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논문 상세정보

고해상도로 찍은 이미지에서의 손가락 지문 채취 방지에 관한 연구

A study on Prevent fingerprints Collection in High resolution Image

초록

본 연구에서는 나날이 발전하는 카메라의 해상도 기술과 SNS의 이미지 공유를 통해서 고해상도로 찍은 이미지를 손쉽게 구할 수 있고, 이미지를 통해서 사람의 손가락 지문을 손쉽게 채취하여 이를 악용할 수 있다는 가능성을 고려해 이를 방지하는 기술을 제시한다. 이 기술을 개발하기 위해서는 Python 언어를 이용한 Opencv와 opencv안의 Blur 처리를 해주는 라이브러리 등을 사용한다. 우선 이미지에서 손을 찾아주기 위해서 딥러닝 기반의 학습된 Hand Key point Detection 알고리즘을 사용한다. 이 알고리즘을 이용해 손가락 마디를 찾아 이 마디의 좌표를 이용해 이미지에서의 손가락 지문 부위만을 따로 blur 처리를 해줌으로써 원본 이미지에서의 손상을 최소화하면서 손가락 지문을 보호할 수 있다. 향후 정확한 손가락 추적 알고리즘의 개발로 스마트폰 카메라 app의 내부 옵션으로 사용하여 고해상도의 이미지에서의 지문을 보호할 수 있을 것이다.

Abstract

In this study, Developing high resolution camera and Social Network Service sharing image can be easily getting images, it cause about taking fingerprints to easy from images. So I present solution about prevent to taking fingerprints. this technology is develop python using to opencv, blur libraries. First of all 'Hand Key point Detection' algorithm is used to locate the hand in the image. Using this algorithm can be find finger joints that can be protected while minimizing damage in the original image by using the coordinates of separate blurring the area of fingerprints in the image. from now on the development of accurate finger tracking algorithms, fingerprints will be protected by using technology as an internal option for smartphone camera apps from high resolution images.

질의응답 

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핵심어 질문 논문에서 추출한 답변
이미지에서 지문 부위만을 채취해 그 부분만을 흐리게 처리
이미지에서 지문 부위만을 채취해 그 부분만을 흐리게 처리하는 방법은 어떤 것인가?
손가락의 지문 부위만을 구하기 위해 손가락의 좌푯값들을 이용해서 지문 부위만을 구하는 알고리즘을 설계하였고, 이에 필요한 값들을 구하는 식들을 제시하였다. 그 결과 이미지에 따라 손가락의 방향에 상관없이 손을 인식한다면 지문 부위 형태의 타원형을 그리는 것을 구현하였고, Opencv의 비트 연산과 Blur 처리를 이용해 지문 부위만을 흐리게 해서 원본 이미지에서 최소한의 손실로 지문 채취를 방지할 수 있게 된다

본 연구는 앞으로의 스마트폰 카메라 기술의 발전으로 인해 이미지의 해상도가 증가함으로 사진 내의 손가락에서 지문을 채취할 수 있고 이를 악용하는 사례가 일어나는 것을 방지하고자 이미지에서 지문 부위만을 채취해 그 부분만을 흐리게 처리해주는 시스템을 연구 하고 개발하였다. 손가락의 지문 부위만을 구하기 위해 손가락의 좌푯값들을 이용해서 지문 부위만을 구하는 알고리즘을 설계하였고, 이에 필요한 값들을 구하는 식들을 제시하였다. 그 결과 이미지에 따라 손가락의 방향에 상관없이 손을 인식한다면 지문 부위 형태의 타원형을 그리는 것을 구현하였고, Opencv의 비트 연산과 Blur 처리를 이용해 지문 부위만을 흐리게 해서 원본 이미지에서 최소한의 손실로 지문 채취를 방지할 수 있게 된다. 이를 통해 이미지를 통한 개인의 생체데이터를 보호될 것으로 판단된다.

컴퓨터 비전
컴퓨터 비전이란?
인공지능 분야인 딥러닝기술을 활용해 특정 객체에 속한 디지털 이미지 데이터를 속한 객체에 맞게 식별하고 분류하는 학습을 통해 딥러닝 모델을 만들어 컴퓨터가 학습 데이터 외의 이미지 데이터를 식별 할수 있게 사용하는 기술

컴퓨터 비전은 인공지능 분야인 딥러닝기술을 활용해 특정 객체에 속한 디지털 이미지 데이터를 속한 객체에 맞게 식별하고 분류하는 학습을 통해 딥러닝 모델을 만들어 컴퓨터가 학습 데이터 외의 이미지 데이터를 식별 할수 있게 사용하는 기술이다. 기본 원리는 Fig.

해킹의 가능성
디지털 이미지를 통한 해킹의 가능성이 커지는 이유는?
카메라의 기술이나 디지털카메라의 노이즈 감소[2] 같은 기능들이 발전할수록 해상도는 더욱 높아질 것이고 디지털 이미지 속에서 지문의 채취는 더욱 쉬워져

이러한 디지털 이미지 속의 지문이 드러난 이미지 데이터를 이용해 지문 부위를 채취하고 채취한 지문을 통해 지문보안 프로그램의 보안을 통과한 사례가 있다[1]. 이렇듯 카메라의 기술이나 디지털카메라의 노이즈 감소[2] 같은 기능들이 발전할수록 해상도는 더욱 높아질 것이고 디지털 이미지 속에서 지문의 채취는 더욱 쉬워져 해킹의 가능성이 커지고 있다. 따라서 본 연구는 카메라 기술의 발달로 고해상도 이미지 속의 지문을 채취를 방지하는 시스템을 설계하고 개발하였다.

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