본 논문에서는 디지털 영상의 인증과 변형 검출 및 저작권 보호를 가능하도록 혼합 워터마킹 기법이 제안되었다. 원영상을 DWT(Discrete Wavelet Transform) 변환한 후 이미지의 인증과 변형된 위치를 검출하기 위하여 저주파 부분인 LL 밴드의 LSB(Least Significant Bit)에 암호화된 워터마크 정보를 삽입한다. 또 저작권 보호를 위하여 고주파부분의 웨이블릿 계수들의 교환을 통해 워터마크 정보를 삽입한다. 이렇게 함으로써 저주파부분의 LSB값 추출을 통해 인증 및 그 변형 위치를 찾을 수 있었으며, 고주파 부분에 삽입된 워터마크를 추출하여 원영상의 저작권 정보를 감지할 수 있었다.
Region of interest (ROI) is the most informative part of a medical image and mostly has been used as a major part of watermark. Various shapes ROIs selection have been reported in region-based watermarking techniques. In region-based watermarking schemes an image region of non-interest (RONI) is the second important part of the image and is used mostly for watermark encapsulation. In online healthcare systems the ROI wrong selection by missing some important portions of the image to be part of ROI can create problem at the destination. This paper discusses the complete medical image availability in original at destination using the whole image as a watermark for authentication, tamper localization and lossless recovery (WITALLOR). The WITALLOR watermarking scheme ensures the complete image security without of ROI selection at the source point as compared to the other region-based watermarking techniques. The complete image is compressed using the Lempel-Ziv-Welch (LZW) lossless compression technique to get the watermark in reduced number of bits. Bits reduction occurs to a number that can be completely encapsulated into image. The watermark is randomly encapsulated at the least significant bits (LSBs) of the image without caring of the ROI and RONI to keep the image perceptual degradation negligible. After communication, the watermark is retrieved, decompressed and used for authentication of the whole image, tamper detection, localization and lossless recovery. WITALLOR scheme is capable of any number of tampers detection and recovery at any part of the image. The complete authentic image gives the opportunity to conduct an image based analysis of medical problem without restriction to a fixed ROI.
홍채 인식은 판별인자가 지문에 비해 매우 높은 정확도를 갖는다. 홍채의 주름을 주파수로 바꾸는 과정을 통해 짧은 시간 내에 인식 가능하며 살아있는 사람의 흥채는 미세한 떨림이 있기 때문에 도용이 거의 불가능하다. 하지만 홍채의 영상은 시간이 지나 인체의 변화에 따라 홍채가 변화될 경우 기존의 흥채를 이용한 신원 확인시스템은 오인식할 수 있다는 문제점이 발생할 수 있다. 본 논문에서는 신원확인 시스템에서 생체 인식을 위한 RIAA(Renewable Iris Authentication Algorithm) 알고리즘을 제안하고 구현하였다. 이 알고리즘은 신원 확인을 위한 홍채 인식 방법에 관한 것으로서, 홍채를 일정층상의 측면에서 단층 촬영할 때 나타나는 등고선 즉, 돌출 혹은 침강 면의 경계선을 근거로 홍채코드를 생성하여 원본과 비교하게 함으로서 개인의 신원을 확인하도록 하는 홍채 인식방법에 관한 것이다.
본 논문에서는 딥러닝 프레임워크 기반의 얼굴인증 시스템에 대하여 제안한다. 제안 시스템은 딥러닝 알고리즘을 활용하여 얼굴영역 검출과 얼굴 특징 추출을 수행하고, 결합베이시안 학습 모델을 이용하여 얼굴인증을 수행한다. 제안 얼굴인증 알고리즘에 대한 성능 평가는 다양한 얼굴 사진들로 구성된 데이터베이스를 이용하여 수행하였으며, 한 명에 대한 얼굴 영상은 2장으로 구성하였다. 또한 얼굴인증 실험은 딥 뉴럴 네트워크를 통한 2048차원의 특징과 그 유사성을 측정하기 위해 결합베이시안 알고리즘을 적용하였으며, 얼굴인증에 실패한 동일오율을 계산함으로써 성능평가를 수행하였다. 실험 결과, 딥러닝 특징과 결합베이시안 알고리즘을 사용한 제안 방법은 1.2%의 동일오율을 보였다.
본 논문에서는 사용자 인증시스템에서 인식결과에 대한 예측이 가능한 품질평가모델을 설계하고 분석한다. 제안하는 품질평가기법은 다중고유얼굴 정보에 T-검정과 같은 소표본 분석법을 적용하여 CIMR(Confidence Interval Matching Ratio)이라는 품질 값이 결과로 나타나도록 설계하였으며, 이 CIMR 기반의 품질평가기법을 이용하여 서로 다른 바이오정보간의 차별성이 잘 나타나는지 향후 보편화될 멀티바이오정보 환경을 고려하여 실험하였다. 또한 획득한 바이오정보의 인증결과에 대한 예측가능성 실험은 T-검정기반의 CIMR에 내포되어있는 평균 $\bar{X}$ 와 분산 $s^2$을 이용하였으며, 사용자인증 결과에 대한 예측은 최대 88%정도의 정확도를 보인다.
