본 논문에서는 원격 생체인식 시스템에서 생체데이터의 안전한 전송을 위한 워터마킹 기법을 제안하며, 워터마크의 삽입으로 인한 인식 성능의 상관관계를 비교한다. 특히, 원격 생체인식 시스템은 사용자의 얼굴과 지문 정보를 동시에 사용하는 다중 생체인식 시스템으로 가정한다. 다중 생체인식 시스템에 워터마킹 기법을 적용하기 위하여 우선 두 가지 가능한 시나리오를 고려한다. 첫 번째 시나리오는 얼굴의 특징 정보를 지문 영상에 워터마크로 삽입하며, 반대로 두 번째 시나리오는 지문의 특징 정보를 얼굴 영상에 삽입한다. 실험에 의해 얼굴 영상에 지문 특징정보를 워터마크로 삽입하는 것이 얼굴 및 지문인식 성능의 저하가 거의 발생하지 않음을 확인하였다.
본 논문에서는 원격 생체인식 시스템에서 생체데이터의 안전한 전송을 위한 워터마킹 기법을 제안하며, 워터마크의 삽입으로 인한 인식 성능의 상관관계를 비교한다. 특히, 원격 생체인식 시스템은 사용자의 얼굴과 지문 정보를 동시에 사용하는 다중 생체인식 시스템으로 가정한다. 다중 생체인식 시스템에 워터마킹 기법을 적용하기 위하여 우선 두 가지 가능한 시나리오를 고려한다. 첫 번째 시나리오는 얼굴의 특징 정보를 지문 영상에 워터마크로 삽입하며, 반대로 두 번째 시나리오는 지문의 특징 정보를 얼굴 영상에 삽입한다. 실험에 의해 얼굴 영상에 지문 특징정보를 워터마크로 삽입하는 것이 얼굴 및 지문인식 성능의 저하가 거의 발생하지 않음을 확인하였다.
In this paper, we describe biometric watermarking techniques for secure user verification on the remote, multimodal biometric system employing both fingerprint and face information, and compare their effects on verification accuracy quantitatively. To hide biometric data with watermarking techniques...
In this paper, we describe biometric watermarking techniques for secure user verification on the remote, multimodal biometric system employing both fingerprint and face information, and compare their effects on verification accuracy quantitatively. To hide biometric data with watermarking techniques, we first consider possible two scenarios. In the scenario 1, we use a fingerprint image as a cover work and hide facial features into it. On the contrary, we hide fingerprint features into a facial image in the Scenario 2. Based on the experimental results, we confirm that the Scenario 2 is superior to the Scenario 1 in terms of the verification accuracy of the watermarking image.
In this paper, we describe biometric watermarking techniques for secure user verification on the remote, multimodal biometric system employing both fingerprint and face information, and compare their effects on verification accuracy quantitatively. To hide biometric data with watermarking techniques, we first consider possible two scenarios. In the scenario 1, we use a fingerprint image as a cover work and hide facial features into it. On the contrary, we hide fingerprint features into a facial image in the Scenario 2. Based on the experimental results, we confirm that the Scenario 2 is superior to the Scenario 1 in terms of the verification accuracy of the watermarking image.
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문제 정의
단일 생체인식 시스템의 인식 성능은 대용량 생체인식 서비스를 제공하기에는 한계가 있으며, 운용상의 어려움, 예를 들어 심하게 훼손된 지문을 가진 사용자에게는 지문인식 시스템이 적당하지 않은 문제점으로 인하여 다중 생체인식 시스템 이 중요한 연구동향으로 부각되고 있다.⑹ 본 논문에서는 다양한 생체정보 중에서 얼굴과 지문정보를 통합하여 다중 생체인식 시스템을 구현하는 경우 워터마크 삽입으로 인한 인식 성능 저하를 최소화하는 방안을 제시한다.
〔3〕에서와 같 °1. 본 논문에서는 디지털 워터마킹 기술을 이용하여 생체정보를 보호하는 방법을 제안한다.
원격 생체인식 시스템에 암호 기술 또는 디지털 워터마킹 기술을 적용함으로써 보다 향상된 안전성 을 제공할 수 있다. 본 논문에서는 안전하지 않은 전송채널을 통해서 전송되는 생체정보의 보호를 위한 워터마킹 방법을 고려하였다. 특히, 지문과 얼굴을 이용하는 다중 생체인식 시스템에서 생체정보의 무결성과 기밀성을 보장하기 위한 방법을 제안하였다.
본 논문에서는 안전하지 않은 전송채널을 통해서 전송되는 생체정보의 보호를 위한 워터마킹 방법을 고려하였다. 특히, 지문과 얼굴을 이용하는 다중 생체인식 시스템에서 생체정보의 무결성과 기밀성을 보장하기 위한 방법을 제안하였다. 다중 생체 인식 시스템에서 가능한 두 가지 시나리오를 고려하였으며, 실험에 의하여 지문영상에 얼굴의 특징정보를 삽입하는 것보다 얼굴영상에 지문의 특징정보를 삽입하여 전송하는 것이 인식성능 면에서 타당함을 확인하였다.
