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분산형 인공지능 얼굴인증 시스템의 설계 및 구현
Implementation and Design of Artificial Intelligence Face Recognition in Distributed Environment 원문보기

한국 지능정보시스템학회논문지 = Journal of intelligent information systems, v.10 no.1, 2004년, pp.65 - 75  

배경율 (상명대학교 소프트웨어학부)

초록
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네트워크로 연결된 환경에서 PIN 번호를 이용해 사용자의 신분을 증명하고 인증하는 방식이 일반적으로 활용되고 있다. 그러나, 아이디나 비밀번호가 해킹을 통해 유출되면 금전적인 피해뿐만 아니라 개인의 사생활까지도 침해받게 된다. 본 논문에서는 아이디나 비밀번호가 유출될 염려가 없는 안전한 인증방식으로 얼굴인식을 채택하였다. 또한, 2-Tier 간의 인증방식이 아닌 점점 분산화 되어 가는 네트워크 시스템을 고려해 3-Tier이상의 분산된 환경에서 원격으로 신분을 증명하고 인증할 수 있는 시스템을 제안하였다. 본 인증시스템의 얼굴인식 알고리즘으로는 최근 분류(Classification)와 특징추출(Feature Extraction)에서 빠른 속도와 정확성을 보이는 SVM(Support Vector Machine)과 PCA를 이용해 얼굴 특징을 분석하고, 분산된 환경에서 인공지능 기법을 활용해 인식속도 및 정확성을 높일 수 있는 분산형 인공지능 얼굴인증 모듈을 구현하였다.

Abstract AI-Helper 아이콘AI-Helper

It is notorious that PIN(Personal Identification Number) is used widely for user verification and authentication in networked environment. But, when the user Identification and password are exposed by hacking, we can be damaged monetary damage as well as invasion of privacy. In this paper, we adopt ...

주제어

AI 본문요약
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문제 정의

  • 본 논문에서는 생체인식 시스템을 분산된 환경에 적용하기 위한 몇 가지 설계 구조에 대하여 제안하였다. 제안한 구조 중 비대칭 인증방식의 경우 2-Tier 인증과 비교했을 때 인증 속도 면에서 거의 비슷한 속도(평균 0.
  • 획득된 영상의 고유 얼굴(Eigenface)을 구하기 위해서는 벡터화된 학습 영상O') M개를 더한 뒤 그것의 평균을 구하면 획득된 영상과 비교할 평균 얼굴(Mean Face)을구할 수 있다. 평균 얼굴을 구하는 식과 얼굴 특징 데이터를 추출해서 전송하는 방법은 (배경율, 2003)에서 소개하였으므로 본 논문에서는 생략하였다.
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