본 논문에서는 정합필터의 데이터 베이스로 체적 홀로그램을 사용한 광 지문 인식 시스템을 제안하였다. VanderLugt 상관기에 사용되는 정합필터는 방대한 저장 능력과 실시간 랜덤 엑세스의 장점을 갖는 체적 홀로그램에 기록된다 데이터 베이스로 사용되는 지문 영상들은 각각 공간광변조기에 디스플레이 되어 퓨리에 변환 렌즈를 통과한 후 퓨리에 변환된 공간정합필터의 형태로 광굴절매질에 기록된다. 대용량의 데이터 베이스를 구성하기 위한 다중화 방법으로 스텝 모터를 이용하여 기준파의 각도를 회전하는 각다중화 기술을 사용하였다. 실험을 통해 본 시스템이 제한된 영역의 접근을 통제하기 위한 개인 인증용 안전 출입 시스템 및 크레디트카드, 여권, ID등의 위조방지에 이용이 가능함을 제시하였다
Recently, big data and artificial intelligence (AI) based on communication systems have become one of the hottest issues in the technology sector, and methods of analyzing big data using AI approaches are now considered essential. This paper presents diverse paradigms to subjects which deal with diverse research areas, such as image segmentation, fingerprint matching, human tracking techniques, malware distribution networks, methods of intrusion detection, digital image watermarking, wireless sensor networks, probabilistic neural networks, query processing of encrypted data, the semantic web, decision-making, software engineering, and so on.
In order to provide a location-based services regardless of indoor or outdoor space, it is important to provide position information of the terminal regardless of location. Among the wireless/mobile communication resources used for this purpose, Long Term Evolution (LTE) signal is a representative infrastructure that can overcome spatial limitations, but the positioning method based on the location of the base station has a disadvantage in that the accuracy is low. Therefore, a fingerprinting technique, which is a pattern recognition technology, has been widely used. The simplest yet widely applied algorithm among Fingerprint positioning technologies is k-Nearest Neighbors (kNN). However, in the kNN algorithm, it is difficult to find the optimal K value with the lowest positioning error for each location to be estimated, so it is generally fixed to an appropriate K value and used. Since the optimal K value cannot be applied to each estimated location, therefore, there is a problem in that the accuracy of the overall estimated location information is lowered. Considering this problem, this paper proposes a technique for adaptively varying the K value by using a Convolutional Neural Network (CNN) model among Artificial Neural Network (ANN) techniques. First, by using the signal information of the measured values obtained in the service area, an image is created according to the Physical Cell Identity (PCI) and Band combination, and an answer label for supervised learning is created. Then, the structure of the CNN is modeled to classify K values through the image information of the measurements. The performance of the proposed technique is verified based on actual data measured in the testbed. As a result, it can be seen that the proposed technique improves the positioning performance compared to using a fixed K value.
생체피부에서의 잠재지문 현출에는 많은 제한점이 있다. 살아있는 피부는 계속적인 발한을 하고 지방친화성이 있어 흡수 및 확산에 의해 지문변화를 초래하기 때문이다. 본 연구는 사람피부에 존재하는 잠재지문의 효과적 현출방법을 알아보기 위하여 살아있는 생체피부와 피부유사 돼지피부를 이용하여 수행되었다. 피부지문현출제로는 흑색, 형광 분말 및 자석분말 그리고 Cyanoacrylate fuming을 이용하였으며 전사법으로는 전사지(lifting paper), 유리, 사진현상용 glossy paper를 이용하여 피부로부터 전사한 후 현출하였다. 살아있는 피부에 존재하는 즉시지문일 경우에는 흑색분말인 S-powder, Cyanoacrylate fuming법 및 훈증후 흑색 또는 형광분말로의 재처리에 의해 현출이 가능하였고 자석분말로의 현출로는 지문이나 배경피부에 과도하게 흡착되는 경향을 볼 수 있었으며 유류에 따라 지문이 사라짐을 알 수 있었다. 사체유사 돼지피부에서는 6시간 유류된 지문에서도 $25^{\circ}C$, 40%에서 1분간의 Cyanoacrylate fuming법 이후 흑색분말로의 재현출하였을 때 잠재지문의 현출이 가능함을 알 수 있었으며 현출된 지문영상에 다양한 스펙트럼을 이용한 감식영상의 효과적 조사파장에 대한 결과를 얻을 수 있었다.
정보기술의 발전에 따라 보안의 중요성은 매우 높아지고 있다. 기존의 보안 시스템은 대부분 고가이고 구현이 용이하지 않으며 생체 정보를 사용하는 경우 또한 매우 복잡하다. 본 논문에서는 지문과 얼굴 이미지를 사용하는 저가의 사물인터넷 기반 보안 단말기를 구현하여 이러한 점을 해결하고자 한다. 저가의 보안 시스템을 구현하기 위하여 라즈베리파이에 지문인식 스캐너와 카메라를 장착하고 스캔 이미지는 AES-256 알고리즘으로 암호화하여 클라우드에 전송한다. 본 연구를 통해 우리는 제안하는 시스템의 인증 서비스, 비용의 감소, 보안성, 그리고 확장성 측면에서의 가능성을 확인할 수 있었다.
