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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학위논문
- 저자정보
- 지도교수
- 김원준
- 발행연도
- 2020
- 저작권
- 건국대학교 논문은 저작권에 의해 보호받습니다.
이용수15
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최근 지문, 홍채, 얼굴 등의 신체 부위를 이용한 생체 인식 기술이 금융, 모바일 기기 등의 다양한 분야에 활용되고 있다. 생체 인식은 인간의 고유한 특징을 통해 특정 사람의 신원을 확인하는 사용자 인식 기술로써, 패스워드 및 패턴 등과 같은 기존 사용자 인식 방법 대비 분실이나 망각의 우려가 적으며 별도의 휴대가 불필요하다는 장점이 있다. 이 중에서도 정맥 인식의 경우 손바닥, 손등 등에 존재하는 정맥 패턴을 사용자 인식에 활용하는 방식으로, 위변조 우려가 적고 보안성 또한 뛰어나기 때문에 최근 관련하여 연구가 활발히 이루어지고 있다. 기존 연구에서는 정맥의 기하학적, 통계적 특징 등의 정보를 활용하여 사용자 인식을 수행하였다. 이러한 방식은 정맥 영상의 품질에 인식 성능이 크게 제한을 받기 때문에, 정맥 영상 내 노이즈가 발생하거나 빛 산란에 의한 영상 왜곡이 발생할 경우 안정적인 인식 성능을 담보할 수 없다는 단점이 따른다.
상기 언급한 단점을 보완하고자, 본 논문에서는 손금과 정맥 특징을 함께 이용한 생체 인증 방법을 제안한다. 이를 위해, 손바닥 영역 내 손금 및 정맥 정보가 다량 포함되어 있는 관심 영역을 우선 검출하고, 기하학적 방향성 및 영상 내 주파수 정보를 활용하여 정맥 영상 화질 개선을 수행한다. 이후 다양한 파장 조명 환경에서 획득된 영상을 제안하는 앙상블 기반 합성곱 신경망의 입력으로 활용하여 손금과 정맥 패턴 특징을 효율적으로 학습한다. 다양한 환경에서의 실험을 통해 기존 정맥 기반 생체 인증 방법 대비 본 논문에서 제안하는 방법이 보다 개선된 결과를 보이는 것을 확인하고 그 결과를 다각도로 분석한다.
상기 언급한 단점을 보완하고자, 본 논문에서는 손금과 정맥 특징을 함께 이용한 생체 인증 방법을 제안한다. 이를 위해, 손바닥 영역 내 손금 및 정맥 정보가 다량 포함되어 있는 관심 영역을 우선 검출하고, 기하학적 방향성 및 영상 내 주파수 정보를 활용하여 정맥 영상 화질 개선을 수행한다. 이후 다양한 파장 조명 환경에서 획득된 영상을 제안하는 앙상블 기반 합성곱 신경망의 입력으로 활용하여 손금과 정맥 패턴 특징을 효율적으로 학습한다. 다양한 환경에서의 실험을 통해 기존 정맥 기반 생체 인증 방법 대비 본 논문에서 제안하는 방법이 보다 개선된 결과를 보이는 것을 확인하고 그 결과를 다각도로 분석한다.
목차
제1장 서론 1제1절 연구 동기와 목적 1제2절 정맥 인식 2제3절 생체 인식 4제2장 배경 이론 및 관련 연구 7제1절 심층 신경망 7제2절 기존 연구 91. 기하학적 특징 기반 방법 92. 통계적 특징 기반 방법 103. 특징점 기반 방법 134. 심층 신경망 기반 방법 13제3장 네트워크 설계 및 구현 15제1절 영상 획득 15제2절 전처리 151. 관심 영역 검출 162. 영상 화질 개선 18제3절 앙상블 합성곱 신경망 21제4장 실험 및 결과 24제1절 CASIA Multi-spectral Palmvein Dataset 24제2절 성능평가 24제5장 결론 및 향후연구 29참고문헌 31ABSTRACT 35
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