pp.645-651
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• 2010

최근 지능형 범죄가 늘면서 첨단 보안 기술에 대한 요구가 점차 늘어나고 있다. 현재까지 보고된 위조영상검출방법은 실용화를 위하여 정확도 개선이 요구된다. 본 논문에서는 사람의 얼굴에 대하여 동공의 반사광을 이용한 얼굴위조판별 시스템을 제안한다. 제안된 시스템은 먼저 다중 스케일 가버특징 벡터를 기반으로 눈의 위치를 찾은 후 2단계의 템플릿 매칭을 통해서 설정된 적용범위를 벗어나는 눈에 대하여 위조판별을 고려하지 않음으로써 정확도를 높이는 방법을 사용한다. 신뢰도가 확보된 눈의 위치를 기반으로 적외선 조명에 반사되는 동공의 특징을 이용하여 눈위치 근처에서의 화소값을 계산하여 위조 여부를 판단한다. 실험을 통하여 본 논문에서 제안한 방법이 더욱 신뢰성 높은 위조판별시스템임을 확인하였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2020년도 추계학술발표대회
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• pp.640-643
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• 2020

사진, 동영상 또는 3D 프린터로 변조된 얼굴을 이용한 안면인식 보안 우회 사례가 증가하였다. 따라서 본 논문에서는 얼굴인증 단계인 본인 여부와 Liveness Detection 및 OTP를 통한 다중인증 프레임워크를 구현함으로써 기존 단일인증 대비 더욱 안전한 인증 환경을 기대한다.