Although iris recognition verification is considered to be the safest method of biometric verification, studies have shown that iris features may be illegally used. To protect iris features and further improve the security of iris recognition and verification, this study applies the Gaussian and Laplacian mechanisms and to hide iris features by differentiating privacy. The efficiency of the algorithm and evaluation of the image quality by the image hashing algorithm are selected as indicators to evaluate these mechanisms. The experimental results indicate that the security of an iris image can be significantly improved using differential privacy protection.
In this paper, we propose a fake-iris detection method. In order to detect the fake-iris, we measure physiological features which are the reflectance ratio of the iris to the sclera at 750 nm and that at 850nm. In order to classify live and fake iris features, we use support vector data description (SVDD). From our experimental results, it is clear that our fake-iris detection method achieves high performance when distinguishing between a live-iris and a fake-iris.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제6권9호
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pp.2424-2441
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2012
In this paper, we propose a fake iris detection method that combines the optical and textural features of the human eye. To extract the optical features, we used dual Purkinje images that were generated on the anterior cornea and the posterior lens surfaces based on an analytic model of the human eye's optical structure. To extract the textural features, we measured the amount of change in a given iris pattern (based on wavelet decomposition) with regard to the direction of illumination. This method performs the following two procedures over previous researches. First, in order to obtain the optical and textural features simultaneously, we used five illuminators. Second, in order to improve fake iris detection performance, we used a SVM (Support Vector Machine) to combine the optical and textural features. Through combining the features, problems of single feature based previous works could be solved. Experimental results showed that the EER (Equal Error Rate) was 0.133%.
홍채 인식은 인간의 눈 영상으로부터 고유한 홍채특징을 추출하고 이를 코드화 하여 비교하는 생체인식 기술로, 이것은 시스템 안에 저장된 다른 홍채들과의 비교기술을 포함한다. 한편, 홍채 영상에서의 속눈썹은 인식률에 영향을 미치는 외부 요소인데, 만일 속눈썹이 홍채영역으로부터 정확하게 제거되지 않는다면 속눈썹을 홍채특징으로 인식하거나 홍채특징을 속눈썹으로 인식하는 오인식의 문제가 존재하게 되며, 결국 이 오인식은 홍채정보의 많은 유실을 가져오게 된다. 따라서 본 논문에서는 이러한 문제점을 해결하기 위하여 주파수 특징 분석에 사용되는 Gabor Filter를 이용한 속눈썹 제거로 홍채정보의 보존율 향상을 가져올 수 있었다. Gabor Filter는 영상의 주파수 분석을 위한 필터 중 하나인데 여기에 각도, 주파수, 가우시안 파라미터 등을 이용한 다양한 홍채영역의 특징들을 추출할 수 있는 새로운 방법으로 다양한 길이와 모양의 속눈썹을 정확하게 제거할 수 있었다. 그 결과 제안한 방법은 GMM 혹은 히스토그램 분석을 이용한 기존 방법보다 홍채영역 데이터 보존율에 있어서 약 4% 정도의 향상이 가능하였다.
In this paper, we propose a technique to reconstruct the iris image from the iris code by analyzing the process of generating the iris code and calculating it inversely. Iris recognition is an authentication method for authenticating an individual's identity by using iris information of an eye having unique information of an individual. The iris recognition extracts the features of the iris from the iris image, creates the iris code, and determines whether to authenticate using the corresponding code. The iris recognition method using the iris code is a method proposed by Daugman for the first time and is widely used as a representative method of iris recognition technology currently used commercially. In this paper, we restore the iris image with only the iris code, and test whether the reconstructed image and the original image can be recognized, and analyze restoration vulnerability of Daugman's iris code.
본 논문은 스케일 스페이스 필터링 기법을 활용하여 홍채영상으로부터 사람마다 고유한 특징을 추출하는 방법을 제시한다. 추출되는 특징은 성능이 우수하고 신뢰도가 높아 고속의 자동 인식 시스템의 제작에 활용 될 수 있다. 제시하는 알고리즘은 우선 홍채영상으로부터 홍채 부분을 분리하고 홍채의 중심과 반경을 산출한 후, 노이즈가 심한 부분을 제거하고 2D 형태의 고유한 특징들을 추출한다. 노이즈에 대한 영향을 최소화 하기 위해 스케일 스페이스 필터링이 사용된다. 성능을 입증하기 위해 18명으로부터 얻은 272개의 홍채영상을 대상으로 실험을 수행하였다. 실험결과는 제시하고 있는 알고리즘이 성능과 신뢰도 측면에서 매우 우수함을 보여준다.
In this paper, we propose a method that extracts invariant iris codes from user's iris pattern in order to apply these codes to a new cryptographic construct called fuzzy vault. The fuzzy vault, proposed by Juels and Sudan, has been used to manage cryptographic key safely by merging with biometrics. Generally, iris data has intra-variation of iris pattern according to sensed environmental changes, but cryptography requires correctness. Therefore, to combine iris data and fuzzy vault, we have to extract an invariant iris feature from iris pattern. In this paper, we obtain invariant iris codes by clustering iris features extracted by independent component analysis(ICA) transform. From experimental results, we proved that the iris codes extracted by our method are invariant to sensed environmental changes and can be used in fuzzy vault.
본 논문은 스케일-스페이스 필터링 기법을 활용한 홍채 인식에 사용할 수 있는 홍채 특징 추출 방법을 소개한다. 추출된 특징을 이용한 홍채 코드는 신뢰성 있는 실시간 홍채 인식 시스템에 활용할 수 있을 것이다. 홍채 추출 알고리즘은 우선 홍채 부분만을 영상에서 분리하고 중심과 반경을 구한 후 불필요한 부분을 다시 제거한다. 얻어진 홍채 영상은 극좌표 영상으로 변환하고 스케일 스페이스 필터링을 한다. 필터링된 영상으로부터 추출된 섬세한 특징은 홍채 코드로서 만들어진다.
This study analyzed the fashion design features of Iris van Herpen and createdsixdigital fashion designsusing the SCAMPER technique with 3D clothing design software, incorporating a futuristic theme. The research methodology involvedcase analysis and a literature survey. First, the study summarizedthe design style and characteristics of Iris van Herpen. Second, a design concept wasestablished, and a design mood board wascreated. Third, the resulting design features were combined with the SCAMPER technique to incorporate Iris van Herpen's design elements intonew digital fashion designs. Fourth, after discussion with the professor and expert group, six designs were selected for production. They includededgy suit coats, overcoats, asymmetrical hoodies and asymmetrical skirts, irregularly shaped tops, dresses, leggings, jackets,and fishtail skirts. This study provides a reference for the future development of digital fashion designs and showcases the integration of science and technology in fashion design.
Iris recognition is a biometric technology which can identify a person using the iris pattern. Recently, using iris information is used in many fields such as access control and information security. But Perform complex operations to extract features of the iris. Because high-end hardware for real-time iris recognition is required. This paper is appropriate for the embedded environment using local gradient histogram embedded system with iris feature extraction methods based on USN(Ubiquitous Sensor Network). Experimental results show that the performance of proposed method is comparable to existing methods using Gabor transform noticeably improves recognition performance and it is noted that the processing time of the local gradient histogram transform is much faster than that of the existing method and rotation was also a strong attribute.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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