• 정보보호학회논문지
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• 제19권1호
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• pp.63-70
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• 2009

보안토큰 기반의 사용자 인증 시스템에서 사용자의 지문정보를 이용하는 방법이 대두되고 있다. 그러나 지문정보가 타인에게 도용된다면 패스워드와 달리 변경이 불가능하거나 제한적이기 때문에 사용자의 지문정보는 더욱 안전하게 보관되어야 한다. 이러한 문제를 해결하기 위한 방법 중 하나로 지문 퍼지볼트(Fuzzy Fingerprint Vault)가 보고되었다. 본 논문에서는 비밀분산 기법을 이용하여 지문 인식률의 성능저하 없이 보안토큰 기반 지문 퍼지볼트 시스템의 보안성을 향상시키는 방법을 제안한다. 즉, 퍼지볼트 이론이 적용된 사용자의 지문 템플릿을 지문 인식률과 보안성을 모두 고려하여 두 부분으로 나누어 각각 보안토큰과 서버에 저장한다. 또한, 퍼지볼트 이론을 지문에 적용하였을 때 발생하는 자동 정렬(Auto-Alignment) 문제는 기하학적 해싱 방법을 분산 적용하여 해결한다. 실험을 통하여 지문 인식률의 성능저하는 무시할 수준이고 보안성은 향상됨을 확인하였다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제11권6호
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• pp.787-795
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• 2008

Human recognition on camera is an interesting topic in computer vision. While fingerprint and face recognition have been become common, gait is considered as a new biometric feature for distance recognition. In this paper, we propose a gait recognition algorithm based on the knee angle, 2 feet distance, walking velocity and head direction of a person who appear in camera view on one gait cycle. The background subtraction method firstly use for binary moving object extraction and then base on it we continue detect the leg region, head region and get gait features (leg angle, leg swing amplitude). Another feature, walking speed, also can be detected after a gait cycle finished. And then, we compute the errors between calculated features and stored features for recognition. This method gives good results when we performed testing using indoor and outdoor landscape in both lateral, oblique view.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제16권11호
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• pp.11-19
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• 2016

생체인식기술 발달과 그 활용범위가 점차 확장하는 상황에서 이에 대해 사용자 입장에 중심을 둔 사용의도에 대한 연구는 매우 미미한 실정이다. 본 연구는 생체인식기술 종류에 따라 사용자가 인식하는 자기 효능감, 신뢰성, 보안성, 안전성, 편의성에 대해 살펴보고 각 인증수단에 대한 인식 차이가 향후 해당 생체인식기술 사용의도와 어떤 관련이 있는지 알아보고자 하였다. 인지된 자기 효능감, 신뢰성, 보안성, 안전성, 편의성을 독립변수로, 사용의도를 종속변수로 하여 각 생체인증 수단별로 종속변수에 미치는 독립변인 효과를 분석한 결과 지문인식의 경우 인지된 신뢰성과 편의성이 향후 지속사용의도에 유의미한 영향을 주고, 홍채인식은 인지된 편의성이, 정맥인식의 경우 인지된 신뢰성이 각 생체인식수단 사용의도에 가장 큰 영향을 주는 요인으로 나타났다. 이와 같은 연구결과는 향후 다양한 분야에서 생체인식 기술을 도입하는 과정에 사용자 인식이 고려된 적용 방향을 제시할 수 있을 것이다.

• 제어로봇시스템학회:학술대회논문집
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• 제어로봇시스템학회 1998년도 제13차 학술회의논문집
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• pp.64-69
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• 1998

This paper presents a lip print recognition by the pattern kernels for a personal identification. A lip print recognition is developed less than the other physical attributes of a fingerprint, a voice pattern, a retinal blood/vessel pattern, or a facial recognition. A new method is proposed to recognize a lip print bi the pattern kernels. The pattern kernels are a function consisted of some local lip print pattern masks. This function converts the information on a lip print into the digital data. The recognition in the multi-resolution system is more reliable than recognition in the single-resolution system. The results show that the proposed algorithm by the multi-resolution architecture can be efficiently realized.

• 대한전자공학회:학술대회논문집
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• 대한전자공학회 2001년도 하계종합학술대회 논문집(4)
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• pp.9-12
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• 2001

Point pattern matching schemes for finger print recognition do not guarantee robust matching performance for finger print images of poor quality. We present a finger print recognition scheme, where transformation parameter of matched ridge pairs are estimated by Hough transform and the matching hypothesis is verified by a new measure of the matching degree using selective directional information. Proposed method may exhibit extremely low FAR(False Accept Ratio) while maintaining low reject ratio even for the images of poor quality because of the robustness to the variation of minutia points.