가설 설정
결론적으로, 다음 3가지 이유로 인하여 얼굴영상 에 지문의 특징정보를 삽입하는 것이 타당하다. 1) 얼굴영상은 이미 온라인상에서 쉽게 획득할 수 있기 때문에 얼굴정보를 숨기기 위한 워터마크로 사 용하는. 것보다 원본 영상으로 사용하는 것이 타당 하다.
제안 방법
55 명의 영상 중 20명의 얼굴 영상은 특징 추출을 위한 기저 벡터 생성에 사용하였고, 나머지 35명의 얼굴 영상을 등록과 테스트에 사용하였다. 등록과 테스트에 1 인당 각각 10장의 영상을 사용하고, Euclidean 거리를 이용하여 등록된 데이터와 테스트 데이터를 비교하였다.
워터마크가 삽입된 지문영상을 수신한 검출부에서는 검출 알고리즘에 의하여 삽입된 얼굴 특징정보를 검출한다. 마지막으로 전송받은 지문영상과 얼굴 특징정보를 이용하여 사용자 인증과정을 수행한다. 지문과 얼굴의 두 가지 생체정보를 이용하여 사용자 인증을 수행하기 때문에 인식 성능을 향상시킬 수 있다.
본 논문에서 구현하는 지문과 얼굴정보를 통합한 다중 생체인식 시스템에 워터마킹 기술을 적용하기 위하여 두 가지 가능한 시나리오를 제안한다. 시나 리오 1은 지문영상을 원본 영상으로 사용하며 워터마크로 사용된 얼굴의 특징정보를 지문영상에 삽입 한다.
본 논문에서는 두 가지 가능한 시나리오를 제안하고, 각 생체 워터마킹 시나리오에서 워터마크의 삽 입으로 인한 생체인식 성능과의 관계를 분석한다. 첫 번째 시나리오에서, 지문영상을 원본 영상으로 사용하며 얼굴 특징정보를 워터마크로 사용하여 지 문영상에 삽입한다.
하나의 생체정보를 이용하는 단일 생체인식 시스템과 두 가지 이상의 생체정보를 동시에 이용하여 사용자를 인증하는 다중 생체인식 시스템으로 구분 할 수 있는데, 다중 생체인식 시스템은 대용량 응용에서 단일 생체인식 시스템의 성능 한계를 극복하기 위한 중요한 연구동향으로 부각되고 있다. 본 논문에서는 생체 인식의 여러 분야 중 널리 사용되고 있는 지문과 얼굴정보를 다중 생체인 식 시스템의 생체정보로 활용한다.
시나리오 1은 그림 1과 같이 삽입부에서 두 가지 생체정보 즉, 얼굴과 지문영상을 각각 센서로부터 획득한 후, 워터마크로 사용될 얼굴 특징정보를 추출한다. 원본 영상으로 사용되는 지문영상의 특정 위치에 추출된 얼굴 특징정보-가 삽입된 후 전송된다.
시나리오별 타당성을 확인하기 위해 워터마크의 삽입으로 인한 인식 성능의 변화를 측정하였다. 먼 저, 지문인식 성능의 측정을 위해 광학 센서™를 통해 입력된 248x292 크기의 gray scale 지문영상 2, 412개를 사용하였다.
워터마크 삽입에 따른 지문인식 성능의 변화를 분석하기 위하여 식 1의 가중치 k를 다양하게 조절하여 얼굴의 특징정보를 삽입하였다. 그림 5(a)는 취득된 원 지문영상이며 5(b), 5(c)와 5(d)는 각각 가중치 k가 0.
본 논문에서는 두 가지 가능한 시나리오를 제안하고, 각 생체 워터마킹 시나리오에서 워터마크의 삽 입으로 인한 생체인식 성능과의 관계를 분석한다. 첫 번째 시나리오에서, 지문영상을 원본 영상으로 사용하며 얼굴 특징정보를 워터마크로 사용하여 지 문영상에 삽입한다. 반대로, 두 번째 시나리오에서 는 얼굴영상을 원본 영상으로 사용하며 지문 특징정보를 얼굴영상에 삽입한다.
대상 데이터
영상 크기는 64x64이다. 55 명의 영상 중 20명의 얼굴 영상은 특징 추출을 위한 기저 벡터 생성에 사용하였고, 나머지 35명의 얼굴 영상을 등록과 테스트에 사용하였다. 등록과 테스트에 1 인당 각각 10장의 영상을 사용하고, Euclidean 거리를 이용하여 등록된 데이터와 테스트 데이터를 비교하였다.
시나리오별 타당성을 확인하기 위해 워터마크의 삽입으로 인한 인식 성능의 변화를 측정하였다. 먼 저, 지문인식 성능의 측정을 위해 광학 센서™를 통해 입력된 248x292 크기의 gray scale 지문영상 2, 412개를 사용하였다.
얼굴 인식 실험에 사용한 얼굴 영상 데이터베이스 는 총 55명에 대해 1인 당 20장의 얼굴 정면 사진으로 구성되어 있으며. 영상 크기는 64x64이다.
