• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제8권5호
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• pp.1766-1784
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• 2014

Finger vein images contain rich oriented features. Local line binary pattern (LLBP) is a good oriented feature representation method extended from local binary pattern (LBP), but it is limited in that it can only extract horizontal and vertical line patterns, so effective information in an image may not be exploited and fully utilized. In this paper, an orientation-selectable LLBP method, called generalized local line binary pattern (GLLBP), is proposed for finger vein recognition. GLLBP extends LLBP for line pattern extraction into any orientation. To effectually improve the matching accuracy, the soft power metric is employed to calculate the matching score. Furthermore, to fully utilize the oriented features in an image, the matching scores from the line patterns with the best discriminative ability are fused using the Hamacher rule to achieve the final matching score for the last recognition. Experimental results on our database, MMCBNU_6000, show that the proposed method performs much better than state-of-the-art algorithms that use the oriented features and local features, such as LBP, LLBP, Gabor filter, steerable filter and local direction code (LDC).

• 한국정밀공학회:학술대회논문집
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• 한국정밀공학회 2013년도 춘계학술대회 논문집
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• pp.915-916
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• 2013

• 한국정보통신학회논문지
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• 제22권5호
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• pp.734-739
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• 2018

생체 인식 방식 중 하나인 지문 인식과 홍채 인식 등은 태양광과 같은 외부 요소에 쉽게 영향을 받는다. 따라서 최근에는 생체 내부의 특징을 이용하는 방법으로 지정맥 인식을 이용하고 있다. 정확한 정맥 인식을 위해서는 정맥 영역과 배경 영역을 확실하게 분리하는 것이 중요하다. 하지만 입력 영상에 포함 된 불균일한 조명 성분의 영향으로 정맥 영역과 배경 영역을 분리하는 것이 어려웠기 때문에 입력 영상의 조명 성분을 정규화 시킨 후 정맥 영역과 배경 영역을 분리 할 수 있는 방법이 제안되었다. 본 논문에서는 기존의 조명 정규화 방법을 바탕으로 영상 스트레칭 과정이 포함 된 영상의 전처리 단계와 이진화, 레이블링 방법을 개선하여 기존의 정맥 인식 기법에 비해 더 나은 질적 개선을 이루고 처리 속도를 향상 시킬 수 있는 방법을 제안한다.

• 한국정보전자통신기술학회논문지
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• 제10권3호
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• pp.249-255
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• 2017

지정맥 인식 기술은 손가락에 적외선 광을 조광하여 손가락에 있는 정맥 영상을 획득한 다음, 특징 추출, 매칭 등의 과정을 거쳐 개인을 인증하는 방법이다. 지정맥 인식을 위해 손가락 외각을 검출함에 있어 2차원 마스크(mask)를 기반한 2차원 컨볼루션(2-Dimension convolution) 처리방법은 저가(low cost)의 마이크로프로세서 또는 마이크컨트롤러에 적용할 때 많은 연산시간이 소요된다. 이러한 문제점을 개선하고 인식을 향상시키기 위해 본 연구에서는 2차원 마스크와 2차원 컨볼루션을 사용하지 않고 픽셀들 간의 차의 절대 값과 역치(threshold)를 기반을 둔 이동평균필터링, 가상의 코어점 기반한 ROI 추출법 등을 제안하였고, 제안된 방법의 성능을 평가하기 위해 600개 지정맥 영상을 사용하여 에지 추출속도와 ROI 영역 추출의 정확도 등을 기존의 방법들과 비교 평가 하였다. 그 결과, 제안된 방법의 처리속도가 기존의 방법보다 최소 2배 이상의 빠른 처리속도를 보였으며, ROI 추출의 정확도는 기존의 방법보다 6% 이상의 성능 향상을 보였다, 이러한 결과로부터 제안된 기법을 저가의 마이크로프로세서에 적용한다면, 빠른 처리속도로 높은 인식률을 제공할 것으로 판단된다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제15권1호
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• pp.131-146
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• 2021

