• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제13권6호
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• pp.875-883
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• 2010

In this paper, we present a secure biometric hashing scheme for face recognition by random fusion of global and local features. The Fourier-Mellin transform and Radon transform are adopted respectively to form specialized representation of global and local features, due to their invariance to geometric operations. The final biometric hash is securely generated by random weighting sum of both feature sets. A fourfold key is involved in our algorithm to ensure the security and privacy of biometric templates. The proposed biometric hash can be revocable and replaced by using a new key. Moreover, the attacker cannot obtain any information about the original biometric template without knowing the secret key. The experimental results confirm that our scheme has a satisfactory accuracy performance in terms of EER.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제11권10호
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• pp.5132-5148
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• 2017

Cyber attacks are evolving commensurate with recent developments in information security technology. Intrusion detection systems collect various types of data from computers and networks to detect security threats and analyze the attack information. The large amount of data examined make the large number of computations and low detection rates problematic. Feature selection is expected to improve the classification performance and provide faster and more cost-effective results. Despite the various feature selection studies conducted for intrusion detection systems, it is difficult to automate feature selection because it is based on the knowledge of security experts. This paper proposes a feature selection technique to overcome the performance problems of intrusion detection systems. Focusing on feature selection, the first phase of the proposed system aims at constructing a feature subset using a sequential forward floating search (SFFS) to downsize the dimension of the variables. The second phase constructs a classification model with the selected feature subset using a random forest classifier (RFC) and evaluates the classification accuracy. Experiments were conducted with the NSL-KDD dataset using SFFS-RF, and the results indicated that feature selection techniques are a necessary preprocessing step to improve the overall system performance in systems that handle large datasets. They also verified that SFFS-RF could be used for data classification. In conclusion, SFFS-RF could be the key to improving the classification model performance in machine learning.

• 한국측량학회지
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• 제30권6_2호
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• pp.665-672
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• 2012

Amid rapidly increasing imagery inputs and their volume in a remote sensing imagery database, Content-Based Image Retrieval (CBIR) is an effective tool to search for an image feature or image content of interest a user wants to retrieve. It seeks to capture salient features from a 'query' image, and then to locate other instances of image region having similar features elsewhere in the image database. For a CBIR approach that uses texture as a primary feature primitive, designing a texture descriptor to better represent image contents is a key to improve CBIR results. For this purpose, an extended feature vector combining the Gabor filter and co-occurrence histogram method is suggested and evaluated for quantitywise and qualitywise retrieval performance criterion. For the better CBIR performance, assessing similarity between high dimensional feature vectors is also a challenging issue. Therefore a number of distance metrics (i.e. L1 and L2 norm) is tried to measure closeness between two feature vectors, and its impact on retrieval result is analyzed. In this paper, experimental results are presented with several CBIR samples. The current results show that 1) the overall retrieval quantity and quality is improved by combining two types of feature vectors, 2) some feature is better retrieved by a specific feature vector, and 3) retrieval result quality (i.e. ranking of retrieved image tiles) is sensitive to an adopted similarity metric when the extended feature vector is employed.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제5권2호
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• pp.89-94
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• 2016

본 논문에서는 SIFT 기술자를 이용한 얼굴 특징과 SVM 분류기로 표정인식을 수행하는 방법에 대하여 제안한다. 기존 SIFT 기술자는 물체 인식 분야에 있어 키포인트 검출 후, 검출된 키포인트에 대한 특징 기술자로써 주로 사용되나, 본 논문에서는 SIFT 기술자를 얼굴 표정인식의 특징벡터로써 적용하였다. 표정인식을 위한 특징은 키포인트 검출 과정 없이 얼굴영상을 서브 블록 영상으로 나누고 각 서브 블록 영상에 SIFT 기술자를 적용하여 계산되며, 표정분류는 SVM 알고리즘으로 수행된다. 성능평가는 기존의 LBP 및 LDP와 같은 이진패턴 특징기반의 표정인식 방법과 비교 수행되었으며, 실험에는 공인 CK 데이터베이스와 JAFFE 데이터베이스를 사용하였다. 실험결과, SIFT 기술자를 이용한 제안방법은 기존방법보다 CK 데이터베이스에서 6.06%의 향상된 인식결과를 보였으며, JAFFE 데이터베이스에서는 3.87%의 성능향상을 보였다.

• 한국통신학회논문지
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• 제29권8C호
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• pp.1133-1141
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• 2004

비디오 데이터를 효율적으로 처리하기 위해서는 비디오 데이터가 가지고 있는 내용에 대한 정보를 데이터베이스에 저장하고 사용자들의 다양한 질의를 처리할 수 있는 의미기반 검색 기법이 요구된다. 본 논문에서는 주석기반 검색과 특징기반 검색을 이용하여 대용량의 비디오 데이터에 대한 사용자의 다양한 의미검색을 지원하는 에이전트 기반에서의 자동화되고 통합된 비디오 의미기반 검색 시스템을 제안한다. 사용자의 기본적인 질의와 질의에 의해 추출된 키 프레임의 이미지를 선택함으로써 에이전트는 추출된 키 프레임의 주석에 대한 의미를 더욱 구체화시킨다. 또한, 사용자에 의해 선택된 키 프레임은 질의 이미지가 되어 제안하는 특징기반 검색기법을 통해 가장 유사한 키 프레임을 검색한다. 설계하고 구현한 시스템은 실험을 통한 성능평가에서 90% 이상의 높은 정확도를 보였다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제12권4호
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• pp.1779-1798
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• 2018