얼굴 인식 실험에 사용한 얼굴 영상 데이터베이스 는 총 55명에 대해 1인 당 20장의 얼굴 정면 사진으로 구성되어 있으며. 영상 크기는 64x64이다. 55 명의 영상 중 20명의 얼굴 영상은 특징 추출을 위한 기저 벡터 생성에 사용하였고, 나머지 35명의 얼굴 영상을 등록과 테스트에 사용하였다.
이론/모형
하지만 워터마크의 삽입으로 인한 지 문영상의 왜곡이 발생하여 지문인식 성능에 영향을 줄 수 있다. 워터마크의 삽입 시 지문인식 성능의 저하를 최소화하기 위해 Jain과 Uludag(3)이 제안한 삽입 알고리즘을 사용한다.〔3〕의 알고리즘은 워터마크가 삽입될 위치를 결정할 때 지문인식 성능에 영향을 주는 특징점 영역(Minutiae Mask)과 융선 영역(Ridge Mask)을 고려한다.
원 얼굴영상과 워터마크가 삽입된 얼굴영상의 인식 성능을 비교하기 위하여 Eigenface 방법⑻과 LFA(Local Feature Analysis) 방법⑼을 사용하였다. 전역적인 특징을 추출하는 대표적인 방법으로 PCA(Principal Component Analysis)를 이용하는 Eigenface 방법의 기저 벡터는 얼굴 형태를 기술하는 모델로서, 얼굴을 이루는 눈.
원 지문영상과 워터마크가 삽입된 지문영상의 인식 성능 측정을 위하여 스마트카드용 지문인식 알고리즘 ⑺을 사용하였으며, 실험 결과는 4장에 기술한다.
성능/효과
것보다 원본 영상으로 사용하는 것이 타당 하다. 2) 얼굴인식 성능은 워터마크의 삽입으로 발생하는 얼굴영상의 훼손에 덜 민감하다. 3) 일반적으로 지문인식 성능이 얼굴인식 성능 보다 우수하기 때문에 전체적인 시스템의 성능향상을 위하여 지문특징정보를 워터마크로 사용하여 보호하는 것이 타당하다.
2) 얼굴인식 성능은 워터마크의 삽입으로 발생하는 얼굴영상의 훼손에 덜 민감하다. 3) 일반적으로 지문인식 성능이 얼굴인식 성능 보다 우수하기 때문에 전체적인 시스템의 성능향상을 위하여 지문특징정보를 워터마크로 사용하여 보호하는 것이 타당하다. 따라서, 대용량 생체 인식 시스템에서 요구하는 멀티 모달 인식 시스템에서 보안을 더욱 강화 할 수 있다.
결론적으로, 다음 3가지 이유로 인하여 얼굴영상 에 지문의 특징정보를 삽입하는 것이 타당하다. 1) 얼굴영상은 이미 온라인상에서 쉽게 획득할 수 있기 때문에 얼굴정보를 숨기기 위한 워터마크로 사 용하는.
그림 4에서 특징점 정보(Minutiae Mask) 를 이용한 워터마크 방법과 융선 정보(Ridge Mask) 를 이용한 워터마크 방법이 원 지문영상(Original) 의 인식 성능과 비교했을 때 약간의 저하가 나타난 것을 볼 수 있다. 그러나, 융선과 특징점 정보를 고려한 워터마킹 방법이 고려하지 않은 워터마킹 방법 (No Mask) 에 비해 인식 성능이 향상된 것을 알 수 있다.
특히, 지문과 얼굴을 이용하는 다중 생체인식 시스템에서 생체정보의 무결성과 기밀성을 보장하기 위한 방법을 제안하였다. 다중 생체 인식 시스템에서 가능한 두 가지 시나리오를 고려하였으며, 실험에 의하여 지문영상에 얼굴의 특징정보를 삽입하는 것보다 얼굴영상에 지문의 특징정보를 삽입하여 전송하는 것이 인식성능 면에서 타당함을 확인하였다.
참고문헌 (10)
A. Jain, R. Bole, and S. Panakanti, Biometrics:Personal Identification in Networked Society, Kluwer Academic Publishers, 1999
W. Stallings, Cryptography and Network Security, Pearson Ed. Inc., 2003
A. Jain, U. Uludag, and R. Hsu, 'Hiding a Face in a Fingerprint Image', Proc. of Int. Conf. on Pattern Recognition, Vol. 3, pp. 756-759, 2002
M. Yeung and S. Pankanti, 'Verification Watermarks on Fingerprint Recognition and Retrieval', Journal of Electronic Imaging, Vol. 9, No. 4, pp. 468-476, 2000
A. Ross and A. Jain, 'Multimodal Biometrics: An Overview', Proc. of European Signal Processing Conference, pp. 1221-1224, 2004
S. Pan, et al., 'A Memory-Efficient Fingerprint Verification Algorithm using A Multi-Resolution Accumulator Array for Match-on-Card', ETRI Journal, Vol. 25, No. 3, pp. 179-186, 2003
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