Multimodal biometric-based recognition has been an active topic because of its higher convenience in recent years. Due to high user convenience of finger, finger-based personal identification has been widely used in practice. Hence, taking Finger-Print (FP), Finger-Vein (FV) and Finger-Knuckle-Print (FKP) as the ingredients of characteristic, their feature representation were helpful for improving the universality and reliability in identification. To usefully fuse the multimodal finger-features together, a new robust representation algorithm was proposed based on hierarchical model. Firstly, to obtain more robust features, the feature maps were obtained by Gabor magnitude feature coding and then described by Local Binary Pattern (LBP). Secondly, the LGBP-based feature maps were processed hierarchically in bottom-up mode by variable rectangle and circle granules, respectively. Finally, the intension of each granule was represented by Local-invariant Gray Features (LGFs) and called Hierarchical Local-Gabor-based Gray Invariant Features (HLGGIFs). Experiment results revealed that the proposed algorithm is capable of improving rotation variation of finger-pose, and achieving lower Equal Error Rate (EER) in our homemade database.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제21권3호
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• pp.159-168
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• 2021

정보화 시대에 접어들면서 개개인의 신원을 정확하게 인식하여 인증하는 것은 정보 보호를 위해 매우 중요하기 때문에 신체를 활용한 생체인식의 활용이 점차 증가하고 있다. 그중 지정맥 인증 기술은 위조 및 복조하기 어려워 보안성과 정밀도가 높고 사용자 수용성이 용이하여 사회적 많은 관심을 받고 있다. 그러나 신원확인을 위한 알고리즘이나 주변의 빛의 환경에 따라 정확도가 떨어질 수 있다. 본 논문에서는 지정맥 측정 장치 중 활용성이 좋은 측면형 지정맥 인식기를 직접 설계하고 제작하여 높은 정확도와 인식률을 위해 DenseNet-201의 딥러닝 모델을 활용하여 인증하였으며 사용하는 적외선 광원과 주변 가시광선의 영향에 따른 지정맥 인증 기술의 성능을 시뮬레이션을 통해 분석하였다. 시뮬레이션은 전북대의 MMCBNU_6000과 직접 촬영한 지정맥 영상을 사용하고 EER을 이용하여 성능을 비교 분석한다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제17권2호
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• pp.423-430
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• 2013

최근 손등이나 손바닥, 손가락의 정맥 혈관 패턴정보를 이용하여 개인을 인증하는 기술은 훼손, 복제 및 위조가 불가능하다는 장점으로 인해 연구가 활발하게 진행 중이다. 정맥영상은 피부층과 내부 골격등에 의한 빛의 산란 및 불균일한 내부 조직 때문에 정맥 영역이 뚜렷하게 나타나지 않아, 영상처리 방법을 통해 정맥 영역을 정확하게 분리하는 것이 어렵다. 특히 한 장의 영상에서도 밝기가 균일하지 않아서 지역 영역 단위로 다른 이진 임계치를 사용함으로 인해 처리시간이 오래 걸리고 혈관의 불연속면이 발생한다는 문제가 있다. 이를 해결하기 위해 본 논문에서는 조명 정규화 기반의 고속 정맥 영역 추출 방법을 제안한다. 본 연구는 기존의 방법에 비해 다음과 같은 장점을 가지고 있다. 첫째, 정맥영상의 불균일한 조명을 제거하기 위해 저역통과필터를 통해 조명 성분을 취득하고 이를 통해 조명성분이 균일한 영상을 얻었다. 둘째, 조명 정규화 영상으로부터 단일 임계치를 통해 얻어진 이진 영상의 처리를 통해 혈관 경로를 추출함으로써, 처리시간을 단축하였다. 실험을 통해 기존 방법들에 비해 혈관 영역 추출 정확도가 상승하고, 처리속도가 단축된 결과를 얻을 수 있었다.