Heterogeneous wireless sensor networks (HEWSN) is a kind of wireless sensor networks (WSN), each sensor may has different attributes, HEWSN has been widely used in many aspects. Due to sensors are deployed in unattended environments and its resource constrained feature, the design of security and efficiency balanced authentication scheme for HEWSN becomes a vital challenge. In this paper, we propose a secure and lightweight user authentication and key agreement scheme based on biometric for HEWSN. Firstly, fuzzy extractor is adopted to handle the user's biometric information. Secondly, we achieve mutual authentication and key agreement among three entities, which are user, gateway and cluster head in the four phases. Finally, formal security analysis shows that the proposed scheme defends against various security pitfalls. Additionally, comparison results with other surviving relevant schemes show that our scheme is more efficient in term of computational cost, communication cost and estimated time. Therefore, the proposed scheme is well suitable for practical application in HEWSN.

• Journal of Electrical Engineering and Technology
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• 제12권1호
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• pp.363-372
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• 2017

This paper presents a novel face recognition algorithm based on the deep convolution neural network and key point detection jointed local binary pattern methodology to enhance the accuracy of face recognition. We firstly propose the modified face key feature point location detection method to enhance the traditional localization algorithm to better pre-process the original face images. We put forward the grey information and the color information with combination of a composite model of local information. Then, we optimize the multi-layer network structure deep learning algorithm using the Fisher criterion as reference to adjust the network structure more accurately. Furthermore, we modify the local binary pattern texture description operator and combine it with the neural network to overcome drawbacks that deep neural network could not learn to face image and the local characteristics. Simulation results demonstrate that the proposed algorithm obtains stronger robustness and feasibility compared with the other state-of-the-art algorithms. The proposed algorithm also provides the novel paradigm for the application of deep learning in the field of face recognition which sets the milestone for further research.

• Journal of Computational Design and Engineering
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• 제2권4호
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• pp.253-260
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• 2015

Feature-based NC machining, which requires high quality of 3D CAD model, is widely used in machining aircraft structural part. However, there has been little research on how to automatically detect the CAD model errors. As a result, the user has to manually check the errors with great effort before NC programming. This paper proposes an automatic CAD model errors detection approach for aircraft structural part. First, the base faces are identified based on the reference directions corresponding to machining coordinate systems. Then, the CAD models are partitioned into multiple local regions based on the base faces. Finally, the CAD model error types are evaluated based on the heuristic rules. A prototype system based on CATIA has been developed to verify the effectiveness of the proposed approach.

• 한국컴퓨터산업학회논문지
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• 제5권2호
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• pp.203-216
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• 2004

비디오 데이터를 효율적으로 처리하기 위해서는 비디오 데이터가 가지고 있는 내용에 대한 정보를 데이터 베이스에 저장하고 사용자들의 다양한 질의를 처리할 수 있는 의미기반 검색 기법이 요구된다. 기존의 내용기반 비디오 검색 시스템들은 주석기반 검색 또는 특징기반 검색과 같은 단일 방식으로만 검색을 하므로 검색 효율이 낮을 뿐 아니라 완전한 자동 처리가 되지 않아 시스템 관리자나 주석자의 많은 노력을 요구한다. 본 논문에서는 주석기반 검색과 특징기반 검색을 이용하여 대용량의 비디오 데이터에 대한 사용자의 다양한 의미검색을 지원하는 에이전트 기반에서의 자동화되고 통합된 비디오 의미기반 검색 시스템을 제안한다. 사용자의 기본적인 질의와 질의에 의해 추출된 키 프레임의 이미지를 선택함으로써 에이전트는 추출된 키 프레임의 주석에 대한 의미를 더욱 구체화시킨다 또한. 사용자에 의해 선택된 키 프레임은 질의 이미지가 되어 제안하는 특징기반 검색기법을 통해 가장 유사한 키 프레임을 검색한다. 따라서 의미기반 검색을 통해 비디오 데이터의 검색의 효율을 높일 수 있도록 시스템을 설계한다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제9권1호
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• pp.127-137
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• 2006

비디오 데이터를 효율적으로 처리하기 위해서는 비디오 데이터가 가지고 있는 내용에 대한 정보를 데이터 베이스에 저장하고 사용자들의 다양한 질의를 처리할 수 있는 의미기반 검색 기법이 요구된다. 기존의 내용기반 비디오 검색 시스템들은 주석기반 검색 또는 특징기반 검색과 같은 단일 방식으로만 검색을 하므로 검색 효율이 낮을 뿐 아니라 완전한 자동 처리가 되지 않아 시스템 관리자나 주석자의 많은 노력을 요구한다. 본 논문에서는 주석기반 검색과 특징기반 검색을 이용하여 대용량의 비디오 데이터에 대한 사용자의 다양한 의미검색을 지원하는 에이전트 기반에서의 자동화되고 통합된 비디오 의미기반 검색 시스템을 제안한다. 사용자의 기본적인 질의와 질의에 의해 추출된 키 프레임의 이미지를 선택함으로써 자동 인덱싱 에이전트는 추출된 키 프레임의 주석에 대한 의미를 더욱 구체화시킨다. 또한, 사용자에 의해 선택된 키 프레임은 질의 이미지가 되어 제안하는 특징기반 검색기법을 통해 가장 유사한 키 프레임을 검색한다. 따라서 의미기반 검색을 통해 비디오 데이터의 검색의 효율을 높일 수 있도록 시스템을 제안한다.