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기술의 발전으로 정보화 시대에 접어들면서 취약한 개인정보 보안이 사회적으로 이슈가 되고 있고 정보를 효과적으로 관리하기 위한 보안기술의 수요가 증가하고 있다. 출입카드, 열쇠, 비밀번호 등의 기존의 인증수단은 복제, 도용, 누출로 상대적으로 보안성이 낮고 반드시 휴대해야 하는 불편함이 있다. 그래서 이런 위험으로 벗어나고 효과적으로 정보를 관리하기 위해 개인의 고유한 신체정보를 활용하는 생체인식이 주목을 받고 있다. 그 중에서도 지정맥 인증 기술은 위조 및 복조하기 어려워 보안성, 정밀도와 수용성이 높은 기술로 사람들에게 인기를 끌고 있다. 하지만 지정맥 인증은 신원을 확인하기 위한 알고리즘이나 주변의 빛 환경에 따라 정확도가 달라질 수 있다.
본 논문에서는 지정맥 인증을 주제로 소형화가 가능해 활용성이 좋은 측면형 지정맥 인식기를 직접 설계하여 제작하고 적외선 세기와 주변 가시광선 세기를 다르게 하여 주변의 빛 환경에 따른 성능을 ...

기술의 발전으로 정보화 시대에 접어들면서 취약한 개인정보 보안이 사회적으로 이슈가 되고 있고 정보를 효과적으로 관리하기 위한 보안기술의 수요가 증가하고 있다. 출입카드, 열쇠, 비밀번호 등의 기존의 인증수단은 복제, 도용, 누출로 상대적으로 보안성이 낮고 반드시 휴대해야 하는 불편함이 있다. 그래서 이런 위험으로 벗어나고 효과적으로 정보를 관리하기 위해 개인의 고유한 신체정보를 활용하는 생체인식이 주목을 받고 있다. 그 중에서도 지정맥 인증 기술은 위조 및 복조하기 어려워 보안성, 정밀도와 수용성이 높은 기술로 사람들에게 인기를 끌고 있다. 하지만 지정맥 인증은 신원을 확인하기 위한 알고리즘이나 주변의 빛 환경에 따라 정확도가 달라질 수 있다.
본 논문에서는 지정맥 인증을 주제로 소형화가 가능해 활용성이 좋은 측면형 지정맥 인식기를 직접 설계하여 제작하고 적외선 세기와 주변 가시광선 세기를 다르게 하여 주변의 빛 환경에 따른 성능을 시뮬레이션을 통해 비교한다. 또한, 높은 정확도와 인식률을 실현시키기 위해 여러 CNN 모델을 활용하여 인증에 최적화된 모델을 모색하고 시뮬레이션을 통해 모델별 성능을 비교한다. 시뮬레이션은 전북대의 MMCBNU_6000의 데이터베이스와 제작한 인식기로 직접 촬영한 이미지를 사용하고 생체인증 척도인 EER을 이용하여 분석한다.

Abstract ▼ AI-Helper

As technology advances into the information age, weak personal information security has become a social issue, and the demand for security technology to effectively manage information is increasing. Existing authentication methods such as access cards, keys, and passwords have relatively low securit...

As technology advances into the information age, weak personal information security has become a social issue, and the demand for security technology to effectively manage information is increasing. Existing authentication methods such as access cards, keys, and passwords have relatively low security due to duplication, theft, and leakage, and are inconvenient to carry. So, in order to escape from this risk and effectively manage information, biometrics that utilize an individual's unique body information are attracting attention. Among them, finger vein authentication technology is popular with people because of its high security, precision and acceptability because it is difficult to forge and demodulate. However, finger vein authentication may have different accuracy depending on the algorithm for identification or the surrounding light environment.
In this paper, with the theme of finger vein authentication, we directly design and manufacture a side-type finger vein recognizer that can be miniaturized and has good usability. The performance according to the surrounding light environment is compared through simulation by varying the intensity of infrared light and the intensity of the surrounding visible light. In addition, in order to realize high accuracy and recognition rate, multiple CNN models are used to find models optimized for authentication, and the performance of each model is compared through simulation. The simulation uses the database of MMCBNU_6000 of Jeonbuk National University and the image taken with the manufactured recognizer, and is analyzed using EER, a biometric authentication measure.

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