본 논문은 위상한정상관법을 이용하여 지문을 인식하는 알고리듬을 제안한다. 이 알고리듬은 유사도를 계산하기 위하여 고속푸리에 변환과 상관함수를 이용한다. 제안된 알고리듬은 동일인의 지문에 대하여 예리한 한 개의 피크만을 나타내므로 지문인식에 대한 명확한 결과를 보여준다. 더욱이 이 방법은 명확하게 입력되지 않은 지문에 대하여도 별도의 복잡한 전처리과정을 거치지 않고도 우수한 성능을 보여 준다. 또한 입력된 지문이 평행이동 한 경우에도 우수한 성능을 보여준다. 실험결과는 제안된 알고리듬이 지문을 인식하는데 효과적임을 보여준다.
본 논문에서는 '지문 인식의 전처리 과정 단축에 관한 연구'의 알고리즘의 구현에 대한 내용을 언급했으며, 향우 보완에 대한 내용을 다루고 있다[6]. 기존의 알고리즘을 보면 지문 매칭을 하기 전에 이미지 이진화와 세선화, 방향성 추출, 특징점 추출을 거친 후에 지문의 매칭이 이루어지는 단계이다. 이런 단계를 줄이기 위해 논문에서는 세선화 과정에서 기존의 알고리즘을 쓰지 않고 융선을 추적해 나가는 방법으로 세선화를 함과 동시에 방향성 추출과 특징점 추출을 함께 해 나갈 수 있는 방향을 제시하고 있다. 이렇게 됨으로써 인식 시간을 단축 할 수 있다.
본 논문은 위상한정상관법을 이용하여 손상된 지문을 인식할 수 있는 방법을 제안한다. 위상한정상관법은 등록된 사람의 지문에 대하여 등록되지 않은 사람의 지문보다 상대적으로 높은 피크치를 나타내지만, 여러 가지 원인으로 손상된 지문에 대하여도 피크지에 대한 임계치를 찾아냄으로써 입력지문이 등록지문과 동일한지 여부를 판정할 수 있음을 보인다. 실험을 통하여 손상되는 원인별 실험적 임계치를 제시하고, 위상한정상관법과 제안된 임계지 설정방법에 의하여 손상된 지문에 대하여 유효함을 보인다.
본 논문에서는 지문 입력기로부터 입력된 지문영상에 대한 전처리 과정에서 기존의 단계들인 모폴로지와 이진화 과정 대신에 새로운 에지(Edge) 보정과 땀샘(sweat gland) 보정 방법을 적용하여 여러 잡음들을 빠르면서 효율적으로 제거하는 방법을 제안하고 이에 대한 실험 결과에서 이 제안된 방법이 기존의 방법들보다 빠르고 선명한 세선화 결과를 획득하게 됨을 보여준다.
최근 여러 IoT 기기 사용이 급증하면서 보안 위협요소가 사회적인 문제로 대두되고 있다. 이러한 IoT 기기에서 사용자 생체정보를 활용해 사용자를 인증하는 시스템은 보편적으로 사용되고 있다. 그 중 지문인식은 스마트폰부터 여러 기기에 탑재되어 있다. 본 논문에서는 지문인식 센서에 온도, 압력, 터치 센서를 추가하는 기법과 군집화, 패턴 학습 알고리즘을 적용하여 위 변조 검출 능력을 향상시키는 방법을 통하여 지문인식에 대한 이상 징후 탐지 방법을 제안하고자 한다.
인간의 특성과 관련된 측정 항목을 나타내는 생체정보는 도난이나 분실의 염려가 없으므로 높은 신뢰성을 가진 보안 기술로서 큰 주목을 받고 있다. 이러한 생체정보 중 지문은 본인 인증, 신원 파악 등의 분야에 주로 사용된다. 신원을 파악할 때 지문 이미지에 인증을 수행하기 어려운 상처, 주름, 습기 등의 문제가 있을 경우, 지문 전문가가 전처리단계를 통해 직접 지문에 어떠한 문제가 있는지 파악하고 문제에 맞는 영상처리 알고리즘을 적용해 문제를 해결한다. 이때 지문에 상처와 주름이 있는 지문 영상을 판별해주는 인공지능 소프트웨어를 구현하면 손쉽게 상처나 주름의 여부를 확인할 수 있고, 알맞은 알고리즘을 선정해 쉽게 지문 이미지를 개선할 수 있다. 본 연구에서는 이러한 인공지능 소프트웨어의 개발을 위해 캄보디아 왕립대학교의 학생 1,010명, Sokoto 오픈 데이터셋 600명, 국내 학생 98명의 모든 손가락 지문을 취득해 총 17,080개의 지문 데이터베이스를 구축했다. 구축한 데이터베이스에서 상처나 주름이 있는 경우를 판별하기 위해 기준을 확립하고 전문가의 검증을 거쳐 데이터 어노테이션을 진행했다. 트레이닝 데이터셋과 테스트 데이터셋은 캄보디아의 데이터, Sokoto 데이터로 구성하였으며 비율을 8:2로 설정했다. 그리고 국내 학생 98명의 데이터를 검증 데이터 셋으로 설정했다, 구성된 데이터셋을 사용해 Classic CNN, AlexNet, VGG-16, Resnet50, Yolo v3 등의 다섯 가지 CNN 기반 아키텍처를 구현해 학습을 진행했으며 지문의 상처와 주름 판독에서 가장 좋은 성능을 보이는 모델을 찾는 연구를 수행했다. 다섯가지 아키텍처 중 지문 영상에서 상처와 주름 여부를 가장 잘 판별할 수 있는 아키텍처는 ResNet50으로 검증 결과 81.51%로 가장 좋은 성능을 보였다.
