International Journal of Internet, Broadcasting and Communication
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제7권2호
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pp.149-154
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2015
Biometric techniques for authentication using body parts such as a fingerprint, face, iris, voice, finger-vein and also photoplethysmography have become increasingly important in the personal security field, including door access control, finance security, electronic passport, and mobile device. Finger-vein images are now used to human identification, however, difficulties in recognizing finger-vein images are caused by capturing under various conditions, such as different temperatures and illumination, and noise in the acquisition camera. The human photoplethysmography is also important signal for human identification. In this paper To increase the recognition rate, we develop camera based identification method by combining finger vein image and photoplethysmography signal. We use a compact CMOS camera with a penetrating infrared LED light source to acquire images of finger vein and photoplethysmography signal. In addition, we suggest a simple pattern matching method to reduce the calculation time for embedded environments. The experimental results show that our simple system has good results in terms of speed and accuracy for personal identification compared to the result of only finger vein images.
최근 출입통제, 금융보안 및 전자여권 등 다양한 분야에서 얼굴인식, 지문인식, 홍채인식 등과 같은 생체인식기술의 적용이 활발히 이루어지고 있다. 또한 최근에는 손가락의 지정맥 패턴정보를 이용하여 개인을 인증하는 연구 역시 활발히 진행 중이다. 일반적으로 획득된 지정맥 영상은 손가락의 두께에 따른 적외선 빛의 투과도 및 카메라의 센서 잡음으로 인하여 정맥과 배경 분리에 많은 어려움이 있다. 이를 해결하기 위하여 본 논문에서는 고속으로 지정맥 영역을 추출하기 위한 새로운 방법을 제안한다. 본 연구는 기존의 방법에 비해 다음과 같은 2가지 장점을 가지고 있다. 첫째, 획득된 지정맥 영상에 적응적 지역 이진화 방법을 적용하여 지정맥 영역을 분리하였다. 둘째, 분리된 영상의 잡음을 열림 및 닫힘 연산을 이용하여 제거하고 최종적으로 골격화하여 지정맥 영역을 추출하였다. 실험결과, 기존의 방법들에서는 영상 잡음을 제거하기 위해 많은 필터를 사용하였으나 제안한 방법에서는 필터를 많이 사용하지 않으면서도 고속으로 정확하게 지정맥 영역을 추출할 수 있음을 보였다.
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.
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.
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.
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.
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.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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