• 예술인문사회 융합 멀티미디어 논문지
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• 제9권6호
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• pp.701-709
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• 2019

최근에 헬스케어와 관련된 다양한 분야에서 생체신호 중 하나인 심박신호가 사용되고 있다. 기존에 제안된 심박신호 검출 방법으로는 접촉식 방법이 대부분이었지만, 피사체가 장치를 접촉하고 있어야 한다는 불편함의 문제가 있었다. 이를 해결하기 위해 최근 비접촉식 방법에 의한 검출 연구가 진행되고 있다. 본 논문에서는 지정맥 인식을 위해 설계된 손가락 영상 촬영 장치를 이용해 심박 유사 신호를 얻어내는 방법을 제안한다. 검출된 심박 유사 신호는 지정맥의 위조 여부 판단과 심박 신호를 통한 다양한 응용분야에 활용될 수 있다. 제안하는 방법은 적외선을 이용한 지정맥 영상의 시간 도메인상의 밝기 값의 변화로부터 신호를 검출하고 영상처리 기반 알고리즘을 이용해 주파수 도메인으로 변환하였다. 변환 후, 대역 통과 필터링을 통해 심박신호와 관련이 없는 노이즈를 제거하였다. 신호의 정확성을 판단하기 위해 지정맥 획득 장치와 식품의약품안전처로부터 승인을 받은 접촉식 PPG 센서를 이용해 동시에 취득된 두 신호의 상관관계를 분석하였다. 결과적으로, 지정맥 영상을 통해 비접촉식으로 검출된 심박신호가 실제 심박신호의 파형과 일치함을 확인하는 것이 가능했다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2016년도 추계학술대회
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• pp.365-367
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• 2016

최근 개인정보 보안의 중요성이 부각되고 있다. 특히 음성 인식, 지문 인식, 얼굴 인식등 생체인식 기술의 중요성이 출입통제, 은행보안, 개인 PC 보안 등 다양한 분야에서 강조되고 있다. 하지만 기존의 보안 기술 같은 경우 외부적인 요소에 의해 인식이 실패할 가능성이 있다. 그에 비해 정맥 인식의 경우 복제 및 위조가 불가능하다. 따라서 외부적인 요소에 의해 실패할 가능성이 적다는 장점이 있다. 본 논문에서는 기존의 생체인식 기술보다 높은 신뢰도를 가진 기존의 지정맥 패턴 인식에서 개선된 전처리 방법을 제안한다.

• 한국건설관리학회논문집
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• 제16권4호
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• pp.60-69
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• 2015

출역관리는 전통적으로 출역점검표 작성에 의해 수작업으로 진행되기 때문에 많은 노력과 시간을 요구했다. Bar Code, QR code, RFID와 같은 전자장치들이 발달하면서 자동화된 출역관리시스템이 출현하였고, 최근에는 지문, 정맥인식과 같은 생체인식과 융합된 다양한 유형의 출역관리시스템이 등장하고 있다. 출석체크를 위해 사용되는 다양한 인식 장비들의 출연에도 불구하고, 건설현장 마다 적합한 출역관리시스템을 선정하기 위한 체계적인 기준이 부족한 실정이다. 따라서 본 연구는 출역관리에 사용되는 다양한 인식 장비를 건설 현장에 적합한 시스템을 선정하기 위한 체계적인 의사결정 프레임워크를 제시하는 것이 목적이다. 본 연구는 건설현장에서의 사용성을 테스트하기 위해 인식장비 마다 특징들을 살펴보고, 기존 문헌 및 전문가 인터뷰를 수행하였다. 테스트 결과, 가장 빠른 시간 내에 많은 인원의 출석을 확인하는 것에는 RFID가 적합한 것으로 나타났다. 그리고 손혈관과 지문의 경우, 손가락 변형과 상관없이 페인트, 시멘트와 같은 오염물질이 많이 묻어있는 경우 인식이 되지 않는 것으로 나타났다. 이러한 테스트 결과를 반영하여 본 연구는 출역관리시스템 선정을 위한 모델을 제시하였으며, 보다 효율적인 출역관리시스템 구축에 기여할 것으로 기대한다.