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모바일 보안의 증가에 따라, 지식에 근거한 사용자 이름, 패스워드 방식의 개인 인증에 대한 실패를 경험한 사용자들은 개인 식별과 인증에서 손 형상, 지문 인식, 목소리와 같은 생체 정보를 사용하는 것을 더욱 선호하게 되었다. 그러므로 모바일 보안을 위해 개인 식별과 인증에서 생체 인증을 사용하는 것은 인터넷 상에서 고객과 판매자들 모두에게 신뢰성을 준다. 본 연구는 개인 식별과 인증을 위해 iphone4와 galaxy s2의 모바일 폰 영상으로부터 손 형상, 손 바닥 특징, 손가락 길이와 너비 등의 손 생체 정보를 인식하는 시스템을 개발한다. 본 연구의 손 생체 정보 인식 시스템은 영상 획득, 전처리, 잡음 제거, 표준 특징패턴 추출, 개별 특징패턴 추출 그리고 손 생체 정보 인식의 6가지 단계로 구성한다. 실험에서 사용한 입력 데이터는 50명의 실험자의 손 형상 영상과 손 바닥 영상으로 구성한 250장의 데이터에 대한 평균 인식률은 93.5%이다.
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참고문헌 (9)
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A. Licsar / 2005 / User-Adaptive Hand Gesture Recognition System with Interactive Training / Image and Vision Computing 23 (12) : 1102 ~ 1114
C. Oden / 2003 / Combining implicit polynomials and geometric features for hand recognition / Pattern Recognit Lett 24 : 2145 ~ 2152
Jure Kovac / 2003 / Human Skin Color Clustering for Face Detection / International Conference on Computer as a Tool
N. Tanibata / 2002 / Extraction of Hand Features for Recognition of Sign Language Words / The 15th International Conference on Vision Interface : 391 ~ 398
Nok Nok Lab / 2013 / Moving Beyond Passwords Consumer Attitudes On Online Authentication / Ponemon Institute
C. Oden / 2003 / Combining implicit polynomials and geometric features for hand recognition / Pattern Recognit Lett 24 : 2145 ~ 2152
Jure Kovac / 2003 / Human Skin Color Clustering for Face Detection / International Conference on Computer as a Tool
N. Tanibata / 2002 / Extraction of Hand Features for Recognition of Sign Language Words / The 15th International Conference on Vision Interface : 391 ~ 398
Nok Nok Lab / 2013 / Moving Beyond Passwords Consumer Attitudes On Online Authentication / Ponemon Institute
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