본 논문은 융선의 방향정보를 사용하여 지문을 실시간 자동 인식하는 알고리즘을 제안한다. 융선의 방향정보는 웨이블렛 변환(WT) 그리고 경사 가우시안(gradient of Gaussian)과 코히리언스(coherence)로부터 얻어진 주된 국부 방향(dominant local orientation)을 사용하여 추출한다. 웨이블렛 변환의 적용은 기존에 제안된 알고리즘들에 포함되어 있는 평활화(smoothing), 이진화(binarization), 세션화(thinning) 및 보정(restoration)등 여러 전처리 과정의 생략을 의미하며, 따라서 제안하는 알고리즘의 실시간 처리를 가능하게 한다. 지문 인식은 웨이블렛 변환상에서 3개의 영역-크기가 1/4로 작아진 영역(LL), 수직 성분이 강조된 영역(LH), 그리고 수평 영역이 강조된 영역(HL)-에 나타나는 주된 국부 방향을 사용하여 빠르고 효율적으로 수행된다. 제안한 알고리즘은 SunSparc-2 워크 스테이션 환경의 X-window에서 구현되었으며, $256{\times}256$ 화소 크기의 지문 영상에 적용하여 성능을 평가하였다. 그 결과, 상이한 지문을 동일 지문으로 오인식하는 Type II 에러율을 0%로 했을때, 동일 지문을 상이한 지문으로 오인식 하는 Type I 에러율은 2.5%로서 매우 좋은 성능을 보였다.
최근 인터넷과 네트워크 기술의 발달로 디지털 콘텐츠(이미지, 음성, 동영상 등)의 불법적인 복제나 유통으로 인한 저작권 문제가 크게 대두되고 있다. 이런 저작권의 보호를 위해 콘텐츠 내에 저작권자의 정보를 삽입하여 저작물의 저작권을 보호하는 기술인 디지털 워터마킹 기술은 현재 널리 연구되고 있다. 이러한 디지털 워터마킹 기술을 생체 정보(지문, 홍채)에 적용하여, 저장되어 있던 생체 정보의 도난이나 도용 시에 발생 할 수 있는 문제를 방지하는 것이 본 연구의 목적이다. 이를 위해 본 논문에서는 주파수 영역에서의 워터마크 삽입 방법을 사용하였으며, 워터마크 삽입 전후의 인식률 차이를 비교 분석하였고, 일반적으로 생체 데이터에 대해 많이 가해지는 공격인 흐림 공격에 대한 워터마크의 강인성을 측정하였다. 실험결과 본 논문에서 제안하는 워터마킹 기법이 홍채 및 지문 영상에 대해 효과적으로 사용될 수 있음을 알 수 있었다.
다공성 지류의 증거물은 문서위조, 유괴, 사기와 테러 등의 범죄현장에서 발견된다. 본 실험은 다공성 지류인 일반 프린트 용지와 신문지의 잠재지문 현출에 Ninhydrin, 1,8-diazafluoren-9-one (DFO) 그리고 Iodine fuming의 효과를 평가하고 지류에 따른 적절한 방법을 확인하고자 하였다. 일반 프린트 용지의 경우 Ninhydrin과 DFO의 처리보다 Iodine fuming법으로의 처리가 현출효율이 증대되었다. 신문지의 경우 Iodine fuming 법으로의 현출이 효과적이었으며 DFO로의 재처리와 blue light 광원에서 orange red filter의 사용으로 현출의 증가를 보였다. 또한 현출영상의 개선을 위해 Digital Imaging System(DIS)를 이용한 결과 효율의 증가를 확인할 수 있었다.
In this paper, we propose a volume holographic fingerprint recognition system based on optical correlator for personal identification. Optical correlator has high speed and parallel processing characteristics of optics. Matched filters are recorded into a volume hologram that can store data with high density, transfer them with high speed, and select a randomly chosen data element. The multiple reference images of database are prerecorded in a photorefractive crystal in the form of Fourier transform images, simply by passing the image displayed in a spatial light modulator through a Fourier transform lens. The angular multiplexing method for multiple holograms of database can be achieved by rotating the crystal by use of a step motor. Experimental results show that the proposed system can be used for the security verification system.
최근들어 화상 정보처리 분야가 점진적으로 중요시 됨에따라 본논문에서는 정부기관, 경찰서 등의 범죄관련 기관에서 신분 확인용 및 범인 검거용으로 지문을 인식하는데 사용되는 특징점 추출에 관해 기술하였다. 전개과정은 퍼지 이론을 이용하여 세선화를 수행한후 그 화상을 일정 크기의 정사각형 크기로 나누고 8 방향 코드로 부호화한 자료로부터 코아와 델타를 추출하였다. 그 수행결과 $80\%$정도는 정확히 특징점을 추출할 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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