• 한국멀티미디어학회:학술대회논문집
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• 한국멀티미디어학회 2003년도 춘계학술발표대회논문집
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• pp.405-409
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• 2003

본 논문에서는 특이점 추출에서의 과다한 추출 단계로 인하여 발생되는 문제점들을 줄이기 위하여 기존의 6 단계인 특이점 추출 과정을 개선하여 3 단계로 줄이면서도 정확성을 높이는 특이점 추출 알고리즘을 설계/구현하고자 한다.

• International Journal of Fuzzy Logic and Intelligent Systems
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• 제3권2호
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• pp.178-186
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• 2003

Recently, many researchers have been interested in biometric systems such as fingerprint, handwriting, key-stroke patterns and human iris. From the viewpoint of reliability and robustness, iris recognition is the most attractive biometric system. Moreover, the iris recognition system is a comfortable biometric system, since the video image of an eye can be taken at a distance. In this paper, we discuss human iris recognition, which is based on accurate iris localization, robust feature extraction, and Neural Network classification. The iris region is accurately localized in the eye image using a multiresolution active snake model. For the feature representation, the localized iris image is decomposed using wavelet transform based on dyadic Haar wavelet. Experimental results show the usefulness of wavelet transform in comparison to conventional Gabor transform. In addition, we present a new method for setting initial weight vectors in competitive learning. The proposed initialization method yields better accuracy than the conventional method.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 1998년도 하계학술대회 논문집 G
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• pp.2249-2251
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• 1998

This paper presents a lip print recognition by the pattern kernels for a personal identification. A lip print recognition is developed less than the other physical attribute that is a fingerprint, a voice pattern, a retinal blood-vessel pattern, or a facial recognition. A new method by the pattern kernels is pro for a lip print recognition. The pattern kerne function consisted of some local lip print p masks. This function identifies the lip print known person or an unknown person. The results show that the proposed algorithm the pattern kernels can the efficiently realized.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제13권6호
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• pp.243-251
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• 2008

본 논문에서는 지문 인식에 효율적으로 적용 가능하도록 출입 보안을 위한 레이블링을 이용한 영역 분리 및 지문 중심점 추출 알고리즘을 제안한다. 출입 보안 기술은 출입통제, 근태관리, 컴퓨터 보안, 전자상거래 인증, 정보보호 등이 있다. $128{\times}128$ 크기의 원 영상을 $4{\times}4$ 픽셀 크기로 나누어 방향 영상을 추출하고 잘못된 방향 영상에 대하여 방향 평활화 작업을 수행한다. 추출된 방향 평활화 영상을 각 방향별로 레이블링을 이용하여 영역을 분리하고 3가지 이상의 방향 변화가 나타나는 블록을 중심점으로 추출한다. 기존 방법에서 사용한 중심점 가능 영역이나 중심점 후보 영역을 탐색하지 않고 최대 방향과 레이블링을 이용한 방향별 영역 분리를 통하여 중심점을 추출함으로써 인식률과 매칭률을 높이고자 한다. 실험에 사용된 300개의 지문에 대하여 실험한 결과, Poincare 지수 방법은 94.05%의 추출율을 보였고 제안한 방법은 97.11%의 추출율을 보였다.

• 한국인공지능학회지
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• 제5권2호
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• pp.15-25
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• 2017

Recently, technologies are being developed to recognize and authenticate users using bioinformatics to solve information security issues. Biometric information includes face, fingerprint, iris, voice, and vein. Among them, face recognition technology occupies a large part. Face recognition technology is applied in various fields. For example, it can be used for identity verification, such as a personal identification card, passport, credit card, security system, and personnel data. In addition, it can be used for security, including crime suspect search, unsafe zone monitoring, vehicle tracking crime.In this thesis, we conducted a study to recognize faces by detecting the areas of the face through a computer webcam. The purpose of this study was to contribute to the improvement in the accuracy of Recognition of Face Based on CNN Algorithms. For this purpose, We used data files provided by github to build a face recognition model. We also created data using CNN algorithms, which are widely used for image recognition. Various photos were learned by CNN algorithm. The study found that the accuracy of face recognition based on CNN algorithms was 77%. Based on the results of the study, We carried out recognition of the face according to the distance. Research findings may be useful if face recognition is required in a variety of situations. Research based on this study is also expected to improve the accuracy of face recognition.