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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
김슬빈 (건국대학교) 김원준 (건국대학교)
저널정보
한국방송·미디어공학회 방송공학회논문지 방송공학회논문지 제23권 제3호
발행연도
2018.5
수록면
395 - 402 (8page)

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이 논문의 연구 히스토리 (2)

2020

손금과 손바닥 정맥을 함께 이용한 심층 신경망 기반 사용자 인식 방법
김슬빈 전자·정보통신공 2020.01 학위논문

2018

손금과 손바닥 정맥을 함께 이용한 심층 신경망 기반 사용자 인식
김슬빈 ,  김원준 방송공학회논문지 2018.05 학술저널

초록· 키워드

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손바닥은 손금, 정맥 등 고유한 특징 정보를 포함하고 있는 신체 부위로 이를 이용한 다양한 사용자 인식 방법이 지속적으로 연구되어 왔다. 본 논문에서는 손금과 손바닥 정맥을 함께 이용한 사용자 인식 방법을 제안한다. 먼저, 손바닥 영역에서 손금과 정맥이 가장 많이 포함되어 있는 관심 영역을 검출하고, 에지 방향성 및 밝기 통계정보를 이용하여 정맥 영상 화질 개선을 수행한다. 이후 다중스펙트럼 환경에서 획득된 복수의 영상을 각각 독립된 심층 신경망의 입력으로 이용하여 손금과 정맥 패턴을 효과적으로 학습한다. 다양한 상황에서의 실험을 통해 본 논문에서 제안하는 방법이 기존 사용자 인식 방법 대비 개선된 결과를 보임을 확인하고 그 결과를 분석한다.
#user verification #palmprints and palm veins #multispectral palm images #ensemble of CNNs

목차

요약
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 제안하는 방법
Ⅲ. 실험 결과 및 분석
Ⅳ. 결론
참고문헌 (References)

참고문헌 (18)

참고문헌 신청
L.Wang, G. Leedham, and D. S. Y. Cho, “Minutiae feature analysis for infrared hand vein pattern biometrics,” Pattern Recognition, Vol.41, No.3, pp.920-929, Mar. 2008. J. Wang, W. Yau, A. Suwandy, and E. Sung, “Fusion of palmprint and palm vein images for person recognition based on “Laplacianpalm“ feature,” Computer Vision and Pattern Recognition Workshop on Biometrics, Minneapolis, USA, pp. 1?8, Jun. 2007. Y. Zhou, and A. Kumar, “Contactless palm vein identification using multiple representations,” 4th IEEE Int. Conf. Biometrics,Theory Appl. Syst., Washington DC, USA, pp. 1?6, Sep. 2010. L. Mirmohamadsadeghi, and A. Drygajlo, “Palm vein recognition with local binary patterns and local derivative patterns,” Int. Joint Conf. Biometrics, Washingtond DC, USA, pp. 1?6, Oct. 2011. W. Kang, and Q. Wu, Contactless palm vein recognition using a mutual foreground-based local binary pattern, IEEE Transactions on Information Forensics and Security, Vol.9, No.11, pp. 1974-1985, Nov. 2014.

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김찬식 ,  박강령 대한전자공학회 학술대회 2017 .06

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