International journal of advanced smart convergence
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제6권2호
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pp.65-71
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2017
Fingerprints are increasingly used for user authentication in small devices such as mobile phones. Therefore, it is important for Fingerprint authentication systems in personal devices to protect the user's fingerprint information while performing efficiently with a lightweight matching algorithm. In this paper, we propose a new method to extract strong minutiae with unique numbers from fingerprint images. Strong minutiae are at all times obtained from fingerprint images, and can be useful for secure and rapid fingerprint authentication. The binary information of strong minutiae of a fingerprint can be transformed securely and can create cancelable fingerprint templates. Also the bit-strings of strong minutiae decrease computing time necessary for the matching procedure between two fingerprints due to the simplicity of bitwise operations. First, we enroll several fingerprints images of a finger. From these images we select a reference fingerprint and put a number on each minutia. Following this procedure, we search for mated-minutiae between the reference fingerprint and other fingerprints one by one. Finally we derive unique numbers of strong minutiae of the finger. In the experiment with the FVC2004 fingerprint database, we show that using the proposed method, strong minutiae can be extracted successfully.
바이오인식 기술을 이용한 사용자 인증은 편리함과 동시에 강력한 보안성을 제공하는 등 많은 장점을 가지고 있다. 그러나 사용자 인증을 위해 저장된 중요한 바이오정보가 타인에게 유출되어 도용된다면 패스워드나 PIN과 달리 변경이 불가능하므로 심각한 문제를 일으킬 수 있다. 지문 템플릿 정보를 안전하게 보호하기 위해 암호학적 방법으로 연구되어지고 있는 퍼지볼트 이론(Fuzzy Vault Scheme)을 적용한 지문퍼지볼트 시스템이 가장 널리 알려진 방법이다. 그러나 지문퍼지볼트 시스템은 두 개 이상의 지문볼트를 이용하여 진짜특징점을 구분하는 상관관계 공격 (Correlation Attack)에 취약한 결정적인 문제점이 있다. 본 논문에서는 거짓특징점을 임의로 추가하지 않고 특징점의 좌표, 방향 등 진짜특징점의 정보를 이용하여 추가함으로써 상관관계 공격에 강인한 지문퍼지볼트 시스템을 제 안한다. 또한, 인접위치에 두 개 이상의 거짓특징점을 추가하는 중첩을 허용함으로써 보안성을 향상시킬 수 있다. 실험을 통하여 제안한 방법은 높은 인식성능을 유지하면서 상관관계 공격에 강인함을 보였다.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제4권6호
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pp.1294-1310
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2010
User authentication using fingerprint information provides convenience as well as strong security. However, serious problems may occur if fingerprint information stored for user authentication is used illegally by a different person since it cannot be changed freely as a password due to a limited number of fingers. Recently, research in fuzzy fingerprint vault system has been carried out actively to safely protect fingerprint information in a fingerprint authentication system. In addition, research to solve the fingerprint alignment problem by applying a geometric hashing technique has also been carried out. In this paper, we propose the hardware architecture for a geometric hashing based fuzzy fingerprint vault system that consists of the software module and hardware module. The hardware module performs the matching for the transformed minutiae in the enrollment hash table and verification hash table. On the other hand, the software module is responsible for hardware feature extraction. We also propose the hardware architecture which parallel processing technique is applied for high speed processing. Based on the experimental results, we confirmed that execution time for the proposed hardware architecture was 0.24 second when number of real minutiae was 36 and number of chaff minutiae was 200, whereas that of the software solution was 1.13 second. For the same condition, execution time of the hardware architecture which parallel processing technique was applied was 0.01 second. Note that the proposed hardware architecture can achieve a speed-up of close to 100 times compared to a software based solution.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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