Many security systems rely solely on solutions based on Artificial Intelligence, which are weak in nature. These security solutions can be easily manipulated by malicious users who can gain unlawful access. Some security systems suggest using fingerprint-based solutions, but they can be easily deceived by copying fingerprints with clay. Image-based security is undoubtedly easy to manipulate, but it is also a solution that does not require any special training on the part of the user. In this paper, we propose a multi-factor security framework that operates in a three-step process to authenticate the user. The motivation of the research lies in utilizing commonly available and inexpensive devices such as onsite CCTV cameras and smartphone camera and providing fully secure user authentication. We have used technologies such as Argon2 for hashing image features and physically unclonable identification for secure device-server communication. We also discuss the methodological workflow of the proposed multi-factor authentication framework. In addition, we present the service scenario of the proposed model. Finally, we analyze qualitatively the proposed model and compare it with state-of-the-art methods to evaluate the usability of the model in real-world applications.
Daneshmandpour, Navid;Danyali, Habibollah;Helfroush, Mohammad Sadegh
ETRI Journal
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제43권1호
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pp.109-119
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2021
Self-recovery is a tamper-detection and image recovery methods based on data hiding. It generates two types of data and embeds them into the original image: authentication data for tamper detection and reference data for image recovery. In this paper, a region-based scalable self-recovery (RSS) method is proposed for salient-object images. As the images consist of two main regions, the region of interest (ROI) and the region of non-interest (RONI), the proposed method is aimed at achieving higher reconstruction quality for the ROI. Moreover, tamper tolerability is improved by using scalable recovery. In the RSS method, separate reference data are generated for the ROI and RONI. Initially, two compressed bitstreams at different rates are generated using the embedded zero-block coding source encoder. Subsequently, each bitstream is divided into several parts, which are protected through various redundancy rates, using the Reed-Solomon channel encoder. The proposed method is tested on 10 000 salient-object images from the MSRA database. The results show that the RSS method, compared to related methods, improves reconstruction quality and tamper tolerability by approximately 30% and 15%, respectively.
본 논문에서는 악의적인 공격에는 워터마크가 쉽게 깨어지고 비악의적인 공격에는 워터마크가 쉽게 깨어지지 않도록 하는 투 가지 목적을 동시에 만족시키기 위한 다중 워터마킹 알고리즘을 제안한다. Discrete Wavelet Transform(DWT)의 계수를 이용해 이미지를 인증하는 기법으로, 워터마크로 사용될 이진 이미지와 LL3 영역에서 추출된 특징을 조합하여 이미지에 삽입될 정보를 생성한다 이미지의 공간영역과 주파수영역에 정보를 다중으로 삽입하여 공간영역에서 일어날 수 있는 악의적인 공격에 대응할 뿐만 아니라 주파수영역에서의 blurring, sharpening 및 JPEG 압축과 간은 비 악의적인 공격을 허용하는 기법이다. 공간영역에서는 이미지 블록의 모든 픽셀의 Least Significant Bit(LSB)에 정보를 삽입하고, 주파수영역에서는 삽입할 정보에 따라 LH2와 HL2의 계수를 조절하므로 정보를 삽입하게 된다.
본 논문에서는 이미지 인증 및 변형 검출을 목적으로 한 DWT(Discrete Wavelet Transform)기반 워터마킹 방법이 제안되었다. 제안된 알고리즘은 원 영상을 1-단계 웨이블릿 변환한 후 고주파 부분의 계수교환을 동해 워터마크를 삽입하고, 워터마크가 삽입되기 이전의 고주파 영역의 특성값들을 워터마크가 삽입된 영상의 LSB(Least Significant Bit)부분에 추가한다. 이에 따라 워터마크가 삽입된 영상의 LSB (Least Significant Bit)값들과 고주파 계수부분에 삽입된 워터마크 정보를 추출하여 이들의 변형유무에 따라 영상의 인증 및 변형위치를 검출 할 수 있다.
휴대폰에서 보안 필요성이 증가함에 따라 개인 인증을 위하여 홍채, 지문, 얼굴과 같은 단일 생체 정보를 이용한 많은 연구들이 진행되었으나 단일 생체 인식에서는 인식 정확도에 한계가 있었다. 따라서 본 논문에서는 휴대폰 환경에서 고 인식율을 위해 얼굴과 홍채를 결합하는 방법에 대해 제안한다. 본 논문에서는 근적외선 조명과 근적외선 통과 필터를 부착한 휴대폰의 메가 픽셀 카메라를 사용하여 근적외선 얼굴 및 홍채 영상을 동시에 취득한 후, SVM(Support Vector Machine)을 기반으로 스코어 레벨에서 결합하였다. 또한, 저 연산의 로가리듬(Logarithm) 알고리즘을 사용한 얼굴 데이터의 조명 변화에 대한 정규화와 극 좌표계 변환 및 홍채 코드의 비트 이동 매칭에 의한 홍채 영역의 이동, 회전, 확대 및 축소에 대한 정규화를 통해 SVM의 분류 복잡도와 얼굴, 홍채 데이터의 본인 변화도를 최소화함으로써 인식 정확도를 향상시켰으며, 저 연산의 휴대폰 환경에서 정수혈 기반의 얼굴 및 홍채 인식 알고리즘을 사용하여 처리시간을 향상시켰다. 실험 결과, SVM을 사용한 인식의 정확성이 단일 생체(얼굴 또는 홍채), SUM, MAX, MIN 그리고 Weighted SUM을 사용하는 것보다 우수한 것을 알 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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