정보화에 의한 지식사회가 점점 고도화 되어갈 수록 사람의 신체에 의한 개인 식별 기술이 많이 요구되고 있다. 지문인식이나 홍채인식 등의 생체인식은 이미 상용화되어 다양한 분야에 이용되고 있다. 사람의 얼굴을 이용한 인식이나 인증분야는 아직 충분한 성능이 나오지 않고 있다. 그러나 앞으로 생체인식이나 얼굴인식에 대한 응용은 점점 그 비중이 커질 것으로 예상된다. 본 논문에서는 얼굴을 각각의 개체단위로 분할한 후 각 개체의 비율적인 특징을 계산하고 특정 계산식에 가중치를 부여하며 분할된 눈과 입의 유사도 검색을 통해 유사성을 확인함으로써 사용자를 인식하는 시스템을 제안한다. 제안한 방법을 실험하고 그 결과의 분석을 통해 인식률이 높아짐을 알 수 있었다.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제13권2호
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pp.892-911
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2019
Biometric recognition systems have been widely used for information security. Among the most popular biometric traits, there are fingerprint and face due to their high recognition accuracies. However, the security system that uses face recognition as the login method are vulnerable to face-spoofing attacks, from using printed photo or video of the valid user. In this study, we propose a fast and robust method to detect face-spoofing attacks based on the analysis of spatial frequency differences between the real and fake videos. We found that the effect of a spoofing attack stands out more prominently in certain regions of the 2D Fourier spectra and, therefore, it is adequate to use the information about those regions to classify the input video or image as real or fake. We adopt a divide-conquer-aggregate approach, where we first divide the frequency domain image into local blocks, classify each local block independently, and then aggregate all the classification results by the weighted-sum approach. The effectiveness of the methodology is demonstrated using two different publicly available databases, namely: 1) Replay Attack Database and 2) CASIA-Face Anti-Spoofing Database. Experimental results show that the proposed method provides state-of-the-art performance by processing fewer frames of each video.
Ismail, Nor Azman;Chai, Cheah Wen;Samma, Hussein;Salam, Md Sah;Hasan, Layla;Wahab, Nur Haliza Abdul;Mohamed, Farhan;Leng, Wong Yee;Rohani, Mohd Foad
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제16권2호
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pp.503-523
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2022
Nowadays, many attendance applications utilise biometric techniques such as the face, fingerprint, and iris recognition. Biometrics has become ubiquitous in many sectors. Due to the advancement of deep learning algorithms, the accuracy rate of biometric techniques has been improved tremendously. This paper proposes a web-based attendance system that adopts facial recognition using open-source deep learning pre-trained models. Face recognition procedural steps using web technology and database were explained. The methodology used the required pre-trained weight files embedded in the procedure of face recognition. The face recognition method includes two important processes: registration of face datasets and face matching. The extracted feature vectors were implemented and stored in an online database to create a more dynamic face recognition process. Finally, user testing was conducted, whereby users were asked to perform a series of biometric verification. The testing consists of facial scans from the front, right (30 - 45 degrees) and left (30 - 45 degrees). Reported face recognition results showed an accuracy of 92% with a precision of 100% and recall of 90%.
최근 정보 보호가 이슈화됨에 따라 지문인식센서의 활용이 점차 증가하고 있으며, 센서 인식률 오차를 최소화 할 수 있는 품질평가를 요구한다. 지문인식센서 전극과 검사부 프로브 팁이 접촉 시 발생하는 저항 값의 변화에 의해 센서의 품질이 평가되며, 품질평가의 재현성을 확보하기 위해서는 센서 전극의 변형 유발을 최소화할 수 있는 프로브 소재의 적합성과 구조 최적화 연구가 필요하다. 프로브 팁의 적합성 평가를 위한 소재로 니켈(Ni), 스틸(SK4), 베릴륨동(Beryllium copper), 인청동(Phosphor bronze)을 비교하였으며, 프로브 팁 접촉 후 전극의 압흔 크기와 접촉저항을 고려할 때 베릴륨동이 프로브 소재로 적합하다. 검사부 프로브는 지문인식센서 전극의 물리적 손상 방지와 다수의 지문인식센서 동시 검사가 가능한 구조를 위해 일체형 프로브 방식으로 제작하였다. 검사부의 재현성은 특정 전류 값을 인가하여 지문인식센서의 전압 변화로 판단하였으며, 베릴륨동 프로브 소재와 일체형 구조를 통해 센서 전극에 프로브가 300회 접촉하는 동안 센서의 전압 변화는 ${\pm}0.003V$ 이내의 우수한 재현성을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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